Документ рассматривает состояние и перспективы машинного интеллекта, выделяя значимость глубокого обучения на уровне человеческого распознавания. Описываются бизнес-кейсы и применение технологий в различных сферах, включая автономные автомобили и персональных агентов. Также поднимаются вопросы о возможных угрозах, связанных с развитием сверхинтеллекта.

1. Состояние и перспективы
машинного интеллекта
С.А.Шумский, 2016
Революция глубокого обучения

2. Революция в Искусственном Интеллекте
▪ “Good Old-Fashioned” Artificial Intelligence
Интеллект можно запрограммировать
▪ Machine Learning Artificial Intelligence
Интеллект возникает в процессе обучения

3. Машинный интеллект сегодня
Распознавание образов
на уровне человека

4. Глубокое обучение - подражание мозгу
«Сегодня нейросети могут все, что мозг делает за первые 0,3 сек»

5. Глубокое обучение: распознавание образов
на уровне человека
Машинное зрение
Распознавание речи
2016: 94%

6. Распознавание лиц – на уровне человека

7. Мультимодальные сети:
Автоматическое описание сцен
Google, 2016: 94% - на уровне человека

8. Бизнес-кейс: поиск изображений … и товаров

9. Бизнес-кейс: мониторинг эфира
• Персоны
• Сюжеты
• Бренды

10. Революция «глубокого обучения»

11. Революция «глубокого обучения»
$100 млрд
CAGR 36%

12. Машинный интеллект завтра
Управление поведением
на уровне человека

13. Распознавание образов  Управление поведением
чуйка  сметка
Deep Learning:
Понимание
ситуации
Deep Control:
Принятие
решений
Deep Reinforcement
Learning

14. Обучение стратегиям в играх
“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”,
DeepMind (Nature, 2015)
1 алгоритм 50+ игр

15. Самая сложная стратегическая игра
“Mastering the game of Go with deep neural networks
and tree search”, DeepMind (Nature, 2016)

16. Игры с неполной информацией
~ 100 млн игроков
~ 1 млн одновременно
Early Sentinel – US military AI vs Russia

17. Интернет [умных] вещей
▪ Агенты
Личные помощники,
облачные сервисы
▪ Роботы
Безлюдная логистика
и производство

18. Агентская экономика Персональные агенты знают
• что вам сейчас надо
• что вы можете предложить
Облачные агенты знают
• что, где, когда, почем
Агент – агент: API
Человек – агент: NLP

19. Роботы на пути к автономному поведению
Интеллект: Постановка целей
и планирование их достижения
Автопилот: Коррекция малых отклонений
от заданной траектории

20. Роботы: первые шаги
2015: DARPA robotics Challenge:
• Управлять автомобилем
• Обходить препятствия
• Лазать по лестнице
• Открывать двери
• Пробить стену

21. Как скоро?
DARPA Grand Challendge (2004) GOOGLE Car (2014)
«В 2026 100% проданных машин
будут автономными» Morgan Stanley

22. Как скоро?
DARPA robotics Challendge (2015) GOOGLE Cop (2025 ?)
Роботизированные армии 2035 ?

23. Насколько опасен Сверхинтеллект?
▪ Распределенный
▪ 100,000 профессий
▪ Социальный
▪ Статус, репутация
▪ Развивающийся
▪ Войны, революции
Интеллект

24. Насколько опасен Сверхинтеллект?
▪ Распределенный
▪ 1,000,000 профессий (?)
▪ Социальный
▪ Блокчейн-репутация (??)
▪ Развивающийся
▪ Без права на ошибку (???)
Сверхинтеллект