"Ми можемо визначити, про яку літеру ви думаєте": навіщо штучний інтелект навчився читати думки
Штучний інтелект (ШІ) починає проникати в особисте життя людей і бізнес.
Про те, як це відбувається і що буде далі, розповіли дослідник Массачусетського технологічного інституту і віце-президент Microsoft із ШІ на Київському міжнародному економічному форумі 19 жовтня.
ЕП записала основні тези спікерів.
Управляти дроном силою думки
"Ми можемо навіть визначити, про яку літеру ви думаєте, і в цьому нема ніякої магії", — говорить дослідник штучного інтелекту міждисциплінарної лабораторії Массачусетського технологічного інституту Наталія Косьміна.
Вона 15 років досліджує нейрокомп'ютерний інтерфейс — систему, створену для обміну інформацією між мозком і комп'ютером. В основі цієї системи — комп'ютерний алгоритм з елементами штучного інтелекту.
Алгоритм здатний навчатися і краще розпізнавати мислительні образи людини.
Як працює цей алгоритм, Косьміна показала після свого виступу. На відео видно, як ШІ допомагає випадково вибраній людині управляти квадрокоптером "силою думки".
У даному випадку система була налаштована на розпізнавання лише двох найпростіших образів, які давали дрону команду "злетіти" і "приземлитися".
Запускати відео з 6:26
Відео автора
Тимчасом у своїй презентації дослідниця показала відео з лабораторії, де людина силою думки управляє польотом квадрокоптера за складною траєкторією.
Запускати відео з 43.35
Косьміна вважає, що нейрокомп'ютерний інтерфейс — це перший крок не тільки на шляху еволюції мозку людини. Це також крок на шляху до появи нової людини, у якій будуть зливатися воєдино штучний інтелект та людський інтелект.
Дослідниця також вважає, що прихід в життя людини нейрокомп'ютерного інтерфейсу на основі ШІ неминучий. Ця технологія дозволяє вирішувати широкий спектр людських проблем, перш за все — проблему надлишку інформації, яку люди отримують з безлічі гаджетів.
Неінвазивний інтерфейс
"Люди почали створювати годинник, калькулятор, шолом доповненої реальності. Ці інструменти полегшують нам життя, роблять його більш якісним, змушують читати, отримувати більш якісну освіту. На жаль, за це ми платимо свою ціну.
Ми переживаємо стрес, депресію, ми схвильовані, а дехто, на жаль, іноді хоче вчинити самогубство.
Технології впливають на наше психічне здоров'я, оскільки наш мозок не може впоратися з швидкоплинними змінами, які відбуваються у нашій країні 24 години на добу",—- пояснює Косьміна.
Щоб подолати ці недоліки, є два рішення.
Перше — виробити в собі здорові звички. Наприклад, відразу після пробудження не брати в руки смартфон і встановити для себе інші обмеження щодо користування пристроями протягом дня.
Друге — використовувати технологію, пов'язану з мозком. Технологія знає всі обмеження й уразливості мозку. Ця технологія — нейрокомп'ютерний інтерфейс.
Існують інвазивні, з проникненням, і неінвазивні інтерфейси. Косьміна говорить про неінвазивні інтерфейси. Це системи у вигляді пов'язки або навушників, за допомогою яких учені можуть виявляти різні психічні та розумові процеси.
За допомогою нейрокомп'ютерного інтерфейсу можна контролювати предмети в "розумній" квартирі, навчитися говорити, якщо людина не могла говорити, навчитися рухатися, якщо людина не могла рухатися.
ЕП поцікавилася у Косьміної, як працює технологія управління дроном силою думки, що вона думає про страшний прогноз Ілона Маска з приводу ШІ і як людству не упустити момент, коли ШІ усвідомить себе.
Відео автора
Чому ШІ "на хайпі" саме зараз
Не менш цікава розповідь про сучасні тенденції у сфері розробки й застосування ШІ пролунала з вуст корпоративного віце-президента Microsoft, який відповідає за напрямок ШІ, Стіва Гуггенхаймера. У Microsoft він працює 25 років.
Інструменти ШІ існують уже 30 років, але чому про ШІ так багато говорять саме зараз?
По-перше, значно розвинулися мережева інфраструктура та системи зберігання даних. Вони збільшилися завдяки хмарним технологіям.
До хмарних технологій потрібно було працювати з певним комп'ютером, а зараз є Amazon і Google. Вони дають хмарні технології, і тепер можна працювати у великому масштабі.
По-друге, зросли обсяги даних. Якщо необхідно натренувати модель із ШІ, потрібно мати багато даних. Зараз користувачі генерують дані в соціальних мережах, багато даних генерують сенсори і пристрої.
По-третє, з'являються інструменти, які допомагають розуміти навколишні речі.
Коли люди у фільмах бачать роботів, вони думають, що це штучний інтелект. Насправді штучний інтелект — це набір статистичних моделей, які натреновані для аналізу і класифікації даних.
В процесі роботи над моделлю вона стає складнішою і в результаті повинна визначити те, що вона раніше не бачила, наприклад, на зображенні. Модель починає розпізнавати певні речі.
"Ми переходимо від функціонального програмування до статистичного програмування або імовірнісного програмування. Якщо ви відправляєте своїх дітей у школу, то повинні хотіти, щоб вони вивчали статистику. Ці речі будуть використовуватися все більше і більше", — говорить Гуггенхаймер.
Де і коли починати використовувати ШІ
Зараз відбувся великий прогрес у справі створення алгоритмів і моделей. Моделі, які раніше розпізнавали картинки, мали 30 або 50 шарів, зараз мають понад 150 шарів. Сильно зросла точність таких алгоритмів.
"Мене часто запитують, де можна використовувати ці алгоритми. У будь-якому секторі. Охорона здоров'я, виробництво, автомобілебудування, торгівля. Усюди, де є дані", — говорить віце-президент Microsoft.
Зокрема, Microsoft створює платформу, на базі якої сторонні фахівці розробляють готові продукти із застосуванням ШІ. Одночасно Microsoft поступово впроваджує елементи ШІ в ОС Windows і пакет Microsoft Office.
"Ще надто рано використовувати ШІ де завгодно, але й надто пізно не використовувати його ніде", — підкреслює Гуггенхаймер.
Де та точка, коли всі почнуть використовувати ШІ? Як зрозуміти, що в бізнесі і державних організаціях уже слід експериментувати або пробувати запускати у промислових масштабах проекти, пов'язані з використанням ШІ?
Усе залежить від розміру організації, вважає топ-менеджер Microsoft. Великі організації вже можуть використовувати ШІ для роботи з унікальними великими даними. Саме у них є дані, які потрібні для створення моделей.