Клиффорд Пиковер - Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей

В 2010 г. было доказано, что из любой конфигурации кубик можно собрать не более чем за двадцать ходов. В 2018 г. проворный робот под названием Rubik’s Contraption преодолел полусекундный барьер, собрав кубик всего за 0,38 секунды (столько времени в сумме потребовалось на захват изображения, расчеты и физические манипуляции). В этом устройстве, созданном студентом-робототехником из Массачусетского технологического института Беном Кацем и разработчиком программного обеспечения Джаредом Ди Карло, использовались шесть двигателей Kollmorgen ServoDisc и так называемый двухфазный алгоритм Коцембы. (Для сравнения: в 2011 г. мировой рекорд среди роботов составлял 10,69 секунды.) В том же 2018 г. устройство, основанное на глубокой нейросети, научилось собирать кубик Рубика методом обучения с подкреплением без опоры на человеческие знания.

Существует вариация головоломки, которая никогда не появится на полках магазинов, – четырехмерная версия кубика Рубика, или тессеракт Рубика. Общее количество позиций тессеракта Рубика – головокружительная цифра: 1,76 × 10 120. Если бы вращающиеся грани тессеракта меняли положение каждую секунду с момента возникновения Вселенной, они и по сей день не успели бы продемонстрировать все возможные конфигурации.

СМ. ТАКЖЕ Ханойская башня (1883), Обучение с подкреплением (1951), Робот Шейки (1966), ASIMO и друзья (2000)

Патент США № 4378116, выданный Эрнё Рубику в 1983 г.на «пространственную логическую игрушку». На рисунке показано внутреннее устройство кубика.

В 2016 г. исследователи из Стэнфордского университета обучили ИИ-систему предсказывать, умрет ли человек в течение ближайших трех – двенадцати месяцев. Для данной книги этот результат важен как пример широкого спектра задач, которые в ближайшие годы будут решать ИИ и глубокое обучение.

Паллиативная помощь обычно предполагает облегчение боли, стресса и других симптомов пациента со смертельным диагнозом, когда выздоровление невозможно. Знание о том, когда потребуется такая помощь, облегчает жизнь самого пациента, его семьи и медперсонала, а также позволяет определить, в каких случаях паллиативный уход наиболее эффективен. Для создания ИИ под названием Death Algorithm группа ученых из Стэнфорда использовала данные примерно 170 тысяч пациентов, умерших от рака, сердечно-сосудистых, неврологических и других заболеваний. Информация из медицинских карт – включая диагноз, медицинские процедуры, результаты обследований, прописанные препараты и т. д. – использовалась в качестве входных данных для обучения ИИ-системы. Затем глубокая нейросеть тренировалась, корректируя веса нейронов. Нейросеть состояла из входного слоя размерности 13 654 (коды диагнозов и препаратов), 18 скрытых промежуточных слоев (каждый размерности 512) и выходного слоя скалярного типа.

В итоге девять из десяти человек, которым система предсказала смерть в ближайшие три – двенадцать месяцев, действительно умерли в течение этого срока. Кроме того, 95 % из тех, кому алгоритм напророчил более двенадцати месяцев жизни, действительно прожили дольше. Однако врач Сиддхартха Мукерджи в недавней статье в New York Times отмечает: «[Система глубокого обучения] учится, но не может объяснить нам, как именно; она назначает вероятности, но неспособна внятно их обосновать. Подобно ребенку, который осваивает велосипед методом проб и ошибок, а в ответ на просьбу сформулировать правила езды просто уносится вдаль, пожав плечами, алгоритм непонимающе смотрит на нас, когда мы спрашиваем: “Почему?” Это еще один черный ящик – как и сама смерть». И все же разработки предсказателей смерти на основе ИИ продолжаются. В 2019 г. группа экспертов из Ноттингемского университета показала, что машинное обучение превосходит по точности традиционные методы прогнозирования безвременной смерти, основанные на демографических, биометрических, клинических и бытовых факторах.

СМ. ТАКЖЕ Глубокое обучение (1965), Этика искусственного интеллекта (1976), Автономные роботы-хирурги (2016)

Исследователи обучили ИИ-системупредсказывать, умрет ли человек в ближайшие 3–12 месяцев. А вы решились бы узнать день или хотя бы год своей смерти, будь у вас такая возможность?