Millal luuakse esimene kunstlik intelligentsus? Kas tehisintellekti on kunstlik intelligentsus, kui kunstlik intelligentsus võib saavutada inimese mõtlemise taseme

Raamatu "Intellekti arhitektid: kogu tõde oma loojate kunstliku intelligentsuse kohta" Kirjanik ja futuristlik Martin Ford võitis intervjuu 23 kõige silmapaistvama teadlastega AI valdkonnas, sealhulgas tegevjuht Deepmind Demis Hassabis Google Ai Jeff Dina juht ja II direktor Stanford Fei- Fay Lee. Iga Fordi küsis, millisel aastal on tugev AI loomise tõenäosus vähemalt 50%.

23 inimesest vastas 18-le ja ainult kaks neist nõustusid avaldama prognoose oma nime all. Huvitav, nad andsid kõige äärmuslikumad vastused: Ray Kurzweil, Futuroloog ja Google'i insenerisarenduste direktor Google'i, nimega 2029 ja Rodney Brooks, robootika ja kaasasutaja IROBOT, - 2200. Ülejäänud arvud lahendatakse nende kahe pooluse vahel, keskmine Väärtus on 2099, mis on 80 aasta jooksul.

Ford ütleb, et eksperdid hakkasid kutsuma rohkem kaugavaid kuupäevi - viimaste aastate uuringud märkisid, et tugev AIS võib ilmuda umbes 30 aasta jooksul.

"On tõenäoline, et enesetapu vahel on mõningane korrelatsioon, ja kui noored te olete," lisas kirjanik, märkides, et mitmed tema partnerlused olid 70-ni ja nad elasid AI tõusud ja allapoole. "Pärast seda probleemi töötamist aastakümneid, võite saada veidi pessimistlikumaks," usub ta.

Ford märkis ka, et eksperdid väljendavad erinevaid arvamusi üldiste kohtumiste tekkimise meetodi kohta - mõned usuvad, et selle jaoks on piisavalt tehnoloogiaid, teised kategooriliselt ei nõustu.

Mõned teadlased väidavad, et enamik vahendeid on valmis ja nüüd vajame just aega ja vaeva. Nende vastased on veendunud, et tugeva AI loomiseks ei saa veel palju põhilisi avastusi. Fordi sõnul kipuvad teadlased, kelle töö puudutasid sügavat koolitust, arvama, et tulevastes edusammudes saavutatakse närvivõrkude kasutamine - kaasaegse AI tööhobuse. Need, kellel on kogemusi AI teistes valdkondades, usuvad, et täiendavad meetodid on vaja ehitada oma tugeva versiooni nagu sümboolne loogika.

"Mõned inimesed laagri sügava õpetamisega on väga vabalt seotud ideega otseselt arendada midagi muud mõistus AI. Nad arvavad, et see on loll. Üks neist ütles, et ta tahaks proovida märkida teabe tükid otse aju, "ütleb Ford.

Kõik vastajad märkisid olemasolevate II-süsteemide piiranguid ja peamisi oskusi, mida nad ikka veel peavad, sealhulgas üleviimise õppimise, kui teadmisi samas piirkonnas rakendatakse teise ja koolituse ilma mentorita, kui süsteemid tunnevad uue ilma inimosaluseta . Valdav enamus kaasaegsetest masinaõppe meetoditest tuginevad inimestele tähistatud andmetele, mis on nende arengu tõsiseks takistuseks.

Intervjueeritud ka rõhutas absoluutset võimetust teha ennustusi piirkonnas sarnane AI, kus peamised avad hakkavad töötama täisvõimsuse alles pärast aastakümneid pärast nende avastamist.

Stewart Russell, California ülikooli professor Berkeley's näitas AI ühe põhiseadme autorit, et tugeva AI loomise tehnoloogiad ei ole midagi pistmist suurte andmete või võimsamate masinatega. "

"Ma ütlen alati lugu tuumafüüsika eest. Ernest Rutherfordi väljendatud seisukohast 11. septembril 1933 oli see, et aatomitest ei olnud võimatu energiat eraldada. Järgmisel hommikul luges Leo Silada Rostfordi kõne, vihane ja leiutas neutronite poolt vahendatud tuumahela reaktsiooni! Seega oli Refordfordi ennustamine ümber 16 tunni pärast ümber. Samamoodi on täiesti mõttetu teha täpseid prognoose AI valdkonnas, "ütles Russell.

Teadlased ei tulnud ka AI võimaliku ohu hindamisel kokku. Nick Bostrom, Oxford filosoof ja raamatu autor "Kunstlik intellekt: etapid. Ohud. Strateegiad "ja lemmik Ilona mask, väidab, et AI on inimkonnale suur oht kui kliimamuutus. Ta ja tema toetajad usuvad, et üks suurimaid probleeme selles valdkonnas õpivad inimväärtusi.

"Punkt ei ole see, et AI vihkab meid orjastamise eest või et äkki tekivad teadvuse säde ja ta mässub. Pigem on ta väga hoolikalt eesmärgi saavutamiseks, mis erineb meie tõelisest kavatsusest, "ütles Bostrom.

Enamik vastanutest ütles, et AI ohu küsimus oli äärmiselt abstraktne võrreldes selliste probleemidega nagu majanduslangus ja täiustatud tehnoloogiate kasutamine sõjas. Barbara Gros, professor AI valdkonnas Harvardis, mis tegi olulise panuse keeletöötlemise valdkonnas, ütles, et tugev AI eetikaprobleemid on peamiselt "häirivad".

"Meil on olemas olemasoleva AI-ga seotud eetilised probleemid. Ma arvan, et te ei tohiks neid häirida hirmutavate futuristlike stsenaariumide tõttu, "usub ta.

Fordi sõnul võib selliseid vaidlusi nimetada tema uuringu kõige olulisemaks tulemuseks: nad näitavad, et sellises keerukas valdkond, nagu tehisintellekt, ei ole lihtsaid vastuseid. Isegi kõige kuulsamad teadlased ei saa tulla ühise arvamuse põhiliste probleemide selles valdkonnas teadmiste.

Tehnoloogiad tehisintellekti ja masinaõpe on lakkas olema fantastiline ja on juba muutunud osa meie elust. Nende arendamise peamine juht on suur äri: tööstus, jaemüük, pangandussfäär. AI-i kasutuselevõtu probleeme ja spetsiifika Venemaal arutasid ettevõtte "infosüsteemi jet".

Vladimir YoungJet-ettevõtte infosüsteemide arendamise ja rakendamise direktoraadi juht

Mis on täna kunstliku luuretehnoloogia tähtsus? Milliseid võimalusi ja millistes valdkondades on AI areng inimestele?

Kunstliku luure kohta võib öelda tulevaste filmide filosoofilise ja futuroloogilise kontseptsioonina. Aga kui me räägime reaalsest elust, siis tähendab ta seda, et masinõltumismeetodite kombinatsiooni: kui me võtame suure kogunenud andmete kogumi, kasutades selle põhjal spetsiaalset arenenud matemaatikat, loome ja õpetame seda lahendama See või see konkreetne ülesanne.

See tähendab reaalses elus II kohaldatav nendes valdkondades, kus on suur hulk kogunenud andmeid. Need on erinevad tüübid. Kui teil on tingimuslikult kolm tüüpi andmeid, võib üks analüütik nendega toime tulla. Aga kui seal on rohkem kui tuhat parameetreid ja mõned neist on struktureerimata, see ei sobi ühtegi analüüsi. Sellistel juhtudel ei suuda inimmõis eelmise tehnoloogilise struktuuri analüütiliste instrumentide toetusel analüüsida kõike normaalselt. See lihtsustab kolm või neli peamist parameetrit. Ja siis masinaõpe on AI praktiline rakendamine, et see osutub tõhusaks.

Miks täna nad räägivad AI-st, kuigi esmapilgul ja vastavad matemaatika ja arvutid olid kakskümmend aastat tagasi?

Kui me räägime kitsalt spetsialiseeritud ülesannetest, kasutati enne masinaõpet enne. On neli peamist tegurit, tänu, millele võime öelda, et AI on uus globaalne trend maailma muutmine. Esimesed andmed on muutunud rohkem, näiteks kui varem oli tootmise paberkandjal ainult paberkandjal, nüüd on andurid masinate kohta teabe kogumiseks. Teine ja kolmas tegur on arvutusvõimsuse suurenemine pluss vastavate matemaatikapiirkondade arendamisele. Lahenduste maksumust vähendatakse: tänu odavamale "rauale" nüüd ei ole enam vaja oodata projekti tasuvust kümne aasta jooksul. Ja viimane - äritegevus on järk-järgult arenenud, spetsialistid ilmuvad selles valdkonnas projekti kogemustega.

Miks on aeglaselt AI tutvustamise protsess aeglaselt?

See on nii. Nüüd räägib Venemaal tõesti AI-st, kui tegelikult teha. Teema on moes ja teatada sellest "Üleval", paljud kuulutavad mõned hakatoni ja näidata foto instagramis. Ja tulemus, mis muudab ettevõtte muudatustest, ei ilmu. Tuginedes meie kogemustele, näeme, et enamikus Venemaa suuremates organisatsioonides rakendatakse AI edukalt ainult 5-7% juhtudest sellest, mida nad ütlevad.

Fakt on see, et see on uus tüüpi projektid, millega nad ikka veel ei tea, kuidas töötada õigesti. See on terviklik lugu: masinaõppe abiga saab ühe ülesande lahendada üsna kiiresti, kuid see nõuab äriprotsesside olulist ümberkorraldamist. Näide: Te saate teha kauplemisvõrgu klientidele individuaalsete soovituste mudeli, kuid kui te töötate, töötab klassikaline turundus selle näiteks varud "10% allahindluse stiilis", siis need soovitused ei ole töö. Või näiteks ehitasime laevastikus prognoositud autode abielu ja ebaõnnestumise, kuid samal ajal selle mudeli ehitati, kütuste tarnija asendati. Ja need on ka mudeli mõjutavad andmed - ja see mureneb. See tähendab, et organisatsioonid tuleb muuta nii, et selle protsessid sobivad ülesanded, mida saab lahendada masinaõpe: tõhusalt ehitada andmevahetus ühikute ja nii edasi. See on muudatuste kogum teha, ja sa pead olema valmis selle eest võitlema.

Meil on veel turu põlvkonna etapis ja tänu oma uudsusele on raskusi. Eelkõige seisisime silmitsi tootmise olukorraga, kui inimesed arvasid: "Nii me ei võidelda abieluga, vaid mingi mudel AI ja me selgub, ei vaja." Motivatsioon kannatas ja selle asemel, et aidata inimestel kriitikat käsitleda. Enne juhtpositsiooni, ühelt poolt, on mingisugust spetsialisti töötavate andmetega Moskva ja teiselt - 45-aastane mees, kes teab tootmist mööda ja kogu, mis ütleb: "See ei tööta, Ja sa ei mõista midagi. " Ja see on selge, et sellises olukorras tunneb direktor väga kindel.

Millistes tööstusharudes Venemaal kasutab kõige sagedamini AI-d ja miks?

Esiteks on need uuenduslikud Interneti-ettevõtted. Sama "Yandex" - seal kasutatakse üldiselt kõikjal. Kui te võtate suured tööstusharud, siis esimene koht on jaemüük, samuti pangad ja kindlustusseltsid. Aga ma olen täiesti kindel, et suurim potentsiaal kasutamise AI on tööstuses: need on reaalsed tootmisprotsessid reaalse raha ja võimaluse vähendada kulusid. Kuid see tööstusharu on ikka veel mõnevõrra maha jäänud, sest see on konservatiivne kui jaemüük, mis konkurentsikeskkonna tõttu peaks väga kiiresti arenema.

Kus on palju andmeid. Eriti suur mõju on tööstuses. Kriteeriumid - andmete olemasolu ja seda, mida saab optimeerida. Need võivad olla hooldus, remont, võitlus abielu, prognoosimisega "Digitaalsed kaksikud", võimaldades analüüsi. See on õigem mitte otsida tööstuses, vaid ülesannete liik. Kui see on tükkide tootmine nagu võitlejate tootmine, siis siin enamik ülesandeid lihtsalt ei ole vajalik summa andmeid. Ja kui suuremahuline terasest rullitud või masinate massikomponent, siis AI on efektiivne.

Miks rakendada AI ettevõttes?

Ettevõte tegeleb tavaliselt raha tegemisega - ja nii teenib see rohkem. Täna tootmise protsesside samm-sammult on keeruline, üha enam tegureid ja nüansse ilmuvad. Kui varasem kogu tootmisprotsess keskendub ühele tehnilisele, nüüd on see kaugemale asjaolu, et üks inimene või grupp inimesi saab arvesse võtta. Sellest tulenevalt nõuab tootmise keeruline tootmisprotsess uusi lahendusi, eelkõige AI ja masinaõpet.

Lisaks on eriti väärtuslikud inimesed, kellel on mõned unikaalsed pädevused. Nad võivad haigestuda, pensionile jääda ja AI kasutamist suurendab inimteguri äritegevuse stabiilsust.

Millised on kõige levinumad väärarusaamad AI-st sa sageli kokku puutuvad?

On kahte tüüpi viga. Esimene: "Nüüd ma võtan spetsialisti andmetega töötavad, ta ehitab mudeli ja paari nädala jooksul ma lennata kõik." Nii et kunagi juhtub. Teine tüüp: "Need on kõik väljamõeldised ja jalgrattad ning meil on veel üks elu, kus see kõik ei ole kohaldatav." Ja tõde siin on tegelikult kusagil keskel.

On ühine arvamus, et aja jooksul saab AI-d täielikult asendada inimesi tootmises ja teistes tööstusharudes. Kas jagate seda?

Skaalal kolm kuni viis kuni kümme aastat on konkreetseid valdkondi, kus inimene asendab. Nüüd mehitamata sõidukid on testitud, kindlasti see järk-järgult asendada draiverid, sest see võimaldab teil vähendada õnnetus ja ei maksa raha draivereid. Kui me räägime äritegevusest, siis see juhtub otse ees. Kui inimene on varem lahendusi teinud, siis nüüd teeb see selle masinaõppe või robotisatsiooni abil. Kui sada inimest varem töötada, võiks üks tehnoloog istuda, üks andmete teaduse spetsialist ja ülejäänud teha autosid.

Esiteks proportsionaalselt on tüüpilised ülesanded. Inimestega seotud inimesed, loomingulised ülesanded, samas ohutud. Ja valdkondades, kus tuhanded töötajad samadel ametikohtadel töötavad määruste kohaselt kolme kuni viie aasta pärast AI asendab AI.

Kuidas alustada AI tutvustamise protsessi ettevõttes?

Esimene samm on leida kogenud meeskond, kes mõistab, kuidas seda teha. Sest siin on veealused kivid palju ja nendega peate mõistma. Teine on leida ülesandeid, mida saab lahendada kasu äri, ehitada kirjaoskajaid, mõistlikke mõõdikuid, mõista, kuidas teisendada raha. Lõppude lõpuks on oluline ka kiire edu.

Kuidas otsustada, tehke seda ise või meelitada töövõtjat?

Iga ettevõte peab järk-järgult liikuma selle poole, et see ei toetaks lihtsalt funktsiooni toetamist, vaid selle poolt, mis aitab raha teenida. See tähendab, et seda tuleb tõstatada selle pädevusse ja see on enneolematu protsess. Seega, alguses etapis, see on ratsionaalselt meelitanud eksperte ja siis koos nendega otsustada, millistes valdkondades ettevõte peaks arendama ennast ja mis toetuvad partneritele.

Ja kuidas valida partner?

Oluline on mõista, et teema AI on keeruline. Vajad meeskonda, mis ei ole mitte ainult arusaadav analüütilise statistika, andmete teaduse, masinaõppe, vaid ka terviklik pädevus: alustades projektijuhtimise ja lõpetades võime töötada andmeid, väga laaditud süsteemid, andmete puhastamine. Teabe turvalisus on oluline ka seetõttu, et uued IT-lahenduste tüübid toovad kaasa uued IT-ohud, samas kui vanad ohud ei lähe kuhugi. Seetõttu vajate meeskonda, kes seda kõike saab.

Kuidas oma arvamuses, kuidas II tehnoloogia tulevikus muutuvad?

Praktikas on endiselt oluline kapten, mis on. Kui me räägime tulevikust, tundub mulle, et tehnoloogiad liiguvad kõigepealt tugevdamisega, iseõppimisega õppimise suunas, kui süsteem õpetab ennast värskete andmete põhjal. Aga kui see on rohkem teooria kui praktika. Kui tegemist on arvutimängu õppimisega, siis treenib tugevduste tegemine. Ja põhjalikumaid praktilisi ülesandeid veel mitte eriti.

Kas AI probleemide praktilisel arutelul on palju saite?

Foorumid on väga palju ja igaüks räägib AI-st. Teema on Hype, see võib osutuda nagu nanotehnoloogia. Sellegipoolest näeme veetme oma vene kunstliku luurefoorumi foorumi (Raif). Sel aastal toimub see kolmandat korda ja toimub 22-23 oktoober Skolkovos osana rahvusvahelise foorumi "Ava uuenduste" osana. Seal me räägime praktikast: millised probleemid selles valdkonnas on probleemid, raskused ja nii edasi.

Ja mis on selle aasta foorumi peamine teema?

Sel aastal on foorumi peamine teema nagu "piinamine" projekti AI tööstuslikuks kasutamiseks, nii et ta toob kaasa tulemuse. Teeme ka kõik seotud teemade peamine aktsent. Meil on sektsioonid suurte andmete, infoturbe, "riistvara" kohta. Me läheme matemaatikutele, programmeerijatele, "rõõmudesse", infrastruktuuri- ja operatsioonispetsialistidele.

Me räägime tegelikust tavadest ja mitte teaduslikest küsimustest - kuigi meil on selle kohta eraldi osa. Aga kõigepealt kogume inimesi, kes rakendavad AI projekte, rääkige oma kogemustest, osutage lõkse. Ja mis kõige tähtsam - kaaluda alati keerulise ülesandeid projekti kontekstis, mitte mingi filosoofia või teaduse.

IKTV faktid ütlevad, miks ei ole tehisintellekti, kuna kohvimasin kasutab teie isikuandmeid ja inimeste tööd.

Hongkongi firma Hanson Robotika kuninganna loodud töö, et aidata eakatel inimestel hooldekodudes. Sofia välimus simuleeriti sarnasusega Audrey Hepburn näitlejaga.

Kuid Sofia ei ole kunstlik intelligentsus.

IKTV faktid Kiievi rahvusvahelise majanduse foorumi raames edastasid nad Natalia Sopaaga, teadlase Tehnoloogia Tehnoloogiainstituudi kunstliku intelligentsusega.

Ta selgitas, mida Sofia on põhjus, miks tehisintellekti ei eksisteeri ja kuidas õppida hoolikalt kasutada isikuandmeid.

Sofia populaarsus on tingitud selle sarnasusest reaalsest isikust - humanoiditüübi robot. Kuid tegelikult on see ainult inseneride jaoks mõeldud ülesannete algoritm:

See on ainult teatud algoritmide komplekt - neid saab manustada humanoidrobotisse, saab sisseehitatud robotisse, mis näeb välja nagu koer, ja saate sellesse veepudelisse "shove" (naerab - aut.). Ja see on sama robot Sofia, kuid välimus kui pank veega.

Sofias ei ole reaalset emotsioone. Kõik, mida ta on programmeeritud selles konkreetse algoritmiga. Midagi chat bot. Nõus, Siri saab ka nalja ja rääkida.

Ja kui Sofia on nalja - see pole midagi enamat kui süsteemi viga. Kui ta küsis, kuidas Ukrainas korruptsiooni ületada - ta riputas. Me mõistsime seda vastusena. Väidetavalt isegi kunstlik intelligentsus ei suuda lahendada korruptsiooni probleemi.

Sellised väikesed naljakas intsidentide on tavaline viga. Süsteem ei ole võimeline mõistma ja töödelda taotletud teavet - selgitab Nataliat.

Sofia ei ole midagi enamat kui algoritmide komplekt. See on programmeeritud suhelda inimestega ja see õnnestub. Just nagu Bostoni dünaamilise töö teosed programmeeritud liikumiseks.

Sa pead väga õigesti helistama selliste süsteemide lihtsalt algoritme. Sofia on väga hea grupp algoritmid kogutakse kokku, antud juhul ühes töös. Need võimaldavad teil liikuda, rääkida ja reageerida.

Kunstlik intelligentsus ei ole olemas

Kui Sofia on lihtsalt konkreetsete ülesannete kogum, siis milline on kunstlik intelligentsus? Filmides me kasutasime arvutiprogramme, mis suudavad maailma ujuda ja hävitada inimkonna.

Suurim kunstliku luure puudumine on see, et seda ei eksisteeri. Mõnikord on mugavam nimetada asja "kunstlik intelligentsus" kui selgitada, mis see on. Nüüd on algoritmid. Need on väga hästi arenenud ühe või kahe probleemi lahenduse all. Kunstlik intelligentsus ei ole. Me oleme temast ikka veel väga kaugel: "Teadlane ütleb.

Õnneks või vastupidi, robot, mis oleks targem kui inimene, ei eksisteeri. Isik suudab täita palju ülesandeid ja kiiresti õppida, selgitab Nataliat.

Tööd võivad teostada ainult ühe või kahe ülesande. Veelgi enam, õppida, nad vajavad väga suurt teavet ja palju aega. Ja see on probleem.

Me oleme väga kaugel robotid, mis arvavad. Nüüd peate tegema oma mõtlemise. Meil on teiega suured probleemid - aju on ressurssidega väga piiratud.

Töö käsitsege oma andmeid

Privaatsus muutub luksuslikuks. Ja see on kaugel igaüks võib endale lubada. Et õppida, teosed vajavad suure hulga teavet. Ja nad võtavad selle sinuga. Muide, teie kohvimasin on ka roboti mõnes mõttes. Ja ta vajab ka andmeid.

Natalia selgitab, kuidas see toimib:

Ma kasutan oma süsteemide vidinaid andmeid. Ma ei pea "pilve" minema, internetiühendust pole vaja. Mõnel juhul töötab süsteem erinevalt - andmed edastatakse Bluetoothi \u200b\u200bvõi WiFi kaudu arvutiga, kõik andmetöötlus toimub arvutis ja edastatakse süsteemile, mida me tahame hallata.

Aga kas sa tead, et teie andmed võtavad auto? Kasutuslepingu lugemise protsent on väga väike. See on lihtsam lihtsalt klõpsata nupul "Sobiv".

Mitte alati süsteemid ja rakendused töötavad läbipaistvad, mõnikord kasutajad ei saa aru, mida nad annavad, võib-olla midagi vastutasuks ei saa, isegi teenust.

Isegi Mark Zuckerberg kleepub kaamera ja mikrofoni oma arvutisse. Teie andmetele ei kasutata, on oluline õppida neid õigesti kõrvaldamiseks.

Kosimina räägib inimestega, nad järgivad jäiga eetilise protokolli. Kui inimene ei sobi, võib ta keelduda teadusuuringutest:

Me selgelt öelda, milliseid andmeid kasutatakse või me võtame pildistada või eemaldada video, me võtame biomeetrilisi andmeid, kui palju aastaid neid andmeid salvestatakse ja kellel on neile juurdepääs.

Kahjuks ei ole kõigil süsteemidel selliseid selgeid protokolle.

Töötab vs inimesed

Tagasi 2016. aastal välja töötanud UK OPTELLUM-süsteemi, mis diagnoosides kopsuvähk inimestel. Robot õpetamiseks on teadlased kogunud maailma suurima patsiendi andmebaasi kasvajatega. Ja käivitamine suleti lõpuks. Robot ei suutnud haiguse tuvastada nii tõhusalt kui noor arst.

Ja Jaapanis kasutatakse robotid teenindussektoris juba aktiivselt aktiivselt aktiivselt. Robot hõlpsasti seadistada teid hotellis, skaneerides dokumendid, annab võti ja isegi valmistada pannkoogid hommikusöögiks.

Ühest küljest hõivab töö inimeste töökuude ja see on probleem. Kuid teisest küljest ilmuvad uued võimalused.

Isegi töö tegemine, saame luua uue. Ka robotid tuleb ka õppida. Me saame luua töökohti, kus inimesed tunnevad end hõivatud. Nad aitavad endiselt inimesi ja jätkavad teenindussektoris tööd.

Ja kuigi teadus, iga päev kindlalt kõnnib edasi, ei ole inimene veel loonud robotit, mis seda ületas. Võib-olla see on parem. Mask on kindel, et tehisintellekt viiakse kaasa kolmanda maailmasõja.

Robotisüsteemid saavad siiski hõlbustada inimese elu - nad valmistavad kohvi valmistada, soovitada, kuidas tegutseda olukorras, juhtivad meid autosid.

Boris Kobrinsky, arstiteaduste arst, kaasaegse infotehnoloogiate instituudi laboratooriumi juhataja meditsiinis Fitz RÜ Ras, Vene National Research Medical University professor. N. I. Pirogova.

- Mis on erinevus kunstlik ja inimteabe? Kas AI Intelligence'i nimetamiseks on see tõsi?

Looduslikku luure iseloomustab palju funktsioone. Mõned neist rakendatakse II süsteemis, kuid kunstliku loodusliku luure peamine erinevus on võime sünteesida uusi teadmisi, tuvastada tundmatuid mustreid. Kunstlik intelligentsus on märkimisväärne perspektiiv, kuid mis on seotud inglise keele mittetäieliku tõlkega. Kunstlik intelligentsus tähendab "võime põhjendada mõistlikku." Selle põhjal loodud süsteem on õigesti nimetatakse systems, millel on kunstliku luure elemendid.

- Kas on võimalik öelda, et kunstlik intelligentsus ei ole enam kui inimese relv?

Sellises sõnastuses on ebatõenäoline küsimus. Intellektuaalsed süsteemid on isiku otsuste tegemisel nõuandev või abistamine.

Oleks oluline anda lugejale populaarne matemaatilise aparaadi kirjeldus, millel AI töötab. Ja mis see on puhtalt tehnilise: lihtsalt võimas superarvutite? Või vajate erilisi vahendeid ja seadmeid?

Enamik II süsteeme alates algusest peale ei põhinenud matemaatilisel aparatuuril, vaid loogika kasutamisel kasutajate dialoogi fonde loomulikus keeles (loogika-lingvistic süsteemid), mis eelnevalt arvutussüsteemidele eelnevalt eelnevatele. Praegu on hübriidsed intelligentsed süsteemid ka erinevate matemaatiliste analüüsimeetodite loogikaga. Kuid formaalsed teadmised sisaldavad teadmistebaas on intellektuaalsüsteemide jaoks kohustuslik, mis sisaldab erinevaid teadmisi esitluskeeleid. Tavapäraseid arvuteid kasutatakse nende süsteemide töötamiseks. SuperComputers võimaldab teil kiirendada andmete töötlemist, mis on oluline dünaamiliste reaalajasüsteemide jaoks - näiteks kosmoseaparaatide mootorite juhtimisel ja oluliselt näiteks ilmaprognooside puhul. Erandid on närvivõrgustikud, kus teostatakse sisestatud teabe matemaatiline töötlemine, kuid lahenduste argumentide ja loogika ei ole, ei ole mingit alust teadmisi teemapindala ja hüpoteeside selgituse kohta (lahendusi). Kuid närvivõrgu lähenemisviis on tehnoloogia, mis simuleerib aju mingil määral tõelist ideed, mis jääb avatuks.

Me ei mõista (suur), nagu inimese aju töötab. Kas on täiesti selge, kuidas II töötab? Või on nagu mustad kastid, kus juhtub midagi ebakindlat?

Täiendavaid intellektuaalseid süsteeme, nagu juba eespool märgitud, iseloomustab asjaolu, et kasutaja saab süsteemi laiendatud hüpoteeside selgituse nii nende kaalumisel kui ka töö lõpetamisel (lõplik hüpotees). Mustad kastid on närvivõrgud, mis ei ole silmapaistvad selgitused.

On nali, et ai kuulsa kooli retoorika "ja kui kõik hüppavad viiendal korrusel, siis hüpata ka?" Vastus: "Jah." Kui palju see nali on? Millised on kunstliku intelligentsuse kognitiivsed võimalused, kas nad on kunagi inimestega võrrelda?

Robotid on koolitatud erinevalt, kuid näidete õppimise põhjal on lähenemisviis. Kui te seda kasutate, siis teoreetiliselt saavutate, et robot ei nalja igal korrusel. Aga ta murdub ja ei hüpata enam. Samal ajal kasvavad IA-põhiste süsteemide kognitiivsed võimed. Kuid kaalutud hindamine näitab, et tehisintellekti ei saa võrrelda looduslike, vähemalt uue leiutisega. Me ei tea, kuidas inimene leiutas ratta, mille analoogid looduses ei ole. Kuidas õpetada sarnast AI-d. Uued teadmised tekib ajus igast isikust kaugel.

Nüüd praktilisem küsimus: millistes valdkondades AI on usaldusväärselt asendada inimese? Kus tal on eelis? Kuhu ta kunagi võrrelda mees? Näiteks on olemas võimalus, et see hakkab toime tulema ühe matemaatika avatud probleemidega - ütleme, tõestab numbrite algebralist sõltumatust π ja e?

AI suudab kiiresti muuta erinevaid võimalusi, see võib asendada inimese või pakkuda abi isikule paljudes valdkondades, kus on tuntud või arusaadav otsustusprotsessis: andmete analüüsis, võttes arvesse erinevaid ühendusi, optimaalsete lahenduste valimisel , jälgivad olukorrad ja juhtimine; Robotid võivad teostada erinevaid tööd (raskustes, majas, tootmises, tervishoius jne). Intelligentsed otsustussüsteemid on inimeste assistendid. Robotid asendab need paljudes töödes, kus saab luua inimtegevuse algoritme. On võimalik, et matemaatika, kui tõendamisel teoreemid, AI saab lahendada keerukaid ülesandeid perspektiivis. Kuid ta peaks jälle tähele panema, et see ei ole kättesaadav põhiliselt uute teaduse suundade avamiseks.

- Kas tehisintellekti kogukonnad on võimalik? Ühiste huvide vastastikune ja teadlikkus?

Jah, esindajate kogukond AI ja nende vastastikuse abi on võimalik. See on tänapäeva mitmeainete süsteemide väljatöötamine - intelligentsete ainete virtuaalsed kogukonnad, millest igaüks suhtleb teise ja on kõrgema taseme esindajaid, koordinaatoreid ja vaatlejaid, mis annavad intelligentsete ainete koostoimete muutmise.

- Kas tehisintellekti ilmuvad loomingulised võimed? Nativea?

Kui loovuse all mõista tuntud, siis jah, kui luua täiesti tundmatu varem, siis ei. Nate tuleks seostada viimasele. Kuid assotsiatsioonilised ühendused toimuvad juba II süsteemis.

- Eelkõige võib AI asendada meditsiiniline intuitsioon, mis teil on töö?

Informance'i intuitsiooni ja kujundava mõtlemise ekspertide teadmistel põhinevad intelligentsed süsteemid võivad sisaldada intuitiivseid seisukohti juhul, kui neid saab õppida teadmistebaasi moodustamiseks. Minu kogemused näitavad, et seda on võimalik saavutada grupi ekstraheerimisega teadmiste kaevandamisega ühe eksperdi meditsiinilise intuitsiooni avamise tõttu teistele ekspertidele oskuslikult hallata arutelu.

Kunstlike intellektualuste konkurentsi - riigi või ettevõtete tasandil - kui raske see on? Mis on Venemaa koht AI võistlusel?

Riikide vahel ilmselge konkurentsi vormis. Võib-olla saame rääkida teadlastest, kellele järgneb teineteise teosed. Ettevõtete tasandil on see tingitud raha laekumisest, et arendada ja / või kasumi saamist lõpetatud töö käigus. Venemaal, ajavahemik 70ndate - 90-ndate aastate alguses eelmise sajandi kaasas loomine suur hulk süsteeme ja huvitavaid teoreetilisi arenguid. Järgnev töö alarahastamine selles valdkonnas tõi kaasa languseni. Kuigi teosed ei lõpetanud. Arvestades meditsiini näitena, on vaja märkida, et hoolimata korduvatest väidetest selliste süsteemide vajaduse kohta on nende rahastamine praktiliselt puudub, välja arvatud RAS-süsteemi toetuste töö. Positiivsed näited selles valdkonnas võivad olla Venemaa Teaduste Akadeemia informaatika "informaatika ja juhtimise arendamine (intellektuaalne süsteem tervisepõhise riskijuhtimise valdkonnas müokardiinfarkti, insuldi ja depressiooniga ning intelligentsete süsteemide valdkonnas Automatiseeritud toetuse meditsiiniliste uuringute rakendatud alusel DSM meetodi automaatse põlvkonna hüpoteese) ja Automaatika ja kontrolliprotsesside instituut Vene Teaduste Akadeemia (diagnoosimine seedehäired ja teised rakendatud põhjal ontoloogiate alusel rakendatud).

- Kirjeldage, millised ohud toob kaasa AI arengut.

Mulle tundub olevat vale rääkida kunstliku luure ohustest. Oht võib kanda kunstliku intelligentsuse kasutamist inimeste kõrval tegutsevates seadmetes või asendades personali, näiteks haiglate. Sobimatute teguritega, mis võivad kaasa tuua ellujäämise vigastusi, tuleks tulevikus pidada olulist ohtu. See kehtib ka autopiltotovi ja erinevate tootmisprotsesside juhtimise süsteemide kohta, mis tagavad nn nutikate haiglate toimimise.

"Los Angeles, november 2019." Kui alates 2015. aasta saabumise kuupäevast oli MARTI MCFELE "tagasi tulevikule", oli mingil põhjusel palju vooder- ja värve, siis oli distsiplineeritud fandomi "tera jooksmine": 2019. aasta novembri alguses sotsiaalse meeskonnana Networks, nad olid nostalgiasse tunginud, on nüüd meie praeguse paljastava, kuidas see võiks olla. Billboards "Atari" ja kohmakas liidesed, vihmane California, soengute tagastamine ja kleidid neljakümnendate ja muidugi Androids, peaaegu eristamatu inimestelt. Hoolimata paljude tulevase prognoosimise puuduste kõrvaldamist, peegeldas "tera töötab" väga õigesti viimastel aastatel pidevalt kasvav nelikümmend ebamugavustunne, mis iseloomustab inimese ja arvutiautomaatide suhet (mis on suures osas kindlaks määratud filmi mittetähtsusega ). Kust me tegelikult teame, et me oleme targemad kui arvuti? Kuidas elada, kui tehnoloogia asendab terviku? Mis siis, kui meid saaks neid algoritme vähendada?

Küsimused, mitte nii kaua aega tagasi, kes on spekulatiivse lennukiga langenud, vähendatuks: Hiljuti sai teada, et firma Timur Bekmambetova ScreenLife Technologies asub vene keele süntesaatori arendamise aktiivses etapis (sarnased tehnoloogiad See võimaldab närvivõrkudel "rääkida" kuulsuste inglise keeles ja kasutada).

Ilma tööta ei ole mitte ainult tööta riskantsed: Neuraled on juba võimalik kirjutada lihtsaid tekste, genereerida mustreid ja meloodiaid, teha üsna sisukaid dialooge, suhelda teiste närvivõrkudega. Lähiaastatel on paljud meist tõsiselt mõtlema elukutse muutmisele ja kui palju enamik nende elust oleme valmis kunstliku intelligentsuse ära andma. Õnneks oli populaarne teadus, populaarne filosoofia ja kogu XIXi popkultuur, XIX, XX ja XXI sajandite ja XIX-i popkultuuri, XX ja XXI sajandite popkultuuride kogu popkultuur, olid väga hästi valmis mõistma ja aitasid tal ületada.

1811

Kudede ja tekstiiltoodete tootmise kasvav mehhaniseerimine toob kaasa ingliskeelsete lintide ja knitterite sissetulekute languse (riigi heaolu kogu sügisel riigis on nende vastuolus Napoleoni sõdadega seotud). Nottinghamshire'is, kus paljud sarnased toodangud on kontsentreeritud, leidub vandenüpiraatorid turbaladel ja planeerivad masinate laastavaid rünnakuid; Siis see tava ulatub kogu Inglismaal. Oma vaimse liidriga kaaluvad nad mingisuguseid lapsi - kangelane, hiljem müütiline, kuid liikumise andnud laddiidi nimi. Liikumise tegevuses ühendas koos majandusliku olukorra rahulolematuse ja kaupade kvaliteedi kvaliteedi vähenemine, tuleviku vältimatu algus ja eksistentsiaalse kriisi hirm on kõik, mis iseloomustab praegust hirmu tehisintellekti . Sõna "neoladit" kasutatakse ikka veel kohutavast ristmikul, mis annab aru, et vestluskaaslane ei ole kaugel ja samal ajal ebavõrdne - ülestõus eelistatakse ühtse klassi põhjustel.

1837

Charles Babbage kirjeldab analüütilist masinat - esimest arvutit, millel on täielikkus, sest tahvel (see tähendab, sarnane kõigi kaasaegsete arvutitega). Babbage lõpuks ei saanud piisavalt raha, et ehitada oma mehhanismi, nii et see ei olnud ehitatud allikas skeemid sellel päeval. See ei takistanud põrgu lovelace'is 1843. aastal välja tulema esimese kaasaegse programmiga, mis võiks sellise arvuti abil töötada ja muutuda seega esimeseks programmeerijaks ajaloos.

1902

Arvestades artefakte iidse saare läheduses leiduvatele artefaktidele, juhib arheoloog Valarios statistil tähelepanu ühele "kividest": selles sees on käigud. Statt näitab, et mehhanismi eesmärk oli ennustada Eclipsi ja taevakehade positsiooni, kuid keegi ei usu: ülejäänud esemed laeval on dateeritud esimese sajandi eKr, ja enne 1902. aastat, ei astronoomilisi mehhanisme selle epohhi ei leidnud keegi. Mehhanism on unustatud kuni 20. sajandi viiekümnendate keskpaikadeni, kui mitmed teadlased kinnitavad oma olemust ja tutvumist. Sellest ajast alates on nn anti-tasteerimisvastane mehhanism võrreldes XIV sajandi reklaami seadmete keerukusega muutunud inimkonna uskumatu sümbol oma võimetes ja kellelegi - märk välismaalaste külastuse kohta. Olgu see, et mehhanism näitab, et väga kõrge taseme matemaatiline ja mehaaniline mõtlemine oli meie kaugete esivanemate jaoks kättesaadav - ja nad läksid osa oma autodest. Legendid kokkukutsumise kujud iidse kreeka ja iidse Egiptuse müüdid omandavad liha ja sööda vandenõu tehisintellekti.

1920

Jätab Tšehhi Playwright Karel Chapeca R.U.R. (Rossumovi Univerzální roboti), ta on "Universal Robots Rossum". Põhineb antiikmüütide Automaatide kohta, legend of Prometea, juudi kontseptsioon Golets, Samueli batleri teooria kohta autode teadvuse arengust ja loomulikult kõigi lugude peamises kirjanduslikel eelkäijatel mõistlike Mehhanismid - Rooma Mary Shelly "Frankenstein", - Chapek Peaaegu peaaegu kaasaegne kunstiline mõiste "robot", kunstliku searvalist teenija (Chapecas huvides ja mitte mehhanismid) kaasaegse kunstilise kontseptsiooniga. On väga tüüpiline, et esimene lugu robotite kohta lõpeb inimkonna täieliku hävitamisega. 1923. aastal vabastatakse esimene inglise keele avaldus ja sõna lihtsa slaavi rootiga on enamikus maailma keeltes juurdunud. Lisaks geniaalsete metallide kostüümid Film Fritz Lang Metropolis 1927 loodud selge LOF ON R.U.R., aastaid nad määravad ilmumise enamiku robotid ekraanil.

1942

Keemik, Science ja Great Writer AziMov lugu "Horovod" sõnastab põhiprintsiibid mitte ainult tehisintellekti olemasolu, vaid ka kirjutades krundid temast. Neid tuntakse kui "robootika kolme seadust":

1. Robot ei saa kahjustada isikut ega tema tegevusetus, et inimene oleks kahjulik.
2. Robot peab järgima kõiki isikuid, kes annavad isikule, välja arvatud juhul, kui need korraldused on vastuolus esimese seadusega.
3. Robot peab hoolitsema selle ohutuse eest sel määral, et see ei ole vastuolus esimese või teise õigusega.

Deconstruction of Azimovi seadused ulme Fiction aktiivselt alustati 1950. aastatel, kui "Robot tapja" sai rada Filmi Filmi B kategooria järk-järgult õõtsuv ja kõrge eelarve kinokarins. Kaasaegsed lood kunstliku intelligentsuse kohta ignoreerivad neid seadusi täielikult või neid muudavad selliselt, et muuta sõjaväeliste robotite olemasolu. Sellest hoolimata keskendub spetsialistide kunstliku luure valdkonna spetsialistid ja nüüd keskenduvad AZIMOV tehnoloogilisele optimistlikule ja silla positsioonile.

1950

Vastavalt füüsiku Edwin Thompson Janes oma raamat "Teooria tõenäosus: Science", 1948. aastal, matemaatika ja füüsika John Von Neumani küsiti, kas auto võiks arvata, et ta oli vastanud järgmistele: "Sa väidad, et seal on asjad, mis masin ei saa täita. Kui te täpsustate mulle täpselt, mida auto ei suuda seda võimalikuks teha, ma saan alati ehitada sellist autot, mis saab täpselt seda teha! " Nagu kommenteerida selle avalduse, kaks aastat hiljem, matemaatik, programmeerija ja kangelane sõda Alan Turing artiklis pakub ühte peamistele kontseptsioonide kunstliku luure testi, aktiivselt harjunud sellel päeval (ehkki modifitseeritud kujul , Olgu selle kriitika heli aktiivsemalt). Arvuti eristamiseks inimesest. Turing pakutakse järgmiselt: Küsi küsimuse (ainult kirjalikult) ja saada vastus nii isiku ja auto. Kui isik, kes võtab vastu vastuseid tema küsimustele, ei saa aru, kus inimene vastutab tema eest ja kus on kunstlik meel, kui katse möödas. Stseenid, mis põhinevad taustamiskatse läbisõidul või mitterelva leviku tõkestamisel, on mitmes tosinat teaduskirjandusfilmi, romaanide ja seeriate puhul. Leiutatud "Testi log-Campfa" alates "tera töötab" on tegelikult variatsioon tausta testi, kus uurija seab põhiküsimusi ja jälgib vastuse kahtlustatava. Nagu paljudes muudel juhtudel, põhjustab katse negatiivne tulemus agressiooni ja julmust.

1956

Konverents toimub Dartmouth College, kus fraasi on ametlikult kasutatud esimest korda "tehisintellekt" . Peaaegu kõik oma osalised juba aastaid edasi määratlema mitte ainult moe küberneetika, mis on välja töötatud kahtlase uue kujuga neljakümnendate piirkonda täieõiguslikus teaduses, kuid ka konkreetselt kunstliku meele arendamisel. Seega, MARVIN MINSK nõustas Arthur Clarki filmi "2001" kirjutamisel Arthur Clarki - üks kuulsamaid kruntidest kunstliku intelligentsuse kohta, tahtlik tappa inimesed (Marvina auks on üks ja üks märki, Victor Kaminsky).

1957

Psühholoog Frank RosenBlatt, kindel, et autosid saab koolitada samamoodi nagu loomad, testitakse iseõppe elektroonilise perceptoni mehhanismi - närvivõrgu esimene prototüüp. Kuuekümnendatel ja seitsmekümnendatel aastatel olid RosenBlatt'i teerajajad osaliselt naeruväärsed ja unustatud - sealhulgas eespool nimetatud Minsk. Mõned eksperdid usuvad, et närvivõrgu ignoreerimine kontseptsioonina raskendas kunstliku intelligentsuse arendamist aastaid või isegi aastakümneid: närvivõrgu popkultuur on täielikult sisestatud ainult 2010. aastal, kui turgudele turgude iseõppimise botid .

1965

Joseph WeiceBum loob Eliza - esimene vestlus bot kaasaegses mõttes. Eliza programm, mille nimi on Pygmalioni Eley Dulitle'i kangelannaprogramm, suutis läbi viia täieliku dialoogi, millel on üsna suur fraase ja vastavus inglise keele grammatikale. Hoolimata ilmsetest saavutustest suleti selliste projektide töö mitmes uurimisinstituutides: kuuekümnendate lõpuks selgus, et esialgsed prognoosid tehisintellekti arendamise määraks olid liiga optimistlikud (nad ütlevad, edu "Rippimine" põhineb lauamängude loogikal - kõik, mida AI poolt lähiaastatel tasub Eliza mõjul ei mõjutanud see: George Lucas'i sarnast liidese kasutamist tema debüüdi täispikkuses "THX 1138" ja dialoogi valikute valikuga ekraanil oli inspiratsiooni allikas mitmete varajaste videomängude jaoks , sealhulgas öelda, Žork. Otse kuupäevad tagasi Eliza ja genealoogia hääl assistentide (mis ka sageli kannavad "naissoost" nimed: Alex, Cortana, Alice).

1980

Esimesed Lisp masinad ilmuvad turule - spetsiaalsed arvutid, mis on kohandatud ekspertide süsteemide jaoks, mis suudavad analüüsida suurt arvu andmeid ja väljastada võimaliku lahenduse võimaluse konkreetse olukorra jaoks. Tegelikult on see suur andmete kontseptsiooni esimene tohutu rakendus igapäevaelus: ekspertide süsteemid töötas kiirusel põhimõtteliselt võimatu inimeste analüüsides sama arvu signaale. Meditsiinis teenitud süsteemid, kriisiohjamine, katastroofide vastu võitlemine, tööstusohutuse analüüs jne. Raha tagastatakse kunstlikule intelligentsusele: nüüd mitte ainult sõjalised osakonnad ja suured valitsused on sellest huvitatud, vaid ka eraettevõtted. Loogiliselt suur hitt 1983. aastal muutub kile-katastroofiks umbes murtud ekspertide süsteemi - "sõjalised mängud" (paanika inimese elu usaldab arvutid ristuvad paanikaga, et videomängude tarbetu rikkumine).

1986

Ernst Dickmans Grupp Baieri teostab esimesed testid täielikult autonoomseid autosid kasutades tehnoloogiaid analüüsida pilte sisenevate videokaamerate - kuid ainult spetsiaalselt koolitatud lugusid.

Juba 1995. aastal suutis Dickmans auto sõita Münchenist Taani Odense'le ja tagasi, arendades kiirusi kuni 175 km / h Autobahnis. Mehitamata tulevase üheksatie prognoosides olid palju rohkem vikerkaare, kui praegu arvutati mehitamata autode massiivse kasutuselevõtu alguses 2020. aastate alguses. Videotunnistuse takistused on siiski olemas: 2018. aastal registreeriti 2018. aastal autonoomse auto rataste all olev jalakäija surm (ja see oli lihtsalt uberisse kuuluv auto).

Samal aastal 1986. aastal, seeria rüütli sõitja eelmisel hooajal mõistliku auto kohta, kes võitleb koos kuritegevusega koos väga populaarse Saksamaa David Hasselhofiga Saksamaal.

1997

Üheksakümnendate aastate esimesel poolel on Cyberpunk'i ajastu raamatute, kino ja videomängude ajastu. Sellest tulenevalt muutuvad lood robotite ja arvutitest inimkonna orjanduse orjastamise kohta absoluutseks peamiseks (alustades terminaator-2-st, kus peamine antagonist on sõjaväe Skyneti skyneti eneseteadvus). Uudistes saate kuulda ka apokalüptilisi märkmeid - eriti arutame sügava sinise supercomera võidu üle Harry Kasparov. Male pikka aega oli püha hinne kunstliku intelligentsuse: kui isik võita tagasi, ma õppisin 1979. aastal ja programm edukalt mängides kabe sai esimene näide kunstliku luure ajaloos (sõltuvalt määratlusest, see on ka kuupäeva 1952 või 1956), seejärel male, mida iseloomustab suurem varieeruvus ja ettearvamatus (samuti üsna rääkides intellektuaalsuse sümbolina nagu selline), ei anta arvutit üsna pikka aega. Aga see läbis: fotod kurb Kasparov läks ümber kogu meedia.

1998

Väike, kuid väga tüütu buumi robot-mänguasjade (peamiselt sarnane Gremens Furby ja kõrgtehnoloogiliste koerte AIBO). Mänguasjade ei saa programmeerida sõna täielikus mõttes, kuid nad on tõesti koolitatud (Föhbi keele puhul, Ambosience - liigub) ja hakkavad käskude täitmist alustama. See langeb kokku paradigma muutus AI kujutises filmides: robotid ei ole enam vaenlased ja mitte koletised (mitte isegi koomiksid "lühise vaimus"). Melodramaatiline "Bicentennial mees" ja "kunstlik intellekt" koos mõtlema ja korrata robotide rolli ühiskonnas täielikult osalejana, ehkki oma omadustega: naasta "hea sulane" mõistele ei tööta otseselt. Noh, vähemalt nende robotitega, mis meenutavad inimesi või loomi: veidi hiljem, näitab robotite-tolmuimejate buum, et antropoloise ja zoomorfismi puudumisel on meil veel piiratud empaatia robotitele.

2001

Väljund film (Cartoon? Ekraanisäästja mängule, kuid ilma mänguta?) Final Fantasy: RPG Hiranobe Sakaguchi RPG-seeria looja loodud vaimud ja seda peetakse veel üheks parimaks näideteks sellest, mida "omistous orus" on (kui inimese kunstlik pilt on liiga palju, tundub ta, et ta ei pea seda abstraktsiooni kaaluma, kuid mitte piisav, et pildistada elusolendit). Filmi hävitatakse ruudu filmisalvesti poolt, kuid annab meile huvitava arutelu "digitaalse näitleja" Aquie Ross ja selle plakatite looduse üle bikiinides (kõik need arutelud 3D-modelleerimise 3D-modelleerimise arutelud, saavad uue jõu 2010, suurte VR-pornograafia ja robotiõiguste õiguste küsimused puutumatuse kohta).

2007

"Esimene virtuaalne rühm" nimetatakse sageli Gorillaziks, kuid see on animatsioonifaaste klassikaliste muusikute näide. Hatsune Miku (nimi saab tõlkida kui "esimene heli tuleviku") - see on juba üsna teine \u200b\u200basi: laulja, mis mitte ja rangelt rääkides, ei saa. Esimene ja kõige kuulsam vocaloids, Jaapani pluginad hääle sünteesi jaoks, on mitmekordne avatari, oma laulude ja muljetavaldava ventilaatori baas. See ei ole muidugi laulva arvuti esimene pretsedent (muu hulgas, tasub siin meeles pidada suur Vene projekt 386 DX Ja tema kodeerib kitarri klassikat), kuid kõige kuulsamaid ja kõige olulisemaid: sel hetkel mõistsid tootjad maailma järsult, et see on võimalik asendada mitte ainult meloodia loojad, vaid ka lauljad.

2012

Üks kõige olulisema peavoolu Coachella festivali tšaadid on hologramm (hästi, täpsemalt videoprojektid). See ei ole figuratiivselt, kuid üsna sõna otseses mõttes: Tupak Shakuur tappis 1996. aastal, "tõusis" ühiskontserdis SNUPLE DOGG-i ja Dr Dream (siis nad olid isegi planeeritud reisile minema, kuid selle tulemusena otsustas Dre üleliigne ). Dubbing eetilisest seisukohast "Ülestõusmise" Tupaka tõi tagasi oma albumid kaardistada ja kiirendada parandamist selliste tehnoloogiate: juba vabastatud 2016. aastal Peetruse Kushing, taastatud kujul 3D mudeli kujul, mängitakse Päris oluline roll.

Järgmine - rohkem: 2020. aastal mängib James Dean filmi "James Dekaanis, kes suri 1955. aastal, mängib ühte peamistest rollidest. Vahepeal jätkab Venemaa asutatud käivitamise replika neuraalsete võrgustike loomise pärast, mis võib jäljendada surnud inimeste kõnet ja leksikaalseid omadusi.

2018

FAKEAPP väljub, esimene kaubandusprogramm niinimetatud dipfeizes'i omatehtud, kus ühe inimese hääl või nägu on kombineeritud teise isiku keha ja näoga, nii et ekraan võib videoogreid jälgida, eelnimetatud analoogi digitaalne ülestõusmine "või ühe inimese teisendamine teisele. Muidugi, esimene asi, mida seda tehnoloogiat kasutatakse võltsitud pornograafia tegemiseks kuulsustega (mõnede arvutuste kohaselt on see üle 95% kõigist diffeidest). Siin on panga pettus video ja häälega ning samal ajal võltsitud videod, laimavad poliitilised vastased (üks video, Nancy Pelosi kõnelejaga, kahetses Donald Trumpi ametliku konto). Sõna otseses mõttes selle viimaste aastate jooksul ütleb Slava Zizhek: "Minu jaoks on peamine küsimus - ja see on vastamata küsimus - kuna sellised tehnoloogiad mõjutavad meie tajumist. Kas me tajume vaba elusolenditena - või me hallata digitaalseid masinaid. Ja võtmepunkt on järgmine: Me ei saa isegi teada, mida nad hallata. "