Миф 1. У ИИ есть способности к творчеству

Глядя 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 беспристрастен

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 правду

Кому 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 безработицы

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 разумным

Физик 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 сингулярность

Технологическая 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 создателей

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 людей

Когда 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?

Процедура, проведенная роботом, считается одной из самых сложных в хирургии.

Разработанный группой исследователей Университета Джонса Хопкинса автономный робот Smart Tissue (STAR) провел лапароскопическую операцию на мягких тканях свиньи без направляющей руки человека. Как отмечают специалисты, это значительный шаг в робототехнике на пути к полностью автоматизированным операциям на людях.

«Наши результаты показывают, что мы можем автоматизировать одну из самых сложных и деликатных операций в хирургии: повторное соединение двух концов кишечника. STAR провел процедуру на четырех животных и дал значительно лучшие результаты, чем врачи, выполняющие ту же процедуру», – Аксель Кригер, ведущий автор исследования.

Робот преуспел в кишечном анастомозе (хирургическом соединении двух структур) – процедуре, которая требует высокого уровня повторяющихся движений и точности. Соединение двух концов кишечника, пожалуй, самый сложный этап в желудочно-кишечной хирургии, требующий от хирурга наложения швов с высокой точностью и последовательностью. Даже малейшее дрожание рук или неправильно наложенный шов могут обернуться катастрофическими последствиями для пациента.

Работая с сотрудниками Детской национальной больницы в Вашингтоне, округ Колумбия, и Джином Кангом, профессором электротехники и вычислительной техники Университета Джона Хопкинса, Кригер помог создать робота, предназначенного специально для сшивания мягких тканей.

Текущая версия робота представляет собой усовершенствованную модель 2016 года, которая довольно точно умела восстанавливать кишечник свиньи, но требовала как слишком большого разреза для доступа к кишечнику, так и большего вмешательства со стороны людей.

По словам Кригера, операции на мягких тканях особенно сложны для роботов из-за их непредсказуемости, вынуждающей их быстро адаптироваться к неожиданным препятствиям. STAR имеет новую систему управления, которая может корректировать хирургический план в режиме реального времени, как это сделал бы хирург-человек.

Трехмерный эндоскоп на основе структурного света и алгоритм отслеживания на основе машинного обучения, разработанный Кангом и его учениками, направляет STAR.

«Мы считаем, что передовая система трехмерного машинного зрения необходима для того, чтобы сделать интеллектуальных хирургических роботов умнее и безопаснее», – Джон Канг.
По словам Кригера, по мере того, как медицина движется к более лапароскопическим подходам к операциям, будет важно иметь автоматизированную роботизированную систему, предназначенную для таких процедур.

«Что делает STAR особенным, так это то, что это первая роботизированная система, которая планирует, адаптирует и выполняет хирургический план в мягких тканях с минимальным вмешательством человека. Роботизированный анастомоз – один из способов гарантировать, что хирургические задачи, требующие высокой точности, будут выполняться с наилучшим результатом у каждого пациента, независимо от навыков хирурга.

Мы предполагаем, что это приведет к демократизированному хирургическому подходу к лечению пациентов с более предсказуемыми и последовательными результатами», – заключает Кригер.

Человекоподобный робот (или андроид) начал читать буддийские письмена верующим в 400-летнем храме Кодай-дзи в Киото в начале этого года. Он состоит из корпуса с движущимися металлическими деталями, а лицо, руки и плечи андроида сделаны из силикона. Андроид представляет Каннон — архетипическое буддийское божество, воплощающее милосердие.

Монахи из храма говорят, что робот-бодхисаттва будет становиться все более «мудрым». «Этот робот никогда не умрет, он просто будет обновляться и развиваться, — сказал старший монах Теншо Гото. — В этом красота робота. Он может хранить знания вечно и безгранично».

Храмовый робот читает отрывки из Сутры Сердца, одного из самых известных писаний буддизма Махаяны.

Разработка робота Kannon обошлась почти в 1 миллион долларов. Этот проект осуществляется храмом и Хироши Ишигуро — профессором робототехники из Университета Осаки. Механизм, который двигает головой и руками робота, хорошо просматривается, но силиконовое лицо андроида выглядит удивительно реалистично — вплоть до блестящих глаз.

«Очевидно, что у машины нет души, — сказал монах Гото. — Но буддийская вера — это не вера в Бога. Она состоит в том, чтобы идти по пути Будды, поэтому не имеет значения, представляется ли она машиной, куском железа или деревом».

Японские посетители позитивно отреагировали на появления андроида, но некоторые туристы (европейцы, американцы) были расстроены этим. «…жители Запада сравнивают его с монстром Франкенштейна, — сказал Гото. — У японцев нет предубеждений насчет роботов. Мы воспитывались на комиксах, где роботы — наши друзья».

Проект 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.