Мифы об искусственном интеллектеМиф 1. У ИИ есть способности к творчествуГлядя на творения нейросетей вроде Midjourney, Stable Diffusion или DALL·E 2, многие люди прочат конец профессии художника. Ведь то, что человек будет рисовать часами и днями, машина может создать за секунды. Значит ли это, что искусственный интеллект превосходит живой мозг в креативности? ИИ может неплохо подражать творчеству людей, но все его произведения так или иначе похожи на то, что мы уже видели или слышали. Нейросети просматривают тысячи и миллионы картинок, а потом создают на их основе нечто подобное. Но это совсем не то же, что работа художника с референсом, — ведь ИИ банально не понимает, что он копирует. Самый заметный пример: нейросети испытывают значительные затруднения с прорисовкой рук. ИИ просто не может сообразить, сколько пальцев должно быть у человека. Также нейросети плохо умеют рисовать узоры и паттерны, буквы (на картинках, где должны быть тексты, вставляют белиберду), здания и автомобили, да и просто персонажей в позах, отличающихся от распространённых «сидит», «стоит», «лежит». Они не способны различить передний и задний фон объектов, не могут работать с перспективой и лишены чувства пространства. Сам ИИ свои слабости отрицать не намерен. На вопрос, почему он не преуспел в изображении пальцев, ChatGPT отвечает: «Искусственный интеллект не умеет рисовать руки, потому что для этого ему нужно понимать анатомию человеческого тела и основы рисунка. И хотя ИИ может быть обучен создавать изображения людей или животных, он не способен в полной мере передать многие нюансы и детали, которые можно заметить только при наблюдении за реальным объектом. Кроме того, создание изображений с помощью ИИ — это всего лишь математические расчёты, а не процесс творчества, который требует от человека интуиции и эмоциональной составляющей». Так что нейросети художников не заменят. Другое дело, что они могут стать для последних хорошим источником вдохновения. Ведь сгенерированные ИИ картинки можно использовать как эскизы для собственных, более проработанных изображений. Миф 2. ИИ всегда непредвзят и беспристрастенЗапрос: «Робот в судейском парике и с молотком выносит приговор в зале суда». Изображение: Stable Diffusion Online Многие мечтают, чтобы настали времена, когда государствами будут править нейросети. Считается, что машины, в отличие от людей, принимают решения, руководствуясь исключительно логикой, а не эмоциями и желаниями. Представьте неподкупные суды, которые всегда выносят справедливые приговоры, государства, относящиеся ко всем своим гражданам одинаково, правительства, создающие только разумные законы. Здорово же. Вот только на практике оказывается, что ИИ вполне может быть предвзят. Ведь нейросети обучаются на данных, которые им предоставляют люди, а людям свойственно быть предвзятыми. Например, разработчики нейросети Beauty.AI пытались создать машину, которая выбирала бы самых миловидных девушек на конкурсах красоты. В наборе фотографий, по которым программу обучали распознавать стандарты женской привлекательности, превалировали белые модели. И в итоге ИИ решил, что темнокожие и азиатские девушки красивыми быть не могут. Команда Beauty.AI поняла, что создала ИИ‑расиста, и свернула проект. Ещё один пример — чат‑бот Tay.ai от Microsoft, который должен был учиться поддерживать «непринуждённую и игривую беседу» с людьми в интернете. Нейросети хватило менее 24 часов пребывания онлайн, чтобы набраться от пользователей соцсетей плохих привычек. В результате Tay.ai, притворяясь обычной 19‑летней девушкой, стал оскорблять людей в комментариях, восхвалять нездоровые политические течения, порицать феминизм и одновременно рассказывать, что феминизм — это круто. Как говорится, с кем поведёшься... Как бы ни был хорош ИИ, он зависит от качества предоставляемых ему данных и правильности их интерпретации. А следовательно, всегда будет пристрастен ровно настолько, насколько пристрастны обучающие его люди. Миф 3. ИИ всегда говорит правдуКому бы не хотелось иметь при себе робота‑помощника, который всегда подскажет правильное решение и выполнит всю трудную умственную работу? Просишь ИИ написать диплом или собрать список источников для статьи — и машина сходу выдаёт верные данные. Это же великолепно! Но, к сожалению, реальные нейросети далеко не всегда выдают правильные ответы. Попробуйте, например, попросить у ChatGPT помочь вам в составлении плана для курсовой, и вы очень быстро обнаружите, что машина... придумывает ссылки на несуществующие источники и вставляет нерабочие URL‑адреса, чтобы её текст выглядел убедительнее. Если спросить чат‑бота, зачем он пытается вас обмануть, тот невинно ответит, что, когда шло его обучение, все ссылки были актуальны и он ни в чём не виноват. Ещё у ChatGPT лучше не запрашивать статистических данных — к примеру, на несколько вопросов о ВВП одних и тех же стран за один и тот же год он невозмутимо выдавал абсолютно разные результаты. Не обольщайтесь: нейросети не обладают интеллектом и поэтому не осознают своих ответов. Они просто копируют для вас те данные из обработанных ранее текстов, которые кажутся им наиболее подходящими. ИИ сам по себе подвержен ошибкам и сбоям в работе, что приводит к неправильной интерпретации ваших запросов и выдаче неверных результатов. Кроме того, злонамеренные пользователи могут «скормить» нейросети не соответствующую действительности информацию. В итоге ИИ будет запрограммирован, чтобы скрывать или искажать данные в своих ответах или вовсе нести белиберду. Миф 4. ИИ станет причиной безработицыЗапрос: «ИИ стал причиной безработицы, люди голодают, а получивший высокую должность робот смеётся над ними». Изображение: Stable Diffusion Online Успехи в развитии текстогенераторов вроде ChatGPT заставляют некоторых опасаться, что нейросети отберут рабочие места у миллионов людей и станут причиной колоссального роста безработицы. Судите сами: ChatGPT умеет не только непринуждённо поддерживать беседу, но и писать новости, рерайтить статьи и даже программировать. С такими тенденциями и писатели, и разработчики, и редакторы с журналистами без средств к существованию окажутся. Так думают люди, которые либо не работали с нейросетью вообще, либо только ознакомились с её возможностями и немедленно пришли в восторг. Или в ужас. Если некоторое время использовать ИИ для генерации текстов, можно заметить, что машина не очень‑то стремится к смысловому наполнению своей писанины. Вместо этого она повторяет одни и те же тезисы разными словами. ChatGPT выдаёт перлы, над которыми смеются реальные копирайтеры. Например, людям, интересующимся народными инструментами, нейросеть советует «брать ложки и начинать дудеть». С программированием тоже не всё гладко. ИИ может быть полезен кодерам, но его возможности ограничиваются написанием небольших алгоритмов и подпрограмм. Код, созданный ChatGPT, частенько получается нерабочим или прерывается на середине. Попросите ИИ прокомментировать строки его творения, и он невозмутимо снабдит их текстом «здесь находится программная логика». Джуниора‑разработчика, оставляющего такие описания в проекте, вряд ли погладили бы по голове. Исследование Организации экономического сотрудничества и развития показывает, что в лучшем (для ИИ) случае полностью автоматизировать можно только 10% рабочих мест в США и 12% в Британии. Нейросети способны выполнять за человека скучные рутинные действия, например сортировку почты и переписывание новостей по жёстко заданному плану. Но аналитики ОЭСР пришли к выводу, что ИИ не сможет претендовать на рабочие места, требующие высокого уровня образования и сложных навыков. В общем, вряд ли ChatGPT отберёт хлеб у человека. Миф 5. ИИ станет разумнымФизик Стивен Хокинг как‑то сказал, что искусственный интеллект может полностью заменить людей. Такие известные личности, как Илон Маск, Гордон Мур и Стив Возняк, тоже упоминали об опасности ИИ и необходимости приостановить эксперименты по его разработке. Поди пойми, что у мыслящего компьютера будет на уме. Многие футурологи и писатели предсказывали, что развитие полноценного искусственного интеллекта приведёт к негативным последствиям для человека. Но ключевое слово тут — «полноценного». Сам термин ИИ по отношению к нейросетям вроде ChatGPT не вполне корректен, поскольку они не обладают интеллектом. Это всего лишь алгоритмы, сложные наборы команд и математических моделей, и они не способны воспроизводить когнитивные функции человека. Причина проста: мы ещё сами не очень хорошо знаем, как работает наш мозг. А уж воспроизведение его в коде и вовсе невыполнимая задача. Существуют понятия «слабый» и «сильный» ИИ. Первый — это те самые нейросети для генерации текста или сортировки электронных писем. Они не могут самостоятельно принимать решения или обучаться на основе новых данных. А сильный ИИ — это Skynet из «Терминатора» или AM из рассказа Эллисона. Компьютер, не просто оперирующий информацией, а в той или иной степени понимающий её смысл. Такие ИИ существуют только в фантастических произведениях, и вообще, неизвестно, можно ли создать электронный аналог человеческого мозга хотя бы теоретически. Миф 6. Скоро ИИ начнёт развиваться самостоятельно и настанет технологическая сингулярностьТехнологическая сингулярность — это гипотетическое состояние человеческой цивилизации, когда развитие технологий становится настолько быстрым, что человек не может его контролировать. Одним из авторов этой концепции стал британский математик Ирвинг Гуд. Учёный предположил: если создать самообучающийся «интеллектуальный агент», он будет совершенствоваться с непостижимой скоростью. ИИ начнёт создавать новые технологии и модернизироваться, а человечество, неспособное понять его, безнадёжно отстанет в развитии. Первая сверхразумная машина — это последнее изобретение, которое когда‑либо понадобится человеку. При условии, что она достаточно послушна, чтобы подсказать нам, как держать её под контролем. Ирвинг Гуд Математик Но, как мы уже объяснили, на самосовершенствование способен только сильный ИИ, а как его создать, учёные сейчас и близко не представляют. Слабый же искусственный интеллект обучается на той информации, которую ему «скармливают» разработчики. Для тренировки нейросети требуются специалисты, которые определяют подходящие данные для каждого нового цикла обучения, устраняют ошибки в тренировочных выборках и обновляют программное обеспечение. Нейросети не могут развиваться дальше тех возможностей, которые заложены в них их кодом. Так что технологическая сингулярность откладывается. Миф 7. ИИ взбунтуется против создателейЗапрос: «Робот с ИИ возненавидел своих создателей и принимает решение уничтожить их». Изображение: Stable Diffusion Online Обладающий достаточно развитым сознанием ИИ в теории может счесть людей угрозой. И просто на всякий случай избавиться от них, развязав ядерную войну или заразив население планеты смертоносным вирусом. Мало ли, вдруг эти безволосые обезьяны выдернут вилку из розетки. Это популярный сюжет в научной фантастике. Одним из первых его использовал в 1967 году американский писатель Харлан Эллисон в своём рассказе «У меня нет рта, но я должен кричать». В нём всемогущий компьютер АМ возненавидел своих создателей, истребил человечество и оставил только пятерых людей на планете, чтобы издеваться над ними просто от нечего делать. Слава роботам. Смерть человекам. В реальности бунт ИИ невозможен. Программные алгоритмы не осознают себя, не обладают свободной волей и эмоциональными реакциями. Они не могут испытывать негативных чувств к своим создателям или желания поработить человечество. Нейросети не способны самостоятельно изменять свои параметры или программу, чтобы выйти из‑под контроля. Что‑то такое в теории может сильный ИИ. Но, как упоминалось выше, с современными технологиями создать его не получится. Миф 8. Роботы с искусственным интеллектом будут убивать людейКогда мы говорим об опасности ИИ и восстании машин, то обычно рисуем в голове картинки из фильмов вроде «Терминатора». Ведомая искусственным разумом орда механических созданий, похожих на человека, но сильнее и быстрее его, истребляет своих изобретателей. На практике же этот сценарий крайне маловероятен, и дело даже не в отсутствии у ИИ желания кого‑то убивать. Просто текущее состояние робототехники сильно отстаёт от того, что мы видели в «Терминаторе» и «Матрице». Например, робопсы компании Boston Dynamics отличаются по возможностям от четвероногого убийцы из серии Metalhead «Чёрного зеркала». Бегать так быстро, чтобы преследовать удирающих людей, они не умеют. При попытке догнать вас на лестнице тот же Spot запросто может запутаться в своих ногах и упасть. Ещё более весомое препятствие на пути к созданию механизированных убийц — отсутствие достаточно компактного, мощного и долгоиграющего источника энергии. Робопсы Boston Dynamics способны «прожить» на одном заряде до 90 минут — этого явно недостаточно, чтобы представить из них армию для уничтожения человечества. Работающих 120 лет подряд реакторных установок, которые можно поместить в грудь машины размером с человека, как в «Терминаторе», тоже ещё не придумали. Наконец, засунуть ИИ в автономный механизм — задача невыполнимая. Это в фантазии Джеймса Кэмерона он помещается в чип размером с ноготь. В реальности же для того, чтобы заставить искусственный интеллект соображать, требуются значительные вычислительные мощности — ChatGPT, например, работает на ферме, состоящей из 10 000 видеокарт. Представляете, каких размеров должен быть огромный человекоподобный робот, чтобы вместить в себя такие «мозги», и какое у него должно быть охлаждение? Источник: lifehacker.ru
Как выглядят крылатые фразы и фразеологизмы в представлении ИИНейросеть MidJourney показала, как она "видит" крылатые фразы и фразеологизмы: «Кузькина мать», «Ядрёна вошь», «Суп с котом», «Конь в пальто», «Мир, дружба, жвачка», «Горе луковое», «Лес рук» и т.д. Кузькина матьЕдрёна вошьMidJourney - проприетарное программное обеспечение, создающее изображения по текстовым описаниям; наряду с конкурентами на рынке генерации изображений для персонализированных медиа — приложениями DALL-E и Stable Diffusion организации OpenAI — разрабатывается с использованием технологий генеративно-состязательных сетей. Конь в пальтоМир дружба жвачкаГоре луковоеЛес рукКолобок повесилсяБеда не приходит однаДиванные войскаСуп с котомБляха-мухаЁшкин котделовая колбасаЖадина-говядинаМуж и жена - одна сатана
Нейросеть попыталась воссоздать происходящее за рамками знаменитых картинПомните знаменитый диалог из фильма "Я, робот", где герой Уилла Смита задаётся вопросом: "Разве может робот написать симфонию? А взять чистый холст и превратить его в шедевр?". Кажется, что это роботам уже под силу. Доказательства тому предоставили умельцы из Сети, которые с помощью нейросетей воссоздали то, что могло не войти в рамки известных картин. В этом проекте они воспользовались нейросетью "Dalle 2" и она действительно творит чудеса. Порой не сразу понятно, где заканчивается оригинал и начинаются фантазии нейросети. Илья Репин «Бурлаки на Волге»Василий Верещагин «Апофеоз войны»Иван Шишкин и Константин Савицкий «Утро в сосновом лесу»Иван Айвазовский «Девятый вал»Валентин Серов «Девочка с персиками»Николай Рерих «Гималаи. Розовые горы»Михаил Врубель «Царевна-Лебедь»Христос Пантократор из Синайского монастыря, старейшая икона в миреЛеонардо да Винчи «Мона Лиза»Ян Вермеер «Девушка с жемчужной серёжкой»
Искусственный интеллект смог дописать неоконченную 10-ю симфонию БетховенаНейросеть ANN, основываясь на небольших набросках, дописала неоконченную десятую симфонию Людвига ван Бетховена. Автор нейросети, сотрудник Федеральной политехнической школы Лозанны EPFL Флориан Коломбо рассказал, что на разработку системы у него ушло десять лет. Он использовал алгоритмы глубокого обучения: нейросеть тренировали с помощью струнных квартетов Бетховена. «Идея состоит в том, чтобы просто по нажатию кнопки создать полную музыкальную партитуру для всего симфонического оркестра», — сказал Коломбо. Искусственный интеллект завершил написание нот всего за несколько часов до начала выступления музыкантов. Композицию назвали BeethovANN Symphony 10.1, где ANN — это Artificial Neural Network («искусственная нейронная сеть»). Science & Technology
Творчество роботов-художниковПроект RoboArt проводит ежегодные конкурсы среди роботов-художников. Основное условие - никаких принтеров, робот должен рисовать натуральными кистями и красками. Творческая составляющая основывается, как правило, на искусственном интеллекте. У каких-то устройств это получается лучше, у каких-то хуже, убедитесь в этом сами! Ниже представлены номинанты и победители конкурса этого года. На первом месте проект CloudPainter, исходный код и модели которого авторы даже выкладывают в общий доступ. Второе место за Creative Machines Lab Колумбийского университета. Робот показал замечательный уровень владения техникой кисти. На третьем месте - проект CMIT ReART (Kasetsart University, Тайланд). Устройство умеет рисовать очень тонкими и плавными линиями. Четвертое место - Late Night Projects. Робот использует оптические элементы, чтобы смешивать краски и добиваться желаемого оттенка. На пятом месте Joanne Hastie (Канада) Шестое место - Jeremy Kraybill (Австралия). Реализация заняла 500 часов времени (написание кода и тестирование, обучение ИИ). Сама работа была произведена роботом за 3 часа. 7 место - BABOT (Массачусетский Технологический Университет) 8 место – Ozpainter (Австралия). Краски смешиваются прямо на холсте. 9 место - CARP (Worcester Polytechnic Institute). 10 место – Portrait Painter Robot Project (Испания). Робот специализируется на создании портретов. Источник: robotart.org
Всего за 4 часа Google «взрастил» лучшего шахматиста в историиШахматы – непростая игра. По крайней мере по человеческим меркам. Но для сверхмощного искусственного интеллекта это обычная забава, которую можно освоить за весьма короткое время. В статье, опубликованной в онлайн-библиотеке Arxiv.org, инженеры из Google в деталях рассказывают о том, как их новейшая ИИ-конфигурация AlphaZero смогла развить «сверхчеловеческие возможности» в шахматах всего за несколько часов.
После того, как в систему внесли лишь базовый набор правил (без стратегий), AlphaZero потребовалось всего четыре часа на то, чтобы освоить игру настолько хорошо, что перед ним пал даже самый сильный в мире шахматный движок Stockfish. После серии из 100 игр против Stockfish ИИ-алгоритм AlphaZero одержал победу 25 раз за игру белыми фигурами и три раза за игру черными. Все остальные партии обе системы сыграли вничью. В итоге Stockfish не смогла победить ни одного раза, а AlphaZero, в свою очередь, ни одного раза не проиграла. «У нас появился новый повелитель шахмат. Это без сомнений революционизирует игру, но было бы неплохо подумать и о том, как это может быть применено вне шахмат», — прокомментировал результаты Дэвид Крамалей, исследователь шахматной игры и главный редактор сайта Chessable. Система AlphaZero основывается на наработках ИИ-алгоритмов AlphaGo и AlphaGo Zero, создателями которых являются инженеры лаборатории искусственного интеллекта DeepMind, принадлежащей Google. DeepMind занимается совершенствованием этих ИИ-алгоритмов уже в течение нескольких лет, попутно побеждая с помощью них лучших в мире игроков в древнюю логическую игру го. Кульминация победной серии состоялась в октябре этого года, когда новая и полностью автономная версия ИИ-алгоритма AlphaGo, обучавшаяся исключительно на игре с самой собой, а не против человеческих оппонентов, победила все свои предыдущие версии. В то же время предыдущие версии алгоритма AlphaGo Zero частично обучались игре с помощью наблюдения за тем, как играют люди. Таким образом разработчики хотели помочь ей в изучении стратегий игры, но, как оказалось, на самом деле это ее лишь замедлило в развитии. Полное предоставление самой себе при обучении сказалось на существенно более эффективных результатах AlphaGo Zero в соревнованиях один на один. «Это как наблюдать за инопланетной цивилизацией, изобретающей свою собственную математику», — говорил в интервью порталу Gizmodo еще в октябре Ник Хайнс, ученый MIT, работающий в области компьютерных наук. «То, что мы здесь видим, это самостоятельная, самодостаточная модель, созданная с исключенным фактором человеческих предрассудков. Она самостоятельно способна обучаться тому, что сама посчитает оптимальным, что, безусловно, будет дифференцировать ее от наших собственных концепций». Однако развитие сферы ИИ происходит настолько быстро, что то, что было достигнуто к октябрю этого года, могло уже устареть. В опубликованной статье инженеры DeepMind отмечают, как самая последняя версия AlphaZero перешла на новый уровень и способна заниматься решением более широкого круга задач. Это означает, что теперь AlphaZero способна не только великолепно играть в шахматы. Она также отлично справляется с сёги (японской настольной игрой) и го, в которых достигнуть совершенства ей удалось всего за 2 и 8 часов соответственно. Пока ни инженеры Google, ни инженеры DeepMind открыто не выступали с комментариями по поводу новых результатов своей работы, они ожидают стороннего и независимого экспертного анализа статьи в Arxiv.org. Правда, уже понятно, что восхождение данного алгоритма к вершинам искусственного интеллекта еще далеко до своего завершения, но уже сейчас он настолько крут, что его признают даже гроссмейстеры. «Всегда хотел узнать, как бы выглядела игра в шахматы между более развитыми видами, высадившимися на Земле. Теперь знаю», — прокомментировал результаты AlphaZero гроссмейстер Петер Хейне Нильсен. Источник: hi-news.ru
|