Când va fi creată prima inteligență artificială? Inteligența artificială există cu adevărat când va ajunge inteligența artificială la nivelul gândirii umane?

Pentru Architects of Intelligence: The Truth About Artificial Intelligence from Its Creators, autorul și futuristul Martin Ford a intervievat 23 dintre cei mai importanți cercetători AI, inclusiv CEO-ul DeepMind, Demis Hassabis, șeful Google AI, Jeff Dean, și directorul Stanford AI, Fey. Ford i-a întrebat pe fiecare dintre ei în ce an probabilitatea de a crea IA puternică ar fi de cel puțin 50%.

Dintre cele 23 de persoane, 18 au răspuns, iar doar două dintre ele au fost de acord să publice predicțiile sub numele lor. Interesant, au dat cele mai extreme răspunsuri: Ray Kurzweil, futurist și director de inginerie la Google, a spus 2029, iar Rodney Brooks, robotician și co-fondator al iRobot, a spus 2200. Restul presupunerilor s-au situat între acești doi poli , cu o medie de 2099 , adică în 80 de ani.

Ford spune că experții încep să ofere date pe termen mai lung - în sondajele anterioare, ei au spus că IA puternică ar putea fi la aproximativ 30 de ani distanță.

„Probabil că există o oarecare corelație între cât de înfățișat sau optimist ești și cât de tânăr ești”, a adăugat scriitorul, remarcând că mulți dintre interlocutorii săi aveau peste 70 de ani și au trecut prin ascensiunea și căderea IA. „După ce ai lucrat zeci de ani la această problemă, poate devii puțin mai pesimist”, spune el.

Ford a subliniat, de asemenea, că experții au opinii diferite cu privire la modul în care va apărea IA de uz general - unii cred că tehnologiile existente sunt suficiente pentru acest lucru, în timp ce alții nu sunt puternic de acord cu acest lucru.

Unii cercetători susțin că majoritatea instrumentelor sunt deja gata și acum necesită doar timp și efort. Oponenții lor sunt convinși că încă lipsesc multe descoperiri fundamentale pentru a crea o IA puternică. Oamenii de știință a căror activitate s-a concentrat pe învățarea profundă tind să creadă că progresele viitoare vor fi realizate folosind rețelele neuronale, calul de bătaie al IA modernă, a spus Ford. Cei cu experiență în alte domenii ale AI cred că construirea unei versiuni puternice a AI va necesita tehnici suplimentare, cum ar fi logica simbolică.

„Unii oameni din tabăra de învățare profundă sunt foarte disprețuiți de ideea de a dezvolta direct ceva de genul bunul simțîn AI. Ei cred că este o prostie. Unul dintre ei a spus că a fost ca și cum ai încerca să introduci informații direct în creier”, spune Ford.

Toți respondenții au remarcat limitările sistemelor AI existente și abilitățile cheie pe care încă nu le stăpânesc, inclusiv învățarea prin transfer, în care cunoștințele dintr-un domeniu sunt aplicate în altul și învățarea nesupravegheată, în care sistemele învață lucruri noi fără intervenția umană. Marea majoritate metode moderne Aplicațiile de învățare automată se bazează pe date etichetate de oameni, ceea ce reprezintă un obstacol major în calea dezvoltării lor.

Intervievații au subliniat, de asemenea, imposibilitatea absolută de a face predicții într-un domeniu precum AI, în care descoperirile cheie intră în joc abia la decenii după descoperirea lor.

Stuart Russell, profesor la Universitatea din California din Berkeley și autor al unuia dintre manualele fundamentale despre AI, a subliniat că tehnologiile pentru crearea unei IA puternice „nu au nimic de-a face cu datele mari sau cu mașinile mai puternice”.

„Întotdeauna spun o poveste din fizica nucleară. Opinia exprimată de Ernest Rutherford la 11 septembrie 1933 a fost că energia nu poate fi extrasă din atomi. Cu toate acestea, a doua zi dimineață, Leo Szilard a citit discursul lui Rutherford, s-a enervat și a inventat reacția nucleară în lanț mediată de neutroni! Astfel, predicția lui Rutherford a fost infirmată după aproximativ 16 ore. De asemenea, este complet inutil să facem predicții precise în domeniul AI”, a spus Russell.

De asemenea, cercetătorii nu sunt de acord cu privire la pericolele potențiale ale AI. Nick Bostrom, filozof de la Oxford și autor al cărții „Inteligenta artificială: etape. Amenințări. Strategies” și un favorit al lui Elon Musk, susține că AI reprezintă o amenințare mai mare pentru umanitate decât schimbările climatice. El și susținătorii săi cred că una dintre cele mai mari provocări în acest domeniu este predarea valorilor umane AI.

„Nu este că IA ne va urî pentru că ne-a înrobit sau că va apărea brusc o scânteie de conștiință și se va răzvrăti. Mai degrabă, va încerca foarte mult să urmărească un obiectiv care este diferit de adevărata noastră intenție”, a spus Bostrom.

Majoritatea respondenților au spus că problema amenințării AI este extrem de abstractă în comparație cu probleme precum recesiunea economică și utilizarea tehnologiei avansate în război. Barbara Grosz, profesor de inteligență artificială la Harvard, care a adus contribuții semnificative în domeniul procesării limbajului, a spus că problemele de etică ale unei IA puternice sunt în mare măsură o „distragere a atenției”.

„Avem o serie de probleme etice cu IA existentă. Cred că nu ar trebui să fim distrași de la ei din cauza scenariilor futuriste înfricoșătoare”, a spus ea.

Ford spune că dezbaterea este cea mai importantă concluzie din sondajul său: arată că nu există răspunsuri simple într-un domeniu atât de complex precum inteligența artificială. Nici cei mai eminenți oameni de știință nu pot ajunge la un consens asupra problemelor fundamentale ale acestui domeniu de cunoaștere.

Inteligența artificială și tehnologiile de învățare automată au încetat să mai fie science fiction și au devenit deja parte din viața noastră. Principalul motor al dezvoltării lor este afacerile mari: industrie, retail, bancar. Problemele și specificul implementării AI în Rusia au fost discutate cu compania Jet Infosystems.

Vladimir MolodykhȘef al Direcției Dezvoltare și Implementare Software la Jet Infosystems

Care este semnificația tehnologiilor de inteligență artificială astăzi? Ce oportunități și în ce domenii oferă oamenilor dezvoltarea IA?

Despre inteligența artificială se poate vorbi ca despre un concept filozofic și futurologic din filmele despre viitor. Dar dacă vorbim despre viata reala, atunci implică una sau alta combinație de metode de învățare automată: atunci când luăm un set mare de date acumulate, pe baza acestuia, folosind matematică avansată specială, creăm un model și îl învățăm să rezolve o anumită problemă.

Adică, în viața reală, AI este aplicabilă în zonele în care există o cantitate mare de date acumulate. Se întâmplă diferite tipuri. Când aveți trei tipuri de date, un singur analist le poate gestiona. Dar dacă există mai mult de o mie de parametri, iar unii dintre ei sunt nestructurați, atunci acest lucru nu se va încadra în capul niciunui analist. În astfel de cazuri, mintea umană, sprijinită de instrumentele analitice ale ordinului tehnologic anterior, nu este capabilă să analizeze totul în mod normal. El va simplifica, va lua trei sau patru parametri cheie. Și atunci învățarea automată, care este implementarea practică a AI, se dovedește a fi eficientă.

De ce oamenii vorbesc astăzi despre IA, chiar dacă la prima vedere matematica și computerele corespunzătoare existau acum douăzeci de ani?

Dacă vorbim despre sarcini foarte specializate, învățarea automată a fost folosită acolo înainte. Există patru factori cheie datorită cărora putem spune că AI este o nouă tendință globală care schimbă lumea. Primul este că există mai multe date, de exemplu, dacă înainte existau doar înregistrări pe hârtie în producție, acum există senzori pe mașini care colectează informații. Al doilea și al treilea factor sunt creșterea puterii de calcul plus dezvoltarea domeniilor relevante ale matematicii. Costul soluțiilor este redus: datorită hardware-ului mai ieftin, nu mai trebuie să așteptați zece ani pentru amortizarea unui proiect în producție. Și, în sfârșit, practica de afaceri se dezvoltă treptat și apar specialiști cu experiență de proiect în acest domeniu.

De ce este lent procesul de introducere a AI în Rusia?

Asta este. Acum, în Rusia, ei chiar vorbesc mai mult despre AI decât vorbesc de fapt. Subiectul este la modă, iar pentru a raporta în top pe el, mulți oameni anunță un fel de hackathon și arată fotografii pe Instagram. Dar rezultatul care schimbă afacerea nu apare. Pe baza experienței noastre, vedem că în majoritatea celor mai mari organizații din Rusia, AI este implementată cu succes doar în 5-7% din cazuri din ceea ce se spune.

Ideea este că asta tip nou proiecte cu care nu știu încă să lucreze cu competență. Aceasta este o poveste complexă: cu ajutorul învățării automate, o problemă poate fi rezolvată destul de repede, dar aceasta necesită o restructurare semnificativă a proceselor de afaceri. Exemplu: puteți face un model de recomandări individuale pentru clienții unui lanț de retail, dar dacă marketingul clasic funcționează împreună cu acesta, de exemplu, promoții în stilul „reducere de 10% la tot”, atunci aceste recomandări nu vor funcționa. Sau, de exemplu, am construit un model pentru prezicerea defectelor și defecțiunilor vehiculelor din flotă, dar în timp ce acest model era construit, furnizorul de combustibil și lubrifianți s-a schimbat. Și acestea sunt, de asemenea, date care influențează modelul și se destramă. Adică, organizația trebuie să se schimbe astfel încât procesele sale să corespundă sarcinilor care pot fi rezolvate folosind învățarea automată: construiți în mod eficient schimbul de date între departamente și așa mai departe. Acesta este un set de schimbări pe care trebuie să le poți face și trebuie să fii pregătit să lupți pentru el.

Suntem încă în stadiul de generare a pieței și, datorită noutății sale, apar dificultăți. În special, am întâlnit o situație în producție în care oamenii s-au gândit: „Deci, nu noi vom lupta împotriva defectelor, ci un fel de model AI și se dovedește că nu avem nevoie de noi”. Motivația a avut de suferit și, în loc să ajute, oamenii au criticat. În fața conducerii, pe de o parte, se află un fel de specialist în date de la Moscova, iar pe de altă parte, un bărbat de 45 de ani care cunoaște producția pe dinăuntru și pe dinafară, care spune: „Asta nu va funcționa, dar nu înțelegi nimic.” Și este clar că într-o astfel de situație regizorul nu se simte foarte încrezător.

Ce industrii din Rusia folosesc cel mai des AI și de ce?

În primul rând, acestea sunt companii inovatoare de internet. Același Yandex - acesta este în general folosit peste tot acolo. Dacă luăm industriile mari, atunci retailul va fi pe primul loc, precum și băncile și companiile de asigurări. Dar sunt absolut sigur că cel mai mare potențial de aplicare a AI este în industrie: acestea sunt procese reale de producție cu bani reali și posibilitatea de a reduce costurile. Dar această industrie este încă oarecum în urmă, pentru că este mai conservatoare decât retailul, care, din cauza mediului concurenţial, trebuie să se dezvolte foarte repede.

Oriunde sunt multe date. Efectul va fi deosebit de mare în industrie. Criteriile sunt disponibilitatea datelor și ceea ce poate fi optimizat. Acestea ar putea fi sarcini de întreținere, reparare, combatere a defectelor, prognoză, „gemeni digitali” care permit analize. Este mai corect să ne uităm nu la industrii, ci la tipul de sarcini. Dacă aceasta este o producție de piese, cum ar fi producția de avioane de luptă, atunci pentru majoritatea sarcinilor pur și simplu nu va exista cantitatea necesară de date. Și dacă este la scară largă, cum ar fi oțelul laminat sau asamblarea în masă a mașinilor, atunci AI va fi eficientă.

De ce să implementați AI în întreprindere?

O companie de obicei face ceea ce face pentru a face bani - și astfel va câștiga mai mult. Astăzi, procesele de producție devin din ce în ce mai complexe pas cu pas, apărând tot mai mulți factori și nuanțe. Dacă înainte întregul proces de producție se încadra în șeful unui tehnolog, acum este dincolo de ceea ce poate lua în considerare o persoană sau un grup de oameni. În consecință, procesul de producție din ce în ce mai complex necesită soluții noi, în special AI și învățarea automată.

În plus, în producție, oamenii care au niște competențe unice sunt deosebit de valoroși. Ei se pot îmbolnăvi, se pot pensiona, iar utilizarea AI crește sustenabilitatea unei afaceri în raport cu factorul uman.

Care sunt cele mai frecvente concepții greșite pe care le întâlniți despre AI?

Există două tipuri de concepții greșite. În primul rând: „Acum voi angaja un specialist în date, el va construi un model pentru mine și în câteva săptămâni totul va zbura.” Nu se întâmplă niciodată așa. Un alt tip: „Aceasta este totul fantezie și povești, dar avem o viață diferită în care toate acestea nu se aplică.” Dar adevărul aici este de fapt undeva la mijloc.

Există o credință larg răspândită că AI va putea în cele din urmă să înlocuiască complet oamenii în producție și în alte industrii. Îl împărtășești?

Pe parcursul a trei până la cinci până la zece ani, vor apărea zone specifice în care oamenii vor fi înlocuiți. În prezent, vehiculele fără pilot sunt testate, probabil că vor înlocui treptat șoferii, deoarece pot reduce accidentele și pot evita plata banilor șoferilor. Dacă vorbim despre afaceri, asta se întâmplă chiar în fața ochilor noștri. Dacă anterior o persoană lua decizii singură, acum o face cu ajutorul machine learning sau robotică. Acolo unde înainte lucrau o sută de oameni, acum poate fi un tehnolog, un om de știință de date, iar restul este făcut de mașini.

Sarcinile tipice vor fi înlocuite mai întâi. Persoanele implicate în sarcini individuale, creative sunt în siguranță pentru moment. Iar în zonele în care mii de angajați pe aceleași posturi lucrează conform reglementărilor, în trei-cinci ani vor fi înlocuiți cu AI.

De unde să începeți procesul de implementare a AI într-o întreprindere?

Primul pas este să găsești o echipă cu experiență care să înțeleagă cum să o facă. Pentru că există o mulțime de capcane aici și trebuie să le faci față. Al doilea este să găsești probleme care pot fi rezolvate în beneficiul afacerii, să construiești valori competente și rezonabile și să înțelegi cum să le transformi în bani. La urma urmei, succesul rapid este, de asemenea, important.

Cum să decizi dacă să o faci singur sau să angajezi un antreprenor?

Orice companie trebuie să se îndrepte treptat spre a se asigura că IT-ul devine nu doar o funcție de sprijin pentru ea, ci ceva care o ajută să câștige bani. Aceasta înseamnă că trebuie să-și dezvolte competențe IT, iar acesta este un proces lent. Prin urmare, la început, este rațional să se implice experți și apoi, împreună cu aceștia, să decidă ce domenii ar trebui să se dezvolte compania și în care să se bazeze pe parteneri.

Cum să alegi un partener?

Este important să înțelegeți că subiectul AI este complex. Avem nevoie de o echipă care nu numai că înțelege statisticile analitice, știința datelor, învățarea automată, dar are și competențe complexe: de la managementul proiectelor la capacitatea de a lucra cu date, sisteme cu încărcare mare și curățarea datelor. Securitatea informațiilor este de asemenea importantă, deoarece noile tipuri de soluții IT implică noi amenințări IT, în timp ce vechile amenințări nu dispar. Prin urmare, avem nevoie de o echipă care poate face toate acestea.

Cum credeți că se va schimba tehnologia AI în viitor?

În termeni practici, este încă important să stăpânești ceea ce este disponibil. Dacă vorbim despre viitor, mi se pare că tehnologia se va îndrepta în primul rând către învățare prin consolidare, autoînvățare, atunci când sistemul se învață singur pe baza unor date proaspete. Dar deocamdată aceasta este mai mult teorie decât practică. Când vine vorba de predarea unui computer să joace Go, învățarea de întărire funcționează. Dar în probleme practice mai complexe, nu atât de mult încă.

Există multe platforme pentru discuții practice despre problemele AI în Rusia?

Există o mulțime de forumuri diferite și toate vorbesc despre AI. Subiectul este hype, se poate dovedi ca și în cazul nanotehnologiei. Văzând toate acestea, ținem propriul nostru Forum rusesc de inteligență artificială (RAIF). Anul acesta va avea loc pentru a treia oară și va avea loc în perioada 22-23 octombrie la Skolkovo, ca parte a forumului internațional „Open Innovations”. Acolo vorbim despre practică: ce probleme, dificultăți și așa mai departe există în acest domeniu.

Care este tema principală a forumului din acest an?

Anul acesta, subiectul principal al forumului este cum să „împingeți” un proiect AI către operarea industrială, astfel încât să aducă rezultate. De asemenea, punem un accent cheie pe toate subiectele conexe. Avem secțiuni despre big data, securitatea informațiilor și hardware. Reunăm matematicieni, programatori, specialiști hardware, specialiști în infrastructură și operare.

Vorbim despre practică reală, nu despre probleme științifice - deși avem o secțiune separată despre asta. Dar, în primul rând, adunăm oameni care implementează proiecte AI, vorbesc despre propria lor experiență și subliniază capcanele. Și cel mai important, întotdeauna luăm în considerare sarcinile ca un întreg, în contextul unui proiect, și nu un fel de filozofie sau știință.

Faptele ICTV spun de ce inteligența artificială nu există, cum o mașină de cafea vă folosește datele personale și sau va înlocui într-o zi munca oamenilor.

Compania din Hong Kong Hanson Robotics a creat un loc de muncă pentru a ajuta persoanele în vârstă din casele de bătrâni. Apariția Sofiei a fost modelată după actrița Audrey Hepburn.

Dar Sophia nu este inteligență artificială.

Fapte ICTV a discutat cu Natalia Kosminu, cercetător în inteligență artificială la Institutul de Tehnologie din Massachusetts, în cadrul Forumului Economic Internațional de la Kiev.

Ea a explicat ce este Sophia, de ce inteligența artificială nu există și cum să înveți să folosești cu atenție datele personale.

Popularitatea Sofiei se datorează asemănării ei cu o persoană reală - un robot umanoid. Dar, de fapt, acesta este doar un algoritm cu probleme pe care inginerii l-au proiectat:

Acesta este doar un anumit set de algoritmi - pot fi încorporați într-un robot umanoid, pot fi încorporați într-un robot care arată ca un câine sau pot fi „puși” în această sticlă de apă (râde - Autor). Și va fi același robot ca și Sofia, dar va arăta ca un borcan cu apă.

Nu există emoții reale în Sofia. Tot ceea ce face este programat în el de un anumit algoritm. Un fel de chatbot. De acord, Siri poate să glumească și să vorbească cu tine.

Și când Sofia glumește, nu este altceva decât o eroare de sistem. Când a fost întrebată cum să depășească corupția în Ucraina, a înghețat. Am înțeles asta ca răspuns. Se presupune că nici măcar inteligența artificială nu este capabilă să rezolve problema corupției.

Astfel de mici incidente amuzante sunt o greșeală comună. Sistemul nu este capabil să înțeleagă și să proceseze informațiile pe care le-ați solicitat”, explică Natalya.

Sophia nu este altceva decât un set de algoritmi. Este programată să comunice cu oamenii și reușește. La fel cum lucrările dinamice din Boston sunt programate să se miște.

Este foarte corect să numim astfel de sisteme pur și simplu algoritmi. Sofia este foarte grup bun colectate împreună algoritmi, în în acest caz,într-un singur loc de muncă. Ele permit lucrării să se miște, să vorbească și să reacționeze.

Inteligența artificială nu există

Dacă Sophia este doar un set de sarcini specifice, atunci cum rămâne cu inteligența artificială? În filme, suntem obișnuiți să vedem programe de calculator care sunt capabile să cucerească lumea și să distrugă umanitatea.

Cel mai mare dezavantaj al inteligenței artificiale este că nu există. Uneori este mai convenabil să numiți un lucru „inteligență artificială” decât să explicați ce este. Acum există algoritmi. Sunt foarte bine dezvoltate pentru a rezolva cel mult una sau două probleme. Nu există inteligență artificială ca atare. Suntem încă foarte departe de asta”, spune cercetătorul.

Din fericire, sau invers, un robot care ar fi mai inteligent decât o persoană, nu există. O persoană este capabilă să performeze număr mare sarcini și învață rapid, explică Natalya.

Locurile de muncă pot îndeplini doar una sau două sarcini. Mai mult, pentru a învăța au nevoie de cantități foarte mari de informații și de mult timp. Și asta e problema.

Suntem foarte departe de roboții care vor gândi. Acum trebuie să ne ocupăm de gândirea noastră. Tu și cu mine avem mari probleme - creierul este foarte limitat în resurse.

Works vă prelucrează datele

Intimitatea devine un lux. Și nu toată lumea își poate permite. Pentru a învăța, munca necesită o cantitate mare de informații. Și ți-o iau. Apropo, aparatul tău de cafea este, într-un fel, un robot. Și ea are nevoie de date.

Natalia explică cum funcționează:

Folosesc date de la gadgeturi în sistemele mele. Nu trebuie să merg în cloud, nu am nevoie de o conexiune la internet. În unele cazuri, sistemul funcționează diferit - datele sunt transmise prin Bluetooth sau WiFi către computer, toată prelucrarea datelor are loc pe computer și este transferată în sistemul pe care vrem să-l controlăm.

Dar știați că mașinile vă preiau datele? Procentul de persoane care citesc termenii de utilizare este foarte mic. Este mai ușor să faceți clic pe butonul „de acord”.

Sistemele și aplicațiile nu funcționează întotdeauna transparent, uneori utilizatorii nu înțeleg ce oferă și poate nu primesc nimic în schimb, nici măcar un serviciu.

Chiar și Mark Zuckerberg înregistrează camera și microfonul de pe computerul său. Pentru a preveni utilizarea datelor dvs., este important să învățați cum să le gestionați corect.

Kosmina spune că atunci când lucrează cu oamenii, aceștia respectă un protocol etic strict. Dacă o persoană nu este mulțumită, ea poate refuza studiul:

Spunem clar ce date vor fi folosite, dacă facem fotografii sau videoclipuri, luăm date biometrice, cât timp vor fi stocate aceste date și cine are acces la ele.

Din păcate, nu toate sistemele au protocoale atât de clare.

Lucrări vs oameni

În 2016, Marea Britanie a dezvoltat sistemul Optellum, care diagnostichează cancerul pulmonar la om. Pentru a antrena robotul, oamenii de știință au colectat cea mai mare bază de date din lume cu pacienți cu tumori. Și startup-ul a fost în cele din urmă închis. Robotul nu a fost capabil să detecteze bolile la fel de eficient ca tânărul medic.

Și în Japonia, roboții sunt deja utilizați activ în sectorul serviciilor. Robotul vă va verifica cu ușurință într-un hotel, vă va scana documentele, vă va oferi o cheie și chiar va găti clătite pentru micul dejun.

Pe de o parte, munca ocupă lunile de lucru ale oamenilor și aceasta este o problemă. Dar, pe de altă parte, apar noi oportunități.

Chiar și atunci când luăm un loc de muncă, putem crea unul nou. De asemenea, roboții trebuie învățați. Putem crea locuri de muncă în care oamenii se simt mai implicați. Ei vor ajuta în continuare oamenii și vor continua să lucreze în industria serviciilor.

Și deși știința avansează cu încredere în fiecare zi, omul nu a creat încă un robot care să-l depășească. Poate că acest lucru este în bine. Musk este încrezător că inteligența artificială va duce la un al treilea război mondial.

Cu toate acestea, sistemele robotizate pot face viața unei persoane mai ușoară - pregătesc cafeaua, ne spun cum să acționăm într-o situație și ne conduc mașinile.

Boris Kobrinsky, doctor în științe medicale, șeful laboratorului Institutului de Tehnologii Informaționale Moderne în Medicină al Centrului Federal de Cercetare IU RAS, profesor al Universității Naționale de Cercetare Medicală din Rusia, numit după. N.I. Pirogova.

- Care este diferența dintre inteligența artificială și cea umană? Este chiar corect să numim inteligență AI?

Inteligența naturală este caracterizată de numeroase funcții. Unele dintre ele sunt implementate în sisteme AI, dar principala diferență dintre inteligența naturală și inteligența artificială este capacitatea de a sintetiza cunoștințe noi și de a identifica modele necunoscute. Inteligența artificială este un termen bine stabilit, dar asociat cu o traducere nu complet exactă din engleză. Inteligența artificială înseamnă „abilitatea de a raționa inteligent”. Sistemele create pe această bază sunt denumite mai corect sisteme cu elemente de inteligență artificială.

- Putem spune că inteligența artificială nu este altceva decât un instrument uman?

Nu merită să vorbim într-o astfel de formulare. Sistemele inteligente sunt de consiliere sau de asistență în luarea deciziilor umane.

Ar fi important să oferim cititorului o descriere populară a matematicii pe care operează AI. Și ce este din punct de vedere pur tehnic: doar supercalculatoare puternice? Sau aveți nevoie de niște instrumente și dispozitive speciale?

Majoritatea sistemelor AI de la început nu s-au bazat pe matematică, ci pe logică folosind instrumente de dialog cu utilizatorul în limbaj natural (sisteme logico-lingvistice), ceea ce sistemele de calcul anterioare nu puteau face. În prezent, sistemele inteligente hibride includ, alături de logică, și diverse metode matematice de analiză. Dar o cerință obligatorie pentru sistemele inteligente este o bază de cunoștințe care conține cunoștințe formale pentru o anumită zonă, pentru care sunt utilizate diverse limbaje de reprezentare a cunoștințelor. Aceste sisteme folosesc computere obișnuite pentru a funcționa. Supercalculatoarele fac posibilă doar accelerarea procesării datelor, ceea ce este important pentru sistemele dinamice în timp real - de exemplu, în controlul motoarelor unei nave spațiale și esențial, de exemplu, pentru prognozele meteo. Excepție fac rețelele neuronale, în care se realizează prelucrarea matematică a informațiilor introduse, dar nu există argumentarea și logica deciziilor, nu există o bază de cunoștințe a domeniului de studiu și o explicație a ipotezelor (deciziilor) propuse. Dar abordarea rețelei neuronale este o tehnologie care imită într-o oarecare măsură activitatea creierului, a cărei înțelegere adevărată rămâne deschisă.

Nu înțelegem (în general) cum funcționează creierul uman. Este acum complet clar cum funcționează AI? Sau au apărut deja astfel de cutii negre, unde se întâmplă ceva nesigur?

Sistemele inteligente cu drepturi depline, așa cum s-a menționat mai sus, se caracterizează tocmai prin faptul că utilizatorul primește o explicație a ipotezelor prezentate de sistem atât în ​​timpul examinării lor, cât și la finalizarea lucrării (ipoteza finală). Cutiile negre sunt rețele neuronale care nu oferă explicații.

Există o glumă că AI va răspunde la binecunoscuta retorică a școlii „dacă toată lumea sare de la etajul cinci, vei sari și tu?” va răspunde: „da”. Cât de glumă este asta? Care sunt capacitățile cognitive ale inteligenței artificiale în general, vor fi ele vreodată comparabile cu cele umane?

Roboții sunt antrenați în moduri diferite, dar o abordare se bazează pe învățarea prin exemplu. Dacă îl folosiți, atunci teoretic ar fi posibil să faceți robotul să sară cu seriozitate de la orice etaj. Dar se va rupe și nu va mai sări. În același timp, abilitățile cognitive ale sistemelor bazate pe AI sunt în creștere. Dar o evaluare echilibrată sugerează că inteligența artificială nu se va putea compara cu inteligența naturală, cel puțin în a inventa lucruri noi. Nu știm cum a inventat omul roata, care nu are analogi în natură. Cum să antrenezi un astfel de AI. Noile cunoștințe nu apar în creierul fiecărei persoane.

Acum o întrebare mai practică: în ce domenii le va înlocui AI pe cele umane? Unde va avea un avantaj? Unde nu se compară niciodată cu un om? De exemplu, există vreo șansă ca el să facă față uneia dintre problemele deschise ale matematicii - să zicem, să demonstreze independența algebrică a numerelor ϖ și e?

AI este capabil să repete rapid diverse opțiuni, poate înlocui pe unul uman sau poate oferi asistență unei persoane în multe domenii cu o abordare cunoscută sau de înțeles a luării deciziilor: în analiza datelor ținând cont de diverse conexiuni, în alegerea soluțiilor optime, în monitorizarea situațiilor și managementului; roboții pot performa diverse lucrări(în condiții dificile, acasă, la locul de muncă, în asistență medicală etc.). Sistemele inteligente de sprijinire a deciziilor vor ajuta oamenii. Roboții îi vor înlocui în multe lucrări în care este posibil să se construiască algoritmi pentru acțiunile umane. Este posibil ca în matematică, la demonstrarea teoremelor, AI să poată rezolva probleme complexe în viitor. Dar din nou trebuie să remarc că el nu va putea deschide direcții fundamental noi în știință.

- Sunt posibile comunitățile de inteligență artificială? Asistență reciprocă și conștientizare a intereselor comune?

Da, comunitățile de reprezentanți ai IA și asistența lor reciprocă sunt posibile. Aceasta este dezvoltarea sistemelor multi-agenți de astăzi - comunități virtuale de agenți inteligenți, fiecare dintre care interacționează cu celălalt și există agenți mai mulți nivel înalt, coordonatori și observatori care asigură schimbări în programul de interacțiune a agenților inteligenți.

- Va avea inteligența artificială creativitatea? Îndrumare?

Dacă prin creativitate înțelegem dezvoltarea cunoscutului, atunci da, dacă crearea a ceva complet necunoscut înainte, atunci nu. Influxul ar trebui să fie clasificat ca acesta din urmă. Dar conexiunile asociative au deja loc în sistemele AI.

- În special, intuiția medicală, despre care ați scris, poate fi înlocuită de AI?

Sistemele inteligente bazate pe cunoștințele de specialitate ale medicilor de înaltă calificare cu intuiție și gândire imaginativă pot include idei intuitive atunci când acestea pot fi extrase pentru a forma o bază de cunoștințe. Experiența mea arată că acest lucru poate fi obținut în învățarea în grup prin accesarea intuiției clinice a unui expert, punând întrebări altor experți și gestionând cu pricepere discuția.

Competiția de inteligență artificială – la nivel de țară sau la nivel de companie – cât de dură este? Care este locul Rusiei în cursa AI?

Nu există o concurență evidentă între țări. Poate că putem vorbi despre oameni de știință care se urmăresc munca celuilalt. La nivel de companie, acest lucru este asociat cu obținerea de fonduri pentru dezvoltare și/sau realizarea de profit pe munca finalizată. În Rusia, perioada anilor 70 - începutul anilor 90 ai secolului trecut a fost însoțită de crearea unui număr mare de sisteme și dezvoltări teoretice interesante. Subfinanțarea ulterioară a lucrărilor în acest domeniu a dus la un declin. Deși lucrările nu s-au oprit. Luând în considerare medicina drept exemplu, trebuie menționat că, în ciuda declarațiilor repetate despre necesitatea unor astfel de sisteme, practic nu există finanțare pentru acestea, cu excepția lucrărilor sub granturi în sistemul RAS. Exemple pozitive în acest domeniu pot fi dezvoltările Centrului Federal de Cercetare „Informatică și Management” al Academiei Ruse de Științe (un sistem inteligent în domeniul îngrijirii sănătății, axat pe managementul riscului pentru infarctul miocardic, accident vascular cerebral și depresie și inteligent sisteme pentru sprijinirea automată a cercetării medicale, implementate pe baza metodei DSM generarea automată de ipoteze) și Institutul de Procese de Automatizare și Control, Filiala din Orientul Îndepărtat al Academiei Ruse de Științe (diagnosticarea bolilor digestive și altele, implementate pe baza ontologiilor).

- Vă rugăm să descrieți ce amenințări aduce cu ea dezvoltarea IA.

Mi se pare greșit să vorbesc despre amenințările inteligenței artificiale. Utilizarea inteligenței artificiale în dispozitivele care funcționează în apropierea oamenilor sau înlocuiesc personalul, de exemplu în spitale, poate fi periculoasă. Subestimarea factorilor care pot duce la rănirea altora ar trebui considerată o amenințare majoră acum și în viitor. Acest lucru se aplică autopiloților și sistemelor de control pentru diferite procese de producție, asigurând funcționarea așa-numitelor spitale inteligente.

„Los Angeles, noiembrie 2019”. Dacă dintr-un motiv oarecare au existat multe sughițuri și începuturi false cu data sosirii lui Marty McFly din Back to the Future în 2015, fandom-ul Blade Runner s-a dovedit a fi mai disciplinat: la începutul lui noiembrie 2019, parcă la un semnal, social fluxurile media s-au cufundat în nostalgia pentru aspectul de acum retro al prezentului nostru așa cum ar fi putut fi. Panouri publicitare Atari și interfețe stânjenite, California ploioasă, revenirea coafurilor și rochiilor din anii patruzeci - și, bineînțeles, androizi, aproape imposibil de distins de oameni. În ciuda multor omisiuni în prezicerea viitorului, „Blade Runner” a reflectat foarte exact disconfortul tot mai mare din ultimii patruzeci de ani care caracterizează relația dintre om și computere (ceea ce determină în mare măsură relevanța nediminuată a filmului). De unde știm cu adevărat că suntem mai deștepți decât un computer? Cum să trăiești când ești complet înlocuit de tehnologie? Ce se întâmplă dacă toți am putea fi reduși la algoritmi?

Întrebările care nu cu mult timp în urmă se aflau în planul speculativ devin cât se poate de banale: recent s-a cunoscut faptul că compania lui Timur Bekmambetov, Screenlife Technologies, se află în faza activă de dezvoltare a unui sintetizator de voce în limba rusă Vera Voice (tehnologii similare care permit un rețea pentru a „vorbi” vocile celebrităților în limba engleză există deja și sunt folosite).

Nu doar actorii riscă să-și piardă locul de muncă: rețelele neuronale pot deja să scrie texte simple, să genereze modele și melodii, să conducă dialoguri semnificative și să comunice cu alte rețele neuronale. În următorii ani, mulți dintre noi vor trebui să se gândească serios la schimbarea profesiei noastre și la cât de mult din viața noastră suntem dispuși să renunțăm la inteligența artificială. Din fericire, am fost foarte bine pregătiți să ne gândim la aceste întrebări de către știința populară, filosofia populară și cultura populară în general în secolele al XIX-lea, al XX-lea și al XXI-lea: frica de mașina creatoare pare a fi o stare naturală a omului, și multe progrese tehnologice au alimentat și au ajutat la depășirea acesteia.

1811

Mecanizarea tot mai mare a producției de țesături și produse textile duce la o scădere a veniturilor țesătorilor și tricotatorilor englezi (dificultățile acestora sunt agravate de o scădere generală a prosperității în țară din cauza războaielor napoleoniene). În Nottinghamshire, unde sunt concentrate multe astfel de industrii, conspiratorii se întâlnesc noaptea pe mlaștini și plănuiesc atacuri distructive asupra mașinilor; practica s-a răspândit apoi în toată Anglia. Ei consideră că liderul lor spiritual este un anume Ned Ludd, un erou care mai târziu s-a dovedit a fi mitic, dar care a dat numele mișcării ludite. Acțiunile mișcării au îmbinat nemulțumirea față de situația economică și scăderea calității mărfurilor, teama de inevitabil apariție a viitorului și o criză existențială - toate acestea caracterizează teama actuală de inteligența artificială. Cuvântul „neo-luddit” este încă folosit ca un blestem teribil, indicând că interlocutorul este îngust la minte și needucat, în timp ce ei preferă să nu-și amintească motivele de clasă non-iluzorii ale revoltei.

1837

Charles Babbage descrie Motorul Analitic, primul computer complet Turing (adică asemănător cu toate computerele moderne). În cele din urmă, Babbage nu a putut obține suficienți bani pentru a-și construi mecanismul, așa că rămâne neconstruit până în prezent. Acest lucru nu a împiedicat-o pe Ada Lovelace să vină cu primul program modern care ar putea rula pe un astfel de computer în 1843, devenind astfel primul programator din istorie.

1902

Examinând artefactele descoperite pe o navă romană antică care s-a scufundat lângă insula Antikythera, arheologul Valerios Stais atrage atenția asupra uneia dintre „pietre”: în interiorul ei se află roți dințate. Stais sugerează că mecanismul a fost menit să prezică eclipsele și pozițiile corpuri cerești, dar nimeni nu-l crede: artefactele rămase pe navă datează aproximativ din secolul I î.Hr., iar până în 1902 nimeni nu a găsit mecanisme astronomice ale acelei epoci. Mecanismul a fost uitat până la mijlocul anilor cincizeci ai secolului XX, când mai mulți oameni de știință i-au confirmat natura și datarea. De atunci, așa-numitul mecanism Antikythera, comparabil ca complexitate cu dispozitivele din secolul al XIV-lea d.Hr., a devenit pentru unii un simbol al lipsei de încredere a umanității în propriile abilități, iar pentru alții este un semn al vizitei extratereștrilor. . Oricum ar fi, mecanismul arată că un nivel foarte înalt de gândire matematică și mecanică a fost disponibil strămoșilor noștri îndepărtați - și au transferat o parte din el pe mașini. Legendele despre statuile care prind viață din miturile grecești antice și egiptene antice capătă trup și alimentează teoriile conspirației cu inteligența artificială.

1920

Piesa dramaturgului ceh Karel Capek R.U.R. (Rossumovi Univerzální Roboti), alias „Roboții universali ai lui Rossum”. Bazat pe mituri antice despre automate, pe legenda lui Prometeu, pe conceptul evreiesc de golem, pe teoria lui Samuel Butler despre evoluția conștiinței în mașini și, bineînțeles, pe principalul predecesor literar al tuturor poveștilor despre mecanisme inteligente - Mary Shelley. romanul „Frankenstein” - Chapek vine aproape de unul singur cu conceptul artistic modern de „robot”, un servitor artificial semi-inteligent (pentru a fi corect, în Čapek acestea sunt organisme, nu mecanisme). Este destul de tipic ca prima poveste despre roboți să se încheie cu distrugerea completă a umanității. În 1923, prima producție a fost lansată în limba engleză, iar cuvântul cu rădăcină simplă slavă s-a stabilit în majoritatea limbilor lumii. În plus, costumele metalice strălucitoare din filmul Metropolis din 1927 al lui Fritz Lang, create cu un ochi clar pe R.U.R., vor defini aspect majoritatea roboților de pe ecran.

1942

Chimist, popularizator al științei și mare scriitor Isaac Asimov în povestea „Round Dance” formulează principiile de bază nu numai ale existenței inteligenței artificiale, ci și ale scrierii de povești despre aceasta. Acestea sunt cunoscute sub numele de „Trei legi ale roboticii”:

1. Un robot nu poate face rău unei persoane sau, prin inacțiune, nu poate permite unei persoane să facă rău.
2. Un robot trebuie să se supună tuturor ordinelor date de un om, cu excepția cazului în care acele ordine sunt în conflict cu Prima Lege.
3. Un robot trebuie să aibă grijă de siguranța lui în măsura în care acest lucru nu contrazice Prima sau A doua Lege.

Deconstruirea legilor lui Asimov operă științifico-fantastică a început activ deja în anii 1950, când „robotul ucigaș” a devenit un trop în filmele B, care a migrat treptat către filme cu buget mare. Povești moderne despre inteligența artificială fie ignoră complet aceste legi, fie le modifică pentru a face posibilă existența roboților militanti. În ciuda acestui fapt, experții în domeniul inteligenței artificiale continuă să se concentreze pe pozițiile tehno-optimiste și proștiințifice ale lui Asimov.

1950

Potrivit fizicianului Edwin Thompson Jaynes în cartea sa Probability: The Logic of Science, în 1948, matematicianul și fizicianul John von Neumann a fost întrebat într-o prelegere dacă o mașină poate gândi, la care el a răspuns în căldura momentului: „Tu spui că există lucruri pe care mașina nu le poate face. Dacă îmi spui exact ce anume nu este capabilă să facă mașina, pot construi oricând o mașină care poate face exact asta!” De parcă ar comenta această afirmație, doi ani mai târziu, matematicianul, programatorul și erou de război Alan Turing, într-un articol, propune unul dintre conceptele cheie ale inteligenței artificiale - testul Turing, care este folosit activ până în zilele noastre (deși într-o formă modificată). forma, chiar dacă critica ei devine din ce în ce mai activă) . Turing a propus să deosebească un computer de o persoană în următorul mod: puneți o întrebare (exclusiv în scris) și primiți un răspuns atât de la o persoană, cât și de la o mașină. Dacă persoana care primește răspunsuri la întrebările sale nu poate înțelege unde îi răspunde persoana și unde răspunde inteligența artificială, atunci testul este trecut. Scene bazate pe trecerea sau nereușirea testului Turing apar în câteva zeci de filme științifico-fantastice, romane și seriale TV. „Testul Voight-Kampff” fictiv din Blade Runner este de fapt o variație a testului Turing, în care un interogator pune întrebări cheie și monitorizează reacția suspectului. Ca și în multe alte cazuri, un rezultat negativ al testului duce la agresivitate și cruzime.

1956

Dartmouth College găzduiește o conferință în care expresia este folosită oficial pentru prima dată "inteligenţă artificială" . Aproape toți participanții săi determină pentru mulți ani de acum încolo nu numai moda în cibernetică, care s-a dezvoltat din domeniul dubios nou al anilor patruzeci într-o știință cu drepturi depline, ci și în special în dezvoltarea inteligenței artificiale. Astfel, Marvin Minsky l-a sfătuit pe Arthur C. Clarke atunci când a scris scenariul pentru filmul „2001” - una dintre cele mai faimoase povești despre inteligența artificială care intenționează să omoare oameni (unul dintre personaje, Victor Kaminsky, poartă numele lui Marvin).

1957

Psihologul Frank Rosenblatt, încrezător că mașinile pot fi antrenate în același mod ca și animalele, testează mecanismul electronic de auto-învățare Perceptron, primul prototip al unei rețele neuronale. În anii șaizeci și șaptezeci, lucrările de pionierat ale lui Rosenblatt au fost parțial ridiculizate și uitate - inclusiv de către Minsky menționat mai sus. Unii experți consideră că ignorarea rețelelor neuronale ca concept a împiedicat dezvoltarea inteligenței artificiale de ani de zile, chiar decenii: rețelele neuronale au intrat pe deplin în cultura pop abia în anii 2010, când aplicațiile grafice de auto-învățare și chatbot-urile au intrat pe piețe.

1965

Joseph Weizenbaum creează ELIZA, primul chatbot în sensul modern. Programul ELIZA, numit după eroina lui Pygmalion Eliza Doolittle, a reușit să conducă un dialog complet cu suficient set mare fraze și gramatică Limba engleză. În ciuda realizărilor evidente, lucrările la proiecte similare au fost ulterior închise într-un număr de institute de cercetare: până la sfârșitul anilor șaizeci, s-a dovedit că previziunile inițiale privind viteza de dezvoltare a inteligenței artificiale erau prea optimiste (se spun că succesele în „ rezolvarea” jocurilor de societate bazate pe logică sunt tot ceea ce ar trebui să spere AI în următorii ani). Acest lucru, însă, nu a afectat influența ELIZA: George Lucas a folosit o interfață similară în caracteristica sa de debut, THX 1138, iar ecranul cu opțiuni de dialog a devenit o sursă de inspirație pentru o serie de jocuri video timpurii, inclusiv, să zicem, Zork. Genealogia asistenților vocali (care au adesea și nume „feminine”: Alexa, Cortana, Alice) se întoarce direct la ELIZA.

1980

Pe piață apar primele aparate Lisp - calculatoare speciale adaptate pentru sisteme experte capabile să analizeze un număr mare de date și să producă o posibilă soluție pentru o situație specifică. De fapt, aceasta este prima aplicare în masă a conceptului de date mari în viata de zi cu zi: sistemele expert au funcționat la o viteză care era fundamental imposibilă pentru oamenii care analizau același număr de semnale. Sistemele au funcționat în medicină, managementul crizelor, managementul dezastrelor, analiza siguranței industriale și așa mai departe. Banii se întorc în inteligența artificială: acum nu doar departamentele militare și marile guverne sunt interesate de ea, ci și companiile private. În mod logic, un mare succes în 1983 a fost filmul dezastru despre un sistem expert stricat - „Jocuri de război” (panică despre vieți umaneîncrederea în computere se intersectează cu panica legată de excesul de răsfăț în jocurile video).

1986

Echipa lui Ernst Dieckmans din Bavaria efectuează primele teste ale mașinilor complet autonome folosind tehnologia de analiză a imaginii camerei - dar numai pe piste special pregătite.

Deja în 1995, mașina lui Diekmans a putut călători de la Munchen la Odense, Danemarca, și înapoi, atingând viteze de până la 175 km/h pe autostradă. În anii nouăzeci, previziunile pentru un viitor fără șofer erau mult mai optime decât sunt acum: în special, startup-uri precum Uber contau pe introducerea în masă a mașinilor fără șofer la începutul anilor 2020. Cu toate acestea, obstacole încă există în recunoașterea video: în 2018, a fost înregistrat primul deces al unui pieton sub roțile unei mașini autonome (și era o mașină deținută de Uber).

Tot în 1986, a fost lansat ultimul sezon al seriei Knight Rider despre o mașină inteligentă care luptă împotriva crimei împreună cu David Hasselhoff, care era foarte popular în Germania.

1997

Prima jumătate a anilor 90 este epoca cyberpunk-ului în cărți, filme și jocuri video. În consecință, poveștile despre înrobirea umanității de către roboți și computere devin curentul mainstream absolut (începând aproximativ cu Terminator 2, unde principalul antagonist este rețeaua neuronală militară Skynet, care a devenit conștientă de sine). În știri puteți auzi și note apocaliptice, mai ales în discuțiile despre victoria supercomputerului Deep Blue asupra lui Garry Kasparov. Șahul a fost mult timp Sfântul Graal al inteligenței artificiale: AI a învățat să bată un om la table în 1979, iar un program de joc cu succes la dame a devenit primul exemplu de inteligență artificială din istorie (în funcție de definiție, aceasta datează fie din 1952). sau 1956), apoi șahul, care se caracterizează printr-o mai mare variabilitate și imprevizibilitate (și, de asemenea, acționează ca un simbol al intelectualității ca atare), nu a fost dat computerului de mult timp. Dar și asta a trecut: fotografiile cu tristul Kasparov au răscolit toate mass-media.

1998

Un boom mic, dar foarte enervant al jucăriilor robotizate (în primul rând similar cu Furby gremlins și câinii high-tech Aibo). Jucăriile nu pot fi programate în sensul deplin al cuvântului, dar învață (în cazul lui Furby, limbajul, în cazul lui Aibo, mișcări) și încep să execute comenzi. Acest lucru coincide cu o schimbare de paradigmă în portretizarea AI în film: roboții nu mai sunt dușmani sau monștri (sau chiar personaje de benzi desenate în fila scurtcircuitului). Melodramaticele „Omul Bicentenar” și „Inteligenta artificială” regândesc și reinventează în unanimitate rolul roboților în societate ca participanți cu drepturi depline, deși cu propriile caracteristici: nu mai este posibil să se revină direct la conceptul de „servitor bun” . Ei bine, cel puțin cu acei roboți care seamănă cu oameni sau animale: boom-ul aspiratoarelor robotizate care s-a petrecut puțin mai târziu arată că, în absența antropomorfismului și zoomorismului, experimentăm încă o empatie limitată pentru roboți.

2001

Se dovedește film(desen animat? introducere pentru joc, dar fără joc?) Final Fantasy: The Spirits Within, regizat de creatorul serialului RPG cu același nume, Hironobu Sakaguchi, și considerat încă unul dintre cele mai bune exemple ce este „valea neobișnuită” (când o imagine artificială a unei persoane este prea asemănătoare cu el pentru a nu fi considerată o abstracție, dar nu suficient de puternică pentru a accepta imaginea ca creatură vie). Filmul va scoate din funcțiune divizia de film a lui Square, dar ne va oferi o discuție interesantă despre natura „actriței digitale” Aki Ross și afișele ei în bikini (toată această discuție despre obiectivarea modelelor 3D va câștiga un impuls reînnoit în anii 2010). , odată cu creșterea pornografiei VR și a problemelor cu drepturile roboților pentru imunitate).

2007

„Prima trupă virtuală” este adesea numită Gorillaz, dar este încă un exemplu de muzicieni clasici ascunși în spatele unei fațade de desene animate. Hatsune Miku (numele poate fi tradus ca „primul sunet al viitorului”) este o cu totul altă chestiune: un cântăreț care pare să nu existe și, strict vorbind, nu poate exista. Primul și cel mai faimos dintre Vocaloids, pluginuri japoneze de sinteză a vocii, are un avatar de desene animate, propriile cântece și o bază impresionantă de fani. Acesta, desigur, nu este primul precedent pentru un computer care cântă (printre altele, merită să ne amintim mare proiect rusesc 386 DXși cover-urile sale de clasice de chitară), dar cele mai faimoase și mai semnificative: în acest moment, producătorii din întreaga lume și-au dat seama brusc că nu numai creatorii de melodie pot fi înlocuiți, ci și cântăreții.

2012

Unul dintre capurile de afiș ale celui mai important festival mainstream Coachella este o hologramă (ei bine, mai exact, o proiecție video). Nu la figurat, ci la propriu: Tupac Shakur, care a fost ucis în 1996, a fost „înviat” într-un concert comun cu Snoop Dogg și Dr. Dre (atunci chiar au plănuit să meargă în turneu, dar în cele din urmă Dre a decis că asta era inutil). „Învierea” discutabilă din punct de vedere etic a lui Tupac a dus la întoarcerea albumelor sale în topuri și la accelerarea îmbunătățirii unor astfel de tehnologii: deja în filmul „Rogue One” lansat în 2016, Peter Cushing, care a murit în 1994, a fost restaurat ca un model 3D, a jucat un rol destul de important.

Mai mult - mai mult: în 2020 urmează să fie lansat filmul „Finding Jack”, unde unul dintre rolurile principale este jucat de James Dean, care a murit în 1955. Între timp, startup-ul cu sediul în Rusia Replika continuă să lucreze la crearea de rețele neuronale capabile să imite caracteristicile de vorbire și lexicale ale oamenilor morți.

2018

Se lansează FakeApp, primul program comercial pentru producția acasă a așa-numitelor deepfakes, în care vocea sau chipul unei persoane este combinată cu corpul și fața altei persoane, astfel încât pe ecran să se poată vedea un hibrid video, analog cu amintita „învierea digitală” sau transformarea unui chip în altul. Desigur, prima utilizare a acestei tehnologii este de a produce pornografie falsă de celebrități (conform unor estimări, aceasta reprezintă mai mult de 95% din toate deepfake-urile). Există și fraude bancare cu video și voce, precum și videoclipuri false care discreditează oponenții politici (un astfel de videoclip, cu Președintele Nancy Pelosi, a fost retweetat de contul oficial al lui Donald Trump). Slavoj Zizek vorbește despre asta literalmente în ultimii ani: „Pentru mine întrebarea principală- și aceasta este o întrebare fără răspuns - cum vor afecta astfel de tehnologii percepția noastră despre noi înșine. Vom fi percepuți ca ființe vii libere - sau vom fi controlați de mașini digitale? Iar punctul cheie este acesta: poate că nici măcar nu știm că ei ne controlează.”