L'accademico Alexander Kuleshov ha detto a Rusnano di quanto l'umanità sia vicina alla creazione di macchine che si auto-migliorano, a cosa porterà la loro creazione e se Stephen Hawking aveva ragione quando temeva i problemi posti dalle macchine intelligenti.
Alexander Kuleshov è uno dei principali specialisti russi nella creazione di reti neurali, intelligenza artificiale e sistemi di elaborazione delle informazioni complesse. Ora dirige l'Istituto di scienza e tecnologia di Skolkovo e fino a febbraio di quest'anno è stato a capo dell'Istituto per i problemi di trasmissione delle informazioni dell'Accademia delle scienze russa.
Questo venerdì, l'accademico Kuleshov ha tenuto una conferenza tra le mura della società statale "Rusnano", durante la quale ha raccontato al pubblico, incluso Anatoly Borisovich Chubais, i progressi nel campo della creazione di intelligenza artificiale negli ultimi anni e come le tecnologie di intelligenza artificiale cambieranno la nostra società attraverso qualche anno.
"Alien" o intelligenza umana?
“Perché oggi l'intelligenza artificiale e l'elaborazione intelligente dei dati ricevono così tanta attenzione? Quello che è successo? I dati, infatti, sono sempre stati elaborati. Dai tempi di Galileo, i risultati degli esperimenti scientifici sono stati elaborati (matematicamente). Cosa è successo oggi che ha portato questo problema alla ribalta?”, Ha iniziato il suo racconto il rettore Skoltech.
Come osserva l'accademico Kuleshov, la quantità di dati con cui oggi lavorano esseri umani e computer è cambiata: ora i programmi per computer raccolgono, archiviano ed elaborano terabyte e petabyte di dati, la cui elaborazione utilizzando i sistemi di analisi delle informazioni tradizionali è estremamente difficile.
Le persone, ad esempio, gli operatori di centrali nucleari o i piloti di aeroplani, hanno accesso a dozzine o addirittura centinaia di schermi con varie informazioni diagnostiche, ognuna delle quali non significa quasi nulla di per sé, e non aiuterà a trovare un errore nel funzionamento delle apparecchiature, ma la combinazione di cui con quasi 100 È probabile che% consenta di risolvere il problema anche prima che raggiunga una fase critica.
Naturalmente, prosegue lo scienziato, una persona non è in grado di monitorare contemporaneamente 50 schermi, il che da luogo alla necessità di creare sistemi che analizzino questi dati e visualizzino su uno schermo solo ciò che è veramente importante per prendere decisioni e monitorare la situazione.
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“I sistemi matematici assolutamente nuovi che sono apparsi per l'analisi di tali 'big data' sono cresciuti al di là di loro e sono applicabili all'analisi di qualsiasi informazione utilizzando qualsiasi mezzo tecnico. In effetti, sarebbero stati nuovi nel XVII secolo e sarebbero stati utili agli scienziati di quel tempo. Ma sottolineo che tutto questo è apparso proprio sull'onda delle nuove tecnologie”, continua Kuleshov.
La maggior parte delle discussioni su queste tecnologie, come osserva l'accademico, deriva dal fatto che c'è una differenza tra la parola russa "intellect" e la parola inglese intelligenza, che porta molti partecipanti a queste controversie a credere che l'intelligenza artificiale dovrebbe essere una sorta di costruzione antropomorfa che assomiglia e imita proprietà dell'intelligenza umana. In effetti, secondo Kuleshov, gli ultimi 25-30 anni di ricerca mostrano che questo approccio è sbagliato e non porta a risultati significativi che possono essere applicati nella pratica.
“Antropomorfismo e somiglianza con la natura sono termini popolari, ma nulla ha mai funzionato negli ultimi secoli. Ad esempio, Leonardo da Vinci disegnava cavalli meccanici, Daedalus e Icaro cercavano di volare come uccelli, ma niente ha mai funzionato: al giorno d'oggi non ci sono cavalli meccanici che corrono per le nostre strade e voliamo in modo diverso. È lo stesso con il cervello: quei tentativi di capire come funziona il cervello e di fare lo stesso in un computer sono completamente falliti”, aggiunge il docente.
Tutti questi tentativi infruttuosi di creare analoghi dei neuroni fatti a mano e collegarli in una sorta di cervello, così come altri approcci che imitano il lavoro del sistema nervoso umano e il modo in cui prendiamo decisioni e analizziamo le informazioni, hanno portato al fatto che negli anni '90 del secolo scorso la frase "Intelligenza artificiale" tra i matematici è diventata una parolaccia a causa di quelle aspettative irragionevoli, che portavano idee antropomorfiche sulle reti neurali e sull'intelligenza artificiale.
Profondità di intelligenza
In effetti, la rinascita dello sviluppo dell '"intelligenza artificiale" è iniziata molto recentemente, alla fine degli anni 2000, quando un certo numero di matematici e programmatori americani e russi hanno proposto e implementato algoritmi di intelligenza artificiale, che in seguito sono diventati noti come metodi di "apprendimento profondo" e "apprendimento basato sulla diversità".
“Alla fine, le persone hanno iniziato a dimenticare le reti neurali, è diventato chiaro che non funzionava nulla con loro e tutti in qualche modo hanno perso la pubblicazione nel 2005 dell'articolo di Hinton e Krizhevsky, che ora determina il nostro futuro. Ho anche partecipato a questi "funerali", ma si è scoperto che non era così semplice ", spiega lo scienziato.
Come si è scoperto, semplici reti neurali combinate in cascate e sistemi complessi di reti disposte in modo diverso non si comportano come gli scienziati si aspettavano. E, come ha dimostrato la pratica, sono in grado di risolvere quei compiti che in precedenza erano al di là del potere dell'intelligenza artificiale, tra cui il riconoscimento vocale, fotografie di persone, vari oggetti e persino la previsione di guasti e disastri.
“Si è verificata una situazione completamente unica: nessuno oggi può dire come funzionano le reti neurali profonde. L'agenzia di difesa americana DARPA è pronta a emettere un premio da un milione di dollari per aver spiegato come funzionano, ma credo che questo premio rimarrà non rivendicato nei prossimi 30-40 anni. Conosco matematici molto seri che lottano con questo problema senza il minimo successo. Possiamo dire che siamo tornati ai giorni della filosofia naturale: c'è un certo metodo che funziona in modo fantastico, ma non possiamo spiegare perché , dice Kuleshov.
Le reti neurali profonde, dice lo scienziato, hanno a lungo raggiunto e superato gli esseri umani in molte aree della conoscenza, essendo in grado di identificare e distinguere cose che una persona normale e inesperta semplicemente non può fare. Le versioni più recenti di tali reti neurali commettono meno errori rispetto alle persone addestrate a risolvere i problemi di cui tali sistemi di intelligenza artificiale saranno responsabili in futuro.
Ad esempio, gli scienziati hanno già creato reti neurali in grado di descrivere ciò che sta accadendo in fotografie e video non peggio di una persona. Tali algoritmi possono aiutare le persone cieche o sorde a capire cosa sta succedendo intorno a loro e ciò che non possono sentire o vedere, e servizi speciali possono utilizzare tali reti per cercare terroristi o sospetti negli archivi di videosorveglianza o durante il lavoro operativo negli aeroporti e in altri luoghi affollati.
“Oggi nel mondo ci sono circa 70 milioni di ingegneri progettisti e le statistiche mostrano che solo il 20% dei loro prodotti è una sorta di nuovo sviluppo. Il restante 80% è stato già creato da altri ingegneri o sono modifiche minori a modelli esistenti. Costruire un sistema di intelligenza artificiale in grado di trovare ciò di cui hai bisogno ridurrà drasticamente il tempo e le risorse che di solito vengono spesi per svilupparli. Non esistono ancora sistemi di questo tipo, ma tra 1-2 anni appariranno”, continua l'accademico.
Secondo lui, un altro esempio di tali sistemi è un programma sviluppato da studenti laureati di Kuleshov, che consente di determinare se una persona ha la malattia di Alzheimer o meno studiando fotografie del suo cervello ottenute con uno scanner di risonanza magnetica.
Solo 200 immagini MRI di persone affette da questa malattia erano sufficienti per gli scienziati russi per "insegnare" l'intelligenza artificiale a distinguere tra cervelli sani e malati con una precisione del 90%. In modo simile, i matematici russi hanno imparato a trovare le ulcere nello stomaco di una persona tramite il suo elettrocardiogramma.
In collaborazione e su ordine di RSC Energia, Kuleshov ei suoi colleghi hanno creato un nuovo e rivoluzionario algoritmo per il controllo dei motori della ISS, che ridurrà i costi del carburante per mantenere l'altitudine della stazione di circa 40 volte rispetto all'attuale programma creato dagli scienziati americani per sostituire il vecchio sistema russo e cinque volte meglio del prossimo programma della NASA.
Il nuovo sistema, basato sulle tecnologie di Diversity Learning, sarà testato a bordo della stazione il prossimo anno. Un altro sistema di intelligenza artificiale, creato da matematici e programmatori russi, sta già lavorando alle Ferrovie russe e aiuta a determinare quali guasti dovrebbero essere riparati in primo luogo per ridurre al minimo i costi delle risorse.
Programmi simili, secondo lo scienziato, sono talvolta usati per gli scopi più inaspettati: ad esempio, l'IA, creata per rendere le ali degli aerei, viene utilizzata da Louis Vuitton per creare creme sbiancanti per la pelle.
“L'ulteriore sviluppo di queste tecnologie cambierà radicalmente la vita umana. Immagina di lasciare un hotel straniero, di essere accidentalmente fotografato da turisti, questa foto finisce in un motore di ricerca, ti “calcola” su queste immagini e in cinque minuti il tuo capo lo scoprirà. Di conseguenza, sarà molto difficile per te convincerlo che sei andato in viaggio d'affari "locale" ", spiega Kuleshov.
Realtà arcaica aumentata
I primi esempi di questo "nuovo, meraviglioso mondo" esistono oggi: è il sistema AI AlphaGo, che quest'anno ha battuto il campione del mondo in Go. Come spiega Kuleshov, è il primo esempio di una classe unica di macchine in grado di risolvere problemi incalcolabili e migliorarsi.
“Go differisce dagli scacchi in quanto questo gioco è semplicemente impossibile da calcolare matematicamente. Il numero di mosse possibili in Go supera il numero di atomi nell'Universo, è impossibile contare stupidamente le mosse in esso. Negli scacchi, se hai un computer potente, batterai chiunque, sia Kasparov che Karjakin. Questo è impossibile in Go, perché nessun computer può farlo. E la rete neurale è stata in grado di risolvere questo problema , afferma lo scienziato.
La principale caratteristica distintiva di AlphaGo da tutti gli altri sistemi di IA è che questo programma può giocare con se stesso e migliorarsi, adattandosi all'avversario e trovando modi assolutamente non banali e inaspettati per una persona di batterlo.
“Il motivo per cui mi sto fermando a questo è il primo passo verso un futuro completamente misterioso. Come è nato AlphaGo? Innanzitutto, i suoi creatori hanno raccolto un database di 30 milioni di posizioni di gioco diverse e hanno addestrato la rete neurale primaria su di esso. Quindi l'hanno duplicato e la seconda rete ha iniziato a giocare dalla prima. Di conseguenza, dopo diversi miliardi di iterazioni, è emerso qualcosa di terzo che una persona non controlla più. Non è chiaro da dove provenga: questo è il risultato di un'auto-costruzione. Nessuno sa come accada , sottolinea Kuleshov.
La nascita di AlphaGo e la sua vittoria, secondo l'accademico, apre le porte a uno spazio completamente nuovo, in cui l'umanità entrerà molto rapidamente. E non tutto in questo mondo sarà utile e piacevole per l'umanità in generale e per gli individui in particolare.
“È chiaro che i cambiamenti sociali da questo momento saranno enormi. Il numero di lavoratori semi-qualificati sta già diminuendo come la pelle verde, e l'emergere di un'IA in grado di risolvere questi problemi li priverà del loro lavoro. Tutti questi ingegneri, tassisti, piloti, infermieri, lavoratori - milioni di persone - dovranno scomparire e solo l'1%, come dimostrano gli studi attuali, potrà adattarsi a nuove realtà e riqualificarsi , afferma lo scienziato.
Secondo lui, “siamo sull'orlo di conseguenze sociali assolutamente mostruose dallo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale. Non possiamo ora valutare la loro portata, come le persone nel mezzo di un uragano o al culmine di una rivoluzione. Ora è necessario investire urgentemente denaro nell'istruzione, poiché le persone con qualifiche medie stanno diventando completamente inutili.
Come osserva il rettore di Skoltech, il mondo oggi è in grado di nutrire tutta l'umanità, ma non è in grado di occuparlo. Questa disoccupazione e la mancanza di uno scopo nella vita potrebbero già influenzare la vita dell'Europa e di altri paesi sviluppati e dare origine a vari movimenti radicali come l'IS e altri gruppi estremisti e religiosi vietati.
“Questa è una deliberata arcaizzazione della vita, la creazione di una situazione in cui mi sentirò necessario. Al diavolo lui che vivo peggio, ma non vivo come tutti gli altri. La sensazione di essere costantemente mandati a fast food gratuitamente e di ricevere scarpe da ginnastica ogni sei mesi, ma allo stesso tempo non è necessario nulla, è in realtà terribile. E questa sensazione crescerà solo con lo sviluppo dell'IA e della robotica”, continua Kuleshov.
Una parte notevole di questo problema è associata al fatto che una persona semplicemente non ha il tempo di "evolversi" dopo l'IA: le generazioni di persone cambiano ogni 25 anni e le rivoluzioni tecnologiche si verificano con un intervallo di 5-6 anni. Pertanto, come osserva il rettore, il numero di persone "non necessarie" crescerà costantemente e solo l'istruzione di massa può aiutare a evitare un'esplosione sociale e l'emergere di una nuova ondata di luddisti.
"Quello che stiamo per raggiungere non ha ancora un nome e non so nemmeno come chiamarlo. Forse possono essere chiamati "sistemi intelligenti non gestiti". Si tratta di sistemi fondamentalmente nuovi che si generano da soli e siamo molto vicini al momento in cui iniziano a penetrare nelle nostre vite ", conclude lo scienziato.
