Успех этих технологий, работающих как единая система, привел к появлению говорящих роботов, которые помогают нам легко находить информацию или контролировать наши дома. Но это по-прежнему одни из самых сложных ИИ, поскольку ИИ, используемые для общения, не всегда работают должным образом. Спросите что-нибудь неожиданное или с акцентом, который система не обучена распознавать, и даже настолько умная техника потерпит неудачу.
Hey Siri, tell me about ISEQ
(«Эй, Сири, расскажи мне про ай-сек»)
Hey Siri, tell me about harms I think
(Эй, Сири, расскажи мне о вреде, я думаю)
Hey Siri, tell me about Hahnes I sing
(Эй, Сири, расскажи мне о Ханнесе, я пою)
Как видите, не совсем верно. Нужны еще данные и лучше натренированные модели машинного обучения. Но, похоже, и в этом случае обнаружатся серьезные недостатки. В 2019 году команда исследователей проанализировала влияние обучения нескольких наиболее успешных нейронных сетей глубокого обучения для обработки естественного языка на окружающую среду и обнаружила, что (в дополнение к стоимости облачных вычислений) углеродный след может быть таким же высоким, как у пяти автомобилей за весь срок их службы. Хотя технология ИИ может работать эффективнее после обучения, процесс создания ИИ не такой уж рентабельный и дешевый. «В целом многие из последних исследований в области ИИ пренебрегают эффективностью, – объясняет Карлос Гомес-Родригес, – поскольку было обнаружено, что очень большие нейронные сети полезны для решения различных задач. А компании и учреждения, имеющие обширный доступ к вычислительным ресурсам, могут использовать их для получения конкурентного преимущества».
Один из вариантов, исследованный Microsoft в 2016 году, состоял в том, чтобы привлечь множество людей для предоставления данных чат-боту «Твиттера» и его обучения. Tay запустили 23 марта 2016 года, но уже через 16 часов поспешно закрыли, после того как интернет-тролли научили его разнообразным ругательствам, связанным с наркотиками, которые тот с радостью писал в «Твиттере» многочисленным подписчикам.
Существуют и другие последствия использования ИИ в общении. Сегодня наши технологии позволяют читать миллионы постов в социальных сетях и классифицировать их по разным категориям. Ежедневно можно анализировать миллионы новостных статей и блогов, чтобы отслеживать общественное мнение по конкретным темам. Чат-боты, притворяющиеся людьми, способны создавать целевую рекламу или фальшивые политические сообщения. Общественное мнение может контролироваться и управляться. Даже то, как нас держат в курсе событий, курируется ИИ. Рекомендательные системы отслеживают содержание новостных статей, которые мы читаем с наших мобильных устройств, и предлагают нам больше того, что нам нравится, тем самым заставляя нас сужать взгляд на мир и подкреплять наши предрассудки.
Мы достигли крайней степени возбуждения во всем, что касается ИИ. Теперь пришло время сделать шаг назад, чтобы увидеть, куда мы движемся.
ЭМИ УЭББ, профессор Нью-Йоркского университета, футуролог (2019) Несмотря на отталкивающие заголовки, технологии ИИ, которые работают с нашими языками в письменной и устной форме, изменили наш мир к лучшему, и наверняка они и дальше будут приносить больше пользы, нежели вреда. С помощью технологий обработки естественного языка исследователи теперь могут собрать воедино тысячи отдельных научных работ и получить новые результаты, чего не удалось бы ни одному человеку. Благодаря ИИ мы можем узнать мнения и взгляды миллионов людей и помочь нашим политикам и организациям лучше удовлетворять потребности этих людей. Любые новые технологии могут быть использованы как в хороших, так и в плохих целях. А значит, нам нужно признать силу ИИ и обеспечить его применение должным образом.
08. Вообразите реальность
Настоящим признаком интеллекта является не знание, а воображение.
АЛЬБЕРТ ЭЙНШТЕЙН Вихрящиеся сверкающие облака танцуют во мраке. Они устремляются навстречу друг другу и, кажется, разрывают друг друга на части, превращая в дым, который вскоре сливается обратно в яркие вспышки. Большое спиральное облако наполняется блеском, а те, что поменьше, проплывают мимо. Но внезапно одно из них оказывается слишком близко, и, как притягивающиеся магниты, спирали сталкиваются, рассыпая вокруг себя обломки. Их внутренние ядра некоторое время колеблются, пока не объединяются в одно. Теперь спираль восстановлена, и она продолжает вращаться в темноте.
Это вариант формирования массивной звездообразующей дисковой галактики «позднего типа». Несмотря на яркую и реалистичную анимацию, ни одна камера никогда не сможет запечатлеть это зрелище, поскольку оно длится миллионы лет. Но это не просто симпатичная анимация – это самая совершенная компьютерная симуляция эволюции галактик в нашей Вселенной – IllustrisTNG, – созданная с помощью программы Illustris. Она более подробно, чем какие-либо другие симуляции, моделирует формирование нашей Вселенной, учитывая при этом все законы физики.
Цифровые исследования
Существует множество видов ИИ. В то время как одни исследователи пытаются спроектировать интеллект, способный лучшим и наиболее эффективным способом решить проблему, другие предпочитают использовать компьютеры в качестве научных инструментов для проведения исследований. Построение компьютерной симуляции – это не то же самое, что разработка компьютерной анимации или игры, в которой что-то происходит. Цель симуляции – создать виртуальную лабораторию, которая функционирует точно так же, как в действительности, за исключением того, что мы можем все контролировать. Если мы хотим понять какой-либо процесс, идущий слишком медленно, чтобы мы могли увидеть изменения, нам под силу ускорить его в симуляции. Если нам необходимо разобраться в устройстве какой-либо сложной формы, которое невозможно постигнуть в реальной жизни, проанализировать внутреннюю структуру этой формы нам удастся с помощью компьютера. Если мы задаемся вопросом «а что, если…», то мы можем изменить симуляцию: что, если бы законы физики работали немного иначе? Что, если бы эволюционирующие живые формы столкнулись с намного более горячей окружающей средой?
