Тьюринг, помоги! похож ли наш мозг на компьютер?

Мастера маникюра

Средняя зарплата в РФ: 30-100 тыс. руб.

Образование: курсы, колледж.

Специфика: маникюр, педикюр, работа с людьми.

Особенности: больше подходит для женщин, чем для мужчин.

Мастеров маникюра роботы не заменят по той же причине, что и парикмахеров. Удаление кутикулы, коррекция формы, восстановление ногтевой пластины, нанесение лака и иные работы – это индивидуальный процесс, требующий личного присутствия реального мастера. Важны хорошо развитая мелкая моторика, чувствительность рук, эстетический вкус и коммуникативные навыки. Деятельность мастеров маникюра уже автоматизирована, ведь в каждом салоне есть разнообразные аппараты, ванночки, УФ-лампы, вытяжки, вентиляторы, однако они лишь упрощают работу, но не вытесняют представителей профессии с кадрового рынка.

Парикмахеры

Средняя зарплата в РФ: 25-80 тыс. руб.

Образование: курсы, колледж.

Специфика: волосы и прически, колористика, парикмахерский инструмент и оборудование, работа связана с людьми.

Особенности: подходит для женщин и мужчин любого возраста.

Парикмахеры работают руками, они обладают хорошим вкусом и чувством стиля, создают индивидуальные стрижки, укладки, выполняют покраску. Умные машины не смогут конкурировать с парикмахерами, ведь каждый человек хочет получить уникальную прическу, которая скроет недостатки и подчеркнет достоинства. Роботы сумеют нанести краску или сделать ровный срез волос ножницами, но индивидуального подхода от них не стоит ожидать. Поэтому в ближайшие 20-30 лет именно парикмахеры могут не боятся того, что им на смену придут машины.

AI

Колоссальное отличие искусственного интеллекта (AI, artificial intelligence) заключается в том, что он изначально запрограммирован на определенные действия. В него заложен алгоритм, благодаря которому он выполняет те или иные функции. Например, нейросети — разновидность ИИ — могут создавать шедевры искусства: картины, музыку, литературные произведения. Но в них изначально заложена база знаний, на которые они опираются. Они с молниеносной скоростью обрабатывают огромные объемы информации для этого. Делает ли это искусственный интеллект умнее человека? Давайте посмотрим на неоспоримые преимущества AI:

У него абсолютная память. Человек может что-то забыть, машина же — нет, она извлекает всю имеющуюся у нее информацию при необходимости.
Он не может допустить ошибку по невнимательности или из-за усталости. Если алгоритмом заложено выполнять вычислительные операции, то ИИ будет это делать сколько потребуется.
На него не влияют эмоции. В отличие от человека, машина не поддается манипуляциям и уловкам, она строго следует инструкциям вне зависимости от обстоятельств. Здесь может скрываться и опасность, поскольку эти действия могут быть, например, неэтичными — все зависит от того, как ее запрограммировать.
Он дает все возможные прогнозы. Компьютер в состоянии просчитать абсолютно все варианты развития событий.

Искусственный разум

Everett Collection

Хэйли Джоэл Осмент прославился своей ролью в «Шестом чувстве», но он также отличился в «Искусственном разуме» 2001 года – душераздирающей истории о ребенке-роботе Дэвиде, запрограммированном на любовь. Он обретает счастье, когда его усыновляет семья Свинтон, чей сын находится в анабиозе после того, как заразился редкой болезнью.

Вскоре тот выздоравливает и начинает ревновать к Дэвиду, в итоге вся семья отворачивается от малыша-андроида. Убитый горем, он отправляется в путешествие, мечтая стать настоящим мальчиком, подобно Пиноккио. И да, все заканчивается трагично.

Что такое нейросети?

Нейросети — математические модели и их программное воплощение, основанные на строении человеческой нервной системы. Самую простую нейронную сеть, перцептрон (модель восприятия информации мозгом), вы сможете легко самостоятельно написать и запустить на своем компьютере, не используя сторонние мощности и дополнительные устройства.

Чтобы лучше понять, что это такое, попробуем сначала разобраться, как работают биологические нейронные сети — те, что находятся внутри нашего организма. Именно они стали прообразом для машинных нейронных сетей.

Биологические нейронные сети. Нервная система живого существа состоит из нейронов — клеток, которые накапливают и передают информацию в виде электрических и химических импульсов. У нейронов есть аксон — основная часть клетки, и дендрит —- длинный отросток на ее конце, который может достигать сантиметра в длину. Дендриты передают информацию с одной клетки на другую и работают как «провода» для нервных импульсов. С помощью специальных шипов они цепляются за другие нейроны, и так сигналы передаются по всей нервной системе.

В качестве примера можно привести любое осознанное действие. Например, человек решает поднять руку: импульс сначала появляется в его мозгу, потом через сеть нейронов информация передается от одной клетки к другой. По пути она преобразуется и в конечном итоге достигает клеток в руке. Рука поднимается. Так работает большинство процессов в организме — тех, которые управляются мозгом.

Но главная особенность нейронных сетей — способность обучаться. И именно она легла в основу машинных нейросетей.

Первые машинные нейросети. В сороковых годах прошлого века люди впервые попытались описать сеть нейронов математически. Затем, в пятидесятых, — воссоздать ее модель с помощью кода. Получилась та самая структура, которую назвали перцептрон. На графиках и иллюстрациях ее обычно рисуют как набор кругов и прямых, их соединяющих — это и есть нейроны, образующие сетку.

Перцептрон был проще современных нейросетей. Он имел всего один слой и три типа элементов: первый тип принимал информацию, второй обрабатывал и создавал ассоциативные связи, третий выдавал результат.

Но даже элементарная структура уже могла обучаться и более-менее точно решать простые задачи. Например, перцептрон мог ответить, есть ли на картинке предмет, который его научили распознавать. Он был способен отвечать только на вопросы, где есть два варианта ответов: «да» и «нет».

После этого развитие нейросетей замедлилось. Существующих на тот момент технологий было недостаточно, чтобы создать мощную систему. Наработки шли неторопливо, но чем больше развивалась компьютерная отрасль, тем больше интереса вызывал концепт.

Современные нейронные сети. Когда компьютеры развились до современных мощностей, концепция нейронной сети снова стала привлекательной. К тому моменту ученые успели описать много алгоритмов, которые помогали распространять информацию по нейронам, и предложили несколько структур. Это были как однослойные, так и многослойные сети, однонаправленные и рекуррентные — подробнее мы расскажем о классификации далее.

Чем более продвинутыми становились компьютеры, тем больше сложных и интересных задач могли реализовать нейронные сети. Мощность системы играет важную роль, т.к. каждый нейрон постоянно выполняет ресурсоемкие вычисления. Чтобы решить сложную задачу, обычно нужно много нейронов, их масштабная структура и множество математических функций. Понятно, что для этого понадобится очень сильный компьютер.

Многие современные нейросети пользуются облачными мощностями. Некоторые даже написаны для специальных компьютеров, оптимизированных под нейронную архитектуру. Они называются нейрокомпьютерами.

Используйте визуальные материалы

Визуальные образы запоминаются лучше, чем текст или речь. Как показывают исследования, спустя 72 часа человек вспоминает около 10% услышанного. Если ту же информацию подавать в виде изображений, то показатель повышается до 65%. Согласно книге Джона Медины, текст мы запоминаем лучше, чем речь, потому что мозг воспринимает его как множество крошечных картинок.

Визуальные образы сохраняются в памяти надёжнее всего. Ещё лучше, если изображение двигается. Ведь опасные для наших предков объекты постоянно перемещались, и мозг развил сложную систему нейронных связей для их распознавания. Именно поэтому Медина советует учителям чаще использовать анимацию.

Как работает мозг человека

Мозг — наиболее сложный орган у всех живых существ. Каждое мгновенье ему нужно обработать огромное количество информации, передать сигналы другим системам организма. Ученым до настоящего времени не удалось полностью изучить его структуру и функциональные особенности. У человека орган отвечает за такие процессы, как: мышление, сознание, речевые функции, координация, эмоции, рефлекторные функции.

Все тело человека пронизано сетью нервов, являющихся продолжением ЦНС. Через нейроны информация от мозга расходится по всему организму и поступает обратно для обработки. Все нервные клетки создают с ним единую информационную сеть.

Искусственный мозг

Отдельная тема – биологические компьютеры. Это направление все больше ученых считает наиболее перспективным. Биотехнологии уже позволяют создавать экспериментальные системы, на которых тестируются механизмы взаимодействия нейронов или их аналогов с электронной компонентной базой. Первые результаты впечатляют.

Например, специалист в области нейробиологии Ош Агаби создал небольшой, но работающий биокомпьютер. В рамках проекта Koniku он разработал «живой» прототип 64-нейронной кремниевой микросхемы. Его «научили» распознавать запахи, наподобие пчел. Теперь дроны на его основе можно применять для поиска взрывчатых веществ, утечек вдоль трубопроводов, обследования сельхозугодий и прочее.

Агаби создал для нейронов подходящую биологическую среду, обеспечил их питанием и заработал механизм взаимодействия с электронной элементной базой. В планах:

создание чипа на 500 нейронов для автопилота автомобилей;
на 10 000 нейронов – для обработки изображений наподобие человеческого глаза;
робота, управляемого чипом на 100 000 нейронов;
самообучающегося компьютера на 1 миллион нейронов.

Роботы, Amazon Kiva

Фото: Amazon

Робототехника развивается уже не один десяток лет, в результате чего автоматизируются многие процессы на фабриках и других промышленных предприятиях. Пока еще рано мечтать о собственном роботе (хотя некоторые стартапы работают в этом направлении), но тем не менее сейчас умные механизмы можно встретить не только на заводах.

Например, на складах Amazon работают роботы Kiva. В 2012 году Amazon приобрела компанию по производству этих роботов за $775 миллионов. Маленькие роботы Kiva, чей рост составляет всего 40 сантиметров, а вес — 136 килограммов? способны поднимать грузы весом более 317 килограммов. Они значительно увеличили эффективность работы складов Amazon.

Роботы Kiva — отличный пример того, как революционная технология приняла весьма неожиданную форму. Роботы, чья форма далека от человеческой, выполняют работу, которой обычно занимаются люди (то есть для которой нужны руки). Такие роботы ездят по узким коридорам склада со скоростью, превышающей человеческую, и помогают Amazon сократить расходы и время доставки.

Мозг может давать сбои в новой среде

Бывало у тебя такое, что, заходя в комнату за чем-то, мысль тут же ускользала, и ты не понимал, почему оказался здесь. Всё дело в том, что у мозга есть установка — сосредотачиваться на более насущных проблемах. Попадая в новую среду, пускай это будет даже твоя комната, где знаешь каждый элемент интерьера, он начинает активнее работать, так как для него произошла смена обстановки. Мозг сосредотачивается, пытаясь отыскать опасности, и поэтому твоё желание найти ключи отводится на второй план. Проще говоря, нарушается кратковременная память в угоду опыту и знаниям, то есть, долговременной памяти.

Финч

Everett Collection

Это один из самых свежих фильмов. Кто-то находит его нудным, но мощная комбинация Тома Хэнкса, собаки и неуклюжего робота слишком хороша, чтобы отказаться от просмотра.

Действие происходит через 10 лет после солнечной вспышки, оставившей Землю практически непригодной для жизни. Инженер-робототехник Финч (Том Хэнкс) в тяжелых условиях пытается создать робота, который после его смерти сможет заботиться о его верном друге и спутнике – собаке по кличке Гудиир. В итоге получился Джефф – несовершенный, но милый робот, который стремится учиться и пытается завоевать доверие Гудиира, как того хочет умирающий Финч.

Это незабываемый фильм. Сказать, что он просто хороший, было бы преуменьшением.

Двухсотлетний человек

Everett Collection

Критики не были довольны «Двухсотлетним человеком», когда тот вышел на экраны в 1999 году, но игра Робина Уильямса в роли Эндрю, робота, которому предстоит раскрыть человеческие качества, была слишком хороша, чтобы ее игнорировать.

Вначале Эндрю попадает в дом семьи Мартин, чтобы служить прислугой, но вскоре проявляет признаки творчества и независимого мышления. Он исследует и развивает эти качества на протяжении десятилетий, пока не становится ясно, что он такой же человек, как и его создатели. Тогда он обращается к Всемирному конгрессу с просьбой признать его личностью, способной любить и чувствовать так же, как остальные.

«Фантомы мозга» Вилейанура Рамачандрана и Сандры Блейксли

В своей книге всемирно известный невролог, психолог и доктор медицины рассказывает о том, кто мы такие, как нам удается узнавать лица, почему мы плачем, почему смеемся, почему видим сны, и о том, что заставляет нас быть ближе к искусству и музыке. Как и другие авторы из похожей области, он пытается ответить на «вечный» вопрос: «Что такое сознание?».

Повествование построено на реальных историях пациентов Рамачандрана, страдающих неврологическими нарушениями необычного характера.

В каждой части научного произведения эксперт рассказывает об образе тела и своих открытиях, об обманчивой природе личности. С каждой строчкой он продолжает удивлять читателя, освещая все больше и больше скрытых аспектов человеческой природы и разума через призму интересных историй.

Литий-ионная батарея

Фото: Recode

В основе современной технологической революции лежат литий-ионные батареи. Существует множество цифровых устройств всевозможного вида и размера, но всем им нужна энергия — ноутбукам, мобильным телефонам, цифровым камерам, планшетам, умным часам и даже автомобилям Tesla. Литий-ионные батареи произвели революцию, потому что они способствовали распространению заряжаемых устройств. Благодаря дальнейшему развитию этой технологии появились батареи большего запаса, а стоимость их снизилась, что привело к инновациям в сфере электрокаров и добычи солнечной энергии.

Как формируются нейронные связи

Мы рождаемся со множеством нейронов, но с небольшим количеством контактов между ними. Нейронные связи образуются по мере взаимодействия с окружающим миром, делая нас такими, какие мы есть.

Порой возникает желание или необходимость модифицировать уже сформировавшиеся связи. Кажется, что раз когда-то в детстве они образовались без особых усилий, то и сейчас это будет проще простого. Но если взрослый человек не будет постоянно работать над их созданием, то воспринимать и запоминать новые данные будет сложнее. Новые нервные цепочки не такие прочные, как старые, и разрушаются они быстрее.

Устройство мозга

Данный орган состоит из огромного количества связей, создающих устойчивое взаимодействие клеток и отростков. Ученые предполагают, что, если эту связь представить в виде прямой линии, ее длина восьмикратно превысит дистанцию к Луне.

Массовая доля этого органа в общей массе тела составляет не более 2%, а его вес варьируется в пределах 1019-1960 грамм. С момента рождения и до последнего вздоха человека он ведет непрерывную деятельность. Поэтому ему необходимо поглощать 21% всего кислорода, постоянно поступающего в организм человека. Ученые составили примерную картину усваивания мозгом информации: его память может вмещать в себе от 3 до 100 терабайт, в то время как память современного компьютера в данный момент совершенствуется до объема 20 терабайт.

Насколько же развит мозг у человека?

“
«Тесным является мир, а человеческим мозг – необъятен».

Точных данных о том, насколько активно человек использует свой мозг нету до сих пор. Остается только предполагать и строить теории. Для того, чтобы было понятно, насколько индивидуальна активность мозга каждого человека в определенной ситуации следует привести пример. Если ученику второго класса и школьнику старшей школы предложить сложить двузначное и однозначное число, то, естественно, старшеклассник справится быстрее. Однако потенциал мозга более активно будет задействовать именно ученик младшей школы, так как ему для решения задачи требуется больше усилий. Исходя из данного примера, можно сделать вывод, что развитие мозга у человека заключается не в увеличении количества клеток или их размеров, а в увеличении количества связей между ними.

Еще одним примером является поведение и восприятие человека в экстренной ситуации, когда мозг человека активируется гораздо сильнее, чем в повседневной жизни. Очевидцы, пережившие катастрофы утверждают, что мир вокруг них будто замирал или замедлялся настолько, что они успевали спастись. Если бы мозг был настолько активен каждый день, то ему требовалось бы в несколько раз больше энергии, а соответственно и питательных веществ.

Для нормальной работы мозгу ежедневно требуется около 100 – 120 грамм глюкозы. Для людей, чья профессия связана с умственным трудом, может требоваться большее количество.

Единственное, что можно сказать точно о работе нашего головного мозга – еще ни один человек не достиг предела его развития. Изначально, при рождении (при отсутствии отклонений) все имеют примерно одинаково развитый мозг. В процессе жизнедеятельности его дальнейшее развитие будет зависеть от индивидуальных особенностей:

Социальной сферы, в которой находится человек;
Возможностей, которые ему предоставлены;
Стимула для развития и прочее.

Ошибки нейросетей: какими они бывают

Существует три основных проблемы работы с сетями — это явления забывчивости и переобучения, а также непредсказуемость. В биологических нейронных сетях они тоже есть, но мы их корректируем. В искусственных нейросетях аналогично применяются методы корректировки, но это сложнее и не всегда может быть эффективно.

Забывчивость. Представьте, что вы попали сразу в несколько незнакомых ситуаций, опыта для которых ранее не было. Скорее всего, вам будет тяжело эффективно работать. Даже простые, но отличающиеся действия будут вызывать стресс, вы будете допускать больше ошибок.

В теории нейронных сетей это называется забывчивостью: программы плохо реагируют на большое разнообразие ситуаций. Если обстоятельства все время меняются, нейросеть будет пытаться подстроиться под каждое из них, и в результате точность решений упадет. Но если человек еще может сориентироваться в незнакомой обстановке, то программе это сделать сложнее, ведь она — «вещь в себе», лишенная нейропластичности.

Переобучение. Это явление, когда модель хорошо объясняет только примеры из обучающей выборки, адаптируясь к примерам оттуда, вместо того, чтобы учиться классифицировать что-то другое, не участвующее в обучении. Если вы когда-нибудь смотрели на автомобиль и видели, что фары похожи на глаза, а решетка радиатора — на рот, вы понимаете, как это работает. Нейросеть точно так же начинает путаться.

Но ресурсов человеческого мозга хватает, чтобы понять, что машина — не настоящее лицо. Программа понять это не может и в подобной ситуации способна действительно выдать результат, что на картинке изображен человек.

Еще один пример переобучения можно привести для сетей, которые создают что-то новое, например стиль. Вы, наверное, замечали, что у реальных художников и писателей есть свои характерные приемы, а их произведения со временем становятся все более похожими друг на друга. Это тоже пример переобучения — и генерирующие контент нейросети также ему подвержены.

Непредсказуемость. Это прямое следствие закрытости и автономности нейронов. Сложно предугадать результат работы нейросети, будет ли она корректно работать в решении той или иной задачи. И если с предыдущими ошибками можно бороться благодаря правильным алгоритмам обучения, то непредсказуемость не пропадает. Это не стандартная программа, которая выдает известный результат для каждой ситуации.

С непредсказуемостью тоже борются: точность можно повысить, если использовать подходящую архитектуру. Не обязательно более сложную — с некоторыми задачами хорошо справляются, наоборот, более простые сети. Но это дополнительно усложняет работу над нейросетями, особенно когда результат работы критичен.

Какие профессии находятся в группе риска?

Екатерина Лошкарева, являющаяся официальным делегатом РФ в международной некоммерческой ассоциации WorldSkills, в 2017 году указала на то, что в зоне риска находятся профессии среднего звена. Речь идет о менеджерах, администраторах и других специалистах, которые ничего не производят и не принимают важные решения.

Мировые аналитики утверждают, что всего через 10-20 лет 90% новостей и интернет-контента будут генерироваться автоматически, что нивелирует ценность журналистов, копирайтеров, контент-менеджеров. Невостребованными станут сотрудники call center, производственных компаний, автоматизация затронет деятельность представителей IT-сферы. На крупных текстильных предприятиях на смену швеям придут машины, курьеров заменят дроны, нянь, сиделок, полицейских, поваров – обученные роботы. Дизайн интерьера можно будет и вовсе разрабатывать самостоятельно, используя программы, в основе которых лежит технология дополненной реальности.

Рынок технологий искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта применяются практически во всех сферах человеческой деятельности, так что у искусственного интеллекта большое будущее. Рынок продуктов, использующих ИИ, стремительно растет.

Мировой рынок

К 2022 году прогнозируемый объем рынка ИИ достигнет 52 миллиардов долларов. Возможно, это не такая уж большая цифра — к примеру, рынок компьютерных игр к этому же году превысит 130 миллиардов, а рынок смартфонов уже в 2018 был в 10 раз больше — 520 миллиардов.

Но рынок ИИ показывает беспримерно высокий рост — по некоторым оценкам, он увеличивается примерно на 30 % ежегодно (аналогичные показатели для игр и смартфонов — около 5 %). Если такие темпы внедрения технологий сохранятся еще несколько лет, можно ожидать, что скоро искусственный интеллект будет буквально повсюду.

Свой вклад в развитие ИИ вносят крупнейшие мировые IT-компании: Google, IBM, Intel, Nvidia. Среди стран лидируют США, Китай и Великобритания.

В России

Если в 2017 году проектов с использованием ИИ в России было всего несколько десятков, то в 2018 — уже сотни. По прогнозам экспертов, к 2020 году объем рынка достигнет 28 миллиардов рублей (примерно 450 миллионов долларов). Активнее всего новые технологии используются в финансовой сфере, а также телекоммуникациях, ритейле и энергетике. Некоторые компании нанимают команды специалистов, занимающихся исключительно вопросами разработки и внедрения систем ИИ.

Несмотря на то, что рост рынка идет в целом даже быстрее, чем в мире, есть проблемы. Главной бедой остается нехватка специалистов по машинному обучению. Значит, самое время заняться изучением ИИ, чтобы получить востребованную специальность и высокооплачиваемую работу.

Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

Уже сегодня существуют области, где ИИ может заменить человека. Например, приложения могут отвечать клиентам по телефону или в чате на несложные вопросы. Это позволяет оптимизировать нагрузку операторов call-центров и даже сократить их штат.

На производстве ИИ способен управлять автоматикой и промышленными роботами. Искусственная нейросеть, постоянно контролирующая показатели множества датчиков, сумеет быстрее человека среагировать на нештатную ситуацию и предпринять правильные меры — отключить конвейер или остановить механизмы. Во многих случаях такие системы могут заранее предсказать неполадки и предотвратить ЧП.

ИИ будет вытеснять людей с рабочих мест. Он обходится дешевле и допускает меньше ошибок. Не умеет лениться, прокрастинировать и зависать в фейсбуке, не нуждается в отдыхе, сне и отпуске, не грустит и не устает. Идеальный работник.

В первую очередь искусственные нейросети потеснят человека в выполнении рутинных операций, возьмут на себя сложные расчеты, оценку рисков, сбор информации, моделирование ситуаций по заданным параметрам. ИИ можно задействовать на опасных и вредных производствах.

Но люди по-прежнему будут нужны там, где роботы еще долго не сумеют составить им конкуренцию. И речь не только о творческой сфере. ИИ пока способен выполнять только узкоспециализированные задачи, на которые его натренировали, поэтому заменить людей могут в той же мере, что калькулятор — математика. При этом развитие технологий ИИ открывает огромный рынок труда для специалистов, связанных с машинным обучением и обслуживанием интеллектуальной техники.

Город героев

Everett Collection

Как и большинство диснеевских мультфильмов, «Город героев» заставит вас и грустить, и смеяться. Когда гениальный 14-летний Хиро теряет старшего брата в результате ужасного взрыва, он злится и отчаянно хочет заставить виновных заплатить за свои действия. Хиро активирует одно из изобретений своего брата – добродушного робота, предназначенного для ухода за людьми, по имени Бэймакс.

Парень намеревается использовать Бэймакса в качестве оружия, чтобы отомстить за погибшего брата, чего тот никогда бы не хотел. Когда Хиро справляется со своим горем (с помощью Бэймакса), он постепенно начинает понимать, что лучше помогать людям, чем причинять им боль.