Les ordinateurs ont appris à penser. Où ça mène?
LE SAUVEUR EST VENU
Saviez-vous que l'IA a déjà sauvé la vie d'un patient atteint de cancer au Japon? Des spécialistes de l'Institut de recherche médicale de Tokyo ont traité le patient pour une leucémie aiguë. Seule la thérapie n'a pas aidé. Que faire?
Et les médecins ont pris une chance - ils ont demandé l'aide du supercalculateur IBM Watson. Les résultats des examens ont été chargés dans la machine sans âme et le bouton «démarrer» a été enfoncé. La machine a analysé les antécédents médicaux de 20 millions de patients atteints de cancer, comparé les diagnostics et rendu le résultat: les médecins ont fait un mauvais diagnostic. Cela signifie que la femme n'a pas été traitée comme elle le devrait. Les choses s'amélioraient.
«Pour la première fois au Japon, l'intelligence artificielle s'est avérée utile pour sauver la vie d'un patient», a admis Arinobu Tojo, spécialiste à l'Institut de Tokyo.
LA MACHINE PENSE COMME UN HOMME
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Le terme vague «intelligence artificielle» est maintenant de plus en plus compris comme un réseau neuronal artificiel (ANN). Il simule le travail de nos neurones cérébraux.
Ces machines n'ont pas besoin d'être configurées manuellement en entrant des millions de paramètres. Le réseau neuronal apprendra par lui-même! Comment? Des milliers d'exemples de la solution correcte au problème y sont chargés - plus il y en a, mieux c'est. De plus, vous devez toujours définir la structure du réseau.
Si nécessaire, l'INS apprendra à jouer aux échecs et écrasera les meilleurs grands maîtres. Voulez-vous commencer à créer pas pire que Pouchkine. Jetez-y quelques volumes d'Alexandre Sergeevich, et maintenant "Je me souviens d'un moment merveilleux …"
Nous sommes déjà tombés dans ces réseaux. Un système de reconnaissance vocale dans un smartphone, des applications de traitement de photos, voire des prévisions météorologiques - tout cela, où que vous regardiez, est le résultat d'un réseau neuronal.
Ce sont les réseaux de neurones qui aident à reconnaître une voiture à partir des enregistrements de caméras sur les autoroutes, à identifier une personne à partir d'une photo. Et si nécessaire, identifiez le terroriste. Et les réseaux de neurones vont également conduire une voiture et remplacer le chirurgien à la table d'opération …
EN ATTENTE DE NEURON ARMAGEDDON?
Le volume d'informations numériques double tous les 18 mois. Selon les spécialistes de l'informatique, d'ici 2020, il atteindra 40 billions de gigaoctets.
Et seuls les réseaux de neurones sont capables de broyer des volumes de données dont même les supercalculateurs n'ont jamais rêvé. Ces machines intelligentes vont-elles asservir l'humanité paresseuse?
Les plus grands esprits - le physicien Stephen Hawking et le fondateur de Tesla Elon Musk - proposent aux scientifiques et aux programmeurs, avant qu'il ne soit trop tard, de définir la frontière au-delà de laquelle les réseaux de neurones ne devraient pas se piquer le nez et empêcher les machines de pénétrer dans ces zones. Sinon, tôt ou tard, les réseaux de neurones pourraient décider que les gens sont superflus sur cette planète.
COMMENT NOUS?
Mettre de l'ordre dans le chaos …
«Nous aussi, nous utilisons et développons actuellement activement des réseaux de neurones», déclare Vladislav Belyaev, directeur adjoint du laboratoire des systèmes neuronaux et de l'apprentissage profond au MIPT. - Cela se fait non seulement par les grandes entreprises - Yandex et Mail. Ru - mais aussi par les petites. Par exemple, DeepHackLab est engagé dans les systèmes conversationnels et la modélisation intelligente du comportement. Fiztech, Skoltech, l'Université d'État de Moscou peuvent se vanter de projets réussis …
- Mais cela nécessite des supercalculateurs puissants comme IBM Watson …
- Nous les avons. L'Université d'État de Moscou possède le supercalculateur le plus puissant du pays, Lomonosov-2. Il est l'un des trente meilleurs ordinateurs au monde. Le MIPT et l'Advanced Research Foundation prévoient un projet de création de réseaux de neurones artificiels.
- Les réseaux de neurones aideront-ils l'humanité à ne pas se noyer dans cet énorme flux d'informations?
- Sûr! Plus il y a de données pour entraîner un réseau de neurones, meilleur est le résultat qu'il donne. Dans le même temps, les réseaux de neurones sont capables de travailler à la fois avec des informations structurées et avec ce qui est sous une forme chaotique. L'essentiel est d'apprendre à définir les bonnes tâches, à sélectionner les données et à créer des architectures de réseaux neuronaux.
- Que fait votre laboratoire?
- Le laboratoire est dirigé par le candidat des sciences physiques et mathématiques Mikhail Burtsev. Notre objectif est de développer des algorithmes pour les réseaux de neurones récurrents, c'est-à-dire dans lesquels il y a un feedback. Nous utilisons les résultats de la recherche pour l'analyse de textes et la construction de systèmes de dialogue.
VUE DU 6ÈME ÉTAGE
Il ne reste qu'un demi-pas
Alexander MILKUS, rédacteur en chef du département de l'éducation et des sciences
Les assistants vocaux - Siri d'Apple, Cortana de Microsoft, Ok Google, vous savez de qui, et bien d'autres (il y en a beaucoup maintenant) sont un exemple classique de réseau neuronal. Plus vous communiquez souvent avec votre assistant informatique, mieux il comprend votre voix, plus vite il trouve des informations et plus les options pour ses réponses sont larges.
Oui, il ne vous comprend pas toujours exactement. Et il ne répond pas toujours de manière adéquate. Mais la solution à ce problème le plus important du XXIe siècle n'est manifestement pas loin. Dès que l'ordinateur apprendra non seulement à répondre aux demandes en monosyllabes, mais à comprendre les nuances de la parole humaine, notre monde se retournera.
