Компьютер на нервах
Киборги, дроиды и другие существа с искусственным интеллектом, придуманные фантастами, в реальной жизни пока не появились, поскольку еще не создано программное обеспечение (ПО), которое моделировало бы мышление человека. Впрочем, в обозримом будущем такое ПО может быть создано – ученым уже понятно, в каком направлении вести исследования.
Искусственный интеллект может быть создан только по образу и подобию интеллекта человеческого. В основе искусственного разума лежит принцип нейросети (параллельная передача и обработка информации по многим каналам). Именно так работает человеческий мозг. Сейчас перед учеными стоит задача создать компьютер, который состоял бы из миллионов «клеток головного мозга». При этом машина останется внешне вполне привычной: она будет иметь центральный процессор, модули памяти, мультимедийные устройства. Но у такого компьютера изменится архитектура и, главное, программное обеспечение (то есть «сознание») станет работать по другому принципу.
Теория нейронных сетей впервые была описана в классической работе Уильяма Маккаллока и Уильяма Питтса в 1943 году. В ней утверждалось, что любую арифметическую или логическую функцию можно реализовать с помощью простой нейронной сети. В 1958-м американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблат создал такую сеть и построил простейший нейрокомпьютер MARK-1. Новый взлет популярности этой теории начался в середине 1980-х, после публикаций работ исследовательской группы PDP (Parallel Distributed Processing), которая объединяла несколько сотен ученых, занимавшихся изучением распределенных вычислений.
Искусственный клерк
Нейрокомпьютеры способны заменить человека там, где обычный компьютер может выполнять только роль ассистента. В первую очередь это сложные задачи по распознаванию образов, адаптивному управлению, прогнозированию, диагностике и т.д.
Такой компьютер решает задачи, которые ставят в тупик машины предыдущего поколения. Если нет алгоритма решения задачи, нейрокомпьютеру достаточно продемонстрировать необходимое количество примеров. Если задачу характеризует астрономически большой входной поток данных, которые к тому же неполны или избыточны, противоречивы или частично неверны, специально обученное умное устройство справится и с этим.
Подобные компьютеры могут быть применимы в самых разных областях. Банки, страховые компании и правительственные ведомства смогут поручить таким машинам некоторые операции, при выполнении которых сейчас без людей не обойтись. Нейрокомпьютеры, например, не будут входить в ступор при виде нестандартно заполненных клиентами бланков.
Что же касается способностей этих машин быстро обрабатывать огромные массивы данных, они найдут себе применение в банковском, страховом, телекоммуникационном бизнесе, где смогут взять на себя функции обычных серверов. Кроме того, нейрокомпьютеры станут незаменимыми в исследовательской работе – к примеру, в геологоразведке, а также при проектировании самолетов, автомобилей или другой наукоемкой продукции, создание которой сопровождается массой рутинных вычислений. Впрочем, в отличие от обычного компьютера его нейронный собрат сможет не только тупо выполнить задачу, но и дать менеджеру совет относительно того, какой путь решения проблемы, с его точки зрения, является оптимальным.
Вообще же революционная архитектура нейрокомпьютеров, требующая иной микроэлементной базы и другого ПО, может изменить баланс производителей вычислительных мощностей, благо разработкой нейрокомпьютеров занимаются в нескольких десятках стран, в том числе и в России. Научно-исследовательские группы в Арзамасе-16 и Снежинске (бывший Челябинск-70), в красноярском «Нейрокомпе» и Московском физическом институте им. П.Н. Лебедева, НТЦ «Модуль» и Нейрокомпьютерном центре ищут способы решения этой проблемы.
Человечество одновременно и жаждет появления искусственного интеллекта, и боится его. Какие именно функции можно поручить нейронному «мыслителю», а какие лучше оставить за человеком? И что делать, если рукотворный разум выйдет из-под контроля и начнет собственную игру?
Уже на службе
В области создания нейросетей (предшественниц грядущего нейрокомпьютера) пальма первенства у американцев. Например, компания AccurateAutomation еще в 1996 году разработала автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик. Экспериментальная разработка LoFLYTE – первый шаг в создании «искусственного» пилота. Предполагается, что нейросеть будет обучаться, перенимая приемы и опыт летчика. Такой «нейропилот» сможет впоследствии управлять самыми быстрыми и сложными летательными аппаратами, принимая решения в десятки раз быстрее человека.
Однако активнее всего нейросети внедряются на финансовых рынках. Citibank использует нейросетевые предсказания с 1990 года. Другие банки и финансовые институты используют нейросети для дилинга, предварительной обработки транзакций на валютных биржах, предсказания поведения фондового рынка, мониторинга нетипичного поведения участников и т.д.
По данным фирмы «Торацентр», одного из поставщиков западных решений на российский рынок в середине 1990-х, в число российских организаций, использующих нейронные сети для решения своих задач, входят Центробанк, МЧС, МНС и несколько банков.
Подписывайтесь на нас:
Еще по теме
