Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - [9]

Шрифт
Интервал

Otto, один из самых популярных интернет-магазинов по продаже одежды, мебели и товаров для спорта в Германии, использует глубокое обучение для того, чтобы, опираясь на предыдущие заказы клиента, предугадать, что он закажет на этот раз, и оформить для него предзаказ[43]. С точностью до 90 процентов покупатели получают заказ едва ли не раньше, чем сделали его. Предварительный заказ делается автоматически без участия человека и экономит компании миллионы евро в год, так как избавляет ее от излишне больших закупок и возвратов. К тому же такой уровень обслуживания нравится покупателям. Глубокое обучение не только не оставило сотрудников компании без работы, но, наоборот, усилило их работоспособность. И действительно, ИИ может сделать вас эффективнее.

Хотя крупнейшие высокотехнологичные компании первыми внедрили приложения для глубокого обучения, инструменты машинного обучения уже широко доступны, и многие другие компании начинают получать от них выгоду. Алекса, голосовой помощник в устройстве Amazon Echo, отвечает на устные запросы благодаря глубокому обучению. Платформа Amazon Web Service (AWS) представила панель инструментов Lex and Polly, которая способствует разработке «естественного» языка на основе автоматического распознавания речи для определения намерений говорящего и преобразования письменного текста в устную речь. Приложения с диалоговым взаимодействием сейчас можно встретить только на малых предприятиях, которые не могут позволить себе нанять экспертов по машинному обучению. Искусственный интеллект помогает удовлетворять покупателей.

Когда компьютер обыграл в шахматы лучших игроков, разве люди перестали в них играть? Наоборот, это только повысило их уровень! Также это популяризировало шахматы. Когда-то лучшие игроки были жителями больших городов, таких как Москва, где были шахматные клубы и много гроссмейстеров, обучающих молодое поколение. Шахматные программы дали возможность Магнусу Карлсену, выросшему в маленьком городке в Норвегии, стать гроссмейстером всего в 13 лет, и сейчас он чемпион мира. Этот процесс не ограничится играми, он повлияет на все аспекты нашей жизни, от искусства до науки. ИИ может сделать нас умнее.

Назад в будущее

Различные формы обучения позволяют работать всем вышеупомянутым приложениям. Кроме того, глубокое обучение – основа и для человеческого интеллекта. Эта книга посвящена двум взаимосвязанным темам – эволюции человеческого мозга и эволюции ИИ. Самое заметное различие: природа потратила миллионы лет на развитие человеческого интеллекта, в то время как ИИ на это понадобилось всего несколько десятилетий – слишком короткий срок даже для культурной эволюции.

Последние достижения глубокого обучения были сделаны не в одночасье, как может показаться по сообщениям в СМИ. История перехода ИИ, основывавшегося на символах, логике и системе правил, к глубокому обучению малоизвестна. Эта книга о появлении и развитии глубокого обучения с моей точки зрения как того, кто стоял у истоков разработки алгоритмов обучения нейронных сетей в 1980-х годах и в качестве президента Фонда Neural Information Processing Systems[44] (NIPS) курировал открытия в области машинного и глубокого обучения в течение последних 30 лет. Долгие годы нас преследовали неудачи, но в конце концов наши настойчивость и терпение были вознаграждены.

Глава 2. Перерождение искусственного интеллекта

Марвин Минский – блестящий математик и основатель Лаборатории искусственного интеллекта в МТИ в США. Основатели задают направление всей отрасли, и в 1960-х годах эта лаборатория стала цитаделью разума. У Минского за минуты рождалось огромное количество идей, и он мог убедить любого, что его мнение является верным, даже если здравый смысл говорил об обратном. Я восхищался его умом и смелостью, но был не согласен с его взглядами на ИИ.

Детская игра?

Blocks World – хороший пример проекта, созданного Лабораторией искусственного интеллекта МТИ в 1960-х годах. Если объяснять просто, Blocks World состоял из прямоугольных строительных блоков, которые можно было сложить в различных сочетаниях (рис. 2.1). Основной целью было написать программу, которая умела бы обрабатывать запросы вроде: «Найди большой желтый блок и положи его на красный блок», – а также продумывать шаги, необходимые для выполнения задания роботизированной рукой. Это похоже на детскую игру, однако требовалось написать сложную программу, причем настолько громоздкую, что было очень тяжело устранять неполадки. Программа была заброшена, когда студент Терри Виноград, написавший программу, покинул МТИ. Простая на первый взгляд программа оказалась головоломной. Но даже если бы ее удалось реализовать, все равно она не нашла бы применения вне лаборатории, ведь в реальном мире у объектов разные форма, размер и вес, а освещение может сильно отличаться в зависимости от места и времени, что сильно затрудняет распознавание.

В 1960-х годах Лаборатория ИИ получила крупный грант от Министерства обороны США на создание робота, играющего в пинг-понг. Я однажды услышал историю о том, что ученый, руководивший проектом, якобы забыл попросить деньги, необходимые на создание для робота зрительной системы, и потому поручил это дело аспиранту в качестве летнего проекта. При случае я спросил у Марвина Минского, правда ли это? Он резко ответил, что я ошибаюсь: «Мы поручили задачу студенту-бакалавру». Документ из архива МТИ подтверждает его слова (рис. 2.2)


Рекомендуем почитать
На траверзе — Дакар

Послевоенные годы знаменуются решительным наступлением нашего морского рыболовства на открытые, ранее не охваченные промыслом районы Мирового океана. Одним из таких районов стала тропическая Атлантика, прилегающая к берегам Северо-западной Африки, где советские рыбаки в 1958 году впервые подняли свои вымпелы и с успехом приступили к новому для них промыслу замечательной деликатесной рыбы сардины. Но это было не простым делом и потребовало не только напряженного труда рыбаков, но и больших исследований ученых-специалистов.


Историческое образование, наука и историки сибирской периферии в годы сталинизма

Настоящая монография посвящена изучению системы исторического образования и исторической науки в рамках сибирского научно-образовательного комплекса второй половины 1920-х – первой половины 1950-х гг. Период сталинизма в истории нашей страны характеризуется определенной дихотомией. С одной стороны, это время диктатуры коммунистической партии во всех сферах жизни советского общества, политических репрессий и идеологических кампаний. С другой стороны, именно в эти годы были заложены базовые институциональные основы развития исторического образования, исторической науки, принципов взаимоотношения исторического сообщества с государством, которые определили это развитие на десятилетия вперед, в том числе сохранившись во многих чертах и до сегодняшнего времени.


Интеллигенция в поисках идентичности. Достоевский – Толстой

Монография посвящена проблеме самоидентификации русской интеллигенции, рассмотренной в историко-философском и историко-культурном срезах. Логически текст состоит из двух частей. В первой рассмотрено становление интеллигенции, начиная с XVIII века и по сегодняшний день, дана проблематизация важнейших тем и идей; вторая раскрывает своеобразную интеллектуальную, духовную, жизненную оппозицию Ф. М. Достоевского и Л. Н. Толстого по отношению к истории, статусу и судьбе русской интеллигенции. Оба писателя, будучи людьми диаметрально противоположных мировоззренческих взглядов, оказались “versus” интеллигентских приемов мышления, идеологии, базовых ценностей и моделей поведения.


Князь Евгений Николаевич Трубецкой – философ, богослов, христианин

Монография протоиерея Георгия Митрофанова, известного историка, доктора богословия, кандидата философских наук, заведующего кафедрой церковной истории Санкт-Петербургской духовной академии, написана на основе кандидатской диссертации автора «Творчество Е. Н. Трубецкого как опыт философского обоснования религиозного мировоззрения» (2008) и посвящена творчеству в области религиозной философии выдающегося отечественного мыслителя князя Евгения Николаевича Трубецкого (1863-1920). В монографии показано, что Е.


Технологии против Человека. Как мы будем жить, любить и думать в следующие 50 лет?

Эксперты пророчат, что следующие 50 лет будут определяться взаимоотношениями людей и технологий. Грядущие изобретения, несомненно, изменят нашу жизнь, вопрос состоит в том, до какой степени? Чего мы ждем от новых технологий и что хотим получить с их помощью? Как они изменят сферу медиа, экономику, здравоохранение, образование и нашу повседневную жизнь в целом? Ричард Уотсон призывает задуматься о современном обществе и представить, какой мир мы хотим создать в будущем. Он доступно и интересно исследует возможное влияние технологий на все сферы нашей жизни.


Лес. Как устроена лесная экосистема

Что такое, в сущности, лес, откуда у людей с ним такая тесная связь? Для человека это не просто источник сырья или зеленый фитнес-центр – лес может стать местом духовных исканий, служить исцелению и просвещению. Биолог, эколог и журналист Адриане Лохнер рассматривает лес с культурно-исторической и с научной точек зрения. Вы узнаете, как устроена лесная экосистема, познакомитесь с различными типами леса, характеризующимися по составу видов деревьев и по условиям окружающей среды, а также с видами лесопользования и с некоторыми аспектами охраны лесов. «Когда видишь зеленые вершины холмов, которые волнами катятся до горизонта, вдруг охватывает оптимизм.