Hoy, los programas de computadora están comenzando a reemplazar a contadores, vendedores, traductores e incluso periodistas. Según un informe de la ONU, los robots pronto ocuparán 2/3 de los empleos disponibles en los países en desarrollo. ¿Qué tan verdaderas son las películas de ciencia ficción? ¿Es posible hablar ahora sobre el desarrollo completo de la inteligencia artificial?
Para responder a esta pregunta, realizaremos un seguimiento del desarrollo de las principales funciones de la inteligencia artificial (analítica, comunicativa y creativa) en Rusia y en el extranjero. Una subdivisión de la ciencia de la inteligencia artificial, cuya tarea es "entrenar" a la computadora a "pensar" (lo que significa analizar datos, revelar patrones ocultos y resolver problemas complejos sobre la base de ellos) se llama aprendizaje automático. Sin exagerar, estos estudios están a la vanguardia de la ciencia, el trabajo en esta dirección lo llevan a cabo las corporaciones más grandes y tecnológicamente más avanzadas del mundo (incluidos Google, Microsoft e IBM). Los servicios que desarrollan, como la API de predicciones de Google, Microsoft Azure e IBM Watson, le permiten crear modelos de conocimiento basados en grandes datos estructurados.
Figura 2. Evolución de la información en Internet.Es importante tener en cuenta que los algoritmos de procesamiento de datos en dichos servicios no están codificados, pueden identificar patrones independientemente y sacar ciertas conclusiones. MIT Technology Review incluyó el aprendizaje automático basado en los resultados obtenidos (aprendizaje de refuerzo, cuando el programa realiza experimentos y "aprende" de sus errores) en las 10 tecnologías más avanzadas y progresivas de 2017.
IBM Watson ya diagnostica el cáncer con una precisión varias veces mayor que los médicos de diagnóstico con experiencia. El crecimiento exponencial de la tecnología informática (presentado en el gráfico) demuestra el desarrollo acelerado de las capacidades de dichos sistemas. También debe tenerse en cuenta que a pesar de su complejidad tecnológica, estos programas tienen una interfaz simple y amigable, que permite a cualquier usuario usarlos.
Figura 3. Crecimiento exponencial en las capacidades informáticas (por Raymond Kurzweil).Sistemas similares se están desarrollando en Rusia. Entonces, el jefe del Centro de Robótica Skolkovo, Albert Efimov, anunció el desarrollo del sistema Sotsmedika, que, según los creadores, debería convertirse en un "verdadero competidor" del proyecto Watson antes mencionado.
Otro desarrollo ruso, la plataforma Brain2 de la compañía Cognitive Systems, se centra en el procesamiento rápido de bigdata en el modelo neural de conocimiento para sistemas de IA. Por ejemplo, un neuromodelo para evaluar el valor de los bienes inmuebles (precios de la vivienda), capacitado en 79 parámetros de 1461 objetos de bienes raíces, puede predecir el valor del objeto con un ligero error (RMSE = 0.42), lo que equivale a la evaluación de un experto en bienes raíces experimentado. Al mismo tiempo, solo tomó 20 minutos modelar el entrenamiento. A modo de comparación, un programador matemático experimentado tardará al menos 30 horas en resolver un problema similar utilizando la mejor biblioteca gratuita de aprendizaje automático Keras (TensorFlow), y el resultado será ligeramente mejor (RMSE ≈ 0.32).
Con una diferencia significativa en el financiamiento de proyectos, los desarrollos nacionales no son inferiores, sino que incluso superan a las contrapartes extranjeras. Por lo tanto, el modelo creado en el servicio de predicción de Google, para resolver la tarea de precios de la vivienda de Kaggle (un servicio para llevar a cabo concursos entre especialistas en aprendizaje automático) ya muestra RMSE = 7000, que es decenas de miles de veces peor que en Brain2.
Otros proyectos de IA rusos se indican en el mapa:
Figura 4. Mapa de la IA rusa.Y, sin embargo, el desarrollo de la función analítica de las máquinas no es una novedad, pero ¿en qué medida la IA moderna es capaz de comunicarse con los humanos? El ejemplo más famoso de dicha comunicación son los asistentes Siri y Google Assistant instalados en dispositivos Apple y Android, respectivamente. Ambos programas han logrado un progreso significativo en el reconocimiento del habla natural y completar pequeñas tareas (escribir un mensaje, tomar una nota), pero no han aprendido a sintetizar sus propias respuestas a las preguntas, ya que tanto Siri como el Asistente de Google pueden responder "leyendo" las oraciones encontradas. Lanzado por Amazon en 2014, Alexa trabaja un poco más duro: sintetiza la respuesta basada en plantillas listas para usar. Finalmente, la tecnología más avanzada en este momento es el robot chino Xiao Nan, conocido por escribir un artículo sobre 300 caracteres en 1 segundo. A continuación se dan ejemplos de texto sintetizado por el programa: "pronóstico de ganancias del primer trimestre de Apple sobre Wall Street"; "El índice de precios al consumidor de agosto subió 2% a un máximo histórico de 12 meses"; "Se produjo el terremoto de Anju Mianyang 4.3", "Juegos Olímpicos, tenis de mesa femenino en cuartos de final Ding Ning (China) 4-0 fácil de cortar".
Por supuesto, Xiao Nan aún no podrá reemplazar a la persona, el periodista: hay problemas con la coherencia del texto, además, Xiao Nan no puede entrevistar y hacer preguntas adicionales. Sin embargo, este proyecto es uno de los pocos en los que el robot encuentra y sintetiza texto arbitrario sin una plantilla explícita.
¿Y que hay de nosotros? Una comparación trivial de la calificación basada en las calificaciones de decenas de miles de usuarios de Google Play muestra que el asistente de voz Dusya creado por desarrolladores nacionales no es inferior al mismo Asistente de Google. La restricción Dushi es la misma que la de otros asistentes de voz: el programa solo da respuestas listas para las preguntas formuladas (aunque el sistema Dushi le permite crear sus propias funciones escribiendo scripts, lo que no cambia fundamentalmente la funcionalidad del programa, pero amplía ligeramente el alcance). El Brain2 mencionado anteriormente puede sintetizar sus propias respuestas a las preguntas.
Por ejemplo, un neuromodelo desarrollado sobre la base del texto de la estrategia Sberbank (más precisamente, 7 modelos de neurobayes multicapa con la estructura FuzzyArt) puede buscar tokens relevantes para una consulta y sintetizar una respuesta a partir de ellos en forma de una oración. Tal modelo puede usarse como ayudante de chatbot "inteligente", y la precisión de la selección de palabras para las respuestas del sistema es de 0,86, y la exactitud de sintetizar la respuesta de las palabras seleccionadas alcanza 0,91.
Figura 5. El modelo Brain2Text .En los últimos años, no solo se ha desarrollado activamente la función analítica y comunicativa, sino también la función creativa de la mente mecánica. El más difícil de ellos es la poesía significativa. De los logros, se puede destacar un proyecto conjunto entre Google y las universidades de Stanford y Massachusetts sobre la enseñanza de inteligencia artificial para escribir poemas. Uno de los resultados obtenidos es el siguiente:
No hay nadie más en el mundo.
No hay nadie más a la vista.
ellos eran los únicos que importaban.
Eran los únicos que quedaban.
Tenía que estar conmigo. ella tenía que estar con él.
Tuve que hacer esto. Yo quería matarlo.
Me puse a llorar. Me volví hacia él.
Los desarrolladores nacionales no se quedan atrás. Entonces, los empleados de Yandex Alexei Tikhonov e Ivan Yamshchikov lanzaron el álbum Neural Defense, que consiste en canciones y poemas escritos por un robot. El algoritmo que crearon escribió textos al estilo de Yegor Letov, el fundador del grupo de Defensa Civil, y Tikhonov y Yamshchikov los realizaron. El álbum comienza con las palabras: "Esperando milagros, milagros imposibles".
Otro proyecto ruso "Pushkin" de la compañía "Cognitive Systems" tiene como objetivo enseñar a la IA a componer poemas al estilo del sol de la poesía rusa (cuartetas con yámbico de 4 pies). Para este propósito, se han desarrollado modelos para la definición y selección de rimas, acentos en una palabra, se está trabajando en un modelo de asociaciones semánticas para un grupo de palabras y combinaciones de texto.
Figura 6. El proyecto Pushkin .Quizás mañana viviremos en un mundo nuevo. En un mundo donde los programas resolverán problemas complejos (conducir automóviles, construir casas, realizar diagnósticos y operaciones quirúrgicas), todo esto está bajo nuestro control mientras se mantiene un diálogo animado entre el hombre y la máquina. ¿Puede Rusia tomar el lugar que le corresponde en este nuevo mundo? El tiempo lo dirá. Una cosa es cierta: las posiciones iniciales en el "maratón de la inteligencia artificial" en nuestro país no son malas.
Referencias
1) Los
robots amenazan hasta dos tercios de los empleos de los países en desarrollo, pero también podrían ser una oportunidad // UNCTAD.
2)
10 avances tecnológicos 2017 // MIT Technology Review.
3)
E. Konchalovskaya: ¿De qué trabajos pueden ocuparse las computadoras y los robots para 2030? // El portal de preguntas.
4) El
residente de Skolkovo ayudará a los médicos a no cometer errores // Polit.ru
5) El
periodista de robots Xiao Nan escribió un artículo de debut en un segundo // Portal "Noticias".
6) The
Small South // Southern Metropolis Daily.
7)
El proyecto Google AI escribe poesía que podría enorgullecer a un Vogon // The Guardian.
8)
Defensa neuronal // Música Yandex.