Hoje, os programas de computador estão começando a substituir contadores, vendedores, tradutores e até jornalistas. Segundo um relatório da ONU, os robôs ocuparão em breve 2/3 dos empregos disponíveis nos países em desenvolvimento. Quão verdadeiros são os filmes de ficção científica e agora é possível falar sobre o desenvolvimento pleno da inteligência artificial?
Para responder a essa pergunta, acompanharemos o desenvolvimento das principais funções da IA - analítica, comunicativa e criativa - na Rússia e no exterior. Uma subdivisão da ciência da inteligência artificial, cuja tarefa é "treinar" o computador para "pensar" (e, portanto, analisar dados, identificar padrões ocultos e resolver problemas complexos com base neles) é chamada de aprendizado de máquina. Sem exageros, esses estudos estão na "vanguarda" da ciência; o trabalho nessa direção é realizado pelas maiores e mais avançadas empresas tecnologicamente avançadas do mundo (incluindo Google, Microsoft e IBM). Os serviços que eles desenvolvem, como a API do Google Predictions, Microsoft Azure e IBM Watson, permitem criar modelos de conhecimento com base em grandes dados estruturados.
Figura 2. Evolução das informações na Internet.É importante observar que os algoritmos de processamento de dados em tais serviços não são codificados, eles podem identificar padrões de forma independente e tirar certas conclusões. A MIT Technology Review incluiu aprendizado de máquina com base nos resultados obtidos (aprendizado por reforço, quando o programa conduz experimentos e "aprende" com seus erros) nas 10 principais tecnologias mais progressistas e inovadoras de 2017.
O IBM Watson já diagnostica o câncer com uma precisão várias vezes maior do que os médicos experientes em diagnóstico. O crescimento exponencial da tecnologia da computação (apresentado no gráfico) demonstra o desenvolvimento acelerado das capacidades de tais sistemas. Deve-se notar também que, apesar de sua complexidade tecnológica, esses programas possuem uma interface simples e amigável, que permite a qualquer usuário utilizá-los.
Figura 3. Crescimento exponencial dos recursos de computação (por Raymond Kurzweil).Sistemas similares estão sendo desenvolvidos na Rússia. Assim, o diretor do Centro de Robótica Skolkovo, Albert Efimov, anunciou o desenvolvimento do sistema Sotsmedika, que, segundo os criadores, deve se tornar um "verdadeiro concorrente" do projeto Watson mencionado.
Outro desenvolvimento russo, a plataforma Brain2 da empresa Cognitive Systems, se concentra no processamento rápido de bigdata no modelo neural de conhecimento para sistemas de IA. Por exemplo, um neuromodelo para avaliar o valor dos imóveis (Preços da Casa), treinado em 79 parâmetros de 1461 objetos imobiliários, é capaz de prever o valor do objeto com um pequeno erro (RMSE = 0,42), o que equivale à avaliação de um especialista imobiliário experiente. Ao mesmo tempo, foram necessários apenas 20 minutos para modelar o treinamento. Para comparação, um programador matemático experiente levará pelo menos 30 horas para resolver um problema semelhante usando a melhor biblioteca de aprendizado de máquina gratuita Keras (TensorFlow), e o resultado será um pouco melhor (RMSE ≈ 0,32).
Com uma diferença significativa no financiamento de projetos, os desenvolvimentos domésticos não são inferiores, mas até superam as contrapartes estrangeiras. Portanto, o modelo criado no serviço Google Prediction, para resolver a tarefa Kaggle House Prices já mencionada (um serviço para realizar competições entre especialistas em aprendizado de máquina) mostra RMSE = 7000, que é dezenas de milhares de vezes pior do que no Brain2.
Outros projetos de IA da Rússia são indicados no mapa:
Figura 4. Mapa da IA da Rússia.E, no entanto, o desenvolvimento da função analítica das máquinas não é novidade, mas até que ponto a IA moderna é capaz de se comunicar com os seres humanos? O exemplo mais famoso dessa comunicação são os assistentes Siri e Google Assistant instalados nos dispositivos Apple e Android, respectivamente. Ambos os programas fizeram um progresso significativo no reconhecimento da fala natural e na realização de pequenas tarefas (escreva uma mensagem, faça uma anotação), mas não aprenderam como sintetizar suas próprias respostas às perguntas, pois o Siri e o Google Assistant podem responder "lendo" as frases encontradas. Lançado pela Amazon em 2014, o Alexa trabalha um pouco mais - sintetiza a resposta com base em modelos prontos. Finalmente, a tecnologia mais avançada no momento é o robô chinês Xiao Nan, conhecido por escrever um artigo com 300 caracteres em 1 segundo. Exemplos de texto sintetizado pelo programa são apresentados abaixo: “Previsão de ganhos do primeiro trimestre da Apple em Wall Street”; "O índice de preços ao consumidor de agosto subiu 2%, para um recorde de 12 meses"; "Ocorreu o terremoto de Anju Mianyang 4,3", "Jogos Olímpicos, tênis de mesa feminino nas quartas de final Ding Ning (China) por 4 a 0, fácil de cortar".
É claro que Xiao Nan ainda não será capaz de substituir a pessoa - o jornalista: há problemas com a coerência do texto; além disso, Xiao Nan não é capaz de entrevistar e fazer perguntas adicionais. No entanto, este projeto é um dos poucos em que o robô encontra e sintetiza texto arbitrário sem um modelo explícito.
E quanto a nós? Uma comparação trivial da classificação com base nas classificações de dezenas de milhares de usuários do Google Play mostra que o assistente de voz Dusya criado por desenvolvedores domésticos não é inferior ao mesmo Assistente do Google. A restrição Dushi é a mesma de outros assistentes de voz - o programa fornece apenas respostas prontas para as perguntas feitas (embora o sistema Dushi permita criar suas próprias funções escrevendo scripts, o que não altera fundamentalmente a funcionalidade do programa, mas expande levemente o escopo). O mencionado Brain2 pode sintetizar suas próprias respostas a perguntas.
Por exemplo, um neuromodelo desenvolvido com base no texto da estratégia Sberbank (mais precisamente, 7 modelos de neurobayes multicamadas com a estrutura FuzzyArt) é capaz de procurar tokens relevantes para uma consulta e sintetizar uma resposta deles na forma de uma frase. Esse modelo pode ser usado como um auxiliar de chatbot "inteligente", e a precisão da seleção de palavras para as respostas do sistema é de 0,86, e a exatidão de sintetizar a resposta das palavras selecionadas chega a 0,91.
Figura 5. O modelo Brain2Text .Nos últimos anos, não apenas o analítico e comunicativo, mas também a função criativa da mente da máquina vem se desenvolvendo ativamente. O mais difícil deles é a poesia significativa. Das realizações, um projeto conjunto entre o Google e as universidades de Stanford e Massachusetts sobre o ensino da IA para escrever poemas pode ser destacado. Um dos resultados obtidos é o seguinte:
não há mais ninguém no mundo.
não há mais ninguém à vista.
eles eram os únicos que importavam.
eles eram os únicos que restavam.
ele tinha que estar comigo. ela tinha que estar com ele.
eu tive que fazer isso eu queria matá-lo.
eu comecei a chorar. eu me virei para ele.
Os desenvolvedores domésticos não estão muito atrás. Então, os funcionários da Yandex, Alexei Tikhonov e Ivan Yamshchikov, lançaram o álbum Neural Defense, que consiste em músicas e poemas escritos por um robô. O algoritmo que eles criaram escreveu textos no estilo de Yegor Letov, o fundador do grupo de Defesa Civil, e Tikhonov e Yamshchikov os executaram. O álbum começa com as palavras: "Esperando por milagres, milagres impossíveis".
Outro projeto russo “Pushkin”, da empresa “Cognitive Systems”, visa ensinar a IA a compor poemas no estilo do sol da poesia russa (quadras com iambico de 4 pés). Para isso, foram desenvolvidos modelos para a definição e seleção de rimas, acentos em uma palavra, trabalhos em andamento sobre um modelo de associações semânticas para um grupo de combinações de palavras e textos.
Figura 6. O projeto Pushkin .Talvez amanhã moremos em um mundo novo. Em um mundo onde os programas resolverão problemas complexos - dirigir carros, construir casas, realizar diagnósticos e operações cirúrgicas - tudo isso está sob nosso controle, mantendo um diálogo ativo entre homem e máquina. A Rússia pode assumir o seu devido lugar neste novo mundo? O tempo dirá. Uma coisa é certa: as posições iniciais na “maratona de inteligência artificial” em nosso país não são ruins.
Referências:
1) Os
robôs ameaçam até dois terços dos empregos nos países em desenvolvimento, mas também podem ser uma oportunidade // UNCTAD.
2)
10 Techonlogies inovadores 2017 // MIT Technology Review.
3)
E. Konchalovskaya: De quem trabalhos os computadores e os robôs podem assumir até 2030? // Portal de perguntas.
4)
Morador de Skolkovo ajudará médicos a não cometerem
erros // Polit.ru
5) O
jornalista robô Xiao Nan escreveu um artigo de estréia em um segundo // Portal "News".
6) O
pequeno sul // Southern Metropolis Daily.
7)
O projeto do Google AI escreve poesia que pode deixar um Vogon orgulhoso // The Guardian.
8)
Defesa neural // música Yandex.