Сможет ли ИИ перехитрить человеческий интеллект?

Представьте себе будущее, когда у искусственного интеллекта (ИИ) есть сознание, когда известная фраза Рене Декарта «Я думаю, следовательно, я есть» применима не только к людям, но и к ИИ. Время, когда ИИ может делать все, что могут сделать люди: он чувствует то, что мы чувствуем, и у него есть эмоции. Отличие людей от ИИ просто в том, что у нас есть кровь, а у ИИ - нет. Хуже того, в то время он намного умнее нас, и мы не можем его контролировать, что известно как сингулярность. Это ужасно, правда?

В настоящее время ИИ может многое: распознавать лица, речь и предметы; вождение автомобиля, еще не идеальное, но хорошее в определенных областях; Он победил мировых чемпионов по стратегическим играм, таким как Chess, Go и Dota 2. Он становится все более и более продвинутым благодаря огромным объемам данных в эту информационную эпоху, достижениям в алгоритмах и улучшениям в вычислительной мощности и хранилище. Итак, сможет ли ИИ нас перехитрить и когда? Чтобы ответить на вопрос, сначала мы должны знать, что такое ИИ и как именно он работает.

Что такое ИИ?

В наши дни термин «ИИ» стал модным, но то, как эта технология изображается в основных средствах массовой информации, часто определяется нечетко, неправильно понимается и преувеличивает ее возможности. ИИ - это любая компьютерная программа, которая имитирует поведение человека для выполнения задач, которые обычно выполняет человек.

Однако по своим возможностям он разделен на три категории:

  • Искусственный узкий интеллект (ANI), современный искусственный интеллект, который подходит для выполнения определенных задач, например, распознавания лиц и вождения автомобилей. Сегодняшний ИИ относится к этой категории;
  • Общий искусственный интеллект (AGI), способность выполнять весь спектр человеческого интеллекта, такой как обучение, рассуждение и решение проблем;
  • Искусственный суперинтеллект (ИСИ), технология искусственного интеллекта, которая намного умнее человека.

Как работает ИИ?

На самом базовом уровне ИИ - это просто математика, потому что компьютеры вычисляют только «1» и «0». Есть два подхода к созданию ИИ, первый - это традиционное программирование, путем явного указания компьютерам реагировать на определенные входные данные, например, если программа получает «Привет, Siri», тогда мы должны дать компьютеру указание ответить: «Чем я могу вам помочь? ». Проблема с этим подходом в том, что он не адаптивен; чем более разнообразны и сложны входные данные, тем мы должны разработать алгоритм, способный производить желаемые результаты. Например, что, если программа получает сообщение «Который час?» или «Напомни мне забрать мою химчистку сегодня в 19:00».

В отличие от первого, чтобы решить проблему адаптивности, почему бы нам просто не дать компьютеру инструкции учиться на данных, поскольку он переваривает больше данных, он перепрограммирует себя. Этот второй подход называется машинным обучением. В машинном обучении есть много методов, самый популярный из которых - искусственные нейронные сети (ИНС), которые представляют собой класс алгоритмов, имитирующих процесс обработки информации нейронами в нашем мозгу. Расширенная версия ИНС - это глубокое обучение, которое имеет более глубокие слои нейроноподобной структуры, чем ИНС. Это один из основных факторов, способствующих популярности ИИ сегодня, и он используется почти во всех технологиях, основанных на ИИ, от распознавания лиц до самоуправляемых автомобилей.

Более того, существует множество алгоритмов глубокого обучения, которые хорошо справляются с конкретными задачами, например сверточные нейронные сети (CNN), которые подходят для обработки изображений, долгосрочная краткосрочная память (LSTM), которая используется Facebook для выполнения автоматических переводов, и Генеративные состязательные сети для управления визуальными сценами следующим образом:

Сможет ли ИИ перехитрить нас?

Идея ИИ существовала задолго до того, как термин «ИИ» был придуман в 1965 году, тем не менее, современный ИИ просто может выполнять определенные задачи лучше, чем люди. На самом деле Сири, Алекса и Кортана еще не так умны, как Джарвис из Железного человека. Исследователи до сих пор не до конца понимают, как работает сознание в нашем мозгу. Может быть, наступит еще одна зима искусственного интеллекта, как в 1970-х годах, когда научные открытия в области искусственного интеллекта пошли на убыль из-за отсутствия общественного интереса к искусственному интеллекту.

Поиск новых знаний, которые никогда не были известны людям, для создания ИИ, подобного человеческому, - это долгий процесс, потому что изобретениями движет не только время, но и другие факторы, включая любопытство и упорный труд. Хотя человекоподобный общий искусственный интеллект не может быть неизбежен, есть вероятность, что это произойдет в будущем.

В конце концов, сделает ли ИИ что-то разрушительное или полезное, зависит от нас; AI учится на наших данных. Достижения в области искусственного интеллекта откроют новые возможности для решения крупнейших мировых проблем, таких как проблемы окружающей среды, мировой голод, бедность, неравенство в образовании и экономическое неравенство. Будет ли искусственный интеллект решением?