четверг, 9 мая 2013 г.

Когда компьютер отругает жену за неаккуратное обращение с ним. Часть 1.


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 IBMпобедивший 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.