Перші кроки штучного інтелекту


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

Ранні згадки про штучно створених людиноподібних істот відносяться ще до Давнього Єгипту, але людство тільки зараз стоїть на порозі нових епохальних відкриттів у галузі штучного інтелекту. Перші ознаки цього – навчальні алгоритми, які знайшли своє застосування навіть у Minecraft. Це незвичайні комп’ютерні програми, які можуть розв’язувати декілька різних задач і самонавчатись у процесі їх розв’язання. Програми, які вміють писати програми, – ось нова реальність XXI століття.

Книга, що вийшла у видавництві МІФ, “Верховний алгоритм” розповідає про можливі шляхи створення штучного інтелекту,машинне навчання і новітні розробки вчених у даній галузі. Пропонуємо до Вашої уваги декілька цікавих уривків з книги.

Машинне навчання і вибори

На президентських виборах 2012 року в США два головні кандидати мали приблизно рівні шанси на успіх, оскільки виявляли схожі характеристики за основними чинниками. Зазвичай перемогу в таких випадках здобуває той, хто прихилить на свою сторону “умовно нейтральних” громадян, тобто тих, хто не визначився з вибором.

Один з кандидатів пішов класичним шляхом визначення цільових груп і проведення опитувань населення. Інший обрав радикальний метод і довірився революційним технологіям. Навчальні алгоритми на підставі даних соцмереж, покупок в магазинах та іншої розрізненої інформації зібрали велику базу цих виборців і щодня моделювали декілька тисяч голосувань з урахуванням змінних чинників. Підсумки цих симуляцій аналізувалися, що дозволяло проводити “точкові” агітації в окремо взятих містах, на конкретних кабельних каналах.

У результаті з великою перевагою переміг другий кандидат, який, до речі, дотепер перебуває у президентському кріслі.

Нещодавно машинне навчання було застосоване ентузіастом для того, щоб виявити, які з твітів в офіційному твітері Трампу робить сам політик, а які – спеціально навчені люди.

Перші здібності алгоритмів

Навчальні алгоритми, звичайно, знаходяться ще на початковій стадії розвитку, але вже вміють направляти поліцейських в ті райони міста, де очікується сплеск злочинності, або визначати в натовпі потенційних терористів. Причому, коли зловмисник намагається обдурити програму, вона відмічає зміну поведінки на тлі інших людей і приймає цю інформацію до подальшого аналізу.

Пішли в небуття часи, коли Агентство національної безпеки, прослуховуючи мільйони дзвінків, користувалося методикою ключових слів. Зрозуміло, що прослуховуванням займалися не співробітники, а спеціальні програми, тому що занадто великий був об’єм інформації, яка надходила. Методика ключових слів застаріла, оскільки завжди можна було назвати вибухівку, наприклад, тортом. Проте нові алгоритми дозволяють виділити в океані інформації навіть зашифровані переговори.

Лайфхаки при спілкуванні з роботами

Сьогодні навчальні алгоритми використовує, зокрема, Google, формуючи персональні рекламні пропозиції і результати запитів. Тому контактувати з ним краще усвідомлено. Наприклад, якщо у Вас є конкретні запити, навчіть програму відповідати на них правильно: знайдіть серед результатів найкорисніші посилання і клікніть. Якщо Ви не хочете, щоб певні дані брали участь у формуванні моделі Вашої особи, відвідуйте сайти у безпечному режимі. Такі сесії не впливають на подальшу персоналізацію.

“Суперудари” в новій віртуальності

А ще можна використати надокучливу рекламу, щоб насолити рекламодавцям. Якщо Вам дуже не сподобалася якась компанія, можна клікати на її рекламу. Тоді навчальні алгоритми Google навчаться показувати її схожим на Вас людям – тим, хто також навряд чи щось у цієї компанії купить. Показів і витрат стане більше (дана інформація взята з книги “Верховний алгоритм”)

Що попереду?

Можна спробувати уявити, що станеться, коли у кожної людини з’явиться своя цифрова модель, сформована алгоритмами з урахуванням смаків і переваг, знань і вмінь, бажань і потреб (цим, власне, вже почали займатися деякі сервери). У багатьох випадках достатньо буде спілкування тільки таких моделей – без участі людини. Наприклад, модель компанії-працедавця проводитиме співбесіду з моделлю претендента. Процес буде схожий на справжній, щоправда триватиме частку секунди. Клікаючи на кнопку “Знайти роботу”, Ви одночасно зможете пройти співбесіду на всі вакансії у Всесвіті.

А романтичні стосунки на сайтах знайомств? Ваша модель проаналізує мільйони кандидатур, сама сходить на тисячі віртуальних побачень – і лише потім декілька найперспективніших кандидатів запросить на справжнє побачення з Вашою особистою участю.

Будь-які перемовини, зустрічі й угоди здійснюватимуться вмить. Така цифрова модель людини нагадуватиме гідропідсилювач керма: життя прямуватиме в потрібному напрямі з набагато меншими зусиллями з боку “оригіналу”. В результаті кіберпростір перетвориться на паралельний світ, де вибиратимуться кращі перспективи для того, щоб випробувати їх у реальності.

Що робитиме в даний час людина? Про це вже можна почати думати.

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Коментарі 1

  • Зараз на планеті живуть люди. Але для чогось ми витрачаємо багато ресурсів для розробки роботів штучного інтелекту і так далі. Намагаємось створити помічників для полегшення свого побуту. А чи задумувався хтось про можливі наслідки. Якщо ми створимо роботів котрі зможуть самостійно мислити, приймати рішення і можливо в певний момент він вирішить що ми зайві…

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *