Первые шаги искусственного интеллекта

Самые ранние упоминания об искусственно созданных человекоподобных существах относятся еще к Древнему Египту, но за минувшие тысячелетия человечество только сейчас встало на порог новых эпохальных открытий в области искусственного интеллекта. Первые вестники тому — обучающие алгоритмы (которые, нашли свое применение, кстати, даже в Minecraft). Это необычные компьютерные программы, которые могут решать несколько совершенно разных задач и самообучаться в процессе их решения. Программы, умеющие писать программы — вот новая реальность XXI века.

Вышедшая в издательстве МИФ книга «Верховный алгоритм» рассказывает о возможных путях создания искусственного интеллекта, о машинном обучении и новейших разработках ученых в этой области. Предлагаем вашему вниманию несколько интересных подробностей из книги.

Машинное обучение и выборы

На президентских выборах 2012 года в США два главных кандидата имели примерно равные шансы на успех, так как обладали сходными характеристиками по основным факторам. Обычно победу в таких случаях одерживает тот, кто склонит на свою сторону «условно нейтральных» граждан — то есть тех, кто не определился с выбором.

Один из кандидатов пошел по классическому пути определения целевых групп и проведения опросов населения. Другой выбрал радикально иной метод — и доверился революционным технологиям. Обучающиеся алгоритмы на основании данных соцсетей, покупок в магазинах и другой разрозненной информации собрали огромную базу данных избирателей — и ежедневно моделировали несколько тысяч голосований с учетом изменяющихся факторов. Итоги этих симуляций анализировались и позволяли проводить «точечные» агитации в отдельно взятых городах на конкретных кабельных каналах.

В результате с большим перевесом победил второй кандидат, который, к слову, до сих пор находится в своем президентском кресле.

Кстати, а еще машинное обучение недавно были применено энтузиастом для того, чтобы выявить, какие из твитов в официальном твиттере Трампа делает сам политик, а какие — специально обученные люди.

Первые способности алгоритмов

Обучающиеся алгоритмы, конечно, находятся еще на начальной стадии развития, но уже умеют направлять полицейских в те районы города, где ожидается всплеск преступности, или определять в толпе потенциальных террористов. Причем, когда злоумышленник пытается обмануть программу, она отмечает изменение поведения на фоне других людей и принимает эту информацию к дальнейшему анализу.

Проходят времена, когда Агентство национальной безопасности, прослушивая миллионы звонков, пользовалась методикой ключевых слов. Понятно, что прослушкой занимались не сотрудники, а специальные программы, потому что слишком велик был объем поступающей информации. Методика ключевых слов устарела, так как всегда можно было назвать взрывчатку, например, тортом. Однако новые алгоритмы позволяют выделить среди океана информации даже зашифрованные переговоры.

Лайфхаки при общении с роботами

Обучающиеся алгоритмы сегодня использует, в частности, Google, формируя персональные рекламные предложения и результаты запросов. Поэтому контактировать с ним лучше более осознанно. Например, если у вас есть конкретные запросы, научите программу отвечать на них правильно: найдите среди результатов самые полезные ссылки и кликните. Если вы не хотите, чтобы какие-либо данные участвовали в формировании модели вашей личности, посещайте сайты в безопасном режиме. Такие сессии не влияют на дальнейшую персонализацию.

«Суперудары» в новой виртуальности

А еще можно использовать надоевшую рекламу, чтобы насолить рекламодателям. Если вам ну очень не понравилась какая-то компания, можно кликать на ее рекламу. Тогда обучающиеся алгоритмы Google научатся показывать ее похожим на вас людям — тем, кто тоже вряд ли что-то у этой компании купит. Показов — и затрат — станет больше. (Тут необходимо напомнить, что и эта информация взята из книги «Верховный алгоритм»)

Что впереди

Можно попытаться представить, что произойдет, когда у каждого человека появится своя цифровая модель, сформированная алгоритмами с учетом вкусов и предпочтений, знаний и умений, желаний и потребностей. (Этим, собственно, уже начали заниматься некоторые серверы). Во многих моментах достаточно будет общения только таких моделей — без участия человека. Например, модель компании-работодателя будет проводить собеседование с моделью претендента. Процесс будет похож на настоящий, правда займет всего долю секунды. Кликая на кнопку «Найти работу», вы одновременно сможете пройти собеседование на все вакансии во Вселенной.

А романтические отношения на сайтах знакомств? Ваша модель проанализирует миллионы кандидатур, сама сходит на тысячи виртуальных свиданий — и лишь потом нескольких самых перспективных кандидатов пригласит на настоящее свидание с вашим личным участием.

Любые переговоры, встречи и сделки станут совершаться в мгновение ока. Такая цифровая модель человека будет напоминать гидроусилитель руля: жизнь направится в нужную сторону с гораздо меньшими усилиями со стороны «оригинала». В результате киберпространство превратится в параллель мира, где будут выбираться лучшие перспективы для испробования их в реальности.

Чем же в это время будет занят сам человек? Об этом уже можно начинать думать.