последней игре, с которой биологический мозг справлялся лучше алгоритмизированного пересчета: го. В 2023-м с наличием доступа к ChatGPT, который уже взломал операционную систему человеческой цивилизации естественный язык.
Скорее всего, интерес общественности вспыхивал и угасал с появлением культурных феноменов, таких как фильмы «Матрица», «Терминатор», сериал «Мир Дикого Запада» и прочие развлекательные продукты, создатели и герои которых размышляли об искусственном интеллекте, безопасности и перспективности технологии. Но мы всё же предполагаем, что интерес разгорелся с новой силой именно в 2009 году и с этого момента не утихает. Именно в этом году работы над тренировкой искусственных нейронных сетей методом глубокого обучения вышли на новый уровень. Машины, помимо прочего, научили воспринимать информацию из мира людей.
Возьмем, например, машинное зрение (МЗ) интерпретацию визуальных данных способом, аналогичным человеческому. Это сбор, анализ и понимание изображений и видео и данных высокой размерности (когда свойства объекта или аналогичны, или превышают наблюдаемые визуально параметры). МЗ широко используется в анализе медицинских данных, например рентгеновских снимков, считывании позы человека, моделировании трехмерных сцен, видеонаблюдении, распознавании лиц.
Технология машинного слуха (МС) уже давно интегрирована в отечественный голосовой помощник «Алиса», чтобы помочь ей распознать голос, интонацию, тональность. И человек, и машина воспринимают звук одинаково, и именно поэтому МС имеет широкий спектр применения: от записи музыки до синтезирования и распознавания речи. Возможности технологии МС используются в современных смартфонах, автомобилях, голосовых помощниках. Более того, умная машина может настроиться на поиск определенного звука, блокируя остальные, что открывает удивительные возможности в медицине, например повышает эффективность выявления шумов в сердце.
Существует также и технология машинного касания (МК). Если в случае со зрением и слухом у нас уже есть достаточно серьезные технологические результаты, то с касанием работа началась относительно недавно; однако сегодня это уже реальность. Машина может воспринимать тактильную информацию, распознать поверхность, ловко корректируя свои действия. Машинное касание в отдаленном будущем позволит взаимодействовать с окружающей средой на более глубоком уровне. Вы уже, наверное, вспомнили робота Санни из фильма «Я, робот», снятого по мотивам романов Айзека Азимова?
Новости стали оптимистичнее или мрачнее?
Анализируя статьи The New York Times за период 19862016 годов, Фост и Хорвиц выявили следующие закономерности:
интеллектуальная машина это хорошо, приятно иметь подобного помощника;
человек боится утратить контроль это плохо;
после 2009 года наблюдается резкий всплеск интереса к ИИ, при этом пессимистичных и оптимистичных публикаций журналистов примерно поровну.
Интерес к ИИ вспыхивал с новой силой в 1990-х, начале 2000-х, 2009-м и сейчас, в 2023 году. В каждом таком периоде в фокусе внимания оказывались конкретные темы.
1990-е
Майниниг данных, виртуальная реальность, попытка разработать самоуправляемую машину, создание искусственной формы жизни, Deep Blue побеждает Каспарова (является инагентом), Sony выпускает на рынок AIBO первого питомца-робота.
2000-е
Незначительные достижения, связанные с созданием роботов, например ASIMO от Honda. Не совсем удачные попытки разработки искусственных нейронных сетей. Все это длилось ровно до 2009 года, когда была создана первая нейронная сеть, способная уверенно распознавать рукописный текст, а Google разработала машину, которая перемещается без участия человека.
20092023
А дальше, после того как появилась ИНС, показывающая стабильный результат, а именно автомобиль Google, развитие технологии ИИ только ускорялось. Можно предположить, что этому способствовала еще и конференция в Мельбурне, на которой собрались исследователи ИИ. Год 2009-й можно охарактеризовать как год, когда интернет начал проникать во все сферы деятельности человека, что привело к ускорению обмена информацией. Дополнительным толчком для развития технологии стало финансирование различными коммерческими и некоммерческими организациями, собравшими более 15 млрд долларов инвестиций. Однако именно открытия 1990-х и 2000-х вывели ИИ на передовую общественного интереса, что запустило волну положительной
обратной связи, когда каждое новое открытие приносит новые инвестиции и развитие технологий.
Ученые сгруппировали и проанализировали статьи, и если в публикации присутствовал хотя бы один абзац с оптимистичным взглядом на будущее технологии, то она попадала в категорию оптимистичных; если был хотя бы один пессимистичный абзац, то в противоположную. Правда, пока непонятно, куда попадали статьи, где присутствовал двусторонний взгляд; скорее всего, проводился пересчет или оценка вывода. Однако, как нам кажется, каждая отдельная статья все же представляет однобокий взгляд. Для примера приведем некоторые выдержки из публикаций с отечественного новостного портала .