Штучний інтелект: чого машина навчилася у 2017 році?

Технологія штучного інтелекту була в епіцентрі уваги впродовж останніх 12 місяців. Економісти попереджали, що вона може закріпити домінування технологічних гігантів на кшталт Google, Apple i Microsoft у цілих галузях.

Винахідних і бізнесмен Ілон Маск застерігав, що автономні машини, здатні до самонавчання і прийняття рішень, залишать людей без роботи. А астрофізик Стівен Хокінг взагалі допускав, що вони можуть винищити людство, ставши новою формою життя.

Та поки люди розмірковували про перспективи, штучний інтелект не втрачав часу і цілий 2017 рік навчався новому. То що ж машина може за підсумками року, що минає?

Машина краще всіх грає в ігри

Ще на початку року штучний інтелект Libratus, розроблений вченими Університету Карнегі, проявив себе і переміг професійних гравців у покер. Турнір тривав 20 днів. За цей час машина виграла фішок на 1,7 мільйона доларів. При цьому їй доводилося блефувати і брати до уваги, що живі гравці теж можуть дурити. Втім, призові 200 тисяч доларів все одно поділили між собою люди.

У свою чергу вчені з китайської компанії Alibaba Group і Університетського коледжу Лондона навчили штучний інтелект грати у StarCraft. Щоправда, спочатку він робив помилки і не завжди розумів, як керувати ігровими персонажами. Але після 50 повторень і 40 тисяч ходів машина змогла не просто навчитися грати, а й освоїла тактики, якими користуються досвідчені гравці.

Також штучний інтелект Microsoft обіграв людського чемпіона гри у PacMan. Йому вдалося здобути максимальну кількість очок - 999990. Живий гравець у 2015 році здобув лише 266330, і це був історичний рекорд.

Але найкращі результати за рік продемонстрував штучний інтелект Google. Козирем програми під назвою AlphaGo Zero стало те, що їй, на відміну від інших собі подібних, не потрібна допомога людини у навчанні. Щоб освоїти гру і перевершити всіх суперників їй достатньо лише знати правила. AlphaGo Zero не вивчає масиви даних з записами людських матчів. Весь досвід програма здобуває сама, проводячи симуляції. Це дозволило їй за 24 години стати ідеальним гросмейстром і здолати попереднього чемпіона-машину Stockfish 8. Із 100 матчів нова розробка Google не програла в жодному. Також AlphaGo Zero за 8 годин вивчила гру в Go і обіграла свою ж попередню версію, яка розгромно обіграло живих світових чемпіонів.

Кращий юрист

Штучний інтелект під назвою Case Cruncher Alpha, розроблений групою студентів, виявився більш ефективним, ніж живі юристи у сфері страхування. У поєдинку з ним зійшлися 100 юристів та юридичних фірм. Фахівцям та програмі були представлені основні факти по сотнях справ, пов'язаних з неправильними виплатами за страховками. Учасників попросили передбачити, чи задовольнить фінансовий омбудсмен ці претензії. У результаті було складено 775 прогнозів, за результатами яких переміг штучний інтелект. Case Cruncher Alpha домігся коефіцієнта точності 86,6%, тоді як у юристів цей показник становив лише 66,3%.

Штучний інтелект відкриває планети

Штучний інтелект Google в 2017 році допоміг NASA відкрити одразу 8 нових планет, які обертаються навколо зірки, схожої на Сонце. Дослідники навчили алгоритм знаходити наявність планети за змінами яскравості зірок, зафіксованих "Кеплером".

Розумна машина і кіно

Також штучний інтелект приклав свою кібернетичну руку до світу кіно в 2017 році. Машина створила цілий 3D-фільм під назвою "Fractaal". За словами мультиплікатора Джуліуса Хорстуіса, йому було просто ліньки самостійно малювати усі форми нових мультиплікаційних світів. Тому він доручив цю роботу розумній машині. І в неї вийшло зовсім не зле.

Машина попереджає про людську смерть

Вчені з університету Аделаїди навчили штучний інтелект передбачати смерть пацієнта за результатами комп'ютерної томографії грудної клітки. Вчені провели навчання системи на основі 417 знімків грудної клітини. Фахівці виділили близько 15 тисяч характерних особливостей, на які слід звертати увагу. Потім система була протестована на 48 пацієнтах старше 60 років. Штучний інтелект зміг передбачити їхню смерть у наступні п'ять років з точністю 69%. За словами розробників, у майбутньому така машинна допомога дозволить краще підбирати лікування для пацієнтів.

Алгоритм, який пише алгоритми

Вчені з Кембриджу і Microsoft розробили штучний інтелект під назвою DeepCoder. Він не просто здатен сам програмувати, а й запозичувати шматки коду у інших програмістів. Штучний інтелект використовує підхід, який отримав назву програмний синтез: він підбирає частини вже існуючого коду і складає їх таким чином, щоб отримати бажаний результат.

Чому ще варто довчитися?

Цього року американські і британські сейсмологи розробили систему штучного інтелекту, яка дозволяє передбачати землетруси до того, як вони трапилися. Проблема традиційних прогнозів в тому, що сучасні сейсмографи та інші спостережні пристрої сприймають безліч сигналів, але лише частина з них пов'язана з накопиченням енергії на межах розломів. Якщо ефективно відстежити такі сигнали, тоді вдасться зробити досить точний прогноз щодо землетрусів. Штучний інтелект впорався з цим завданням, але лише в лабортаторії. Тож доведеться ще попрацювати.

Також вчені з Великої Британії і Індії розробили штучний інтелект, здатний розпізнавати обличчя у натовпі. При цьому, машина впізнає людей, навіть якщо вони ховаються за маскою, окулярами чи бородою. Алгоритм успішно ідентифікував людину в 67% випадків. Це хороший результат, але є куди рости.