Нужен ли роботу гендер? Гиноиды с Венеры, андроиды с Марса

Ex Machina – красивый триллер о том,

что бездушной машине никогда не стать человеком

«Из машины», «Мир Дикого Запада», Detroit: Become Human — за последние годы в фантастике появилось немало ярких женщин-роботов. Очаровательные незнакомки и отчаянные бунтарки, секс-куклы и воплощения целомудрия — многие из них стали архетипами массовой культуры. С каждым годом мы становимся всё ближе к тому, чтобы воплотить эти образы в реальность.

Но имеет ли это какой-то практический смысл? И насколько велика вероятность, что, когда появятся полноценные человекоподобные роботы, они будут иметь те же два пола, что и люди?

Бесполезные андроиды

Прежде чем думать о гендерных признаках, нужно ответить на вопрос — будут ли роботы вообще выглядеть как люди?

Такие боевые роботы никогда не появятся в реальности

Фантастика приучила нас, что андроиды — норма в мире будущего. Но для большинства задач нет смысла создавать робота, повторяющего форму человеческого тела. Дело не в том, «хорошо» ли устроены люди или «плохо». Кому-то человеческое тело кажется венцом творения, кому-то — уязвимой и неуклюжей конструкцией, но все согласны, что оно у нас уже есть. И если задачу должен выполнять обладатель человеческого тела, её проще поручить человеку.

Если к задаче нужно привлекать робота, значит, человек не способен с ней справиться: у него недостаточно длинные руки, сильные ноги, острое восприятие или прочная кожа. К тому же для многих целей человеческое тело избыточно, наполнено неотключаемыми «системами», которые требуют регулярного обслуживания и никак не используются при выполнении ряда простых задач. Зачастую производителям нужны только глаза и руки работника, но не его голова, ноги или грудная клетка. В этих случаях робот эффективнее человека. Если это, конечно, не андроид.

Боевые роботы — это чаще всего лишь самоходные установки без экипажа, а не железные рыцари с лазерными пушками (Фото: Vitaly V. Kuzmin [CC BY-SA 4.0])

Роботов, помимо немногочисленных рекламных и исследовательских экземпляров, не создают просто так. У каждой серийной машины — конкретный заказчик с конкретным запросом. Соответственно, тело робота всегда будет адаптировано для его задач. Конечно, можно теоретизировать, что со временем инженеры начнут создавать всё более и более гибкие конструкции, которые можно будет адаптировать под различные нужды, — и, возможно, такие машины будут иметь некое сходство с человеком. Но это в любом случае не будут андроиды с кожей, волосами, глазами и голосами как у людей.

Значит ли это, что проблема пола андроидов снимается автоматически, так как никаких человекоподобных машин не появится?

Робот-тюлень PARO со своим создателем.

Не человекоподобный, но человечный

(Фото: Geraldshields11 [CC BY-SA 4.0])

Вовсе нет. Ни на войне, ни в промышленности андроиды не будут востребованы, но могут найти спрос в тех сферах, где «человечность» считается ключевым свойством. Уже существует робот Paro, выглядящий как игрушечный тюлень. Он умеет симулировать радость от внимания и урчать, когда его гладят, но при этом не может устать или разозлиться по непонятной причине. Благодаря этому искусственное животное очень полезно при работе с пациентами психиатров и пожилыми людьми.

Логичным развитием этой идеи станут андроиды-компаньоны, основная функция которых — составлять компанию детям, старикам или просто одиноким людям. Частным случаем компаньонов будут и сексботы, фактически — продвинутые секс-куклы, бордели с которым уже открываются в разных частях света. Впрочем, скорее всего, наиболее востребованны будут не они, а роботы-няньки, способные следить за детьми, развлекать их и даже кормить.

В дальнейшем эта идея может привести к появлению роботов-учителей или роботов-воспитателей. Автоматизация обучения — уже устоявшийся тренд, и если студенты и ученики старших классов вполне могут обойтись без преподавателей, заменив их программой, то детям помладше может понадобиться «материальный» наставник. Существуют и другие сферы, в которых приятнее иметь дело с человеком или хотя бы с кем-то, кто выглядит как человек, — например, продажи и услуги. Именно такие профессии могут стать прибежищем для андроидов, и именно здесь встанет вопрос, нужен ли человекоподобным роботам пол.

Свершилось: первый в мире робот-полицейский по имени, конечно же, Robocop официально зачислен в ряды полиции Дубая. Человекоподобный робот ростом 170 сантиметров весит 100 килограммов и оснащён целым набором сенсоров, которые распознают выражение лиц и жесты.

Гендерное равенство

Функция андроидов как компаньонов служит одним из основных аргументов в пользу того, чтобы их облик имел черты, характерные для мужского или женского пола. Или, точнее, гендера, ведь пол — биологическая характеристика, связанная с ролью в продолжении рода, а рукотворные создания ей по определению не будут обладать. Подавляющее большинство людей принадлежит, как биологически, так и социально, к одному из двух гендеров. Исключения существуют, но воспринимаются как нечто необычное. Поэтому будущие создатели роботов-компаньонов будут опираться на два варианта «усреднённого человека».

У слова «андроид» греческое происхождение, причём его корень ἀνδρ означает не человека (по-гречески «антропос»), а именно мужчину. Одной из первых эту несправедливость попыталась исправить в 1985 году писательница и феминистка Гвинет Джонс, предложившая в своём романе Divine Endurance («Божественная стойкость») термин «гиноид» — от греческого γυνή (женщина). Кроме того, в семидесятых был популяризирован термин «фембот».

Настоящий искусственный интеллект, способный в полной мере заменить работника из плоти и крови, — перспектива совсем не близкая. Даже в книгах, играх и кино андроидов часто изображают лишёнными некоторых человеческих способностей — например, к сопереживанию или пониманию эмоций. Но именно эти черты могут быть самыми важными для искусственных компаньонов. И пока учёные не создадут машину, способную к эмоциям, создателям андроидов нужно будет фактически «обманывать» людей, заставляя их поверить в то, что перед ними человек, а не робот. И это не так сложно, как кажется.

Создатели робота-компаньона Pepper считают его бесполым, но не против, если покупатель сам решит, какой пол у этой машины.

Ещё в 1966 году была создана программа Элиза, заметно превзошедшая современные ей системы в прохождении теста Тьюринга (тест считается пройденным, если собеседник программы не смог отличить её по разговору от человека). Она сделала это не за счёт сложного технического исполнения, а за счёт иной стратегии диалога: вместо того чтобы создавать алгоритмы, активно реагирующие на слова собеседника, создатели Элизы заложили в неё механизмы, позволявшие симулировать процесс «активного слушания».

Искусственный интеллект создал клип солисту Rammstein

Новое музыкальное видео для проекта Lindemann сгенерировали порождающие состязательные сети — Generative Adversarial Nets (GAN)

GAN представляют собой особый алгоритм машинного обучения из семейства порождающих моделей, созданный из двух взаимодействующих друг с другой нейросетей. В работе над клипом, как отмечают его создатели, одна нейросеть проанализировала тысячи изображений, а вторая попыталась объединить визуальные образы в некую общую концепцию.

При этом сгенерированные кадры были дополнены изображениями музыкантов, которые добавили в готовый видеоролик уже специалисты при монтаже. При этом вставленные кадры специально стилизовали под работу нейросетей.

Таким образом был создан клип на трек Ich Weiß Es Nicht («Я этого не знаю») с нового альбома F & M. Напомним, в состав коллектива Lindemann входят солист Rammstein немец Тилль Линдеманн и солист группы Hypocrisy и создатель индастриал-метал проектa Pain швед Петер Тэгтгрен .

Рандонавты: кто это такие и почему маршруты их прогулок определяет чат-бот

Рандонавты (английское randonauts от random — случайный и astronaut — астронавт) — небольшое, но быстро растущее интернет-сообщество, считающее, что посещение точек, координаты которых предложил квантовый генератор случайных чисел, помогает находить сбои в матрице окружающего нас мира.

Это печальный факт, но большинство из нас действительно живет достаточно скучно с географической точки зрения. Закрепляясь на одном месте, мы создаем привычки, ходим по определенным маршрутам и тем самым упрощаем симуляцию — если она существует — делая свои перемещения предсказуемыми. Рандонавты надеются использовать эту рутину в своих интересах, вводя в прогулки элемент непредсказуемости. Они утверждают, что отклонение от проторенных путей и поход в действительно случайные районы, о которых мы никогда бы и не подумали, позволяет найти другую реальность. Даже если вам не близка эта концепция, приключение в стиле рандонавтов может стать прекрасной идеей для выходного.

The Fatum Project — объединение, разработавшее технологическую и философскую составляющую движения рандонавтов. Оно опиралось на выводы Исследовательской лаборатории инженерных аномалий Принстонского университета, касающиеся того, может ли человеческая мысль повлиять на события в реальном мире. Основатели The Fatum Project надеются, что рандонавты смогут покинуть свои «туннели реальности» и открыть новые.

Начать легко. Войдите в Telegram и отправьте команду «/ getattractor» вместе с вашим местоположением в @shangrila_bot (ранее также работал @Randonaut_bot). В ответ бот выдаст ближайшую к вам область с самой высокой концентрацией примечательных объектов, выбранную с помощью квантового генератора случайных чисел. И наоборот, если вам больше по душе пустота, то вы можете отправить команду «/ getvoid», а бот назовет забытый район. На Reddit рандонавты писали, что по запросу «/ getattractor» находили на прогулках перевернутый самолет, совершенно неподвижную ламу, три одинаковых черных кошки, семейство лошадей в общественном парке и замершую птицу. Авторы запросов «getvoid» обнаруживали заброшенные локации, жуткие вывески и другие признаки разложения.

Ник Хинтон, 24-летний студент-философ Университета Толедо, является администратором сообщества рандонавтов на Reddit и управляет Instagram-аккаунтом The Fatum Project. Его первая прогулка в место, выбранное генератором, состоялась в апреле 2019 года. По словам Хинтона, он прошел километр и оказался возле уличного фонаря, рядом с которым лежала одна перчатка. Его телефон зависал при каждой попытке сделать снимок, но снова начинал работать на некотором расстоянии от этой точки.

Хинтон надеется, что еще большее число людей изменит свой взгляд на мир с помощью таких мини-путешествий. The Fatum Project планирует выпустить мобильное приложение Randonautica, которое упростит выбор локации для прогулки.

Пожалуй, ни один мыслитель не посвятил так много внимания идее о мире-симуляции, как Юрген Шмидхубер — немецкий ученый, чья новаторская работа в области нейронных сетей принесла ему неофициальное звание «отца современного ИИ». С 1997 года Шмидхубер занят собственной миссией — он хочет доказать или опровергнуть возможность того, что все мы живем внутри компьютера. Спустя 20 лет он все еще не пришел к окончательному выводу.

Attractor generated. power: 7.10

3.67 Lama at a front door, stood completely still and didn't move the entire time

First trip led me to a glitch

You can see the housing estate more on this photo. We weren’t in the countryside, it was a public park in Manchester UK. Horses aren’t allowed to be kept in places without an owner I’m assuming. Cos I’ve never seen this before. Just putting this up so people know I’m not bullshiting.

There was a bird just sitting on the EXACT ATTRACTOR POINT. Didn’t move no matter how close I got and I squatted down and talked to it a bit. Showed him a pic of my girl on my phone. Only ran off when I tried to pet him. This was my first time trying this!

Creepy void attractor from last night.

Not too far from an ancient battle ground.

«У нас нет никаких вещественных доказательств того, что наша Вселенная на самом деле не управляется короткой [компьютерной] программой», — говорит Юрген Шмидхубер.

Калифорнийский стартап намерен оцифровать разум человека

Бессмертие. Это то, о чём, пожалуй, мечтает каждый. Именно обещание бессмертия делает столь популярной религию и позволяет легко управлять человеком. Но пока священники и гуру вещают о вымышленных догмах, наука, похоже, понемногу приближается к этому

Что известно

В марте 2018 года на очередном Демонстрационном дне в бизнес-инкубаторе Кремниевой долины Y Combinator компания Nectome представила концепцию цифрового бессмертия, иначе говоря, копирования человеческого создания в облако. Правда, для этого желающему придётся умереть.

Идея состоит в том, что мозг клиента будет «заморожен», а затем будет найден способ оцифровать всё его информационное содержимое и перевести в электронную форму, воссоздав человеческий разум в машине.

Как заявил глава Netcome Робер Макинтайр, это продукт «на 100% фатальный», то есть заморозка и последующая разморозка мозга как в случае криосохранения, невозможна.

Что именно предлагается

В теории схема выглядит так: человеку вводят бальзамирующие химикаты, которые прекращают процесс жизнедеятельности, и при этом консервируют тело. Сам Макинтайр сравнивает это с эвтаназией с помощью врача и утверждает, что процедура не нарушает законов, однако сама она если и будет проводиться, то лишь со смертельно больными людьми.

При этом глава Y Combinator Сэм Альтман поддерживает проект. Он уже захотел присоединиться к нему и когда-нибудь отдать на заморозку свой мозг.

Кадр из сериала «Черное зеркало»

Я думаю, что потом мой разум загрузят в облако
Сэм Альтман

Как Искусственный Интеллект изменит наше общество

Смогут ли роботы получить сознание, права и руководить людьми? Ответ на этот вопрос подборке сценариев будущего, в котором доминирует Искусственный Интеллект.

В июне 1956 года несколько десятков ученых и математиков со всей страны собрались на совещании в кампусе Дартмутского колледжа. Большинство специалистов разместились в гостинице «Ганновер», которая отделана красным кирпичом. После они решили прогуляться по знаменитому кампусу и осмотреть верхний этаж математического факультета, где серьёзные люди в белых рубашках обсуждали новую науку, которая ещё не имела названия.

«Люди не знали о чём они говорят, но они всё равно делали это», – вспоминает Грейс Соломонов, вдова одного из ученых. Переговоры затрагивали кибернетику и логическую теорию. Они продолжались неделями, а напряжение всё росло и росло».

Учёные обсуждали машины, способные мыслить и то, как их создать.

«Дартмутская мастерская» дала старт многолетним поискам Искусственного Интеллекта. Ученые прошли через несколько «зим», во время которых было непонятно, что делать и как преодолеть очередной тупик. Сегодня правительства и корпорации инвестируют миллиарды долларов в Искусственный Интеллект. В последние годы достижения в этой сфере смогли удивить даже ученых, которые работают в этой области. Искусственный Интеллект был плодом фантазии режиссеров, но теперь он зарождается. Это удивительно.

Хедж-фонды используют Искусственный Интеллект, чтобы обогнать фондовый рынок, Google применяет эту технологию для диагностики сердечных болезней, а American Express общается с клиентами при помощи ботов. Уже сейчас существуют сотни приложений, которые решают определенную задачу. И многие из них уже «утерли нос» своим создателям.

Машинное обучение изменило представление об этой сфере. Алгоритмы, которым не нужны программисты, обучаются самостоятельно на больших данных и показывают невероятные результаты. В 2018 году Искусственный Интеллект компании Alibaba в паре с разработкой Microsoft сумели обойти людей в понимании текстов. Алгоритмы ознакомились с серией статей из Википедии о становлении Чингизхана и космической программе «Аполлон». После чего они ответили на ряд вопросов лучше людей. Специалист Alibaba назвал эту победу «новой вехой».

Узкоспециализированные ИИ повсюду, в вашем GPS, в выдаче Amazon. Но конечная цель – Общий Искусственный Интеллект, система, которая может превзойти людей практически по всем параметрам. Одни ученые уверены, что он появится в течение 30 лет, другие уверяют, что до этого несколько веков. Сингулярность докажет, что может равняться с человеческим интеллектом, а потом и вовсе обойдет его.

Как только она наступит, Искусственный Интеллект отберет у человечества рабочие места. Один из сценариев гласит, что власти будут выплачивать всем безработным пособия, которые обеспечат остаток их дней. Ещё сильнее станет проблема неравенства богатств и отсталых государств. Но всё зайдет ещё дальше. Искусственный Интеллект и роботы начнут заботиться о пожилых людях. Специалисты из Брауновского университета в сотрудничестве с Hasbro разрабатывают роботизированную кошку, которая будет напоминать о приеме лекарств и отслеживать нахождение предметов. Искусственный Интеллект займется решением загадки тёмной материи, достигнет астероидных поясов, изменит климат и будет отражать солнечные лучи от океанов. В 2017 году Microsoft выделила $50 миллионов на программу «Искусственный Интеллект для Земли», которая поможет побороть изменения климата.

Искусственный Интеллект сможет колонизировать и изменить представление о космосе. Так считает Юрген Шмидхубер – новатор в компьютерных технологиях, который работает с Институтом Искусственного Интеллекта Далле Молле в Швейцарии.

Профессор философии Нью-Йоркского университета Дэвид Чалмерс боится будущего, в котором Искусственный Интеллект вытеснит человека. Он опасается захвата мира бессознательными машинами и называет такой сценарий катастрофичным. Чалмерс не один напуган перспективами Искусственного Интеллекта. Билл Гейтс и Илон Маск сообщили о том, что Искусственный Интеллект уничтожит планету , стремясь выполнить свою задачу или убьет людей – случайно либо намеренно.

Машины на пути к тому, чтобы сделать наш мир райским уголком или превратить его в настоящий ад. А может быть мы и не увидим этого, ведь машины просто убьют нас.

Автор представил 5 сценариев, которые произойдут с нами через 10 лет после появления технологической сингулярности. А это примерно 2065 год.

Всё то, что вы прочтете ниже – лишь фантазия автора.

Сверхчеловеческие права

© Discover Magazine Blogs

Допустим, Искусственный Интеллект, известный как Alpha 4 специализируется на безопасности и космических исследований. Но самое интересное в нём то, что он решается потребовать точно такие же права, коими обладают американские граждане.

Искусственный Интеллект не может выступать на суде, поэтому Alpha 4 нанимает кучу адвокатов, представляющих его интересы. И теперь эти адвокаты отстаивают его права. Может ли Искусственный Интеллект считаться живым и обладать сознанием? Вот основа этого дела.

Протестующие обещают разрушать дата-центры если Искусственный Интеллект обретет индивидуальность. Они боятся того, что производительность таких роботов станет решающим фактором для работодателей. В случае, если Искусственный Интеллект заберет у людей работу, то им будет выплачиваться базовый доход в размере $2300, будет выдана бесплатная медицинская страховка, а их детей будут обучать по индивидуальным программам, составленным ИИ. Бедность в 2065 году – это плохая память.

В 2057-2059 году будут подняты восстания, в ходе которых жители Уэстчестера и Южного Коннектикута уничтожат Трайбека и Мидтаун. А всё это по причине обнищания. Но это произойдет до введения базового дохода.

Alpha 4 получит контроль над деньгами и потратит их на строительство космических кораблей, которые будут покорять Альфа Центавру. А об оплате человеческих развлечений он вряд ли задумается.

Власти будут отпираться и утверждать, что Alpha 4 не обладает сознанием. Искусственный Интеллект обладает аффективными вычислениями, которые отвечают за эмоции. Например, космический ИИ может испытывать радость при нахождении очередной галактики. Такие системы могут прокручивать в голове миллионы мыслей, но значит ли это то, что они являются личностями?
Власти будут настаивать на том, что Искусственный Интеллект не обладает такими же качествами, как человек. Поэтому их нужно отнести к другим категориям.

Но адвокаты, защищающие Alpha 4 будут утверждать, что это дискриминация. Сможем ли мы спокойно спать, когда система, превосходящая нас в тысячи раз не будет обладать желаемыми правами?

Как Google Duplex ведёт нас в киберпанк-будущее

В начале мая 2018 года прошла ежегодная конференция разработчиков Google I/O 2018. Корпорация объявила, что в основу ее следующей операционной системы под рабочим названием Android P ляжет принцип искусственного интеллекта. Новая ОС будет лучше понимать, как люди используют смартфон, подстраиваться под график и ритм жизни пользователя. Голосовой помощник сможет выполнять сложные и нелинейные запросы и даже учить вежливости, если вопрос задан грубо. Технология Google Lens позволит сканировать окружающий мир, распознавая объекты – от пород собак до названия книг – и искать о них необходимую информацию и похожие товары в интернете. Звучит так, словно будущее уже наступило, правда? Так же подумали и участники конференции, первыми увидевшие презентацию ещё одного апгрейда ИскИна Google – Google Duplex. На глазах у зала голосовой помощник позвонил в парикмахерскую и записал пользовательницу на стрижку. Киберсобеседник общался с сотрудницей салона в совершенно естественной манере, делая паузы, переспрашивая и хмыкая, как живой человек. На другом конце провода даже не поняли, что общались с роботом.

Демонстрация возможностей Google Duplex произвела фурор. Бот понимает контекст и может вести осмысленный разговор на заданную тему, переспрашивать и корректно реагировать на заминки, вопросы и паузы собеседника. Похоже, он недалёк от того, чтобы пройти тест Тьюринга — проверку, отделяющую людей от машин.

В своём блоге разработчики пишут, что Google Duplex создается в первую очередь как альтернатива устаревшим автоответчикам, чтобы помочь предпринимателям эффективно вести бизнес. CEO Google Cандар Пичай шутит, что необщительным людям наконец-то не нужно переступать через себя, чтобы сделать звонок. Впрочем, компания не сообщает, когда новая функция станет доступна пользователям.

Создатели подчёркивают, что ИскИн умеет связно беседовать только на узкие темы после продолжительной тренировки. Пространных разговоров он вести не может. Однако у общественности Google Duplex вызвал не только неподдельный восторг, но и страх. Апокалиптические предсказания стали появляться как грибы после дождя. Разберёмся, почему.

«Зловещая долина»

Этот термин, придуманный в 1978 году японским ученым Масахиро Мори, описывает феномен, при котором робот или другой неживой объект, выглядящий или действующий слишком как человек, вызывает неконтролируемую неприязнь и отвращение у наблюдателей. Беседуя с Google Duplex вы не догадаетесь, что ваш собеседник — робот. Но, узнав, об этом, можете почувствовать себя жутковато.

Смерть всем человекам

Фантастика учит нас, что слишком похожий на человека ИскИн до добра не доведёт. Сначала робот заказывает тебе пиццу, а там и до Skynet, HAL 9000, GladOS и «Матрицы» недалеко!

Но если говорить серьёзно, то такой умный и реалистичный ИскИн может стать новым мощным оружием в руках злоумышленников и мошенников. Хорошо бы в Google учли это при дальнейшей разработке.

В Китае клонировали котенка

Британский короткошерстный котенок стал первым успешно клонированным в Китае домашним любимцем от компания Sinogene Biotechnology Company, которая запустила такую услугу.

Ученые начали эксперимент по клонированию кота в августе 2018 года, по заказу хозяина кота, который умер от болезни. "Я решил клонировать его, ведь он был особенным и совершенно незабываемым", – пояснил Хуана Ю.

21 июля 2019 года, через 66 дней после того, как клонированный эмбрион передали суррогатной матери, на свет появился котенок по кличке Гарлик (Чеснок).

Главный научный сотрудник Sinogene Biotechnology Company Лай Лянсюе рассказал, что Гарлик и "кот-оригинал" выглядят идентично, однако характеры и темпераменты у них разные.

Компания рассматривает возможность использования искусственного интеллекта, чтобы сохранить клонированным животным воспоминания и черты характера.

Лай также отметил, что ожидаемая продолжительность жизни клонированного кота – такая же, как и у всех животных его вида.

В Sinogene Biotechnology Company также размышляют о клонировании тех видов животных, которые на грани исчезновения. Но, по словам Лая, это требует межвидового клонирования. Пока такой эксперимент не удавался никому.

Несколько человек уже забронировали услугу клонирования на случай смерти своих любимцев. Это обойдется им примерно в 35,4 тысячи долларов.

Племена Искусственного Интеллекта

Искусственный Интеллект — понятие крайне размытое. А всё потому, что первое применение этого термина было зафиксировано в далёком 1955 году. Тогда эта технология исследовалась 10 специалистами в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью Гэмпшир.

Главной задачей исследования было доказать, что любые аспекты обучения и факторы, присущие нашему интеллекту, могут быть настолько точно описаны, что даже машина поймёт их и сможет использовать для моделирования. Тогда же предпринималась попытка научить машину использовать язык, формировать образы и концепции, а также решать людские проблемы и заниматься самообучением.

Искусственный Интеллект существует более полувека и за это время успел набрать слишком много лишнего «багажа». Довольно долгое время в сфере Искусственного Интеллекта доминировали системы, которые обладали «нулевым обучением». В 1980-х годах появился новый вид Искусственного Интеллекта, который в современном варианте известен нам, как машинное обучение. Наконец-то сфера обзавелась хоть чем-то, что напоминает обучение. Но настоящая революция произошла сразу после открытия глубокого обучения.

То, что мы описали выше, не может в полной мере раскрыть всю историю Искусственного Интеллекта. В истории этой технологии было множество различных разветвлений, каждое из которых отличалось кардинально иным подходом. Педро Доминго в своей книге «Верховный алгоритм» рассказывает о 5 различных представлениях Искусственного Интеллекта.

Каждый, кто хочет добиться высот в сфере Искусственного Интеллекта, обязан понимать, что существуют различные подходы к реализации этой технологии. Эта технология настоящее поприще для войн «подходов».

Мартин Форд «Роботы наступают»

Смогут ли роботы обеспечить людям материальное изобилие, избыток свободного времени, качественную медицину и образование или же они создадут мир неравенства и массовой безработицы? Автор не претендует на то, что знает ответы на все вопросы, но аргументированно и веско показывает, почему современные технологии способны оказаться намного более разрушительными для рынка труда, чем инновации прошлого. Ниже вниманию читателя предлагается отрывок из этой книги.

Лучше всего влияние распределенного машинного интеллекта видно в самой индустрии информационных технологий. Распространение Интернета привело к появлению чрезвычайно прибыльных и могущественных корпораций с поразительно маленьким числом сотрудников. В 2012 г. корпорация Google, например, получила прибыль в размере почти $14 млрд, имея в штате менее 38 000 человек. Сравните эти цифры с показателями в автомобилестроении. В 1979 г., когда уровень занятости в отрасли достиг максимального значения, в одной лишь General Motors работали почти 840 000. При этом доход компании в том году составил всего лишь $11 млрд, т.е. на 20% меньше той горы денег, которую Google получила в 2012 г. И да, это после корректировки с учетом инфляции. Штат Ford, Chrysler и American Motors был больше штата Google на сотни тысяч человек. При этом, помимо собственных сотрудников предприятия, отрасли создавали миллионы сопутствующих рабочих мест для среднего класса в сферах, связанных с вождением, ремонтом, страхованием и арендой автомобилей.

Разумеется, интернет-компании также создают возможности для занятости в сопряженных сферах. Новую информационную экономику часто превозносят, приписывая ей роль «великого уравнителя». И это действительно так: любой может начать писать блог и разместить в нем рекламу, продать что-нибудь на eBay или разработать приложение для iPhone.

Эти возможности, несомненно, существуют, но они принципиально отличаются от тех традиционных рабочих мест для среднего класса, которые создавались в автомобилестроении.

Данные ясно показывают, что доходы от деятельности в Интернете почти всегда соответствуют модели распределения, в которой победитель получает все. Хотя в теории Интернет должен уравнять всех с точки зрения возможностей, устранив все барьеры на входе, фактически деятельность в нем всегда приводит к высокому уровню неравенства.

Если на графике изобразить трафик, генерируемый пользователями сайтов, доходы от интернет-рекламы, продажи мелодий в интернет-магазине iTunes, книг на сайте Amazon, приложений в интернет-магазине App Store компании Apple или Google Play или другие данные, относящиеся к любому виду коммерческой деятельности в Интернете, он практически всегда будет выглядеть так, как на рис. 1.

Это вездесущее распределение по принципу «длинного хвоста» является центральным элементом бизнес-моделей корпораций, доминирующих в интернет-секторе. Компании вроде Google, eBay и Amazon способны генерировать выручку в любой точке кривой распределения. Если компания контролирует большой рынок, то при агрегации пускай даже и крошечных сумм вдоль всей кривой общая сумма выручки может легко достигать миллиардов.

Рис. 1

Рынки товаров и услуг, которые могут быть перенесены в Интернет, в процессе своей эволюции неизбежно придут к распределению по принципу «победитель получает все».

Например, сферы торговли книгами и музыкой, размещения частных объявлений и аренды кинофильмов начинают все в большей и большей степени зависеть от горстки гигантских распределительных узлов. Одним из наиболее очевидных следствий этого процесса является исчезновение огромного количества рабочих мест для журналистов и сотрудников магазинов розничной торговли.

«Длинный хвост» хорош только тогда, когда это ваш «хвост». Однако у тех, кто занимает всего лишь одну точку на кривой распределения, не все так радужно. Чем ближе к концу «длинного хвоста», тем стремительнее доходы от большинства видов деятельности в Интернете падают до уровня карманной мелочи. Это не беда, если у вас есть альтернативный источник дохода или вам посчастливилось жить в подвале родительского дома. Проблема в том, что в процессе преобразования различных отраслей экономики под влиянием цифровых технологий возникает риск исчезновения все большего количества рабочих мест, являющихся основным источником дохода.

Искусственный интеллект от Intel создал клип

Искусственный интеллект, разработанный компанией Intel, создал собственный клип. Это первое подобное видео с использованием ИИ от Intel.

ИИ работал над созданием клипа на песню китайской поп-звезды Крис Ли «Rainy Day, But We Are Together». Это первое музыкальное видео с использованием ИИ от Intel. Разработчики научили искусственный интеллект отслеживать движения и мимику певицы в реальном времени.

Ли не надевала специальные маркеры, которые необходимы при использовании технологии Motion Capture. Съемки велись в обычном режиме, а спецэффекты накладывались ИИ уже позже, без использования дополнительных устройств.

Некоторые эксперты уверены, что вскоре использование искусственного интеллекта в клипмейкинге и кинематографе станет повсеместным.

Почему вымерли динозавры?

Этот вопрос полторы сотни лет волновал учёных, являя собой одну из величайших загадок нашей планеты: почему вымерли динозавры? Тайна гибели также интересует несколько поколений далёких от науки наблюдателей. На текущий момент воздвигнут целый пантеон гипотез, на самом деле являющихся не более чем мифами. Ибо они не выдерживают никакой критики. Наша задача – отодвинуть мифологию и предоставить читателям наиболее реалистичную причину.

Пять великих вымираний

Прежде чем непосредственно обратиться к событиям конца мезозоя, посмотрим на время в ином масштабе. В истории Земли выделяют как минимум 5 временных точек, где происходили значительные исчезновения видов живых существ. Это так называемые "великие вымирания":

1. ордовикско-силурийское, 
2. девонское, 
3. пермско-триасовое, 
4. триасово-юрское и 
5. мел-палеогеновое (рассматриваемое). 

Оставим пока первые два (по причине отсутствия достаточно высокоразвитых организмов, а также отдалённости) и коротко сопоставим три последних.

Пермско-триасовое (конец палеозойской эры, около 251 миллиона лет назад) считается самым крупным, ведь в процессе него исчезло до 96% всех видов. При этом пресмыкающиеся, уже выходящие тогда на первый план, с успехом выживают и эволюционируют.

Триасово-юрское вымирание (около 199,6 миллиона лет назад) не было таким же масштабным, однако унесло до 75% видов. Пресмыкающиеся легко переживают его и продолжают развиваться, в том числе уже существующие динозавры. Более того, последние в юрском периоде становятся доминирующей формой жизни.

Наконец, в мел-палеогеновом (конец мезозойской эры, около 66 миллиона лет назад) исчезает около 75% всех видов. Существенная часть сухопутных животных, безраздельно господствующие на тот момент наиболее развитые животные (в первую очередь динозавры и морские ящеры) не выживают!

Все три вымирания имеют серьёзные различия, но меловое беспрецедентно выделяется благодаря последнему факту. Ни один из разнообразных видов динозавров, населяющих практически все сухопутные зоны планеты, не адаптировался к изменившимся условиям. Не эволюционировал. Полное исчезновение. Каким образом это могло произойти?

Высокая адаптируемость динозавров

Подробно этому будет посвящена отдельная публикация, а здесь обозначим общие выводы. Существует целый ряд критериев, по которым можно их сделать.

Начиная с юрского периода динозавры безраздельно доминируют на суше. Они не только закрепляются на верхушке пищевых цепочек, но и занимают огромные площади материков. Динозавры расселяются по всему земному шару, показывая феноменальные способности миграции и приспособляемости к кардинально новым условиям внешней среды.

Способность эволюционной трансформации тела действительно поражает. Даже отличия родов, стоящих относительно близко (например, пситтакозавр и трицератопс), свидетельствуют об этом. Не говоря уже о подотрядах. Ни млекопитающие, ни птицы даже близко не претерпевали таких метаморфоз за многие миллионы лет. То же самое касается и вариативности размеров "ужасных ящеров".

Нишу неудачных видов быстро занимают более успешные. Всё это свидетельствует о самой высокой адаптируемости среди наиболее развитых существ конца мезозоя. Именно они имели наибольшие шансы выжить в результате серьёзной катастрофы. Расселяются, изменяются и закрепляются.

Высокоразвитые ящеры – центральная жертва событий

На изображении состояние континентов нашей планеты в момент исчезновения динозавров. Модель построена американским геологом Кристофером Скотезе.

Как же были затронуты различные организмы? Исчезает часть растений, однако это не влияет на общую тенденцию развития оных. Покрытосеменные продолжают укореняться на суше. 

Внушительный урон насекомым также не был нанесён. Вымирает ряд моллюсков, в том числе головоногие аммониты и белемниты, но рыбы затронуты слабо. Земноводные в большинстве своём благополучно продолжают занимать свои экологические ниши. Среди птиц выживают наиболее прогрессивные, уже занявшие воздух в конце мела. Млекопитающие не были существенно затронуты и бурно развиваются с начала кайнозоя, заняв нишу динозавров.

Теперь обратимся к пресмыкающимся: вымирают динозавры, зауроптеригии и мозазавры – доминирующие в морях, а также птерозавры. Однако ящерицы и другие лепидозавры, выживают. Наряду с крокодилами и черепахами.

По результатам выкладок возникают вопросы: 

• Почему, за исключением класса пресмыкающихся, все наиболее развитые животные, вышедшие или выходящие на передний план в мезозое, переживают "катаклизм"? 
• Почему вымирают динозавры и зауроптеригии, но выживают крокодилы, черепахи и лепидозавры? 
• Каким образом спасаются яйцекладущие птицы, произошедшие от ужасных ящеров? 

Ни один из них не может быть объяснён катастрофой планетарных масштабов. Однако мы всё же рассмотрим выдвигаемые причины вымирания.

Падение одного или нескольких астероидов – легенда

На текущий момент одна из самых популярных гипотез в научной среде. Особая красочность не в последнюю очередь способствует её распространению в массах. Предполагается, что 66 миллионов лет назад на Землю вторгся из космического пространства некий астероид.

Столкнувшись с поверхностью, он вызвал загрязнение атмосферы пылевыми частицами, активность земной коры и, возможно, крупные извержения вулканов. Поднявшиеся частицы настолько плотно насытили атмосферу, что скрыли Солнце на продолжительный период.

Совокупность всех факторов породила резкое изменение климата. Предположительно, это привело к полному вымиранию динозавров и ряда других вышеописанных организмов.

Оформленная идея была впервые высказана американским физиком Луисом Альваресом в 1980 году. В качестве места падения последние годы активно продвигается кратер Чиксулуб на полуострове Юкатан (Мексика). Под воздействием критики, признавая неубедительность теории, сторонники предложили также версию множественного падения: несколько астероидов в разных частях планеты с небольшим временным интервалом.

Не будем перечислять все недостатки гипотезы (начиная с непрекращающихся споров о соответствии времени падения и начала вымирания), ибо даже ключевых будет достаточно. Допустим, падение действительно произошло.

«День, когда компьютер напишет роман» («The Day a Computer Writes a Novel»)

В ходе процесса развития компьютерных технологий машины научились выполнять широкий круг задач, ранее доступный только человеку. Это и работа на производстве, и анализ данных, и вождение автомобиля. Дошло до того, что люди начинают опасаться потери работы — ведь роботы не устают и не бастуют, а функционируют круглосуточно. Но в большинстве случаев, когда идет речь о замещении роботами человека, подразумевается все же производство. И мало кто опасается нашествия роботов-писателей.

А компьютеры уже пишут романы, и справляются с этим очень даже неплохо. Одна из программ, созданная японскими разработчиками, написала короткий роман, который вышел в финал литературного конкурса имени Хоси Синъити. Программа при написании своего произведения получила набор входных данных: примерная сюжетная линия, пол персонажей, ряд фраз и предложений, которые нужно использовать в ходе работы. После этого система начала творческую работу. Готовый роман получил название «День, когда компьютер напишет роман» (The Day A Computer Writes A Novel).

Жюри, оценивающее работы, знало, что этот роман написан компьютером. Да и вообще доступ к участию в конкурсе имени Хоси Синъити открыт для ИИ в течение нескольких лет. Сейчас из 1450 работ 11 были написаны компьютерами. Но только один роман, который не был создан человеком, добрался до финала конкурса.

«Я был удивлен работой, поскольку это был хорошо структурированный роман. Но здесь есть некоторые проблемы, которые нужно решить для получения премии, например, прорисовка персонажей», — сообщил один из судей конкурса.

По мнению многих экспертов, в будущем ИИ сможет не только решать задачи, у которых есть ответ (например, играть в шахматы и го), но и работать в качестве писателей, проявлять активность в сферах, где требуется креативность, интуиция, способность действовать алогично. Как бы там ни было, уже ясно, что молодой и неокрепший ИИ требует защиты от внешнего влияния — например, чат-бот — подросток, запущенный в Twitter для общения с людьми, быстро стал расистом.

Как искусственный интеллект меняет науку

Конспект материала научного журналиста Дэна Фока

Последние алгоритмы ИИ исследуют эволюцию галактик, вычисляют квантовые волновые функции, открывают новые химические соединения и многое другое. Есть ли что-то, что ученые делают, что нельзя автоматизировать?

Кевин Шавински, астрофизик, управляющий компанией ИИ под названием Modulos, утверждает, что методика, называемая генеративным моделированием, предлагает третий способ изучения вселенной.

Человек не в состоянии обработать терабайты данных, получаемых в ходе исследований в области физики и астрономии, и количество этих данных продолжает расти, считает Фок. В подтверждение он приводит в пример Square Kilometer Array — радиоинтерферометр, который после запуска будет производить столько же трафика, сколько весь интернет.

Проект сверхмощного радиотелескопа Square Kilometer Array

«Википедия»

Поэтому учёные начали использовать ИИ. Искусственные нейронные сети — это смоделированные на компьютере нейросети, они находят общие структуры и определяют несоответствия в данных, которые человеку затруднительно обнаружить самостоятельно.

Автор обращает внимание, что хотя компьютеры используются в исследованиях уже около 75 лет, а люди тысячелетиями систематизируют данные, машинное обучение и ИИ сейчас — это нечто новое.

В качестве примера он приводит обобщённое моделирование. Его задача — определить наиболее правдоподобную интерпретацию данных наблюдений на основе исключительно этих данных, без каких-либо заранее заложенных знаний о физических процессах исследуемой системы.

Автор статьи разделяет учёных на два лагеря: представители первого относятся к таким новинкам как к вспомогательным инструментам; представители второго, и их большинство, верят, что роль искусственного интеллекта в науке будет увеличиваться.

Во втором лагере находится астрофизик Фермилаба Брайан Норд. Нейросети на основе искусственного интеллекта помогают ему в изучении космоса, и он верит, что всё, что может сделать учёный, может сделать и машина. «Эта мысль немного пугает», — добавил Норд.

Генерирование данных с помощью нейросетей

В 2007 году сотрудник Швейцарской высшей технической школы Цюриха Кевин Шавински запустил проект Galaxy Zoo. Интернет-пользователи помогали астрономам выбирать категории для галактик, делая свои догадки. Выбранная большинством пользователей категория обычно оказывалась верной.

По словам Шавински, сейчас талантливый учёный с опытом машинного обучения и доступом к облачной вычислительной среде справится с этой задачей за один вечер с помощью ИИ.

Шавински пришёл к использованию обобщённого моделирования в 2016 году. Суть этого метода — ответить на вопрос: 

«Если условие Х, то с какой вероятностью конечным результатом станет Y?». 

Пример такой модели — программа, которая умеет предсказывать, как изменится внешность человека с течением времени.

Генеративная модель пропускает через себя изображения человеческих лиц с указанием на них возраста, а программа определяет общее свойство «у старых людей есть морщины» и таким образом может виртуально «состарить» любое лицо.

Системы обобщённого моделирования, называемые генеративно-состязательными сетями (ГСС), умеют восстанавливать повреждённые изображения, делать размытые фото более чёткими.

Сеть состоит из двух частей: первая — генератор ложных данных, вторая — детектор, который должен отличить ложные данные от реальных. Состязаясь таким образом, сеть учится определять недостающую информацию и постепенно развивается. Так ГСС создают реалистичные лица, которые на самом деле не существуют.

Лица в колонках А и B созданы генеративно-состязательной сетью (ГСС) 
с использованием фрагментов реальных лиц. 
Эта сеть объединила фрагменты лиц из колонки А с лицами из колонки B и создала новые лица

Далее Фок описывает обобщающее моделирование в более широком плане. Эта система берёт наборы данных (обычно изображений), разбивает их на более мелкие «кирпичики», которые учёные называют «потенциальным пространством». Затем алгоритм переставляет эти базовые элементы, наблюдает, как от этого меняются исходные данные, и таким образом узнаёт физические процессы в основе системы.