Cea mai bună inteligență artificială din jocuri sau de ce AI este falsă. De ce este nevoie de inteligența artificială? Mașinile vor ocupa locurile de muncă ale oamenilor

De mai bine de o duzină de ani, oamenii de știință au încercat să facă ca mașina să nu urmeze doar comenzile primite, ci să gândească de la sine. Memoria computerelor moderne este proporțională cu cea umană, viteza de efectuare a operațiilor logice este cu ordine de mărime mai mare, dar cercetătorii nu au reușit încă să simuleze mintea. Igor Bessmertny, profesor asociat al Departamentului de Informatică de la Universitatea ITMO, vorbește despre provocările moderne din domeniul inteligenței artificiale (AI).

În sensul profanului inteligenţă artificială este un computer cu emoții și conștiință. Și ce investesc cercetătorii moderni în acest concept?

Autorul termenului, John McCarthy, a definit inteligența ca fiind capacitatea unui subiect de a-și stabili obiective și de a le atinge. Dacă încercăm să dotăm un dispozitiv tehnic cu inteligență, atunci dorim ca acesta să rezolve în mod independent problemele care apar. Calculatoarele pot raționa mult mai repede decât oamenii, dar găsirea de soluții prin forța brută necesită un numar mare resurse. La începutul unui joc de șah, jucătorul alb are două opțiuni pentru fiecare pion și cavaler. Ca răspuns, adversarul alege și dintre douăzeci de opțiuni și se dovedește că la prima mutare avem 400 de combinații posibile, la a doua - 160.000 și așa mai departe. Aceasta se numește o explozie combinatorie, iar încercările de a rezolva problema „pe frunte” nu duc la nimic.

Dezvolt o abordare antropomorfă și cred că ar trebui să încercăm să reproducem creierul uman la nivel de comportament. De-a lungul vieții, o persoană se referă în mod constant la abilitățile intelectuale dobândite. Nu ne gândim de două ori când ne legăm șireturile sau folosim tabla înmulțirii. Există abilități de un nivel superior: un jucător profesionist de șah poate învinge „automat” un jucător nepregătit. Numărul de abilități este determinat de cantitatea de memorie umană, iar mașinile au mai mult decât suficientă acum. Este nevoie de o structură de date în care mașinile să înregistreze abilitățile intelectuale și logica rezultatelor lor, cum a fost obținut fiecare fapt și abilitate. În acest caz, vom oferi o ieșire rapidă a datelor și vom putea crea sisteme inteligente care vor răspunde la interogări complexe.

De exemplu, dacă căutăm pe internet punctul de fierbere al apei, vom obține imediat un răspuns, dar portalurile de căutare nu au răspunsuri gata făcute la anumite întrebări. Pentru a afla punctul de fierbere al apei în Tibet, va trebui să conectăm regulile, să luăm în considerare dependența punctului de fierbere de presiunea atmosferică, dependența presiunii de altitudinea deasupra nivelului mării, înălțimea Tibetului. Numai după anumite acțiuni logice vom găsi o soluție, iar dacă o adăugăm la baza de cunoștințe, atunci data viitoare faptul va fi recuperat rapid. De asemenea, este important să verificăm relevanța datelor cu fiecare apel - acum nu credem că președintele SUA este Barack Obama, dar în viitor aceste date vor deveni depășite.

- Este posibil din punct de vedere tehnic?

Principiile auto-învățarii sunt implementate folosind rețele neuronale. Acum sunt folosite pentru prognoză, tranzacționare pe burse, iar sistemele de recunoaștere a pietonilor sunt încorporate în unele mașini. Uneori este necesar comportamentul inteligent al dispozitivului - acolo unde este imposibil să fie un operator uman sau în cazurile în care simplifică viața. Dar fiecare astfel de dispozitiv îndeplinește o gamă restrânsă de sarcini. Există roboți asistente, roboți bucătari, dar inteligența artificială universală nu este, în general, necesară acum.

- Dar cum rămâne cu visele futurologilor că oamenii vor avea parteneri în minte?

Dacă creați un homunculus doar pentru a avea pe cineva cu care să vorbiți, va necesita costuri nerezonabil de mari. Și au încercat deja să folosească un computer pentru a veni cu ceva nou. Teoria rezolvării inventive a problemelor (TRIZ) de Heinrich Altshuller a funcționat excelent sub formă de cărți de referință și tabele. Dar când au decis să o automatizeze, s-a dovedit că TRIZ funcționează doar în mâinile unui inventator uman. Motivul este că există o mulțime de fapte care nu sunt oficializate în niciun fel. Se crede că o persoană dobândește jumătate din cunoștințele sale în primii trei ani de viață, iar uneori nici nu realizăm că acestea există și că trebuie oficializate. Dacă eliberez obiectul pe care îl țin, acesta va cădea pe podea; Este evident pentru oameni, dar nu pentru o mașină. Conform calculelor mele, o persoană ar trebui să stocheze și să poată folosi în medie 50 de milioane de fapte. Pentru comparație: Cycorp a alcătuit o bază de cunoștințe ontologice din 1984 și în acest timp a acumulat doar 3 milioane de fapte. Pentru funcționarea unui sistem inteligent universal, sunt necesare cel puțin două ordine de mărime în plus.

- Sunt sisteme moderne de întrebări și răspunsuri precum WolframInteligența artificială alfa în acest sens?

WolframAlpha este dezvoltat în primul rând pentru a rezolva probleme matematice, în această chestiune m-aș concentra pe proiecte IBM. În anii 1990, IBM a creat supercomputerul de șah Deep Blue și, după ce l-a învins pe Garry Kasparov, urma să fie folosit în scopuri medicale. S-a dovedit că Deep Blue nu era potrivit pentru asta - nu știa să învețe, iar pentru aplicare în alt domeniu, totul trebuia început de la zero. Compania dezvoltă în prezent supercomputerul Watson, care dă rezultate impresionante, cum ar fi învingerea oamenilor în jocul TV Jeopardy! Dar, deoarece Watson este un proiect comercial, rămâne de văzut ce metode sunt folosite pentru a căuta informații, cum sunt realizate lanțurile de inferență și cum rezolvă IBM problema complexității combinatorii.

- Cum se vor dezvolta tehnologiile de inteligență artificială în viitor?

Este dificil de făcut predicții în domeniul AI, deoarece industria se dezvoltă foarte rapid. Suntem martori ai modului în care au evoluat tehnologiile de recunoaștere a vorbirii și acum în oricare telefon mobil există control vocal. Recunoașterea imaginilor se dezvoltă, de asemenea, mai repede decât am crezut. Acestea sunt tehnologii pragmatice, dar sunt sigur că crearea inteligenței artificiale este posibilă din punct de vedere tehnic - nu acum, ci atunci când este necesar.

Serviciul de presă al Universității ITMO

Introducere

Căutând originile ideilor de inteligență artificială, se pot cita multe fapte și mituri. Pornind de la robotul grec antic Talos, creat de Zeus pentru a păzi insula Creta, sau Charles Babbage cu Ada Lovelace și motorul lor analitic de la mijlocul secolului al XIX-lea și terminând cu ideile lui Minsky și McCartney, care au creat definiția modernă. a IA ca orice acțiune efectuată de un program sau de o mașină, despre care, dacă ar fi efectuată de o persoană, am spune că are nevoie să dea dovadă de inteligență sau ingeniozitate.

Pentru mine, originile nașterii IA sunt văzute în cartea lui Galileo Galilei din 1683 „Conversații și dovezi matematice ale două științe noi”.

În această carte, Galileo, în special, a scris că totul în lume, inclusiv fenomenele naturale, poate fi exprimat în limbajul matematicii. Se dovedește că pentru orice fenomen sau acțiune, puteți veni cu un algoritm. Astfel, inteligența artificială este un set de algoritmi pentru toate ocaziile. Și una dintre principalele abilități ale AI va fi capacitatea de a sintetiza independent noi algoritmi pe baza datelor disponibile.

Într-o formă trunchiată, acest lucru este deja posibil. De exemplu, AlphaGo de la Google, după ce a analizat o bază de date de 30 de milioane de mișcări și s-a exersat cu el însuși de câteva mii de ori, a reușit să învingă cel mai bun jucător Go din lume.

Iar IBM își pregătește supercomputerul Watson pentru a-i ajuta pe medici. Sarcina este să învețe computerul să caute răspunsuri la întrebările puse în limbaj natural, adică Watson învață să efectueze un sondaj medical. Un fel de joc de diagnostic diferențial, doar computerul în loc de Dr. House. De fapt, acesta este sfârșitul poveștii. În mintea orășenilor, inteligența artificială este Jarvis din benzile desenate despre " omul de fier”, Terminator sau, în cel mai rău caz, Robocop (în film, este AI-ul adăugat care îl ajută pe cyborg să tragă foarte rapid și precis). O astfel de opțiune, desigur, are un loc, dar să începem cu ceea ce este disponibil astăzi.

Ce tipuri de AI există astăzi?

În general, toate tipurile de IA pot fi împărțite în două categorii - AI slabă sau limitată și AI generală sau puternică.

AI slabă

De fapt, numele vorbesc de la sine. AI astăzi este primul tip - limitat, adică intelectul este ascuțit pentru anumite sarcini. De exemplu, când Samsung promite că până în 2020 fiecare dintre dispozitivele sale va avea AI, înseamnă o opțiune limitată. Exemple sunt Siri sau Alice, care pot face exact ceea ce sunt programați să facă. Alice răspunde chiar așa atunci când nu știe sau nu poate face ceva: „Programatorul a promis că mă va învăța asta mai târziu”.

Același tip include hărți Google și Yandex care analizează ambuteiajele și trasează rutele, camerele care recunosc scenele, un cuptor inteligent care reglează în mod independent nivelul de căldură și un aspirator robot care, indiferent cum ai explica, poate doar aspira, dar nu va da papuci.

Și până acum, această IA limitată este singurul tip de inteligență artificială pe care umanitatea l-a stăpânit. AI slabă poate fi împărțită în sarcini cheie la care lucrează specialiștii astăzi. Acest:

• recunoaștere a vorbirii;
• viziune computerizată;
• procesarea limbajului natural;
• căutarea de modele sau analiza datelor;
• robotică.

Pentru a obține soluția acestor probleme, adică pentru a învăța o IA să-ți înțeleagă cuvintele și să recunoască imaginile, există două moduri.

1. abordare simbolică.

   Această abordare a condus de la sfârșitul anilor 40 până la începutul anilor 90. Metoda se bazează pe ceea ce se credea a fi Cel mai bun mod A „antrenați” AI înseamnă a-i alimenta cât mai multe cunoștințe posibil. De exemplu, dacă vorbim în contextul medicinei, atunci tot felul de manuale și baze de cunoștințe sunt încărcate în AI. Iar AI caută răspunsuri doar pe baza informațiilor disponibile, procesând cunoștințele doar conform regulilor pe care le-a creat programatorul.

   În consecință, acest tip de IA este bun pentru rezolvarea problemelor statice. De exemplu, toate manualele despre limba rusă pot fi încărcate în el, iar AI va putea verifica bine eseurile, găsind erori de ortografie și de punctuație și concentrându-se pe normele ortoepice, va putea chiar să izoleze erorile și deficiențele de vorbire. Cu toate acestea, el va face acest lucru doar pe baza regulilor, adică nu înțelege contextul, ci izolează ordinea corectă a cuvintelor și ortografia.

   Un alt exemplu este traducerea automată. AI antrenat cu simboluri este înarmat cu tot felul de dicționare și manuale de fraze. Și dacă expresia care i se oferă spre traducere se află într-una dintre ele, atunci o va traduce bine, iar dacă nu, va înlocui pur și simplu cuvintele, prepozițiile și structura propoziției pe baza regulilor stabilite.

2. Învățare automată sau AI non-simbolică.

   Spre deosebire de învățarea simbolică, această opțiune de învățare implică faptul că inteligenței artificiale i s-a arătat cum să rezolve o anumită problemă, după care i s-a permis să plutească liber. Așa procedează ei rețele neuronale. Îmi amintesc că am citit despre un exemplu în care un programator a conectat AI pentru a controla sprinklerele și l-a învățat să alunge pisica unui vecin cu apă, care a luat obiceiul să meargă la toaletă pe gazon. Programatorul a arătat AI o mulțime de fotografii cu pisici, după care inteligența artificială a dezvoltat un reflex de a porni stropitorul de fiecare dată când i s-a părut că vede ceva care arată ca o pisică. Sistemul nu a funcționat întotdeauna fără probleme. Se pare că s-a pornit cumva când AI a confundat umbra de pe trotuar cu o pisică.

   Dacă vorbim despre exemplul de traducere, atunci un AI instruit poate încerca să înțeleagă contextul frazei și să înlocuiască în traducere nu primul cuvânt care îndeplinește cerințele de bază, ci pe cel care, în opinia sa, reflectă mai bine stilul, emoție, argo sau altceva, despre ceea ce a fost antrenat.

Astăzi, majoritatea programatorilor preferă să folosească al doilea tip - învățarea automată, deoarece poate, ca să spunem așa, să improvizeze. De exemplu, dacă o mașină autonomă este antrenată conform primului tip, atunci se va conduce conform regulilor, dar dacă pe drum apare o situație neprevăzută, mașina va fi în dificultate. Iar o mașină antrenată de machine learning poate acționa în funcție de circumstanțe, sintetizând idei pe baza informațiilor furnizate anterior.

Aici apare problema. Una dintre caracteristicile cheie importante ale inteligenței artificiale simbolice este că sistemul poate explica întotdeauna de ce a luat o anumită decizie. Dar în cazul învățării automate, totul nu este ușor. De aceea, aceluiași UBER sau Tesla au nevoie de mult timp pentru a-și da seama de ce mașinile lor au luat cutare sau cutare decizie care a provocat accidentul.

Cu toate acestea, pentru aceleași mașini, învățarea simbolică nu este potrivită, deoarece toate regulile pentru AI sunt introduse manual, adică, relativ vorbind, trebuie să înregistrați toate opțiunile pentru mașină - o persoană a fugit pe drum, un cărucior. rulat, o cutie a zburat etc. A uitat să scrie ceva și dintr-o dată s-a dovedit că mașina a lovit elanul, pentru că nu s-a spus nimic despre el în regulament, în timp ce mașina AI va putea ghici că nu poți doborî toate cele patru picioare. .

AI slabă, după cum puteți vedea, în ciuda limitărilor sale, are multe aplicații - de la tehnologie inteligentă, la mașini cu conducere autonomă, la procesarea datelor cu încercări de a prezice viitorul. Apropo, Google Duplex, care poate rezerva mese într-un restaurant, este și o IA limitată, deoarece poate face exact ceea ce i s-a învățat.

AI puternică (auto)

Aici începe deja tărâmul ipotezelor, deoarece omenirea nu a văzut încă nimic asemănător. Poate doar în măruntaiele Google sau IBM trăiește ceva semi-inteligent. La cea mai recentă conferință Google I/O, o femeie chineză foarte inteligentă, Fei Fei Li, șefa Departamentului de învățare automată și inteligență artificială de la Google Cloud, a spus că, deși au trecut mai bine de 60 de ani de la cercetarea AI, știința este încă pe stadiul inițial, iar până acum putem vorbi doar despre atingerea stăpânirii în dezvoltarea AI limitată.

Cu toate acestea, îmi propun să visez puțin la IA puternică și să încerc să stabilesc cum ar trebui să fie și ce ar trebui să poată face. Se crede că un AI puternic este la fel de inteligent ca o persoană obișnuită, adică, în teorie, poate rezolva orice problemă.. Și dacă primul s-a confruntat cu sarcina de a-l distruge pe John Connor prin orice mijloace, atunci cel de-al doilea tânjește la maximum entropie. Terminator, dacă metroul este închis, va merge să-l omoare pe John Connor cu autobuzul, iar dacă autobuzul se strică, va merge pe jos sau va chema un taxi, iar răuvoitorul va scrie că toate reclamele, pe care autorul nu le înțelege. orice, va încerca să se angajeze în demagogie și sofism. De fapt, mai presus de toate, guvernele din întreaga lume visează să pună mâna pe o IA puternică pentru a conduce operațiuni militare și a sabota alegerile din SUA cu o armată de roboți informatici.

Google spune că, dacă totul merge bine, atunci până în 2050 poate exista o descoperire și va apărea prima IA puternică.

Principala slăbiciune a unui astfel de AI este că, în ciuda tuturor abilităților sale, rămâne totuși relativ îngust la minte, ca o persoană obișnuită, dar, spre deosebire de o persoană, un AI puternic își amintește totul și este mai bine orientat în căutarea și procesarea informațiilor.

intelect super puternic

Acest lucru este complet în afara domeniului fanteziei. De exemplu, Friday / Jarvis din Iron Man poate fi atribuit pur și simplu inteligenței puternice.

Dacă vă amintiți, într-unul dintre filme personaj principal Tony Stark încerca să inventeze o nouă sursă de energie netoxică pe care să o pună în piept. Jarvis l-a asistat, dar numai Tony Stark putea oricum să rezolve problema, deoarece AI nu avea suficient „motiv”. Un intelect super-puternic va fi capabil să rezolve în mod independent chiar și cele mai multe sarcini provocatoare. Lui îi va pune omenirea o întrebare, la care va răspunde „42”, iar apoi un AI super-puternic îi va pune pe toți oamenii în cuve de lichide și va crea fenomenul celui ales (acesta nu este un gunoi, ci aluzii la cartea „Ghidul autostopitului către galaxie” și filmul „The Matrix”).

Ar trebui să-mi fie frică de AI?

În ciuda tuturor filmelor științifico-fantastice, nu trebuie să vă fie frică, cel puțin până la apariția celui mai recent tip de IA. Cu toate acestea, trebuie să vă fie frică de oamenii care sunt implicați în dezvoltare, deoarece, din cauza unei erori sau în mod deliberat, regula „ucideți toți oamenii” în loc de „învățați pe toți oamenii” poate fi stabilită în aceeași IA limitată. Și apoi pentru AI, depinde de cei mici - doar pentru a clarifica semnificațiile tuturor cuvintelor din dicționar și a trece la treabă.

Cu toate acestea, dezvoltarea chiar și a unei IA limitate a condus deja și va duce în continuare la multe probleme în societatea modernă.

Problema unu

Una dintre probleme este distrugerea scării tradiționale a carierei, deoarece dezvoltarea IA duce la respingerea locurilor de muncă care necesită un nivel mediu de calificare. Voi explica mai detaliat. Avem nevoie de forță de muncă ieftină pentru a introduce date într-un computer, deoarece, relativ vorbind, o persoană încă știe să recunoască mai bine „captcha”. Avem nevoie și de cei care vor lua decizii pe baza datelor prelucrate pe calculator. Dar analiștii obișnuiți nu mai sunt necesari, deoarece analizează și studiază datele pe baza algoritmilor învățați. De exemplu, când eram analist, aveam 42 de opțiuni diferite de procesare a datelor pentru a crea previziuni. Toate aceste opțiuni au fost organizate într-o prezentare ordonată la care m-am referit în mod regulat pentru a-mi da seama care este cea mai bună metodă de utilizat într-o anumită situație. Înlocuirea mea cu AI pare logică și justificată, deoarece va face față sarcinilor de prognoză mult mai rapid. În consecință, se obține un decalaj atunci când tradițional scara carierei de la analist junior la manager, deoarece la baza unei cariere nu există nicio manevră pentru a demonstra inteligența.

Problema doi

De asemenea, datorită inteligenței artificiale, va exista treptat o respingere a profesiilor de bază care pot fi algoritmizate, adică reduse la simple acțiuni. Ceva asemănător poate fi observat acum în Auchan și Lenta, unde casieriile sunt înlocuite treptat cu mașini de autoservire, precum și un angajat care ajută la rezolvarea problemelor care apar și un agent de securitate care ține ordinea. În viitor, paznicul va fi înlocuit cu camere de supraveghere care țin ordinea. Se pare că va exista o scădere a valorii oamenilor.

Profesii care sunt foarte probabil să fie înlocuite de IA: poștași, bijutieri, tăietori de lemne, fermieri, muncitori din fabrici, asigurători

Am citit că San Francisco, într-o oarecare măsură, poate servi ca o ilustrare a acestei probleme. Acest oraș din SUA a fost ales de elita tehnologică. În consecință, economia orașului are ca scop satisfacerea nevoilor elitei, dar oamenii care nu au legătură cu economia tehnologiei se confruntă cu probleme enorme. Aceștia câștigă mult mai puțin, iar toate etichetele de preț din oraș sunt stabilite pentru startup-urile IT. Oamenii obișnuiți nu își pot permite astfel de cheltuieli, așa că fie se mută, fie se alătură armatei deja imense de oameni fără adăpost.

Cu toate acestea, există o caracteristică cheie aici care va păstra unele profesii. Inteligența artificială are nevoie de condițiile create pentru a funcționa. De exemplu, un robot aspirator poate merge doar pe podele netede și poate depăși micile denivelări. În consecință, multe profesii de bază vor putea rezista atâta timp cât este prea dificil și prea costisitor să creeze înlocuirea lor artificială. De exemplu, într-o cameră cu multe uși, robotul de curățare trebuie să aibă fie manipulatoare pentru a roti mânerele ușilor, fie toate ușile trebuie să se deschidă automat. Ambele sunt destul de scumpe, dar Sarhat din Asia Centrală are mâinile și creierul să se descurce cu un mop și o clanță, dar nu există nicio înregistrare și cerințe de salariu redus.

Problema trei

Chiar și AI limitată a stimulat foarte mult fenomenul freelancing-ului. Platformele pentru selecția și angajarea angajaților de la distanță înfloresc din ce în ce mai mult în fiecare an. De exemplu, conform ultimelor statistici, în Statele Unite, prima economie din lume, 55 de milioane de oameni lucrează ca freelanceri.

Și aceasta este în generația actuală, acordați atenție ilustrației. Forței de muncă în creștere nu îi place să stea la birou. În consecință, va exista o schimbare în organizarea muncii. Companiile se vor confrunta cu provocări în recrutarea și păstrarea angajaților, pentru că de ce să-ți dedici viața unei singure companii atunci când ești disponibil online și poți căuta de lucru în toată lumea.

Problema Patru

O problemă destul de gravă este inegalitatea socială, pe care am menționat-o deja în problema numărul 2. Se va înrăutăți. Bănuiesc că din articol ai ghicit că, pentru a avea succes în lumea nouă, trebuie să fii iute la minte și „tu” cu tehnologii moderne. Nu este un secret pentru nimeni că oamenii săraci au un acces mai prost la educație. În consecință, săracii nu vor putea izbucni mai departe nou nivel, deoarece pur și simplu nu vor avea șansa să învețe ceva util, deoarece este nevoie de ani de antrenament greu pentru a gândi bine și de unde să-i găsești atunci când trebuie să cauți mâncare.

Noua societate are nevoie fie de forță de muncă ieftină, fie de factori de decizie intelectuali.

Problema cinci

Poate fi formulat pe scurt – cine este la cârmă? Oamenii implicați în dezvoltarea sistemelor AI vor avea o responsabilitate specială, deoarece predau AI, în funcție de ce date AI ​​va lua decizii. Va fi legile roboticii de la Asimov sau alte reguli care protejează un anumit strat de oameni.

De ce este bună inteligența artificială?

Problemele enumerate mai sus par oarecum descurajante, dar AI este o sabie cu două tăișuri care poate ajuta.

Bun 1

Inteligența artificială va servi ca un impuls puternic pentru dezvoltarea multor domenii. Bun exemplu este medicament. Astăzi, în secolul XXI, medicii continuă să trateze la fel ca acum o sută de ani. Ei înghesuiesc manuale. Aceasta este o opțiune proastă, deoarece niciun medic nu își poate aminti pe de rost toate simptomele tuturor bolilor. Consecințele unor astfel de erori pot fi fatale. Medicul local a insistat până la urmă că cauzele afecțiunilor mamei mele au fost răceala și oboseala, deoarece toate simptomele principale erau prezente. Și numai când era prea târziu, s-a pus diagnosticul corect - leucemie acută, o boală destul de greu de recunoscut. Și în această situație, prezența unei IA care își amintește toate bolile și simptomele și care nu obosește niciodată ar fi calea de ieșire.

Aceeași schimbare poate avea loc și în domeniul dreptului, unde avocații și judecătorii trebuie să țină cont de toate legile, precedentele și o mulțime de dovezi.

Blago 2

AI va ajuta la crearea unei experiențe personalizate. Această afirmație poate fi ilustrată cel mai bine prin exemplul de antrenament. Astăzi, profesorii sunt suprasolicitați și incapabili fizic să se ocupe de toți elevii. Dar fiecare are propriul ritm de stăpânire a materialelor noi. Sistemele de învățare bazate pe inteligență artificială monitorizează rata de învățare, văd dacă elevul memorează bine sau prost, citește cu atenție sau este distras. Pe baza acestuia, se construiește un ritm individual de învățare și se selectează exerciții pentru consolidare.

În același timp, există un fapt că este mai ușor pentru oameni să înțeleagă material nou cu ajutorul AI, deoarece în acest caz teama de eroare este redusă semnificativ. Pot fi de acord cu această afirmație. Din punct de vedere moral, este mai ușor să primești un bip indignat de la computer că exemplul este rezolvat greșit decât să rezisti privirii Olga Stepanovna, profesoara mea de matematică.

AI va putea acorda o atenție egală tuturor oamenilor. Aceasta include toate domeniile, de la educație și medicină până la selecția unei imagini la modă (în conformitate cu tipul de silueta, forma feței și tendințele sezonului) și antrenamentul în sala de sport.

Blago 3

Deja astăzi lumea noastră este plină de informații. Toate datele sunt colectate de peste tot, de la condițiile meteorologice la câți pași a parcurs o persoană.

Inteligența artificială cu acces la date mari va putea analiza aceste date și va căuta o corelație, modul în care numărul de pași afectează sănătatea, dar nu în mod abstract, ci ținând cont de anumite condiții meteorologice. Analiza mișcării traficului de pasageri va contribui la reducerea aglomerației, la reducerea numărului de prăbușiri de transport în orele de vârf. Pe scurt, datele care pot fi analizate vor fi analizate, iar AI își va prezenta constatările.

Concluzie

Astăzi, inteligența artificială a demonstrat că este bună doar la rezolvarea sarcinilor pentru care a fost instruită și chiar să fie mai bună în ele decât oameni normali. Un smartphone poate învinge cu ușurință un mare maestru chiar și fără o regină, un AI japonez care a scris un roman scurt a ajuns în finala unui concurs literar, iar frații săi scriu și interpretează muzică bună.

Cu toate acestea, din păcate, AI este încă la început. Nu poate face decât ceea ce a fost învățat - să analizeze o mulțime de lucrări literare sau muzicale și să sintetizeze ceva propriu, sau să-și amintească milioane de mișcări și să o aleagă pe cea mai bună.

Principalele probleme care stau în calea dezvoltării AI limitate sunt lipsa algoritmilor universali pentru înțelegerea lumii înconjurătoare și a infrastructurii (pentru a colecta date, aveți nevoie de o mulțime de senzori, pentru mașini fără pilot, drumuri cu marcaje perfecte, pentru a înțelege solicitările proprietarului, asistenții vocali au nevoie de algoritmi mai buni).

Pentru apariția unei inteligențe artificiale puternice, sunt necesare puteri de calcul diferite și algoritmi de procesare a informațiilor care imite ceea ce oamenii numesc intuiție. Probabil că în viitorul apropiat vom vedea diverse opțiuni IA limitată cu algoritmi de comportament încorporați pentru toate tipurile de condiții.

16.11.2016

-

Inteligența artificială (AI) în combinație cu robotica este unul dintre subiectele cele mai discutate astăzi. Cu toate acestea, regiunea se află la începutul drumului său de dezvoltare. „Încă nu este vară, dar este deja primăvara devreme”, a spus în mod figurat academicianul rector al Skoltech Alexander Kuleshov. În ce stadiu de dezvoltare se află tehnologiile AI? Ce nu pot înlocui roboții? Ce este, în general, inteligența artificială? Toate acestea au fost discutate de oameni de știință, ingineri și reprezentanți ai afacerilor la conferința Skolkovo.AI din 14 noiembrie.

Inteligența artificială este un domeniu științific al cărui scop este acela de a crea dispozitive artificiale capabile să învețe sau să dirijeze comportamentul și raționamentul rațional.

Ce este inteligența artificială?

Aproape la fiecare dintre prezentările conferinței, a apărut o întrebare destul de evidentă despre ce este „inteligența artificială”. Vorbitori, experți în acest domeniu, au dat răspunsuri disonante, începând cu „tehnologii care rezolvă probleme elementare” și terminând cu „tehnologii care rezolvă probleme complexe”. Această „dispersie” arată cât de fragilă este fundamentul acestui domeniu de cercetare și cât de diferit văd oamenii limitele a ceea ce își dedică viața.

Formulările științifice precise sunt pâinea oamenilor de știință. Prin urmare, a fost cel mai de încredere să se încredințeze definiția AI președintelui Asociației Ruse de Inteligență Artificială, Ph.D. - Domnișoară. Profesorul Ghenadi Osipov:

„Inteligenta artificiala este un domeniu stiintific al carui scop este sa creeze dispozitive artificiale capabile sa invete sau sa conduca comportamentul si rationamentul rational. Nu ne interesează raționamentul irațional și comportamentul nerezonabil, dar acest lucru este caracteristic unei persoane.

AI - aici și acum

Acum puteți privi în jur și puteți înțelege ce se referă astăzi la inteligența artificială.

De exemplu, Makavto, în care au început să folosească AI. În loc ca clientul să comunice cu operatorul, este instalat un dispozitiv care îi înregistrează comanda, ținând cont de zgomotul străzii și de vocile puternice ale copiilor din mașină. Obținerea unei decriptări curate este posibilă datorită tehnologiilor AI destul de sofisticate.

The Economist a folosit platforma de inteligență artificială a Microsoft pentru o versiune interactivă a dezbaterii Trump-Clinton, oferind cititorilor (sau mai degrabă telespectatorilor) o secvență video a emoțiilor candidaților în timpul dezbaterii politice, creată prin scanarea și analiza expresiilor faciale ale acestora.

Un alt exemplu este sistemul Cocoon, care folosește un microfon pentru a asculta și a memora modelul de sunet acasă. După aceea, ea anunță clientul despre ceea ce s-a întâmplat în casă în absența membrilor familiei.

Peste zeci de ani, aceste tehnologii ne pot părea primitive. Dar, până la urmă, capacitatea unui computer de a calcula „2x2” acum limba nu se dovedește a fi numită high-tech, deși a fost cândva o descoperire.

Sarcina principală a inteligenței artificiale

„Modificăm restricțiile asupra mașinilor. Nu am putea avea toate cunoștințele despre lume, pentru că nu am putut citi și reține toate informațiile, deoarece „canalul” și „transportatorul” nostru sunt limitate. Acum o putem face, pentru că avem extensii sub formă de Google, Wikipedia și altele.

Acum nu avem nevoie de posesia cunoștințelor, ci de dobândirea lor. Adică, acesta este un tip complet diferit de gândire, care, cu același număr de neuroni în creier, vă permite să aveți o cantitate semnificativ mai mare de cunoștințe care se află în managementul operațional.

Cu alte cuvinte, o persoană este interesată să-și extindă capacitățile și să-și sporească ponderea libertății”, spune Evgeny Kuznetsov, director general interimar al RVC.

După cum a scris S.P. într-una dintre lucrările sale, Kapitsa, nu există nicio problemă de lipsă de alimente și resurse în lume, dar există o problemă de distribuire a acestora.

„În secolul al XIX-lea, a fost o problemă de creare a resurselor (au construit fabrici și au stăpânit noi metode de producție). Secolul XX este paradigma controlului și a generării fluxului de informații digitale. În secolul 21, sarcina nu este de a produce și controla lucrurile, nu de a colecta informații. Sarcina este de a filtra și de a lua decizii pe baza informațiilor colectate. Inteligența artificială pe care începem încet să o creăm rezolvă tocmai această problemă”, a adăugat Albert Efimov, șeful Centrului de Robotică al Fundației Skolkovo.

— Avem nevoie de noi?

Inteligența mașinilor devine din ce în ce mai complexă, în legătură cu care se pune întrebarea: atunci va fi nevoie de oameni? În 2013, Oxford e-Research Center a publicat Future Jobs, un studiu privind informatizarea diferitelor profesii, care acoperă peste 700 de ocupații. Ca parte a lucrării, cercetătorii au identificat trei domenii în care o persoană diferă de o mașină. Aceasta este creativitatea, interacțiunea socială cu ceilalți și manipularea obiectelor din lumea exterioară. „Răspunsul la întrebarea „avem nevoie de noi” este următorul: da, avem nevoie de noi, dar numai atunci când îndeplinim aceste trei cerințe. Astfel, potrivit oamenilor de știință, profesia de grădinar, de exemplu, nu va muri niciodată, deoarece se potrivește tuturor celor trei condiții”, conchide Efimov.

Știința și tehnologia în Rusia

Inteligența artificială (IA) încearcă să pătrundă în toate sferele vieții umane. Dar înainte de a permite unei rețele neuronale artificiale la o nouă problemă, ar trebui să vă gândiți cu atenție.

Isteria în jurul viitorului inteligenței artificiale (AI) a cucerit lumea. Nu lipsesc știrile de ultimă oră despre cum AI poate vindeca bolile, accelera inovația și sporește creativitatea umană. Dacă citiți titlurile mass-media, s-ar putea să vă gândiți că trăiți deja într-un viitor în care AI a pătruns fiecare aspect al societății.

Și, deși este de netăgăduit că AI ne-a oferit un set bogat de posibilități promițătoare, a condus, de asemenea, la o mentalitate care poate fi caracterizată ca o credință în omnipotența AI. Conform acestei filozofii, având suficiente date, algoritmii de învățare automată pot rezolva toate problemele omenirii.

Dar această idee are o mare problemă. Nu sprijină progresul AI, ci mai degrabă pune în pericol valoarea inteligenței mașinii, neglijând principii importante de siguranță și stabilind oameni cu așteptări nerealiste cu privire la capacitățile AI.

Credința în omnipotența AI

În doar câțiva ani, credința în omnipotența inteligenței artificiale s-a strecurat din conversațiile evangheliștilor tehnologici din Silicon Valley în mintea guvernelor și a legislatorilor din întreaga lume. Pendulul a trecut de la o noțiune distopică de IA care distruge oamenii la o credință utopică în venirea salvatorului nostru algoritmic.

Vedem deja guverne care oferă sprijin pentru programele naționale de dezvoltare a inteligenței artificiale și concurează într-o cursă tehnologică și retorică a înarmărilor pentru a câștiga un avantaj în sectorul învățării automate (ML) în plină expansiune. De exemplu, guvernul britanic a promis că va investi 300 de milioane de lire sterline în cercetarea AI pentru a deveni lider în acest domeniu.

Fascinat de potențialul transformator al inteligenței artificiale, președintele francez Emmanuel Macron și-a propus să transforme Franța într-un centru international AI. Guvernul chinez își sporește capacitățile AI cu un plan de stat de a construi o industrie chineză de AI în valoare de 150 de miliarde de dolari până în 2030. Credința în omnipotența AI câștigă avânt și nu va renunța.

Rețele neuronale - mai ușor de spus decât de făcut

În timp ce multe declarații politice prezintă efectele transformatoare ale iminentei „revoluții AI”, ele tind să subestimeze dificultățile implementării sistemelor ML avansate în lumea reală.

Una dintre cele mai promițătoare varietăți de tehnologie AI sunt rețelele neuronale. Această formă de învățare automată se bazează pe imitarea aproximativă a structurii neuronale a creierului uman, dar la o scară mult mai mică. Multe produse bazate pe inteligență artificială folosesc rețele neuronale pentru a extrage modele și reguli din cantități mari de date.

Ceea ce mulți politicieni nu realizează este că doar prin adăugarea unei rețele neuronale la o problemă, nu obținem neapărat o soluție imediat. Așadar, prin adăugarea unei rețele neuronale la democrație, nu o vom face instantaneu mai puțin discriminatorie, mai sinceră sau personalizată.

Provocarea birocrației datelor

Sistemele AI necesită o cantitate imensă de date pentru a funcționa, dar sectorul public nu are, de obicei, infrastructura de date potrivită pentru a susține sistemele ML avansate. Majoritatea datelor sunt stocate în arhive offline. Numărul mic de surse de date digitizate existente se îneacă în birocrație.

Datele sunt cel mai adesea răspândite în diferite departamente guvernamentale, fiecare dintre ele necesită o permisiune specială pentru a le accesa. Printre altele, sectorul public nu are de obicei talent dotat cu dreptul Abilitate tehnică pentru a profita pe deplin de beneficiile AI.

Din aceste motive, senzaționalismul legat de AI primește multe critici. Stuart Russell, profesor de informatică la Berkeley, susține de multă vreme o abordare mai realistă, concentrându-se pe cele mai simple aplicații de zi cu zi ale AI, mai degrabă decât pe ipoteticii roboți suprainteligenti care preiau lumea.

În mod similar, profesorul de robotică al MIT Rodney Brooks scrie că „aproape toate inovațiile în robotică și inteligență artificială durează mult, mult mai mult pentru a fi implementate efectiv decât își dau seama atât experții în domeniu, cât și toți ceilalți”.

Una dintre numeroasele probleme legate de implementarea sistemelor ML este că AI este extrem de susceptibilă la atac. Aceasta înseamnă că un AI rău intenționat poate ataca un alt AI pentru a-l face să facă predicții incorecte sau să acționeze într-un anumit mod.

Mulți cercetători au avertizat că IA nu ar trebui să fie lansată atât de repede fără a fi pregătite standardele de securitate și mecanismele de protecție adecvate. Dar până acum, subiectul securității AI nu a primit atenția cuvenită.

Învățarea automată nu este magie

Dacă vrem să culegem beneficiile AI și să minimizăm riscurile potențiale, trebuie să începem să ne gândim la modul în care putem aplica în mod semnificativ ML în domenii specifice ale guvernului, afacerilor și societății. Și asta înseamnă că trebuie să începem să vorbim despre etica AI și despre neîncrederea multor oameni în ML.

Cel mai important, trebuie să înțelegem limitările AI și momentele în care oamenii încă trebuie să preia controlul. În loc să pictăm o imagine nerealistă a posibilităților AI, trebuie să facem un pas înapoi și să separăm posibilitățile tehnologice reale ale AI de magie.

Pentru o lungă perioadă de timp, Facebook a crezut că probleme precum răspândirea dezinformarii și discursul instigator la ură pot fi recunoscute și oprite algoritmic. Dar sub presiunea legislatorilor, compania a promis rapid să-și înlocuiască algoritmii cu o armată de 10.000 de recenzenți umani.

Și în medicină, ei recunosc că AI nu poate fi considerată soluția tuturor problemelor. Programul IBM Watson pentru Oncologie a fost un IA care trebuia să ajute medicii să lupte împotriva cancerului. Și deși a fost conceput pentru a da afară cel mai bun sfat, experților le este greu să aibă încredere în mașină. Ca urmare, programul a fost închis în majoritatea spitalelor unde a fost testat.

Probleme similare apar în domeniul legislativ atunci când algoritmii au fost utilizați în instanțele din SUA pentru condamnare. Algoritmii au calculat valorile de risc și au oferit judecătorilor recomandări pentru sentințe. Dar sa constatat că sistemul întărește discriminarea rasială structurală, după care a fost abandonat.

Aceste exemple arată că nu există soluții AI pentru orice. Folosirea AI de dragul AI nu este întotdeauna productivă sau utilă. Nu orice problemă este cel mai bine rezolvată prin aplicarea inteligenței mașinii.

Aceasta este cea mai importantă lecție pentru oricine intenționează să crească investițiile în programele de stat pentru dezvoltarea AI: toate soluțiile au un preț, și nu tot ce poate fi automatizat ar trebui să fie automatizat.publicat

Dacă aveți întrebări pe această temă, adresați-le specialiștilor și cititorilor proiectului nostru.

Când te lupți cu un adversar pe computer, adesea îți imaginezi că este mult mai inteligent decât este în realitate. Cu toate acestea, merită remarcată o neglijență, iar iluzia se risipește.

Jocuri de noroc https://www.site/ https://www.site/

Vom vorbi despre cel mai bun AI pe care l-am văzut în jocurile pentru PC.

Iddoluri false

Expresia „inteligență artificială” sună greu și chiar sublim. Pare ceva misterios și de neînțeles, la ce lucrează adevărații guru ai programării, deținând cunoștințe secrete, aproape mistice. Ele oferă mașinii capacitatea de a gândi ca un om!

Cu toate acestea, jocul AI este doar un set de reguli și algoritmi. Uneori dificil, alteori nu atât de mult. Să luăm jocul ca exemplu. "Nim", în care două persoane iau alternativ obiecte din grămezi. Sau tic-tac-toe. În ambele cazuri, programul este redus la un algoritm simplu: computerul calculează pe rând toate mișcările posibile, apoi o alege pe cea mai profitabilă.

Computerul a stăpânit jocul go-ului cu mult mai greu decât șahul. Acest lucru a devenit posibil doar datorită progreselor recente în domeniul rețelelor neuronale.

Jocurile cu care suntem obișnuiți, în cea mai mare parte, nu sunt departe. Să presupunem că pentru o strategie în timp real, partea cea mai grea este algoritmul de găsire a căii. Pentru ca fiecare unitate să se deplaseze și să evite obstacolele, computerul calculează continuu sute de opțiuni de traseu și o alege pe cea mai scurtă.

Dar cum rămâne cu adversarii? Ei par a fi super-creier în principal datorită avantajelor resurselor artificiale și capacității de a gestiona întreaga gospodărie în același timp, restul este un set de reguli precum valuri de atac și secvența construcției clădirii. Jucătorii cu experiență sunt bine conștienți de acest lucru și găsesc invariabil puncte slabe.

Nimrod este unul dintre primele computere cu interfață grafică. Rezoluția „afișajului” său este de 4 pe 7 pixeli, adică 28 de becuri.

În ciuda capacităților inițiale modeste, inteligența artificială a fost în jocuri aproape de la apariția computerelor - este mult mai ușor să înveți o mașină să interacționeze cu oamenii în cadrul unor reguli hard-coded decât în ​​lumea reală.

mintea în obiecte

Jocuri cu IA interesantă sunt adesea citate ca exemplu The Sims, deoarece pentru a înfățișa viata de zi cu zi oameni, un computer ar trebui probabil să gândească ca o persoană.

Sims par să se gândească la ceva tot timpul.

Jocul înmulțește fiecare dintre acestea cu nevoile respective ale personajului și transformă totul în puncte de fericire: cu cât un Sim nu a mers mai mult timp la toaletă, cu atât camera îi va aduce mai multă fericire să gândească. Sunt luate în considerare atât preferințele personale prescrise, cât și distanța până la obiecte. Viața socială este construită pe același principiu: atunci când unul dintre Sims „se plictisește”, va veni să discute - pentru a umple nevoia.

Pentru a imagina mai bine acest algoritm, creatorul lui Sims, Will Wright, sugerează imaginarea unui „peisaj fericit”: o suprafață pe care înălțimea indică cantitatea de fericire primită pe ea. Personajul alege oricare dintre dealurile din apropiere și folosește un obiect care îl face semn. Odată ce nevoia este satisfăcută, dealul este aplatizat și Sim trece la următorul vârf.

Fata sau frigider? Poate un frigider!

Foamea este satisfăcută, este timpul să comunici – piramida lui Maslow în acțiune.

Uneori, secțiile încep să facă prostii - totul pentru că dezvoltatorii au pus intenționat un defect. Algoritmul ia partea de sus listă de acțiuni dorite și alege din ea aleatoriu: sim-ul poate sta să se uite la televizor, ignorând nevoia vezicii urinare. Dacă personajele înseși au făcut o treabă grozavă, acest lucru nu ar lăsa de lucru jucătorului - uneori AI ​​​​trebuie să fie încurcat în mod deliberat.

Neuroni și norni

Uneori, dezvoltatorii încearcă să creeze IA care simulează cu adevărat activitatea creierului uman, dar astfel de exemple sunt puține. Cel mai faimos dintre acestea este un joc cu animale de companie numit Creaturi .

În 1992, omul de știință britanic Steve Grand a decis să încerce să dezvolte software comercial. El le-a prezentat potențialilor investitori ideea unui mouse virtual pentru animale de companie care să trăiască pe desktopul Windows. A trebuit să învețe treptat noi trucuri datorită rețelei neuronale încorporate.

Nornele din Creaturi trebuie să stăpânească o lume mare și frumoasă.

Mai târziu, ideea s-a transformat într-un joc cu drepturi depline despre personaje virtuale - norns. O creatură pufoasă iese dintr-un ou, iar o persoană trebuie să-l ajute să cunoască lumea: învață fiecare cuvânt, repetându-l de mai multe ori și arătându-l ce înseamnă și, de asemenea, fă-l să facă cele mai simple acțiuni, încurajând un comportament bun. Cu toate acestea, nornii uită adesea lecțiile și fac greșeli - aceasta este o realizare uriașă a dezvoltatorilor.

În centrul inteligenței artificiale a fiecărui animal de companie se află o rețea neuronală de mii de neuroni, împărțiți în grupuri. Fiecare grup îndeplinește una dintre sarcinile: sentimente, concentrarea atenției, memorie și luarea deciziilor. Nornele asociază acțiunile cu recompense și pedepse și fac generalizări din experiențele anterioare care îi ajută să acționeze în medii noi.

Schema generală a creierului nornului.

Comportamentul nornilor este reglat de aceiași hormoni ca și al ființelor vii, astfel încât aceștia pot tânji la comunicare și divertisment, precum și să simtă durere, foame, oboseală și așa mai departe - toate acestea se reflectă în echilibrul elementelor chimice. din sângele lor într-o consolă specială.

Fiecare acțiune trebuie repetată de mai multe ori.

Așa trebuia să arate a patra parte a Creatures, dar nu a ajuns la dezvoltare.

Există și alte exemple despre modul în care inteligența artificială descrie un animal de companie cu un comportament complex: amintiți-vă de animalele gigantice din alb negru, pui de la Nintendogs sau Tricouri supărătoare afară Ultimul Gardian. Cu toate acestea, imitarea dezvoltării și învățării este încă rară.

Toată lumea s-a plâns de capriciile lui Trico, dar nu așa se comportă animalele de companie adevărate?

În afara industriei jocurilor pe computer, există proiecte științifice pentru a simula cu adevărat ființe vii. În limitele proiectului vierme deschis(în imagini) oamenii de știință au recreat modelul fizic al corpului unui vierme rotunzi cu trei sute de celule nervoase funcționale: într-un mediu virtual, viermele se comportă la fel ca în viață. Un rezonant Proiectul creierului uman, în care guvernul european a investit un miliard de euro, încearcă să recreeze creierul uman într-o mașinărie. Adevărat, acest lucru este încă foarte departe.

Mirosul cadavrelor proaspete

Până acum am discutat despre jocuri liniștite și calme. Ce zici de trăgători? În ele, AI trebuie să ia decizii nu doar din mers, ci și pe fugă. Și chiar dacă aici adversarii computerului nu cresc și nu se dezvoltă (speranța lor de viață se măsoară cel mai adesea în secunde), dar ar trebui să fie o competiție demnă pentru oameni. Sau cel puțin să nu pară prea prost.

La începutul trăgătorilor ca Wolfenstein 3DȘi soarta cu inteligență artificială, totul era simplu: monștrii s-au întors spre jucător, au alergat spre el și au tras de îndată ce a intrat în cameră - asta e tot algoritmul. ÎN Cutremur comportamentul lor a devenit deja suficient de complex pentru ca jocul să fie criticat pentru AI slabă.

Om nom nom!

Primul shooter care merită atenție în acest sens a fost jumătate de viață. Au existat personaje prietenoase și bătălii care nu depind de participarea jucătorului și alte lucruri non-triviale. Pentru a face lumea vie și în mișcare, dezvoltatorii din supapă A trebuit să scriu un număr mare de scenarii. De exemplu, s-a descoperit recent că personajele și monștrii din Half-Life au simțul mirosului: un cadavru proaspăt emite un miros timp de treizeci de secunde și, dacă, de exemplu, un calmar rătăcește prin apropiere, cu siguranță va veni în fugă să se ospăte. pe el. Cei care trec pe acolo vor observa că nu miroase prea bine.

FRICĂ.. Informațiile contextuale din IA inamice le permit nu numai să acționeze împreună, ci să se acopere reciproc, să se ascundă în spatele unor coperți precum mese și biblioteci, să deschidă ușile, să spargă ferestre și așa mai departe.

Dar chiar și cel mai complicat shooter AI este inteligent doar atunci când nivelurile sunt bine gândite. O mare parte a „creierului” adversarilor este din nou încorporată în mediu: designerii de nivel prescriu locuri favorabile pentru trageri și puncte de adăpost. Și, desigur, la testare, cazurile sunt dezvăluite când inamicul alege o țintă de neatins și, din păcate, se sprijină de zid. Iată un astfel de intelect!

Dezvoltatorii vin cu modalități din ce în ce mai frumoase de a ne face să credem că avem de-a face cu un adversar egal. În grafica computerizată, această înșelăciune se numește „fum și oglinzi” și, așa cum un computer nu poate face optică și fizică adevărată, nici nu poate recrea inteligența umană. Trebuie să mergi după trucuri.

În față, însă, este același câmp nearat. Da, te poți descurca cu scripturi simple - va fi în continuare distractiv de jucat, dar AI cool schimbă complet jocul. Având în vedere cele mai recente progrese în domeniul rețelelor neuronale, ne putem aștepta nu doar la o îmbunătățire a minții adversarilor în jocuri, ci și la apariția unor mecanici complet noi.

Să ne amintim de proiect minte adâncă, în care cercetătorii de la Google au pus la punct diverse experimente cu rețele neuronale, inclusiv învățându-i să joace jocuri pe calculator. În doar câteva ore, computerul devine un profesionist pe unul dintre vechile jocuri Atari.

Dacă aștepți suficient de mult, poți deveni impregnat de imperfecțiunea ta.

Este posibil ca, urmând această cale, să se poată crea rivali înverșunați pentru jocuri moderne. Sau invers - tovarăși rezonabili. Cine ştie?