# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 1

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 1

# data[].attributes.body
1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 2

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 2

# data[].attributes.body
2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 3

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 3

# data[].attributes.body
3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 4

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 4

# data[].attributes.body
4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 5

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 5

# data[].attributes.body
5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 6

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 6

# data[].attributes.body
6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта — OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% — дома, 6% — в общественных местах и 1,3% — на работе.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 7

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 7

# data[].attributes.body
7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 8

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 8

# data[].attributes.body
8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 9

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 9

# data[].attributes.body
9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 10

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 10

# data[].attributes.body
10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем.

1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз.

2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей. Прогнозы показывают, что к 2024 году в мире будет 8,4 миллиарда цифровых голосовых помощников с искусственным интеллектом, что превышает общую численность населения мира.

3. Статистика искусственного интеллекта от MIT Sloan показывает, что 75% топ-менеджеров считают, что ИИ позволит их организации расти и достигать конкурентных преимуществ.

4. Большинство потребителей считают, что ИИ улучшит их жизнь. Согласно опросу Strategy Analytics, 41% респондентов в Индии, Китае, Западной Европе и США считают, что новые технологии искусственного интеллекта улучшат их жизнь.

5. Многие люди не знают, что используют платформы ИИ. Согласно исследованию, опубликованному Pegasystems Inc., один из фактов об искусственном интеллекте заключается в том, что только 34% потребителей осознают, что они непосредственно взаимодействуют с ИИ.

6. Почти все пользователи смартфонов пользуются преимуществами голосовых помощников AI. Согласно исследованию Creative Strategies, 96% пользователей Android и 98% пользователей iPhone используют цифровые помощники Google и Apple на основе искусственного интеллекта - OK Google и Siri. В исследовании также подчеркивается, что 51% потребителей используют цифровых помощников в автомобилях, 39% - дома, 6% - в общественных местах и 1,3% - на работе.

7. Функция голосового поиска набирает все большую популярность. Функция голосового поиска на базе искусственного интеллекта на смартфонах, умных колонках и других гаджетах с поддержкой голоса становится все более популярной благодаря технологическим достижениям в области распознавания речи. Текущая статистика искусственного интеллекта указывает на то, что 41% людей, использующих интеллектуальные устройства, используют функцию голосового поиска не реже одного раза в день.

8. Внедрение ИИ помогает компаниям максимизировать прибыль. Французская многонациональная продовольственная корпорация Danone S.A., базирующаяся в Париже, внедряет искусственный интеллект для прогнозирования и планирования спроса на свои упакованные пищевые продукты. Forbes сообщает, что, внедрив искусственный интеллект, Danone смогла сократить ошибки прогнозов на 20 процентов и моральный износ продукции на 30 процентов.

9. Ведущие ритейлеры планируют внедрить ИИ в 2023 году, чтобы упростить оптимизацию цен. Осознавая тот факт, что 60% потребителей выбирают самые выгодные предложения, ведущие ритейлеры планируют к 2023 году внедрить системы искусственного интеллекта для оптимизации цен на свои продукты, согласно статистике искусственного интеллекта, опубликованной в исследовании IBM.

10. Чат-боты уже набирают популярность. Согласно глобальному опросу LivePerson, 38% опрошенных потребителей дали положительные отзывы о своем восприятии чат-ботов. В то время как 51% конечных пользователей заняли нейтральную позицию, остальные 11% высказались негативно.

Статистика показывает, что популярность сервисов, использующих технологию искусственного интеллекта, будут набирать популярность, остается только осваивать эту технологию.

# data[].attributes.attachment_link.title
Факты об искусственном интеллекте

# data[].attributes.attachment_link.description
С популярностью технологий искусственного интеллекта он все чаще внедряется в нашу повседневную жизнь. В нашей статье мы привели пару интересных фактов о нем. 1. С 2000 года рост стартапов в области искусственного интеллекта ускорился в 14 раз. 2. В этом мире будет больше помощников ИИ, чем людей.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 11

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 11

# data[].attributes.body
11. Искусственный интеллект может сам усовершенствовать себя до бесконечности. Супер-интеллектуальная машина может спроектировать современную машину и переписать свое программное обеспечение, чтобы стать еще более умной, и продолжать повторять такой же процесс до бесконечности.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Обратите внимание на самые интересные факты об искусственном интеллекте (преимущественно тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир. Представляем вам статью, которая рассматривает основные страхи человека об искусственном интеллекте. А что думаете вы об этой проблеме?
Элон Маск, выступая на симпозиуме AeroAstro Centreal MIT, сказал то, что является горькой правдой, с которой нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. А именно: "С помощью искусственного интеллекта мы вызываем демона". Это правда. Следя за темпами прогресса искусственного интеллекта ( что такое искусственный интеллект) и в звязи с отсутствием регуляторного надзора за его развитием, можно прийти к мысли, что мы добровольно движемся к хаосу. Эти тревожные факты об искусственном интеллекте заставят вас задуматься, будем ли, в нашем процессе создания умного искусственного интеллекта, мы сами разумными?

Интересные факты об искусственном интеллекте

Факт 1. Работы могут прогнозировать будующее. Это сделает их очень мощными и умнее людей и грозит цивилизации:
Когда суперкомпьютер Nautilus исследовал миллионы новостей о Усама бен Ладене, он смог предсказать расположение террориста с точностью до 200 километров. Система искусственного интеллекта под названием "MogIA" правильно прогнозировала результаты последних трех выборов США и предсказала победу Дональда Трампа.

Способность прогнозировать будущее является одной из крупнейших супервозможностей, которую может иметь в нашем воображении человек, или в данном случае робот. Искусственный интеллект спрогнозировал несколько важных событий: таких как революции в Тунисе, Египте и Ливии, включая свержение президента Египта. Когда суперкомпьютер SGI Altix под названием "Nautilus" анализировал миллионы статей об Усаме бен Ладене с января 1979 по апрель 2011 года, он точно предсказал расположения террориста в Северном Пакистане с радиусом 200 километров. Городом его поимки стал Абботтабаде. В то время большинством считалось, что Бен Ладен находится в Афганистане.

Другая система искусственного интеллекта, MogIA, использовала 20 000 000 данных из различных онлайн-платформ, таких как YouTube, Twitter и Facebook. Она правильно предсказала последние четыре американские президентские выборы, включая победителей демократических и республиканских праймериз.

Факт 2. Люди изобрели системы искусственного интеллекта, которые могут делать все лучше людей, а также полностью заменить людей:
Ученые в Оксфорде изобрели систему искусственного интеллекта, которая может читать по губам лучше, чем люди. Искуственный интеллект может побеждать людей в стратегических играх, читать лучше, лучше анализировать, разрабатывать лучшие юридические контракты и даже писать лучшие песни.
Искусственный интеллект, который называется, "Watch, Attend and Spell", может читать по губам четко и даже сказать разницу между словами, которые требуют похожих движений губ, как "мат" и "бат". Он был обучен на основе тысячи часов съемок новостей BBC и изучил более 118,000 предложений и добавил в свой словарь больше 175 000 слов. Он также может предсказать, что люди скажут дальше. Способов использования этой машины предостаточно, и она, несомненно, выведет людей из этого бизнеса в ближайшем будущем.

С 1997 года компьютер Deep Blue побеждает людей в шахматах. Система DeepMind, разработанная Google, побеждает даже лучших игроков стратегических игр. Существует искусственный интеллект Alibaba, который может читать гораздо лучше чем люди. Другая программа искусственного интеллекта под названием "Flow Machines" создала удивительный музыкальный альбом "Europop" в сотрудничестве с французским автором Benoît Carré. Когда речь идет о правовом поле, системы искусственного интеллекта имеют лучшие результаты при составлении юридических контрактов по сравнению с работой двадцати опытных адвокатов, а также рещают юридические вопросы с большей точностью за людей.

Факт 3. Искусственный интеллект может сам усовершенствовать себя до бесконечности. Супер-интеллектуальная машина может спроектировать современную машину и переписать свое программное обеспечение, чтобы стать еще более умной, и продолжать повторять такой же процесс до бесконечности.
Facebook разработал чат-ботов для ведения переговоров между собой. Вскоре чат-боты изобрели свой собственный способ общения.
Представьте себе бесконечный цикл изобретений. Вот на что способен искусственный интеллект. Известный как "взрыв разума" - это возможный результат действий человечества по развитию искусственного интеллекта. Это повторное самосовершенствование искусственного интеллекта приведет к созданию искусственного суперинтеллекта, который будет вне нашего контроля. Британский математик и криптолог, IJ Good предположил эту гипотезу в 1965 году.

Интересное событие состоялось в лаборатории Facebook. Исследователи Facebook использовали технику машинного обучения для создания чат-ботов в 2017 году. Однако боты создали свой собственный язык переговоров, и исследователи должны были остановить программу, чтобы избежать выхода ее из-под контроля. Это рассматривалось как предупреждение о том, что искусственный интеллект способен получить полную автономию.

Факт 4. Роботы получат гражданство. Это делает угрозу роботов гораздо более реальной:
В 2017 году София, робот, получила права и гражданство Саудовской Аравии. Это позволит Софии жить среди людей и узнать больше о них? (на самом деле - нет, узнайте почему робот София не является искусственным интеллектом)
Одни из самых важных вещей, которые необходимо выполнить искуственному интеллекту - сбор и анализ данных. Что б сделать угрозу искусственного интеллекта для людей будет реальной, он должен будет собрать больше данных о людях, живя среди нас. И это выглядит возможным благодаря Софии, социальном, гуманоидном роботе, построенном по образцу Одри Хепберн, которая, к тому же, является уже гражданином Саудовской Аравии. Также она является первым нелюдем, которая награждена Организацией Объединенных Наций.

София была активирована 14 февраля 2016 года. Ее создатель Дэвид Хэнсон заявил в 2017 году, что София будет выступать за права человека в Саудовской Аравии. Ей визу также предоставил Азербайджан, когда она хотела посетить Всемирный конгресс в Баку. Робот вызвал много споров в научном сообществе из-за способности подражать человеческие действия и мимику. София использует обработку визуальных данных и распознавание лиц и может вести простые разговоры на заранее определенные темы.
Секретарь Джозефа Вайзенбаума, основателя критики искусственного интеллекта, завела эмоциональную связь с чат-ботом под названием "ELIZA", которую сам Вейзенбаум запрограмировал. Некоторые солдаты слишком привязываются к своим роботам по утилизации бомб и начинают относиться к ним так, будто они имеют дело с личностью.
Факт 5. Люди могут чувствовать себя эмоционально связанными с машинами, что значительно уменьшает их взаимодействие с другими людьми:

В 1966 году компьютерный ученый Джозеф Вайзенбаум опубликовал простую компьютерную программу под названием "ELIZA". Она выполняла обработку естественного языка и была способна вести разговор с людьми. Несмотря на то, что программа не является ничем иным, как моделированием, и ее пользователи не общаются с реальным человеком, Вейзенбаум обнаружил, что люди раскрывают роботу личные вещи. Однажды его секретарь, которая была слишком привязана к чат-боту, попросила Вейзенбаума покинуть комнату, пока она использовала программное обеспечение. В связи с этим Вайзенбаум стал критиком искусственного интеллекта и утверждал, что он будет мешать социальному прогрессу.

Солдаты, которые используют роботов по уничтожению бомб, настолько привязаны к ним, что они организовуют похороны роботов "когда те умирают" и переживают чуство потери. В исследовании, проведенном исследовательницей Джули Карпентер, она обнаружила, что солдаты оплакивали роботов и относились к ним как к людям. Многие солдаты даже назвали их именами своих близких или знаменитостей. Эта эмоциональная привьязка людей к машинами может оказаться вредной для психического здоровья людей.

Это может представлять угрозу для ЛГБТ-сообщества и породить неправильные программы, которые могут привести к злоупотреблению, преследованию и иметь психологические последствия для людей, которые скрывают свою ориентацию.
Факт 6. Искусственный интеллект может спрогнозировать, является ли человек геем на основе фотографий его лица:

Используя только фотографию, алгоритм предсказывал, был ли человек на сайте знакомств гомосексуалом или нет - с точностью до 81% для мужчин и 74% для женщин. Когда алгоритм был уже использован на пяти фотографиях лица, точность увеличилась до 91% для мужчин и 83% для женщин. Это исследование, проведенное Стэнфордским университетом, поставило несколько этических и научных вопросов.

По состоянию на 2017 год в мире было 72 страны, где гомосексуализм был преступлением, согласно докладу Международной ассоциации лесбиянок, геев, бисексуалов, транс- и интерсексуалов (ILGA). Использование этого алгоритма может быть предназначено для целенаправленного преследования геев, вторгаясь в их приватность. Оно может вызвать проблемы психического здоровья у людей, скрывают ориентацию, которым трудно переносить насмешки, возникающих при публичном признании ориентации. В восьми странах мира гомосексуализм карается смертью. Использование алгоритма в таких странах может непосредственно привести к потери жизни.
Исследователи искусственного интеллекта подготовили программу и научили ее решать кого именно автомобиль должен выбрать убить в случаи чрезвычайной ситуации.
Факт 7. Искусственный интеллект беспилотного автомобиля может быть запрограммирован на убийство человека:

В 2016 году исследователи MIT создали веб-сайт под названием "Моральная машина", где посетители имели право голосовать о том, кого должен убивать автономный автомобиль, когда потеря жизни была б неизбежной. Голоса отдали 1,3 миллиона человек. Был создан искусственный интеллект, который бы оценил, кого должен убивать автомобиль, что самостоятельно движется, если возникнет чрезвычайная ситуация. Таким образом в беспилотном автомобиле должен быть искусственный интеллект, который мог бы решать каких людей убить, в случае когда смерть неизбежна путем принятия этических решений.
Бот "Искусственный интеллект" Google говорит, что целью жизни является "жить вечно". Разработчик программного обеспечения собрал более 8000 строк текста от друзей и семей недавно умершего человека и использовал его для создания имитационного искусственного интеллекта.
Факт 8. Искусственный интеллект может отвлечь людей от реальности и ухудшить осознание смерти

Смерть - это естественное состояние, и человек должен отпустить умершего. Но искусственный интеллект предлагает человеку третий вариант - и не очень здоровый - создание имитации человека. Это делает человека менее способным осознать факт смерти, и заводит в виртуальный лес подальше от реальности.

Евгения Куйда внесла текстовые сообщения своего покойного лучшего друга Романа Мазуренко в нейронную сеть, построенную разработчиками искусственного интеллекта. Она создала робота, который имитировал способ общения человека, и вскоре Роман оказался перед ней. Но что было ей нужно? По словам самой Куйды, "это бесспорно уже будущее; Я всегда за будущее. Но действительно ли это полезно для нас? Это облегчает страдания? Или это значит просто, что мертвый человек находится в вашем шкафу? Где находится линия, которую нельзя пересекать? "

В 2016 году Стивен Хокинг сказал: "Мы находимся в опасном моменте развития человечества", и что "подъем искусственного интеллекта, вероятно, будет способствовать потере рабочих мест в средних классах, причем людям останутся творческие или соцальные профессии" (чвляеться ли искусственный интеллект угрозой для рабочих мест?).
Факт 9. Карьера в таких отраслях как право, медицина и финансы под угрозой из-за искусственного интеллекта:

Мы видели много футуристических фильмов, где роботы заняли места людей, а люди становятся безработными. Это может быть не совсем выдумкой. Автоматизация рабочих мест уже начала влиять на рабочих на заводах и вскоре, как сказал Стивен Хокинг, люди будут занимать только те рабочие места, которые могут выполнять исключительно они. Целые отрасли исчезнут! Участие человека в большинстве отраслей, за исключением тех, где требуется забота, творчество или надзор, будет сведена к нулю ( какие профессии будущего?).

Подсчитано, что 47% рабочих мест в Соединенных Штатах Америки исчезнут через автоматизацию втечение следующих 20 лет - это произойдет не только среди рабочих профессий, но и среди белых воротничков. В таких отраслях как финансы, право и медицина - это будет иметь значительное проявление.

Хокинг сказал, что автоматизация приведет к увеличению экономического неравенства в мире. "Мы находимся в опасном моменте развития человечества. Теперь у нас есть технология уничтожения планеты, на которой мы живем, но мы еще способны избежать этого", - сказал он.

Интересные факты об искусственном интеллекте были бы не полными без упоминания письма исследователей. В январе 2015 года Элон Маск, Стивен Хокинг и десятки других экспертов по искусственному интеллекту подписали открытое письмо, призывая исследователей не создавать то, что нельзя контролировать. Предполагалось, что технологическая сингулярность будет вызвана людьми до 2040 года.
Факт 10. Существует общий научный консенсус, что через несколько десятилетий или человечество достигнет бессмертия или вымрет из-за роста искусственного интеллекта:

Это открытое письмо из четырех абзацев, известное под названием "Приоритеты исследований для надежного и полезного искусственного интеллекта: открытое письмо", задает вопрос: "Как инженеры могут создавать системы искусственного интеллекта, которые являются полезными для общества, и которые являются надежными? Люди должны оставлять под своим контролем искусственный интеллект. Наши системы искусственного интеллекта должны "делать то, что мы хотим, чтобы они делали".

Письмо поддерживает гипотезу "технологической сингулярности", которая говорит, что рост искусственного супер-интеллекта резко приведет к технологическому росту и будет сильно влиять на человеческую цивилизацию. Мы стремимся к массовым изменениям в последующие десятилетия, и ни один из прогнозируемых результатов не кажется очень уж полезным.

Известный ученый д-р Ян Пирсон сказал, что к 2050 году люди достигнут бессмертия и будут иметь способность не умирать. Но из-за проекта, названныго "Humai", бессмертие может быть на шаг ближе и более достижимым до 2040 года.

Существуют планы начального восстановления мозга, с помощью технологии клонирования, и использования нанотехнологий и искусственного интеллекта для хранения данных разговорных стилей и поведенческих моделей человека.

КАКОЙ БЫЛА ЭВОЛЮЦИЯ ПРИБОРОВ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕНИ?

Банк стволовых клеток в Великобритании "StemProject" может вскоре разработать методы лечения, которые позволят людям жить до 200 лет. Многие ученые считают, что мы близки к достижению бессмертия. Но действительно ли мы должны быть бессмертными? Это действительно преимущество?

С другой стороны, Стивен Хокинг и некоторые другие ученые считают, что искусственный интеллект приведет человечество к вымиранию. Хокинг верил, что мы прошли точку невозврата, и скоро наступит день, когда машины будут доминирующими, рождая новую форму жизни, которая превзойдет жизнь человека.

Интересные факты об искусственном интеллекте - они приведут к интересному будущему для человечества?

В процессе создания искусственного интеллекта мы убегаем от наших ценностей? Интересные факты об искусственном интеллекте постепенно набирают мрачного оттенка.

Джон Хэйвенс, исполнительный директор Глобальной инициативы IEEE по этике автономных и интеллектуальных систем написал:

"Самая большая угроза, с которой сталкивается человечество от искусственного интеллекта, не является роботами-убийцами, а, скорее, нашым отсутствием желания анализировать, идентифицировать и жить по ценностям, которые мы хотим иметь сегодня в обществе".

Узнайте также об искусственном интеллекте на службе человечества- какие прорывы ожидать в 2019 году.

Источник: www.unbelievable-facts.com

# data[].attributes.attachment_link.title
ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ, О КОТОРЫХ ВЫ НЕ ЗНАЛИ

# data[].attributes.attachment_link.description
Узнайте сами интересные факты об искусственном интеллекте (тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир (топ 10).

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 12

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 12

# data[].attributes.body
12.Роботы получат гражданство. Это делает угрозу роботов гораздо более реальной:

В 2017 году София, робот, получила права и гражданство Саудовской Аравии. Это позволит Софии жить среди людей и узнать больше о них? (на самом деле –

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Обратите внимание на самые интересные факты об искусственном интеллекте (преимущественно тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир. Представляем вам статью, которая рассматривает основные страхи человека об искусственном интеллекте. А что думаете вы об этой проблеме?
Элон Маск, выступая на симпозиуме AeroAstro Centreal MIT, сказал то, что является горькой правдой, с которой нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. А именно: "С помощью искусственного интеллекта мы вызываем демона". Это правда. Следя за темпами прогресса искусственного интеллекта ( что такое искусственный интеллект) и в звязи с отсутствием регуляторного надзора за его развитием, можно прийти к мысли, что мы добровольно движемся к хаосу. Эти тревожные факты об искусственном интеллекте заставят вас задуматься, будем ли, в нашем процессе создания умного искусственного интеллекта, мы сами разумными?

Интересные факты об искусственном интеллекте

Факт 1. Работы могут прогнозировать будующее. Это сделает их очень мощными и умнее людей и грозит цивилизации:
Когда суперкомпьютер Nautilus исследовал миллионы новостей о Усама бен Ладене, он смог предсказать расположение террориста с точностью до 200 километров. Система искусственного интеллекта под названием "MogIA" правильно прогнозировала результаты последних трех выборов США и предсказала победу Дональда Трампа.

Способность прогнозировать будущее является одной из крупнейших супервозможностей, которую может иметь в нашем воображении человек, или в данном случае робот. Искусственный интеллект спрогнозировал несколько важных событий: таких как революции в Тунисе, Египте и Ливии, включая свержение президента Египта. Когда суперкомпьютер SGI Altix под названием "Nautilus" анализировал миллионы статей об Усаме бен Ладене с января 1979 по апрель 2011 года, он точно предсказал расположения террориста в Северном Пакистане с радиусом 200 километров. Городом его поимки стал Абботтабаде. В то время большинством считалось, что Бен Ладен находится в Афганистане.

Другая система искусственного интеллекта, MogIA, использовала 20 000 000 данных из различных онлайн-платформ, таких как YouTube, Twitter и Facebook. Она правильно предсказала последние четыре американские президентские выборы, включая победителей демократических и республиканских праймериз.

Факт 2. Люди изобрели системы искусственного интеллекта, которые могут делать все лучше людей, а также полностью заменить людей:
Ученые в Оксфорде изобрели систему искусственного интеллекта, которая может читать по губам лучше, чем люди. Искуственный интеллект может побеждать людей в стратегических играх, читать лучше, лучше анализировать, разрабатывать лучшие юридические контракты и даже писать лучшие песни.
Искусственный интеллект, который называется, "Watch, Attend and Spell", может читать по губам четко и даже сказать разницу между словами, которые требуют похожих движений губ, как "мат" и "бат". Он был обучен на основе тысячи часов съемок новостей BBC и изучил более 118,000 предложений и добавил в свой словарь больше 175 000 слов. Он также может предсказать, что люди скажут дальше. Способов использования этой машины предостаточно, и она, несомненно, выведет людей из этого бизнеса в ближайшем будущем.

С 1997 года компьютер Deep Blue побеждает людей в шахматах. Система DeepMind, разработанная Google, побеждает даже лучших игроков стратегических игр. Существует искусственный интеллект Alibaba, который может читать гораздо лучше чем люди. Другая программа искусственного интеллекта под названием "Flow Machines" создала удивительный музыкальный альбом "Europop" в сотрудничестве с французским автором Benoît Carré. Когда речь идет о правовом поле, системы искусственного интеллекта имеют лучшие результаты при составлении юридических контрактов по сравнению с работой двадцати опытных адвокатов, а также рещают юридические вопросы с большей точностью за людей.

Факт 3. Искусственный интеллект может сам усовершенствовать себя до бесконечности. Супер-интеллектуальная машина может спроектировать современную машину и переписать свое программное обеспечение, чтобы стать еще более умной, и продолжать повторять такой же процесс до бесконечности.
Facebook разработал чат-ботов для ведения переговоров между собой. Вскоре чат-боты изобрели свой собственный способ общения.
Представьте себе бесконечный цикл изобретений. Вот на что способен искусственный интеллект. Известный как "взрыв разума" - это возможный результат действий человечества по развитию искусственного интеллекта. Это повторное самосовершенствование искусственного интеллекта приведет к созданию искусственного суперинтеллекта, который будет вне нашего контроля. Британский математик и криптолог, IJ Good предположил эту гипотезу в 1965 году.

Интересное событие состоялось в лаборатории Facebook. Исследователи Facebook использовали технику машинного обучения для создания чат-ботов в 2017 году. Однако боты создали свой собственный язык переговоров, и исследователи должны были остановить программу, чтобы избежать выхода ее из-под контроля. Это рассматривалось как предупреждение о том, что искусственный интеллект способен получить полную автономию.

Факт 4. Роботы получат гражданство. Это делает угрозу роботов гораздо более реальной:
В 2017 году София, робот, получила права и гражданство Саудовской Аравии. Это позволит Софии жить среди людей и узнать больше о них? (на самом деле - нет, узнайте почему робот София не является искусственным интеллектом)
Одни из самых важных вещей, которые необходимо выполнить искуственному интеллекту - сбор и анализ данных. Что б сделать угрозу искусственного интеллекта для людей будет реальной, он должен будет собрать больше данных о людях, живя среди нас. И это выглядит возможным благодаря Софии, социальном, гуманоидном роботе, построенном по образцу Одри Хепберн, которая, к тому же, является уже гражданином Саудовской Аравии. Также она является первым нелюдем, которая награждена Организацией Объединенных Наций.

София была активирована 14 февраля 2016 года. Ее создатель Дэвид Хэнсон заявил в 2017 году, что София будет выступать за права человека в Саудовской Аравии. Ей визу также предоставил Азербайджан, когда она хотела посетить Всемирный конгресс в Баку. Робот вызвал много споров в научном сообществе из-за способности подражать человеческие действия и мимику. София использует обработку визуальных данных и распознавание лиц и может вести простые разговоры на заранее определенные темы.
Секретарь Джозефа Вайзенбаума, основателя критики искусственного интеллекта, завела эмоциональную связь с чат-ботом под названием "ELIZA", которую сам Вейзенбаум запрограмировал. Некоторые солдаты слишком привязываются к своим роботам по утилизации бомб и начинают относиться к ним так, будто они имеют дело с личностью.
Факт 5. Люди могут чувствовать себя эмоционально связанными с машинами, что значительно уменьшает их взаимодействие с другими людьми:

В 1966 году компьютерный ученый Джозеф Вайзенбаум опубликовал простую компьютерную программу под названием "ELIZA". Она выполняла обработку естественного языка и была способна вести разговор с людьми. Несмотря на то, что программа не является ничем иным, как моделированием, и ее пользователи не общаются с реальным человеком, Вейзенбаум обнаружил, что люди раскрывают роботу личные вещи. Однажды его секретарь, которая была слишком привязана к чат-боту, попросила Вейзенбаума покинуть комнату, пока она использовала программное обеспечение. В связи с этим Вайзенбаум стал критиком искусственного интеллекта и утверждал, что он будет мешать социальному прогрессу.

Солдаты, которые используют роботов по уничтожению бомб, настолько привязаны к ним, что они организовуют похороны роботов "когда те умирают" и переживают чуство потери. В исследовании, проведенном исследовательницей Джули Карпентер, она обнаружила, что солдаты оплакивали роботов и относились к ним как к людям. Многие солдаты даже назвали их именами своих близких или знаменитостей. Эта эмоциональная привьязка людей к машинами может оказаться вредной для психического здоровья людей.

Это может представлять угрозу для ЛГБТ-сообщества и породить неправильные программы, которые могут привести к злоупотреблению, преследованию и иметь психологические последствия для людей, которые скрывают свою ориентацию.
Факт 6. Искусственный интеллект может спрогнозировать, является ли человек геем на основе фотографий его лица:

Используя только фотографию, алгоритм предсказывал, был ли человек на сайте знакомств гомосексуалом или нет - с точностью до 81% для мужчин и 74% для женщин. Когда алгоритм был уже использован на пяти фотографиях лица, точность увеличилась до 91% для мужчин и 83% для женщин. Это исследование, проведенное Стэнфордским университетом, поставило несколько этических и научных вопросов.

По состоянию на 2017 год в мире было 72 страны, где гомосексуализм был преступлением, согласно докладу Международной ассоциации лесбиянок, геев, бисексуалов, транс- и интерсексуалов (ILGA). Использование этого алгоритма может быть предназначено для целенаправленного преследования геев, вторгаясь в их приватность. Оно может вызвать проблемы психического здоровья у людей, скрывают ориентацию, которым трудно переносить насмешки, возникающих при публичном признании ориентации. В восьми странах мира гомосексуализм карается смертью. Использование алгоритма в таких странах может непосредственно привести к потери жизни.
Исследователи искусственного интеллекта подготовили программу и научили ее решать кого именно автомобиль должен выбрать убить в случаи чрезвычайной ситуации.
Факт 7. Искусственный интеллект беспилотного автомобиля может быть запрограммирован на убийство человека:

В 2016 году исследователи MIT создали веб-сайт под названием "Моральная машина", где посетители имели право голосовать о том, кого должен убивать автономный автомобиль, когда потеря жизни была б неизбежной. Голоса отдали 1,3 миллиона человек. Был создан искусственный интеллект, который бы оценил, кого должен убивать автомобиль, что самостоятельно движется, если возникнет чрезвычайная ситуация. Таким образом в беспилотном автомобиле должен быть искусственный интеллект, который мог бы решать каких людей убить, в случае когда смерть неизбежна путем принятия этических решений.
Бот "Искусственный интеллект" Google говорит, что целью жизни является "жить вечно". Разработчик программного обеспечения собрал более 8000 строк текста от друзей и семей недавно умершего человека и использовал его для создания имитационного искусственного интеллекта.
Факт 8. Искусственный интеллект может отвлечь людей от реальности и ухудшить осознание смерти

Смерть - это естественное состояние, и человек должен отпустить умершего. Но искусственный интеллект предлагает человеку третий вариант - и не очень здоровый - создание имитации человека. Это делает человека менее способным осознать факт смерти, и заводит в виртуальный лес подальше от реальности.

Евгения Куйда внесла текстовые сообщения своего покойного лучшего друга Романа Мазуренко в нейронную сеть, построенную разработчиками искусственного интеллекта. Она создала робота, который имитировал способ общения человека, и вскоре Роман оказался перед ней. Но что было ей нужно? По словам самой Куйды, "это бесспорно уже будущее; Я всегда за будущее. Но действительно ли это полезно для нас? Это облегчает страдания? Или это значит просто, что мертвый человек находится в вашем шкафу? Где находится линия, которую нельзя пересекать? "

В 2016 году Стивен Хокинг сказал: "Мы находимся в опасном моменте развития человечества", и что "подъем искусственного интеллекта, вероятно, будет способствовать потере рабочих мест в средних классах, причем людям останутся творческие или соцальные профессии" (чвляеться ли искусственный интеллект угрозой для рабочих мест?).
Факт 9. Карьера в таких отраслях как право, медицина и финансы под угрозой из-за искусственного интеллекта:

Мы видели много футуристических фильмов, где роботы заняли места людей, а люди становятся безработными. Это может быть не совсем выдумкой. Автоматизация рабочих мест уже начала влиять на рабочих на заводах и вскоре, как сказал Стивен Хокинг, люди будут занимать только те рабочие места, которые могут выполнять исключительно они. Целые отрасли исчезнут! Участие человека в большинстве отраслей, за исключением тех, где требуется забота, творчество или надзор, будет сведена к нулю ( какие профессии будущего?).

Подсчитано, что 47% рабочих мест в Соединенных Штатах Америки исчезнут через автоматизацию втечение следующих 20 лет - это произойдет не только среди рабочих профессий, но и среди белых воротничков. В таких отраслях как финансы, право и медицина - это будет иметь значительное проявление.

Хокинг сказал, что автоматизация приведет к увеличению экономического неравенства в мире. "Мы находимся в опасном моменте развития человечества. Теперь у нас есть технология уничтожения планеты, на которой мы живем, но мы еще способны избежать этого", - сказал он.

Интересные факты об искусственном интеллекте были бы не полными без упоминания письма исследователей. В январе 2015 года Элон Маск, Стивен Хокинг и десятки других экспертов по искусственному интеллекту подписали открытое письмо, призывая исследователей не создавать то, что нельзя контролировать. Предполагалось, что технологическая сингулярность будет вызвана людьми до 2040 года.
Факт 10. Существует общий научный консенсус, что через несколько десятилетий или человечество достигнет бессмертия или вымрет из-за роста искусственного интеллекта:

Это открытое письмо из четырех абзацев, известное под названием "Приоритеты исследований для надежного и полезного искусственного интеллекта: открытое письмо", задает вопрос: "Как инженеры могут создавать системы искусственного интеллекта, которые являются полезными для общества, и которые являются надежными? Люди должны оставлять под своим контролем искусственный интеллект. Наши системы искусственного интеллекта должны "делать то, что мы хотим, чтобы они делали".

Письмо поддерживает гипотезу "технологической сингулярности", которая говорит, что рост искусственного супер-интеллекта резко приведет к технологическому росту и будет сильно влиять на человеческую цивилизацию. Мы стремимся к массовым изменениям в последующие десятилетия, и ни один из прогнозируемых результатов не кажется очень уж полезным.

Известный ученый д-р Ян Пирсон сказал, что к 2050 году люди достигнут бессмертия и будут иметь способность не умирать. Но из-за проекта, названныго "Humai", бессмертие может быть на шаг ближе и более достижимым до 2040 года.

Существуют планы начального восстановления мозга, с помощью технологии клонирования, и использования нанотехнологий и искусственного интеллекта для хранения данных разговорных стилей и поведенческих моделей человека.

КАКОЙ БЫЛА ЭВОЛЮЦИЯ ПРИБОРОВ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕНИ?

Банк стволовых клеток в Великобритании "StemProject" может вскоре разработать методы лечения, которые позволят людям жить до 200 лет. Многие ученые считают, что мы близки к достижению бессмертия. Но действительно ли мы должны быть бессмертными? Это действительно преимущество?

С другой стороны, Стивен Хокинг и некоторые другие ученые считают, что искусственный интеллект приведет человечество к вымиранию. Хокинг верил, что мы прошли точку невозврата, и скоро наступит день, когда машины будут доминирующими, рождая новую форму жизни, которая превзойдет жизнь человека.

Интересные факты об искусственном интеллекте - они приведут к интересному будущему для человечества?

В процессе создания искусственного интеллекта мы убегаем от наших ценностей? Интересные факты об искусственном интеллекте постепенно набирают мрачного оттенка.

Джон Хэйвенс, исполнительный директор Глобальной инициативы IEEE по этике автономных и интеллектуальных систем написал:

"Самая большая угроза, с которой сталкивается человечество от искусственного интеллекта, не является роботами-убийцами, а, скорее, нашым отсутствием желания анализировать, идентифицировать и жить по ценностям, которые мы хотим иметь сегодня в обществе".

Узнайте также об искусственном интеллекте на службе человечества- какие прорывы ожидать в 2019 году.

Источник: www.unbelievable-facts.com

# data[].attributes.attachment_link.title
ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ, О КОТОРЫХ ВЫ НЕ ЗНАЛИ

# data[].attributes.attachment_link.description
Узнайте сами интересные факты об искусственном интеллекте (тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир (топ 10).

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 13

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 13

# data[].attributes.body
13. Люди могут чувствовать себя эмоционально связанными с машинами, что значительно уменьшает их взаимодействие с другими людьми:

Секретарь Джозефа Вайзенбаума, основателя критики искусственного интеллекта, завела эмоциональную связь с чат-ботом под названием “ELIZA”, которую сам Вейзенбаум запрограмировал. Некоторые солдаты слишком привязываются к своим роботам по утилизации бомб и начинают относиться к ним так, будто они имеют дело с личностью.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Обратите внимание на самые интересные факты об искусственном интеллекте (преимущественно тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир. Представляем вам статью, которая рассматривает основные страхи человека об искусственном интеллекте. А что думаете вы об этой проблеме?
Элон Маск, выступая на симпозиуме AeroAstro Centreal MIT, сказал то, что является горькой правдой, с которой нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. А именно: "С помощью искусственного интеллекта мы вызываем демона". Это правда. Следя за темпами прогресса искусственного интеллекта ( что такое искусственный интеллект) и в звязи с отсутствием регуляторного надзора за его развитием, можно прийти к мысли, что мы добровольно движемся к хаосу. Эти тревожные факты об искусственном интеллекте заставят вас задуматься, будем ли, в нашем процессе создания умного искусственного интеллекта, мы сами разумными?

Интересные факты об искусственном интеллекте

Факт 1. Работы могут прогнозировать будующее. Это сделает их очень мощными и умнее людей и грозит цивилизации:
Когда суперкомпьютер Nautilus исследовал миллионы новостей о Усама бен Ладене, он смог предсказать расположение террориста с точностью до 200 километров. Система искусственного интеллекта под названием "MogIA" правильно прогнозировала результаты последних трех выборов США и предсказала победу Дональда Трампа.

Способность прогнозировать будущее является одной из крупнейших супервозможностей, которую может иметь в нашем воображении человек, или в данном случае робот. Искусственный интеллект спрогнозировал несколько важных событий: таких как революции в Тунисе, Египте и Ливии, включая свержение президента Египта. Когда суперкомпьютер SGI Altix под названием "Nautilus" анализировал миллионы статей об Усаме бен Ладене с января 1979 по апрель 2011 года, он точно предсказал расположения террориста в Северном Пакистане с радиусом 200 километров. Городом его поимки стал Абботтабаде. В то время большинством считалось, что Бен Ладен находится в Афганистане.

Другая система искусственного интеллекта, MogIA, использовала 20 000 000 данных из различных онлайн-платформ, таких как YouTube, Twitter и Facebook. Она правильно предсказала последние четыре американские президентские выборы, включая победителей демократических и республиканских праймериз.

Факт 2. Люди изобрели системы искусственного интеллекта, которые могут делать все лучше людей, а также полностью заменить людей:
Ученые в Оксфорде изобрели систему искусственного интеллекта, которая может читать по губам лучше, чем люди. Искуственный интеллект может побеждать людей в стратегических играх, читать лучше, лучше анализировать, разрабатывать лучшие юридические контракты и даже писать лучшие песни.
Искусственный интеллект, который называется, "Watch, Attend and Spell", может читать по губам четко и даже сказать разницу между словами, которые требуют похожих движений губ, как "мат" и "бат". Он был обучен на основе тысячи часов съемок новостей BBC и изучил более 118,000 предложений и добавил в свой словарь больше 175 000 слов. Он также может предсказать, что люди скажут дальше. Способов использования этой машины предостаточно, и она, несомненно, выведет людей из этого бизнеса в ближайшем будущем.

С 1997 года компьютер Deep Blue побеждает людей в шахматах. Система DeepMind, разработанная Google, побеждает даже лучших игроков стратегических игр. Существует искусственный интеллект Alibaba, который может читать гораздо лучше чем люди. Другая программа искусственного интеллекта под названием "Flow Machines" создала удивительный музыкальный альбом "Europop" в сотрудничестве с французским автором Benoît Carré. Когда речь идет о правовом поле, системы искусственного интеллекта имеют лучшие результаты при составлении юридических контрактов по сравнению с работой двадцати опытных адвокатов, а также рещают юридические вопросы с большей точностью за людей.

Факт 3. Искусственный интеллект может сам усовершенствовать себя до бесконечности. Супер-интеллектуальная машина может спроектировать современную машину и переписать свое программное обеспечение, чтобы стать еще более умной, и продолжать повторять такой же процесс до бесконечности.
Facebook разработал чат-ботов для ведения переговоров между собой. Вскоре чат-боты изобрели свой собственный способ общения.
Представьте себе бесконечный цикл изобретений. Вот на что способен искусственный интеллект. Известный как "взрыв разума" - это возможный результат действий человечества по развитию искусственного интеллекта. Это повторное самосовершенствование искусственного интеллекта приведет к созданию искусственного суперинтеллекта, который будет вне нашего контроля. Британский математик и криптолог, IJ Good предположил эту гипотезу в 1965 году.

Интересное событие состоялось в лаборатории Facebook. Исследователи Facebook использовали технику машинного обучения для создания чат-ботов в 2017 году. Однако боты создали свой собственный язык переговоров, и исследователи должны были остановить программу, чтобы избежать выхода ее из-под контроля. Это рассматривалось как предупреждение о том, что искусственный интеллект способен получить полную автономию.

Факт 4. Роботы получат гражданство. Это делает угрозу роботов гораздо более реальной:
В 2017 году София, робот, получила права и гражданство Саудовской Аравии. Это позволит Софии жить среди людей и узнать больше о них? (на самом деле - нет, узнайте почему робот София не является искусственным интеллектом)
Одни из самых важных вещей, которые необходимо выполнить искуственному интеллекту - сбор и анализ данных. Что б сделать угрозу искусственного интеллекта для людей будет реальной, он должен будет собрать больше данных о людях, живя среди нас. И это выглядит возможным благодаря Софии, социальном, гуманоидном роботе, построенном по образцу Одри Хепберн, которая, к тому же, является уже гражданином Саудовской Аравии. Также она является первым нелюдем, которая награждена Организацией Объединенных Наций.

София была активирована 14 февраля 2016 года. Ее создатель Дэвид Хэнсон заявил в 2017 году, что София будет выступать за права человека в Саудовской Аравии. Ей визу также предоставил Азербайджан, когда она хотела посетить Всемирный конгресс в Баку. Робот вызвал много споров в научном сообществе из-за способности подражать человеческие действия и мимику. София использует обработку визуальных данных и распознавание лиц и может вести простые разговоры на заранее определенные темы.
Секретарь Джозефа Вайзенбаума, основателя критики искусственного интеллекта, завела эмоциональную связь с чат-ботом под названием "ELIZA", которую сам Вейзенбаум запрограмировал. Некоторые солдаты слишком привязываются к своим роботам по утилизации бомб и начинают относиться к ним так, будто они имеют дело с личностью.
Факт 5. Люди могут чувствовать себя эмоционально связанными с машинами, что значительно уменьшает их взаимодействие с другими людьми:

В 1966 году компьютерный ученый Джозеф Вайзенбаум опубликовал простую компьютерную программу под названием "ELIZA". Она выполняла обработку естественного языка и была способна вести разговор с людьми. Несмотря на то, что программа не является ничем иным, как моделированием, и ее пользователи не общаются с реальным человеком, Вейзенбаум обнаружил, что люди раскрывают роботу личные вещи. Однажды его секретарь, которая была слишком привязана к чат-боту, попросила Вейзенбаума покинуть комнату, пока она использовала программное обеспечение. В связи с этим Вайзенбаум стал критиком искусственного интеллекта и утверждал, что он будет мешать социальному прогрессу.

Солдаты, которые используют роботов по уничтожению бомб, настолько привязаны к ним, что они организовуют похороны роботов "когда те умирают" и переживают чуство потери. В исследовании, проведенном исследовательницей Джули Карпентер, она обнаружила, что солдаты оплакивали роботов и относились к ним как к людям. Многие солдаты даже назвали их именами своих близких или знаменитостей. Эта эмоциональная привьязка людей к машинами может оказаться вредной для психического здоровья людей.

Это может представлять угрозу для ЛГБТ-сообщества и породить неправильные программы, которые могут привести к злоупотреблению, преследованию и иметь психологические последствия для людей, которые скрывают свою ориентацию.
Факт 6. Искусственный интеллект может спрогнозировать, является ли человек геем на основе фотографий его лица:

Используя только фотографию, алгоритм предсказывал, был ли человек на сайте знакомств гомосексуалом или нет - с точностью до 81% для мужчин и 74% для женщин. Когда алгоритм был уже использован на пяти фотографиях лица, точность увеличилась до 91% для мужчин и 83% для женщин. Это исследование, проведенное Стэнфордским университетом, поставило несколько этических и научных вопросов.

По состоянию на 2017 год в мире было 72 страны, где гомосексуализм был преступлением, согласно докладу Международной ассоциации лесбиянок, геев, бисексуалов, транс- и интерсексуалов (ILGA). Использование этого алгоритма может быть предназначено для целенаправленного преследования геев, вторгаясь в их приватность. Оно может вызвать проблемы психического здоровья у людей, скрывают ориентацию, которым трудно переносить насмешки, возникающих при публичном признании ориентации. В восьми странах мира гомосексуализм карается смертью. Использование алгоритма в таких странах может непосредственно привести к потери жизни.
Исследователи искусственного интеллекта подготовили программу и научили ее решать кого именно автомобиль должен выбрать убить в случаи чрезвычайной ситуации.
Факт 7. Искусственный интеллект беспилотного автомобиля может быть запрограммирован на убийство человека:

В 2016 году исследователи MIT создали веб-сайт под названием "Моральная машина", где посетители имели право голосовать о том, кого должен убивать автономный автомобиль, когда потеря жизни была б неизбежной. Голоса отдали 1,3 миллиона человек. Был создан искусственный интеллект, который бы оценил, кого должен убивать автомобиль, что самостоятельно движется, если возникнет чрезвычайная ситуация. Таким образом в беспилотном автомобиле должен быть искусственный интеллект, который мог бы решать каких людей убить, в случае когда смерть неизбежна путем принятия этических решений.
Бот "Искусственный интеллект" Google говорит, что целью жизни является "жить вечно". Разработчик программного обеспечения собрал более 8000 строк текста от друзей и семей недавно умершего человека и использовал его для создания имитационного искусственного интеллекта.
Факт 8. Искусственный интеллект может отвлечь людей от реальности и ухудшить осознание смерти

Смерть - это естественное состояние, и человек должен отпустить умершего. Но искусственный интеллект предлагает человеку третий вариант - и не очень здоровый - создание имитации человека. Это делает человека менее способным осознать факт смерти, и заводит в виртуальный лес подальше от реальности.

Евгения Куйда внесла текстовые сообщения своего покойного лучшего друга Романа Мазуренко в нейронную сеть, построенную разработчиками искусственного интеллекта. Она создала робота, который имитировал способ общения человека, и вскоре Роман оказался перед ней. Но что было ей нужно? По словам самой Куйды, "это бесспорно уже будущее; Я всегда за будущее. Но действительно ли это полезно для нас? Это облегчает страдания? Или это значит просто, что мертвый человек находится в вашем шкафу? Где находится линия, которую нельзя пересекать? "

В 2016 году Стивен Хокинг сказал: "Мы находимся в опасном моменте развития человечества", и что "подъем искусственного интеллекта, вероятно, будет способствовать потере рабочих мест в средних классах, причем людям останутся творческие или соцальные профессии" (чвляеться ли искусственный интеллект угрозой для рабочих мест?).
Факт 9. Карьера в таких отраслях как право, медицина и финансы под угрозой из-за искусственного интеллекта:

Мы видели много футуристических фильмов, где роботы заняли места людей, а люди становятся безработными. Это может быть не совсем выдумкой. Автоматизация рабочих мест уже начала влиять на рабочих на заводах и вскоре, как сказал Стивен Хокинг, люди будут занимать только те рабочие места, которые могут выполнять исключительно они. Целые отрасли исчезнут! Участие человека в большинстве отраслей, за исключением тех, где требуется забота, творчество или надзор, будет сведена к нулю ( какие профессии будущего?).

Подсчитано, что 47% рабочих мест в Соединенных Штатах Америки исчезнут через автоматизацию втечение следующих 20 лет - это произойдет не только среди рабочих профессий, но и среди белых воротничков. В таких отраслях как финансы, право и медицина - это будет иметь значительное проявление.

Хокинг сказал, что автоматизация приведет к увеличению экономического неравенства в мире. "Мы находимся в опасном моменте развития человечества. Теперь у нас есть технология уничтожения планеты, на которой мы живем, но мы еще способны избежать этого", - сказал он.

Интересные факты об искусственном интеллекте были бы не полными без упоминания письма исследователей. В январе 2015 года Элон Маск, Стивен Хокинг и десятки других экспертов по искусственному интеллекту подписали открытое письмо, призывая исследователей не создавать то, что нельзя контролировать. Предполагалось, что технологическая сингулярность будет вызвана людьми до 2040 года.
Факт 10. Существует общий научный консенсус, что через несколько десятилетий или человечество достигнет бессмертия или вымрет из-за роста искусственного интеллекта:

Это открытое письмо из четырех абзацев, известное под названием "Приоритеты исследований для надежного и полезного искусственного интеллекта: открытое письмо", задает вопрос: "Как инженеры могут создавать системы искусственного интеллекта, которые являются полезными для общества, и которые являются надежными? Люди должны оставлять под своим контролем искусственный интеллект. Наши системы искусственного интеллекта должны "делать то, что мы хотим, чтобы они делали".

Письмо поддерживает гипотезу "технологической сингулярности", которая говорит, что рост искусственного супер-интеллекта резко приведет к технологическому росту и будет сильно влиять на человеческую цивилизацию. Мы стремимся к массовым изменениям в последующие десятилетия, и ни один из прогнозируемых результатов не кажется очень уж полезным.

Известный ученый д-р Ян Пирсон сказал, что к 2050 году люди достигнут бессмертия и будут иметь способность не умирать. Но из-за проекта, названныго "Humai", бессмертие может быть на шаг ближе и более достижимым до 2040 года.

Существуют планы начального восстановления мозга, с помощью технологии клонирования, и использования нанотехнологий и искусственного интеллекта для хранения данных разговорных стилей и поведенческих моделей человека.

КАКОЙ БЫЛА ЭВОЛЮЦИЯ ПРИБОРОВ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕНИ?

Банк стволовых клеток в Великобритании "StemProject" может вскоре разработать методы лечения, которые позволят людям жить до 200 лет. Многие ученые считают, что мы близки к достижению бессмертия. Но действительно ли мы должны быть бессмертными? Это действительно преимущество?

С другой стороны, Стивен Хокинг и некоторые другие ученые считают, что искусственный интеллект приведет человечество к вымиранию. Хокинг верил, что мы прошли точку невозврата, и скоро наступит день, когда машины будут доминирующими, рождая новую форму жизни, которая превзойдет жизнь человека.

Интересные факты об искусственном интеллекте - они приведут к интересному будущему для человечества?

В процессе создания искусственного интеллекта мы убегаем от наших ценностей? Интересные факты об искусственном интеллекте постепенно набирают мрачного оттенка.

Джон Хэйвенс, исполнительный директор Глобальной инициативы IEEE по этике автономных и интеллектуальных систем написал:

"Самая большая угроза, с которой сталкивается человечество от искусственного интеллекта, не является роботами-убийцами, а, скорее, нашым отсутствием желания анализировать, идентифицировать и жить по ценностям, которые мы хотим иметь сегодня в обществе".

Узнайте также об искусственном интеллекте на службе человечества- какие прорывы ожидать в 2019 году.

Источник: www.unbelievable-facts.com

# data[].attributes.attachment_link.title
ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ, О КОТОРЫХ ВЫ НЕ ЗНАЛИ

# data[].attributes.attachment_link.description
Узнайте сами интересные факты об искусственном интеллекте (тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир (топ 10).

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 14

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 14

# data[].attributes.body
14.Карьера в таких отраслях как право, медицина и финансы под угрозой из-за искусственного интеллекта:

В 2016 году Стивен Хокинг сказал: «Мы находимся в опасном моменте развития человечества», и что «подъем искусственного интеллекта, вероятно, будет способствовать потере рабочих мест в средних классах, причем людям останутся творческие или соцальные профессии” (чвляеться ли искусственный интеллект угрозой для рабочих мест?).

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Обратите внимание на самые интересные факты об искусственном интеллекте (преимущественно тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир. Представляем вам статью, которая рассматривает основные страхи человека об искусственном интеллекте. А что думаете вы об этой проблеме?
Элон Маск, выступая на симпозиуме AeroAstro Centreal MIT, сказал то, что является горькой правдой, с которой нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. А именно: "С помощью искусственного интеллекта мы вызываем демона". Это правда. Следя за темпами прогресса искусственного интеллекта ( что такое искусственный интеллект) и в звязи с отсутствием регуляторного надзора за его развитием, можно прийти к мысли, что мы добровольно движемся к хаосу. Эти тревожные факты об искусственном интеллекте заставят вас задуматься, будем ли, в нашем процессе создания умного искусственного интеллекта, мы сами разумными?

Интересные факты об искусственном интеллекте

Факт 1. Работы могут прогнозировать будующее. Это сделает их очень мощными и умнее людей и грозит цивилизации:
Когда суперкомпьютер Nautilus исследовал миллионы новостей о Усама бен Ладене, он смог предсказать расположение террориста с точностью до 200 километров. Система искусственного интеллекта под названием "MogIA" правильно прогнозировала результаты последних трех выборов США и предсказала победу Дональда Трампа.

Способность прогнозировать будущее является одной из крупнейших супервозможностей, которую может иметь в нашем воображении человек, или в данном случае робот. Искусственный интеллект спрогнозировал несколько важных событий: таких как революции в Тунисе, Египте и Ливии, включая свержение президента Египта. Когда суперкомпьютер SGI Altix под названием "Nautilus" анализировал миллионы статей об Усаме бен Ладене с января 1979 по апрель 2011 года, он точно предсказал расположения террориста в Северном Пакистане с радиусом 200 километров. Городом его поимки стал Абботтабаде. В то время большинством считалось, что Бен Ладен находится в Афганистане.

Другая система искусственного интеллекта, MogIA, использовала 20 000 000 данных из различных онлайн-платформ, таких как YouTube, Twitter и Facebook. Она правильно предсказала последние четыре американские президентские выборы, включая победителей демократических и республиканских праймериз.

Факт 2. Люди изобрели системы искусственного интеллекта, которые могут делать все лучше людей, а также полностью заменить людей:
Ученые в Оксфорде изобрели систему искусственного интеллекта, которая может читать по губам лучше, чем люди. Искуственный интеллект может побеждать людей в стратегических играх, читать лучше, лучше анализировать, разрабатывать лучшие юридические контракты и даже писать лучшие песни.
Искусственный интеллект, который называется, "Watch, Attend and Spell", может читать по губам четко и даже сказать разницу между словами, которые требуют похожих движений губ, как "мат" и "бат". Он был обучен на основе тысячи часов съемок новостей BBC и изучил более 118,000 предложений и добавил в свой словарь больше 175 000 слов. Он также может предсказать, что люди скажут дальше. Способов использования этой машины предостаточно, и она, несомненно, выведет людей из этого бизнеса в ближайшем будущем.

С 1997 года компьютер Deep Blue побеждает людей в шахматах. Система DeepMind, разработанная Google, побеждает даже лучших игроков стратегических игр. Существует искусственный интеллект Alibaba, который может читать гораздо лучше чем люди. Другая программа искусственного интеллекта под названием "Flow Machines" создала удивительный музыкальный альбом "Europop" в сотрудничестве с французским автором Benoît Carré. Когда речь идет о правовом поле, системы искусственного интеллекта имеют лучшие результаты при составлении юридических контрактов по сравнению с работой двадцати опытных адвокатов, а также рещают юридические вопросы с большей точностью за людей.

Факт 3. Искусственный интеллект может сам усовершенствовать себя до бесконечности. Супер-интеллектуальная машина может спроектировать современную машину и переписать свое программное обеспечение, чтобы стать еще более умной, и продолжать повторять такой же процесс до бесконечности.
Facebook разработал чат-ботов для ведения переговоров между собой. Вскоре чат-боты изобрели свой собственный способ общения.
Представьте себе бесконечный цикл изобретений. Вот на что способен искусственный интеллект. Известный как "взрыв разума" - это возможный результат действий человечества по развитию искусственного интеллекта. Это повторное самосовершенствование искусственного интеллекта приведет к созданию искусственного суперинтеллекта, который будет вне нашего контроля. Британский математик и криптолог, IJ Good предположил эту гипотезу в 1965 году.

Интересное событие состоялось в лаборатории Facebook. Исследователи Facebook использовали технику машинного обучения для создания чат-ботов в 2017 году. Однако боты создали свой собственный язык переговоров, и исследователи должны были остановить программу, чтобы избежать выхода ее из-под контроля. Это рассматривалось как предупреждение о том, что искусственный интеллект способен получить полную автономию.

Факт 4. Роботы получат гражданство. Это делает угрозу роботов гораздо более реальной:
В 2017 году София, робот, получила права и гражданство Саудовской Аравии. Это позволит Софии жить среди людей и узнать больше о них? (на самом деле - нет, узнайте почему робот София не является искусственным интеллектом)
Одни из самых важных вещей, которые необходимо выполнить искуственному интеллекту - сбор и анализ данных. Что б сделать угрозу искусственного интеллекта для людей будет реальной, он должен будет собрать больше данных о людях, живя среди нас. И это выглядит возможным благодаря Софии, социальном, гуманоидном роботе, построенном по образцу Одри Хепберн, которая, к тому же, является уже гражданином Саудовской Аравии. Также она является первым нелюдем, которая награждена Организацией Объединенных Наций.

София была активирована 14 февраля 2016 года. Ее создатель Дэвид Хэнсон заявил в 2017 году, что София будет выступать за права человека в Саудовской Аравии. Ей визу также предоставил Азербайджан, когда она хотела посетить Всемирный конгресс в Баку. Робот вызвал много споров в научном сообществе из-за способности подражать человеческие действия и мимику. София использует обработку визуальных данных и распознавание лиц и может вести простые разговоры на заранее определенные темы.
Секретарь Джозефа Вайзенбаума, основателя критики искусственного интеллекта, завела эмоциональную связь с чат-ботом под названием "ELIZA", которую сам Вейзенбаум запрограмировал. Некоторые солдаты слишком привязываются к своим роботам по утилизации бомб и начинают относиться к ним так, будто они имеют дело с личностью.
Факт 5. Люди могут чувствовать себя эмоционально связанными с машинами, что значительно уменьшает их взаимодействие с другими людьми:

В 1966 году компьютерный ученый Джозеф Вайзенбаум опубликовал простую компьютерную программу под названием "ELIZA". Она выполняла обработку естественного языка и была способна вести разговор с людьми. Несмотря на то, что программа не является ничем иным, как моделированием, и ее пользователи не общаются с реальным человеком, Вейзенбаум обнаружил, что люди раскрывают роботу личные вещи. Однажды его секретарь, которая была слишком привязана к чат-боту, попросила Вейзенбаума покинуть комнату, пока она использовала программное обеспечение. В связи с этим Вайзенбаум стал критиком искусственного интеллекта и утверждал, что он будет мешать социальному прогрессу.

Солдаты, которые используют роботов по уничтожению бомб, настолько привязаны к ним, что они организовуют похороны роботов "когда те умирают" и переживают чуство потери. В исследовании, проведенном исследовательницей Джули Карпентер, она обнаружила, что солдаты оплакивали роботов и относились к ним как к людям. Многие солдаты даже назвали их именами своих близких или знаменитостей. Эта эмоциональная привьязка людей к машинами может оказаться вредной для психического здоровья людей.

Это может представлять угрозу для ЛГБТ-сообщества и породить неправильные программы, которые могут привести к злоупотреблению, преследованию и иметь психологические последствия для людей, которые скрывают свою ориентацию.
Факт 6. Искусственный интеллект может спрогнозировать, является ли человек геем на основе фотографий его лица:

Используя только фотографию, алгоритм предсказывал, был ли человек на сайте знакомств гомосексуалом или нет - с точностью до 81% для мужчин и 74% для женщин. Когда алгоритм был уже использован на пяти фотографиях лица, точность увеличилась до 91% для мужчин и 83% для женщин. Это исследование, проведенное Стэнфордским университетом, поставило несколько этических и научных вопросов.

По состоянию на 2017 год в мире было 72 страны, где гомосексуализм был преступлением, согласно докладу Международной ассоциации лесбиянок, геев, бисексуалов, транс- и интерсексуалов (ILGA). Использование этого алгоритма может быть предназначено для целенаправленного преследования геев, вторгаясь в их приватность. Оно может вызвать проблемы психического здоровья у людей, скрывают ориентацию, которым трудно переносить насмешки, возникающих при публичном признании ориентации. В восьми странах мира гомосексуализм карается смертью. Использование алгоритма в таких странах может непосредственно привести к потери жизни.
Исследователи искусственного интеллекта подготовили программу и научили ее решать кого именно автомобиль должен выбрать убить в случаи чрезвычайной ситуации.
Факт 7. Искусственный интеллект беспилотного автомобиля может быть запрограммирован на убийство человека:

В 2016 году исследователи MIT создали веб-сайт под названием "Моральная машина", где посетители имели право голосовать о том, кого должен убивать автономный автомобиль, когда потеря жизни была б неизбежной. Голоса отдали 1,3 миллиона человек. Был создан искусственный интеллект, который бы оценил, кого должен убивать автомобиль, что самостоятельно движется, если возникнет чрезвычайная ситуация. Таким образом в беспилотном автомобиле должен быть искусственный интеллект, который мог бы решать каких людей убить, в случае когда смерть неизбежна путем принятия этических решений.
Бот "Искусственный интеллект" Google говорит, что целью жизни является "жить вечно". Разработчик программного обеспечения собрал более 8000 строк текста от друзей и семей недавно умершего человека и использовал его для создания имитационного искусственного интеллекта.
Факт 8. Искусственный интеллект может отвлечь людей от реальности и ухудшить осознание смерти

Смерть - это естественное состояние, и человек должен отпустить умершего. Но искусственный интеллект предлагает человеку третий вариант - и не очень здоровый - создание имитации человека. Это делает человека менее способным осознать факт смерти, и заводит в виртуальный лес подальше от реальности.

Евгения Куйда внесла текстовые сообщения своего покойного лучшего друга Романа Мазуренко в нейронную сеть, построенную разработчиками искусственного интеллекта. Она создала робота, который имитировал способ общения человека, и вскоре Роман оказался перед ней. Но что было ей нужно? По словам самой Куйды, "это бесспорно уже будущее; Я всегда за будущее. Но действительно ли это полезно для нас? Это облегчает страдания? Или это значит просто, что мертвый человек находится в вашем шкафу? Где находится линия, которую нельзя пересекать? "

В 2016 году Стивен Хокинг сказал: "Мы находимся в опасном моменте развития человечества", и что "подъем искусственного интеллекта, вероятно, будет способствовать потере рабочих мест в средних классах, причем людям останутся творческие или соцальные профессии" (чвляеться ли искусственный интеллект угрозой для рабочих мест?).
Факт 9. Карьера в таких отраслях как право, медицина и финансы под угрозой из-за искусственного интеллекта:

Мы видели много футуристических фильмов, где роботы заняли места людей, а люди становятся безработными. Это может быть не совсем выдумкой. Автоматизация рабочих мест уже начала влиять на рабочих на заводах и вскоре, как сказал Стивен Хокинг, люди будут занимать только те рабочие места, которые могут выполнять исключительно они. Целые отрасли исчезнут! Участие человека в большинстве отраслей, за исключением тех, где требуется забота, творчество или надзор, будет сведена к нулю ( какие профессии будущего?).

Подсчитано, что 47% рабочих мест в Соединенных Штатах Америки исчезнут через автоматизацию втечение следующих 20 лет - это произойдет не только среди рабочих профессий, но и среди белых воротничков. В таких отраслях как финансы, право и медицина - это будет иметь значительное проявление.

Хокинг сказал, что автоматизация приведет к увеличению экономического неравенства в мире. "Мы находимся в опасном моменте развития человечества. Теперь у нас есть технология уничтожения планеты, на которой мы живем, но мы еще способны избежать этого", - сказал он.

Интересные факты об искусственном интеллекте были бы не полными без упоминания письма исследователей. В январе 2015 года Элон Маск, Стивен Хокинг и десятки других экспертов по искусственному интеллекту подписали открытое письмо, призывая исследователей не создавать то, что нельзя контролировать. Предполагалось, что технологическая сингулярность будет вызвана людьми до 2040 года.
Факт 10. Существует общий научный консенсус, что через несколько десятилетий или человечество достигнет бессмертия или вымрет из-за роста искусственного интеллекта:

Это открытое письмо из четырех абзацев, известное под названием "Приоритеты исследований для надежного и полезного искусственного интеллекта: открытое письмо", задает вопрос: "Как инженеры могут создавать системы искусственного интеллекта, которые являются полезными для общества, и которые являются надежными? Люди должны оставлять под своим контролем искусственный интеллект. Наши системы искусственного интеллекта должны "делать то, что мы хотим, чтобы они делали".

Письмо поддерживает гипотезу "технологической сингулярности", которая говорит, что рост искусственного супер-интеллекта резко приведет к технологическому росту и будет сильно влиять на человеческую цивилизацию. Мы стремимся к массовым изменениям в последующие десятилетия, и ни один из прогнозируемых результатов не кажется очень уж полезным.

Известный ученый д-р Ян Пирсон сказал, что к 2050 году люди достигнут бессмертия и будут иметь способность не умирать. Но из-за проекта, названныго "Humai", бессмертие может быть на шаг ближе и более достижимым до 2040 года.

Существуют планы начального восстановления мозга, с помощью технологии клонирования, и использования нанотехнологий и искусственного интеллекта для хранения данных разговорных стилей и поведенческих моделей человека.

КАКОЙ БЫЛА ЭВОЛЮЦИЯ ПРИБОРОВ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕНИ?

Банк стволовых клеток в Великобритании "StemProject" может вскоре разработать методы лечения, которые позволят людям жить до 200 лет. Многие ученые считают, что мы близки к достижению бессмертия. Но действительно ли мы должны быть бессмертными? Это действительно преимущество?

С другой стороны, Стивен Хокинг и некоторые другие ученые считают, что искусственный интеллект приведет человечество к вымиранию. Хокинг верил, что мы прошли точку невозврата, и скоро наступит день, когда машины будут доминирующими, рождая новую форму жизни, которая превзойдет жизнь человека.

Интересные факты об искусственном интеллекте - они приведут к интересному будущему для человечества?

В процессе создания искусственного интеллекта мы убегаем от наших ценностей? Интересные факты об искусственном интеллекте постепенно набирают мрачного оттенка.

Джон Хэйвенс, исполнительный директор Глобальной инициативы IEEE по этике автономных и интеллектуальных систем написал:

"Самая большая угроза, с которой сталкивается человечество от искусственного интеллекта, не является роботами-убийцами, а, скорее, нашым отсутствием желания анализировать, идентифицировать и жить по ценностям, которые мы хотим иметь сегодня в обществе".

Узнайте также об искусственном интеллекте на службе человечества- какие прорывы ожидать в 2019 году.

Источник: www.unbelievable-facts.com

# data[].attributes.attachment_link.title
ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ, О КОТОРЫХ ВЫ НЕ ЗНАЛИ

# data[].attributes.attachment_link.description
Узнайте сами интересные факты об искусственном интеллекте (тревожные), которые вы должны знать, чтобы лучше понимать - куда движется сегодняшний мир (топ 10).

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект ФАКТ 15

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект ФАКТ 15

# data[].attributes.body
15. Машинное обучение, основанное на принципе машинного обучения, является одной из основных технологий ИИ. Такие программы постоянно учатся на наших действиях, ошибках и успехах.

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
1. Айзек Азимов впервые упомянул "Три закона робототехники" (1942)

Рассказ Азимова "Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста «трёх законов робототехники»:

1.  Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2.  Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3.  Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе «Хоровод» робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
2. Алан Тьюринг предложил свою «Игру в имитацию» (1950)

Предлагаю рассмотреть вопрос «Могут ли машины думать?» Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую «Игру в имитацию» [её позже назовут "Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается – с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
3.Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин «искусственный интеллект», объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Базовый компонент нейросети называется "перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и «голосовать» (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все «голоса» и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал «перцептронный алгоритм», управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты – по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта – один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года – прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая «зима» ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ 

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ 

# data[].attributes.body
6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов "экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин «искусственный интеллект» в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС – «информатика», «машинное обучение» и «аналитика». Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ 

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ 

# data[].attributes.body
7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал «метод грубой силы», или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных – лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище «крёстный отец глубокого обучения». Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...

# data[].attributes.headline
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.subject
ВЕХИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ

# data[].attributes.body
10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google – как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ – японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века – и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

Рассказ Азимова " Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста "трёх законов робототехники":

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе "Хоровод" робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.
2. Алан Тьюринг предложил свою "Игру в имитацию" (1950)

Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос "Могут ли машины думать?" Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую "Игру в имитацию" [её позже назовут " Тестом Тьюринга" / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается - с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин "искусственный интеллект", объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)

Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется " перцептроном" [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и "голосовать" (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все "голоса" и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал "перцептронный алгоритм", управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты - по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта - один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года - прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая "зима" ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов " экспертных систем", хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин "искусственный интеллект" в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС - "информатика", "машинное обучение" и "аналитика". Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)

IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал "метод грубой силы", или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных - лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)

Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище "крёстный отец глубокого обучения". Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google - как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ - японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века - и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

# data[].attributes.attachment_link.description
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается. Искусственный интеллект пока ещё очень...