Искусственный интеллект постоянно расширяет границы возможностей машин. Но могут ли машины стать лучше нас? Ответ, конечно, «да», по крайней мере, во многих вещах, где наш интеллект был бесспорным поборником творчества и интеллекта. Вот 5 сложных интеллектуальных областей, в которых ИИ уже работает лучше людей.
- Ускоренный поиск в Интернете
RankBrain - это ИИ с машинным обучением, который обрабатывает самые сложные веб-запросы в поисковой системе Google. Он понимает значение слов и фраз и, следовательно, может угадывать, что должно быть на верхних строчках рейтинга в невиданных ранее поисковых запросах. И это лучше, чем его биологические создатели. При тестировании люди могли угадывать в 70% случаев, в то время как уровень успеха RankBrain составлял 80%. Он еще не заменил алгоритм Google «грубой силы» Hummingbird Search, но работает с ним синергетически; знак того, что ИИ встраивается в существующие информационные системы, чтобы повысить их производительность.
2. Работайте в опасной среде
Роботы могут выжить там, где нет людей, в таких местах, как глубокий космос, океанический бентос или внутри радиоактивного реактора. Проблема заключалась в том, что они не могли действовать на уровне ловкости и интеллекта людей. Как известно, пионер робототехники Ханс Моравек, хотя высокоуровневые рассуждения относительно дешевы в реализации, когда речь идет о низкоуровневых сенсомоторных навыках, ИИ требует огромных вычислительных ресурсов. Другими словами, человеческие младенцы могут делать со своим телом более сложные вещи, чем самые сложные роботы. Но не более того: команда из Беркли использовала глубокое обучение, чтобы научить роботов мелкой моторике, такой как завинчивание крышек на бутылках или использование задней части молотка, чтобы удалить гвоздь из дерева. Этот метод имитирует координацию глаз и руки у людей, и результаты исследований показывают, что теперь роботы могут сравниться с человеческими по ловкости и скорости.
3. Перевести на множество языков
В «Путеводителе по Галактике автостопом» бабелфиш был вымышленной инопланетной рыбой, которая мгновенно переводилась, когда ее вставляли в ухо. ИИ быстро догоняет научную фантастику, поскольку так называемый «машинный перевод» наконец-то достигает зрелости. Приложение Google Translate может мгновенно переводить текст на 27 языков. Skype использует технологию нейронной сети, которая имитирует человеческий мозг, чтобы понимать человеческую речь и мгновенно переводить с английского на испанский. В Microsoft, которая владеет Skype, проводят бета-тестирование метода с целью расширить его на любой язык и, таким образом, облегчить личное общение между людьми, не знающими языка друг друга.
4. Быстро получить докторскую степень
Критики ИИ до тошноты утверждают, что машины никогда не могут быть творческими, любопытными или открывать что-либо значимое - потому что им не хватает сознания. Тем не менее, команда Tufts доказала, что скептики ошибаются. Интеллекту не нужно сознание, чтобы открывать новые знания. Объединив генетические алгоритмы с моделированием генетического пути, исследователи создали систему, которая смогла создать первую научную теорию, которую открыл ИИ: о том, как плоские черви (или вид «планарий» для посвященных) регенерируют части тела. Теория искусственного интеллекта окажет значительное влияние на регенеративную медицину человека.
5. Поставьте правильный медицинский диагноз
С того дня в 2011 году, когда IBM Watson победила чемпионов Jeopardy !, IBM Watson стремительно наращивал свои возможности. Одно из направлений его деятельности - онкология и диагностика рака. Для врачей-людей постановка правильного диагноза огромна. Подсчитано, что для того, чтобы быть на вершине медицинских знаний, врачи должны тратить 160 часов в неделю на чтение новых исследовательских работ. Искусственный интеллект IBM Watson делает это намного быстрее. Вдобавок к этому он имеет возможность искать среди миллионов историй болезни пациентов, изучать предыдущие диагнозы и улучшать логические связи между симптомами и диагнозом. Результат? Уровень точности IBM Watson для рака легких составляет 90% по сравнению с 50% у врачей-людей.
И все же, хотя ИИ завоевал многие из высоких замков человеческого интеллекта, он все еще ограничен, потому что ему не хватает наших способностей к общим рассуждениям. Системы искусственного интеллекта могут делать любые 5 вещей, перечисленных выше, лучше, чем любой человек, но нет ни одного ИИ, который мог бы делать все 5 вещей вместе или больше. Общий интеллект остается Святым Граалем для исследований ИИ. Достигнув этого, мы придем к истокам действительно интеллектуального механического разума. Тем не менее, основополагающая статья DeepMind продемонстрировала, как ИИ может развивать общий интеллект; В примере, представленном в статье, алгоритм глубокого обучения смог сыграть во множество различных игр Atari, исходя из первых принципов. Так что следите за этим пространством в следующие пять лет, когда исследователи будут строить на основе алгоритма DeepMind DQN (Глубокие Q-сети), и ИИ вступит в новую фазу ускоренной эволюции.
