Искусственный сверхинтелект

Размещено на http://www.allbest.ru/

Искусственный сверхинтелект

Искусственный сверхинтеллект (ИСИ)- искусственный интеллект, который будет постоянно самосовершенствоваться.

В начале своего развития его способности будут как у новорожденного ребенка, который постепенно развивается. Но в отличии от ребенка ИСИ будет развиваться намного быстрее, и через несколько месяцев или даже недель станет в миллионы раз умнее всех взятых людей на планете.

ИСИ за несколько дней сможет решить главные проблема человечества, такие как: вопрос пропитания, вопрос исследования космоса и многие загадки природы, на которые ученые до сих пор не дали ответа, так же ИСИ окончательно решит загадку зарождения жизни на Земле, ведь мы до сих пор не уверены, как это произошло.

Но учитывая то как это спонсирует ИСИ мы увидим его лет через 30, если не больше. Да вдобавок к тому мы еще стоим очень далеко от этого. На данный момент можно разделить искусственный интеллект на 3 вида:

УИИ или же узконаправленный (слабый) интеллект, это то что может переиграть вас в ладушки и все. То, что может победить чемпиона мира по шахматам с помощью определенного кода программ, и все, на остальное они не способны

ОИИ (общий, сильный искусственный интеллект). Трудно его с чем-то сравнить, просто потому что, мы до него еще не дошли… лучше всего его описывает такое выражение как «такой же, как человек» Он в буквальном смысле должен принимать все трудные решения так же просто, как это делаем мы, он должен уметь рассуждать и мыслить... Весьма скучно если подумать, но что идет после?

После него идет И.С.И!!!". Искусственный сверхинтеллект, разум что превосходит суммарные знания всех людей живущий, когда-либо живших и всех будущих людей в трилионны раз. Конкретно в этот момент, это понять весьма трудно. Но почему сложно достичь хотя бы ОИИ? Все очень просто компьютер не может рассуждать подобно человеку. Если вам покажут камень, вы скажите, что это камень. Но компьютер не сможет этого понять. Он сделает вывод что это коллаж из черных и серых цветов. В этом и проблема.

Первое что предстоит сделать - это увеличить мощность, ну или же количество операций в секунду (сокращенно ОПС). Ученый Рей Курцвейл подсчитал, что компьютер должен выдавать 10¹⁶ операций в секунду или же 10 квадриллионов. Кажется, весьма много, но китайцы уже давно обошли эту цифру. Их самый мощный компьютер «тяньхэ-2» выдает 32 КВАДРИЛЛИОНА. Проблема заключается в том, что «тяньхэ-2» занимает 720 квадратных метров, потребляет 24 мегаватта энергии и стоит 390 миллионов долларов. К тому же время сделает свое и скоро такие мощные компьютеры будут в каждом доме. Хорошо, допусти мы получили мощный компьютер. Перед нами встала задача дать разум куску железа… У нас есть целых 2 плана

1) Эмуляция полного мозга

Цель: нарезать настоящий мозг тонкими пластинками, отсканировать каждую из них, затем точно восстановить трехмерную модель, используя программное обеспечение, а затем воплотить ее в мощном компьютере. Тогда у нас будет компьютер, который официально сможет делать все, что может делать мозг: ему просто нужно будет обучаться и собирать информацию. Если у инженеров получится, они смогут эмулировать настоящий мозг с такой невероятной точностью, что после загрузки на компьютер настоящая личность мозга и его память останутся нетронутыми.

2) Эволюционный

Видите ли, мы сможем пройти по стопам эволюции вместе с нашими компьютерами, путем несложных алгоритмов будет производиться оценка, этот цикл будет правда огромен, ведь если посудить, то мы также эволюционировали путем оценивания ситуаций, правда делали мы это миллионы лет, а нам нужно уложиться в пару десятков лет… однако… у нас есть преимущество, мы знаем цель, ресурсы и знания, однако это не значит сможем ли мы превзойти природу…[1]

Что ж поговорим о настоящем. Еще давно благодаря игровой индустрии появились мощные видеокарты, которые идеально подходят для нейросети, которая была изобретена десятки лет назад, но тогда не хватало вычислительной мощности и о них все забыли. Поэтому компании «AMD» и «Nvidia», создающие видеокарты, стали намного дороже. В 2014 году компания «Google» купила стартап “Deep mind' за 500 млн$, они представляли игру Араканиод, которая представляла собой обычную игру, в котороый надо отбивать шарик платформой в блоки для набора очков. “Deep mind” подключила к ней искусственный интеллект, основанный на нейросетях, единственной что ему было известно это то что надо управлять платформой и набрать как можно больше очков. В начале искусственный интеллект не понимал, что от него требуется, но вскоре он понимает, что очки набираются, когда шарик стукается о блоки, а набранные очки зависят от цвета блока (от 1 до 5), но это у него получалось не всегда, но уже через 2 часа (200 игр) искусственный интеллект обучился играть как профи, и понял на все 100%, что чем чаще отбивать шарик, тем больше у тебя будет очков. И вот спустя 4 часа (600 игр) искусственный интеллект понимает, что есть дырка в игре и можно пробить тоннель и закинуть мячик за кирпичики, следовательно, получить много очков, именно из-за этого компания «Google» заинтересовалась в этом проекте.

В 2016 году искусственный интеллект может играть и 3D игры, такие как Дум, причем просто, глядя на монитор через, то есть всю информацию он получает посредством зрения через камеру.

В марте 2016 Нейронная сеть “Deep mind”, выиграла в игру «ГО» лучшего ее игрока, хотя еще 20 лет назад многие эксперты сомневались, что их может выиграть даже в относительно простые шахматы, между тем игра «Го» считается многократно сложнее шахмат. Однако не только в играх преуспела нейронная сеть “Deep mind”.

Осенью 2016 года компания объявила, что их искусственный интеллект смог реалистично имитировать речь человека и через некоторое время сможет это делать еще лучше. Это является очень большим прорывом ведь, применений этой технологии очень много. Например, его можно использовать как диктора для прочтения какой-либо книги, если она еще не выпущена как аудиозапись, или же эту технологию можно объединить с технологией распознавания речи и с технологией переводов иностранных слов, и уже в очень недалеком будущем можно будет общаться с иностранцем по скайпу и при этом будет отпадать необходимость знания того или иного языка. Кстати она уже доступна с скайп.

Так же с помощью технологии распознавания речи можно будет смотреть иностранные видео, сразу получая перевод на необходимый язык. Возможно лет через десять точность перевода предложений будет лучше, чем у хороших лингвистов, а потому надобность этой профессии сильно снизится.

Но это еще не все в ноябре 2016-ого года компания «Google» объявила, что их искусственный интеллект научился читать по губам лучше любого профессионала, через нейронную сеть просто пропустили 5 тысяч часов записи различных программ телеканала BBC, в результате искусственный интеллект научился читать по губам, даже в тех случаях, когда человек проглатывал части слов. Этот искусственный интеллект справляется на 30 % лучше с чтением по губам, чем любой профессионал.

Но на этом еще не все на данный момент компания “Nvidia”, напоминаю, разрабатывающая видеокарты, активно разрабатывала технологию беспилотных автомобилей, в начале своего обучения искусственный интеллект часто врезался в различные объекты, ездил неаккуратно, и складывалось впечатление что за рулем маленький ребенок или какой-нибудь пьяница. Но вот через месяц, спустя 3 тыс. миль нейронную сеть уже могла отлично водить даже на загруженной дороге. Перспективы этого огромные, сегодня в автокатастрофах погибают более 1 млн. 300 тыс. человек. Когда все автомобили станут беспилотными, количество смертей за рулем снизиться во много раз, а вскоре уменьшится до нуля, так же это уменьшит количество пробок на дорогах и значительно снизят большие финансовые убытки из-за аварий, по подсчетам в одних только США, это сэкономит около 190 млрд. долларов в год.

Что ж переходим к «Find face» - стартап, который использует нейронные сети для распознавания лиц, то есть через нейронную сеть пропустили миллионы фотографий лиц, она вывела закономерности и теперь может выдавать фото похожих друг на друга людей, изначально она была задумана, как программа для знакомств, но этой программе было и много других предназначений например, полицейские загружали туда фото разыскиваемых или сбежавших преступников, находили их страничку во «Вконтакте» и организовывали встречу и задерживали. Кстати в 2015 году в Вашингтоне «Find face» признали лучшим распознавателем лиц, обогнав компанию от «Google», в которую вложили очень немало денег и несколько лет разработки, хотя «Find face», на это понадобилось не так уж много времени и несколько человек в разработке.

Долгое время замыливание и пикселизация была лучшим инструментом для скрытия личной информации, но исследователи из Техасского университета научили нейронные сети с пугающей точностью идентифицировать замазанные лица и текст. Точность составила 80-90 % замазанных лиц на «YouTube» и от 50-75 % при анализе тщательно запикселенных фоторедакторами картинок.

Забавно, но уже никого не удивляет тот факт, что сегодня искусственный интеллект пишет новости для некоторых новостных агентств, умеет с поразительной точностью описывать то что видит на картинке, может синтезировать музыку, а не так давно даже сделал трейлер к фильму, буквально 5 лет назад если бы кто-то услышал о достижениях искусственного интеллекта, то сказал бы, что это бред и это невозможно.

И все перечисленное мной лишь малая часть областей, в которых себя находят нейронные сети. Благодаря им сейчас происходит тотальный прорыв в медицине, чего только стоит распознавание болезней по виду сетчатки глазу, так же уже скоро начнется сильное развитие банковской системы, а сколько будет создаваться приложений ради развлечения

Благодаря нейронным сетям в 2011 году, ежегодный объем инвестиций в сферу искусственного сверхинтеллекта вырос в 15 раз, но это только самое начало, если посмотреть на количество стартапов, которые развиваются в этой области, то становится страшно, ведь их уже десятки тысяч и по прогнозам аналитиков сотни из них будет стоять больше млрд. долларов через несколько лет. Уже сегодня только рынок распознавания лиц оценивается в три миллиарда долларов и это только одно направление нейронных сетей. По прогнозам грядет сильнейшая революция в ближайшие десять лет, точнее она уже началась, но по сравнению с тем, что будет дальше это цветочки. По скромным подсчетам это будет индустрия в сотни и сотни миллиардов долларов, именно поэтому IT гиганты стали жадно скупать стартапы по искусственным интеллектам. И создание Искусственного сверхинтеллекта уже кажется не таким далеким. [2]

Упоминаемая литература

сверхинтеллект искусственный кибернетика

1.https://pikabu.ru/story/iskusstvennyiy_sverkhintellekt_put_ot_kalkulyatora_do_sverkhrazuma_4305536

2. https://www.youtube.com/watch?v=y81ryf_eDHA

Размещено на Allbest.ru