Тема искусственного интеллекта сейчас на пике популярности. И часто о нем пишут люди, далекие от программирования. Более того, многие журналисты стремятся сделать на этой теме очередную сенсацию и взбудоражить общественность. Поэтому я решила развенчать все мифы об «искусственном интеллекте» и рассказать о нем всю правду.
Во-первых, следует сказать сразу, что термин «искусственный интеллект» является крайне неудачным. Он совершенно не соответствует тому, что мы, люди, понимаем под интеллектом.
Прорыв в области распознавания образов, текстов, речи и т.д. произошел совсем недавно благодаря использованию искусственных нейронных сетей, способных к «обучению». Но на самом деле никаких «нервных импульсов» и никакой способности к «самообучению» у компьютеров нет.
Искусственная нейронная сеть — это всего лишь алгоритм, программа, написанная на каком-либо языке программирования. «Нейроны» - это некие переменные, хранящие весовые коэффициенты. «Обучение нейронной сети» - это подача на вход программы большого количества данных и подстраивание весовых коэффициентов таким образом, чтобы она на выходе давала верный ответ. Чем правильнее подобрана архитектура сети, количество нейронов, функции активации и прочие параметры, а также чем качественнее обучающие примеры, тем лучшие результаты даст нейронная сеть на независимых (новых) данных.
Да, есть и алгоритмы обучения сети «без учителя», но в любом случае они требуют хорошо сформулированной задачи, критериев успешного обучения (целевой функции), правильно подготовленных и оцифрованных данных. Так что назвать это «самообучением» язык не поворачивается. Единственное, что отличает такие алгоритмы — это то, что они продолжают учиться на новых примерах без риска переобучения.
На этой неделе я была в ВДНХ, на выставке, посвященной образованию. И там была интересная дискуссия на тему «Естественный язык и искусственный интеллект». Приглашенный специалист - Сергей Губанов, разработчик ядра переводчика «Яндекс» — старался объяснить лингвистам, как происходит машинное обучение. Уж не знаю, насколько они его поняли.
Он рассказал о том, что прорыв в распознавании речи и в машинном переводе стал возможен благодаря нейронным сетям. Но машина обучается языкам совсем не так, как человек. Программа не понимает, например, что «кошка», «кошки», «кошку», «cat» - это одно понятие. Она работает исключительно с цифровыми представлениями. Обучение нейронной сети состоит в том, чтобы давать ей как можно больше примеров — разнообразных текстов и их переводов. Она извлекает из них вероятности, с которой встречаются те или иные слова, буквы, сочетания букв и т. д.
Именно по этой причине невозможно создать универсальный переводчик с любого языка на любой. Для каждой языковой пары пишется отдельный переводчик, проводится отдельное обучение. Есть легкие языковые пары, когда языки являются родственными, похожими, и есть очень трудные языковые пары, где до сих пор не удалось достичь качественного перевода.
Все статьи и передачи о том, что искусственный интеллект скоро заменит человека и выйдет из-под его контроля — это просто лживая провокация, больше не знаю, как назвать.
Да, благодаря нейросетевым моделям произошел серьезный технический прорыв. Программы сейчас умеют делать то, что казалось совершенно невозможным пару десятков лет назад. Но это кропотливый, ежедневный труд миллионов программистов, которые простыми математическими методами приближают будущее, делают сказку былью. И вместо того, чтобы освещать их достижения, журналисты демонизируют их, пугая народ картинами зомби-апокалипсиса.
Их, конечно, можно понять. Они стремятся привлечь внимание публики сенсационными новостями, играют на эмоциях и невежестве людей. Всё это не иначе как погоня за прибылью. Пусть это будет на их совести.
Главное, чтобы люди не клевали на эти искусственные приманки, чтобы они думали своей головой, понимали реальное положение дел, знали каким трудом достигается прогресс и какие возможности он нам открывает. А возможности эти действительно впечатляют!