I computer hanno imparato a pensare. Dove porta?
IL SALVATORE È ARRIVATO
Sapevi che l'IA ha già salvato la vita a un malato di cancro in Giappone? Gli specialisti dell'Istituto di ricerca medica di Tokyo hanno curato il paziente per la leucemia acuta. Solo la terapia non ha aiutato. Cosa fare?
E i medici hanno colto l'occasione: hanno chiesto aiuto al supercomputer IBM Watson. I risultati degli esami sono stati caricati nella macchina senz'anima ed è stato premuto il pulsante "start". La macchina ha analizzato le storie mediche di 20 milioni di malati di cancro, ha confrontato le diagnosi e ha restituito il risultato: i medici hanno fatto la diagnosi sbagliata. Ciò significa che la donna non è stata trattata come dovrebbe. Le cose stavano migliorando.
"Per la prima volta in Giappone, l'intelligenza artificiale è tornata utile per salvare la vita di un paziente", ha ammesso Arinobu Tojo, uno specialista dell'Istituto di Tokyo.
LA MACCHINA PENSA COME UN UOMO
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Il vago termine "intelligenza artificiale" è ora sempre più inteso come una rete neurale artificiale (ANN). Simula il lavoro dei nostri neuroni cerebrali.
Tali macchine non devono essere configurate manualmente inserendo milioni di parametri. La rete neurale imparerà da sola! Come? In esso vengono caricati migliaia di esempi della corretta soluzione al problema: più sono, meglio è. Inoltre, è ancora necessario impostare la struttura della rete.
Se necessario, l'INS imparerà a giocare a scacchi e distruggerà i migliori maestri. Vuoi iniziare a creare non peggio di Pushkin. Metti solo un paio di volumi di Alexander Sergeevich, e ora "Ricordo un momento meraviglioso …"
Siamo già caduti in queste reti. Un sistema di riconoscimento vocale in uno smartphone, applicazioni per l'elaborazione di foto, persino previsioni del tempo: tutto questo, ovunque si guardi, è il risultato di una rete neurale.
Sono le reti neurali che aiutano a riconoscere un'auto dai registri delle telecamere sulle autostrade, a identificare una persona da una fotografia. E se necessario, identifica il terrorista. E le reti neurali guideranno anche un'auto e sostituiranno il chirurgo al tavolo operatorio …
ASPETTANDO NEURON ARMAGEDDON?
Il volume delle informazioni digitali raddoppia ogni 18 mesi. Secondo gli specialisti IT, entro il 2020 raggiungerà i 40 trilioni di gigabyte.
E solo le reti neurali sono in grado di macinare tali volumi di dati che persino i supercomputer non avrebbero mai immaginato. Macchine così intelligenti renderanno schiava l'umanità pigra?
Le menti più grandi - il fisico Stephen Hawking e il fondatore di Tesla Elon Musk - offrono a scienziati e programmatori, prima che sia troppo tardi, per definire il confine oltre il quale le reti neurali non dovrebbero ficcare il naso e impedire alle macchine di arrampicarsi in queste aree. Altrimenti, prima o poi, le reti neurali potrebbero decidere che le persone sono superflue su questo pianeta.
COME FACCIAMO?
Mettere in ordine il caos …
"Anche noi ora stiamo attivamente utilizzando e sviluppando reti neurali", afferma Vladislav Belyaev, vicedirettore del laboratorio di sistemi neurali e apprendimento profondo presso MIPT. - Questo viene fatto non solo dalle grandi aziende - Yandex e Mail. Ru - ma anche da quelle piccole. Ad esempio, DeepHackLab si occupa di sistemi di conversazione e modellazione intelligente del comportamento. Fiztech, Skoltech, Moscow State University possono vantare progetti di successo …
- Ma questo richiede potenti supercomputer come IBM Watson …
- Li abbiamo. L'Università statale di Mosca possiede il supercomputer più potente del paese, Lomonosov-2. È uno dei trenta migliori computer al mondo. Il MIPT e l'Advanced Research Foundation stanno pianificando un progetto per creare reti neurali artificiali.
- Le reti neurali aiuteranno l'umanità a non annegare in questo enorme flusso di informazioni?
- Sicuro! Maggiore è il numero di dati per l'addestramento di una rete neurale, migliore è il risultato che fornisce. Allo stesso tempo, le reti neurali sono in grado di lavorare sia con le informazioni strutturate che con quelle in forma caotica. La cosa principale è imparare come impostare le attività corrette, selezionare i dati e costruire architetture di rete neurale.
- Cosa fa il tuo laboratorio?
- Il laboratorio è diretto dal candidato di scienze fisiche e matematiche Mikhail Burtsev. Il nostro obiettivo è sviluppare algoritmi per reti neurali ricorrenti, cioè in cui c'è un feedback. Utilizziamo i risultati della ricerca per l'analisi dei testi e la costruzione di sistemi di dialogo.
VISTA DAL 6 ° PIANO
Rimane solo mezzo passo
Alexander MILKUS, direttore del dipartimento di educazione e scienza
Assistenti vocali: Siri di Apple, Cortana di Microsoft, Ok Google, sai da chi e molti altri (ce ne sono molti ora) sono un classico esempio di rete neurale. Più spesso comunichi con il tuo assistente del computer, meglio capisce la tua voce, più velocemente trova le informazioni e più ampie sono le opzioni per le sue risposte.
Sì, non sempre ti capisce esattamente. E non sempre risponde adeguatamente. Ma la soluzione a questo problema più importante del 21 ° secolo non è chiaramente lontana. Non appena il computer imparerà non solo a rispondere alle richieste in monosillabi, ma a comprendere le sfumature del linguaggio umano, il nostro mondo si capovolgerà.
