На этом душераздирающем видео наглядно продемонстрированы жестокие технологии машинного обучения. Слово «обучение» тут приведено отнюдь не для красоты — программисты сейчас уже не выдают роботам жёсткие инструкции, а именно учат их, позволяя ошибаться и учиться на собственных ошибках.
Весьма рекомендую большую статью о достижениях в глубоком обучении, которая вышла недавно на «Хабре». Интересующимся темой предлагаю прочесть всю статью целиком, а я пока что перескажу самые любопытные детали:
https://habrahabr.ru/company/mailru/blog/338248/
1. За год робот-переводчик сократил расстояние до человека-переводчика на 55-85%. В некоторых языковых парах робот переводит лучше, в некоторых хуже, однако уже ясно, что в ближайшем будущем роботы достигнут того уровня квалификации, которого с запасом хватит для любых технических переводов.
На парах «Английский-Испанский» и «Французский-Английский», например, эксперты поставили человеческому переводу практически тот же балл, что и машинному: 5,5 баллов из шести.
2. Серьёзно продвинулись роботы и в озвучке — разница между роботом и диктором сократилась за год на 50%. Вот показательный пример английской речи. Если бы я не знал заранее, что говорит робот, я бы никогда об этом не догадался:
http://storage.googleapis.com/deepmind-media/pixie/us-english/wavenet-1.wav
Пока что, правда, мощностей современных компьютеров не хватает на озвучку в режиме реального времени, в статье указано, что на создание одной секунды аудио уходит 1-2 минуты. (Я знаю, сейчас вы спросите меня, какой компьютер исследователи использовали для озвучки, слабенький смартфон или мощный суперкомпьютер. Увы, ответа у меня нет).
3. В чтении по губам уже компьютер обогнал профессионального чтеца. Пожалуй, это сильно поможет в деле распознавания слов. Обратный процесс — генерация движений губ по аудиоряду — роботами тоже уже освоен. Теперь злоумышленники могут относительно быстро и легко делать фальшивые видео, на котором известные персоны «говорят» разные компрометирующие их вещи.
4. В распознавании видео и картинок прогресс наметился сразу по нескольким направлениям. Так, например, робот научился определять размеры изображённых на фото вещей с точностью сверхчеловека: лучше, чем это делаем мы с вами.
Теперь робот сможет точно ответить на вопрос «есть ли на картинке предметы того же размера, что и вот этот жёлтый цилиндр». Одно из очевидных применений технологии — автопилоты. Водителям очень важно определять сравнительные размеры объектов и расстояние до них.
5. Привет верстальщикам — компьютер научился создавать код вёрстки на основе эскизов дизайнера. Скоро дизайнер сможет набросать нужный дизайн карандашом, загнать в компьютер и получить на выходе готовый css.
6. Ещё один привет следует передать иллюстраторам. «Гугл» научил робота рисовать подобно человеку. Пока что робот рисует примитивно, однако робот, который делает из примитивных набросков полноценный рисунок, уже разработан:
https://affinelayer.com/pixsrv/
Если собрать вместе все технологии по изменению фото, относительно скоро можно будет попросить робота нарисовать, например, «медведя на велосипеде» и получить готовую картинку в нужном стиле.
Прямо сейчас, кстати, робот может искать картинки по описанию в духе «маленькая птичка с жёлтой грудью и коричневой головой».
А вот мини-игра, при помощи которой «Гугл» собирал данные для обучения нейросети:
https://quickdraw.withgoogle.com/
7. Про изменение роботами возраста, пола и расы сфотографированного человека вы, конечно, уже и так знаете. Теперь при помощи той же технологии «Гугл» научился улучшать сделанные человеком фотографии до уровня профессиональных.
Не удивлюсь, если через несколько лет на большей части фотокамер снова останется только одна кнопка.
8. Роботы научились делать из одной картинки другую — примерно так, как мы это делаем в своей голове, когда читаем книги. Например, вот превращение лошади в зебру:
Тот же робот умеет превращать лето в зиму, а также выполнять старый трюк: перерисовывать фотографии в стиле известных художников.
9. Машинное обучение начало активно применяться в медицине — например, в поиске новых молекул лекарственных средств. Здесь, правда, пока что предъявить ещё нечего: перспективные разработки вовсю идут, но они не дошли ещё до той стадии, когда лекарство появляется в аптеках.
10. Роботы учатся играть в сложные компьютерные игры. Если в тех же шахматах поле устроено очень просто, то вот анализировать карту даже в старом Doom — задача очень непростая. Когда эта задача будет решена, роботов-пешеходов спокойно можно будет выпускать на улицы городов... без винтовок, разумеется.
11. Кое-где роботы обгоняют человека. В некоторых задачах достаточно показать роботу, что ему делать, и он всё поймёт с первого раза. Эта технология, разумеется, будет широко использоваться в промышленности.
12. Важная новость. Китай вкладывает в разработку искусственного интеллекта 150 млрд долларов. Это огромная сумма, которая тем не менее наверняка окупится.
Россия не может без звероподобного напряжения тратить на исследования в области ИИ такие большие деньги, однако у нас есть хорошо подготовленные исследователи, что может компенсировать дефицит средств. В любом случае, нам стоит или готовиться к появлению искусственного интеллекта, или, как в известном анекдоте, не удивляться.
PS. Некоторым кажется, будто я пишу о роботах с большой любовью. Отнюдь нет, господа, скорее, я отношусь к ним с огромной тревогой. Вместе с тем если мы зажмурим глаза и заткнём уши, зреющие по мере развития ИИ угрозы никуда не денутся — так что с нашей стороны разумно как минимум следить за ними.
Пожалуй, роботизация чем-то похожа на ядерное оружие. Страны без ядерного оружия — такие как Ливия или Югославия — обречены на агрессию со стороны своих западных друзей и партнёров. Аналогичным образом страны без развитой робототехники будут скоро обречены на неизбежное отставание и последующее разрушение экономики.
← Ctrl ← Alt
Ctrl → Alt →
← Ctrl ← Alt
Ctrl → Alt →