#интервью | Рэй Курцвейл и его искусственный интеллект в Google

Google всегда была за искусственный интеллект, поэтому ни для кого не стало сюрпризом, когда Рэй Курцвейл, один из ведущих специалистов в этой области, присоединился к компании. Случилось это в конце прошлого года. Тем не менее у многих работников поискового гиганта брови поползли наверх, когда Курцвейл, заявил, что может создать искусственный разум.

Добавьте ко всему этому то, что следующим наемным работником поисковика стал Джеффри Хинтон — «крестный отец» компьютерных нейронных сетей. Похоже, Google обзавелась самыми смелыми разработчиками искусственного интеллекта. Кто-то сочтет это захватывающим, кто-то — тревожным. Кто-то — и тем, и другим.

Во вторник Курцвейл устроил небольшой сбор в Google, приуроченный к грядущему фильму Уилла Смита «После нашей эры» (After Earth), по-видимому, связав футуристический концепт фильма с настоящим футуризмом. Обсуждение затронуло вопросы о необходимости космических путешествий и разрешение мировых энергетических проблем с помощью солнечной энергии. После того как все участники разошлись, Курцвейл дал небольшое интервью журналу Wired, которое мы вам и представляем.

Wired: Только что закончилась «гугловская» тусовка, а Уилл Смит сказал, что у него есть экземпляр вашей книги, потому что он снимается во всяких научно-фантастических фильмах. Какой вы видите научную фантастику?

Рэй Курцвейл: Фантастика представляется отличной возможностью спекулировать на том, что может случиться. Мне, как футурологу, она подбрасывает сценарии. Но создатели фантастики плохо оценивают временные рамки и другие вещи. В этом фильме, например, персонажи возвращаются на Землю спустя тысячу лет и видят, что биологическая эволюция зашла так далеко, что животные стали совсем другими. Это не реалистично. Кроме того, существует плохая традиция превозносить опасности развития науки над ее преимуществами, отсюда и драматический сюжет. Множество фильмов об искусственном интеллекте предполагают, что ИИ будет очень умным, но ему будет недоставать ключевых человеческий эмоций, следовательно, ИИ будет опасным.

В чем секрет предсказаний будущего?

30 лет назад я понял, что секретом успеха будет вопрос времени. Мне присылают разные технологические идеи, и я могут утверждать в 95 %, что команды смогут их реализовать, если у них будут ресурсы. Но 95 % из этих проектов провалятся, потому что время не то, как я могу предполагать. Например, поисковые системы — я знал, что они начнут развиваться. Пятнадцать лет назад Ларри Пейдж и Сергей Брин были в нужном месте в нужное время с нужной идеей.

Вы предсказали поисковые технологии?

Да. Я написал об этом еще в 1980-х. [Книга была издана в 1990 году]

А могли бы вы предвидеть, что будете работать в компании, которая начала с поисковых технологий?

Это как раз то, что вы предсказать не можете. Было очень трудно догадаться, что эти двое детей Стэнфорда захватят мир поиска. Но что я узнал наверняка, так это то, что если вы оцените ключевые показатели ценовой производительности и емкость информационных технологий, они выстроятся в удивительно предсказуемую гладкую экспоненциальную кривую. Стоимость производительности компьютеров росла по экспоненте с 1980 года. Она прошла сквозь огонь и воду, через войну и мир, и ничего ее не остановило. Я думаю, это продлится до 2050 года. В 2013 году мы находимся на этой кривой там, где и должны.

Над чем вы работаете в Google?

Моя миссия в Google заключается в разработке естественного языкового понимания с командой других разработчиков в Google. Поиск вышел за рамки простого поиска ключевых слов, но он по-прежнему перерывает миллиарды страниц в поисках смыслового контента. Если вы написали пост в блог и вам есть что сказать, вы не просто выписываете слова и синонимы. Мы хотим, чтобы компьютеры понимали семантику, смысловое значение. Если это случится, а я верю, что это возможно, люди смогут задавать более сложные вопросы.

Вы участвуете в программе Джеффа Дина по созданию искусственного «мозга Google»?

Что ж, Джефф Дин является одним из моих сотрудников. Он лидер среди исследователей. Мы будем использовать его системы и техники глубокого обучения. Причина, по которой я в Google, это ресурсы типа этого. Кроме того свод знаний и продвинутая система синтаксического разбора, а также другие передовые технологии — то, что мне нужно для проекта, в рамках которого будет разрабатываться понимание естественного языка. В Google это сделать куда проще из-за их технологий.

Если ваша система действительно понимает сложный естественный язык, вы назовете ее разумной?

Да, назову. У меня есть устойчивая дата — 2029 год — для этого предсказания. И сюда входит не только понятие логического интеллекта. Сюда входит эмоциональный интеллект, который может быть веселым, шутливым, милым, любящим, понимающим. Это самое сложное, что мы можем сделать. Это то, что разделяет компьютеры и людей сейчас. Но я верю, что к 2029 году эта пропасть исчезнет.

Упростится ли все с помощью лучших вычислений и программного обеспечения или есть некоторые нерешенные вопросы, препятствия?

Существуют требования, как аппаратные, так и программные. Я полагаю, что мы достаточно близки к необходимому уровню программного обеспечения. Отчасти нам помогает глубокое понимание того, как работает человеческий мозг, и оно постоянно растет. Сейчас мы можем заглянуть внутрь живого мозга и увидеть, как формируются мысли в режиме реального времени. Мы можем увидеть, как мозг думает, и как мысли формируют разум. Многие из этих исследований показывают, как работает механизм коры головного мозга, то есть где и происходит мышление. Биология вдохновляет нас на разработку компьютеров. Мы уже эмулируем мышление на компьютерах. Техники глубокого обучения, которые я упоминал, используют многослойные нейронные сети, которые созданы на основе реальных. Используя эти заимствованные из биологии модели, плюс все то, что делают разработчики на протяжении десятилетий в области искусственного интеллекта, плюс постоянно улучшающееся аппаратное обеспечение — мы доберемся до уровня человека за двадцать лет.

Мы действительно понимаем, почему тот или иной мозг приводит к совершенно разным выражениям человеческой натуры? Возьмите комплексное мышление Эйнштейна, продуктивность Стива Джобса или работу на результат Ларри Пейджа. Что делает этих людей такими особенными? У вас есть мысли на этот счет?

На самом деле, я задался этим вопросом, особенно насчет Эйнштейна, в своей последней книге «Как создать разум».

Расскажите-ка.

Есть несколько вещей. Во-первых, наш мозг создан нашими мыслями. У нас есть ограниченная объемом кора мозга, вмещающая примерно 300 миллионов распознавателей шаблонов, выстроенных в иерархию. Мы создаем эту иерархию своим мышлением. Это не означает, что гениальность Эйнштейна обязана тому, что у него было 350 миллионов или 400 миллионов их. У всех примерно равные возможности. Но он организовал свой мозг так, чтобы тот глубоко задумался на определенную тему. Он увлекался скрипкой, но не стал Яшей Хейфецом. И Яша Хейфец интересовался физикой, но не был Эйнштейном. У нас есть потенциал работать за весь мир, но в определенном сегменте. И это накладывает на мозг определенные ограничения, а вот Эйнштейн был глубоко сосредоточен в одном.

Но ведь многие физики уходят с головой в свое дело, и только один стал Эйнштейном.

Я не закончил. Вторым аспектом является смелость следовать собственным мысленным экспериментом и не упасть с лошади из-за того, что выводы сильно отличаются от ваших прежних предположений или расходятся с убеждениями общества. Люди настолько неспособны отстоять самостоятельное мышление рядом со сверстниками, что тотчас отказываются от своих убеждений, как только приходят к абсурдным выводам. Нужен определенный стержень, чтобы отстаивать свою точку зрения. Очевидно, у Стива Джобса он был. У него было видение и он ему следовал. Назовем это смелостью убеждений.

Какова биологическая основа подобной смелости? Если бы у вас была бесконечная возможность анализировать мозг, смогли бы вы сказать: «О, вот где ты, смелость!».

Это кора головного мозга, и люди, которые с упорством заполняют ее убеждениями сверстников, наверняка не станут следующим Эйнштейном или Стивом Джобсом.

Можно ли это контролировать?

Хороший вопрос. Я думал об этом. Еще я думал о том, почему некоторые люди с готовностью принимают экспоненциальный рост информационных технологий и их последствия, а другие обладают иммунитетом. Я пришел к выводу, что связи в нашей голове связаны с линейными ожиданиями, потому что 1000 лет назад в условиях дикой природы это помогало выслеживать мясо на обед. Некоторые люди легко идут на поводу у будущего, когда вы предъявляете им доказательства, а другие — нет. Я ищу ответ на вопрос: чем это вызвано? Это не связано с достижениями, интеллектом, уровнем образования или социальным статусом. Кора головного мозга некоторых людей устроена таким образом, что они могут принять последствия, которые их ждут, не особо заботясь о мнении окружающих. Можно ли этому научиться? Думаю, да, но доказать не могу.

Раз уж мы заговорили о Стиве Джобсе, позвольте мне привести одну из его знаменитых цитат с выступления в Стэнфорде. Он сказал: «Смерть, наверное, самое лучшее изобретение жизни. Она — причина перемен». Вы лихо пытаетесь продлить свою жизнь до бесконечности, поэтому наверняка не согласитесь с этим, да?

Да, это то, что я называю «заявлением смертников», тысячелетиями принимающих смерть как хорошую вещь. Однажды в этом был смысл, поскольку до недавнего момента вы не могли подобрать существенного аргумента, для чего бы вам понадобилось бессмертие. Поэтому религия, которая доминировала, когда науки, по сути, не было, заявила следующее: «Ой, трагичный исход? Ну что вы, это же хорошо». Мы нашли в этом смысл, поскольку приняли это. Но в моем понимании смерть — это трагедия. Наша первая реакция на чью-либо смерть сопровождается сожалением о загубленных знаниях, навыках, талантах и отношениях. Глупо думать, что есть определенное количество мест, и если старые люди не умрут, молодые не смогут занять их место, поскольку мы постоянно наращиваем знания. Ларри Пейдж и Сергей Брин никого не заменили — они создали абсолютно новое поле. Знания растут по экспоненте. Удваиваются каждый год.

И вы полагаете, что серьезно увеличенный срок жизни возможен?

Думаю, мы в пятнадцати годах от пункта назначения — долгожительство.

Технологическая сингулярность близко.

Источник

Related Articles

Back to top button
Close
analisis mendalam rtp mahjong ways mengapa pola tumble tertentu sering memicu bonus beruntun momentum reel stabil indikator tersembunyi sebelum freespin besar di mahjong wins peta rotasi simbol bagaimana jalur scatter membentuk fase pre ledakan di game modern laporan harian pola spin turbo malam hari yang konsisten mengangkat frekuensi multiplier riset visual efek clean frame dan dense spin terhadap keputusan spin lanjutan pemain mahjong algoritma cerdas spin harian formula baru mengelola budget kecil agar cuan tetap berkelanjutan gold wild dan multiplier kombinasi mekanik yang mengubah probabilitas return realistis pemain jalur logis dari spin biasa ke pre burst studi kasus slide track pada seri mahjong terbaru output tinggi tanpa panik spin strategi mengatur ritme tumble untuk mengurangi dead spin beruntun korelasi jam 20 00 23 00 dengan pola scatter laporan observasi live dari meja mahjong ways era baru pola spin mengapa pemain berpengalaman beralih ke pendekatan probabilitas mikro simulasi ribuan spin data menarik tentang kapan reel konsisten berujung pada freespin premium ritme visual yang menipu bagaimana efek animasi membuat pemain gagal membaca sinyal pre fs dari repair rush ke clean frame perbedaan pola recovery setelah tumble buruk di mahjong ways 2 symbol route mapping teknik memetakan jalur simbol untuk mendeteksi potensi ledakan mendadak performa scatter ganda studi perbandingan antara pola jam pagi dan malam di game high volatility blueprint spin harian kerangka strategis mengatur turbo manual dan auto spin dalam satu sesi frekuensi mini tumble sebagai early warning kapan sebaiknya berhenti dan kapan menunggu fs mahjong 3 0 pergeseran meta dari kejar maxwin ke cuan konsisten berbasis pola data riset lapangan pemain casual seberapa jauh mereka mengikuti sinyal visual dibandingkan data rtp studi komparasi pola tumble mahjong ways menunjukkan anomali positif di server sore analisa fluktuasi scatter mengapa putaran turbo sering memicu fase pre burst riset algoritma korelasi antara simbol naga dan multiplier x10 yang sering terabaikan evaluasi siklus spin menemukan titik jenuh mesin sebelum reset menjadi gacor observasi lapangan pola pecahan emas mahjong ways membentuk tren kenaikan saldo signifikan hipotesis teruji teknik jeda spin ternyata mampu memancing trigger free game lebih cepat laporan teknis stabilitas server jam 21 00 berdampak langsung pada frekuensi wild menumpuk bedah mekanisme bagaimana sistem runtuhan mahjong wins 2 menciptakan momentum kemenangan beruntun arus lalu lintas padat di kota mengingatkan pada ritme cepat spin turbo mahjong ways fenomena langit cerah pasca badai simbolisasi visual saat scatter turun bertubi tubi gelombang laut pasang sore hari memiliki kemiripan pola dengan grafik rtp mahjong ways suara hujan deras di atap seng analogi bunyi koin big win yang dinanti pemain keteraturan barisan semut berjalan filosofi konsistensi bet kecil sebelum ledakan jackpot formula probabilitas mengatur modal minim untuk memancing algoritma pecah di menit awal mekanisme roda gigi jam kuno representasi akurat perputaran reel slot yang presisi rahasia navigasi menu fitur tersembunyi yang kerap digunakan pemain pro untuk reset pola strategi adaptasi cara membaca perubahan pola mahjong ways setelah maintenance rutin kalkulasi resiko menentukan kapan harus berhenti spin saat indikator rungkad mulai muncul optimalisasi akun baru mengapa id fresh sering mendapat prioritas scatter di 100 spin pertama transisi pola mengenali tanda perubahan dari fase sedot menuju fase muntah koin konsistensi reel 3 4 indikator paling stabil sebelum munculnya scatter beruntun riset mikro pattern mengapa mini wild sering menjadi pemicu awal freespin premium analisis slide momentum transisi halus dari tumble biasa ke pre burst di mahjong ways pola jam subuh 03 00 05 00 data menarik mengenai peningkatan frekuensi multiplier ritme spin lambat apakah efeknya benar benar meningkatkan probabilitas bonus fenomena quiet board ketika layar terlihat tenang namun menyimpan potensi tumble besar studi cluster scatter bagaimana 2 scatter bertahan lama sebelum akhirnya meledak jadi 3 korelasi wild bertingkat apakah pola aktivasi bertahap menjadi sinyal pre freespin observasi hari ini slide track berpola zig zag muncul lebih sering di jam malam simulasi 5000 spin pola turbo short burst yang konsisten mendekati fs premium mengurai dead calm fase tenang 10 20 spin yang justru mendahului ledakan bonus mapping rotasi simbol ketika reel atas jadi penentu arah tumble besar pola recovery setelah dead spin mengapa 2 wild awal sering menjadi titik kembali analisis visual efek animasi slow tumble sebagai tanda reel memasuki zona stabil scatter delay pattern ketika scatter muncul terlambat justru meningkatkan peluang fs pre burst marker tanda tanda halus dari pola reel 1 2 sebelum meledak tajam eksperimen spin manual vs auto mana yang lebih konsisten memicu mini tumble berulang laporan estetik clean frame versi putih muncul lebih sering saat rtp stabil jalur simbol menurun apakah ini menjadi fase awal aktivasi multiplier bertingkat rangkaian wild tipis ketika 1 2 wild acak justru menjadi fondasi bonus beruntun