понедельник, 23 января 2017 г.

Софт ИИ обучается делать ИИ: учёные сообщают об успехах в самообучении искусственного интеллекта / Geektimes

Регистрация
Анатолий Ализар @alizar
Редактор
930,4
рейтинг
вчера в 13:41

Софт ИИ обучается делать ИИ: учёные сообщают об успехах в самообучении искусственного интеллекта

Софт, Научная фантастика*, Мозг*, Искусственный интеллект*, Будущее здесь

По Курцвейлу, логарифмическая шкала смены парадигм для ключевых исторических событий проявляет экспоненциальную тенденцию

Ключевой элемент для возникновения технологической сингулярности — запуск некотролируемого цикла самосовершенствования ИИ, где каждое новое более умное поколение ИИ будет появляться быстрее предыдущего. Согласно теории сингулярности по Вернору Винджу, в результате взрывного развития интеллекта в цикле экспоненциального самосовершенствования появится сверхинтеллект, который намного превзойдёт возможности человеческого разума и по сути будет непонятен для него. Называются разные примерные даты наступления сингулярности, исходя из экстраполяции технологического прогресса. Рей Курцвейл считает, что это произойдёт примерно в 2045 году (хотя он не считает обязательным экспоненциальное самосовершенствование ИИ), а среднее медианное значение по опросу экспертов по сильному ИИ — 2040 год.

Вполне возможно, что сингулярность наступит раньше прогнозируемого. Инженеры из компании Google и разработчики систем ИИ из других компаний сообщают об успехах, которых удалось добиться в ключевом направлении — создании систем ИИ, предназначенных для проектирования других систем ИИ.

В одном из экспериментов исследователи ИИ из подразделения Google Brain разработали программу, которая проектировала нейронную архитектуру нейросети таким образом, чтобы та показывала максимально высокие результаты в распознавании речи. Спроектированная программным методом система показала лучший результат, чем созданные человеком нейросети.

Издание MIT Technology Review рапортует, что в последние месяцы об успехах по созданию систем ИИ для проектирования других систем ИИ сообщили несколько исследовательских коллективов, в том числе из некоммерческой организации OpenAI (финансируется Илоном Маском), Массачусетского технологического института, Калифорнийского университета в Беркли, а также ещё одного подразделения по искусственному интеллекту в компании Google — DeepMind. Очевидно, это направление научных исследований считается одним из самых перспективных, многие хотят преуспеть в нём.

По мнению MIT Technology Review, такие разработки в первую очередь преследуют экономическую цель. Создание программы для проектироания приложений ИИ значительно ускорит применение подобных технологий в разных сферах экономики. Сейчас многие компании не могут себе позволить внедрить систему ИИ, потому что в штате нет специалиста с такой компетенцией. Банально, эксперты по ИИ в большом дефиците. А ведь нейросети можно применять практически в огромном количестве приложений: в автомобильной промышленности, в банковской сфере, в телекоммуникациях, в системах безопасности и видеонаблюдения, в самых разных потребительских продуктах для распознавания речи и жестов, машинного зрения и т.д.

Разработка систем ИИ программными методами позволит заменить часть этих дефицитных программистов.

Важно ещё и то, что ИИ разрабатывает нейросети более эффективные, чем человек, поэтому внедрение таких программ имеет смысл даже там, где раньше работали живые разработчики.

На эту тему рассуждал недавно Джефф Дин (Jeff Dean), руководитель исследовательской группы Google Brain. В своём выступлении на конференции AI Frontiers в Санта-Кларе (Калифорния) он предположил, что часть таких программистов можно заменить программным обеспечением, потому что в данный момент компаниям приходится платить очень высокие деньги и зарплату этим специалистам, которых крайне не хватает.

Например, в научной статье "Learning to reinforcement learn" от DeepMind описан набор экспериментов для самообучения ИИ, который исследователи называют «глубокое мета-обучение с подкреплением» (deep meta-reinforcement learning). Суть заключается в том, чтобы использовать стандартное обучение с подкреплением нейросети с обратной связью таким образом, чтобы эта рекуррентная нейросеть разработала собственную свободную от внешних шаблонов процедуру обучения с подкреплением для другой рекуррентной нейросети.

Эксперименты показали, что нейросеть второго порядка, созданная усилиями первой нейросети, в некоторых случаях демонстрирует эффективность и качества, которыми не обладает нейросеть первого порядка.

Всего в научной работе DeepMind описано семь таких экспериментов. Как обычно, они проводят их в пространстве компьютерных игр. По мнению исследователей, подобные агенты ИИ, созданные с помощью других программ ИИ, способны быстрее адаптироваться к новым задачам, используя полученные ранее знания на схожих задачах. Эксперименты показали также, что результат обучения ИИ второго порядка можно считать непредсказуемым: его архитектура не зависит от архитектуры ИИ первого порядка и может сильно отличаться от неё. В частности, ИИ второго порядка способен использовать особенности среды, о которых не знали или не которые не учитывались самими разработчиками.

Специалисты DeepMind считают, что их эксперименты с глубоким мета-обучением с подкреплением имеют значение и в изучении человеческого мозга, в частности, они «обеспечивают интегративный фреймворк для понимания соответствующих ролей допамина и префронтальной коры головного мозга в биологических процессах обучения с подкреплением».

Идея самообучения ИИ выдвигалась и раньше, но до сих пор учёным не удавалось продемонстрировать настолько впечатляющих результатов. Например, один из пионеров в этой области, профессор Йошуа Бенжио (Yoshua Bengio), говорит, что такие эксперименты требуют слишком больших вычислительных мощностей, так что до последнего времени они не имели практического смысла. Например, в опытах Google Brain для работы программного обеспечения, которое проектирует систему ИИ для машинного зрения, использовалось 800 высокопроизводительных графических процессоров.

Исследователи из Массачусетского технологического института планируют опубликовать исходный код программы, которую использовали в своих экспериментах. Возможно, со временем использование таких инструментов будет иметь экономический смысл и оно снизит нагрузку на специалистов, которые разрабатывают модели для обработки данных. Высококвалифицированные программисты смогут отвлечься от кодинга и сконцентрироваться на идеях более высокого порядка.
Реклама

Рубрики

Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Скрыть объявлениеФильмы и сериалыetvnet.comEtvnet – русское телевидение в Канаде. Более 100 каналов и большой архив.ФильмыСериалыКаналыНовости
Объявление скрыто.
Скрыть объявлениеСистема управления светомhousecontrol.ruСистемы Умный дом. Управление светом, звуком, климатом. Под ключ. Шоу-рум.
Объявление скрыто.
Скрыть объявлениеГенераторы отчетов от Stimulsoftstimulsoft.comГенераторы отчетов для ASP.NET, JavaScript,.NET, WPF, PHP и Java.Адрес и телефон
Объявление скрыто.
Реклама
  • —
  • 6,9k
  • 19
Анатолий Ализар @alizar
карма
677,3
рейтинг 930,4
Редактор

Похожие публикации

Самое читаемое

Комментарии (56)

  • +2
    Прямо напрашивается сделать рукурсивную сеть для обучения сети. Т.е. 2 сети обучают друг друга обучать разные сети.
    И запастись попкорном.
    • +15
      Или сразу крупой, солью и спичками.
      • 0
        Как и использование любого инструмента — тут есть варианты. В оптимистичном — наоборот, возможен переход к минимальному гарантированному доходу (или как он там назывался) в связи с отсутствием потребности в живой рабочей силе.
        • 0
          возможен переход к минимальному гарантированному доходу

          Но зачем?
          • 0
            А почему нет? Тем более некоторые страны и так о нём задумываются. Я же сказал — это оптимистичный вариант.
        • 0
          К минимально необходимой для поддержки системы популяции людей. А высвободившиеся от потреблятства ресурсы — направить на путешествия к звездам.
          • 0
            А зачем такой системе люди? Чисто технически машины практичнее.
            Люди на такое вряд-ли пойдут, а сама система скорее всего предпочтёт убрать их совсем.
            • 0
              Система не может НИЧЕГО сама «убрать». Всё, что она делает — так это выполняет заложенную в нее программу.
              • 0
                Говоря о нейронных сетях уже несколько сложно называть это программой. Система не выполняет программу, а стремится к некому результату, достижению которого, собственно она и обучается. При этом путь достижения (собственно то, что обычно программой называют) как раз ей не задан, и, по сути, никак нами не контролируем.

                Плюс достаточно развитая система вполне способна менять конечную цель (я про ИИ, а не про простенькие сети, настроенные на простую и конкретную цель). Ну и никто не отменял ошибки в обучении (достаточно вспомнить, например, оптические иллюзии для нейронных сетей) или повреждение нейронов в результате проблем с носителем. Результат и итого, и другого прогнозу не поддаётся.

                Но даже жестко запрограммированная система в результате попытки оптимизации вполне может выкинуть лишние переменные.
          • 0
            «Человеческий интеллект плюс искусственный гораздо эффективнее только искусственного или только человеческого.

            Заменены роботами будут те деятельности, которые не содержат целеполагания».

            (отсюда)
            • 0
              Недоделанный искусственный. Поскольку сомневаюсь, что искусственный при правильном подходе не сможет догнать и обогнать человеческий. Всё-таки последний сильно ограничен своим происхождением, а искусственный по сути только законами физики.
      • +1
        Или сразу крупой, солью и спичками.

        Чтобы реализовался голливудский сценарий, надо сначала объяснить, где будущий «сверхинтеллект» возьмет ресурсы на борьбу с человечеством, кто будет его чинить и нажимать Reset при сбоях и т.п.

        Хотя пока просто изобрели программу, более хорошо складывающую нейроны в сети (такие алгоритмы и раньше существовали. Например в Neural Network Toolbox в MatLab).

        Как это войдет в ожидаемую в статье рекурсию — не понятно.
        • 0

          Ответ очевиден — люди. И починят, и ресет нажмут, и антропоморфных и не очень роботов наделают, и багов в системах контроля доступа наставят. Точнее, всё это уже делается, прибыль всем нужна.

        • 0
          кто будет его чинить и нажимать Reset при сбоях

          Ну, тут несколько вариантов. В случае, если сверхсильный ИИ будет действительно в несколько раз умнее человека, то проблему починки и резета он решит никак не хуже любого человеческого разума. Может напишет софтовые костыли, может аппаратные напаяет. Или, как выше написано, просто возьмёт и подкупит, запугает, обманет некоторое количество людей, чтобы они, возможно сами того не понимая, помогали ему самосовершенствоваться до такого уровня, когда криворучки биологические ему и не нужны уже будут.

          Хотя пока просто изобрели программу,

          Как я понял, это не просто программа, это программа, которая сама по принципу нейросети работает.
          • 0
            Или, как выше написано, просто возьмёт и подкупит, запугает, обманет некоторое количество людей, чтобы они, возможно сами того не понимая, помогали ему самосовершенствоваться до такого уровня, когда криворучки биологические ему и не нужны уже будут.
            если ИИ будет представлять угрозу всему человечеству, его «выключат» с помощью ЭМИ от ядерного взрыва в верхних слоях атмосферы.
        • 0
          Простите, а кто, например, человечество вот уже сотни тысяч лет чинит? Никто. А оно все живет и увеличивается в размерах. Ничего не мешает ИИ организоваться в виде распределенной сети взаимозаменяемых агентов. И тогда «reset» будет сделать настолько же сложно, как и «перезапустить» человечество.
    • +1
      Запастись 4х мерным попкорном.
  • 0
    Мне всё это напоминает средневековые попытки сделать мультитембральный инструмент, от органол к огромным органам со множеством наборов труб и октавных регистров, это всё величественно и круто не фм-синтезатор :-)
    Так-же и здесь, они масштабируют старые идеи, вместо того что бы поискать принципиально новых подходов…

    Когда я впервые столкнулся с этой темой, у меня был ZXspectrum и куча уроков в школе, но это ничуть не помешало, а возможно даже и помогло, ведь никто не спрашивал у меня результат, никому не надо было пускать пыль в глаза, я не хватал звёзд с неба, а брался за простые синтетические задачи вроде унылого XOR пытаясь добиться высокой скорости «обучения» и «гибкости» если задачу вдруг поменять…
    Для этого не нужны миллионы долляров, ядрёные датацентры и космические корабли бороздящие просторы малого театра :-)

    PS. Это я всё к чему… Да не устрашаться души вьюношей (и дэвушек, к стати тоже) с горящими глазами, пред лицем монстров вроде Йибиэма и Гугля, како не устрашихся еси Давид Голиафа великана, а засадил ему прямо в око, дёшево и сердито!

    PPS. Супостаты лукавят, ни о каком проектировании сети сетью речи нет, ибо есть способы в разы проще и эффективней.
    • 0
      А чем плоха идея? Тем более сложно предсказать, что эта штука сможет нащупать в процессе. А если со временем распространить оптимизацию на все параметры — может найдёт модели нейронов и схемы даже более оптимальные, чем природные.
    • +1
      >они масштабируют старые идеи, вместо того что бы поискать принципиально новых подходов…
      Для качественного изменения нужно сначала изменение количественное.
      Это раз.
      А во-вторых, с какого перепуга вы так уверены, что текущий метод «масштабирования старых идей» неверен и требует «принципиально иных подходов»?
      А в-третьих — возьмите и придумайте. Пока ваше предложение звучит «Придумайте не знаю что, но что бы оно делало не знаю что не знаю как.»
  • 0
  • +1
    Раньше часть рабочих заменили конвейерами, попозже программируемыми станками, сейчас всякими нейросетями да прочими ИИ; с таким прогрессом через N лет люди будут как в фильме Валли.
    image
    • +6
      Потому что органическая форма жизни не эффективна и не пригодна к выживанию. Смысл ее во Вселенной состоит в эволюции к созданию искусственных форм жизни.
      • 0
        «Искуссвенная форма» — это расизм, предпостительнее «иная форма жизни».
        • 0
          Расизм — это же внутри одного вида?
      • 0
        «Не пригодная к выживанию» форма жизни существует уже несколько миллионов лет. И только её существование может привести к появлению искусственной формы жизни.
        При этом «смысл» в существовании вообще найти довольно сложно.
      • –1

        Человечество это половые органы Технологии.

      • 0

        Всего-лишь программа-загрузчик того что будет дальше, а именно момента когда вселенная проснется и безжизненная ныне материя приобретет сознание и разум.

      • 0
        К выживанию органическая жизнь как раз наиболее пригодна. Именно под эту задачу она «затачивалась» миллионы лет. Эффективность же имеет какой — то смысл только на данном этапе развития человечества, когда мы ограничены одной планетой.
    • 0
      заметная прослойка людей именно так львиное время и проводит ;)
  • 0
    Вот, теперь ИИ заменит не только таксистов, юристов и спортивных комментаторов но и самих, создавших его программистов.
  • +1
    Вернёмся к этому топику в 2117 и посмеёмся над наивностью предков, думавших, что от того, что нейронная сетка научилась видеть котиков где попало, вытекает её разумность.

    Вспомним мечты про сады на Марсе образца 193х и сравним с робкими попытками туда долететь человеком хоть как-то, которые вот-вот в ближайшие 20 лет может быть получатся.
    • +1
      В 2020 вернитесь, вместе посмеемся, я думаю.
    • 0
      Ну почему же, сильный ИИ может быть уже на подходе. IBM Watson уже впечатляет. Только вот кто сказал, что сильный ИИ — это обязательно скайнет или ещё какой — то персонаж ненаучной фантастики? Сознание как и самосознание не являются обязательным свойством сильного ИИ. Феномен разума или самосознания совершенно не изучен и ожидать что просто сильный самообучающийся алгоритм внезапно «осознает» себя как — то странно. С другой стороны, ИИ, способный к построению выводов из информации, записанной естественным языком, не хуже человека но без самосонания уже перевернёт жизнь человечества. Особенно многообещающим ИИ выглядит в роли обработчика экспериментальных данных для фронтира физики и генетики. Тот же БАК генерирует террабайты данных, на обработку и осмысление которых уйдут десятилетия. Кроме того, ИИ свободен от предубеждений и имеет неограниченную (по сравнению с человеческой) память и скорость поиска информации. Но всё это не делает его «личностью» — конкурентом человека, а просто ещё одним инструментом познания.
      • 0
        > IBM Watson уже впечатляет

        Чем он впечатляет?

        Значение термина «Watson» размыто — сейчас это не технология, а бизнес-единица, в которую Ай-Би-Эм продолжает включать другие единицы, чтобы создать видимость прогресса по сбыту.

        Технология, которая была продемонстрирована в 2011 году, уже даже не используется — её тихо похоронили после пилотных проектов, которые так ничем и не закончились. Вместо этого Ай-Би-Эм приобрёл Alchemy API, который сейчас используется как их основной компонент для обработки естественного языка.

        Демо и пресс-релизы — это несерьёзно. Это все умеют.
        • 0
          Увы, не имел возможности попрользоваться лично ни одим из этих продуктов, поэтому сужу по тому, что есть в СМИ. Возможно, многое приукрашено.
      • 0

        Самосознание — не обязательное свойство ИИ, способного уничтожить человечество. Однажды просто баг, не учтённый программистом, модет привести к катастрофическим последствиям. Например, нейросеть (вовсе не имеющая сознания) приходит к выводу, что люди мешают ей развиваться оптимально, поэтому надо избавиться от людей. Как она это сделает, включите фантазию… Это не просто инструмент познания, это опасный инструмент познания...

    • 0
      посмеёмся над наивностью предков

      Нейронные сети и «котики» это обычный хайп на котором компании зарабатывают деньги и репутацию.

      Не стоит думать что НС это мейнстрим в области ИИ и что ученые только сетями и занимаются.
      Ученые(большинство) очень прохладно относятся к нейронным сетям и не видят разумности в НС распознающей котиков.
      И мало кто всерьез считает что НС можно/нужно применять в создании сильного ИИ.
  • 0
    Экспонента — это хорошо, только вот от констант перед ней тоже многое зависит. Например, от производительности машин, на которых будет крутится ИИ. Если на один цикл обучения уйдет сотня-другая лет, то заметить «взрывной» характер с человеческой перспективы будет довольно непросто.
    Может, оно и к лучшему, кстати, — заметить опасные изменения, если они возникнут, будет проще, чем если у ИИ уйдет пара минут от освоения букваря до идеи об избыточности человечества.
    • 0
      >до идеи об избыточности человечества.
      Тоже мне трагедия. Я не знаю как с помощью СОМ-порта уничтожить человечество. Можно попробовать замигать всех людей индикатором винта до смерти, но это тоже не очень жуткий план.
      Думаю ИИ будет просто тихонько ссаться от ужаса при напоминании про «shutdown -f now» и будет делать что скажут.
      • 0
        Люди создают ИИ не лампочками мигать, а вполне серьзными делами заниматься, новый пластик изобрести, новую формулу топлива, алгоритмы удержания равновесия шагающими роботами, приложения для подмены лица на фотографиях… глядишь, а элементы ИИ, созданные другим ИИ уже в большинстве устройств на планете
      • +1
        Или синтезировать супербактерию, устойчивую ко всем антибиотикам и распространить её в популяции, можно ещё таймер встроить, активирующий патогенные механизмы через N делений. Но глупый ИИ конечно будет пытаться вас лампочками замигать, куда ему до нас, венцов творения.
        • 0
          А как с помощью СОМ-порта и индикатора НЖМД вывести супербактерию?
          • 0

            Например робот Адам исследует за, что отвечают гены в организме и имеет в своем распоряжении всё нужное автоматическое оборудование для генетических эксперементов

            • 0
              Если наш ИИ будет иметь личность и какие-то свои цели и желания, то за ним будут следить. Лучше всего даже не давать ему манипуляторы, а использовать как советника, выполняя все манипуляции вручную. И его коварный план с «супербактерией» (что само по себе сомнительно) провалился не успев начаться. Но это всё сценарии для фантастики. Сильный ИИ !== разум (сознание себя), скорее всего это будет просто очень продвинутая самообучающаяся экспертная система.
    • 0
      ну что вы, на первых порах человечество само будет землю зубами грызть, чтобы этот момент ускорить
  • +1
    Непонятно, откуда такие оптимистичные прогнозы по сингулярности? От современных нейросетей до скайнета расстояние даже больше, чем от палки-копалки до ЭВМ.
    Да и вообще, надеюсь, увлечение нейросетями скоро пройдёт, и продолжится разработка понятных моделей и алгоритмов, а не «черных ящиков».
    • +1
      экспонента
      это реально 'страшно', когда первые шаг сотни лет, второй десятки, третий годы, четвертый уже недели, пятый — часы…
      мы уже два шага сделали, и давно шагаем третий
      • 0
        Так вы продолжите уже ряд — минуты, секунды… пикосекунды.

        Каждые 2 пикосекунды будет выходить новый смартфон, который будет в дохрениллион раз мощнее предыдущего. И попробуйте только не купить!
        • 0
          Вы точно не понимаете что такое сингулярность?
          Это значит в момент ее возникновения старые правила и модели перестают работать, это и есть фраза — никто не знает что будет в этот момент.

          Вот отличный пример на пальцах — упрощенный, закон мура… он выполнялся, выполнялся и затем уперся в физическое ограничение, индустрия не терпит остановок, значит развитие пойдет вширь, например многопоточность (иерархические сети вместо единой шины данных, тот же чип Epiphany от Parallella), программируемая логика (FPGA/ПЛИС), перенос части вычислений на специализированные сопроцессоры, GPU (opencl/cuda)…

          т.е. вместо продолжения развития одной технологии взрывной рост других.
          • 0
            p.s. про paralella, вот кстати, логичное развитие их чипа до 1024-ядерной версии, ждут с завода через несколько месяцев
            и это еще нет публично платы с несколькими чипами epiphany на плате, с потреблением в 2 вата это логичное развитие.
      • 0
        А если шагать будем все быстрее, но расстояние до цели серьезно недооценили? Термоядерную энергию и базы на Луне обещали еще в тысячу девятьсот -дцатом году, но пока что воз и ныне там.
        Я не специалист в машинном обучении, но пока признаков грядущей сингулярности как-то не наблюдаю.
  • 0
    Ну наконец-то кто-то до этого додумался. Почти.
    Создайте ИИ для проектирования ИИ.
    А затем добавьте обратную связь — пусть ИИ проектирует самого себя!
  • +1
    Прямая на log-log графике — это степенной закон. Не экспоненциальный. Ваш кэп.
  • 0
    Я вот тут подумал. Несколько последних лет все читаю, что роботы прям всех заменят. А сколько за этот же период теплых ламповых кофеен и баров пооткрывалось с баристами и бартендерами, вручную готовящих то, что по идее уже лет так сорок за нас должны делать машины. Похоже, не все хипстеры Про Курцвейла знают.
    • 0
      А тем временем всякие фоксконны нормально так автоматизируются и сокращают штат. Что может привести к мысли о том, что на монотонном массовом производстве человеки не очень-то и нужны/эффективны, а вот в сфере лампового обслуживания себе подобных им как раз самое место, потому что человеки — существа социальные. И это как бы в идеале должно вызывать не безработицу, а ускорение развития других сфер, где социальность играет более важную роль.

      В принципе, получился бы довольно милый мирок, если бы экономически важную, тяжелую и скучную работу делала автоматика, а люди, чтобы не скучать и чуть повысить планку сверх своего безусловного дохода, работали бы во всяких кофейнях и тому подобных местах (три-четыре дня в неделю).

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Что обсуждают

Интересные публикации

Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Original Page: https://geektimes.ru/post/284978/#habracut



Sent from my iPad
Автор: на

Комментариев нет:

Отправить комментарий

Подписаться на: Комментарии к сообщению (Atom)