Глупые люди вымрут

В супермаркетах есть специально обученные люди, мерчендайзеры: расставляют товары по полкам так, чтобы вы купили больше.

На Западе в одной мощной сети магазинов вместо мерчендайзеров работает «умная» система - оказалось, ее вариант расстановки товаров на 80% эффективнее человеческого.

Эти и прочие жизнеутверждающие примеры успехов и неуспехов искусственного интеллекта (ИИ) поведал слушателям пространства «Охта LAB» программист Григорий БАКУНОВ, директор по распространению технологий всем известной поисковой системы.

РИСУНОК Валерия ТАРАСЕНКО

Где положить жвачку?

- Я искренне ненавижу формулировку «искусственный интеллект», - с порога предупреждает Григорий.

Человечество пока не сформулировало четко, что такое вообще интеллект (скажем, обладают ли им муравьи?) - что уж говорить об ИИ. На самом деле многое из того, что мы гордо причисляем к «искусственному интеллекту», базируется на давних разработках - просто раньше их называли иначе. Например, технология, которая позволяет компьютеру разобрать каракули вашего врача быстрее, чем это делает фармацевт в аптеке, зародилась почти 30 лет назад.

Распознавание речи (смартфон понимает команду «на слух») и изображения, интеллектуальные помощники (устройства, которые могут «с голоса» хозяина управлять домашней техникой, искать информацию в Интернете и т. д.) - тоже не так уж «интеллектуальны», всего лишь имитируют общение с хозяином.

Вернемся к тому супермаркету. Живой мерчендайзер рассуждал логично: покупатель ждет на кассе - значит положим жвачку у кассы и ждущий покупатель прихватит эту мелочовку в корзину. Электронный мерчендайзер указал, что жвачку нужно разместить у фруктового отдела. Логики - никакой. Но покупатель почему-то действительно прихватывал там жвачку гораздо активнее. И это не «интеллект»: система просто отслеживала передвижения и действия покупателей в процессе шопинга и выстраивала прогнозную модель.

- Но есть области, в которых человечество так хорошо научилось имитировать интеллект, что эта имитация неотличима от интеллекта человеческого и может его заменить, - говорит Бакунов.

Что такое имитация интеллекта, он объясняет на муравьях. Вот муравьи бегут по своей тропке; экспериментатор ловит каждого и маркирует; муравьи, конечно, в смятении. Но проходит некоторое время - и мураши, пробегая по знакомой тропке, уже сами притормаживают в том месте, где стоит экспериментатор, спокойно подвергаются маркированию и топают себе дальше.

- Это выглядит как интеллектуальная деятельность. На самом деле это набор рефлексов. Муравей не понимает, кто там его берет и что делает. Для него всего лишь немного усложнилась дорога.

Как говорит лектор, «человечество научилось обманывать себя, принимая за искусственный интеллект то, что является всего-навсего простейшей системой рефлексов». Но это прежние поколения машинного обучения. А вот переход к нейронным сетям в компьютерных технологиях - это уже ближе к тому, как принимают решения позвоночные. У нас, позвоночных, двойная система принятия решения: помимо рефлекторной еще и более сложная, «думательная». В этом система пока тоже лишь имитирует поведение, принятие решений, но лиха беда начало.

Айзек Азимов ошибся

Сейчас навигатор понимает не только адрес «на слух», но и фразы вроде «поехали домой через аптеку». И важно не то, что навигатор знает, где ваш дом и где по пути аптека (это не фокус), а то, что распознает такие фразы. Правда, машину ограничили в словарном запасе, но зато она распознает на слух лучше среднего таксиста. Таксист правильно понимает с голоса в 90 - 92% случаев, навигатор - в 94,6%.

Машины-беспилотники (самоуправляемые) в среднем пока похуже среднего водителя, они часто водят «по-пенсионерски»: 35 км в час, по крайней правой, тупо по правилам, но в экспериментах эти машины-роботы в целом наездили несколько миллионов километров и угодили всего в несколько аварий.

Кстати, самоуправляемое авто Григорий приводит как пример «ошибки Айзека Азимова». Помните знаменитые «Три закона робототехники»? Они сводятся к тому, что робот ни при каких обстоятельствах не навредит человеку. Так вот ситуация, предложенная Бакуновым: вы едете по шоссе в беспилотной машине, вдруг ЧП - и либо вы собьете откуда-то взявшегося на дороге старичка, либо въедете в стоящих на остановке школьников, либо - в отбойник, и тогда пешеходы живы, а вам несдобровать. Компьютер должен быть запрограммирован и на принятие решения в такой безвыходной ситуации, говорит Бакунов. Решения о том, «кого списать». Вероятно, система «спишет» человека в машине: садясь в авто, он как бы принял на себя риски.

К счастью, такие трагические сценарии пока - упражнение для ума.

Сейчас ИИ работает лучше среднего человека в решении простых задач. Бакунов формулирует это как «правило одной секунды»: столько времени (и меньше) специалист тратит на принятие решения в привычных делах. И, значит, такие задачи можно автоматизировать.

- Уже сейчас есть системы ИИ, которые могут программировать на уровне среднего программиста.

В прошлом году произошло эпохальное событие: искусственный интеллект выиграл у чемпиона в игре го, которая намного вариативнее шахмат. Опять же произошло это не потому, что был придуман какой-то супералгоритм. Просто разработчики додумались «натаскивать» искусственный интеллект в играх не с человеком, а с другим ИИ.

Считается, что человек успешнее машины, потому что может принимать и дурацкие решения, но, похоже, поступать по-дурацки - не только человеческое свойство. Два ИИ, играя в го друг против друга, допускали и такие ходы, на которые вменяемый игрок никогда бы не пошел.

Моделировать прошлое и будущее

В каких сферах ждать революций, связанных с ИИ?

Безусловно, в медицине. Знаете, какова вероятность того, что на первичном приеме терапевт вам с первого раза поставит верный диагноз? 24%. «Это стыдно для человечества», - констатирует Бакунов.

В США врач общей практики уже активно применяет специально составленный опросник. Порой не нужно никаких датчиков. «Доктор, у меня вот тут болит!» - «Лягте так-то, поднимите ногу - усиливается ли боль?» Это один из вопросов на определение остеохондроза. «Узких» врачей роботы пока не заменят, но автоматизацию диагностики там и сям уже внедряют.

Еще один пример навскидку - казалось бы, не утилитарный. Реконструкция малоизвестных исторических событий на основе тех данных, которые известны хорошо. К примеру, «просчитывание» Троянской войны.

- А от реконструкции прошлого недалеко до конструирования событий будущего, - полагает лектор.

...Но, уверен Григорий Бакунов, от того чтобы заменить человека «вообще», искусственный интеллект «бесконечно далек». Например, электронный дизайнер вряд ли поймет задачу, сформулированную клиентом так: «Сделай, чтоб прям вообще». Да и если в ресторанах будут официанты-роботы, могущие тут же просветить вас о вине урожая такого-то года, многие посетители предпочтут обслуживание в исполнении официанта-человека, пусть недотепы, но, допустим, обаятельного.

Ну и в стендап-камеди пока уверенно ведут люди.

Тем не менее за следующие 50 лет человечество «должно учиться умнеть быстрее, чем умнеют алгоритмы», предупреждает Григорий. И стращает: «Глупые люди вымрут».

«Умнеть» - это думать не «всегда», а «правильно». Скажем, не пребывать в узких рамках своей специализации, а упорно расширять кругозор и быть в курсе того, что происходит в самых разных сферах. Потому что, как мы уже вызубрили, самое востребованное будет появляться на стыке разных областей.

Тут Григорий ссылается на еще одного фантаста, Роберта Хайнлайна: «Любой человек должен уметь менять пеленки, планировать вторжения, резать свиней, конструировать здания...» (там много чего еще). И в довершение: «Узкая специализация - удел насекомых».