Der Akademiker Alexander Kuleshov erzählte Rusnano, wie nah die Menschheit an der Schaffung sich selbst verbessernder Maschinen ist, wozu ihre Schaffung führen wird und ob Stephen Hawking Recht hatte, aus Angst vor den Problemen, die intelligente Maschinen mit sich bringen.
Alexander Kuleshov ist einer der führenden russischen Spezialisten für die Schaffung neuronaler Netze, künstlicher Intelligenz und komplexer Informationsverarbeitungssysteme. Jetzt leitet er das Skolkovo-Institut für Wissenschaft und Technologie und bis Februar dieses Jahres das Institut für Informationsübertragungsprobleme der Russischen Akademie der Wissenschaften.
Diesen Freitag hielt der Akademiker Kuleshov einen Vortrag innerhalb der Mauern des staatlichen Unternehmens "Rusnano", in dem er dem Publikum, einschließlich Anatoly Borisovich Chubais, über die Fortschritte auf dem Gebiet der Schaffung künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren und darüber berichtete, wie KI-Technologien unsere Gesellschaft bereits durch verändern werden einigen Jahren.
"Alien" oder menschliche Intelligenz?
„Warum bekommen künstliche Intelligenz und intelligente Datenverarbeitung heute so viel Aufmerksamkeit? Was ist passiert? Tatsächlich wurden Daten immer verarbeitet. Seit der Zeit von Galileo wurden die Ergebnisse wissenschaftlicher Experimente (mathematisch) verarbeitet. Was ist heute passiert, das dieses Problem in den Vordergrund gerückt hat? “, Begann der Skoltech-Rektor seine Geschichte.
Wie der Akademiker Kuleshov feststellt, hat sich die Datenmenge, mit der Menschen und Computer heute arbeiten, geändert. Jetzt sammeln, speichern und verarbeiten Computerprogramme Terabytes und Petabytes an Daten, deren Verarbeitung mit herkömmlichen Informationsanalysesystemen äußerst schwierig ist.
Menschen, zum Beispiel Betreiber von Kernkraftwerken oder Flugzeugpiloten, haben Zugang zu Dutzenden oder sogar Hunderten von Bildschirmen mit verschiedenen Diagnoseinformationen, von denen jeder für sich genommen fast nichts bedeutet und nicht dazu beiträgt, einen Fehler im Betrieb von Geräten zu finden, sondern dessen Kombination mit fast 100 Mit% können Sie das Problem wahrscheinlich lösen, noch bevor es ein kritisches Stadium erreicht.
Natürlich, so der Wissenschaftler weiter, kann eine Person nicht gleichzeitig 50 Bildschirme überwachen, was dazu führt, dass Systeme erstellt werden müssen, die diese Daten analysieren und auf einem Bildschirm nur das anzeigen, was für Entscheidungen und die Überwachung der Situation wirklich wichtig ist.
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„Absolut neue mathematische Systeme, die für die Analyse solcher‚ Big Data 'erschienen sind, sind darüber hinaus gewachsen und können auf die Analyse von Informationen mit technischen Mitteln angewendet werden. Tatsächlich wären sie im 17. Jahrhundert neu gewesen und für Wissenschaftler dieser Zeit nützlich gewesen. Ich betone jedoch, dass all dies genau auf der Welle neuer Technologien auftrat “, fährt Kuleshov fort.
Ein Großteil der Diskussion um diese Technologien beruht, wie der Akademiker feststellt, auf der Tatsache, dass es einen Unterschied zwischen dem russischen Wort "Intellekt" und dem englischen Wort "Intelligenz" gibt, was viele Teilnehmer an diesen Streitigkeiten zu der Annahme veranlasst, dass künstliche Intelligenz eine Art anthropomorphe Konstruktion sein sollte, die ähnelt und imitiert Eigenschaften der menschlichen Intelligenz. Laut Kuleshov zeigen die letzten 25 bis 30 Jahre der Forschung, dass dieser Ansatz falsch ist und nicht zu aussagekräftigen Ergebnissen führt, die in der Praxis angewendet werden können.
„Anthropomorphismus und Ähnlichkeit mit der Natur sind populäre Begriffe, aber in den letzten Jahrhunderten hat sich nie etwas herausgestellt. Zum Beispiel malte Leonardo da Vinci mechanische Pferde, Daedalus und Icarus versuchten, wie Vögel zu fliegen, aber es hat nie geklappt - heutzutage laufen keine mechanischen Pferde mehr durch unsere Straßen, und wir fliegen anders. Mit dem Gehirn ist es genauso - diese Versuche, die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen und dasselbe in einem Computer zu tun, sind völlig gescheitert “, fügt der Dozent hinzu.
All diese erfolglosen Versuche, handgemachte Analoga von Neuronen herzustellen und sie zu einer Art Gehirn zu verbinden, sowie andere Ansätze, die die Arbeit des menschlichen Nervensystems und die Art und Weise, wie wir Entscheidungen treffen und Informationen analysieren, imitieren, führten dazu, dass in den 90er Jahren des letzten Jahrhunderts der Ausdruck verwendet wurde "Künstliche Intelligenz" unter Mathematikern ist aufgrund dieser unvernünftigen Erwartungen, die anthropomorphe Vorstellungen über neuronale Netze und künstliche Intelligenz enthielten, zu einem Schimpfwort geworden.
Tiefen der Intelligenz
Tatsächlich begann die Renaissance der Entwicklung der "künstlichen Intelligenz" erst vor kurzem, Ende der 2000er Jahre, als eine Reihe amerikanischer und russischer Mathematiker und Programmierer KI-Algorithmen vorschlug und implementierte, die später als "Deep Learning" - und "Diversity-based Learning" -Methoden bekannt wurden.
„Am Ende vergaßen die Leute neuronale Netze, es wurde klar, dass nichts mit ihnen funktionierte, und jeder verpasste irgendwie die Veröffentlichung des Artikels von Hinton und Krizhevsky im Jahr 2005, der jetzt unsere Zukunft bestimmt. Ich habe auch an diesen „Beerdigungen“teilgenommen, aber es stellte sich heraus, dass es nicht so einfach war “, erklärt der Wissenschaftler.
Wie sich herausstellte, verhalten sich einfache neuronale Netze, die in Kaskaden und komplexen Systemen unterschiedlich angeordneter Netze kombiniert sind, nicht wie von Wissenschaftlern erwartet. Und wie die Praxis gezeigt hat, sind sie in der Lage, Aufgaben zu lösen, die zuvor außerhalb der Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz lagen, einschließlich Spracherkennung, Fotos von Menschen, verschiedenen Objekten und sogar die Vorhersage von Ausfällen und Katastrophen.
„Es ist eine völlig einzigartige Situation entstanden - niemand kann heute sagen, wie tief neuronale Netze funktionieren. Die amerikanische Verteidigungsagentur DARPA ist bereit, einen Millionen-Dollar-Preis für die Erklärung ihrer Funktionsweise auszugeben, aber ich glaube, dass dieser Preis in den nächsten 30 bis 40 Jahren nicht beansprucht wird. Ich kenne sehr ernsthafte Mathematiker, die mit diesem Problem ohne den geringsten Erfolg zu kämpfen haben. Wir können sagen, dass wir zu den Tagen der Naturphilosophie zurückgekehrt sind - es gibt eine bestimmte Methode, die fantastisch gut funktioniert, aber wir können nicht erklären, warum , sagt Kuleshov.
Tiefe neuronale Netze, sagt der Wissenschaftler, haben Menschen in vielen Wissensbereichen lange Zeit eingeholt und überholt und sind in der Lage, Dinge zu identifizieren und zu unterscheiden, die ein gewöhnlicher, ungeschulter Mensch einfach nicht kann. Die neuesten Versionen solcher neuronalen Netze machen weniger Fehler als Personen, die für die Lösung der Aufgaben geschult sind, für die solche KI-Systeme in Zukunft verantwortlich sein werden.
Zum Beispiel haben Wissenschaftler bereits neuronale Netze geschaffen, die beschreiben können, was in Fotos und Videos passiert, nicht schlechter als eine Person. Solche Algorithmen können blinden oder gehörlosen Menschen helfen, zu verstehen, was um sie herum passiert und was sie nicht hören oder sehen können, und spezielle Dienste können solche Netzwerke verwenden, um in Videoüberwachungsarchiven oder während der operativen Arbeit an Flughäfen und anderen überfüllten Orten nach Terroristen oder Verdächtigen zu suchen.
„Es gibt heute weltweit etwa 70 Millionen Konstrukteure, und Statistiken zeigen, dass nur 20% ihrer Produkte eine Art Neuentwicklung sind. Die restlichen 80% wurden entweder bereits von anderen Ingenieuren erstellt oder sind geringfügige Änderungen an vorhandenen Modellen. Durch die Erstellung eines KI-Systems, das das findet, was Sie benötigen, werden Zeit und Ressourcen, die normalerweise für die Entwicklung dieser Systeme aufgewendet werden, drastisch reduziert. Es gibt noch keine solchen Systeme, aber in 1-2 Jahren werden sie erscheinen “, fährt der Akademiker fort.
Ein weiteres Beispiel für solche Systeme sei ein von Doktoranden von Kuleshov entwickeltes Programm, mit dem festgestellt werden könne, ob eine Person an Alzheimer leide oder nicht, indem mit einem Magnetresonanztomographen aufgenommene Fotos ihres Gehirns untersucht würden.
Nur 200 MRT-Bilder von Menschen, die an dieser Krankheit leiden, reichten russischen Wissenschaftlern aus, um künstliche Intelligenz zu lehren, mit 90% iger Genauigkeit zwischen gesunden und kranken Gehirnen zu unterscheiden. In ähnlicher Weise haben russische Mathematiker gelernt, Geschwüre im Magen eines Menschen durch sein Elektrokardiogramm zu finden.
In Zusammenarbeit und im Auftrag von RSC Energia haben Kuleshov und seine Kollegen einen neuen revolutionären Algorithmus zur Steuerung der ISS-Motoren entwickelt, mit dem die Kraftstoffkosten für die Aufrechterhaltung der Höhe der Station im Vergleich zu dem aktuellen Programm amerikanischer Wissenschaftler, das das alte russische System ersetzen soll, um das 40-fache gesenkt werden können und fünfmal besser als das kommende Programm der NASA.
Das neue System, das auf Diversity Learning-Technologien basiert, wird nächstes Jahr an Bord der Station getestet. Ein anderes KI-System, das von russischen Mathematikern und Programmierern entwickelt wurde, arbeitet bereits bei Russian Railways und hilft bei der Bestimmung, welche Ausfälle überhaupt repariert werden sollten, um die Ressourcenkosten zu minimieren.
Ähnliche Programme werden laut dem Wissenschaftler manchmal für die unerwartetsten Zwecke verwendet - zum Beispiel wird AI, die zum Rendern von Flugzeugflügeln erstellt wurde, von Louis Vuitton verwendet, um Hautaufhellungscremes zu erstellen.
„Die Weiterentwicklung dieser Technologien wird das menschliche Leben radikal verändern. Stellen Sie sich vor, Sie verlassen ein ausländisches Hotel, werden versehentlich von Touristen fotografiert, dieses Bild wird in eine Suchmaschine eingegeben, es "berechnet" Sie auf diesen Bildern und in fünf Minuten wird Ihr Chef davon erfahren. Infolgedessen wird es für Sie sehr schwierig sein, ihn davon zu überzeugen, dass Sie eine „lokale“Geschäftsreise unternommen haben “, erklärt Kuleshov.
Erweiterte archaische Realität
Die ersten Beispiele für diese "neue, wundervolle Welt" existieren heute - es ist das KI-System AlphaGo, das den Weltmeister in Go in diesem Jahr besiegt hat. Wie Kuleshov erklärt, ist es das erste Beispiel einer einzigartigen Klasse von Maschinen, die unkalkulierbare Probleme lösen und sich selbst verbessern können.
„Go unterscheidet sich vom Schach darin, dass es einfach unmöglich ist, dieses Spiel mathematisch zu berechnen. Die Anzahl der möglichen Bewegungen in Go übersteigt die Anzahl der Atome im Universum. Es ist unmöglich, die Bewegungen darin dumm zu zählen. Wenn Sie im Schach einen leistungsstarken Computer haben, werden Sie jeden schlagen, sowohl Kasparov als auch Karjakin. Dies ist in Go nicht möglich, da dies kein Computer kann. Und das neuronale Netzwerk konnte dieses Problem lösen , sagt der Wissenschaftler.
Das Hauptunterscheidungsmerkmal von AlphaGo von allen anderen KI-Systemen ist, dass dieses Programm mit sich selbst spielen und sich verbessern kann, sich an den Gegner anpasst und absolut nicht triviale und unerwartete Wege für eine Person findet, ihn zu schlagen.
„Warum ich hier aufhöre, ist der erste Schritt in eine völlig mysteriöse Zukunft. Wie wurde AlphaGo geboren? Zunächst sammelten die Entwickler eine Datenbank mit 30 Millionen verschiedenen Spielpositionen und trainierten das primäre neuronale Netzwerk darauf. Dann haben sie es dupliziert und das zweite Netzwerk begann vom ersten an zu spielen. Infolgedessen entstand nach mehreren Milliarden Iterationen etwas Drittes, das eine Person nicht mehr kontrolliert. Es ist nicht klar, woher es kam - dies ist das Ergebnis einer Selbstkonstruktion. Niemand weiß, wie es passiert “, betont Kuleshov.
Die Geburt von AlphaGo und sein Sieg öffnen laut dem Akademiker die Tür zu einem völlig neuen Raum, in den die Menschheit sehr schnell eintreten wird. Und nicht alles auf dieser Welt wird für die Menschheit im Allgemeinen und für den Einzelnen im Besonderen nützlich und angenehm sein.
„Es ist klar, dass die sozialen Veränderungen davon enorm sein werden. Die Zahl der angelernten Arbeitskräfte nimmt bereits ab wie zottelgrünes Leder, und das Aufkommen von KI, die diese Probleme lösen kann, wird sie ihrer Arbeit berauben. Alle diese Ingenieure, Taxifahrer, Piloten, Krankenschwestern, Arbeiter - Millionen von Menschen - müssen verschwinden, und nur 1% können sich, wie aktuelle Studien zeigen, an neue Realitäten anpassen und umschulten , sagt der Wissenschaftler.
Ihm zufolge „stehen wir kurz vor absolut monströsen sozialen Konsequenzen aus der Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme. Wir können ihr Ausmaß jetzt nicht beurteilen, wie Menschen mitten in einem Hurrikan oder auf dem Höhepunkt einer Revolution. Geld muss jetzt dringend in Bildung investiert werden, da Menschen mit durchschnittlicher Qualifikation völlig unnötig werden."
Wie der Rektor von Skoltech feststellt, kann die heutige Welt die gesamte Menschheit ernähren, aber nicht besetzen. Diese Arbeitslosigkeit und der Mangel an Lebenszielen könnten bereits das Leben Europas und anderer Industrieländer beeinträchtigen und verschiedene radikale Bewegungen wie den IS und andere verbotene extremistische und religiöse Gruppen hervorrufen.
„Dies ist eine bewusste Archaisierung des Lebens, die Schaffung einer Situation, in der ich mich gebraucht fühlen werde. Zum Teufel mit ihm, dass ich schlechter lebe, aber ich lebe nicht wie alle anderen. Das Gefühl, dass Sie ständig alle sechs Monate kostenlos Fast Food erhalten und Turnschuhe bekommen, aber gleichzeitig für nichts benötigt werden, ist tatsächlich schrecklich. Und dieses Gefühl wird nur mit der Entwicklung von KI und Robotik wachsen “, fährt Kuleshov fort.
Ein bemerkenswerter Teil dieses Problems hängt mit der Tatsache zusammen, dass eine Person einfach keine Zeit hat, sich nach der KI zu "entwickeln" - Generationen von Menschen ändern sich alle 25 Jahre, und technologische Revolutionen finden im Abstand von 5 bis 6 Jahren statt. Wie der Rektor feststellt, wird die Zahl der "unnötigen" Menschen daher ständig zunehmen, und nur Massenbildung kann dazu beitragen, eine soziale Explosion und die Entstehung einer neuen Welle von Ludditen zu vermeiden.
"Was wir kurz davor stehen, hat noch keinen Namen, und ich weiß nicht einmal, wie ich es nennen soll. Vielleicht können sie als "nicht verwaltete intelligente Systeme" bezeichnet werden. Dies sind grundlegend neue Systeme, die sich selbst erzeugen, und wir sind sehr nahe an der Zeit, in der sie beginnen, in unser Leben einzudringen “, schließt der Wissenschaftler.
