в моём блоге, начинаясь с и вращаясь вокруг извечного вопроса «человек против природы» всё чаще выходит на второй, уже реальный сегодня уровень — «робот (искусственный интеллект, ИИ) против человека».
В котором уже сам человек становится не более, чем частью старого биологического мира, в котором возникает новая реальность. Более быстрая, более умная, более приспособленная к конкретным или всеобщим условиям среды. И в которой само человечество пока ещё может мнить себя «вершиной эволюции», но, скорее всего, является лишь органической частью той среды, которую роботы и ИИ будут использовать для своей дальнейшей эволюции.
Не скрою, на меня в вопросе понимания технологической сингулярности и проблемы замены естественного интеллекта искусственным, а биологической среды — средой технологической оказали классические фантастические рассказы.
Которые, при взгляде на современные успехи роботизации, компьютеризации и ИИ уже кажутся весьма приземлённой футурологией.
В сверхконцентрированной форме вопрос противостояния робота и человека разобран, например, в коротком рассказе Терри Биссона или у Айзека Азимова в , ну а классический цикл о роботах мэтра Азимова, я думаю, читали многие, если не все.
Прошлый взгляд на робота или на искусственный интеллект, который унаследован от начала ХХ века, достаточно прост: «да что они нам сделают, если мы их можем просто выключить или запрограммировать?». Три закона робототехники — и всё такое.
Взгляд 1980-х годов, привитый нам «Терминатором» и эпичным «мне нужна твоя куртка и твой мотоцикл», грешил иным перекосом: роботы в нём были изображены совершенно чуждым человечеству видом, который предполагал ровно один подход: «найти и уничтожить». Ну или, опять-таки, перепрограммировать робота, если повезёт.
Конечно, теперь Терминатор уже не тот, но в 1984-м году его поступь была тяжела и впечатляюща...
При этом возможности обучения у героя Арнольда Шварцнеггера существовали, только вот его понимание среды находилось на весьма детском уровне: эпизод с ключами показывал, что робот обучается, но для этого обучения ему нужен был практически прямой приказ. А так, в целом, ИИ робота-терминатора оказывается достаточно тупым — где-то на уровне сокруши всё вокруг «покорми собак и ничего там не трогай!»
Но, как оказалось, реальный и уже существующий ИИ оставил далеко позади фантазии 1984-го года.
Речь идёт о незаметном событии. Знаю, что немногие из моих читателей являются заядлыми игроками в го и могут оценить важность этой новости, но попробую пояснить, в чём суть произошедшего, кроме тривиальной констатации факта о том, что компьютерная программа AlphaGo победила профессионального игрока в го Ли Седоля, 4-го по силе игрока мирового го.
Ли Седоль справа, AlphaGo — слева. Пока что программа сама не может ставить камни го, но это лишь временно...
Дальше я позволю себе прямую цитату :
«Ключевым фактором создания AI для подобных игр, является так называемая оценочная функция, которая позволяет сравнивать различные позиции на доске и выбирать из них наиболее выгодную. Грубо говоря, мы строим возможное дерево ходов, оцениваем, отсекаем неудачные и выбираем те, которые ведут к лучшим результатам. Вопрос в том, как правильно сделать эту оценку. Для шахмат это делается через правила, изначально заданные разработчиками шахматных процессоров. Каждой фигуре соответствует свой вес, плюс вводятся поправки на позицию фигур, близость к центру доски, угрозы, которые они несут, все это суммируется и получается оценка конкретной позиции. Плюс добавляется база дебютов, весьма полезная в начале игры, когда фигур много и неопределенность максимальна, плюс рассчитанные эндшпильные таблицы, позволяющие безошибочно заканчивать партии — и получаем алгоритмы для игры в шахматы, с которыми уже лет 10 лет ни один человек не может сыграть даже вничью.
Проблемой AI в Го является то, что практически ничего из вышеперечисленного для этой игры не работает. Слишком большое количество доступных ходов, слишком отдаленное возможное влияние каждого сделанного хода, чтобы просчитать его в глубину и сделать оценку о качестве позиции. Создать оценочную функцию силами разработчиков, как в шахматах, было невозможно. Все подобные попытки играли на уровне любителей.
Потому разработчики AlphaGo пошли другим путем. Оценкой позиции занимается нейронная сеть, которой предварительно скормили 30 миллионов позиций с сыгранных партий с KGS Go Server. Задачей сети было "предсказать" ход, ведущий к победе. Добившись положительного результата начального обучения сети (57.0% правильного предсказания ходов экспертов), они продолжили обучение за счет игры программы "самой с собой" ( можно почитать больше). Таким образом, самая важная часть программы — оценочная функция — это нейронная сеть, работающая, обучающаяся, и оценивающая позицию по тем же принципам, что и человеческий мозг, причем, как оказывается, на уровне лучших игроков мира.
Когда в январе AlphaGo в первый раз обыграла про–игрока 2 дана, она, по оценкам экспертов, допускала достаточно много ошибок и близко не могла сравниться с игроками 9 дана (9 и 2 дан соотносятся как Каспаров и какой–нибудь чемпион области по шахматам). Но прошло два месяца самообучения и самостоятельного улучшения оценочной функции, и она обыгрывает одного из лучших игроков мира.
Важно то, что этот принцип обучения совершенно не привязан к Го, и вполне может быть применим ко множеству задач, по которым уже накоплена значительная база знаний».
Вот так. Вы ждали сильного ИИ, который может посмотреть на действие или алгоритм, а потом — сделать это или точно так же, а то и намного лучше? Их есть у меня.
В такой ситуации как с AlphaGo, люди и в самом деле становятся не более чем исходным материалом для нейросети, в которой крутятся образы того или иного алгоритма.
В победу AlphaGo над Ли Седолем не верил перед началом матча практически никто. Корейский мастер не рассматривал всерьёз возможность своего поражения, поэтому даже не оговорил сумму своего гонорара в случае проигрыша. Кстати, свой гонорар AlphaGo, более 1 млн. долларов, «потратила» на благотворительность, пожертвовав его на программы UNICEF, STEM и Go.
А трансляцию матча на китайском языке смотрели 60 миллионов телезрителей (а это более 10 часов эфирного времени).
Вот так, в общем-то, искусственный интеллект и вползает в нашу жизнь — отнюдь не железной поступью Терминатора, но через экраны ноутбуков и телевизоров. Кстати, если выбор сегодня будет между новым iPhone 6s и ребёнком — то много ли современных девушек предпочтут ребёнка, а ещё лучше — двух или трёх, что необходимо хотя бы для простого воспроизводства вида Homo Sapiens? Количество детей в расчёте на одну женщину практически во всех «развитых» странах вполне зримо показывает, что люди в эволюционном забеге как минимум остановились. Или же, если вам так приятнее, «сидят на вершине эволюции». Которая всё больше напоминает крышу невысокого сарая в момент прихода тридцатиметровой волны океанского цунами.
Однако, не буду только о грустном. Есть хорошие новости и для «мяса». Возможно, и мозгам что-то перепадёт, а пока что о более низменных тканях нашего тела.
На картинке показан генетически модифицированного вируса T–VEC, синтезированного на основе вируса герпеса. T–VEC может размножаться только в раковых клетках, клетках меланомы или рака кожи. Там он (1) мультиплицируется, (2) убивает клетку, и (3) выделяет протеин, обучающий иммунную систему различать меланомные клетки и атаковать их. Основная проблема меланомы — это незаметность пораженных клеток для иммунной системы, а вирус T–VEC это поправляет. Лечение уже сегодня эффективно в половине случаев. Препарат начал применяться полгода назад в США и ЕС. Сейчас врачи пытаются определить, почему лечение помогает не всем пациентам и, скорее всего, что-нибудь обнаружат в самой меланоме, например, разделив её на два отдельных заболевания. Патент принадлежит американскому фарма–гиганту Amgen, так что лечение бесплатным не будет — в 2014-м году концерн заработал на своих клиентах более 5 млрд. долларов.
Но, по крайней мере, .
В общем — если вы не хотите ГМО есть, то в перспективе его надо будет вводить внутривенно. Ну или внутримышечно, я тут в тонкостях не силён.
Похожим образом хотят научиться лечить и массу нейродегенеративных заболеваний, например, болезнь Альцгеймера, так как вариант «перепрограммирования» дефектных клеток вполне может быть применим и к погибающим при старческой деменции нейронам. В общем, к нам уже гораздо ближе, чем думается.
Ну и вторая новость, тоже о «мясе».
В ближайшие годы, австралийских учёных, может появиться терапия, способная регенерировать повреждённые вследствие травмы, болезни или старения ткани. По принципу действия терапия схожа с тем, как ящерицы отращивают хвост и имеет шансы изменить лицо регенеративной медицины.
Учёные перепрограммируют жировые и костные клетки в индуцированные мультипотентные стволовые клетки — иМС (induced multipotent stem cells — iMS). Терапия была успешно опробована на мышах и, по словам главы исследований, является большим скачком вперёд по сравнению с другими терапиями стволовыми клетками, эффективность которых либо недоказана, либо крайне низка. Испытания на людях должны начаться в конце 2017 года.
Терапия революционна тем, что иМС клетки способны регенерировать многие типы тканей и выгодно отличаются от эмбриональных стволовых клеток, которые при введении в организм склонны к формированию опухолей. В природе во взрослом организме человека иМС клеток не присутсвует. Для их создания учёные "отключают память" жировым и костным клеткам, коих в любом организме хоть отбавляй, а после этого превращают их в стволовые. Весь процесс, включая выращивание культуры иМС клеток конкретного человека, занимает 2–3 недели. Терапия схожа с отращиванием хвоста ящерицей, поскольку в случае с хвостом происходят схожие процессы: образуются иМС клетки, способные превращаться в разные типы тканей — от костей до кожи.
В общем, вскорости и в весьма близкой перспективе «мясо» будет жить долго, безболезненно и здоровой жизнью — и наслаждаться успехами искусственного интеллекта и «железно-кремниевой жизни», которая может покорить и вершины спортивного олимпа, и глубины космоса.
Ну а насыщенность собственной жизни «мяса» уже зависит от него самого. И от того, будут ли использоваться его мозги на казуальные игры «собери три в ряд» на очередном iPhone XXs — или же на что-то оставляющее след в грядущем и изменяющее ту самую «вершину эволюции», на которой сегодня горделиво восседает современный Homo Sapiens...
Оригинал взят у alex_anpilogov (
© 2009 Технополис завтра
Перепечатка материалов приветствуется, при этом гиперссылка на статью или на главную страницу сайта "Технополис завтра" обязательна. Если же Ваши правила строже этих, пожалуйста, пользуйтесь при перепечатке Вашими же правилами.
