Искусственный интеллект – это не панацея. Отношение к его феномену двоякое по всему миру. Многие возлагают большие надежды на его способности и строят утопические картины будущего с его активным участием на грани фантастики. А кто-то опасается, что за ИИ стоит глобальная угроза множеству сфер общества и человечеству в целом. Но на самом деле, хотя потенциал развития ИИ впечатляет, он все еще находится на очень примитивной стадии своего развития, и во многом это наша «заслуга».
Сейчас инженеры пытаются научить ИИ самостоятельно изучать этот мир. Мы буквально воспитываем нашего «младшего брата», совершенствуя его архитектуру и код. Приведем примеры современных достижений из мира когнитивных технологий:
• GANimation - искусственный интеллект, который анимирует изображения людей, подражая мимике, принадлежащей ее реальному обладателю. ИИ составляет сценарии лицевых движений и использует двигательные единицы (простейшие сокращения лицевых мышц). С помощью этой технологии можно подменить лицо. Технологию использовали в таких кинопроектах, как Игра престолов, Пираты Карибского моря, Аватар и других.
• Deep voice conversation – это инструмент, позволяющий имитировать тембр голоса любого человека, сохраняя при этом его речевые особенности. Вместе с упомянутой выше технологией они могут совершить невероятное – «заставить» изображение реального человека произнести на экране то, чего он в действительности никогда не произносил. Программа синтезирует записи или использует живой звук, чтобы генерировать максимально правдоподобный контент.
• Face Recognition – технология распознавания лица на основе компьютерного зрения и теории нечетких множеств, умеющая «читать» настроение человека и моделировать геометрию его лица. Сейчас ИИ узнает знаменитость на фото, проводит аутентификацию пользователя, ведет пропускной учет, кредитный и социальный рейтинг (в Китае), выстраивает систему клиентской лояльности, подсказывает маркетологам, что нравится, а что не нравится их целевой аудитории. Технологию эффективно дополняет облачное видеонаблюдение. Ведь для генерирования такого массива данных необходимы ёмкие и масштабируемые решения по хранению информации.
• TensorFlow – это открытая программная библиотека для работы с нейронными сетями глубокого обучения от команды Google Brain. Библиотека была создана для решения различных задач и поиска правильных решений при помощи огромной нейронной сети. Изначально она предназначалась для внутреннего пользования и разработки собственных продуктов Google, затем система была переведена в свободный доступ.
• Magenta – еще одна креативная (в прямом смысле этого слова) технология от Google, способная создавать нечто большее, чем то, что умеют существующие технологии. Magenta максимально приближена к порогу оригинальности творческого восприятия. Она умеет генерировать музыку и произведения изобразительного искусства, основываясь на собственной классификации уже существующих произведений - если коротко, то речь о генеративном дизайне с помощью ИИ.
Такую же технологию использует Microsoft, интегрируя машинное обучение с 3D-принтером, который в мельчайших деталях смог воссоздать стиль знаменитого Рембрандта в картине, изображающей «усредненного» персонажа из нескольких сотен картин художника. Многие эксперты говорят, что программа, которая просто смешивает случайным образом уже существующие элементы, не может называться креативной.
Искусственный интеллект работает посредством повторного использования данных, полученных от человека и его продуктов. То есть, творчество все равно исходит от человека, и проблема заключается в том, что человек становится анонимным. Мы удалили самих себя из «уравнения».Джарон Ланье,
Представитель киберэлиты Кремниевой долины.
• Unity Machine Learning Agents – песочница для ИИ, а точнее ситуационный симулятор или гибридная среда для самообучения ИИ. Платформа бесконечно полезна для разработчиков и ученых. Агенты машинного обучения помогают тестировать новые алгоритмы для проектировочных и игровых целей. Эта программа уже научила ИИ имитировать морские волны, стабилизировать движение спутников, проектировать маршруты ракет, водить машину, готовить завтрак и многое-многое другое.
• Kinect for Windows видит людей насквозь – позволяет распознавать опорный скелет человека и измерять пульс на расстоянии, строить модель напряжения мышц и психологического состояния человека. Система умеет определять пол, возраст, настроение. Можно установить Kinect на облачное видеонаблюдение в торговом помещении и попросить систему проанализировать целевую аудиторию: как люди реагируют на рекламу, на товары, на определенные элементы интерьера. А на основе полученных данных можно делать очень полезные практические выводы. Фидбек от системы пригодится для планирования маркетинговых проектов. Видеонаблюдение становится умным, однако в таком использовании технология может получить сопротивление со стороны «изучаемых объектов» в аспекте использования их персональных данных.
• Умные контракты (основанные на алгоритмах) могут использоваться для автоматического выполнения сделок без участия посредников. А это основной момент в работе технологии блокчейн (отсутствие единого центра управления сделками). Для этого существуют интеллектуальные программные агенты. Агенты могут обмениваться данными автономно, самостоятельно инициировать исполнение контрактов и даже поощрять друг друга за свои услуги. По сути смарт контракты в блокчейне – это компьютерный алгоритм, код, который «ведет операцию». Стоит ли говорить о формировании универсальных характеристик подобных договоров? Подобный принцип повышает безопасность операций и, прежде всего, финансовых. Технология блокчейн расширяет зоны своего участия и постепенно переходит из мира криптофинансов в страхование, космическую сферу и социальные медиа.
• Дочерняя компания Google, DeepMind, создала алгоритмы управления системой на основе анализа 120 различных параметров пятилетней работы дата-центра. Умный дата-центр собирает «конъюнктурную» статистику по работе механизмов, скорости вентиляторов, насосов, контроля температуры, потребления энергии, активности чиллеров, кондиционеров и т.п. DeepMind успешно справляется даже с предсказанием времени максимальной нагрузки на серверное оборудование. И это только начало! Созданные алгоритмы самообучаемы и могут работать даже в непредсказуемых условиях. ИИ сэкономил миллионы долларов компании за год только за счет оптимизации использования электроэнергии на 40%. Сейчас ЦОД пытается убедить руководство Google установить дополнительные сенсоры, которые будут собирать информацию для обучения системы.
• ИИ работает и в торговле, в частности, с покупателями. Программы напоминают о забытых товарах на выходе из магазина, анализируют маршруты, принимают решения о закупках, усредняют отзывы покупателей, выдавая сгенерированный среднестатистический отзыв (отлично дополняют омниканальные продажи), предлагают кастомизированные скидки, анализируют цены (в том числе конкурентные) и предлагают свои варианты ценообразования, а также уже на хорошем уровне справляются с закупочной деятельностью.
• ИИ пока не умеет лечить людей и не скоро этому научится…
Одним из главных катализаторов спроса на ИИ в медицине является кадровое голодание в медицинской сфере и непропорциональное развитие квалификации врачей относительно роста количества заболеваний и аномалий человеческого организма, что уж говорить о демографическом всплеске. ИИ в медицине может аппроксимировать весь накопленный медицинский опыт и обеспечивать преемственность лечения высокого качества и точности. Более того, алгоритмы научились изобретать лекарства! Здесь уже не та ситуация, что была с креативным ИИ, - это действительно неоспоримо полезная функция, в которой «способности» технологий качественно меняют жизнь людей. Область телемедицины в данный момент является одной из самых приоритетных как на государственном уровне, так и в вопросе добровольного инвестирования. В купе с интернетом вещей, датчиками различного функционала для мониторинга состояния организма пациентов, ИИ готов помочь эволюционировать медицинской отрасли сразу на несколько поколений вперед.
«Умные» технологии умеют определять заболевания и предлагать методы лечения на базе накопленного людьми медицинского опыта. Нейросети научились определять рак и делать это лучше врачей-радиологов. Однако лечение людей ИИ мы еще не скоро доверим. Вы могли бы возразить, сказав, что роботы уже умеют делать операции на живых людях.
Да, когнитивная хирургическая робототехника позволяет сократить продолжительность и повысить качество операции благодаря точному использованию инструментов. Но такие решения позволяют лишь более эффективно выполнять ряд сложных манипуляций, давая врачу возможность управлять роботизированным инструментом с консоли. Один такой робот-хирург получил имя «Да Винчи».
• Голосовые ассистенты – Алиса, Siri и Alexa – распознают речь, определяют смысл сказанного в контексте, синтезируют голос для ответа, обрабатывают неполные фразы, а также дают различные ответы на один вопрос. Да что там, они уже довольно неплохие собеседники, а иногда даже компаньоны. Их дальнейшее развитие облегчит взаимодействие людей с компьютерами во всех сферах. Уже существуют гарнитура-полиглот и смарт-наушники с голосовым ассистентом – отличное применение искусственного интеллекта в пользовательском интерфейсе! К слову, голосом для яндексовской Алисы стал тембр актрисы Татьяны Шитовой, которая в российском прокате озвучивала операционную систему «Саманта» фильма «Она».
Когнитивные технологии все больше окружают нас в повседневной жизни, проникают в различные сферы и отрасли – от ЖКХ до криминалистики, судебной практики и кинематографа. Его способности уже готовятся использовать в бизнесе – как в узких направлениях, так и в кросс-индустриальных. Сейчас использование когнитивных технологий является частью официально утвержденного национального проекта «Цифровая экономика». Государство уверено, что ИИ поможет снизить нагрузку на многие отрасли, взяв на себя многочисленные рутинные процессы. И это только первая ступень глобальной автоматизации, которую ждут большинство сфер, страдающих от «захламленности» бизнес-процессов, рутины и сильной бюрократизации.
