ТВ-Чиркей

Українське Новинне Інформаційне Агентство



Людей замінить імітація?

.

На початку травня студенти факультету комп’ютерних наук з Технологічного університету штату Джорджія раптово виявили, що їх асистент кафедри Джил Уотсон … комп’ютерна програма.

Майбутні фахівці з штучного інтелекту місяцями спілкувалися з нею по електронній пошті, обговорювали свої проекти, консультувалися з різних питань і нічого не підозрювали.

Виявилося, що в основі “Джил” самонавчальний чат-бот, тобто програма-імітатор спілкування в інтернеті. Її готували на роль асистента, змусивши вивчити 40 тисяч повідомлень університетського форуму.

Людство давно задавалося питанням, як впізнати штучний інтелект, коли він нарешті з’явиться. В середині минулого століття зійшлися на випробуванні, запропонованому математиком Аланом Тьюрингом. Експерти повинні задавати людям і комп’ютерним програмам будь-які питання і намагатися на підставі відповідей зрозуміти, з людиною вони спілкуються чи ні. Якщо більшість перевіряючих заплутається і прийме програму за людину, то ось він, штучний інтелект. “Джил” тест явно пройшла.

НІЩО ЛЮДСЬКЕ

А двома місяцями раніше, поки європейці обговорювали кризу з мігрантами, а росіяни спостерігали за відведенням військ
з Сирії, в Південній Кореї відбулася подія, завдяки якому нинішній рік напевно увійде в майбутні підручники історії. Програма AlphaGo обіграла чемпіона світу з старокитайської грі го Седоля Лі. Здавалося б, чого тут дивного? В шахи-то комп’ютери давно перемагають гросмейстерів. Але шахові ходи піддаються прорахунку методом перебору, а в го таку кількість можливих партій, що все їх не перебрати. До недавнього часу вважалося, що добре грати може тільки людина завдяки своїй унікальній інтуїції. І ось, будь ласка, – довелося поступитися комп’ютера.

І знову удар по людському перевазі завдала самонавчальна програма. Причому ніяких навичок по грі в го в неї з самого початку не закладали. Вона вивчила багато партій, мільярди раз зіграла сама з собою і виробила якісь власні стратегії гри, незнайомі визнаним майстрам.

В основі AlphaGo нейронні мережі – підхід до програмування, що дає зараз самі вражаючі результати. Особливість в тому, що програміст пише не алгоритм по досягненню якихось завдань, а створює самообучающуюся структуру з елементів, пов’язаних один з одним на кшталт нейронів в мозку, звідси і назва. Потім цю структуру вчать виконувати завдання і після довгого навчання отримують алгоритм, куди більш ефективний, ніж якби його писав програміст. Особливо здорово нейромережі справляються з завданнями, раніше вважалися суто людськими, як та ж гра го або розпізнавання осіб.

В кінці минулого року команда московських програмістів N-tech.lab привезла з Сіетла перший приз в конкурсі на розпізнавання образів, обстоював групи з Google і Китайського університету. Російська програма по визначенню осіб краще за всіх справилася з завданням на великих обсягах, дізнаючись людини по фото в трьох випадках з чотирьох.

Зараз у творців відбою немає від замовлень. Цікавляться все: від торгових мереж, які бажають дізнаватися постійних клієнтів по картинці з камери спостереження, до спецслужб, яким, зрозуміло, потрібна стеження. А поки на основі алгоритму запущений сервіс з пошуку людей в соціальних мережах. Результати вражаючі, але неоднозначні. У Петербурзі з його допомогою навіть зловили якихось хуліганів. А в Москві труять і шантажують актрис з порнофільмів. Так чи інакше, світ, схоже, незворотно змінюється, втрачаючи приватність. І тут знову використовувалися нейромережі.

– Мережа складається з декількох шарів: перший обробляє сигнал і передає інформацію другому, другий – третьому і так далі, на виході отримуємо результат, – пояснює принцип роботи глава N-tech.lab Артем Кухаренко. – При цьому ми не розуміємо, як конкретно програма дізнається особи.

Це найдивовижніше. Після тривалого навчання нейромережа засвоїла якісь свої методи роботи з зображеннями. Програмісти дали їй 80 осередків для запису різних параметрів, але що програма туди записує, залишається тільки здогадуватися. Поки співробітники N-tech.lab, яким самим цікаво, зуміли ідентифікувати три пункти: один якось пов’язаний з підлогою, інший з овалом особи, а третій відповідає за наявність вусів. А так мережа працює за принципом “чорного ящика”. Даєш запит, отримуєш відповіді, а як саме – незрозуміло.

“У цьому відношенні ми повернулися в XVI століття, коли вчені спостерігали якийсь ефект, але не могли його пояснити, – констатував в недавньому інтерв’ю академік РАН, математик Олександр Кулешов. – Сам цей процес навчання насправді досить містичний, тому що незрозуміло , як це відбувається. Там, усередині, звичайно, працюють деякі математичні алгоритми, в тому числі оптимізаційні і тому подібні, але як в цілому влаштований процес, ми не розуміємо “.

Століттями людство думало, що створить штучний інтелект за своїм образом і подобою, закладе в нього якусь картину світу, закони і правила поведінки. Але наш власний розум як і раніше загадка, і ось тепер у нас є штучний інтелект, теж незрозумілий і загадковий.

ЗАМІСТЬ ЛЮДЕЙ

Лідер групи “Гражданская оборона” Єгор Лєтов помер 8 років тому. Але в кінці липня 2015 року в Мережі з’явився музичний альбом “Нейронна оборона”, тексти якого настільки нагадували стиль Лєтова, що люди, мало знайомі з його творчістю, запросто плутаються. Так дебютувала на публіці нейросеть-поет. Аналітик “Яндекса” Олексій Тихонов зробив її у вільний від роботи час, практично на коліні.

– Я не займаюся нейросетями, тому звернувся за консультацією до колег в підрозділі “Яндекса”, що відповідає за аналіз і синтез мови. Отримав від них базовий лікнеп, приклади коду і посилання на потрібні онлайн-курси і статті. Знадобилося 1,5-2 місяці особистого часу, щоб в цьому розібратися, ще кілька тижнів пішло на те, щоб зібрати і навчити фінальну мережу, – розповідає “МН” Олексій Тихонов.

На стадії навчання нейромережа безперервно працювала два тижні. За цей час вона прочитала всіх класичних російськомовних поетів і пісенну лірику – приблизно 130 мегабайт тексту.

– Під час навчання мережу “читала” і намагалася “вгадати”, яким буде наступне слово, за умови, що вона знає, що це за поет і твір і якими були попередні слова, – пояснює Олексій. – Потім в залежності від того, вгадала вона чи ні, її внутрішні параметри виправлялися. Мережа читала вірші у випадковому порядку, в середньому кожен був прочитаний 10-15 разів. У процесі навчання мережу вивчила загальний словниковий запас з усіх творів (трохи більше 400 тисяч унікальних слів), а також сполучуваність, спільну вживане слово і через це, по суті, побудувала деяку модель морфології.

Фінальна мережу займає близько 4 Гб на жорсткому диску. Тепер вона може працювати в режимі генерації. Їй задають автора, і програма починає слово за словом писати текст в його стилістиці. Природно, про розуміння тут говорити не доводиться, з великими зв’язковими текстами теж поки проблеми. Але авторів-абсурдистів – Данила Хармса або того ж Лєтова – імітує дуже вдало.

– На даному етапі розвитку технологій нейромережі тільки вчаться працювати зі “змістом”, лише недавно з’явилися вирішення завдань на рівні “збереження / перенесення сенсу” – це машинний переклад або, наприклад, генерація опису до зображення. Зараз йде велика робота над генерацією відповідей з питання і тексту і створення короткої вичавки тексту. Не думаю, що можливості для автоматичної генерації нових сюжетів достатньої якості за допомогою нейромереж з’являться раніше ніж через пару років, – міркує Олексій Тихонов.

А що через пару років? Звичайно, нейронна мережа не напише “Війну і мир”. Але віршики для дворічних, тексти для попсових пісеньок і інструкції до кавомолки – питання найближчого часу. І що тоді буде з їх авторами?

Наступні кандидати на втрату заробітку – вуличні художники. Співробітник Мейл.ру Олексій Моісеєнков, знову ж у вільний час, створив мобільний додаток Prisma на основі нейромереж. Після навчання воно вміє переробляти фотографії в стилі відомих художників: від Ван Гога до Кандинського. Залишилося придумати якийсь маніпулятор з пензликом.

Інженерам приготуватися. Адже велика частина інженерної роботи – пошук і адаптація аналогічних і вже існуючих рішень. Академік Кулешов впевнений, що скоро з цим будуть цілком справлятися нейромережі. Невже машини потіснять працівників розумової праці раніше, ніж двірників і вантажників? Але і це не найстрашніше.

В кінці травня відомий журналіст і медіаменеджер Роман Мазуренко загинув в ДТП. Його дівчина, IT-стартапер Євгена Куйда, не могла змиритися з втратою і навчила чат-бота. “Я зібрала всі повідомлення з нашого листування, фотографії, статті, думки, спогади – свої і друзів, і ми зробили AIРоман, – пише вона. – З ним можна листуватися про нього самого або просто про життя – він буде відповідати так, як відповідав б колись Рома “. Імітація замінила загиблого.