У 2029 році, згідно з прогнозом одного з топ-футурологів планети Рея Курцвейла, машинний інтелект перевершить людський. Скромні і сміливі передумови ми бачимо вже сьогодні. AI змінює світ гаджетів, медицини, транспорту. І навіть роботу держави. Liga.net і TECHIIA продовжують розповідать про 8 технологічних революцій в Україні за час незалежності. Цього разу говоримо про штучний інтелект. Що він вже вміє і як робить замах на інтелект природний?
«Облиште, штучний інтелект — це фантастика». Так можна було б сказати під впливом Термінатору, який завжди will be back, або який-небудь дівчині-роботу з фільму Ex-Machina. Але насправді AI вже давно у вас під рукою. У смартфоні.
Наприклад, передайте привіт Siri або асистентові Google. Звичайно, незважаючи на всі старання розробників, розум цих голосових помічників ще далекий від людського. Зате нашу мову вони розпізнають запросто і дзвонять, пишуть, шукають в інтернеті, радять кафе на наш запит. Іноді навіть жартують. І все це своїм, нехай і синтетичним голосом.
Другий прояв AI вже став таким побутовим, що його майже ніхто не помічає. Завдяки йому камери в смартфонах здатні прикрашати наші селфі і робити непогані фото навіть при слабкому освітленні. Два роки тому цим «хизувалися» тільки флагманські моделі. Останнім же час можливості штучного інтелекту «сповзають» в середній і бюджетний сегменти. Автоматична пост-обробка фотографії — вже must have для всіх. У століття Instagram без цього нікуди.
Так, AI — це ще не мислячі кіборги. Але вже цілком важливі і прикладні кейси. Від автоматичних субтитрів на YouTube до розпізнавання раку краще, ніж це робить досвідчений рентгенолог. Від комп'ютерів, які виграють в го у чемпіонів світу, до автопілотів і розумних чат-ботів.
Завдяки АІ зменшиться роль людського фактору, випадкових помилок і корупції. Відбудеться перерозподіл точок впливу: впливовими стануть ті, хто створює алгоритми, а не ті, хто раніше взаємодіяв із людьми,” — Юрій Лазебніков,
Що називають штучним інтелектом?
Artificial intelligence — поняття дуже широке. Як і в big data, в нього включають багато всього. Головний напрямок цієї сфери — розробка технологічних рішень, які працюють за принципом людського інтелекту або близько до нього. Тобто, навчаючись, вдосконалюючись, все більше оволодіваючи звичайною розмовною мовою (адже ряд провідних теорій розвитку каже, що саме мова і праця зробили з мавпи людину). Зараз флагмани AI — це нейронні мережі, машинне навчання, data science.
Андрій Яворський, віце-президент зі стратегії і технологій:
«Важливо розуміти, що штучний інтелект і все, що під ним розуміється — це не якийсь мозок. Насправді це статистика на основі аналізу великої кількості даних, за допомогою якої AI здатний допомогти оптимізувати процеси в медицині, автомобільній промисловості, фінансах, ритейлі й багатьох інших сферах».
Володимир Бандура, CEO дослідницької компанії Innolytics Group:
«Час від часу з'являються публікації, які говорять про “смерть” AI, нову AI-зиму і так далі. Ми працюємо з первинними об'єктивними даними і навпаки — бачимо значне зростання».
Зі звіту World International Property Organization Technology Trends 2019, Artificial Intelligence. Сіра лінія — кількість наукових публікацій, чорна — кількість патентів. Це показники, що фундаментальні дослідження і комерціалізація рішень досить інтенсивні.
За словами Володимира Бандури, глобальний тренд практично у всіх галузях економіки — це їх оцифровка. Перший крок — це збір величезної кількості даних, використовуючи, вже сьогодні, мільярди датчиків, камер, мікросупутників. Наступний — їх обробка та прийняття рішень. Точне оперативне знання мільярдів реальних великих і маленьких фактів дуже сильно змінить економіку.
Чим далі, тим більше даних накопичує людство і тим більш потужні методи обробки вигадує, тим ми ближче до справжнього AI. Наприклад, за версією одного з топових світових футурологів Рея Курцвейла, в кінці наступного десятиріччя ми втратимо корону царя природи.
Володимир Бандура, CEO дослідницької компанії Innolytics Group
«У 2029 році, за прогнозом Рея, машини досягнуть і перевершать рівень інтелекту людей. Далеко не всі згодні з таким прогнозом. Багато не менш авторитетних експертів, наприклад, сер Роджер Пенроуз, Кaі-Фу Лі, висувають різні і суттєві аргументи проти».
Втім, якісь натяки, іноді непрозорі, ми вже бачимо в абсолютно різних сферах життя. Що є зараз і чого нам очікувати в майбутньому?
На допомогу лікарю чи краще лікаря
Медицина — топ-тема для будь-яких технологій. Штучний інтелект в деяких питаннях вже спрацьовує не просто швидше, але і краще людського. Іноді навіть помічає неочевидні зв'язки. Наприклад, як розповідає Володимир Бандура, з аналізу зображення сітківки ока AI з 97% точності може визначити стать пацієнта і навіть передбачити з високою точністю ризик його серцевих захворювань.
На думку Андрія Яворського з GlobalLogic, в найближчі кілька років, в першу чергу, очікуються інновації в діагностиці. На даних зі смарт-пристроїв і аналізі графічних зображень (наприклад, рентген-знімків) AI може пропонувати предиктивну модель лікування і прогнозувати ймовірність того чи іншого захворювання.
«Медицина стане все більш кастомізованою: лікування буде підбиратися на основі всієї інформації про людину, а не тільки його симптомів у момент діагностики», — вважає Яворський.
Один з найвідоміших сервісів в цій сфері — Deepmind Health, що належить Google. Він аналізує інформацію про симптоми пацієнта і генерує список рекомендацій, на які зможе орієнтуватися лікар, щоб вибирати курс лікування.
Інший сервіс — IBM Watson Health — може самостійно поставити діагноз.
«Відомий випадок, коли системі Watson вдалося діагностувати у пацієнтки рідкісну форму лейкемії, в той час як лікар попередньо поставив невірний діагноз. Всього за 10 хвилин система проаналізувала більше 20 млн наукових статей про рак, порівняла їх з генетичними змінами пацієнтки і, в результаті, поставила вірний діагноз,» — розповідає Андрій Яворський.
Але це лише частина, яка поки що не дійшла до широкого застосування. Інший фронт — медичні прилади. У GlobalLogic вважають, що в найближчі 3-5 років істотно підвищиться їхня автономність.
Передумови вже видно — продаж розумних годинників і фітнес-браслетів ростуть на десятки відсотків в рік. Аналітики Gartner очікують, що тільки в 2019 році буде продано 225 млн штук, а у 2022-му — 453 млн. Уже зараз вони відстежують пульс, тривалість і якість сну. А укупі з іншими пристроями на зразок смарт-ваг і навушників нового покоління фіксують і інші тілесні показники. Надалі це теж може доповнити наші медкарти.
«Зібрана статистика буде активно використовуватися для превентивної допомоги пацієнтам. Адже саме запобігти і дати рекомендації заздалегідь — одна з головних задач медицини майбутнього», — пояснює Андрій Яворський.
Допомагають лікарям навіть звичайні гаджети. Як розповідає Володимир Бандура, американська неврологіня і експертка по AI Вів'єн Мінг представила на SU Global Summit один зі своїх проектів, в якому напади маніакальної депресії прогнозуються без спеціальних вимірів, а лише по ... переміщенням телефону пацієнта.
«За цим переміщенням алгоритми, розроблені командою Вів'єн, навчилися за місяць (!) прогнозувати наступ нападу. Це дуже корисний результат, оскільки у таких пацієнтів високий рівень самогубств під час нападів, і важливо, щоб в такий момент вони були з кимось поруч», — говорить CEO Innolytics Group.
Третій медичний фронт — аналітико-теоретичний. Тут AI теж знайшлось місце.
Команда Майкла Гіллама HealthLab запрограмувала стандартні операції з даними, які застосовують вчені. Проект використовує дані з баз даних лікарень, щоб автоматично генерувати нові цінні знання та статті не за тижні, а за хвилини. За години — якщо додати час на перевірку та коментарі людей. Як пояснює Володимир Бандура, статті стають «живими» і можуть оновлюватися практично в реальному часі, з оновленням баз даних лікарень і додаванням нових профільних випадків.
На думку Андрія Яворського, найповільніше в медицині просувається фармакологія. Для розвитку цього напрямку необхідні дорогі ДНК-аналізи. Але в майбутньому, на основі цих даних будуть створюватися індивідуальні ліки, які принесуть якомога більше користі і якомога менше побічних ефектів.
, керуючий партнер холдингу TECHIIA:
«Глобально АІ — це вищий ступінь автоматизації, який доступний сучасному суспільству. Наслідки — збільшення ефективності виробництва товарів і якості надання послуг з одного боку і зменшення кількості робочих місць — з іншого. Знизиться попит на фахівців з низькорівневими навичками: молодших юристів, касирів, вантажників, — їх замінять роботизовані системи. Необхідно змінювати підходи для освіти, щоб дати доступ до швидкої перекваліфікації. АІ вплине на зміну парадигми життя в майбутньому».
Транспорт
AI в автомобілі стане незамінною річчю вже при нашому житті. Попередник штучного інтелекту в авто — розумна навігація. Система, яка розпізнає об'єкти, знаки, розмітку на дорозі і підказує, куди повернути і коли.
У поєднанні із вже існуючим автопілотом «без рук» (водій може на час віддати авто на управління комп'ютеру, спостерігаючи за дорогою), який в останні роки вже з'явився в дорогих моделях — Тесла, Volvo (Pilot Assist), Audi (Traffic Jam Assist), цю систему вже можна назвати pre-AI.
Застосування pre-AI в авто в наші дні виглядає скромно. Це, скоріше, віртуальний помічник.
«Наприклад, віртуальний асистент, який вивчає ваші звички і готовий інформувати вас про ваші плани, маршрути і ресторани з улюбленою кухнею поблизу. Або зателефонувати дружині в певний час на перехресті, з якого ви дзвоните їй кожен день по дорозі з роботи. Ці функції є в MBUX — інформаційній розважальній програмі, встановленій в нових Mercedes-Benz,» — стверджує Віталій Кармазінскій, Керуючий директор Luxoft Ukraine.
Що стосується модного нині концепту driverless car, то він буде масштабно розвиватися тільки в зв'язці з 5G. Тому що, принаймні, як твердять вендори, тільки мережі зв'язку п'ятого покоління здатні будуть забезпечити системі штучного інтелекту блискавичну швидкість реакції і повний контроль дорожньої ситуації.
Але, не дивлячись на відносно скромне поширення мереж 5G в світі, безпілотні машини вже легко можна зустріти на дорогах США. Тестами безпілотних автомобілів зараз займаються різні виробники. Але, напевно, далі всіх просунулася дочірня компанія Alphabet (Goolge) Waymo. Протягом року вона надає в місті Фенікс (Арізона) послугу безпілотних таксі тепер уже для всіх бажаючих. Все, що потрібно зробити користувачеві — встановити додаток на мобільному.
Robot taxi service — це вже не майбутнє, а реальність.
Енергетичні питання
В енергетиці можна виділити кілька категорій завдань для штучного інтелекту.
Ключове питання енергетики — балансування виробництва і споживання. В реальному часі на великій території. З розвитком зеленої енергетики ця проблема загострюється. Адже якщо раніше генерацією займалися строго певні електростанції, то зараз до них може приєднатися умовно кожне домогосподарство. А передбачити вплив останніх не так просто. Але необхідно, інакше енергосистема занурюється в хаос.
«Наприклад, в прогнозуванні споживання вже наявні дані використовуються для тренування AI-алгоритмів, допомагаючи постачальникам енергії точніше розуміти запит. Також штучний інтелект дозволяє відстежити і оптимізувати ефективність споживання енергії», — розповідає Віталій Кармазінскій, керуючий директор Luxoft Україна.
За його словами, все частіше AI використовують для розрахунку економії комунальних платежів і рекомендацій по «розумному будинку».
А в сфері нафти і газу штучний інтелект планують використовувати для розвідки корисних копалин. ExxonMobil разом з MIT в AI-лабораторії працюють над роботом для розвідки океану. Над схожим проектом працює і Shell.
Ще одна сфера — кібербезпека.
«Атаки на електростанції можуть мати великі наслідки, як для економіки, так і для обороноздатності цілих держав. Тут штучний інтелект покликаний виявляти кіберзагрози і відповідно реагувати на них», — вважає Віталій Кармазінскій. Хоча стосується це, звичайно, не тільки енергетики.
Держава
Теперішня влада велику увагу приділяє цифровізації державних сервісів. Головне завдання новоспеченого Міністерства цифрової трансформації — перевести паперові дозвільні документи в онлайн. І зробити електронні водійські права, електронне громадянство і, можливо, навіть наступні вибори онлайн.
Але, все це, зрозуміло, мало чого спільного має із штучним інтелектом. Адже публічні онлайн-послуги — це в першу чергу про зручність. Суть залишається тією ж. Рішення про видачу того чи іншого дозволу приймає людина. Людини обиратимуть на електронних виборах, і людина буде стояти на чолі кута.
Але що якщо пофантазувати і уявити собі впровадження AI в управління країною.
Спочатку відповімо на питання, як відбувається управління зараз? У нас працює система з єдиним центром прийняття рішень, яка має широкі повноваження — законодавчою, виконавчою і судовою владою. З цим всі члени суспільства погоджуються, вони ж обирають можновладців. Центр збирає у суспільства фідбек, перетворює в діючі норми і ініціативи, а потім стежить за їх дотриманням та виконанням, за рівноправністю.
Таку систему суспільство використовує сторіччями, щоб акумулювати зусилля, розподіляти ресурси, забезпечити здоров'я і освіту нації, страхувати старість і, найголовніше, рухатися вперед, конкуруючи з іншими подібними.
Але потік інформації за останні кілька десятеріч багато разів прискорився. І ось уже централізована система починає давати збій. Суспільство починає генерувати все більш складні і більш часті запити, і система, в центрі прийняття рішень якої стоять всі ті ж члени суспільства, тобто люди, лопається від концентрації вхідної енергії. Суспільство скидає владу, «наймає» нову, впроваджує досвідчених експатів. Але через рік знову крах. Адже всі вони — знову люди.
Безумовно, не можна в один день взяти і замінити Верховну Раду, уряд і президента на нейронну мережу. Адже це може призвести до непоправних наслідків. Але створити такий AI і поступово тренувати його на живих ситуаціях вже можна.
Влада продовжує самостійно приймати рішення, а машина тим часом буде обробляти ті ж вхідні без імплементації результатів їх аналізу. Так вона буде самонавчатися на різних ситуаціях. Зрештою, всі вони шаблонні. І рано чи пізно можна отримати відмінну альтернативу людській системі управління.
Можна припустити, що в майбутньому з'являться своєрідні сервіс-провайдери, які стануть продавати товариствам системи управління, які налаштовуються під запит. Потрібно автоматизувати судову владу — будь ласка. Хочете повний комплект — будь-який каприз за ваші гроші.
Про інші комерційні кейси, пов'язані з big data і машинним навчанням читайте в одній з попередніх серій нашого спецпроекту.
А що ж далі?
Думки з приводу того, куди веде нас розвиток AI, розходяться. Ілон Маск солідарний із фантастами-фаталістами — штучний інтелект потенційно може нас знищити. Бізнесмен Джек Ма і футуролог Рей Курцвейл — оптимісти. На їхню думку, розробка AI відкриває перед людством нові горизонти, а не замикає їх за сценарієм Матриці.
Думати про це варто вже зараз. Але поки машинний інтелект, хоч уже пише картини і навіть статті в журнали, все ж обмежений у своїх творчих здібностях.
«Спробуйте поспілкуватися навіть з просунутими «роботами» на виставках або онлайн — і зрозумієте, що до того, щоб машини пройшли тест Тюрінга, їм треба перестрибнути прірву. Чи зможуть вони зробити це в наступні 9 років?» — задається питанням Володимир Бандура.
Питання впирається відразу в кілька проблем: обсяг і потужність обчислювального «заліза», правильні алгоритми. Та й взагалі можливість описати мислення алгоритмами. За обома пунктами йдуть запеклі суперечки.
Юрій Лазебніков, керуючий партнер холдингу TECHIIA:
«Розглядати вплив АІ на окремі індустрії не вірно, адже глобалізація передбачає стирання кордонів не тільки між країнами, а й між підприємствами. Взагалі завдяки АІ зменшиться роль людського фактору, випадкових помилок і корупції. Відбудеться перерозподіл точок впливу: впливовими стануть ті, хто створює алгоритми, а не ті, хто раніше взаємодіяв із людьми».
Як говорив в інтерв'ю Liga.Tech Сергій Бондаренко, засновник компанії Semantrum, зараз в світі займаються моделюванням Системи №1 — людської інтуїції. Тобто нашої здатності порівнювати патерни. Для цього нейронні мережі і тренуються величезною кількістю даних. Однак уже ведеться робота і над моделюванням людської логіки. І це вже буде справжній штучний інтелект. Бондаренко стверджував, що чекати цього варто в найближчі 10-20 років:
«Приблизно стільки часу знадобиться для того, щоб цифрові моделі Системи №2 — тобто нашої власної логіки — перевершили “людські” можливості. Це неминуче, тому потрібно приготуватися і зрозуміти, як в цьому жити».
Оригінал статті за посиланням .
