Os computadores aprenderam a pensar. Para onde isso leva?
O SALVADOR VEIO
Você sabia que a IA já salvou a vida de um paciente com câncer no Japão? Especialistas do Instituto de Pesquisa Médica de Tóquio trataram o paciente com leucemia aguda. Só a terapia não ajudou. O que fazer?
E os médicos se arriscaram - eles pediram ajuda do supercomputador IBM Watson. Os resultados dos exames foram carregados na máquina sem alma e o botão "iniciar" foi pressionado. A máquina analisou os históricos médicos de 20 milhões de pacientes com câncer, comparou os diagnósticos e retornou o resultado: os médicos fizeram o diagnóstico errado. Isso significa que a mulher não foi tratada como deveria. As coisas estavam melhorando.
“Pela primeira vez no Japão, a inteligência artificial foi útil para salvar a vida de um paciente”, admitiu Arinobu Tojo, especialista do Instituto de Tóquio.
A MÁQUINA PENSA COMO UM HOMEM
Vídeo promocional:
O termo vago "inteligência artificial" é agora cada vez mais entendido como uma rede neural artificial (RNA). Simula o trabalho dos neurônios do nosso cérebro.
Essas máquinas não precisam ser configuradas manualmente, inserindo milhões de parâmetros. A rede neural aprenderá por si mesma! Quão? Milhares de exemplos da solução correta para o problema estão incluídos nele - quanto mais, melhor. Além disso, você ainda precisa definir a estrutura da rede.
Se necessário, o INS aprenderá a jogar xadrez e destruirá os melhores grandes mestres. Você quer começar a criar não pior do que Pushkin. Basta jogar alguns volumes de Alexander Sergeevich nele e agora "Lembro-me de um momento maravilhoso …"
Já caímos nessas redes. Um sistema de reconhecimento de voz em um smartphone, aplicativos para processamento de fotos, até uma previsão do tempo - tudo isso, para onde você olhar, é o resultado de uma rede neural.
São as redes neurais que ajudam a reconhecer um carro a partir de registros de câmeras em rodovias, para identificar uma pessoa a partir de uma fotografia. E se necessário, identifique o terrorista. E as redes neurais também conduzirão um carro e substituirão o cirurgião na mesa de operação …
ESPERANDO PELO ARMAGEDOM DE NEURÔNIO?
O volume de informações digitais dobra a cada 18 meses. Segundo especialistas em TI, em 2020 chegará a 40 trilhões de gigabytes.
E apenas as redes neurais são capazes de triturar volumes de dados com os quais mesmo os supercomputadores nunca sonharam. Essas máquinas inteligentes escravizarão a humanidade preguiçosa?
As maiores mentes - o físico Stephen Hawking e o fundador da Tesla Elon Musk - oferecem aos cientistas e programadores, antes que seja tarde demais, para definir a fronteira além da qual as redes neurais não devem cutucar o nariz e impedir que as máquinas entrem nessas áreas. Do contrário, mais cedo ou mais tarde, as redes neurais podem decidir que as pessoas são supérfluas neste planeta.
COMO NÓS?
Colocando o caos em ordem …
“Nós também estamos usando e desenvolvendo ativamente redes neurais”, disse Vladislav Belyaev, vice-chefe do laboratório de sistemas neurais e aprendizado profundo do MIPT. - Isso não é feito apenas por grandes empresas - Yandex e Mail. Ru - mas também por pequenas. Por exemplo, o DeepHackLab está envolvido em sistemas de conversação e modelagem inteligente de comportamento. Fiztech, Skoltech, Moscow State University podem se orgulhar de projetos de sucesso …
- Mas isso requer supercomputadores poderosos como IBM Watson …
- Nos os temos. A Universidade Estadual de Moscou possui o supercomputador mais poderoso do país, o Lomonosov-2. Ele é um dos trinta melhores computadores do mundo. O MIPT e a Fundação de Pesquisa Avançada estão planejando um projeto para criar redes neurais artificiais.
- As redes neurais ajudarão a humanidade a não se afogar neste enorme fluxo de informações?
- Certo! Quanto mais dados para treinar uma rede neural, melhor será o resultado. Ao mesmo tempo, as redes neurais são capazes de trabalhar tanto com informações estruturadas quanto com informações caóticas. O principal é aprender como definir as tarefas corretas, selecionar dados e construir arquiteturas de rede neural.
- O que seu laboratório faz?
- O laboratório é comandado pelo candidato às ciências físicas e matemáticas Mikhail Burtsev. Nosso objetivo é desenvolver algoritmos para redes neurais recorrentes, ou seja, em que haja um feedback. Utilizamos os resultados da pesquisa para a análise de textos e a construção de sistemas de diálogo.
VISTA DO 6º ANDAR
Só falta meio passo
Alexander MILKUS, editor do departamento de educação e ciência
Assistentes de voz - Siri da Apple, Cortana da Microsoft, Ok Google, você sabe de quem, e muitos outros (há muitos deles agora) são um exemplo clássico de rede neural. Quanto mais você se comunicar com seu assistente de computador, melhor ele entenderá sua voz, mais rápido ele encontrará as informações e mais amplas as opções para suas respostas.
Sim, ele nem sempre entende você exatamente. E ele nem sempre responde de forma adequada. Mas a solução para este problema mais importante do século 21 claramente não está longe. Assim que o computador aprender não apenas a responder a pedidos em monossílabos, mas a compreender as nuances da fala humana, nosso mundo ficará de cabeça para baixo.
