В июле 2012 года американский футуролог
и изобретатель Рэймонд
Курцвейл встретился с генеральным директором корпорации «Гугл» Ларри Пейджем. Предметом обсуждения стал
черновик новой книги «Как создать мышление» (How to Create a Mind).
Фанат искусственного
интеллекта мечтает о собственной фирме. Он жаждет построить по-настоящему
высокоинтеллектуальный компьютер. Должна такая машина быть в состоянии делать
целый ряд операций: понимать человеческий язык, делать собственные выводы и принимать
«осознанные» решения. Чтобы мечта стала реальностью, ученому понадобились вычислительные
мощности и данных в масштабе Google.
Эта знаковая встреча круто изменила
жизнь изобретателя. Теперь он влился в команду, перестав быть волком-одиночкой.
Г-н Пейдж, соглашаясь на сотрудничество, намекнул, что маленькой компании не по
зубам такой проект. В январе 2013 года Рэй Курцвейл стал техническим директором
корпорации Google. «Это кульминация
моего полувекового интереса к ИИ», — заметил изобретатель.
Привлекла его не только
вычислительная мощность, но и прогресс команды Google на ниве называемого глубокого
обучения (deep learning). Алгоритмы глубокого обучения стремятся создать
всестороннюю имитацию работы нейронов в новой коре головного мозга. Именно в
ней и происходит около 80% мыслительных процессов. Программное обеспечение в
результате буквально проходит полноценный процесс обучения путем распознавания
звуков человеческой речи, картинок, видео информации и иных форм передачи
данных, свойственных человеку и высшим животным.
Идея имитации деятельности
новой коры не нова, ей уже несколько десятилетий. История разработок в этом
направлении крута, как американские горки. Всякое бывало: грандиозные прорывы, жестокие
разочарования, изматывающее топтание на месте. И тем не менее, все постепенно
совершенствуется: мощность компьютеров, математические формулы, сама
техническая база. Современный уровень развития техники и технологии позволяет
смоделировать полноценную работу уже ощутимо большого числа слоев нейронов. Исследования
не стоят на месте.
В июне 2012 система глубокого
обучения Google ввела исследователей в ступор: из 10 млн. кадров YouTube-видео
она эффективнее распознавала кошек и прочие объекты,
а не более родственное себе ПО. Эта технология позволила ввести ощутимые
коррективы в приложение по распознаванию речи для мобильных телефонов. В
октябре главный директор по исследованиям Microsoft
Рик Рашид поразил слушателей. На лекциях в
Китае он показал слушателям программное обеспечение, которое шутя перевело речь
в текст на английском языке с похвальной погрешностью всего в 7%. После чего
обратно возвращалось в речь на китайском языке, синтезировало голос лектора, не
отличимый от оригинала. При этом, он не изучал язык путунхуа. В то же время трое
аспирантов и двое профессоров, призвав на помощь систему глубокого обучения сумели утереть всем
номс на конкурсе фармацевтической компании Merck. Он был связан с проблемой
идентификации молекул с целью создание новых лекарственных препаратов. В марте 2013 Google купил стартап, основанный Джефри
Хинтоном из Университета Торонто (Канада), который также входил в группу
победителей этого конкурса.
Сомнения были окончательно
развеяны: машины смогли стать умными и покинуть зачаточное состояние, выйти из которого
помогли научно-фантастические произведения. Изменения начались, их уже не
остановить: уже стартовали метаморфозы в области транспорта, вычислительных
систем, медицины, связи и других отраслей человеческой деятельности. Компьютер
под знакомым многим по фильмам и книгам названием
Watson корпорации IBM, победивший в телевикторине
Jeopardy! (прообраз российской «Своей игры»), учится помогать медикам ставить
точные и правильные диагнозы. Голосовой поиск Windows Phone и Bing уже вовсю оперируют алгоритмами глубокого
обучения.
Комментариев нет :
Отправить комментарий
Нам важно знать ваше мнение, поэтому пишите, что думаете, но придерживаясь правил и норм литературного русского языка.