Искусственный интеллект и то, что подразумевают под этим словосочетанием, встречается все чаще в нашем мире. Многие думают, что это история об улучшении качества фотографий, снятых на смартфон, или о защите от хакеров, или о решении других проблем глобального и не очень глобального масштаба. На самом деле понятие очень условное, и можно поспорить с тем, что такое явление вообще существует. Тем не менее, иногда разработчики предлагают что-то, что в очередной раз заставляет порассуждать на эту тему. Иногда это даже не отдельный продукт, а что-то зашитое в отдельное решение. Но так ли это нам нужно?
Искусственный интеллект будоражил умы фантастов еще до того, как появился первый компьютер. Конечно, очень заманчиво было иметь машину, которая понимала бы тебя как человек и делала все за тебя. При этом, ее можно было бы просто создать и все. То есть ее не надо нанимать, растить, воспитывать, обучать и так далее. Просто собрал ее и она сама будет как-то работать.
Кроме этого, она не будет уставать, не будет требовать еду, не будет спать и не будет защищена законом со всех сторон. Проще говоря, она станет электронным рабом и никто не будет возражать против этого и искать этическую сторону. Даже сама эта машина будет только рада такому развитию событий. Понятие интеллекта было сформулировано уже много раз чуть ли не всеми, начиная от мыслителей прошлого. Но понятие искусственного интеллекта подразумевает не просто “то же самое, но искусственное”, а вообще нечто совершенно иное.
В начале 1980-х гг. учёные с фамилиями Барр и Файгенбаум, вплотную работавшие с теорией вычислений, предложили определение искусственного интеллекта, которое до сих пор считается актуальным: Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д. Из определения следует, что ИИ это не конечный продукт, а только “область информатики”. Кроме этого, главными словами в определении являются “обучение” и “способность рассуждать”.
Такие особенности ИИ не способны заменить интеллект человека, так как он подразумевает еще много чего, например, способности к самовыражению, привязанность, этические принципы и многое другое. Зато он может отлично справиться со способностью рассуждать. Одним из примеров такого рассуждения является построение рисунков вместо человека. Есть графический редактор, который может дорисовать рисунок за человека. Редактор создан Google, а нужен он для того, чтобы превратить грубые наброски в симпатичные схематичные изображения. То есть можно условно нарисовать велосипед, а система предложит более красивое отображения этого велосипеда.
Проблема в том, что вариантов предлагается слишком много. Особенно много их предлагается, если рисунок слишком схематичный. В этом случае разброс будет таким, что может показаться, будто они предлагаются абсолютно рандомно. Тем не менее, если нарисовать что-то более менее похожее, распознание будет достаточно точным.
Сложно назвать такой способ рисования очень нужным, но иногда это может пригодиться. Проблема в том, что рисунки получаются одинаковыми. То есть, нельзя сказать, что в будущем это поможет рисовать целые картины тем, у кого руки растут из карманов джинс. То есть, если ты не умеешь рисовать тигра, у тебя и не получится шедевр. Даже если система распознает рисунок и выдаст красивого цветного тигра, а не его угловато-схематичную 2D копию, все равно, говорить об уникальности не придется, так как такой тигр будет у всех, кто попытается его нарисовать.
Будем считать это чем-то вроде выпрямления стрелок нарисованных в штатном инструменте просмотра изображений MacOS. Это просто удобно, но ничего выдающегося в этом нет. Кроме такого относительно полезного инструмента, о котором я говорил выше, есть еще и игра, созданная при участии все той же Google, предпринимающей очень активные попытки в освоении искусственного интеллекта. Игра предлагает нарисовать то, что она попросит. После этого она постарается узнать, что нарисовано и скажет, получилось ли у нее.
Таким образом мы получаем игру, которая может убить немного послеобеденного времени, но сделать это с пользой. Нейросеть знает, что вы должны нарисовать и смотрит, как вы это сделаете. Через какое-то время условный фломастер нарисуют сотни тысяч человек и будет создан алгоритм определения нарисованного фломастера. Такие “игрушки” позволяют задуматься над тем, насколько технологии шагнули вперед. Это не тот случай, когда ассистент в смартфоне проверяет почту и создает напоминание о предстоящем перелете, найдя электронный билет в одном из писем. Тут все куда сложнее.
Если алгоритм может распознать нарисованный кусок пиццы, фломастер, велосипед и другое, этим можно будет пользоваться не только для замены схематичного изображения на что-то более продвинутое, но и для существенно более серьезных задач. Например, это можно будет использовать в психоанализе, в шифровании, при создании систем безопасности, в обучении и многих других сферах. Главное научить систему понимать, что “сказал” человек и быть с ним на одной волне.
