Las computadoras han aprendido a pensar. ¿A dónde lleva?
¡EL SALVADOR HA LLEGADO
¿Sabías que la IA ya ha salvado la vida de un paciente con cáncer en Japón? Especialistas del Instituto de Investigación Médica de Tokio trataron al paciente por leucemia aguda. Solo la terapia no ayudó. ¿Qué hacer?
norte
Y los médicos se arriesgaron: pidieron ayuda a la supercomputadora IBM Watson. Los resultados de los exámenes se cargaron en la máquina desalmada y se presionó el botón de "inicio". La máquina analizó las historias clínicas de 20 millones de pacientes con cáncer, comparó los diagnósticos y devolvió el resultado: los médicos hicieron un diagnóstico equivocado. Esto significa que la mujer no fue tratada como debería. Las cosas estaban mejorando.
"Por primera vez en Japón, la inteligencia artificial fue útil para salvar la vida de un paciente", admitió Arinobu Tojo, especialista del Instituto de Tokio.
LA MÁQUINA PIENSA COMO UN HOMBRE
Video promocional:
El término vago "inteligencia artificial" se entiende ahora cada vez más como una red neuronal artificial (ANN). Simula el trabajo de nuestras neuronas cerebrales.
Estas máquinas no necesitan configurarse manualmente ingresando millones de parámetros. ¡La red neuronal aprenderá por sí sola! ¿Cómo? En él se cargan miles de ejemplos de la solución correcta al problema: cuantos más, mejor. Además, aún necesita configurar la estructura de la red.
Si es necesario, INS aprenderá a jugar al ajedrez y aplastará a los mejores grandes maestros. ¿Quieres empezar a crear nada peor que Pushkin? Solo agregue un par de volúmenes de Alexander Sergeevich, y ahora "Recuerdo un momento maravilloso …"
Ya hemos caído en estas redes. Un sistema de reconocimiento de voz en un teléfono inteligente, aplicaciones para el procesamiento de fotos, incluso una previsión meteorológica: todo esto, mire donde mire, es el resultado de una red neuronal.
Son las redes neuronales las que ayudan a reconocer un automóvil a partir de los registros de las cámaras en las carreteras, para identificar a una persona a partir de una fotografía. Y si es necesario, identifique al terrorista. Y las redes neuronales también conducirán un automóvil y reemplazarán al cirujano en la mesa de operaciones …
ESPERANDO NEURON ARMAGEDDON?
El volumen de información digital se duplica cada 18 meses. Según especialistas en TI, en 2020 alcanzará los 40 billones de gigabytes.
Y solo las redes neuronales pueden procesar volúmenes de datos con los que ni siquiera las supercomputadoras soñaron. ¿Esas máquinas inteligentes esclavizarán a la humanidad perezosa?
Las mentes más grandes, el físico Stephen Hawking y el fundador de Tesla, Elon Musk, ofrecen a los científicos y programadores, antes de que sea demasiado tarde, definir la frontera más allá de la cual las redes neuronales no deben asomar la nariz y evitar que las máquinas escalen a estas áreas. De lo contrario, tarde o temprano, las redes neuronales pueden decidir que las personas son superfluas en este planeta.
¿CÓMO PODEMOS?
Poniendo el caos en orden …
"Nosotros también estamos utilizando y desarrollando activamente redes neuronales", dice Vladislav Belyaev, subdirector del laboratorio de sistemas neuronales y aprendizaje profundo en MIPT. - Esto lo hacen no solo las grandes empresas, Yandex y Mail. Ru, sino también las pequeñas. Por ejemplo, DeepHackLab se dedica a sistemas conversacionales y modelado de comportamiento inteligente. Fiztech, Skoltech, la Universidad Estatal de Moscú pueden presumir de proyectos exitosos …
- Pero esto requiere supercomputadoras potentes como IBM Watson …
- Los tenemos. La Universidad Estatal de Moscú posee la supercomputadora más poderosa del país, Lomonosov-2. Es una de las treinta mejores computadoras del mundo. MIPT y la Advanced Research Foundation están planeando un proyecto para crear redes neuronales artificiales.
- ¿Ayudarán las redes neuronales a la humanidad a no ahogarse en este enorme flujo de información?
- ¡Por supuesto! Cuantos más datos para entrenar una red neuronal, mejor será el resultado que dará. Al mismo tiempo, las redes neuronales pueden trabajar tanto con información estructurada como con información caótica. Lo principal es aprender a configurar las tareas correctas, seleccionar datos y construir arquitecturas de redes neuronales.
- ¿Qué hace su laboratorio?
- El laboratorio está dirigido por el candidato de ciencias físicas y matemáticas Mikhail Burtsev. Nuestro objetivo es desarrollar algoritmos para redes neuronales recurrentes, es decir, en las que hay un feedback. Usamos los resultados de la investigación para el análisis de textos y la construcción de sistemas de diálogo.
VISTA DESDE EL 6 ° PISO
Solo queda medio paso
Alexander MILKUS, editor del departamento de educación y ciencia
Asistentes de voz: Siri de Apple, Cortana de Microsoft, Ok Google, ya sabes de quién, y muchos otros (ahora hay muchos) son un ejemplo clásico de una red neuronal. Cuanto más a menudo se comunique con su asistente informático, mejor entenderá su voz, más rápido encontrará información y más amplias serán las opciones para sus respuestas.
Sí, no siempre te entiende exactamente. Y no siempre responde de forma adecuada. Pero la solución a este problema más importante del siglo XXI claramente no está lejos. Tan pronto como la computadora aprenda no solo a responder a solicitudes con monosílabos, sino a comprender los matices del habla humana, nuestro mundo se pondrá patas arriba.
