Архитекторы интеллекта - Мартин Форд

Кроме роботов-убийц и политической рекламы, существует, к примеру, проблема системной предвзятости в данных, ведущая к усилению дискриминации. Правительство и бизнес могут повлиять на это. Поэтому вместо обсуждения рисков, которые могут появиться в долгосрочной перспективе, нужно уделять внимание актуальным угрозам.

М. Ф.: А что вы думаете о работе в этой сфере, которую проводит Китай и другие страны? Например, вы упоминали об ограничениях на автономное оружие, но проблема в том, что некоторые страны могут игнорировать соглашение. Есть ли в данном случае повод для беспокойства?

И. Б.: Как ученый я не считаю это проблемой. Чем больше исследователей во всем мире работает над какой-то темой, тем лучше. Если Китай много инвестирует в исследования в сфере ИИ, это прекрасно; в конце концов, пользоваться результатами мы будем вместе. Хотя меня и пугают мысли о том, что китайское правительство может использовать технологию в военных целях. Системы, умеющие распознавать лица и следить за людьми, позволяют за считаные годы построить общество «Большого Брата». Технически это вполне осуществимо и представляет большую опасность для демократии. Это то, о чем мы должны беспокоиться. Подобное возможно при автократии.

Что же касается гонки вооружений, не нужно смешивать роботов-убийц и применение ИИ в военных целях. Я не считаю, что следует полностью запретить ИИ в армии. Если ИИ будет использован для создания оружия, уничтожающего роботов-убийц, это хорошо. Аморально создание таких роботов, а не применение ИИ военными. Ведь работать можно и над оборонительным оружием.

М. Ф.: То есть вы считаете, что нужен свод правил работы над автономным оружием?

И. Б.: Свод правил требуется везде. По крайней мере, в областях, где применение ИИ будет влиять на общество. Нужно разработать правильные социальные механизмы, которые смогут гарантировать, что ИИ не будет использован во вред.

М. Ф.: И вы думаете, правительство в состоянии заняться этим вопросом?

И. Б.: Доверять решение этого вопроса компаниям точно не следует, потому что их в основном заботит увеличение прибыли. Конечно, они будут пытаться сохранить популярность у пользователей и клиентов, но их действия не совсем прозрачны.

Я думаю, что основную роль тут должно сыграть правительство, точнее даже международное сообщество.

М. Ф.: Считаете ли вы, что выгоды от ИИ в целом перевешивают связанные с ним риски?

И. Б.: Выгоды смогут перевесить риски, если мы будем действовать мудро. Именно поэтому так важно принимать правильные решения. И не хочется, закрыв глаза, мчаться вперед; нужно видеть все подстерегающие нас опасности.

М. Ф.: Где, по вашему мнению, все это должно обсуждаться? В аналитических центрах и университетах? Или требуется политическая дискуссия как на национальном, так и на международном уровне?

И. Б.: Нужна именно политическая дискуссия. В частности, на встрече Большой семерки, куда меня пригласили, был поставлен вопрос: «Какой путь развития ИИ может оказать положительное влияние на экономику и позволит сохранить доверие людей? » Потому что общество обеспокоено. И устранить это беспокойство поможет только открытая дискуссия, в которой смогут участвовать все желающие. Потому что ИИ и связанные с ним проблемы должны быть понятны любому человеку.

Стюарт Рассел

“Как только сильный ИИ «выйдет из детского сада», он превзойдет людей во всех возможных областях и будет обладать куда большей базой знаний, чем любой человек".

Профессор электротехники и computer science. директор Center for Intelligent Systems при Калифорнийском университете в Беркли

Стюарт Рассел известен как один из ведущих разработчиков ИИ. Является соавтором учебника по ИИ «Искусственный интеллект. Современный подход» [9 - Рассел С. , Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. / Пер. с англ. К. Птицына. – М. ; СПб. : Диалектика, 2019. – 1407 c. : ил. ], который в настоящее время используется более чем в 1300 колледжах и университетах в 118 странах. Получил степень бакалавра физики в Уодхэм-колледже Оксфордского университета и докторскую степень в области computer science в Стэнфорде. Занимался исследованиями на различные темы, связанные с ИИ, такие как машинное обучение, представление знаний и компьютерное зрение. Имеет многочисленные награды, в том числе Международной объединенной конференции по ИИ (IJCAI). Является членом Американской ассоциации содействия развитию науки, Ассоциации по продвижению ИИ (AAAI) и Ассоциации вычислительной техники (ACM).

Мартин Форд: Вы написали учебник по ИИ, поэтому мне было бы интересно услышать, как вы определяете некоторые ключевые термины. Что входит в понятие ИИ? Какие проблемы информатики относятся к нему? Как ИИ связан с машинным обучением?

Стюарт Рассел: Я дам вам, скажем так, стандартное определение, которое приведено в нашей книге и в настоящее время общепризнано: «сущность разумна настолько, насколько правильно она поступает». Это означает, что ее действия должны приводить к поставленным целям. Определение относится как к людям, так и к машинам. Если разложить идею правильного поведения на составляющие и исследовать, окажется, что система ИИ должна уметь постигать, видеть, распознавать речь и действовать.

Еще требуется умение видеть суть вещей. Невозможно успешно функционировать в мире, о котором вам ничего не известно. Понять, каким образом мы осознаем различные вещи, помогает такое научное направление, как представление знаний. В его рамках изучаются способы внутреннего хранения данных, с последующей их обработкой алгоритмами формирования рассуждений, такими как алгоритмы автоматического логического вывода и вероятностного вывода.

Машинное обучение всегда было частью науки об ИИ. По сути, это развитие корректного поведения на базе предшествующего опыта.

М. Ф.: Еще дайте, пожалуйста, определения нейронным сетям и глубокому обучению.

С. Р.: Одна из стандартных методик машинного обучения – это обучение с учителем. Системе ИИ дается набор примеров какого-то понятия, снабженных описаниями и метками. Представьте фотографию с подписью, которая указывает, что это изображение лодки, далматинца или чашки с вишнями. Цель обучения состоит в поиске параметра или гипотезы, которые позволят классифицировать изображения в целом. Так мы пытаемся научить ИИ предсказывать, как могут выглядеть другие изображения тех же объектов.

Гипотезу или параметр можно представить в виде нейронной сети – схемы, состоящей из набора слоев. Входом в нее могут быть значения пикселов на фотографиях далматинцев. В процессе их распространения по схеме на каждом уровне вычисляются новые значения. На выходе из нейронной сети мы получаем распознавание объекта. И мы надеемся, что если подать на вход изображение далматинца, то после прохождения значений всех пикселов через все слои нейронной сети индикатор далматинца будет иметь высокое значение, а индикатор чашки с вишнями низкое. В этом случае можно сказать, что нейронная сеть правильно распознала объект.