Cо временем компьютерные нейросети станут умнее человека

ForbesHi-Tech

Искусственный интеллект глупее пчелы. Пока

Но со временем компьютерные нейросети станут умнее человека.

Давид Ян. Основатель и председатель совета директоров ГК ABBYY

Нервная система комара состоит примерно из полумиллиона нейронов, пчелы — из 800 000 нейронов, собаки — из 160 млн и, наконец, человека — из 85 млрд нейронов. В современных компьютерных системах всего несколько сотен тысяч нейронов, иногда — единицы миллионов, что по уровню интеллекта сравнимо с пчелой. Они технически в 100 раз глупее собаки и в 100 000 раз глупее человека.

Справедливости ради нужно сказать, что существует суперкомпьютер, теоретически способный обсчитывать нейросеть, сравнимую по размеру с человеческим мозгом. Это китайский «Тианхе-2» стоимостью более $0,5 млрд, потребляющий 17,8 МВт электричества. Но на практике по ряду причин сегодня даже он не способен думать как человек.

Но если компьютерные технологии будут развиваться с прежней скоростью, то, по мнению футуролога Рэймонда Курцвейла и ряда других исследователей, настольные компьютеры к 2030–2040 годам по вычислительным способностям сравняются с мозгом человека и даже превзойдут его. Означает ли это, что в 2030–2040 годах роботы победят людей? Нет. Но, поверьте, это будет безумно интересное время. Искусственный интеллект научится создавать себе подобные системы более эффективно, чем человек. И к этому моменту он уже давно будет применяться в каждом бизнесе, в каждой сфере нашей жизни.

Эволюция электронного «разума»

В 1990-е годы первым технологиям искусственного интеллекта нужны были правила. Инженеры и эксперты в предметной области проделывали очень сложную и долгую работу, обучая интеллектуальные технологии выдвигать гипотезы и проверять разные правила и эвристики. Как распознать текст, если шрифтов миллионы? Эксперт раскладывал буквы на элементы и создавал правило: если видишь палочку, приставленную к кружочку слева, то это буква «р». При распознавании кружочка и палочки выдвигаются гипотезы — это «р», «d» или «ь», а затем доказываются или опровергаются. Именно так программа ABBYY FineReader научилась распознавать даже шрифты, которые никогда не видела. Это была магия.

Современные технологии машинного обучения — еще большая магия. Современному искусственному интеллекту не нужно описывать структуру данных и придумывать правила. Нужно просто дать миллион предложений и показать в них тысячу символов, похожих на «р». Искусственная нейронная сеть обучится на этих примерах, сама найдет в них закономерности и начнет порождать свои решения, выбирая все «р». Если вы спросите инженера по глубокому обучению, как его нейросеть поняла, что эта закорючка тоже буква «р» (она же вообще не очень похожа на «р», у нее половина буквы не пропечаталась), он вам ответит: «Я не знаю, так обучилась система». Это очень похоже на черный ящик и на то, как думает человек: нейронная сеть сама строит свои нейронные связи так, что начинает «понимать» входящий сигнал.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Осторожно! Прекрасный пол Осторожно! Прекрасный пол

Когда-то женщина считалась врагом человека, ею пугали мальчиков на ночь глядя

Maxim
Я соперничаю с женщинами Я соперничаю с женщинами

Если речь не о любовном треугольнике, казалось бы, зачем нам вступать в борьбу

Psychologies
Citroen C3 Aircross: яркими красками Citroen C3 Aircross: яркими красками

Сочетаются ли яркие цвета и авангардные дизайнерские ходы с практичностью

АвтоМир
Допинг национального масштаба Допинг национального масштаба

5 декабря МОК отстранил сборную России от участия в зимней Олимпиаде-2018

РБК
Ставка на химию Ставка на химию

Новые лекарства стоят дорого, зато теперь можно эффективно лечить рак таблетками

Forbes
“Я развелась, чтобы служить своему счастью” “Я развелась, чтобы служить своему счастью”

Она вышла замуж по любви, родила 11 детей и развелась

Psychologies
Желез­ный Феликсович Желез­ный Феликсович

Главный русский оперный режиссер Дмитрий Черняков

Tatler
Курт Воннегут «Портфель сосунка» Курт Воннегут «Портфель сосунка»

Заглавная история из книги сборника рассказов «Портфель сосунка»

Esquire
Скрижали новых скреп Скрижали новых скреп

Все ускоряющийся прогресс диктует новые нормы морали

Maxim
Нагорная проповедь на YouTube Нагорная проповедь на YouTube

Питер Брэдшоу рассказывает, как конференции TED превратились в культ

Esquire
Секреты съемок «Звездных Войн» Секреты съемок «Звездных Войн»

Все, что вы хотели знать о закулисье великой киносаги

CHIP
Чего хочет женщина? Чего хочет женщина?

Наши прекрасные эксперты отвечают на весьма сокровенные вопросы

Playboy
Под крышей дома своего Под крышей дома своего

Старинный дом Клаудии Шиффер и Мэтью Вона в сельской Англии

Vogue
С островом без сокровищ С островом без сокровищ

Как Джонни Депп рухнул с киноолимпа в долговую яму

Tatler
Ниже некуда! Ниже некуда!

О чем говорит пониженная температура

Лиза
Светлана Зейналова: «В каждом ребенке есть искра» Светлана Зейналова: «В каждом ребенке есть искра»

Самая позитивная ведущая Светлана Зейналова – о мечтах и воспитании детей

Лиза
Практика равновесия Практика равновесия

Удерживаем полярности — равновесие и устремленность

Yoga Journal
День согласия и примирения День согласия и примирения

Глеб Амуров препарирует главную новогоднюю примету

Glamour
Майкл Дуглас и Кэтрин Зета-Джонс. Проверка на прочность Майкл Дуглас и Кэтрин Зета-Джонс. Проверка на прочность

Ни одной звезде не приходило в голову столь откровенно делиться своими секретами

Караван историй
Остров — чистый изумруд Остров — чистый изумруд

Рецепт – это тоже путешествие

Psychologies
Папа может Папа может

В декабре Джуду Лоу исполняется 45

Лиза
Экспресс-уборка Экспресс-уборка

Алгоритм быстрой уборки перед приездом гостей

Домашний Очаг
Одаренный ребенок — повод для беспокойства? Одаренный ребенок — повод для беспокойства?

Некоторые дети с раннего детства проявляют необычайно высокие способности — к музыке или математике, или какой-то другой деятельности. На них возлагают особые надежды. Но лишь 3-5% удается эти надежды оправдать. Что происходит с остальными? И какие ошибки допускают родители? На вопросы Psychologies отвечает детский психолог, доктор психологических наук Александр Венгер.

Psychologies
Решительные меры Решительные меры

Как делать только правильный выбор, мы рассказываем в этой статье

Cosmopolitan
Большая энциклопедия джентльмена. Том XVIII Большая энциклопедия джентльмена. Том XVIII

Как вести себя в кругу родственников

GQ
Целуй меня крепко! Целуй меня крепко!

Поцелуй позволяет лучше узнать, почувствовать партнера

Cosmopolitan
Путеводные чувства Путеводные чувства

Как научиться планировать жизнь с соответствии со своими эмоциями

Yoga Journal
71 факт о главном плейбое планеты 71 факт о главном плейбое планеты

Лучшее о жизни культурного гиганта и главного плейбоя планеты Хью Хефнера

Playboy
Балетные страсти Балетные страсти

Слабость к балеринам питал ещё император Николай I

Дилетант
Особенности спорта в зимний период Особенности спорта в зимний период

Физическая активность в холодное время даже важнее и полезнее, чем в теплое

Psychologies
Открыть в приложении