Zum Hörbuch
Ключевые идеи книги: ИИ 2041. Десять видений нашего будущего. Ли Кай-Фу
Оригинальное название:
AI 2041: Ten Visions for Our Future
Автор:
Kai-Fu Lee
www.smartreading.ru
Будущее: человек + ИИ
Обучение искусственного интеллекта
Чтобы понять, что обещает нам будущее в связи с развитием ИИ, нужно сначала понять, как он стал таким умным.
Ключевое понятие тут – «глубокое обучение». Учится ИИ с помощью нейронных сетей.
Это понятие было описано еще в 1943 году психологом Уорреном Мак-Каллоком и математиком Уолтером Питтсом, а на практике воплощено 15 лет спустя, когда психолог Фрэнк Розенблатт создал перцептрон. Эта модель содержала около тысячи связанных друг с другом «нейронных клеток», которые могли принимать сигналы от 400 фотоэлементов. Со временем ученые совершенствовали нейронные сети, делая их все более многослойными.
Слово «нейронный» тут неслучайно: компьютерная сеть в самом деле подобна структуре мозга, и чем больше в ней взаимосвязанных элементов («нейронов»), уложенных во множество слоев, тем она эффективнее. Чтобы эта технология работала в полную силу, нужны были большие данные, на которых можно было бы учиться, и огромные вычислительные мощности.
Вычислительная мощность – двигатель ИИ, а данные – его бензин.
И то и другое в изобилии возникло в XXI веке.
Однако учатся нейронные сети иначе, чем человеческий мозг. Скажем, мы хотим научить ИИ распознавать яблоки на фотографиях. Для этого надо показать ему миллионы фото, помеченных тегом «яблоко», и миллионы фото без яблок. ИИ считает с фотографий множество параметров, которыми потом и будет руководствоваться при отборе.
При этом у ИИ нет абстрактного понимания яблока, он не будет ассоциировать его с другими фруктами или с законом всемирного тяготения. В этом его принципиальное отличие от человеческого сознания.
Наше внимание и память всегда ограниченны, зато мы умеем обобщать и ассоциировать. ИИ же умеет обнаруживать корреляци�