Както вероятно сте забелязали, в момента ИИ е „гореща тема“: медийното отразяване и публичното обсъждане на ИИ е почти невъзможно да се избегнат. Въпреки това може би сте забелязали, че ИИ означава различни неща за различните хора. За някои AI се отнася до изкуствени форми на живот, които могат да надминат човешкия интелект, а за други почти всяка технология за обработка на данни може да се нарече AI.
За да зададем сцената, така да се каже, ще обсъдим какво е AI, как може да се дефинира и кои други области или технологии са тясно свързани. Преди да го направим обаче, ще подчертаем три приложения на ИИ, които илюстрират различни аспекти на ИИ. Ще се върнем към всеки от тях по време на курса, за да задълбочим нашето разбиране.
Самоуправляващите се автомобили се нуждаят от комбинация от техники за изкуствен интелект от много видове: търсене и планиране за намиране на най-удобния маршрут от А до Б, компютърно зрение за идентифициране на препятствия и вземане на решения при несигурност за справяне със сложната и динамична среда. Всеки от тях трябва да работи с почти безупречна точност, за да се избегнат инциденти.
Същите технологии се използват и в други автономни системи като роботи за доставка, летящи безпилотни летателни апарати и автономни кораби.
Последствия: пътната безопасност в крайна сметка трябва да се подобри, тъй като надеждността на системите надвишава човешкото ниво. Ефективността на логистичните вериги при преместване на стоки трябва да се подобри. Хората преминават в надзорна роля, като следят какво се случва, докато машините се грижат за шофирането. Тъй като транспортът е толкова важен елемент в нашето ежедневие, вероятно има и някои последици, за които все още не сме мислили.
Голяма част от информацията, с която се сблъскваме в рамките на един типичен ден, е персонализирана. Примерите включват Facebook, Twitter, Instagram и друго съдържание в социалните медии; онлайн реклами; музикални препоръки на Spotify; препоръки за филми в Netflix, HBO и други стрийминг услуги. Много онлайн издатели като уебсайтове на вестници и излъчващи компании, както и търсачки като Google също персонализират съдържанието, което предлагат.
Докато първата страница на печатната версия на New York Times или China Daily е еднаква за всички читатели, началната страница на онлайн версията е различна за всеки потребител. Алгоритмите, които определят съдържанието, което виждате, се основават на AI.
Последствия: докато много компании не искат да разкриват подробности за своите алгоритми, познаването на основните принципи ви помага да разберете потенциалните последици: те включват така наречените филтърни балони, ехокамери, фабрики за тролове, фалшиви новини и нови форми на пропаганда .
Разпознаването на лица вече е стока, използвана в много клиентски, бизнес и правителствени приложения, като организиране на вашите снимки според хората, автоматично маркиране в социалните медии и паспортен контрол. Подобни техники могат да се използват за разпознаване на други автомобили и препятствия около автономна кола или за оценка на популациите на дивата природа, само за да назовем няколко примера.
AI също може да се използва за генериране или промяна на визуално съдържание. Примерите, които вече се използват днес, включват трансфер на стил, чрез който можете да адаптирате вашите лични снимки, така че да изглеждат така, сякаш са рисувани от Винсент ван Гог, и компютърно генерирани герои във филми като Аватар, Властелинът на пръстените и популярни анимации на Pixar, където анимираните герои възпроизвеждат жестове, направени от истински човешки актьори.
Последствия: когато подобни техники се развият и станат по-широко достъпни, ще бъде лесно да се създадат естествено изглеждащи фалшиви видеоклипове на събития, които е невъзможно да се разграничат от реалните кадри. Това оспорва схващането, че „виждането е вярване“.
Популярността на ИИ в медиите се дължи отчасти на факта, че хората са започнали да използват термина, когато се позовават на неща, които преди са били наричани с други имена. Можете да видите почти всичко - от статистика и бизнес анализи до ръчно кодирани правила if-then, наречени AI. Защо е така? Защо общественото възприятие за ИИ е толкова мъгляво? Нека разгледаме няколко причини.
Дори изследователите на ИИ нямат точна дефиниция на ИИ. Полето е по-скоро постоянно предефинирано, когато някои теми са класифицирани като не-AI и се появяват нови теми.
Има стара (отвратителна) шега, че ИИ се определя като „страхотни неща, които компютрите не могат да правят“. Иронията е, че според това определение ИИ никога не може да постигне напредък: щом намерим начин да направим нещо страхотно с компютър, той спира да бъде проблем с ИИ. В това определение обаче има елемент на истина. Например преди петдесет години автоматичните методи за търсене и планиране принадлежат към домейна на AI. В наши дни такива методи се преподават на всеки студент по информатика. По същия начин някои методи за обработка на несигурна информация стават толкова добре разбрани, че е възможно много скоро да бъдат преместени от AI към статистиката или вероятността.
Объркването относно значението на ИИ се влошава от визиите за ИИ, присъстващи в различни литературни и кинематографични произведения на научната фантастика. Историите с научна фантастика често включват приятелски настроени хуманоидни слуги, които предоставят прекалено подробни фактоиди или остроумен диалог, но понякога могат да следват стъпките на Пинокио и да започнат да се чудят дали могат да станат хора. Друг клас хуманоидни същества в научнофантастична подкрепа защитават зловещи подбуди и се обръщат срещу своите господари във вените на старите разкази за чираци на магьосници, връщайки се обратно до прамския Голем и след това.
Често роботството на такива същества е само тънък фурнир върху много човекоподобен агент, което е разбираемо, тъй като повечето фантастики - дори научна фантастика - трябва да бъдат свързани с човешки читатели, които иначе биха били отчуждени от твърде различна и странна интелигентност . По този начин по-голямата част от научната фантастика се чете най-добре като метафора за сегашното човешко състояние, а роботите могат да се разглеждат като резервни модули за репресирани слоеве от обществото или може би нашето търсене на смисъла на живота.
Друг източник на трудност при разбирането на ИИ е, че е трудно да се разбере кои задачи са лесни и кои трудни. Огледайте се и вземете предмет в ръката си, след това помислете какво сте направили: използвахте очите си, за да сканирате околната среда, разбрахте къде има някои подходящи предмети за вдигане, избрахте един от тях и планирахте траектория за ръката си, за да достигнете тази, след това преместете ръката си, като свивате последователно различни мускули и успяхте да стиснете обекта с точното количество сила, за да го задържите между пръстите си.
Може да е трудно да се оцени колко сложно е всичко това, но понякога става видимо, когато нещо се обърка: обектът, който изберете, е много по-тежък или по-лек, отколкото сте очаквали, или някой друг отваря врата точно когато посегнете към дръжката, и тогава можете да се окажете сериозно извън баланса. Обикновено този вид задачи се чувстват без усилие, но това чувство опровергава милиони години еволюция и няколко години детска практика.
Макар да е лесно за вас, хващането на предмети от робот е изключително трудно и това е област на активно проучване. Последните примери включват роботизиран проект на Google за хващане и робот за бране на карфиол.
За разлика от това, задачите за игра на шах и решаване на математически упражнения могат да изглеждат много трудни, изискващи години на усвояване и включващи нашите „висши способности“ и концентрирана съзнателна мисъл. Не е чудно, че някои първоначални изследвания на ИИ са се концентрирали върху този вид задачи и по онова време може да изглежда, че те капсулират същността на интелигентността.
Оттогава се оказа, че играта на шах е много подходяща за компютри, които могат да следват доста прости правила и да изчисляват много алтернативни последователности на движение със скорост от милиарди изчисления в секунда. Компютрите победиха действащия световен шампион по шах в известните мачове Deep Blue срещу Kasparov през 1997 г. Можехте ли да си представите, че по-трудният проблем се оказа грабването на фигурите и преместването им на дъската, без да го събаряте! Ще проучим техниките, които се използват при игра на игри като шах или тик-так в глава 2.
По същия начин, докато задълбоченото овладяване на математиката изисква (както изглежда) човешка интуиция и изобретателност, много (но не всички) упражнения от типичен курс в гимназията или колежа могат да бъдат решени чрез прилагане на калкулатор и прост набор от правила.
Опит за дефиниция, по-полезна от шегата „онова, което компютрите още не могат“, би бил да се изброят свойства, които са характерни за ИИ, в този случай автономност и адаптивност.
Ключова терминология
Възможността за изпълнение на задачи в сложна среда без постоянно ръководство от потребителя.
Способността за подобряване на представянето чрез учене от опит.
Когато определяме и говорим за ИИ, трябва да бъдем внимателни, тъй като много от думите, които използваме, могат да бъдат доста подвеждащи. Често срещани примери са обучение, разбиране и интелигентност.
Можете добре да кажете например, че системата е интелигентна, може би защото предоставя точни инструкции за навигация или открива признаци на меланом в снимки на кожни лезии. Когато чуем нещо подобно, думата „интелигентен“ лесно подсказва, че системата е способна да изпълнява всяка задача, която интелигентен човек може да изпълни: отиване до хранителния магазин и готвене на вечеря, измиване и сгъване на пране и т.н.
По същия начин, когато казваме, че системата за компютърно зрение разбира изображения, тъй като е в състояние да сегментира изображение в различни обекти като други автомобили, пешеходци, сгради, път и т.н., думата „разбирай“ лесно предполага, че системата също разбира, че дори човек да е облечен в тениска, на която е отпечатана снимка на път, не е добре да кара по този път (и над човека).
И в двата горни случая ще сгрешим.
Забележка
Марвин Мински, когнитивен учен и един от най-големите пионери в изкуствения интелект, измисли термина куфарна дума за термини, които носят цял куп различни значения, които се срещат, дори ако възнамеряваме само едно от тях. Използването на такива термини увеличава риска от погрешни тълкувания като тези по-горе
Важно е да осъзнаете, че интелигентността не е едно измерение като температурата. Можете да сравните днешната температура с вчерашната или температурата в Хелзинки с тази в Рим и да кажете коя е по-висока и коя по-ниска. Ние дори сме склонни да мислим, че е възможно да се класират хората по отношение на тяхната интелигентност - това трябва да направи коефициентът на интелект (IQ). Обаче в контекста на AI е очевидно, че различните AI системи не могат да се сравняват по една ос или измерение по отношение на тяхната интелигентност. Алгоритъмът за игра на шах по-интелигентен ли е от филтъра за нежелана поща, или системата за музикални препоръки е по-интелигентна от самоуправляващата се кола? Тези въпроси нямат смисъл. Това е така, защото изкуственият интелект е тесен (ще се върнем към значението на тесния ИИ в края на тази глава): възможността да решим един проблем не ни казва нищо за способността да решим друг, различен проблем.
Класификацията на AI срещу не-AI не е ясна дихотомия да - не: макар че някои методи са ясно AI, а други очевидно не са AI, има и методи, които включват щипка AI, като щипка сол. По този начин понякога би било по-подходящо да се говори за „AIness“ (като за щастие или невероятност), вместо да се спори дали нещо е AI или не
Забележка
Когато обсъждаме AI, бихме искали да възпираме използването на AI като преброимо съществително: един AI, два AI и т.н. AI е научна дисциплина, като математика или биология. Това означава, че ИИ е съвкупност от концепции, проблеми и методи за тяхното решаване.
Тъй като AI е дисциплина, не бива да казвате „AI“, точно както ние не казваме „биология“. Този момент също трябва да е съвсем ясен, когато се опитате да кажете нещо като „имаме нужда от повече изкуствен интелект“. Това просто звучи погрешно, нали? (Прави ни).
Въпреки обезсърчението ни, употребата на ИИ като съществително за преброяване е често срещана. Вземете например, заглавието Данни от носими устройства помогна да се научи ИИ да забелязва признаци на диабет, което иначе е доста добро заглавие, тъй като подчертава важността на данните и прави ясно, че системата може да открива признаци на диабет, вместо да поставя диагнози и решения за лечение. И определено никога не трябва да казвате нещо като изкуствения интелект на Google, изграден от AI, който превъзхожда всеки, направен от хора, което е едно от най-заблуждаващите завинаги заглавия на AI, които някога сме виждали (имайте предвид, че заглавието не е от Google Research) .
Използването на AI като преброимо съществително естествено не е голяма работа, ако казаното в противен случай има смисъл, но ако искате да говорите като професионалист, избягвайте да казвате "AI" и вместо това кажете "AI метод ".