Технологии

Машинное обучение: Как компьютер пытается имитировать человека

1907
Автор:
Nikita Prokhorov
02 июня 2017 12:22
6+
Машинное обучение: Как компьютер пытается имитировать человека
Почему искусственного интеллекта нет, как устроено машинное обучение, и победят ли роботы.

Благодаря машинному обучению, роботы уже заменяют врачей и водителей. Но стоит ли бояться, что компьютер заменит человека везде или, еще хуже, примет решение причинить ему вред? Редакция Downtown.ru попросила старшего разработчика DataArt и фаната машинного обучения Дмитрия Соболева помочь разобраться в вопросе.

Дмитрий Соболев

Senior Developer, DataArt

Как устроено машинное обучение

Не стоит представлять машинное обучение чем-то огромным или магическим. Такие программы уже вовсю работают на телефонах. Это просто немного нетрадиционный подход к программированию. Он был придуман для решения задач, к которым человек не может написать формулу. Например, у нас есть А и Б, при совмещении получается С. И мы не знаем точно, почему так происходит. Машинное обучение позволяет компьютеру самому научиться выявлять такие закономерности.

Многие специалисты считают, что искусственного интеллекта просто не существует. И появится он, когда машина сможет сама поставить себе цель и добиться её.

Представьте, что вам нужно доехать от дома до работы. Как можно скорее. И при выборе маршрута вы будете учитывать время и пробки. Допустим, в 18 часов пробки будут максимальные и путь займет столько-то времени. Человек основывается на собственном опыте: «Я ездил так тысячу раз и уже знаю, что будет пробка». А компьютеру нужно выработать закон. И для этого мы даем ему доступ к данным о том, в какое время какие пробки. Делается это все для того, чтобы он мог максимально точно описывать зависимость пробок от времени. Мы можем также учитывать погоду, ремонт дорог, день недели, праздники и так далее. Компьютер сам вырабатывает закономерность. По сути, чем больше параметров, тем сложнее человеку самому сделать вывод. И здесь на помощь приходит машинное обучение. Даже робот-водитель основывается на этом принципе. Он проезжает огромное количество раз маршрут, миллион раз анализирует разные аварийные ситуации, и вся эта информация позволяет ему избегать их в будущем.

Почему искусственного интеллекта нет

У термина «искусственный интеллект» нет формального определения. Многие специалисты считают, что искусственного интеллекта просто не существует. И появится он, когда машина сможет сама поставить себе цель и добиться её. Допустим, если компьютер говорит, что изображено на картинке, — это машинное обучение. Это машина, которая решает поставленную узкую задачу.

Что такое нейросети

На самом деле, нейросети — это просто метод, который позволяет использовать более сложные уравнения функций. Изначально их создавали как попытку имитировать человеческий мозг, а именно нейрон. И выглядит он так.

Его функция следующая: от других нейронов приходят сигналы, он их суммирует и, если их поступило больше порога, посылает информацию дальше, к следующему нейрону. Это упрощенная модель.

Похожая схема работы и у искусственного. Много нейронов, связанных друг с другом, принимают различные сигналы и на выходе дают результат. Так, если вспомнить пример с дорогой до работы, входные данные будут: время, пробки, день недели. А на выходе — рассчитанный путь.

У IBM есть компьютер под названием «Ватсон», который умеет ставить диагноз и определять оптимальный курс лечения. Он уже сейчас по точности превосходит докторов.

Для того, чтобы появилась нейросеть, нейроны соединяются и повышают сложность задачи. Допустим, компьютер должен понять, что нарисовано: кот, автомобиль или хлеб. Первый слой нейронов ищет линии, второй — фигуры из линий, а третий — совокупность фигур. В конце последний, решающий слой, определяет, чему картинка наиболее соответствует. Выбирает из набора вариантов, которые мы задали алгоритму, и отвечает на поставленный нами вопрос. По своей сути, это такая же математическая формула, просто более сложная.

Человека заменят машины

Даже в Макдональдсе появились стенды для заказа еды. Это, конечно, не машинное обучение, но уже нужно меньше людей. И это только начало. 

У IBM есть компьютер под названием «Ватсон», который умеет ставить диагноз и определять оптимальный курс лечения. Он уже сейчас по точности превосходит докторов. Это достаточно простая математическая задача. Пока его используют как вспомогательную систему, но ничего не останавливает от того, чтобы полностью заменить человека. Ведь точность выше.

Уже существуют приложения, где вы фотографируете родинку, и оно вам говорит, может ли это быть раком или нет.

На Downtown выходил материал про то, что роботы не заменят журналистов. Но уже есть программы, которые генерируют новости. Правда, пока на основе готовых фактов. Особенно это относится к новостям с биржи. Машина видит, что доллар вырос настолько, и оборачивает эту информацию в красивый текст. Так же — с новостями о победителях спортивных соревнований.

Многие слышали о законах робототехники. Что робот не может навредить человеку. Сейчас они отходят на второй план.

И журналистам придется туго. Вопрос репортажа — тоже решаемый. Машина вполне сможет превратить информацию с камер в текст. Можно найти на просторах интернета видео, где парень идет по улице и снимает на ноутбук, а тот ему пишет: группа людей ест бургеры, девушка едет на велосипеде. И он распознает картинки. Но пока журналистам переживать не стоит: в России это будет нескоро. Но все развивается очень быстро — пять лет назад и это представить было сложно.

Следующим огромным шагом станет всеобщий доступ к  синхронному переводчику, работающему без подключения к интернету. Представьте: с любого языка на любой. Как в фильме «Автостопом по галактике». Там была Вавилонская рыбка, которую вставляешь в ухо и понимаешь собеседника, на каком бы языке он не говорил. Даже переводчик Google это может делать, но для этого нужен доступ к интернету. Когда это начнет работать оффлайн, можно будет вставить в ухо наушник — и вперед в Китай путешествовать. Языковой барьер исчезнет.

Почему до сих пор нужны люди

Процесс массового производства самоуправляемых машин тормозит вопрос морали. Это одна из главных причин, почему до сих пор нас не возят роботы. Правительство пока не готово взять на себя такую ответственность.

В интернете существует специальный тест, где нужно решить, кого вы убьете: переходящего на зеленый свет пенсионера или молодого человека, но идущего на красный; животное или человека; пешехода или себя. Ведь в некоторых ситуациях машине придется решить: убить того, кто за рулем, или прохожих. Причем, это решение сложно принять и обычному водителю. И непонятно: в случае, если отказали тормоза и автомобиль несется в школьный автобус, а сбоку обрыв, пожертвует ли человек собой или убьет детей. А в случае с машинным обучением этот вопрос будет четко прописан, и каждый будет знать, что машина выберет. Возникает вопрос: купит ли человек машину, зная, что та может его убить?

Многие слышали о законах робототехники. Что робот не может навредить человеку. Сейчас они отходят на второй план. Ведь как можно не навредить человеку, если выбор состоит между задавить одного или другого. И в кино мы часто видим, что компьютер почувствовал «вкус крови» и пошел убивать. Но в реальности это невозможно, так как у него лишь математический закон. На входе параметр А и Б, а на выходе — убить такого. Вот и все. У него нет самовосприятия.

Роботы победят?

У фантастов есть интересные теории, которые вполне представимы. Допустим, машине дали задание делать скрепки. И она может оптимизировать процессы так, что человек не станет нужным и даже будет вредным. Робот, потратив все данные ему ресурсы, решит, что можно взять их из стен. Начнет рушить задания. А потом узнает, что и в людях есть немного металла. Но это из серии фантастических рассказов. В ближайшее время роботы не смогут захватить мир.

А вот обидеть человека они вполне смогут. Если руководителей заменят роботы, то решение об увольнение будет принимать именно он. И ориентируется машина только на эффективность, а не на человеческие чувства. Она запросто уволит работника с детьми, который не может себе позволить работать полный день. И людям это не понравится. А вот задача будет решена — процесс оптимизирован.

Фотографии: pixabay.com, vimeo.com, pexels.com, wiki, freegreatpicture.com

Материал подготовлен при поддержке DataArt в Воронеже

Поделиться: