El académico Alexander Kuleshov le dijo a Rusnano sobre lo cerca que está la humanidad de crear máquinas que se mejoran a sí mismas, a qué conducirá su creación y si Stephen Hawking tenía razón cuando temía los problemas que plantean las máquinas inteligentes.
Alexander Kuleshov es uno de los principales especialistas rusos en la creación de redes neuronales, inteligencia artificial y sistemas complejos de procesamiento de información. Ahora dirige el Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo, y hasta febrero de este año dirigió el Instituto de Problemas de Transmisión de Información de la Academia de Ciencias de Rusia.
Este viernes, el académico Kuleshov pronunció una conferencia dentro de los muros de la corporación estatal "Rusnano", en la que contó a la audiencia, incluido Anatoly Borisovich Chubais, sobre los avances en el campo de la creación de inteligencia artificial en los últimos años y cómo las tecnologías de IA cambiarán nuestra sociedad a través de algunos años.
¿"Alien" o Inteligencia Humana?
norte
“¿Por qué la inteligencia artificial y el procesamiento inteligente de datos reciben tanta atención hoy en día? ¿Que pasó? De hecho, los datos siempre se han procesado. Desde la época de Galileo, los resultados de los experimentos científicos se han procesado (matemáticamente). ¿Qué ha pasado hoy que ha sacado a relucir este problema?”, Comenzó su relato el rector de Skoltech.
Como señala el académico Kuleshov, la cantidad de datos con los que trabajan los humanos y las computadoras en la actualidad ha cambiado: ahora los programas de computadora recopilan, almacenan y procesan terabytes y petabytes de datos, cuyo procesamiento utilizando sistemas tradicionales de análisis de información es extremadamente difícil.
Las personas, por ejemplo, los operadores de centrales nucleares o los pilotos de aviones, tienen acceso a decenas o incluso cientos de pantallas con información de diagnóstico diversa, cada una de las cuales no significa casi nada en sí misma, y no ayudará a encontrar un error en el funcionamiento de los equipos, pero la combinación de los cuales con casi 100 Es probable que% permita resolver el problema incluso antes de que llegue a una etapa crítica.
Naturalmente, continúa el científico, una persona no es capaz de monitorear simultáneamente 50 pantallas, lo que genera la necesidad de crear sistemas que analicen estos datos y muestren en una sola pantalla lo realmente importante para tomar decisiones y monitorear la situación.
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“Los sistemas matemáticos absolutamente nuevos que han aparecido para el análisis de tales 'big data' han crecido más allá de ellos y son aplicables al análisis de cualquier información por cualquier medio técnico. De hecho, habrían sido nuevos en el siglo XVII y habrían sido útiles para los científicos de esa época. Pero enfatizo que todo esto apareció precisamente en la ola de nuevas tecnologías”, continúa Kuleshov.
La mayoría de las discusiones en torno a estas tecnologías, como señala el académico, surgen del hecho de que existe una diferencia entre la palabra rusa "intelecto" y la palabra inglesa inteligencia, lo que lleva a muchos participantes en estas disputas a creer que la inteligencia artificial debería ser una especie de construcción antropomórfica que se asemeje e imite propiedades de la inteligencia humana. De hecho, según Kuleshov, los últimos 25-30 años de investigación muestran que tal enfoque es incorrecto y no conduce a resultados significativos que puedan aplicarse en la práctica.
“El antropomorfismo y la semejanza de la naturaleza son términos populares, pero nada ha funcionado en los últimos siglos. Por ejemplo, Leonardo da Vinci dibujó caballos mecánicos, Dédalo e Ícaro intentaron volar como pájaros, pero nada funcionó: hoy en día no hay caballos mecánicos corriendo por nuestras calles y volamos de manera diferente. Lo mismo ocurre con el cerebro: esos intentos de entender cómo funciona el cerebro y hacer lo mismo en una computadora han fracasado por completo”, agrega el conferenciante.
Todos estos intentos fallidos de hacer análogos de neuronas hechos a mano y conectarlos en una especie de cerebro, así como otros enfoques que imitan el trabajo del sistema nervioso humano y la forma en que tomamos decisiones y analizamos la información, llevaron al hecho de que en los años 90 del siglo pasado la frase La “inteligencia artificial” entre los matemáticos se ha convertido en una mala palabra debido a esas expectativas irracionales, que llevaban ideas antropomórficas sobre las redes neuronales y la inteligencia artificial.
Profundidades de inteligencia
De hecho, el renacimiento del desarrollo de la "inteligencia artificial" comenzó muy recientemente, a fines de la década de 2000, cuando varios matemáticos y programadores estadounidenses y rusos propusieron e implementaron algoritmos de inteligencia artificial, que luego se conocieron como métodos de "aprendizaje profundo" y "aprendizaje basado en la diversidad".
“Al final, la gente empezó a olvidarse de las redes neuronales, quedó claro que nada funcionaba con ellas y, de alguna manera, todos se perdieron la publicación en 2005 del artículo de Hinton y Krizhevsky, que ahora determina nuestro futuro. Yo también participé de estos “funerales”, pero resultó que no fue tan sencillo”, explica el científico.
Resultó que las redes neuronales simples combinadas en cascadas y los sistemas complejos de redes organizadas de manera diferente no se comportan como esperaban los científicos. Y, como ha demostrado la práctica, son capaces de resolver aquellas tareas que antes estaban más allá del poder de la inteligencia artificial, incluido el reconocimiento de voz, fotografías de personas, varios objetos e incluso predecir averías y desastres.
“Ha surgido una situación completamente única: hoy nadie puede decir qué tan profundas funcionan las redes neuronales. La agencia de defensa estadounidense DARPA está lista para emitir un premio de un millón de dólares por explicar cómo funcionan, pero creo que este premio no se reclamará en los próximos 30 a 40 años. Conozco matemáticos muy serios que luchan con este problema sin el más mínimo éxito. Podemos decir que hemos regresado a los días de la filosofía natural; hay cierto método que funciona fantásticamente bien, pero no podemos explicar por qué , dice Kuleshov.
Las redes neuronales profundas, dice el científico, durante mucho tiempo han alcanzado y superado a los humanos en muchas áreas del conocimiento, siendo capaces de identificar y distinguir cosas que una persona común y no capacitada simplemente no puede hacer. Las versiones más recientes de tales redes neuronales cometen menos errores que las personas capacitadas para resolver los problemas de los que serán responsables dichos sistemas de inteligencia artificial en el futuro.
Por ejemplo, los científicos ya han creado redes neuronales que pueden describir lo que está sucediendo en fotografías y videos no peor que una persona. Dichos algoritmos pueden ayudar a las personas ciegas o sordas a comprender lo que sucede a su alrededor y lo que no pueden oír ni ver, y los servicios especiales pueden utilizar dichas redes para buscar terroristas o sospechosos en archivos de videovigilancia o durante el trabajo operativo en aeropuertos y otros lugares concurridos.
“Actualmente hay alrededor de 70 millones de ingenieros de diseño en el mundo y las estadísticas muestran que solo el 20% de sus productos son algún tipo de desarrollo nuevo. El 80% restante ya fue creado por otros ingenieros o son modificaciones menores a los modelos existentes. La construcción de un sistema de IA que pueda encontrar lo que necesita reducirá drásticamente el tiempo y los recursos que normalmente se dedican a desarrollarlos. Todavía no existen tales sistemas, pero en uno o dos años aparecerán”, continúa el académico.
Según él, otro ejemplo de tales sistemas es un programa desarrollado por estudiantes graduados de Kuleshov, que permite determinar si una persona tiene la enfermedad de Alzheimer o no mediante el estudio de fotografías de su cerebro obtenidas mediante un escáner de resonancia magnética.
Solo 200 imágenes de resonancia magnética de personas que padecían esta enfermedad fueron suficientes para que los científicos rusos "enseñaran" la inteligencia artificial a distinguir entre cerebros sanos y enfermos con un 90% de precisión. De manera similar, los matemáticos rusos han aprendido a encontrar úlceras en el estómago de una persona mediante su electrocardiograma.
En cooperación y bajo pedido de RSC Energia, Kuleshov y sus colegas han creado un nuevo algoritmo revolucionario para controlar los motores de la ISS, que reducirá los costos de combustible para mantener la altitud de la estación en aproximadamente 40 veces en comparación con el programa actual creado por científicos estadounidenses para reemplazar el antiguo sistema ruso. y cinco veces mejor que el próximo programa de la NASA.
El nuevo sistema, basado en tecnologías de Diversity Learning, se probará a bordo de la estación el próximo año. Otro sistema de inteligencia artificial, creado por matemáticos y programadores rusos, ya está trabajando en Russian Railways y ayuda a determinar qué averías deben repararse en primer lugar para minimizar los costos de recursos.
Programas similares, según el científico, a veces se utilizan para los propósitos más inesperados; por ejemplo, Louis Vuitton utiliza la IA, creada para renderizar alas de aviones, para crear cremas blanqueadoras de la piel.
“Un mayor desarrollo de estas tecnologías cambiará radicalmente la vida humana. Imagínate, estás saliendo de un hotel extranjero, accidentalmente te fotografían turistas, esta imagen se mete en un buscador, te "calcula" en estas fotos y en cinco minutos tu jefe se enterará. Como resultado, será muy difícil para usted convencerlo de que realizó un viaje de negocios 'local'”, explica Kuleshov.
Realidad arcaica aumentada
Los primeros ejemplos de este "mundo nuevo y maravilloso" existen hoy: es el sistema de inteligencia artificial AlphaGo, que venció al campeón mundial en Go este año. Como explica Kuleshov, es el primer ejemplo de una clase única de máquinas capaces de resolver problemas incalculables y mejorarse a sí mismas.
“Go se diferencia del ajedrez en que este juego es simplemente imposible de calcular matemáticamente. El número de posibles movimientos en Go excede el número de átomos en el Universo, es imposible contar estúpidamente los movimientos en él. En el ajedrez, si tienes una computadora potente, vencerás a cualquiera, tanto a Kasparov como a Karjakin. Esto es imposible en Go, porque ninguna computadora puede hacerlo. Y la red neuronal pudo resolver este problema”, dice el científico.
La principal característica que distingue a AlphaGo de todos los demás sistemas de inteligencia artificial es que este programa puede jugar consigo mismo y mejorarse, adaptándose al oponente y encontrando formas absolutamente no triviales e inesperadas para que una persona pueda vencerlo.
“El motivo por el que me detengo en esto es el primer paso hacia un futuro completamente misterioso. ¿Cómo nació AlphaGo? Primero, sus creadores recopilaron una base de datos de 30 millones de posiciones de juego diferentes y entrenaron la red neuronal primaria en ella. Luego lo duplicaron y la segunda red comenzó a reproducirse desde la primera. Y como resultado, después de varios miles de millones de iteraciones, surgió algo tercero que una persona ya no controla. No está claro de dónde vino, este es el resultado de una autoconstrucción. Nadie sabe cómo sucede”, enfatiza Kuleshov.
El nacimiento de AlphaGo y su victoria, según el académico, abre la puerta a un espacio completamente nuevo, en el que la humanidad entrará muy rápidamente. Y no todo en este mundo será útil y agradable para la humanidad en general y para los individuos en particular.
“Está claro que los cambios sociales a partir de esto serán enormes. El número de trabajadores semicalificados ya está disminuyendo como el cuero de cuero, y la aparición de una IA capaz de resolver estos problemas los privará de sus puestos de trabajo. Todos estos ingenieros, taxistas, pilotos, enfermeras, trabajadores - millones de personas - tendrán que desaparecer, y solo el 1%, como muestra la investigación actual, podrá adaptarse a las nuevas realidades y reciclarse”, dice el científico.
Según él, “estamos al borde de consecuencias sociales absolutamente monstruosas del desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Ahora no podemos evaluar su escala, como personas en medio de un huracán o en el apogeo de una revolución. Ahora es necesario invertir dinero urgentemente en educación, ya que las personas con calificaciones medias se están volviendo completamente innecesarias.
Como señala el rector de Skoltech, el mundo de hoy es capaz de alimentar a toda la humanidad, pero no es capaz de ocuparlo. Este desempleo y la falta de propósito en la vida ya podrían afectar la vida de Europa y otros países desarrollados y dar lugar a varios movimientos radicales como IS y otros grupos extremistas y religiosos prohibidos.
“Esta es una arcaización deliberada de la vida, la creación de una situación en la que me sentiré necesitado. Al diablo con él que yo vivo peor, pero no vivo como todos los demás. La sensación de que constantemente te envían comida rápida gratis y te regalan zapatillas cada seis meses, pero al mismo tiempo no te necesitan para nada, es realmente terrible. Y este sentimiento solo crecerá con el desarrollo de la inteligencia artificial y la robótica”, continúa Kuleshov.
Una parte notable de este problema está relacionada con el hecho de que una persona simplemente no tiene tiempo para "evolucionar" después de la IA: las generaciones de personas cambian cada 25 años y las revoluciones tecnológicas ocurren con un intervalo de 5-6 años. Por lo tanto, como señala el rector, el número de personas "innecesarias" crecerá constantemente, y solo la educación masiva puede ayudar a evitar una explosión social y el surgimiento de una nueva ola de luditas.
“Lo que estamos a punto de hacer aún no tiene nombre, y ni siquiera sé cómo llamarlo. Quizás puedan llamarse "sistemas inteligentes no gestionados". Se trata de sistemas fundamentalmente nuevos que se generan a sí mismos, y no estamos lejos del momento en que empiecen a penetrar en nuestras vidas”, concluye el científico.
