ИИ VS человечество: рекорды, проблемы, развитие

ИИ ставит рекорды

В начале года искусственный интеллект впервые побил рекорд человека в понимании материала. Этот показатель оценивается специальным тестом, который создали в Стэнфордском университете. В него обычно входит упражнение на чтение или прослушивание информации, после которого испытуемый должен ответить на вопросы по тексту. Результат оценивается в баллах: они показывают процент вопросов, на которые даны верные ответы.

До января 2018 года рекорд в 82,3 балла принадлежал человеку. Искусственный интеллект от Alibaba улучшил его на 0,14 балла, а днем позже нейросеть от Microsoft обогнала «коллегу» еще на 0,21 балла. Попытки заставить искусственный интеллект пройти этот тест были и ранее. Свои нейросети испытывали Facebook, Tencent и Samsung, однако им не удалось превзойти человека.

Перед тестом искусственному интеллекту предоставили материал из тысячи статей Википедии. Затем нейросеть отвечала на вопросы человека. Примечательно, что ИИ от Alibaba мог улавливать нюансы мимики собеседника и — в зависимости от его выражения лица — корректировать ответ.

В том же январе нейросеть от Microsoft продемонстрировала хорошее понимание и в другом вопросе. ИИ попросили нарисовать птицу с черными крыльями и коротким клювом, и результат удовлетворил заказчика.

Искусственный интеллект в целом достойно показывает себя в творчестве. Правда, пока не создает принципиально нового, а использует плоды человеческих талантов. Бот сервиса CableTV.com написал песню в стиле певицы Тейлор Свифт, которую высоко оценили даже фанаты исполнительницы. ИИ изучил 50 баллад артистки и на их основе сгенерировал композицию о любви.

На изучение жанра black metal у нейросети других разработчиков ушло больше времени, зато результатом стал полноценный альбом из пяти песен. Невыносимый шум превратился в характерные для направления мелодии после 5 миллионов циклов обучения.

В августе система OpenAI Five сразилась с командой людей в Dota 2 и одержала верх. Против нейросети играли профи с перцентилем в 99,95 % — это означает, что они успешнее 99,95 % геймеров. К слову, ИИ в успехе не сомневался: он оценивал шансы на победу в 95 %.

Неплохие результаты нейросеть показывает и в более серьезных отраслях. Разработка Medical Brain от Google, представленная в этом году, на основе введенных в нее показателей здоровья человека может спрогнозировать ход болезни, вероятность ремиссии или смерти. Правда, пока точность оставляет желать лучшего. Врачи посчитали, что вероятность смерти пациентки с раком груди в ближайшие от вердикта дни составляла 9,3 %, а Medical Brain выдал цифру в 19,9 %. Женщина скончалась через несколько суток. Планируется, что в будущем разработка сможет помогать медикам в постановке диагнозов и лечении, чтобы избежать врачебной ошибки.

В голландской полиции нейросетям передали анализ данных. Алгоритмы берут на себя рутинную работу: сопоставляют факты, проверяют улики и выдвигают наиболее вероятные версии преступлений. Впрочем, основную работу все еще выполняют люди.

В американских школах боты следят за соцсетями учеников, чтобы выявлять тех, кто представляет опасность. Разработка ищет в публичных сообщениях маркеры, которые могут свидетельствовать о проблемах. Есть информация, что благодаря этому удалось предотвратить самоубийство одного из школьников. Однако сама идея подобной слежки выглядит пугающе. Хоть и не настолько, как нейросети, которые могут следить за человеком сквозь стены.

Разработка на основе радиосигналов способна определять положение тела объекта и даже распознавать его лицо. Предполагается, что первая функция будет использоваться для спасательных операций, а вторая — для поиска преступников. Но очевидно, что разработки не подчиняются законам робототехники, и любая технология может быть использована не только для защиты человека.

Проблемы искусственного интеллекта

По мнению Илона Маска, человечеству необходимо контролировать искусственный интеллект — однажды он может взбунтоваться. Причем самая большая опасность ИИ в том, что он бессмертен. Сооснователь Google Сергей Брин считает, что стоит задуматься, может ли искусственный интеллект манипулировать людьми. Основатель компании Microsoft Билл Гейтс ранее заявлял, что через несколько десятилетий нейросети могут стать причиной для беспокойства, так как начнут конфликтовать с целями человеческих систем.

Пока не приходится опасаться, что боты захватят мир — рано говорить о создании сильного ИИ, который будет мыслить и осознавать себя. Но искусственный интеллект уже принимает решения и вырабатывает выигрышные стратегии — причем ученые не всегда понимают, как именно. Алгоритмы видоизменяют данные, на которых они учатся, и формируют нежелательные связи.

В эту ловушку попала компания Microsoft с нейросетью, созданной для общения в Twitter. Ее представили в марте. Чат-бот должен был проанализировать речь молодежи и научиться разговаривать на ее языке. Вместо этого ИИ нахватался расистских идей менее чем за сутки и стал транслировать их в беседе. Общество приняло это без восторга, и разработчикам пришлось заморозить проект.

Вина в таком поведении бота лежит и на людях, и на ИИ. С одной стороны, нейросеть «научили плохому» тролли из интернета: бот запрограммирован говорить, как люди — и вопросы возникают скорее к тем, кто общался с ИИ. С другой стороны, исследователи не отрицают, что нейросеть впитывает расовые и гендерные стереотипы из текстов, по которым обучается. Впрочем, и здесь претензии стоит переадресовать тем, кто пишет такие послания. Однако несовершенство системы налицо, и отрицать его нельзя.

Есть и другие ошибки. В Калифорнии алгоритм уволил сотрудника IT-компании. У разработчика истек контракт, и система заблокировала его пропуск и компьютер. С рабочего места его вывели охранники, которые получили сообщение о том, что программист здесь больше не работает. Как выяснилось, это произошло из-за того, что в кадрах не внесли в алгоритм информацию о продлении контракта. Руководство не собиралось увольнять разработчика, и он был восстановлен в должности. Однако мужчина в течение трех недель оставался без зарплаты.

Стоит ли бояться ИИ

Впрочем, эти ошибки — не аргументы против искусственного интеллекта, а причины работать над ним более тщательно. Еще стоит смириться с тем, что боты лишат кого-то рабочих мест. Они уже взяли на себя часть рутинных задач, и тренд на автоматизацию производства не снижается.

По прогнозам, в Великобритании в 2037 году к программам перейдут задачи от сотрудников, которые сейчас занимают 20 % рабочих мест. По предварительным подсчетам, всего в мире ИИ заменит 7 миллионов человек. Но есть и хорошие новости: нейросети займутся рутинным трудом и при этом создадут 7,2 миллионов рабочих мест для высококвалифицированных сотрудников, которые в том числе возьмут на себя взаимодействие с искусственным интеллектом.

Похоже, выигрышная стратегия сейчас — не сражаться с нейросетями, а работать с ними. Специальность инженера по искусственному интеллекту входит в число технологических профессий будущего. Помимо программных инженеров будут востребованы специалисты по работе с данными, исследователи и многие другие. Дело найдется и для гуманитариев: копирайтеры будут писать диалоги для чат-ботов.

В США в топ работодателей, связанных с ИИ, входят Amazon, NVIDIA, Microsoft, IBM. В России с нейросетями работают Сбербанк, Яндекс, VisionLabs, HeadHunter, N-Tech.Lab и многие другие. К тренду присоединяется все больше организаций, поэтому число вакансий постоянно растет.

Пока таких рабочих мест больше, чем претендентов на них, и именно сейчас устроиться в компанию мечты достаточно просто. Однако 93 % нанимателей ищут сотрудника, уже работавшего по специальности. На факультете искусственного интеллекта GeekUniversity обучение совмещено с получением практического опыта. Год разработки позволит добавить в портфолио реальные проекты и откроет вам доступ к 39 % вакансий — с фильтром «опыт от 1 до 3 лет». Учиться никогда не поздно, но лучше начать прямо сейчас: оставьте заявку и присоединяйтесь.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.