В МГУ имени М.В. Ломоносова в рамках Международного фестиваля НАУКА 0+ 10 октября профессор РАН, руководитель лаборатории в Институте ИИ МГУ Константин Вячеславович Воронцов прочел лекцию «Краткая история искусственного интеллекта».
©София Саламатина / Журналист Online
Всё гениальное начинается с простого. С наблюдения, замечания, небольшого эксперимента. Искусственный интеллект не стал исключением: история создания этого сложного механизма началась с клетки человеческого организма, обычного нейрона. Нейрон – простейший «автомат», способный принимать решения и исправно коммуницировать с себе подобными. В человеческом мозге примерно 100 триллионов (10¹⁴) синаптических связей между нейронами. То, что нужно для современного генеративного ИИ.
Фундаментальный вклад в то, как сегодня алгоритмы структурируют и обрабатывают информацию, внёс в XVIII веке Карл Линней. Наследие этого шведского учёного легло в основу объектно-ориентированного программирования (ООП), баз данных и онтологий. Реальной точкой старта ИИ принято считать Дартмутскую конференцию 1956 года. Это летний исследовательский семинар, на котором определили развитие искусственного интеллекта как отдельной научной дисциплины. Именно на этой конференции Джон Маккарти предложил термин «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence). В заявке на грант он написал, что целью семинара является исследование того, как заставить машины использовать язык, абстракции и решать задачи, которые сейчас под силу только человеку.
Искусственный интеллект, каким мы его знаем, произвёл настоящий фурор в 1997 году. Шахматный суперкомпьютер IBM Deep Blue обыграл чемпиона мира Гарри Каспарова. ИИ шёл всё дальше, осваивая новые отрасли, и в 2005 году состоялось полноценное соревнование среди беспилотных автомобилей. На серии конкурсов DARPA Grand Challenge, организованных США с целью ускорения разработки технологий для полностью автономных наземных транспортных средств, приз остался невручённым. Даже лучшая модель проехала всего 11,78 км и застряла в камне.
«Раньше “нейронные сети” были ругательством», – вспомнил Воронцов, говоря о недавней несостоятельности ИИ.
Однако работа продолжилась, и в период с 2009 по 2018 год количество ошибок, совершённых ИИ, сократилось с 25% до 2,5% против 5% у человека. Важно, что впервые превзошла человека модель ResNet в 2015 году, допустив 3,57% ошибок. И всё же, так называемые «глубокие нейросети» – это пока не «общий интеллект», а важный рубеж компьютерного зрения.
Сегодня мы наблюдаем эпоху полной автоматизации научных исследований. Машинное обучение необходимо в первую очередь для оптимизации сложных трудоёмких процессов, но решающее слово остаётся за людьми. Человек и по сей день остаётся на голову выше, направляя алгоритм и изучая его. Говоря об этом, лектор подчеркнул несколько важных деталей об ИИ и отношении к не в людей:
· ИИ = Имитация Интеллекта, не объект и не субъект, а технология.
· ИИ начинается с постановки задачи: Дано – Найти – Критерий.
· Люди ставят задачу и несут ответственность за качество решения, способы и риски его применения.
· Глубокие нейронные сети – не аналог мозга человека, а обучаемая векторизация сложно структурированных данных.
· Генеративные модели – не интеллект, а новый языковой интерфейс к знанию человечества, содержимому Интернета.
· Категорический императив Канта: в любой нашей деятельности человек – это цель, а технология – это средство.
Воронцов не оставил без внимания и жуткие сценарии развития искусственного интеллекта, рисуемые в Голливуде. Разговоры о том, что скоро появится общий искусственный интеллект, который превзойдёт не только человека, но и человечество, пугают. Действительно, основным страхом человека по отношению к «машине» является потеря контроля. Поэтому, живя в мире ИИ, важно помнить о главной детали: алгоритм является лишь инструментом, и существование его без человека – бессмысленно.
