Новый раздел на блоге - программное обеспечение по ИИ

На блоге открыт новый раздел - отдельная страница по программному обеспечению по направлению искусственного интеллекта.

TED 2013: «Что мы будем делать, когда дроиды оставят нас без работы»

Эндрю Макафи, специалист по цифровому бизнесу из MIT, выступил на конференции TED 2013 с лекцией о том, чего нам ждать от наступающей эпохи роботов и окончательной автоматизации. Ничего неожиданного он не сказал. Тем не менее ясно сформулировал подступающие перспективы. Главная проблема будущего, конечно, та же, что у администрации Обамы: где взять работу для людей.

«В мире, который мы создаем сейчас, мы увидим очень много того, что привыкли называть научной фантастикой, но в нем совершенно не видно рабочих мест».

Речь идет о целых сегментах человеческой деятельности, например, робот-водитель отменит шоферов-дальнобойщиков и водителей общественного транспорта. Прокачка Siri до уровня компьютера Watson (который неплохо играет в викторину типа «Своей игры») напрочь убьет весь секретарский и мелкий менеджерский труд, такая программа будет общаться с клиентом лучше большинства аккаунт-менеджеров. Уже существуют R2D2-подобные роботы, которые хозяйничают на складах.  В Японии запустили первый полностью роботизированный завод, на котором в цехах включают свет только когда приходят экскурсии.

В последние 200 лет мы только и слышим рассказы о том, как очередной рывок машинного прогресса обречет широкие массы на нищую безработицу, но ничего подобного пока так и не произошло. В чем отличия сегодняшних изменений? Машина теперь может воспроизводить основные внешние признаки человека. 

«Сейчас машины могут то, что еще сто лет назад никому не снилось в самом страшном

Искусственный интеллект диагностирует и лечит лучше врачей

Компьютерная модель «мыслит» как доктор, но действует быстрее и эффективнее благодаря доступности большего объема информации


Технологии, родственные алгоритмам распознавания голоса и выявления мошенничеств с кредитными картами, позволят уменьшить стоимость и улучшить результативность лечения больных почти в полтора раза, — на это указывают результаты исследования, проведенного в Университете Индианы.

Авторы пришли к выводу, что симуляционное моделирование с использованием данных о пациентах и алгоритмов машинного осмысления способно радикально удешевить здравоохранение и улучшить его качество.

Разработанные исследователями компьютерные модели проверяли многочисленные варианты лечения и оперативно перепланировали терапию по мере поступления новой информации. Другими словами, модель способна «думать» как врач, полагают ученые.

Искусственный интеллект в медицине применяется не впервые. В прошлом году в корпорации IBM предложили использовать суперкомпьютер Watson для выбора вариантов лечения рака с помощью базы знаний по доказательной медицине. Решения Watson принимает за считанные секунды. Вначале он был предложен Лос-Анджелесскому онкологическому институту Сэмуэля Осчина, затем суперкомпьютер перевели в онкоцентр Memorial Sloan-Kettering для помощи врачам в диагностике и лечении.

Исследование, проведенное в Университета Индианы, не концентрируется на каком-то отдельном заболевании: предложенная методика будет действенной для любого вида диагностики или болезни, достаточно подключить соответствующую базу знаний. Исследование нацелено на решение трех проблем американского здравоохранения: рост расходов, которые, как ожидается, к 2050 году достигнут 30% ВВП; недостаточное качество обслуживания — в первый визит пациентам верно ставят диагноз и назначают лечение меньше чем в 50% случаев; задержка в 13-17 лет между научными изысканиями и началом

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ДРУГИЕ ПРОБЛЕМЫ

Часть очерка "СОЛЯРИС, НИЦШЕ, НЕВОЗМОЖНОЕ БОГОСЛОВИЕ И ДРУГИЕ ГОЛОВОЛОМКИ". 
 
   Проблема контакта имеет непосредственное отношение к другой истории - к искусственному интеллекту. Что должен он представлять собой, что ожидают получить разработчики от его создания? Разумеется, разные проекты вкладывают разный смысл в понятие искусственного интеллекта, но они все подразумевают ту или иную степень сходства с сознанием человека. Однако требование такого сходства выглядит весьма неопределенно, и эту неопределенность создатели пытаются преодолеть, предлагая тот или иной список ожидаемых характеристик, достижение которых должно ознаменовать решение проблемы. Одни характеристики допускают точную и исчерпывающую формулировку, например способность разворачивать суждения в связной логической последовательности, или, скажем, способность "понимать" человеческую речь и переводить ее в язык команд, которую машина затем выполняет. Не вызывает сомнений целесообразность установления таких характеристик, также как не вызывает сомнений и возможность последовательно приблизиться к ним, даже если сама задача и не имеет границ.
 
   Однако требования к искусственному интеллекту заходят дальше. Например, ждут, что он проявит способность принимать самостоятельные решения в сложных ситуациях, в том числе и решения этического плана. А такая задача неизбежно сталкивается с парадоксом, точнее - с несколькими парадоксами. Первый парадокс заключается в том, что решение, которое интеллект должен принять в неопределенной ситуации или в обстоятельствах, впервые возникающих перед ним, и с которыми до него никто никогда не сталкивался, потребует реакции, не предусмотренные существующими стереотипами. Возникнет нужда в новом, оригинальном ходе. Таким образом, от искусственного интеллекта будут ждать то, что не запрограммировано, что не может быть предусмотрено никакой серией алгоритмов. Ясно, что напрямую добиться выработки способности к такой реакции невозможно, эта способность не алгоритмизируема. Более того, ее как задачу и сформулировать не получается, разве только в таких неопределенных терминах, как "поди туда, не знаю куда, принеси то, не знаю что".
 
   Второй парадокс также относится к сфере этики - если интеллект принимает морально нагруженное решение, то будет ли это решение обязательным и окончательным, как решение любого человека в подобной ситуации? Или же это решение должны дополнительно

Как бытовые роботы кардинально изменят нашу жизнь за следующие 10 лет

30 лет назад появились персональные компьютеры, 20 лет назад (в США) — интернет, 15 лет назад мобильники, 10 — социальные сети, а за последние пять лет — смартфоны, планшеты и идеология «mobile first». И уже сейчас понятно, что главной «next big thing» будут роботы.

Незадолго до нового года на конференции TechCrunch в Москве мне удалось поговорить о видении будущего робототехники с человеком, который ставит свои личные 25 миллионов долларов на кон — это сооснователь и гендиректор Mail.Ru Group Дмитрий Гришин, который основал прошлым летом фонд Grishin Robotics и вкладывает эти деньги в развитие индустрии.

Венчурное инвестирование обычно предусматривает ожидание возврата на инвестиции, причем в случае с интернет-проектами — довольно скорого. Но формат ваших вложений в эти компании сегодня отличается от общепринятого. Не так давно вы инвестировали в RobotAppStore. Чего вы ждете от них в ближайший год? А в ближайшие пять лет?

[Дмитрий Гришин] Сейчас для меня в первую очередь важно смотреть, как развивается рынок, и анализировать происходящее. Платформа RobotAppStore, с одной стороны — для разработчиков, позволяет им популяризировать приложение и/или заработать на нем денег. C другой стороны — для пользователей, которые купили робота и хотят расширить его функционал. И я наблюдаю за движением по обоим направлениям — и насколько большое число разработчиков их создает, и насколько активно пользователи скачивают приложения, и каковы тенденции роста.

Ну да, например, надоело, что робот просто чистит комнату, хочется, чтобы он сделал что-то еще интересное.

[Дмитрий Гришин] На сайте roboappstore выложено много разных идей, и уже по тому набору приложений, который есть сейчас, видно, что производители роботов даже представить себе не могли такие сценарии использования своих продуктов. Вряд ли разработчики из компании iRobot думали, что их румба может танцевать под музыку, но это выглядит очень фаново, особенно если 10 румб танцует одновременно — из этого люди устраивают настоящее шоу и выкладывают ролики на YouTube. Однако сейчас часть роботов на рынке выходят «закрытыми», т. е. под них вообще невозможно писать приложения сторонним программистам. Такие компании, как robotaspptore, их популяризация, стимулируют компании открывать свои API, и в результате получать больше пользователей и расширенный функционал продуктов. И как это часто бывает в случае даже с Apple — какое-то популярное приложение или функционал, который изначально был написан сторонними разработчиками, впоследствии имплементируется

Искусственный интеллект в играх: про него все забыли?

В своем мнении о Crysis 3 я упомянул тупость искусственного интеллекта. А ведь на самом деле в большинстве игр разных жанров ИИ до сих пор находится на уровне начала двухтысячных (а порой и конца 90-х). Неужели ИИ настолько поумнел за последние десять лет, что стремиться ему больше некуда?

Если навскидку вспомнить экшены, где ИИ реализован на высоком уровне, то всплывут Uncharted 2-3, последние части Halo и… F.E.A.R. 2005 года выпуска. Главным образом потому, что враги могут действовать по-разному каждый раз. И то, в F.E.A.R. враги хоть и могли взять игрока в плотное кольцо, зато были бессильны против slo-mo. Однажды с специально проходил игру без режима замедления - совершенно иначе играется.
Главный бич всех ИИ - это неадекватное поведение, какими бы тактическими приемам он не был бы обучен. Скажем, группа вражеских солдат умело прячется за укрытиями, активно перемещается и может зайти за спину. Но! Убить сразу сзади (или просто скрутить нас) они почему-то не могут. Почему-то они со спокойствием на душе ведут огонь вблизи взрывоопасных объектов. И что самое главное, когда уже мы находимся рядом с “красной бочкой”, ИИ этого в упор не замечает. В конце концов, в большинстве экшенов враги могут запросто уронить себе под ноги гранату и взорваться, будто так и было задумано. Ну, или просто встать в угол и долго-долго его рассматривать в прицел автомата… Я уже не говорю про то, как прячутся за укрытиями наши противники. В 90% случаев оставляют части своего тела открытыми - ногу, руку, голову. Неважно что, но оставляют!

И вот на таких, казалось бы, мелочах спотыкаются абсолютно все шутеры и экшены. Такой ИИ - как калькулятор, умеющий вычислять логарифмы, но делающий ошибку в простой операции

Суперкомпьютер IBM Watson может стать вашим следующим шеф-поваром или врачом

Оснащённый системой искусственного интеллекта суперкомпьютер IBM Watson разбирается не только вдиагностической медицине, но и в создании новых кулинарных рецептов.

Как пишет VentureBeat, Watson уже получил некоторый успех в качестве диагностического ассистента в нескольких американских медицинских центрах, но теперь IBM ищет возможности применения мощных способностей суперкомпьютера и в других сферах.

Среди новых проектов применения Watson — разработка кулинарных рецептов, создание новых фармацевтических препаратов, а также предсказание того, когда промышленным машинам понадобится техническое обслуживание.

Watson может быть полезен во многих отраслях, потому что он способен обрабатывать сумасшедшие объёмы данных и принимать разумные решения о том, что делать с этой информацией. Watson умеет просматривать веб-страницы, социальные сети, медицинские изображения, патентные заявки и многое другое, чтобы найти то, что ему нужно.

Представленность IBM в индустрии больших данных будет только расти, если компании удастся поставить Watson на коммерческие рельсы. IBM утверждает, что уже выполняет работу с данными и аналитику для более 10 тысяч клиентов. Для этого компания нанимает 400 математиков и 9 тысяч экспертов-аналитиков.

По прогнозам IBM, если компания продолжит инвестировать в большие данные, то её доход от этой индустрии к 2015 году достигнет 16 млрд долларов. Watson пока что не приносит компании больших денег, но IBM считает, что проект окупится в будущем.

На видео ниже показано, как Watson диагностирует пациента и назначает ему лечение.