SlideShare a Scribd company logo

Почему Терминаторы нам пока не страшны

Sergey Melekhin
Sergey Melekhin
Sergey MelekhinTeam Lead at Ramax International

Презентация Дмитрия Крылова на GDG Vladivostok Meetup 04.04.2015

Почему Терминаторы нам пока не страшны

1 of 25
Download to read offline
О перспективах развития
искусственного интеллекта
или
Почему Терминаторы нам пока не страшны?
Обзор идей
Крылов Дмитрий, dima@emply.ru
2
Развитие ИИ: плюсы и минусы
● Развитие технологий:
– развитие ИИ
– преимущества ИИ
– опасности ИИ
3
Технологическая сингулярность
4
Технологическая сингулярность
5
Технологическая сингулярность
● Технологическая сингулярность — гипотетический момент,
после которого:
– технический прогресс станет настолько быстрым и сложным,
что окажется недоступным человеческому пониманию.
● после создания ИИ, интеграции человека с компьютерами,
● и/или после значительного скачкообразного увеличения
возможностей человеческого мозга за счёт биотехнологий.
– случится внезапно (из-за природы экспоненциальной кривой).
● Прогноз:
– Вернор Виндж: 2030 год
– Рэймонд Курцвейл: 2045 год
– Стюарт Армстронг: 2040 год (медианная оценка экспертов)
6
Примеры роста
● Игры:
– Шашки: 1994 год победа над чемпионом.
– Нарды: с 1992 года непобедима в принципе.
– Шахматы: с 1997 года победа DeepBlue.
– Го: достигла
6-го дана
(уровень хорошего
игрока,
всего 9 данов)

Recommended

Мыслит ли компьютер?
Мыслит ли компьютер?Мыслит ли компьютер?
Мыслит ли компьютер?Andrey Dolinin
 
презентация проекта Искусственный интеллект
презентация проекта Искусственный интеллектпрезентация проекта Искусственный интеллект
презентация проекта Искусственный интеллектAndrey Dolinin
 
Искусственный интеллект
Искусственный интеллектИскусственный интеллект
Искусственный интеллектAnnaZhidkova
 
Nanoclusters as superatoms and supermolecules
Nanoclusters as superatoms and supermoleculesNanoclusters as superatoms and supermolecules
Nanoclusters as superatoms and supermoleculesAlexander Ilyanok
 
Технологические аспекты Сингулярности
Технологические аспекты СингулярностиТехнологические аспекты Сингулярности
Технологические аспекты СингулярностиDanila Medvedev
 
Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...
Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...
Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...Tech Talks @NSU
 
Современное понимание научно-технической революции
Современное понимание научно-технической революцииСовременное понимание научно-технической революции
Современное понимание научно-технической революцииDanila Medvedev
 
Искусственный Интеллект / Artificial Intelligence
Искусственный Интеллект / Artificial IntelligenceИскусственный Интеллект / Artificial Intelligence
Искусственный Интеллект / Artificial IntelligenceРоман Душкин
 

More Related Content

Similar to Почему Терминаторы нам пока не страшны

21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллект
21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллект21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллект
21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллектHappyDev
 
Введение в проблематику ИИ
Введение в проблематику ИИВведение в проблематику ИИ
Введение в проблематику ИИMikhail Burtsev
 
Усиление интеллекта
Усиление интеллектаУсиление интеллекта
Усиление интеллектаDanila Medvedev
 
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial Intelligence
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial IntelligenceВведение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial Intelligence
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial IntelligenceРоман Душкин
 
Долгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущем
Долгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущемДолгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущем
Долгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущемArtiom Zheltov
 
Влияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущее
Влияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущееВлияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущее
Влияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущееDanila Medvedev
 
Андрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложения
Андрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложенияАндрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложения
Андрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложенияSkolkovo Robotics Center
 
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллекта
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллектаПуть Апгрейда. Методы усиления интеллекта
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллектаMikhail Kryzhanovskiy
 
Нейронные сети. Pureso
Нейронные сети. PuresoНейронные сети. Pureso
Нейронные сети. PuresoAlexey Dmitriev
 
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)Anatoly Levenchuk
 
Открытая лекция А. Левенчука
Открытая лекция А. ЛевенчукаОткрытая лекция А. Левенчука
Открытая лекция А. ЛевенчукаASIMP
 
Human brain how it work
Human brain how it workHuman brain how it work
Human brain how it workhudvin
 
Нейронные сетки: покруче интернета
Нейронные сетки: покруче интернетаНейронные сетки: покруче интернета
Нейронные сетки: покруче интернетаAnatoly Levenchuk
 
Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...
Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...
Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...UBA-komitet
 
2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?
2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?
2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?Омские ИТ-субботники
 
Зачем учить машины?
Зачем учить машины?Зачем учить машины?
Зачем учить машины?Ilya Siganov
 
форсайт нейронета постановка
форсайт нейронета   постановкафорсайт нейронета   постановка
форсайт нейронета постановкаShchoukine Timour
 
ЛюдиVs Алгоритмы: Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 г
ЛюдиVs Алгоритмы:  Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 гЛюдиVs Алгоритмы:  Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 г
ЛюдиVs Алгоритмы: Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 гRed Apple International Advertising Festival
 

Similar to Почему Терминаторы нам пока не страшны (20)

21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллект
21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллект21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллект
21 02 HappyDev-lite'14 Дмитрий Филимонов. Искусственный интеллект
 
презентация Ю. Пахомов
презентация Ю. Пахомов презентация Ю. Пахомов
презентация Ю. Пахомов
 
Введение в проблематику ИИ
Введение в проблематику ИИВведение в проблематику ИИ
Введение в проблематику ИИ
 
Усиление интеллекта
Усиление интеллектаУсиление интеллекта
Усиление интеллекта
 
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial Intelligence
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial IntelligenceВведение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial Intelligence
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial Intelligence
 
новости 30
новости 30новости 30
новости 30
 
Долгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущем
Долгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущемДолгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущем
Долгосрочное прогнозирование: как, чем и зачем думать о будущем
 
Влияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущее
Влияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущееВлияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущее
Влияние науки на политическую ситуацию в России. Взгляд в будущее
 
Андрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложения
Андрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложенияАндрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложения
Андрей Алексеев. Комплексный тест Тьюринга: робототехнические приложения
 
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллекта
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллектаПуть Апгрейда. Методы усиления интеллекта
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллекта
 
Нейронные сети. Pureso
Нейронные сети. PuresoНейронные сети. Pureso
Нейронные сети. Pureso
 
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
 
Открытая лекция А. Левенчука
Открытая лекция А. ЛевенчукаОткрытая лекция А. Левенчука
Открытая лекция А. Левенчука
 
Human brain how it work
Human brain how it workHuman brain how it work
Human brain how it work
 
Нейронные сетки: покруче интернета
Нейронные сетки: покруче интернетаНейронные сетки: покруче интернета
Нейронные сетки: покруче интернета
 
Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...
Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...
Штучний інтелект – бездушний помічник людства чи його агресивний завойовник? ...
 
2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?
2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?
2017-05-06 02 Илья Сиганов. Зачем учить машины?
 
Зачем учить машины?
Зачем учить машины?Зачем учить машины?
Зачем учить машины?
 
форсайт нейронета постановка
форсайт нейронета   постановкафорсайт нейронета   постановка
форсайт нейронета постановка
 
ЛюдиVs Алгоритмы: Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 г
ЛюдиVs Алгоритмы:  Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 гЛюдиVs Алгоритмы:  Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 г
ЛюдиVs Алгоритмы: Доклад Кутьина В.М. - 11 декабря 2015 г
 

More from Sergey Melekhin

Deeper learning dev fest nn
Deeper learning dev fest nnDeeper learning dev fest nn
Deeper learning dev fest nnSergey Melekhin
 
Dev fest siberia 2017 build a robot
Dev fest siberia 2017  build a robotDev fest siberia 2017  build a robot
Dev fest siberia 2017 build a robotSergey Melekhin
 
Ml and its bright future
Ml and its bright futureMl and its bright future
Ml and its bright futureSergey Melekhin
 
How deep is deep learning
How deep is deep learning How deep is deep learning
How deep is deep learning Sergey Melekhin
 
Основные подходы к организации Highload сервисов
Основные подходы к организации Highload сервисовОсновные подходы к организации Highload сервисов
Основные подходы к организации Highload сервисовSergey Melekhin
 
Синие против красных
Синие против красныхСиние против красных
Синие против красныхSergey Melekhin
 
Волков не бояться! Бизнес логика и РСУБД
Волков не бояться! Бизнес логика и РСУБДВолков не бояться! Бизнес логика и РСУБД
Волков не бояться! Бизнес логика и РСУБДSergey Melekhin
 

More from Sergey Melekhin (13)

Deeper learning dev fest nn
Deeper learning dev fest nnDeeper learning dev fest nn
Deeper learning dev fest nn
 
Docker for developers
Docker for developersDocker for developers
Docker for developers
 
Dev fest siberia 2017 build a robot
Dev fest siberia 2017  build a robotDev fest siberia 2017  build a robot
Dev fest siberia 2017 build a robot
 
Ml and its bright future
Ml and its bright futureMl and its bright future
Ml and its bright future
 
How deep is deep learning
How deep is deep learning How deep is deep learning
How deep is deep learning
 
Project tango
Project tangoProject tango
Project tango
 
Основные подходы к организации Highload сервисов
Основные подходы к организации Highload сервисовОсновные подходы к организации Highload сервисов
Основные подходы к организации Highload сервисов
 
NoCaptcha
NoCaptchaNoCaptcha
NoCaptcha
 
Angular2
Angular2Angular2
Angular2
 
Халява, Please!
Халява, Please!Халява, Please!
Халява, Please!
 
Синие против красных
Синие против красныхСиние против красных
Синие против красных
 
MVP
MVPMVP
MVP
 
Волков не бояться! Бизнес логика и РСУБД
Волков не бояться! Бизнес логика и РСУБДВолков не бояться! Бизнес логика и РСУБД
Волков не бояться! Бизнес логика и РСУБД
 

Почему Терминаторы нам пока не страшны

  • 1. О перспективах развития искусственного интеллекта или Почему Терминаторы нам пока не страшны? Обзор идей Крылов Дмитрий, dima@emply.ru
  • 2. 2 Развитие ИИ: плюсы и минусы ● Развитие технологий: – развитие ИИ – преимущества ИИ – опасности ИИ
  • 5. 5 Технологическая сингулярность ● Технологическая сингулярность — гипотетический момент, после которого: – технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным человеческому пониманию. ● после создания ИИ, интеграции человека с компьютерами, ● и/или после значительного скачкообразного увеличения возможностей человеческого мозга за счёт биотехнологий. – случится внезапно (из-за природы экспоненциальной кривой). ● Прогноз: – Вернор Виндж: 2030 год – Рэймонд Курцвейл: 2045 год – Стюарт Армстронг: 2040 год (медианная оценка экспертов)
  • 6. 6 Примеры роста ● Игры: – Шашки: 1994 год победа над чемпионом. – Нарды: с 1992 года непобедима в принципе. – Шахматы: с 1997 года победа DeepBlue. – Го: достигла 6-го дана (уровень хорошего игрока, всего 9 данов)
  • 7. 7 Примеры роста ● Автопилот самолётов. ● Автомобили Роботы Boston Dynamics. ● Автоматические межпланетные станции. ● Медицинская диагностика. ● Автоматический трейдинг.
  • 8. 8 Примеры роста ● Извлечение рефератов ● Автоматическая обработка резюме и вакансий – примеры на www.emply.ru ● Сочинение стихов ● Сочинение музыки
  • 9. 9 Безграничность развития ИИ ● «Роботы не устают» ● «Роботы не ошибаются» ● Можно беспредельно наращивать вычислительную базу.
  • 10. 10 Плюсы развитого ИИ ● Расцвет роботостроения. – роботы как идеальные слуги, помощники и даже друзья ● Экономический взрыв. – роботы-работники просто копируются, нет нужды в 20 годах учёбы. – упрощение экономических связей: нет нужды в чиновниках. ● Усовершенствование человека и человечества. – автоматические открытия в области строения человека, автоматическая медицина. – киберимплантанты и невероятные способности в восприятии, запоминании, взаимодействии. ● Бессмертие – mind uploading: загрузка сознания в компьютер. – успехи медицины.
  • 11. 11 Минусы развитого ИИ ● Безработица – Человек в современном понимании просто не нужен. Толпы бессмертных бесполезных людей? ● Разрушение окружающей среды – Роботам не нужна современная окружающая среда
  • 12. 12 Минусы развитого ИИ ● Войны с роботами – The AI does not hate you, nor does it love you, but you are made out of atoms which it can use for something else. // Eliezer Yudkowsky, Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk
  • 13. 13 Промежуточные выводы ● Похоже, технологическая сингулярность уже скоро. ● Развитие ИИ может принести как огромную пользу, так и несравнимый ни с какими предыдущими катастрофами вред. ● Человек, предполагается, не сможет угнаться за прогрессом.
  • 14. 14 Критика: общий обзор идей ● Интерес к ИИ волнами: – 50-ые годы: первые компьютеры и шахматные программы. – 70-ые годы: экспертные системы. – 90-ые годы: нейросети, ГА, распознавание изображений. – 10-ые годы: развитой Интернет. ● Откуда страх? Проекция человеческих качеств: непонятное, значит, враждебное. – Щекотка нервов: Глобальное потепление, ГМО, а теперь ещё и ИИ. ● Предсказание через линейную экстраполяцию. – ИИ как сверх-развитый человек.
  • 15. 15 Критика: общий обзор идей ● Несколько конкурирующих ИИ – аналог «ядреного сдерживания». – ИИ, принадлежащий «золотому миллиарду». – распределённый, неуправляемый ИИ. ● Философский ИИ. – зачем ему развиваться? – в чём смысл его существования? – зачем уничтожать людей?
  • 16. 16 Критика: сингулярность ● Развитие как логистическая кривая. ● Замедление началось в 70-ых годах.
  • 17. 17 Критика: сингулярность ● Пример: развитие космонавтики
  • 18. 18 Критика: ИИ ● Проблемы с законом Мура: – второй закон Мура: стоимость фабрик по производству микросхем экспоненциально возрастает с усложнением производимых микросхем (производство памяти в 1 кбит: $4 млн, производство Pentium: $2 млрд). ● Проблемы с распределённым ИИ: – низкая скорость Интернета, ● Ассоциативная память: – проект OpenCyc ● Количественное наращивание мощности не приводит к качественному скачку: – Microsoft Word 2013 для Intel Core 7 принципиально не отличается от Microsoft Word 1.0 для процессоров 8086, и так и не превратился в «электронного секретаря».
  • 19. 19 Критика: моделирование мозга ● Проект OpenWorm (нематода Caenorhabditis elegans), 302 нейрона: – удалось смоделировать простейшие рефлекторные реакции с одним нейроном (!), не удалось смоделировать электронные, механические и т.д. реакции. – человеческий мозг: ≈86 000 000 000 нейронов ● Скорость: – Нейроны: 102 Гц. – Микротрубочки нейронов: 107 Гц (у современных компьютеров 1010 Гц). ● Сверхпараллельность (коннектоо́м): – Нематода C.elegans: 302 нейрона, 7000 связей. – Человеческий мозг: ≈86*109 нейронов, 1014 связей. – Нейрокомпьютеры: ≈10240 нейронов, 40960 связей.
  • 20. 20 Критика: ИИ ● Неспособность доказывать теоремы – простейшие SMT-солверы в логике предикатов первого порядка, – полуавтоматическое доказательство теорем. ● Проблемы с самопрограммированием – все «программы-обыгрыватели» написаны человеком, – современные самообучающиеся программы демонстрируют лишь «рефлекторное поведение».
  • 21. 21 Критика: ИИ ● Проблемы с пониманием текста – проблемы с переводом, – проблемы с извлечением данных, – проблемы с пониманием смысла. ● Проблемы с человеко-машинным взаимодействием – неспособность человека понять сложный логический вывод.
  • 22. 22 Критика ИИ: теория разума? ● Hard Problem: до сих пор не понятно, что такое сознание, разумное поведение, интеллект. – Известен только один вид существ с интеллектом. – Моделирование (например, нейросетей) напоминает карго-культ.
  • 23. 23 Черные лебеди и эффект индейки ● Будущее непредсказуемо – невозможно предсказать изобретения (иначе это и было бы изобретением) ● Поэтому все прогнозы футурологов крайне редко сбываются – Рэй Курцвейл: ≈25% «попаданий». ● По видимому, ИИ и Технологическая Сингулярность примут крайне неожиданные формы и приведут к крайне необычным последствиям. – Но a posteriori это будет казаться самым естественным ходом развития, как это случилось с транспортом, связью, компьютерами и Интернет.
  • 24. 24 Перспективы человечества ● Развитие человеко-машинных интерфейсов – в том числе, нейро-компьютерных ● Трансгуманизм – Генетические улучшения – Биотехнологии ● Когнитивистика: – теория познания, – когнитивная психология, – Нейрофизиология, – когнитивная лингвистика, – теория искусственного интеллекта.
  • 25. 25 Заключение ● К сожалению, перспективы ИИ не настолько радужны, как обещает популярная пресса. – однако, можно ожидать дальнейший прогресс технологий ИИ, к которому следует быть готовым. – по видимому, существенный прогресс будет после разработки понимания текста и действительности, а также после разработки теории разума. ● Решение Hard Problem будет «бомбой» по сравнению со всеми человеческими открытиями, и полностью поменяет наши взгляды на себя и Вселенную.