Computer haben gelernt zu denken. Wohin führt es?
Der Retter ist gekommen
Wussten Sie, dass KI bereits das Leben eines Krebspatienten in Japan gerettet hat? Spezialisten des Tokyo Institute of Medical Research behandelten den Patienten wegen akuter Leukämie. Nur die Therapie hat nicht geholfen. Was zu tun ist?
Und die Ärzte nutzten die Gelegenheit - sie baten den IBM Watson-Supercomputer um Hilfe. Die Ergebnisse der Untersuchungen wurden in die seelenlose Maschine geladen und der "Start" -Knopf gedrückt. Das Gerät analysierte die Krankengeschichte von 20 Millionen Krebspatienten, verglich die Diagnosen und gab das Ergebnis zurück: Die Ärzte stellten die falsche Diagnose. Dies bedeutet, dass die Frau nicht so behandelt wurde, wie sie sollte. Die Dinge wurden besser.
"Zum ersten Mal in Japan hat sich künstliche Intelligenz als nützlich erwiesen, um das Leben eines Patienten zu retten", gab Arinobu Tojo, Spezialist am Tokyo Institute, zu.
DIE MASCHINE DENKT WIE EIN MANN
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Der vage Begriff "künstliche Intelligenz" wird zunehmend als künstliches neuronales Netzwerk (ANN) verstanden. Es simuliert die Arbeit unserer Gehirnneuronen.
Solche Maschinen müssen nicht manuell durch Eingabe von Millionen von Parametern konfiguriert werden. Das neuronale Netzwerk wird von selbst lernen! Wie? Tausende Beispiele für die richtige Lösung des Problems sind darin enthalten - je mehr, desto besser. Außerdem müssen Sie noch die Netzwerkstruktur festlegen.
Bei Bedarf lernt INS Schach spielen und zerschmettert die besten Großmeister. Möchten Sie anfangen, nicht schlechter als Puschkin zu schaffen. Wirf einfach ein paar Bände von Alexander Sergejewitsch hinein und jetzt "Ich erinnere mich an einen wunderbaren Moment …"
Wir sind bereits in diese Netzwerke geraten. Ein Spracherkennungssystem in einem Smartphone, Anwendungen für die Fotoverarbeitung und sogar eine Wettervorhersage - all dies, wo immer Sie hinschauen, ist das Ergebnis eines neuronalen Netzwerks.
Es sind neuronale Netze, die helfen, ein Auto anhand von Kameraaufzeichnungen auf Autobahnen zu erkennen und eine Person anhand eines Fotos zu identifizieren. Und wenn nötig, identifizieren Sie den Terroristen. Und neuronale Netze werden auch ein Auto fahren und den Chirurgen am Operationstisch ersetzen …
WARTEN AUF NEURON ARMAGEDDON?
Das Volumen digitaler Informationen verdoppelt sich alle 18 Monate. Laut IT-Spezialisten werden es bis 2020 40 Billionen Gigabyte sein.
Und nur neuronale Netze können solche Datenmengen mahlen, von denen selbst Supercomputer nie geträumt haben. Werden solche intelligenten Maschinen die faule Menschheit versklaven?
Die größten Köpfe - der Physiker Stephen Hawking und der Tesla-Gründer Elon Musk - bieten Wissenschaftlern und Programmierern an, bevor es zu spät ist, die Grenze zu definieren, über die neuronale Netze nicht in die Nase stechen und Maschinen daran hindern sollten, in diese Gebiete zu klettern. Andernfalls können neuronale Netze früher oder später entscheiden, dass Menschen auf diesem Planeten überflüssig sind.
WIE MACHEN WIR?
Chaos in Ordnung bringen …
„Auch wir nutzen und entwickeln jetzt aktiv neuronale Netze“, sagt Vladislav Belyaev, stellvertretender Leiter des Labors für neuronale Systeme und Deep Learning am MIPT. - Dies wird nicht nur von großen Unternehmen - Yandex und Mail. Ru - durchgeführt, sondern auch von kleinen. DeepHackLab beschäftigt sich beispielsweise mit Konversationssystemen und intelligenter Verhaltensmodellierung. Fiztech, Skoltech, Moskauer Staatsuniversität kann sich erfolgreicher Projekte rühmen …
- Dies erfordert jedoch leistungsstarke Supercomputer wie IBM Watson …
- Wir haben sie. Die Moskauer Staatsuniversität besitzt den leistungsstärksten Supercomputer des Landes, Lomonosov-2. Er ist einer der dreißig besten Computer der Welt. MIPT und die Advanced Research Foundation planen ein Projekt zur Schaffung künstlicher neuronaler Netze.
- Werden neuronale Netze der Menschheit helfen, nicht in diesem riesigen Informationsfluss zu ertrinken?
- Sicher! Je mehr Daten zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks vorhanden sind, desto besser ist das Ergebnis. Gleichzeitig können neuronale Netze sowohl mit strukturierten als auch mit chaotischen Informationen arbeiten. Die Hauptsache ist zu lernen, wie man die richtigen Aufgaben festlegt, Daten auswählt und neuronale Netzwerkarchitekturen erstellt.
- Was macht Ihr Labor?
- Das Labor wird von dem Kandidaten der physikalischen und mathematischen Wissenschaften Michail Burtsev geleitet. Unser Ziel ist es, Algorithmen für wiederkehrende neuronale Netze zu entwickeln, dh für die es ein Feedback gibt. Wir verwenden die Forschungsergebnisse zur Analyse von Texten und zum Aufbau von Dialogsystemen.
BLICK VOM 6. STOCK
Nur noch ein halber Schritt
Alexander MILKUS, Herausgeber des Fachbereichs Bildung und Wissenschaft
Sprachassistenten - Siri von Apple, Cortana von Microsoft, Ok Google, Sie wissen von wem und viele andere (es gibt viele davon jetzt) sind ein klassisches Beispiel für ein neuronales Netzwerk. Je öfter Sie mit Ihrem Computerassistenten kommunizieren, desto besser versteht er Ihre Stimme, desto schneller findet er Informationen und desto breiter sind die Optionen für seine Antworten.
Ja, er versteht dich nicht immer genau. Und er reagiert nicht immer angemessen. Die Lösung für dieses wichtigste Problem des 21. Jahrhunderts ist jedoch eindeutig nicht mehr weit. Sobald der Computer lernt, nicht nur einsilbige Anfragen zu beantworten, sondern auch die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen, wird unsere Welt auf den Kopf gestellt.
