Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
- Автор: дю Сотой Маркус
- Год: 2020
- Язык: русский
- Год: Аттикус
- ISBN: 978-5-389-18965-2
- Переводчик: Дмитрий Александрович Прокофьев
- Жанр: Зарубежная образовательная литература
Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:
«Искусственный интеллект потрясает самые основы нашего существования, демонстрируя, сколь многое из того, чем занимаются люди, машины могут делать не хуже, а то и лучше их. Но эта книга посвящена не столько будущему с беспилотными машинами и компьютеризованной медициной, сколько вопросу о том, смогут ли алгоритмы состязаться сколько-нибудь существенным образом с могуществом человеческого кода. Способны ли компьютеры к творчеству? Что нужно для творчества? В какой степени эмоциональная реакция на произведения искусства является результатом реакции мозга на определенные рисунки и структуры? Таковы некоторые из тем, которые мы рассмотрим». (Маркус дю Сотой)
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
Авторы алгоритма Watson разработали 50 разных критериев ранжирования. Алгоритм начинает с широкого спектра кандидатов, потому что на этом этапе еще неясно, какой ответ получит рейтинг наиболее вероятного. Поэтому алгоритм предпочитает включить в рассмотрение множество возможных ответов, а потом выбрать из них несколько с самыми высокими рейтингами. Это несколько похоже на выбор гостиницы. Сначала вы берете все гостиницы в том городе или районе, в котором вы собираетесь остановиться. Но потом вы применяете систему ранжирования в зависимости от цен и отзывов, так что в результате может оказаться, что жить имеет смысл не в самой близкой к нужному месту гостинице.
То, как алгоритм производит ранжирование, позволяет ему учиться на собственных ошибках по восходящей схеме и уточнять свои параметры – как бы подкручивать регуляторы настройки своих функций. Тонкость заключается в том, чтобы определить такие оптимальные положения регуляторов, которые позволяют найти правильный ответ в максимальном количестве разных контекстов. Представьте себе вопрос: «С какой страной у Чили самая протяженная сухопутная граница?» Границы с Чили есть у двух стран – Аргентины и Боливии. Как бы вы ранжировали эти два потенциальных ответа? Можно решить присвоить более высокий рейтинг тому варианту, который чаще упоминается. В этом случае более высоко будет оценена Боливия, потому что между Чили и Боливией возникало много споров о границах и о них сообщалось в новостях. Но если рассмотреть материалы, больше связанные с географией, и подсчитать упоминания каждой из этих стран в таких документах, то более высокий рейтинг окажется у Аргентины, что на самом деле и соответствует правильному ответу.
Когда Дженнингсу объяснили, как работает Watson, он был чрезвычайно поражен. «Оказалось, что методика, которую компьютер применяет для расшифровки заданий Jeopardy! в точности совпадает с моей», – сказал он. Дженнингс выделяет в задании ключевые слова, а потом выискивает в своей памяти (Watson имел в своем распоряжении 15-терабайтную базу данных человеческих знаний) кластеры ассоциаций с этими словами. Затем он тщательно рассматривает главных претендентов на роль правильного ответа в свете всей контекстуальной информации, какую только может собрать: содержащиеся в задании намеки на время, место, пол, тематическую область – например, спорт, литературу или политику. «У человека, играющего в Jeopardy! все это происходит мгновенно и интуитивно, но я уверен, что за кадром мой мозг делает более или менее то же самое».
Зачем IBM понадобилось проделывать всю эту работу? Победы в играх могут показаться целью довольно бессмысленной, но для компаний, подобных IBM и DeepMind, они служат очень ясным показателем успеха. В игре можно либо выиграть, либо проиграть. Тут не может быть никакой неоднозначности. Игры служат великолепной рекламой для компании, стремящейся продавать свою продукцию, потому что все обожают напряжение поединка между человеком и машиной. Это своего рода подиум для алгоритмов, на котором компания может похвастаться своими алгоритмическими талантами.
Алгоритм Watson компании IBM уже изменил наши представления о том, на что способны компьютеры: он победил лучших игроков в Jeopardy! а теперь используется для постановки медицинских диагнозов. Что отличает Watson? Что в нем особенного? Большое преимущество Watson состоит в способности разбираться в неструктурированных данных. Мы обучаем этому алгоритм. Кроме того, просто беспорядочно загружая в Watson текст, люди на самом деле формируют систему, которая может понять, что в этом тексте важнее и достовернее всего. Перед выступлением в Jeopardy! Watson загрузил в себя все содержимое Википедии и сохранил эти данные на своих носителях. Люди могут сказать алгоритму, что один источник информации достовернее другого. Такой переход от жесткого планирования к обучению – одна из причин, по которым IBM называет эту деятельность когнитивной информатикой[106].
106
Термин cognitive computing также переводят на русский выражениями «когнитивный компьютинг» или «компьютерная аналитика».