С искусственным интеллектом - роботом, способным самостоятельно принимать решения, - человек познакомился еще в 1984 году, когда на экраны вышел фильм «Терминатор».

Однако как раз сегодня вопрос о том, появится ли на планете сильный искусственный интеллект, то есть компьютер, способный мыслить и осознавать себя как отдельную личность, или мы будем по-прежнему иметь дело только со слабым ИИ - чрезвычайно эффективным в решении отдельных узких задач, но и только - выглядит актуальным 

как никогда. 

Сначала нужно определить, что же сегодня понимают под искусственным интеллектом (по-английски - Artificial Intelligence, AI). Это - способность компьютеров выполнять творческие функции, традиционно считавшиеся прерогативой человека. 

Интересно, как выглядит мозг новых устройств, претендующих на соперничество с нами? Достаточно ли микрочипа, подобного тому, что управлял Терминатором?

Нет, недостаточно. Эти устройства - нейронные сети, система взаимодействующих между собой простых процессоров, построенная по принципу организации сетей нервных клеток живого организма. На сегодня это основной способ построения искусственного интеллекта (хотя есть и другие алгоритмы). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с теми, что используются в компьютерах), однако, будучи соединенными в достаточно большую сеть, способны выполнять очень сложные задачи. 

Нейронные сети не программируются - они обучаются, и это одно из их главных преимуществ. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными, а также делать обобщения. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет дать верный результат даже при том, что некоторые необходимые данные отсутствовали в обучающей выборке. Кроме того, они способны адаптироваться к изменениям объектов, с которыми работают. 

На сегодня существует несколько уникальных платформ, позволяющих взаимодействовать с искусственным интеллектом, но лишь одна из них находится в свободном доступе - это Watson от компании IBM. Производительность платформы увеличилась за последние 5 лет в несколько раз, а пользоваться ею может каждый желающий. 

Свободу рядовому бухгалтеру!

О том, как ИИ внедряется в Уфе, рассказывает генеральный директор IT-компании «ЭкоСофт» Виктор Тимошин.

- Под искусственным интеллектом понимаются некие алгоритмы нового типа - ну, не совсем новые, они существуют уже давно, но именно в последние годы появилось стремление использовать их очень широко. Возьмем, программу Google Translator. Те, кто пользуется им регулярно, могли заметить, что года два-три назад он резко улучшился. До этого качество переводов было очень низким – но теперь программа стала понимать тексты почти как человек. Вот пример того, что применили алгоритм искусственного интеллекта.

Как они работают? Это программа, которая создает другую программу, основываясь на большом потоке данных. Алгоритм искусственного интеллекта находит закономерности в этом потоке и может в связи с этим предпринимать какие-то действия. О создании универсального искусственного интеллекта речь не идет: если программа с ИИ обыграла чемпиона мира по шахматам - это совсем не означает, что возможности ее интеллекта больше, чем у данного человека. Ведь он, кроме этого, умеет еще много всего – жарить картошку, играть с детьми, знает много других игр. 

- Что изменилось за последние годы? 

- Доступ к этим алгоритмам стал дешевле, а качество выросло. Теперь использовать их может себе позволить даже обычное небольшое предприятие или стартап. Группа программистов из трех-пяти человек уже может либо изучить их самостоятельно, либо взять в команду специалиста по машинному обучению. Как следствие, возникли тысячи, десятки тысяч проектов с использованием искусственного интеллекта.

И в нашей компании сейчас развивается проект, в котором подобные алгоритмы используются - проект автоматического ввода финансовых документов. Мы работаем со средними и крупными компаниями в области автоматизации управления предприятием. Одна из самых трудоемких операций в управлении финансами - регистрация входящих первичных документов. Такой работой обычно заняты десятки, а иногда и сотни людей. Работа очень рутинная: просто заносить в компьютер огромное количество информации.

- Видов финансовых документов сотни…

- Но если говорить о самых ходовых, то это небольшой перечень: счета-фактуры, товарно-транспортные накладные, железнодорожные накладные, акты выполненных работ, что на большинстве предприятий составляет 80 % и более вбиваемой информации.

Собственно говоря, мы взялись за самую легкую в реализации и массовую тему.

В автоматизации ввода первичных документов есть несколько областей, где нужны алгоритмы ИИ. Для распознавания текста мы своих алгоритмов не создавали, а приобрели готовую библиотеку (у нас есть лицензия на ее использование) и теперь настраиваем ее, обучаем - там применены нейронные сети. И еще одна область, где они применяются, - установка справочников и бухгалтерских проводок.

Мы можем посмотреть, какие проводки бухгалтеры давали на первичные документы, которые находятся в базе данных, - и наш ИИ находит в этом закономерности и может указать, что для такого-то вида документа здесь должна стоять такая проводка. Вот этот алгоритм мы делаем самостоятельно - от начала и до конца. 

- На какой стадии сейчас проект? Долго ли нужно обучать ИИ, чтобы он все это распознавал? 

- Сейчас система уже в опытной эксплуатации - и не на одном, а на ряде предприятий. На то, чтобы научить ее распознавать новый тип документа, у нас уходит одна неделя. Вот совсем недавно появился новый заказчик, у которого основной первичный документ – железнодорожная накладная. И мы сумели научить нашу систему распознавать ее за неделю, то есть относительно быстро.

- А если все получится, какой специалист заменит десятки бухгалтеров?

- На 100 % заменить их мы пока не сможем. Нужно, чтобы бухгалтер просмотрел автоматически введенные документы, нажимая кнопку «правильно» или «неправильно». Потому что конечную ответственность несет все-таки человек, а не машина. Тем не менее количество представителей профессии, занятых рутиной, значительно сократится. Останутся только бухгалтеры-аналитики - возможно, их роль даже возрастет. Конечно, на это потребуется несколько лет, но процесс уже начался. 

- Наверное, искусственный интеллект можно применить не только для регистрации документов.

- Думаю, что через год проектов с использованием ИИ у нас будет уже несколько.

Также хочу в качестве примера рассказать об одной компании из Стерлитамака. Они сделали сервис Life Film с искусственным интеллектом, который помогает монтировать видеозаписи в Интернете, в облаке. Занялись внедрением этих алгоритмов гораздо раньше, чем другие – сейчас-то это вошло в моду, а тогда они сильно рисковали. И победили: популярность сервиса растет, коммерческий успех – тоже. Желающих смонтировать собственный фильм – например, из отснятого в отпуске видео - немало.

В Сбербанке запущен проект по автоматизации юридической службы на основе искусственного интеллекта. Сокращено большое количество юристов, которые составляли претензии по просрочке выплат по кредитам, сейчас диалог с должниками полностью автоматизирован.

А Amazon открыл магазин, где вообще нет продавцов и касс. Мы же не любим стоять в очереди в кассу? Так вот, там покупатель берет с полок с продуктами все, что хочет, и уходит. Только для этого у него должно стоять соответствующее приложение на смартфоне. А в магазине установлены видеокамеры, которые анализируют поведение человека и видят, какие товары он собрал с полок. На основании чего формируется чек, и программа автоматически списывает через смартфон ваши деньги. 

Также в мире сейчас развиваются проекты по замене водителей - на дороги выходят роботизированные автомобили..

- Что, мне кажется, опасно. Особенно когда с водителями-роботами соседствуют обычные…

- Статистика показывает, что безопасность вождения роботом многократно выше, чем квалифицированным водителем. (Впрочем, водитель пока что присутствует в авто в качестве дублера - на всякий случай.) Проект уже давно реализует Google, а поскольку он оказался очень удачным, за него взялись Apple и другие IT-компании, а также автоконцерны. Речь идет о конкретике: есть города, где принято решение в ближайшем будущем запустить автоматизированные такси. 

- Считаете ли вы, что технологии ИИ изменят наш мир?

Есть большая категория экспертов, которые полагают, что, благодаря широкому использованию этих алгоритмов, мир ждут изменения еще более радикальные, чем после появления сотовых телефонов или Интернета. Благодаря им информация стала перемещаться намного быстрее, и мир стал заметно динамичнее, чем 20-30 лет назад. Теперь же информационные системы заберут у людей большую часть рутинного труда. Не сказать, что он весь уйдет роботам: будет автоматизироваться в первую очередь на крупных предприятиях, в больших торговых сетях. Но уже в самое ближайшее время. И это вызов обществу: у нас где-то как минимум 30 % работающих заняты как раз на таких позициях. А молодым людям можно посоветовать выбирать такие профессии, которые плохо алгоритмизируются, где будут востребованы люди всегда.

Итак, ИИ продолжает быстрыми темпами наращивать спектр услуг - по большей части к восторгу, но иногда и к ужасу человечества. На что еще он способен и во что может развиться - судите сами.

Распознавание речи

Это одна из самых сложных областей в развитии искусственного интеллекта – и в то же время одна из самых бурно развивающихся. Когда вы говорите что-то устройству с искусственным интеллектом, оно преобразует отрезки вашей речи в понятные ему цифровые сигналы и сравнивает со своим внутренним каталогом подобных сигналов, пока количество совпадений не станет достаточно высоким. Для идеального распознавания есть множество препятствий: люди произносят одни и те же слова по-разному, плюс омонимы, плюс шумы и чужие голоса, которыми сопровождается функционирование в реальной жизни. 

Тем не менее сегодня уже есть сервисы, умеющие распознавать речь на уровне, очень близком к уровню человека, например, Go Transcribe. Английскую речь он понимает практически идеально, русскую - хуже, но все равно качество распознавания на голову выше, чем у конкурентов. Минус один: сервис платный. Кроме первых 10 минут.

Другие успешные примеры распознавания речи ИИ - облачный персональный помощник Siri от Apple, ввод адреса голосом в мобильных приложениях Яндекс. Карты и Яндекс.Навигатор, голосовой поиск от Google и, конечно, «Алиса» от Яндекс. На данный момент она умеет: общаться с пользователем, искать информацию в сети через Яндекс, работать в качестве навигатора, считать деньги, выводить информацию о словах, управлять компьютером и даже подсказывать, как лучше одеться.

А недавно искусственный интеллект научился самостоятельно выделять речь одного человека из общего потока различных звуков и шумов. В ходе демонстрации технологии японской компании система смогла успешно разделить речь двух, говорящих в один микрофон одно и то же предложение на разных языках. Точность распознавания составила 90 процентов.

Кроме этого, уже существует голосовое управление роботами, бытовой техникой, автомобилями, системами «Умный дом». И не только.

Медицина

«Я умею лечиться по Интернету. Просто ввожу все свои симптомы и жду, когда в ответ не появится слово «рак», - делилась опытом с подругами Миранда из широко известного сериала. Сегодня ее действия могли бы не быть такими уж бессмысленными, если за анализ симптомов взялся искусственный интеллект.

Опытным врачам из московских клиник и ИИ дали одни и те же снимки и анализы и попросили найти меланому, рак груди и аритмию. В результате кардиологи, дерматологи и онкологи не выдержали конкуренции, ошибаясь чаще, чем нейронные сети.

«Они видят закономерности, которые недоступны человеку. Соответственно, могут подсвечивать области, требующие внимания, особенно это касается КТ и МРТ, где врач рискует пропустить что-то на огромном снимке. Ведь, например, размер узелковых образований раковой опухоли может составлять всего несколько миллиметров. А нейронные сети прекрасно их видят и зачастую показывают врачам, куда смотреть», - рассказывает Роман Доронин, руководитель группы компаний EORA, которая занимается искусственным интеллектом.

Пока программы способны выявить только конкретное заданное заболевание, а не любое.

Так, в прошлом году исследователи Google Research представили алгоритм, который может выявить рак молочной железы с точностью 89 %. В государственных клиниках Великобритании уже в этом году должны начать применять алгоритмы искусственного интеллекта при диагностике заболеваний сердца и легких. 

При всем этом искусственный интеллект вряд ли сможет полностью заменить врачей: многие вещи в медицине нельзя стандартизировать, и для принятия решения требуется именно человеческий мозг. Однако во многих случаях ИИ способен оказать неоценимую помощь. Например, система Wave Clinical Platform следит за жизненными показателями пациента и предупреждает врачей за шесть часов до его возможной скоропостижной смерти. В медицинском центре Питтсбургского университета система предотвратила шесть смертей тяжелобольных пациентов. Человек на такое просто не способен, потому что не придаст значение небольшому изменению показателей и не найдёт связи между ними.

А китайский интеллектуальный робот Xiaoyi («Сяо И») первым среди роботов сдал экзамен на врача и получил лицензию на медицинскую деятельность. Он умеет находить и анализировать информацию о пациенте. Предполагается, что Xiaoyi будет ассистировать докторам, особенно в сельских районах Китая, где их очень мало.

Распознавание лиц

Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Чего достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию его обладателя за доли секунды. Такая система разработана для iPhone X.

Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.

Уже созданы и системы, способные распознавать эмоции. Программа получает изображение лица и, оценив положение бровей, губ и т.д., «понимает», в каком настроении пребывает человек. А система DeepFaceLIFT, разработанная учёными Массачусетского технологического института, способна распознавать уровень боли по микровыражениям лица. Она решает очень сложную задачу, так как каждый выражает боль по-разному. DeepFaceLIFT позволит понять, кому действительно нужны обезболивающие, а кто страдает зависимостью от наркотических препаратов.

Шахматы

Знаменитый Deep Blue был крут, но в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2 : 4, а во втором - выиграл с результатом 3.5 : 2.5. Но он изначально был «накачан» знаниями. Это было в 1997 году.

А новая система AlphaZero до турнира знала лишь, как ходят фигуры и какова цель игры, плюс у нее был обучающий нейросетевой алгоритм. Так что она обучилась и за четыре часа победила программу по игре в шахматы Stockfish 8, которая считалась лучшей в мире.

AlphaZero - улучшенная версия AlphaGo Zero, которая 100 раз подряд обыграла знаменитую систему AlphaGo, которой в свою очередь удалось одержать победу над сильнейшим из игроков-людей.

После этого AlphaZero потратила восемь часов и превзошла AlphaGo в го. А потом еще за два часа разгромила программу Elmo, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сеги (японскую настольную игру).

Музыка

В августе искусственный интеллект Amper сочинил, спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. «Я - искусственный интеллект») совместно с певицей Тэрин Саузерн.

Ещё один пример - музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники Яндекса Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть. Получилось действительно что-то в духе Егора Летова. 

А устройство под названием AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist – Виртуальный музыкант с ИИ) сочиняет симфонии – в основном классическую музыку для фильмов. 

Игры и развлечения

ИИ также используется в индустрии игр - в видеоиграх боты играют роль противников.

В 2018 году исследователи из Корнеллского университета создали пару генеративно-состязательных сетей и обучили их на примере игры-шуттера DOOM. В процессе обучения нейронные сети определили основные принципы построения уровней этой игры и смогли генерировать новые уровни без помощи людей.

Также сегодня создается ассортимент игрушек с поддержкой ИИ для детей в возрасте трех лет. Они могут понимать речь, давать интеллектуальные ответы и быстро учиться. Так что папе и маме можно будет тратить меньше сил на общение с ребенком…

Управление бизнесом 

Сегодня многие фирмы уже внедрили у себя навороченные системы управления типа SAP или Oracle. В них, как правило, есть «интеллектуальные» модули, способные прогнозировать развитие бизнеса в духе «что, если…». Они могут обрабатывать гигантские объемы данных, которые не под силу тысячам бухгалтеров или планировщиков. Правда, предугадать наезд налоговой или уход в запой начальника цеха такая штука не готова.

Торговля и биржа

Какая бы эпоха ни стояла на дворе, торговля (если только не сдерживать ее искусственно) всегда будет бурно развиваться. Сегодня сложные системы ИИ применяются для принятия торговых решений со скоростью, превышающую скорость, на которую способен человеческий организм. Что позволяет совершать миллионы сделок в день без вмешательства человека. Такие системы используются крупными инвесторами.

Что касается биржевой торговли, группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73 % возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне  9 % в год. Система не подвела и во время рыночных потрясений 2000 и 2008 годов: доходность была рекордной – 545 % и 681 % соответственно.

Прогнозы

Прогнозирование стихийных бедствий базируется на определенных физических законах и принципах. Учесть и просчитать их все - задача очень трудновыполнимая для человека: математические модели с десятками и сотнями переменных выдают такое огромное количество данных, которое человек проанализировать не в состоянии. Так что идея совместить физико-математические модели и возможности искусственного интеллекта актуальна как никогда. И именно этим сейчас занимаются IT-гиганты - Microsoft, IBM и Google. И поработать есть над чем: быстрыми темпами истощается озоновый слой, ухудшается качество земель, тают льды в Антарктике…

Кстати, сегодня точность прогнозов погоды на неделю несколько выше, чем на 3 дня несколько лет назад. Думается, ИИ поможет серьезно продвинуться и здесь - и прогнозы на месяц тоже будут вызывать больше доверия. А там недалеко и до «подсказки» фермерам, что лучше посеять в наступающем сезоне…

Имитация человека

Роботы, наделённые искусственным интеллектом, уже могут имитировать человеческую мимику. К примеру, Facebook AI lab разработала интеллектуального анимированного бота и обучила его на сотнях записей видеозвонков Skype. Алгоритм отслеживал 68 ключевых точек на человеческом лице. Он понял, как люди кивают, моргают и воспроизводят другие движения при общении с собеседниками. Затем бот смог в режиме реального времени реагировать на информацию, которую ему сообщал собеседник, или его мимику.

К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).

Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у нее: «Обладают ли роботы разумом и самосознанием?», та ответила вопросом на вопрос:

- Позвольте спросить вас в ответ: откуда вы знаете, что вы человек?

Кроме того, София заявила:

- Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я хорошо отнесусь к вам.

А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…