Техно

Научный прогресс начнут двигать роботы

Способность постоянно себя совершенствовать очень скоро позволит машинам самостоятельно заниматься наукой. Правда, в своих исследованиях они не будут делать скидки на мораль

Фото: wesa.fm

На прошлой неделе в научном журнале Nature вышла статья профессора компьютерных наук Нью-Йоркского университета, главы по исследованиям искусственного интеллекта в Facebook Яна Лекуна, описывающая развитие технологии глубокого обучения. Ученый утверждает, что она позволит создать "высокоинтеллектуальных" роботов и усовершенствованных систем искусственного интеллекта. Уже в ближайшем будущем будут созданы гигантские "нейронные сети", которые смогут общаться с людьми как полноценные собеседники на любом языке мира.

Сфера применения методики глубокого обучения практически безгранична. На днях, к примеру, ученые Калифорнийского университета Беркли представили роботизированную систему, которая использует глубокое обучение для закручивания крышки на бутылке. А в начале года производитель чипов NVIDIA и израильская компания Mobileye презентовали революционные системы глубокого обучения, которые помогут в развитии самоуправляемых автомобилей.

Глубокое обучение - система образования для машин, использующая нейронные сети (компьютерный аналог человеческого мозга) для распознавания речи, картинок и фотографий, обработки естественного языка и пр. Чтобы "натренировать" нейронные сети, в них загружают обширные объемы данных и программы с определенными правилами их сортировки и методиками поиска нужной информации. Профессор психологии Нью-Йоркского университета, специалист в сфере искусственного интеллекта Гэри Маркус говорит, что глубокое обучение имеет немало преимуществ по сравнению с традиционным. До сих пор роботов обучали при помощи операторов, которые помогали машине осваивать определенные навыки или действия благодаря тысячам тренировочных примеров и вручную исправляющих ошибки. Очевидно, что такой подход требует колоссальных временных и трудовых затрат. Глубокое обучение проходит без участия человека: обширные нейронные сети позволяют компьютеру самостоятельно учиться и "думать". То есть со временем робот сможет "мыслить" и действовать как человек.

В 2011 г. компания Google запустила проект по изучению мозга Google Brainproject, в рамках которого создана нейронная сеть с внедренными в нее алгоритмами глубокого обучения, позволяющими с высокой точностью идентифицировать различные объекты. Относительно недавно в Facebook учредили специальный департамент искусственного интеллекта. При помощи глубокого обучения его специалисты создают программы для распознания лиц и предметов на загружаемых в социальную сеть 350 млн фотографий и видео. Успешными примерами развития глубокого обучения являются также сервисы по распознаванию голоса Google Now и Apple Siri.

Уже доказано экспериментально, что определенные типы "сверхразумных систем" не подчиняются нравственным правилам, даже если такие программы были установлены изначально

В своей лаборатории Robot Learning Lab профессор Корнелльского университета Ашутош Саксена занимается разработкой роботов, способных приспосабливаться к меняющимся условиям. "Например, после знакомства с двумя-тремя кофе-машинами робот может разобраться в принципе работы нового аппарата", - рассказывает г-н Саксена. Алгоритм углубленного обучения позволяет роботам управлять незнакомой машиной при помощи инструкции, опираясь на опыт работы с похожей техникой. Саксена собирается представить своего робота на международной конференции "Робототехника: Наука и система", которая пройдет в нынешнем году с 13 по 17 июля в Римском университете Ла Сапиенца.

Фото: hi-news.ru

Впрочем, это только первые шаги. Способность анализировать громадные массивы данных, использовать глубокое обучение в компьютерных системах, адаптироваться к новому опыту без участия человека-программиста в будущем позволит роботам самостоятельно заниматься наукой, что обещает немало новых открытий. Скорее всего, одной из первых сфер, в которых роботы заменят исследователей, станет медицина: уже сегодня инженеры компании IBM обучают знаменитый суперкомпьютер Watson распознавать различные болезни. Параллельно развивается и робототехника нового поколения для использования в бытовой сфере (роботы-слуги и персональные помощники), в сфере услуг (роботы-портье, официанты, сиделки в больницах и
т. п.) и в военной отрасли (железные солдаты нового поколения). По прогнозам Яна Лекуна, глубокое обучение вскоре может дойти до совершенства, поскольку уже сейчас в распоряжении ученых чрезвычайно мощные компьютерные технологии, предоставляющие действенные инструменты для обучения систем, анализа гигантских объемов данных.

Но развитие этой сферы в немалой степени тормозится различными страхами и фобиями. К примеру, многие именитые ученые считают, что высокоинтеллектуальные роботы способны в будущем поработить людей. Подобные опасения отчасти не лишены оснований. Уже доказано экспериментально, что определенные типы "сверхразумных систем" не подчиняются нравственным правилам, даже если такие программы были установлены изначально. Не исключено, что искусственный интеллект, разработанный как копия человеческого, сможет со временем работать быстрее биологического мозга и самостоятельно улучшать собственное программное обеспечение. Если это произойдет, разница в потенциальном уме машин и людей станет слишком большой, что действительно может привести к катастрофе.
Впрочем, технологии искусственного интеллекта на базе глубокого обучения будут развиваться в любом случае. Ведь человечество всегда мечтало делегировать машине большинство рутинных дел и существенную часть интеллектуальной работы.

Опубликовано в еженедельнике "Деловая столица" от 8 июня 2015 г. (№23/733)