Когда роботы заменят людей

Нейросети окружают нас повсюду: Алиса расскажет погоду на день, навигатор построит быстрый маршрут до работы, а умная лента покажет подборку новостей по интересам. Но для многих они по-прежнему остаются загадкой. В своей книге «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» Ян Лекун рассказывает, как работают нейросети и где применяются.

Первую обучающуюся машину создал в 1957 году американский психолог Фрэнк Розенблатт в авиационной лаборатории Корнеллского университета в Буффало, США. Ученый вдохновился работой нейронов в человеческом мозге и по аналогии сделал искусственную нейросеть, которую назвал перцептрон.

Как и человек, нейросеть учится за счет изменения связей между нейронами. Проще всего отследить этот процесс на примере моллюска аплизии. У него очень простая нервная система, которая управляет внешними жабрами. Если прикоснуться к жабрам, то моллюск сначала их втянет, а потом спустя время выпустит. Если повторять касания жабр из раза в раз, постепенно моллюск начнет выпускать их быстрее, а потом и вовсе перестанет втягивать. Так нейронные связи адаптируются к внешним раздражителям, то есть обучаются.

Существует много способов обучения нейросетей. Большинство из них состоят из двух этапов: поиск основного правила и отладка.

На первом этапе нейросети показывают миллиарды картинок и говорят, что на них изображено. Машина находит отличительные черты разных предметов и вырабатывает собственный алгоритм, как их различать. На втором этапе проверяют, может ли нейросеть правильно назвать картинки, которых она еще не видела. Если машина ошибается, оператор ей об этом сообщает. Тогда нейросеть перенастраивает свои внутренние связи, чтобы в следующий раз дать правильный ответ.

Например, чтобы научить машину отличать корабли от самолетов, нужно сначала собрать тысячи фотографий тех и других и загрузить их в нейросеть. Затем показать ей изображение корабля. Если машина дает правильный ответ — ничего менять не нужно. Если машина дает неверный ответ, то необходимо настроить параметры системы так, чтобы ее ответ приблизился к правильному.

Аналогично чтобы построить автомобиль, который может ездить самостоятельно, сначала нужно собрать данные от опытного водителя. Для этого каждую долю секунды надо записывают положение автомобиля на дороге и то, как водитель поворачивает руль, чтобы машина оставалась в пределах полосы. В результате за час наблюдений ученые получают 36 000 положений автомобиля и углов поворота руля. На этой информации нейросеть потом учится.

«Магия» обучения заключается в том, что обученная машина способна выйти за рамки того, что ей показывали. Она может правильно определить, что изображено на картинке, которую она видит впервые. Или принять верное решение на дороге, даже если сталкивается с новой помехой.

1. Распознавать изображения

Когда вы ищете какое-нибудь изображение в интернете, например Эйфелевой башни, вы имеете дело с нейросетями. Браузер выдает результат, потому что обучен определять изображенные предметы или события.

Чтобы обучить нейронную сеть различать изображения, сотрудники Google собрали миллионы картинок и пометили их вручную. Когда Google, чтобы отсеять ботов, в следующий раз попросит вас «щелкнуть каждое изображение, содержащее стрекозу» и вы это сделаете, знайте, что вы тоже внесете вклад в обучение нейросетей. В среде айтишников даже ходит такая шутка: когда роботы научатся ставить галочку в капчах и проходить этот квест, тогда и начнется восстание машин.

2. Распознавать голос и переводить

Нейронные сети используются почти во всех голосовых приложениях. При этом они научились распознавать речь не только взрослых, но и детей, у которых она не всегда внятная, а также людей с акцентами и необычными голосами. Но недостаточно просто расшифровать звук — виртуальный помощник должен еще правильно понять его смысл. Для Алексы, например, инженеры Amazon определили около 80 различных намерений: позвонить кому-нибудь, воспроизвести музыку, дать информацию о пробках на дороге, выбрать радиостанцию. Как только помощник распознает намерение, сервер Amazon сможет выполнить запрошенную задачу.

Благодаря нейросетям, машинные переводы теперь не уступают тем, которые сделаны человеком, а иногда и превосходят его. В 2019 году в конкурсе GLUE (General Language Understanding Evaluation), который проверяет понимание языка, человек оказался только на четвертом месте. В тройку лидеров вошли RoBERTa от Facebook (признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ. — Прим. ред.), XLNet от Google и MT-DNN от Microsoft.

3. Делать прогнозы

Нейросети могут прогнозировать спрос на разные продукты и предсказывать изменение цен акций. Например, они помогают французской государственной энергетической компании EDF прогнозировать потребление энергии. С этими знаниями компания эффективнее управляет производительностью электростанций и распределяет ресурсы с минимальными потерями. В маркетинге нейросети используются для изучения интереса людей к тому или иному контенту:к примеру, подскажут, на какой рекламный баннер будут реагировать чаще.

4. Помогать водителям

Существуют полуавтономные и автономные системы помощи водителям, в которых применяются нейросети. Первые уже часто используются в автомобилях: система определяет, где можно ехать, а где есть препятствие, может удерживать курс и ускоряться. Нейросеть умеет различать другие автомобили, пешеходов, велосипедистов. Например, такой системой оснащены автомобили Tesla. Но рядом всегда должен быть человек, который в случае ошибки может взять управление на себя. Системы для полностью автономного вождения, когда автопилот работает без внешнего контроля, пока не изобрели.

5. Помогать врачам

Нейронные сети используются в аппаратах для рентгена, магнитно-резонансной и компьютерной томографии (МРТ и КТ) для обнаружения опухолей, а еще в ревматологии и при протезировании. Они снижают стоимость диагностики и затраты времени на нее, помогая врачу не пропустить опухоль, сосредоточить внимание на сложных случаях.

Даже самые лучшие системы искусственного интеллекта, к сожалению, тратят очень много энергии. Если человеческий мозг совершает 1,5×10¹⁸ операций в секунду и потребляет всего 25 Вт в день, то современная видеокарта может выполнить только 1013 операций в секунду и потребляет около 250 Вт. Чтобы достичь мощности человеческого мозга, пришлось бы подключить сотню тысяч таких видеокарт к гигантскому компьютеру, потребляющему не менее 25 мегаватт. Это в миллион раз превышает потребности человеческого мозга.

И самое важное: искусственные нейросети плохо предвидят последствия своих действий, в отличие от человека. Если мы видим фотографию, на которой перед маленькой девочкой стоит торт с зажженными свечами, мы с легкостью угадаем, что произойдет дальше. Машине это пока недоступно, потому что она не обладает человеческим опытом и здравым смыслом.

Нейросети меняют общество и экономику. Как и любая технологическая революция, они способствуют появлению новых профессий и уничтожению старых. Многие специалисты со временем могут оказаться ненужными, их заменят роботы. Это пугает, но дальновидные экономисты, которые специализируются на вопросах влияния технологий на экономику, настроены оптимистично.

Например, американский академик Эрик Бриньолфссон, изучающий производительность труда, указывает на то, что новые технологии начинают применяться не сразу после изобретения, процесс их внедрения может занимать от 15 до 20 лет. Этого времени достаточно, чтобы люди адаптировались. Например, первый массовый персональный компьютер был выпущен IBM в 1981 году, но повсеместно его стали использовать только с середины 1990-х годов.

Люди с творческими профессиями и помогающими специальностями, например психологи, детские воспитатели, учителя и консультанты, имеют больше шансов сохранить работу. Искусственный интеллект еще не скоро сможет заменить человеческий опыт. По мнению Яна Лекуна, современным нейронным сетям не хватает разума. «Когда дело доходит до создания действительно умных машин, способных разрабатывать стратегии и хорошо разбираться в мире, у нас даже нет ингредиентов для рецепта», — жалуются ученые-коллеги Яна Лекуна.

Нейросети значительно упростили нашу жизнь. Вероятно, к ним и нужно относиться как к ассистентам. Например, наш Мегаплан может взять на себя постановку задач по шаблонам или планирование дел по расписанию. Но для этого нужны настройки, которые никто, кроме человека, не сделает. Так что отдаем нейросетям рутину и освобождаем время для более творческих и интересных видов деятельности!

У меня долгое время было предубеждение к новомодным умным колонкам и прочим атрибутам цифрового дома, но постепенно увлекся. Сначала мне подарили колонку. Теперь она знает мое любимое радио, и в такси, если не жадничать и выбрать класс повыше, включают именно мою радиостанцию. А последней появилась лампочка, которая по голосовой команде меняет цвет освещения — вставать с дивана не требуется.

Вот только я пока не придумал, что делать с умной розеткой. Не нашел, что полезное в нее можно включить. Да и эпизод из любимого у нас в Мегаплане мультсериала «Любовь. Смерть. Роботы», в которой умный дом восстает против хозяйки, не дает мне покоя.