Від шахів до онкології: Що штучний інтелект вміє вже зараз

Експерти сходяться на думці, що штучний інтелект стане одним з головних трендів майбутнього. Адже вже зараз його досягнення вражають

Ще не так давно штучні нейронні мережі, які працюють з гігантськими масивими даних, а інколи виявляються розумнішими за людей, здавалися чимось фантастичним.

Але останні роки штучний інтелект не сходить зі шпальт ЗМІ, країни проголошують його розвиток одним з головних векторів, а, наприклад, в ОАЕ вже створили відповідне міністерство.

І це не лише технологія майбутнього, а й наша, сьогоденна реалія. Адже наразі штучний інтелект вже уміє:

1. Самостійно вчитися

Ідеї машинного навчання вже понад півстоліття: ще у 1950-х програмісти замислилися над тим, що програми можуть вчитися самостійно, порівнюючи приклади та алгоритми з доступної бази та виводячи закономірності.

У 1952-му з'явилася перша програма, яка може сама грати у шашки, а дещо пізніше інша програма навчилася комп'ютерній верстці. У 1966-му користувачі познайомилися з прабабцею Siri - віртуальним співрозмовником Eliza. Програма імітувала розмову з психологом.

Наразі ж машинне навчання активно допомагає більшості гаджетів ставати "ще розумнішими" і при цьому назване одним з головних концептів 2018-го.

2. Круто грати в ігри

Щороку успіхи штучного інтелекту, зокрема, у шахах все крутіші.

Тріумф машин почався з 1997-му, коли в поєдинку Гаррі Каспарова та комп'ютера Deep Blue перемогла програма. Гройсмейстер навіть звинувачував IBM у шулерстві, але довести свою правду не зміг.

З часом стало очевидно, що машини здатні обігрувати найбільш талановитих шахістів, адже "пам'ятають" усі можливі компбінації за всю історію спорту - за секунду комп'ютер перебирав 2,5 млн можливих комбінацій.

Наразі ж можливості ще більше. Зокрема, минулого грудня програма AlphaZero навчилася грати в шахи всього за чотири години і ще й так. що примудрилася обіграти найуспішнішу систему Stockfish. Зі 100 ігор AlphaZero виграла у 25-ти, а решта закінчилася нічиєю, інформує Science Alert.

3. Підтримувати розмову

Якщо Siri, Alexa та інші асистенти створені переважно для допомоги у веденні справ, задача японського робота Kirobo - підтримувати бесіду і емоційно реагувати на репліки співрозмовника. Робот розрізняє звуки людської мови, визначає настрій користувача і навіть може обійняти в разі необхідності. А не так давно з'явилася і кишенькова версія - Kirobo Mini.

І якщо Kirobo - це імітація людського спілкування, робот Para створений, аби замінити домашнього улюбленця. Зовні робот схожий на дитинча тюленя, відгукується на дане йому ім'я, розрізняє ласкавіть і злість. Para вже використовується на сеансах психотерапії.

4. Ставити діагнози

Найвідомішого медичного робота звати Da Vinci - втім, він здебільшого виконавець, а не мислитель. Da Vinci працюють у сотнях клінік в різних країнах під пильним керівництвом хірурга.

Роблять широкий спектр операцій - від хребта до простати.

А от його колега Watson - великий розумник. Робот-онколог бере на себе завдання з постановки діагнозу. Лікар "завантажує" у машину історію хвороби, а та її аналізує, спираючись на накопичені дані. Зрештою видає вірогідний діагноз.

5. Робити соціологічні дослідження

Вчені Стенфордського університету, скориставшись картами Google, "доручили" штучному інтелекту зробити детальний соціологічний зріз населення окремих вулиць та районів. Для цього машинний розум проаналізував 50 млн зображень, особливо зосередившись на автомобілях, пише The New York Times.

Сам по собі аналіз картинок - вже надсклална задача. Адже якщо у текстах машина має справу з близько трьома десятками літер та їхніми комбінаціями, у візуальному світі все менш структуровано.

Аби навчити машину розпізнавати авто, науковці спершу створили базу даних: сотні людей виділяли авто на фото, вказуючи його марку або ж позначали невеликі відмінності на кшталт різниці у задніх вогнях Honda Accords 2007 і 2008 років.

Пізніше на основі цього програма створила власні алгоритми, які допомогли розпізнати, якими саме авто користуються люди з обраних вулиць. Подальший аналіз статистичних даних дозволив дійти до цікавих висновків.

Наприклад, система могла передбачити рівень доходу, освіченості і навіть політичний вибір людей. Штучний інтелект визначив найменш (Бьорлінгтон) і найбільш забруднене (Каспер) міста. А також дізнався, що найбільша різниця між багатими і бідними - у Чікаго, найбільше заможних людей мешкає у Нью-Йорку.

6. Визначати брехню

Науковці університету Меріленда і коледжу Дартмута стверджують, що змогли навчити штучний інтелект відрізняти правду від неправди, повідомляє Daily Mail.

В основі роботи - візуальний аналіз міміки об'єктів. Зокрема, система опирається на попередні припущення про те, що брешучи, людина хмуриться, вивертає губу, піднімає брови та повертає голову. Матеріалом для аналізу стали відеозаписи судових засідань. У 92% випадків програма зробила правильний висновок, тоді як люди - лише у 81%. І хоча після цього загомоніли, що роботи витіснять ще й суддів, скидати мантії останні не поспішають.

Більше новин про події у світі читайте на Depo.Головна