В 2015 г. большая группа экспертов по ИИ выступила с открытым письмом, адресованным Международной конференции по ИИ и предупреждающим об опасности военного применения не контролируемого человеком автономного наступательного оружия. По их мнению, это может привести к глобальной гонке вооружений с использованием ИИ. В числе прочих письмо подписали Стивен Хокинг, Илон Маск, Стив Возняк и Ноам Хомский.
СМ. ТАКЖЕ «Заимствованный разум» Теслы (1898), Три закона робототехники Азимова (1942), «Колосс: проект Форбина» (1970), Этика искусственного интеллекта (1976), Автономные роботы-хирурги (2016), Состязательные примеры (2018)
На иллюстрации изображен смертоносный дрон, атакующий вражеские танки после визуального распознавания и подтверждения цели с помощью ИИ.
Искусственные нейронные сети. 1943
Искусственные нейросети иногда схематично изображают в виде слоеного пирога. Слои состоят из нейронов (простых вычислительных единиц), которые возбуждаются и передают возбуждение другим связанным нейронам. При этом разные весовые коэффициенты определяют, какой именно объем возбуждения должен передаваться дальше. Изначально веса и их граничные значения назначаются случайным образом, но постепенно корректируются, пока система учится выполнять задачи – например, распознавать на картинках слонов, анализируя многочисленные изображения, помеченные как «слон» и «не слон». Сегодня нейросети находят практическое применение в играх, управлении транспортом, разработке лекарств, диагностике рака по медицинским снимкам, переводах и во многих других областях.
Некоторые из базовых вычислительных моделей, применяемых в нейросетях, были рассмотрены нейрофизиологом Уорреном Маккалоком (1898–1969) и логиком Уолтером Питтсом (1923–1969) в статье 1943 г. «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», опубликованной в «Бюллетене математической биофизики». В 1957 г. Фрэнк Розенблатт (1928–1971) создал перцептронный алгоритм распознавания образов, который впоследствии был реализован на компьютере. В XXI в. ценность нейросетей возросла благодаря использованию распределенных вычислений (вычислений на разных компьютерах, объединенных в сеть) и графических процессоров.
Искусственные нейросети, созданные по принципу биологических сетей нейронов, используются в машинном обучении: компьютеры «учатся», не будучи специально запрограммированными на выполнение какой-либо задачи. Одна из проблем, связанных с нейросетями, заключается в том, что входными данными можно намеренно манипулировать, обманывая нейросеть и заставляя ее выдавать заведомо неверные ответы. И все же, размышляя о недавних примерах полезного применения нейросетей, сотрудник компании
СМ. ТАКЖЕ Обучение с подкреплением (1951), Перцептрон (1957), Машинное обучение (1959), Глубокое обучение (1965), Компьютерное искусство и
Искусственные нейросети устроены по принципу биологических сетей нейронов – вроде тех, по которым передаются сигналы в головном мозге.
ЭНИАК. 1946
В 1946 г. газеты пестрели восторженными отзывами об ЭНИАКе и рассуждениями о будущем думающих машин. «Механический мозг расширяет человеческие горизонты», – писала
ЭНИАК («Электронный числовой интегратор и вычислитель») был построен в Пенсильванском университете американскими учеными Джоном Мокли (1907–1980) и Джоном Эккертом (1919–1995). Это устройство стало одним из первых электронных перепрограммируемых цифровых компьютеров, которые использовались для решения широкого круга вычислительных задач. Изначально ЭНИАК создавался для расчетов баллистических таблиц для армии США, однако его первое важное применение было связано с разработкой водородной бомбы.
Создание ЭНИАКа обошлось почти в 500 тысяч долларов. Аппарат был представлен в 1946 г. и почти непрерывно использовался до 2 октября 1955 г., когда был выключен окончательно. Машина содержала более 17 тысяч электронных ламп и около пяти миллионов спаянных вручную соединений. Для ввода и вывода данных использовались устройство для считывания перфокарт и карточный перфоратор. В 1995 г. группа студентов-инженеров под руководством профессора Яна ван дер Шпигеля в точности воссоздала тридцатитонный ЭНИАК на одной интегральной схеме!