Бесплатная библиотека
Читайте книгу на сайте или телефоне
READ-E-BOOK » Публицистика » Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття
Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com

Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття

Электронная книга - «Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття». Краткое содержание книги:

У книжці футуролога з Массачусетського технологічного інституту Мартіна Форда йдеться про штучний інтелект і роботехніку, чиї можливості вже перевершують всяку уяву, руйнують стереотипи і конкурують з людським мозком. Автор скрупульозно досліджує технологічні інновації і моделює недалеке майбутнє, коли машини замінять людей і заживуть своїм життям. Ця книжка похитне віру читачів у абсолютну доцільність роботизації і спонукає задуматися над майбутнім людства.
1 ... 46 47 48 49 50 51 52 53 54 ... 153
Перейти на страницу:

Усі ці проблеми добре розумів Девід Феруччі, експерт зі штучного інтелекту, який насамкінець очолив групу, що й створила Watson. Раніше Феруччі був керівником невеличкої групи дослідників з компанії ІВМ, діяльність якої зосереджувалася на побудові системи, здатної відповідати на запитання, поставлені у форматі природного мовлення.

Свою систему Piquant ця група виставила на конкурс під егідою Національного бюро стандартів і технології (National Bureau of Standards and Technology) — того ж самого державного управління, що спонсорувало змагання машинних перекладачів, де перемогу здобула компанія Google. У цьому змаганні системи-конкуренти мали проаналізувати конкретний комплект із близько мільйона документів і знайти відповіді на запитання, до того ж без часових обмежень. У деяких випадках алгоритмам доводилося натужно порпатися по кілька хвилин, перш ніж вони видавали відповіді [16]. Це завдання було значно легшим за гру «Ризикуй!», де ключові фрази стосувалися, здавалося б, необмеженого масиву знань і де машини мусили видавати послідовні й правильні відповіді впродовж кількох секунд, щоб мати хоч якийсь шанс встояти проти людей-гравців високого рівня.

Система Piquant була не лише незграбною й повільною (як і всі її конкуренти); вона була ще й неточною. Ця система спромоглася правильно відповісти на запитання лише в 35 % випадків — не надто разючий результат, зважаючи на те, що майже з таким же успіхом ви могли б просто вдрукувати запитання в пошуковий двигун Google [17]. Щоразу, коли команда Феруччі намагалася створити прототип системи для гри «Ризикуй!» на основі проекту Piquant, результати незмінно були невтішні. Сама думка про те, що одного дня Piquant зможе успішно виступити у фіналі «Ризикуй!» проти Кена Дженнінґса, видавалася просто сміховинною. Феруччі усвідомив, що має розпочати з нуля — і запустити великий проект, на реалізацію якого піде щонайменше п’ять років. Від керівництва ІВМ 2007 року він отримав «добро» і заходився створювати, за його ж словами, «найскладнішу інтелектуальну архітектуру за всю світову історію» [18]. Для цього він залучив ресурси з усієї компанії і зібрав команду, яка складалася з експертів штучного інтелекту як з компанії ІВМ, так і з провідних ВНЗ, зокрема Массачусетського технологічного інституту й Університету Карнеґі-Меллон [19].

Група під керівництвом Девіда Феруччі, що, в підсумку, розрослася аж до двадцяти спеціалістів, почала зі створення масштабного збірника довідкової інформації, який мав стати основою для відповідей Watson. До цього масиву даних увійшло близько 200 млн сторінок інформації, включно зі словниками й довідниками, літературними творами, газетними архівами, веб-сторінками та майже всім вмістом Вікіпедії. Потім члени команди зібрали докупи конкретні дані з історії вікторини «Ризикуй!». Понад 180 тисяч ключових фраз із попередніх телевізійних матчів стали поживою для навчальних машинних алгоритмів Watson, тимчасом як статистичні дані виступів найкращих учасників-людей використовувалися для вдосконалення ігрових прийомів, до яких мав вдаватися комп’ютер [20]. Для розробки Watson знадобилися тисячі окремих алгоритмів, які були налаштовані на виконання конкретного завдання: пошук у тексті; порівняння дат, часу й місця розташування; аналіз граматики в ключових фразах; а також перетворення сирої інформації на правильно відформатовані відповіді претендента.

Watson починає з того, що дезінтегрує ключову фразу, а потім аналізує слова і намагається зрозуміти, що конкретно йому слід шукати. Навіть цей начебто простий крок здатен, вже сам по собі, перетворитися для комп’ютера на величезну проблему. Візьмімо, приміром, ключову фразу, яка з’явилася в категорії «Блоґи Лінкольна» і використовувалася для навчання системи Watson. «Міністр Чейз подав мені це вже втретє; друже, як ти гадаєш, що саме? І цього разу я дам свою згоду». Для того, щоб мати хоч якийсь шанс на правильну відповідь, машина повинна спершу зрозуміти, що початковий варіант слова «це» відіграє роль інструкції-заповнювача для відповіді, яку вона має шукати [21].

1 ... 46 47 48 49 50 51 52 53 54 ... 153
Перейти на страницу:
0
Сюжет
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Атмосфера
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Главный герой
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Общее впечатление
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
Итоговая оценка: 0.0 из 10 (голосов: 0 / История оценок)