Пары, мечтающие о ребенке, не всегда с легкостью реализовывают желаемое пополнение семьи. В некоторых случаях требуется обязательная помощь специалиста, который знает, что такое ИИ и ЭКО, готов использовать современные медицинские методики для поиска выхода даже из самой тяжелой ситуации.

Трактовка понятия

ИИ процедура – это искусственная инсеминация, являющаяся простым и доступным вспомогательным методом оплодотворения. Во время ее проведения используется предварительно обработанная сперма. Предусматривается естественная схема зачатия, поэтому реализовывается инсеминация в полости матки. Единственным отличием становится отсутствие полового акта.

Все остальное происходит по обычной схеме, поэтому беременность не отличается от природной. Для успешного проведения мероприятия специалист применяет специальный инструмент для инсеминации, который не оказывает негативного влияния на характеристики спермы мужчины.

Что лучше эко или искусственная инсеминация? В каждом случае определяется, есть ли смысл в определенной репродуктивной технологии, только после проведения комплексного оплодотворения. Специалисты отмечают, что успешные попытки происходят реже, чем при естественном сексе у здоровых пар и при ЭКО. Официальная статистика подтверждает, что вероятность зачатия в одном цикле оказывается меньше тридцати процентов. Неудивительно, что мамы, кто делал инсеминацию успешно, советуют настраиваться на 3 – 4 процедуры.

Каждый раз предусматривается обязательное проведение контроля за состоянием репродуктивной системы женщины и ее готовности к оплодотворению, поэтому, если поздно сделали инсеминацию, результат будет плачевным. При этом, причины неудачи различны, поэтому помощь специалиста становится важной. Отмечается, что инсеминация ооцитов – это мероприятие без серьезной гормональной нагрузки на женский организм, поэтому повторные попытки разрешаются.

Оптимальные сроки для наступления беременности

Имплантация эмбриона происходит по природному варианту, что и позволяет ориентироваться на дальнейшее протекание менструального цикла и потенциального зачатия.
Через сколько известен результат после инсеминации? Для того, чтобы понять, когда нужно делать тест на беременность или сдавать кровь на ХГЧ, следует ориентироваться в процессе зарождения малыша.

Сроки следующие:

1. оплодотворенная яйцеклетка около 6 – 7 дней продвигается по маточным трубам и формирует плодное яйцо;
2. 2 – 3 суток отводится на закрепление в полости матки;
3. имплантация эмбриона чаще всего происходит на 9 – 10 день, поэтому в это время наблюдаются незначительные выделения.

Если у женщины произошел пролет, менструация начинается через полторы недели. При этом положительные результаты инсеминации известны только через 16 суток после процедуры, поэтому нужно набраться терпения и верить только в самое лучшее.

Можно ли делать инсеминацию после эко? Если у партнеров ЭКО было неудачным, ИИ становится возможным. Решение принимается в индивидуальном порядке после проведения комплексного обследования. Чаще всего происходит обратная ситуация. К тому же можно делать эко после инсеминации через несколько менструальных циклов после восстановления женского организма.

Преимущества и недостатки инсеминации

Врачи знают, какой может быть разница инсеминации и иксии, ЭКО, поэтому проведенные обследования определяют возможность рождения ребенка и эффективность каждой доступной методики.

Плюсы искусственной инсеминации:

1. естественность манипуляции;
2. генетическая связь родителей и малыша;
3. доступная стоимость процедуры.

Минусы искусственной инсеминации:

• при неправильном введении катетера в маточную полость появляется риск инфицирования;
• отмечается более низкий процент зачатия при искусственной инсеминации, по сравнению с другими репродуктивными технологиями, поэтому часто требуется инсеминация 3 раз;
• дополнительная гормонотерапия, которая проводится по определенному протоколу, все-таки требуется, причем стимулированные яичники увеличиваются в размерах и выделяют значительный объем жидкости в брюшной полости, приводят к увеличению веса и ощущению вздутия живота.

После того, как удастся взвесить все за и против, принимается окончательное решение относительно проведения мероприятия. При этом для женщин доступны инсеминация с иксии, так как каждая методика обладает определенными особенностями и различным уровнем эффективности. После определения подходящего способа репродуктивного вмешательства устанавливаются этапы, которые обязательны для прохождения.

Специалисты отмечают, что может быть проведена, как и вторая инсеминаци, так и третья. При постоянных неудачах рекомендуется изменить тактику вмешательства. После трехкратного проведения процедуры процент эффективности ИИ резко падает до шести процентов, поэтому целесообразнее проводить ЭКО.

Особенности проведения процедуры

Государственная поддержка на проведение инсеминации не предусмотрена. Однако доступная стоимость способствует повышению шансов на самостоятельную оплату мероприятия. К тому же существует возможность использования кредита или получения рассрочки в клинике, поэтому квота на искусственную инсеминацию необязательна.

Окончательное решение принимается после того, как проведен опрос совместно с обследованиями, определен геном, сданы анализы на ВИЧ. Любые противопоказания изначально мешают ИИ, ведь даже при ВИЧ оплодотворение не рекомендуется. После проведения всех необходимых обследований оформляется договор на инсеминацию, в котором подробно прописаны все правила проведения мероприятия.

В каждом случае заранее определяется схема транспортной искусственной инсеминации после проведения диагностических мероприятий. Основной задачей становится повышение шансов на наступление беременности у женщины.

Все виды искусственной инсеминации (ИИ) обладают особенностями, которые определяют шансы на оплодотворение. Без полного обследования и определения причин бесплодия, шансы на зачатие остаются очень низкими.

Для повышения шансов на максимальный уровень рекомендуется учитывать возраст женщины, так как молодой организм изначально больше настроен на зачатие малыша.

Показания

Итак, как уже удалось понять, суть процедуры заключается во введении мужской спермы в половые пути женщины для дальнейшего естественного зачатия.

Отмечается возможность зачатия малыша по одному из следующих вариантов:

1. влагалищная инсеминация;
2. внутришеечная;
3. внутриматочная;
4. внутритрубная;
5. внутрифолликулярная.

Специалисты отмечают, что при незначительных отклонениях в менструальном цикле, назначаются минимальные дозы препаратов для стимуляции созревания яйцеклетки и наступления овуляции. Если проводится инсеминация своими руками, нужно быть готовым к тому, что организм потребует дополнительного внимания. При этом даже алкоголь становится нежелательным.

Будущие мамы должны знать, инсеминация до какого возраста может проводиться. Чаще всего ВМИ рекомендуют проводить в 30 - 39 лет, так как после наступления 36 годиков на регулярной основе шансы падают.

При этом после 40 - 43 лет лучше всего прибегнуть к ЭКО, так как ИИ уже будет низкоэффективным. Такие возрастные ограничения обусловлены нежелательными изменениями репродуктивной системы для зачатия малыша.

Донорские услуги

При наличии проблем у супруга, женщина имеет возможность воспользоваться донорской спермой для зачатия малыша. В современной медицине гетерологическая инсеминация – это искусственное введение семени донора в матку будущей мамы. Данная процедура является специфической, поэтому с ней должна согласиться не только пациентка, но и ее муж. Это требование определено законодательством.

Где взять донора для инсеминации? Для использования донорской спермы доступен отбор биологического материала из специального банка. При этом мужчина-донор обязательно проходит общее медицинское и генетическое обследование, сдает анализы на ВИЧ, гепатиты В и С, а также другие половые болезни. Только при идеальном здоровье мужчина имеет право сдать сперму и подарить жизнь малышу.

Следует отметить, что замороженная донорская сперма пребывает в карантине в течение шести месяцев для того, чтобы исключить любые риски, связанные с проявлением нежелательных заболеваний у мужчины. Такой тщательный подход способствует полному исключению рисков рождения малыша с генетическими патологиями или наследственными недугами.

Как выбирают донора для инсеминации? Для того, чтобы успешно была проведена искусственная инсеминация от донора, принято использовать только здоровую сперму, соответствующую следующим требованиям:

1. минимальный объем спермы – 2 миллилитра;
2. концентрация сперматозоидов – от 80 миллилитров на один миллилитр семенной жидкости;
3. наличие подвижных и нормальных форм – от 60 процентов;
4. сперматозоиды должны обладать хорошей выживаемостью после заморозки.

Принимая во внимание то, что стоимость донорской инсеминации оказывается достаточно высокой, любые отклонения в сперме нежелательны.

В обязательном порядке донора подбирают только после проведения обследований со следующей периодичностью:

• терапевт, уролог – раз в год;
• психиатр, генетик, определение группы крови и резус-фактора, цитогенетический скрининг – однократно;
• выявление инфекций – полгода;
• кровь на ВИЧ, гепатит, сифилис – 3 месяца.

Сперма может использоваться только после 6 месяцев – одного года для исключения рисков, связанных с заболеваниями мужчины. Любая инфекция опасна для будущего малыша, поэтому такая схема использования биологического материала обязательна.

Можно ли сделать инсеминацию по полису ОМС? Для проведения ИИ оплата по ОМС невозможна. Как для бездетных семей, так и для одиноких женщин, рождение здорового младенца очень важно, поэтому при использовании донорской спермы учитывают многочисленные факторы. Для повышения шансов на наступление беременности желательно перейти на образ жизни при инсеминации.

Ответственность при подготовке

Зачатие происходит далеко не во всех случаях при ИИ. По данной причине следует определить нежелательные факторы, которые могут помешать будущим родителям.

Почему не помогла инсеминация:

1. процедура проводилась без учета показаний и противопоказаний. Для исключения подобного риска важно пройти полное обследование;
2. мероприятие проводили без учета всех необходимых условий. Качество спермы должно оставаться высоким для того, чтобы сперматозоиды успешно оплодотворили яйцеклетку. Кроме того, период овуляции нужно вычислить с максимальной неточностью;
3. невезение. Если дело скрывается в отсутствии удачи, проблемы отмечаются 1 – 2 циклы. В этом случае разрешается стимулировать яичники, провести пару процедур в одном менструальном цикле.

Учет важных факторов обязателен для повышения шансов на рождение малыша.

Сколько стоит искусственная инсеминация? ИИ – это одна из самых дешевых процедур. Цены стартуют от 9 000 рублей и обычно достигают 35 000. Максимальный ценовой диапазон составляет 80 000 рублей с учетом всех услуг, диагностических мероприятий, назначенных препаратов. С каждой последующей попыткой можно рассчитывать на снижение цены.

Искусственная инсеминация – это одна из самых доступных услуг для семей, которые мечтают о появлении малыша. Оптимальная ценовая политика и достаточно высокий уровень эффективности (до 30%) способствуют проведению процедуры.

Отсутствие значительной гормональной нагрузки на женский организм позволяет ориентироваться на возможность проведения до 3 – 4 попыток перед ЭКО, поэтому шансы на пополнение семьи только возрастают.

Топонимы

Примечания

Wikimedia Foundation . 2010 .

• Мосты Нижнего Новгорода
• Хроники всплывшего мира

Смотреть что такое "ИИ (значения)" в других словарях:

значения теории - ЗНАЧЕНИЯ ТЕОРИИ. Понятие значения в аналитической философии языка фактически является аналогом того, что в философии сознания именуется «mind», «consciousness» (англ.), или «Geist» (нем.), т.е. сознанием, духом. В понятии значения… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки

ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТА СОГЛАСУЮЩИЕСЯ - хорошо совпадающие друг с другом значения возраста, получаемые свинцово изотопным методом по разл. изотопным отношениям. Свидетельствуют о хорошей сохранности м ла и достоверности найденного абс. возраста. Син.: значения возраста конкордантные.… … Геологическая энциклопедия

ЗНАЧЕНИЯ ВТОРЫХ ПРОИЗВОДНЫХ ГРАВИТАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА НОРМАЛЬНЫЕ - теоретические значения производных потенциала, соответствующие идеализированной модели Земли. Они пренебрежимо малы либо точно равны нулю, поэтому измеренные значения вторых производных гравитационного потенциала практически можно считать… … Геологическая энциклопедия

ЗНАЧЕНИЯ СИЛЫ ТЯЖЕСТИ НОРМАЛЬНЫЕ - (g 0) теоретические значения силы тяжести, действующей на единичную массу, соответствуют такой модели Земли, у которой плотность внутри сферических оболочек постоянна и изменяется только с глубиной. Структура их аналитического выражения… … Геологическая энциклопедия

ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТА ДИСКОРДАНТНЫЕ - син. термина значения возраста несогласующиеся или расходящиеся. Геологический словарь: в 2 х томах. М.: Недра. Под редакцией К. Н. Паффенгольца и др.. 1978 … Геологическая энциклопедия

ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТА НЕСОГЛАСУЮЩИЕСЯ ИЛИ РАСХОДЯЩИЕСЯ - получаемые свинцово изотопным методом по четырем разл. Изотопным отношениям: , и сильно расходящиеся между собой по величине. Свидетельствуют о плохой сохранности м ла и о нарушении в нем радиоактивного равновесия между материнскими и… … Геологическая энциклопедия

ЗНАЧЕНИЯ ВОЗРАСТАКОНКОРДАНТНЫЕ - син. термина значения возраста согласующиеся. Геологический словарь: в 2 х томах. М.: Недра. Под редакцией К. Н. Паффенгольца и др.. 1978 … Геологическая энциклопедия

значения параметров аномального режима работы - данные аномального режима работы [Интент] Параллельные тексты EN RU The P63x generates a large number of signals, processes binary input signals, and acquires measured data during fault free operation of the protected object as well as fault… …

Термины и понятия общей морфологии: Словарь-справочник

значения глагольной ориентации - Значения пространственной модификации действий и производные от них … Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило

значения (напряжения) между линией и землёй - — [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.] Тематики электротехника, основные понятия EN line to ground values … Справочник технического переводчика

Книги

• Значения множественного числа в русском языке , А. Потебня. Воспроизведено в оригинальной авторской орфографии издания 1888 года (издательство`Воронеж`). В…

«Хочу заниматься ИИ. Что стоит изучить? Какие языки использовать? В каких организациях учиться и работать?»

Мы обратились за разъяснением к нашим экспертам, а полученные ответы представляем вашему вниманию.

Это зависит от Вашей базовой подготовки. Прежде всего, необходима математическая культура (знание статистики, теории вероятностей, дискретной математики, линейной алгебры, анализа и др.) и готовность многому быстро учиться. При реализации методов ИИ потребуется программирование (алгоритмы, структуры данных, ООП и др.).

Разные проекты требуют владения разными языками программирования. Я бы рекомендовал знать как минимум Python, Java и любой функциональный язык. Нелишним будет опыт работы с различными базами данных и распределёнными системами. Чтобы быстро изучать лучшие подходы, применяемые в индустрии, требуется знание английского языка.

Учиться рекомендую в хороших российских вузах! Например, в МФТИ, МГУ, ВШЭ есть соответствующие кафедры. Большое разнообразие тематических курсов доступно на Coursera, edX, Udacity, Udemy и других MOOC площадках. Некоторые ведущие организации имеют собственные программы подготовки в области ИИ (например, Школа анализа данных у Яндекса).

Прикладные задачи, решаемые методами ИИ, можно найти в самых разнообразных местах. Банки, финансовый сектор, консалтинг, ритейл, e-commerce, поисковые системы, почтовые сервисы, игровая индустрия, индустрия систем безопасности и, конечно, Avito — все нуждаются в специалистах различной квалификации.

Повысить Понизить

У нас есть проект по финтеху, связанный с машинным обучением и компьютерным зрением, в котором первый его разработчик писал все на C++, далее пришел разработчик, который все переписал на Python. Так что язык тут не самое главное, так как язык - это прежде всего инструмент, и от вас зависит, как его использовать. Просто на каких-то языках задачи решать быстрее, а на других более медленно.

Где учиться, сказать сложно — все наши ребята учились сами, благо есть интернет и Google.

Повысить Понизить

Могу посоветовать с самого начала готовить себя к тому, что учиться придётся много. Вне зависимости от того, что подразумевается под «заниматься ИИ» — работа с большими данными либо нейросети; развитие технологии или поддержка и обучение некой определённой уже разработанной системы.

Давайте ради конкретики возьмём трендовую профессию Data Scientist. Что делает этот человек? В общем и целом — собирает, анализирует и готовит к употреблению большие данные. Именно те, на которых растёт и тренируется ИИ. А что должен знать и уметь Data Scientist? Статический анализ и математическое моделирование – по умолчанию, причём на уровне свободного владения. Языки – скажем, R, SAS, Python. Также хорошо бы иметь какой-никакой опыт разработки. Ну и, вообще говоря, хороший дата-сайнтист должен уверенно себя чувствовать в БД, алгоритмике, визуализации данных.

Не сказать, чтобы такой набор знаний можно было получить в каждом втором техническом вузе страны. Крупные компании, у которых в приоритете разработка ИИ, это понимают и разрабатывают под себя соответствующие учебные программы — существует, например, Школа анализа данных от Яндекса. Но вы должны отдавать себе отчёт, что это не тот масштаб, где ты приходишь на курсы «с улицы», а выходишь с них готовым джуниором. Пласт большой, и идти учиться по дисциплине имеет смысл тогда, когда уже охвачена база (математика, статистика) хотя бы в рамках вузовской программы.

Да, времени уйдёт порядочно. Но игра стоит свеч, потому что хороший Data Scientist – это очень перспективно. И очень дорого. Есть ещё и другой момент. Искусственный интеллект – это, с одной стороны, уже не просто объект ажиотажа, а вполне себе вышедшая на виток продуктивности технология. С другой стороны, ИИ всё ещё только развивается. Для этого развития требуется много ресурсов, много навыков и много денег. Пока это уровень высшей лиги. Я сейчас скажу очевидную вещь, но, если вы хотите оказаться на острие атаки и своими руками двигать прогресс, цельтесь в компании уровня Facebook или Amazon.

В то же время в ряде областей технологию уже применяют: в банковской сфере, в телекоме, на промышленных предприятиях-гигантах, в ритейле. И там уже нужны люди, способные её поддерживать. Gartner прогнозирует, что к 2020 году 20% всех предприятий в развитых странах будут нанимать специальных сотрудников для тренировки нейронных сетей, используемых в этих компаниях. Так что пока ещё есть немного времени, чтобы подучиться самому.

Повысить Понизить

ИИ сейчас активно развивается, и предсказывать на десять лет вперед сложно. На ближайшие два-три года будут доминировать подходы на базе нейросетей и вычислений на основе GPU. Лидером в этой области является Python с интерактивной средой Jupyter и библиотеками numpy, scipy, tensorflow.

Есть много онлайн-курсов, которые дают базовое представление об этих технологиях и общих принципах ИИ, например курс Andrew Ng. И в плане обучения этой теме сейчас в России эффективнее всего самостоятельное обучение или в локальной группе по интересам (например, в Москве я знаю о существовании как минимум пары групп, где люди делятся опытом и знаниями).

Повысить Понизить

Повысить Понизить

На сегодняшний день самая быстро прогрессирующая часть искусственного интеллекта - это, пожалуй, нейронные сети.
Изучение нейросетей и ИИ стоит начать с освоения двух разделов математики - линейной алгебры и теории вероятности. Это обязательный минимум, незыблемые столпы искусственного интеллекта. Абитуриентам, желающим постичь основы ИИ, при выборе вуза, на мой взгляд, стоит обратить внимание на факультеты с сильной математической школой.

Следующий шаг - изучение проблематики вопроса. Существует огромное количество литературы, как учебной, так и специальной. Большинство публикаций по теме искусственного интеллекта и нейросетей написаны на английском языке, однако русскоязычные материалы тоже публикуются. Полезную литературу можно найти, например, в общедоступной цифровой библиотеке arxiv.org .

Если говорить о направлениях деятельности, то здесь можно выделить обучение прикладных нейронных сетей и разработку совершенно новых вариантов нейросетей. Яркий пример: существует такая очень востребованная сейчас специальность - «дата-сайентист» (Data Scientist). Это разработчики, которые, как правило, занимаются изучением и подготовкой неких наборов данных для обучения нейросетей в конкретных, прикладных областях. Резюмируя, подчеркну, что каждая специализация требует отдельного пути подготовки.

Повысить Понизить

Прежде чем приступать к узкопрофильным курсам, нужно изучить линейную алгебру и статистику. Погружение в ИИ я бы посоветовал начать с учебника «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных», это неплохое пособие для начинающих. На Coursera стоит послушать вводные лекции К. Воронцова (подчеркну, что они требуют хорошего знания линейной алгебры) и курс «Machine Learning» Стэнфордского университета, который читает Andrew Ng, профессор и глава Baidu AI Group/Google Brain.

Основная масса пишется на Python, потом идут R, Lua.

Если говорить об учебных заведениях, лучше поступить на курсы при кафедрах прикладной математики и информатики, подходящие образовательные программы есть. Для проверки своих способностей можно принять участие в соревнованиях Kaggle, где предлагают свои кейсы крупные мировые бренды.

Повысить Понизить

В любом деле, прежде чем приступать к проектам, хорошо бы получить теоретический базис. Есть много мест, где можно получить формальную степень магистра по этому направлению, либо повысить свою квалификацию. Так, например, Сколтех предлагает магистерские программы по направлениям «Computational Science and Engineering» и «Data Science», куда входит курсы «Machine Learning» и «Natural Language Processing». Можно также упомянуть Институт Интеллектуальных Кибернетических систем НИЯУ МИФИ, Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ и Кафедру «Интеллектуальные системы» МФТИ.

Если же формальное образование уже имеется, есть ряд курсов на различных платформах MOOC. Так, например, EDx.org предлагает курсы по искусственному интеллекту от Microsoft и Колумбийского университета, последний из которых предлагает микро-магистерскую программу за умеренные деньги. Хотелось бы особо отметить, что обычно сами знания вы можете получить и бесплатно, оплата идет только за сертификат, если он нужен для вашего резюме.

Если же вы хотите «глубоко погрузиться» в тему, ряд компаний в Москве предлагает недельные интенсивы с практическими занятиями, и даже предлагают оборудование для экспериментов (например, newprolab.com), правда, цена таких курсов от нескольких десятков тысяч рублей.

Из компаний, которые занимаются разработкой Искусственного Интеллекта, вы наверняка знаете Яндекс и Сбербанк, но есть и многие другие разных размеров. Например, на этой неделе Минобороны открыло в Анапе Военный инновационный технополис ЭРА, одной из тем которого является разработка ИИ для военных нужд.

Повысить Понизить

Прежде чем изучать искусственный интеллект, надо решить принципиальный вопрос: красную таблетку взять или синюю.
Красная таблетка - стать разработчиком и окунуться в жестокий мир статистических методов, алгоритмов и постоянного постижения непознанного. С другой стороны, не обязательно сразу кидаться в «кроличью нору»: можно стать управленцем и создавать ИИ, например, как менеджер проекта. Это два принципиально разных пути.

Первый отлично подходит, если вы уже решили, что будете писать алгоритмы искусственного интеллекта. Тогда вам надо начать с самого популярного направления на сегодняшний день – машинного обучения. Для этого нужно знать классические статистические методы классификации, кластеризации и регрессии. Полезно будет также познакомиться с основными мерами оценки качества решения, их свойствами… и всем, что попадется вам по пути.

Только после того, как база освоена, стоит проштудировать более специальные методы: деревья принятия решений и ансамбли из них. На этом этапе нужно глубоко погрузиться в основные способы построения и обучения моделей - они скрываются за едва приличными словами беггинг, бустинг, стекинг или блендинг.

Тут же стоит познать методы контроля переобучения моделей (еще один «инг» - overfitting).

И, наконец, совсем уж джедайский уровень - получение узкоспециальных знаний. Например, для глубокого обучения потребуется овладеть основными архитектурами и алгоритмами градиентного спуска. Если интересны задачи обработки естественного языка, то рекомендую изучить рекуррентные нейронные сети. А будущим создателям алгоритмов для обработки картинок и видео стоит хорошенько углубиться в свёрточные нейронные сети.

Две последние упомянутые структуры - кирпичики популярных сегодня архитектур: состязательных сетей (GAN), реляционных сетей, комбинированных сетей. Поэтому изучить их будет нелишним, даже если вы не планируете учить компьютер видеть или слышать.

Совсем другой подход к изучению ИИ - он же «синяя таблетка» - начинается с поиска себя. Искусственный интеллект рождает кучу задач и целых профессий: от руководителей ИИ-проектов до дата-инженеров, способных готовить данные, чистить их и строить масштабируемые, нагруженные и отказоустойчивые системы.

Так что при «менеджерском» подходе сначала стоит оценить свои способности и бэкграунд, а уже потом выбирать, где и чему учиться. Например, даже без математического склада ума можно заниматься дизайном ИИ-интерфейсов и визуализациями для умных алгоритмов. Но приготовьтесь: уже через 5 лет искусственный интеллект начнет вас троллить и называть «гуманитарием».

Основные методы ML реализованы в виде готовых библиотек, доступных к подключению на разных языках. Наиболее популярными языками в ML сегодня являются: C++, Python и R.

Есть множество курсов как на русском, так и английском языках, таких как Школа анализа данных Яндекса, курсы SkillFactory и OTUS. Но прежде чем инвестировать время и деньги в специализированное обучение, думаю, стоит «проникнуться темой»: посмотреть открытые лекции на YouTube с конференций DataFest за прошлые годы, пройти бесплатные курсы от Coursera и «Хабрахабра».

И когда все описанные знания будут усвоены, мы с нетерпением ждем юных падаванов к нам в команду Navicon, где поможем и научим, как подружиться с «искусственными интеллектуалами» в реальной жизни.

Повысить Понизить

Тема ИИ и машинного обучения стала значительно более демократичной, чем несколько лет назад.
В интернете можно найти платные и бесплатные курсы на эту тему, инструменты становятся более простыми и менее требовательными как к знаниям, так и к аппаратному обеспечению.

Как опытным, так и начинающим программистам рекомендую начать с онлайн-курсов на MOOC-площадках. Например, на Coursera есть отличная специализация «Машинное обучение и анализ данных» от Яндекса и Высшей школы экономики. Если нет проблем с пониманием лекций на английском языке, там же можно пройти курс Эндрю Ына «Machine Learning».

Основные языки программирования для работы в области ИИ и машинного обучения - R и Python. Долгое время эти языки использовались в академических кругах и для них было создано большое количество библиотек. Сейчас развиваются инструменты, позволяющие быстро стартовать свой проект: Keras, TensorFlow, Theano, Caffe, scikit-learn. Последнее время Microsoft начал активно развивать свои инструменты: CNTK, ML.NET. Они позволяют создавать интеллектуальные решения на языке C#.

Найти работу, не имея практического опыта в сфере анализа данных и машинного обучения, сейчас довольно сложно. Но можно обучаться самостоятельно на онлайн-курсах, участвовать в соревнованиях на Kaggle и подобных платформах. Это позволит наработать портфолио, которое станет вашим конкурентным преимуществом при поиске работы.

Повысить Понизить

Экспертам, а мы соберём на него ответы, если он окажется интересным. Вопросы, которые уже задавались, можно найти в списке выпусков . Если вы хотите присоединиться к числу экспертов и прислать ответ от вашей компании или лично от вас, то пишите на , мы расскажем как это сделать.

Искусственный интеллект – в последнее время одна из наиболее популярных тем в технологическом мире. Такие умы, как Элон Маск, Стивен Хокинг и Стив Возняк всерьез обеспокоены исследованиями в области ИИ и утверждают, что его создание грозит нам смертельной опасностью. В то же время научная фантастика и голливудские фильмы породили множество заблуждений вокруг ИИ. Так ли нам угрожает опасность и какие неточности мы допускаем, представляя уничтожение Земли Skynet, всеобщую безработицу или наоборот достаток и беззаботность? В человеческих мифах об искусственном интеллекте разобралось издание Gizmodo. Приводим полный перевод его статьи.

Это называли важнейшим тестом машинного разума со времен победы Deep Blue над Гарри Каспаровым в шахматном поединке 20-летней давности. Google AlphaGo победил на турнире по Го гроссмейстера Ли Седоля с разгромным счетом 4:1, показав насколько серьезно искусственный интеллект (ИИ) продвинулся вперед. Судьбоносный день, когда машины наконец превзойдут в уме человека, никогда не казался так близко. Но мы, кажется, так и не приблизились к осознанию последствий этого эпохального события.

В действительности, мы цепляемся за серьезные и даже опасные заблуждения об искусственном интеллекте. В прошлом году основатель SpaceX Элон Маск предостерег, что ИИ может захватить мир. Его слова вызвали бурю комментариев, как противников, так и сторонников этого мнения. Как для такого будущего монументального события, есть поразительное количество разногласий относительно того, произойдет ли оно, и, если да, то в какой форме. Это особенно тревожно, если принять во внимание невероятную пользу, которую может получить человечество от ИИ, и возможные риски. В отличие от других изобретений человека, у ИИ есть потенциал изменить человечество или уничтожить нас.

Трудно понять, чему верить. Но благодаря первым работам ученых в области вычислительных наук, нейробиологов, теоретиков в области ИИ, начинает возникать более четкая картина. Вот несколько общих заблуждений и мифов касательно искусственного интеллекта.

Миф №1: “Мы никогда не создадим ИИ с разумом сравнимым с человеческим”

Реальность: У нас уже есть компьютеры, которые сравнялись или превысили человеческие возможности в шахматах, Го, торговле на бирже и разговорах. Компьютеры и алгоритмы, которые ими руководят, могут становиться только лучше. Это лишь вопрос времени, когда они превзойдут человека в любой задаче.

Психолог-исследователь из университета Нью-Йорка Гари Маркус сказал, что “буквально каждый”, кто работает в ИИ, верит, что машины, в конце концов, обойдут нас: “Единственное реальное отличие между энтузиастами и скептиками – это оценки сроков”. Футуристы вроде Рея Курцвейла считают, что это может произойти в течение нескольких десятилетий, другие говорят, что потребуются века.

ИИ-скептики не убедительны, когда говорят, что это нерешаемая технологическая проблема, а в природе биологического мозга есть что-то уникальное. Наши мозги – биологические машины – они существуют в реальном мире и придерживаются основных законов физики. В них нет ничего непознаваемого.

Миф №2: “Искусственный интеллект будет иметь сознание”

Реальность: Большинство представляет, что машинный разум будет обладать сознанием и думать так, как думают люди. Более того, критики вроде сооснователя Microsoft Пола Аллена верят, что мы пока не можем достигнуть общего искусственного интеллекта (способен решить любую умственную задачу, с которой справляется человек), потому что нам не хватает научной теории сознания. Но как говорит специалист по когнитивной робототехнике Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан, нам нельзя приравнивать эти две концепции.

“Сознание безусловно удивительная и важная вещь, но я не верю, что оно необходимо для искусственного интеллекта человеческого уровня. Если выражаться более точно, мы используем слово “сознание” для обозначения нескольких психологических и когнитивных признаков, которые у человека “идут в комплекте”, – объясняет ученый.

Умную машину, которой не хватает одного или нескольких подобных признаков, можно представить. В конце концов, мы можем создать невероятной умный ИИ, который будет неспособен воспринимать мир субъективно и осознано. Шанахан утверждает, что разум и сознание можно совместить в машине, но мы не должны забывать, что это две разных концепции.

То, что машина проходит тест Тьюринга, в котором она неотличима от человека, не означает наличие у нее сознания. Для нас передовой ИИ может казаться осознанным, но его самосознание будет не большим, чем у камня или калькулятора.

Миф №3: “Нам не стоит бояться ИИ”

Реальность: В январе основатель Facebook Марк Цукерберг заявил, что нам не стоит бояться ИИ, ведь он сделает невероятное количество хороших вещей для мира. Он прав наполовину. Мы извлечем огромную выгоду от ИИ: от беспилотных автомобилей до создания новых лекарств, но нет никаких гарантий, что каждая конкретизации ИИ будет доброкачественной.

Высокоразумная система может знать все о конкретной задаче, вроде решения неприятной финансовой проблемы или взлома системы вражеской обороны. Но вне границ этих специализаций, она будет глубоко невежественна и не сознательна. Система Google DeepMind эксперт в Го, но у нее нет возможностей или причин исследовать сферы вне своей специализации.

Многие из этих систем могут не подчинятся соображениям безопасности. Хороший пример – сложный и мощный вирус Stuxnet, военизированный червь, разработанный военными Израиля и США для проникновения и диверсии работы иранских атомных станций. Это вирус каким-то образом (специально или случайно) заразил российскую атомную станцию.

Еще один пример, программа Flame, использованная для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Легко представить будущие версии Stuxnet или Flame, который выходят за пределы своих целей и наносят огромный вред чувствительной инфраструктуре. (Для понимания, эти вирусы не являются ИИ, но в будущем они могут его иметь, откуда и беспокойство).

Вирус Flame использовался для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Фото: Wired

Миф №4: “Искусственный суперинтеллект будет слишком умен, чтобы совершать ошибки”

Реальность: Исследователь ИИ и основатель Surfing Samurai Robots Ричард Лусимор считает, что большинство сценариев судного дня, связанного с ИИ, непоследовательны. Они всегда построены на предположении, что ИИ говорит: “Я знаю, что уничтожение человечества вызвано сбоем в моей конструкции, но я все равно вынужден это сделать”. Лусимор говорит, что если ИИ будет вести себя так, рассуждая о нашем уничтожении, то такие логические противоречия будут преследовать его всю жизнь. Это, в свою очередь, ухудшает его базу знаний и делает его слишком глупым для создания опасной ситуации. Ученый также утверждает, что люди, говорящие: “ИИ может делать только то, на что его запрограммировали”, заблуждаются также, как и их коллеги на заре компьютерной эры. Тогда люди использовали эту фразу утверждая, что компьютеры не способны продемонстрировать ни малейшей гибкости.

Питер Макинтайр и Стюарт Армстронг, которые работают в Институте будущего человечества при Оксфордском университете, не соглашаются с Лусимором. Они утверждают, что ИИ в значительной мере связан тем, как его запрограммировали. Макинтайр и Армстронг верят, что ИИ не сможет совершать ошибок или быть слишком тупым, чтобы не знать, чего мы от него ожидаем.

“По определению, искусственный суперинтеллект (ИСИ) – субъект, с разумом значительно большим, чем обладает лучший человеческий мозг в любой области знаний. Он будет точно знать, что мы хотели, чтобы он сделал”, – утверждает Макинтайр. Оба ученых верят, что ИИ будет делать лишь то, на что запрограммирован. Но если он станет достаточно умен, он поймет, как это отличается от духа закона или намерений людей.

Макинтайр сравнил будущую ситуацию людей и ИИ с теперешним взаимодействием человека и мыши. Цель мыши – искать еду и убежище. Но она часто конфликтует с желанием человека, который хочет, чтобы его зверек бегал вокруг него свободно. “Мы достаточно умны, чтобы понимать некоторые цели мышей. Так что ИСИ будет также понимать наши желания, но быть к ним безразличным”, – говорит ученый.

Как показывает сюжет фильма Ex Machina человеку будет крайне сложно удерживать более умный ИИ

Миф №5: “Простая заплатка решит проблему контроля ИИ”

Реальность: Создав искусственный интеллект умнее человека, мы столкнемся с проблемой известной как “проблема контроля”. Футуристы и теоретики ИИ впадают в состояние полной растерянности, если их спросить, как мы будем содержать и ограничивать ИСИ, если такой появится. Или как убедиться, что он будет дружественно настроен в отношении людей. Недавно исследователи из Института технологий Джорджии наивно предположили, что ИИ может перенять человеческие ценности и социальные правила, читая простые истории. На деле, это будет куда более сложно.

“Предлагалось множество простых трюков, которые могут “решить” всю проблему контроля ИИ”, – говорит Армстронг. Примеры включали программирование ИСИ так, чтобы его целью было угождать людям, или, чтобы он просто функционировал как инструмент в руках человека. Еще вариант – интегрировать концепции любви или уважения в исходный код. Чтобы предотвратить ИИ от принятия упрощенного, однобокого взгляда на мир, предлагалось запрограммировать его ценить интеллектуальное, культурное и социальное разнообразие.

Но эти решения слишком просты, как попытка втиснуть всю сложность человеческих симпатий и антипатий в одно поверхностное определение. Попробуйте, к примеру, вывести четкое, логичное и выполнимое определение “уважения”. Это крайне сложно.

Машины в “Матрице” могли без проблем уничтожить человечество

Миф №6: “Искусственный интеллект нас уничтожит”

Реальность: Нет никакой гарантии, что ИИ нас уничтожит, или, что мы не сможем найти возможности контролировать его. Как сказал теоретик ИИ Элизер Юдковски: “ИИ ни любит, ни ненавидит вас, но вы сделаны из атомов, которые он может использовать для других целей”.

В своей книге “Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии” оксфордский философ Ник Бостром написал, что настоящий искусственный суперинтеллект, после его появления, создаст риск больший, чем любые другие человеческие изобретения. Выдающиеся умы вроде Элона Маска, Билла Гейтса и Стивена Хокинга (последний предупредил, что ИИ может быть нашей “худшей ошибкой в истории”) также выразили обеспокоенность.

Макинтайр сказал, что в большинстве целей, которыми может руководствоваться ИСИ, есть веские причины избавиться от людей.

“ИИ может спрогнозировать, достаточно правильно, что мы не хотим, чтобы он максимизировал прибыль конкретной компании, чего бы это ни стоило клиентам, окружающей среде и животным. Поэтому у него есть сильный стимул, чтобы позаботится о том, что его не прервут, не помешают, выключат или не изменят его целей, поскольку из-за этого изначальные цели не будут выполнены”, – утверждает Макинтайр.

Если только цели ИСИ не будут точно отображать наши собственные, то у него будут достойные поводы не дать нам возможности остановить его. Учитывая, что уровень его интеллекта значительно превосходит наш, мы с этим ничего не сможем поделать.

Никто не знает, какую форму обретет ИИ и как он может угрожать человечеству. Как отметил Маск, искусственный интеллект может использоваться для контроля, регулирования и мониторинга другого ИИ. Или он может быть пропитан человеческими ценностями или преобладающим желанием быть дружественным к людям.

Миф №7: “Искусственный суперинтеллект будет дружелюбным”

Реальность: Философ Иммануил Кант верил, что разум сильно коррелирует с моральностью. Нейробиолог Давид Чалмерс в своем исследовании “Сингулярность: Философский анализ” взял известную идею Канта и применил ее к возникшему искусственному суперинтеллекту.

Если это верно… мы можем ожидать, что интеллектуальный взрыв приведет к взрыву моральности. Затем мы можем ожидать, что появившиеся ИСИ системы будут суперморальны также, как и суперинтеллектуальны, что позволит нам ожидать от них доброкачественности.

Но идея того, что развитый ИИ будет просветленным и добрым, по своей сути, не очень правдоподобна. Как отметил Армстронг, есть много умных военных преступников. Не похоже, что связь между разумом и моральностью существует среди людей, поэтому он поддает сомнению работу этого принципа среди других умных форм.

“Умные люди, ведущие себя аморально, могут вызывать боль гораздо больших масштабов, чем их более глупые коллеги. Разумность просто дает им возможность быть плохими с большим умом, она не превращает их в добряков”, – утверждает Армстронг.

Как объяснил Макинтайр, возможность субъекта достичь цели не относиться к тому, будет эти цель разумной для начала. “Нам очень сильно повезет, если наши ИИ будут уникально одаренными и уровень их моральности будет расти вместе с разумом. Надеяться на удачу – не лучший подход для того, что может определить наше будущее”, – говорит он.

Миф №8: “Риски ИИ и робототехники равнозначны”

Реальность: Это особенно частая ошибка, насаждаемая некритичными СМИ и голливудскими фильмами вроде “Терминатора”.

Если бы искусственный суперинтеллект вроде Skynet действительно захотел бы уничтожить человечество, он был не использовал андроидов с шестиствольными пулеметами. Гораздо эффективнее было бы наслать биологическую чуму или нанотехнологическую серую слизь. Или просто уничтожить атмосферу.

Искусственный интеллект потенциально опасен не тем, что он может повлиять на развитие роботетехники, а тем, как его появление повлияет на мир в принципе.

Миф №9: “Изображение ИИ в научной фантастике – точное отображение будущего”

Множество видов разумов. Изображение: Элизер Юдковски

Конечно, авторы и футуристы использовали научную фантастику, чтобы делать фантастические прогнозы, но горизонт событий, который устанавливает ИСИ, это совсем другая опера. Более того, нечеловеческая природа ИИ делает для нас невозможным знание, а значит и предсказание, его природы и формы.

Чтобы развлекать нас, глупых людишек, в научной фантастике большинство ИИ изображены похожими на нас. “Существует спектр всех возможных разумов. Даже среди людей, вы достаточно отличаетесь от своего соседа, но эта вариация ничто, в сравнении со всеми разумами, которые могут существовать”, – говорит Макинтайр.

Большинство научно-фантастических произведений, чтобы рассказать убедительную историю, не должны быть научно точны. Конфликт обычно разворачивается между близкими по силе героями. “Представьте, насколько бы скучной была история, где ИИ без сознания, радости или ненависти, покончил бы с человечеством без всякого сопротивления, чтобы добиться неинтересной цели”, – зевая, повествует Армстронг.

На заводе Tesla трудятся сотни роботов

Миф №10: “Это ужасно, что ИИ заберет всю нашу работу”

Реальность: Возможность ИИ автоматизировать многое, из того, что мы делаем, и его потенциал уничтожить человечество, две совсем разные вещи. Но согласно Мартину Форду, автору “На заре роботов: Технологии и угроза безработного будущего”, их часто рассматривают как целое. Хорошо думать об отдаленном будущем применения ИИ, но только если оно не отвлекает нас от проблем, с которыми нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. Главная среди них – массовая автоматизация.

Никто не ставит под сомнение, что искусственный интеллект заменит множество существующих профессий, от работника фабрики до высших эшелонов белых воротничков. Некоторые эксперты предсказывают, что половине всех рабочих мест США угрожает автоматизация в ближайшем будущем.

Но это не означает, что мы не сможем справиться с потрясением. Вообще, избавление от большей части нашей работы, как физической так и ментальной, – квази-утопическая цель нашего вида.

“В течении пары десятилетий ИИ уничтожит множество профессий, но это неплохо”, – говорит Миллер. Беспилотные автомобили заменят водителей грузовиков, что сократит стоимость доставки и, как следствие, сделает многие продукты дешевле. “Если вы водитель грузовика и зарабатываете этим на жизнь – вы потеряете, но все другие наоборот смогут покупать больше товаров на ту же зарплату. А деньги, которые они отложат, будут потрачены на другие товары и услуги, которые создадут новые рабочие места для людей”, – утверждает Миллер.

По всей вероятности, искусственный интеллект будет создавать новые возможности производства блага, освободив людей для занятия другими вещами. Успехи в развитии ИИ будут сопровождаться успехами в других областях, особенно в производстве. В будущем, нам станет легче, а не сложнее, удовлетворять наши основные потребности.

В этом году компания «Яндекс» запустила голосового помощника «Алиса». Новый сервис позволяет пользователю прослушивать новости и погоду, получать ответы на вопросы и просто общаться с ботом. «Алиса» иногда дерзит , порой кажется почти разумной и по-человечески саркастичной , но часто не может разобраться, о чём её спрашивают, и садится в лужу.

Всё это породило не только волну шуток, но и новый виток дискуссий о развитии искусственного интеллекта. Новости о том, чего добились умные алгоритмы, сегодня приходят чуть ли не каждый день, а машинное обучение называют одним из самых перспективных направлений, которому можно себя посвятить.

Чтобы прояснить главные вопросы об искусственном интеллекте, мы побеседовали с Сергеем Марковым, специалистом по искусственному интеллекту и методам машинного обучения, автором одной из самых сильных отечественных шахматных программ SmarThink и создателем проекта «XXII век» .

Сергей Марков,

специалист по искусственному интеллекту

Развенчивая мифы об ИИ

так что же такое «искусственный интеллект»?

Понятию «искусственный интеллект» в какой-то мере не повезло. Возникшее изначально в научной среде, оно со временем проникло в фантастическую литературу, а через неё - в поп-культуру, где претерпело целый ряд изменений, обросло множеством интерпретаций и в конце-концов было совершенно мистифицировано.

Именно поэтому мы часто слышим от неспециалистов примерно такие заявления: «ИИ не существует», «ИИ невозможно создать». Непонимание сути исследований, ведущихся в сфере ИИ, легко приводит людей и к другим крайностям - например, современным системам ИИ приписывают наличие сознания, свободной воли и секретных мотивов.

Давайте попробуем отделить мух от котлет.

В науке искусственным интеллектом называют системы, предназначенные для решения интеллектуальных задач.

В свою очередь, интеллектуальная задача - это задача, которую люди решают при помощи собственного интеллекта. Заметим, что в данном случае специалисты сознательно уходят от определения понятия «интеллект», поскольку до появления систем ИИ единственным примером интеллекта был интеллект человеческий, и определить понятие интеллекта на основе единственного примера - то же самое, что пытаться провести прямую через единственную точку. Таких прямых может оказаться сколько угодно много, а значит, спор о понятии интеллекта можно было бы вести столетиями.

«сильный» и «слабый» искусственный интеллект

Системы ИИ делятся на две большие группы.

Прикладной искусственный интеллект (также используют термин «слабый ИИ» или «узкий ИИ», в английской традиции - weak/applied/narrow AI) - это ИИ, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или их небольшого множества. К этому классу относятся системы для игры в шахматы, го, распознавания образов, речи, принятия решения о выдаче или невыдаче банковского кредита и так далее.

В противоположность прикладному ИИ вводят понятие универсального искусственного интеллекта (также «сильный ИИ», по-английски - strong AI/Artificial General Intelligence) - то есть, гипотетического (пока что) ИИ, способного решать любые интеллектуальные задачи.

Часто люди, не зная терминологии, отождествляют ИИ с сильным ИИ, из-за этого и возникают суждения в духе «ИИ не существует».

Сильного ИИ действительно пока не существует. Практически все успехи, которые мы наблюдаем в последнее десятилетие в области ИИ, - это успехи прикладных систем. Эти успехи нельзя недооценивать, так как прикладные системы в ряде случаев способны решать интеллектуальные задачи лучше, чем это делает универсальный человеческий интеллект.

Я думаю, вы заметили, что понятие ИИ - довольно широкое. Скажем, устный счёт - это тоже интеллектуальная задача, и это значит, что любая счётная машина будет считаться системой ИИ. А как насчёт счётов? Абака ? Антикитерского механизма ? Действительно, всё это формально хотя и примитивные, но системы ИИ. Однако обычно, называя какую-то систему системой ИИ, мы тем самым подчёркиваем сложность решаемой этой системой задачи.

Совершенно очевидно, что разделение интеллектуальных задач на простые и сложные - весьма искусственное, и наши представления о сложности тех или иных задач постепенно меняются. Механическая счётная машина была чудом техники в XVII веке, но сегодня людей, с детства сталкивающихся с куда более сложными механизмами, она уже не способна впечатлить. Когда игра машин в го или автомобильные автопилоты уже перестанут удивлять публику, наверняка найдутся люди, которые будут морщиться из-за того, что кто-то будет относить такие системы к ИИ.

«Роботы-отличники»: о способностях ИИ к обучению

Ещё одно забавное заблуждение - всенепременное наличие у систем ИИ способности к самообучению. С одной стороны, это совсем не обязательное свойство систем ИИ: есть множество удивительных систем, не способных самообучаться, но, тем не менее, решающих многие задачи лучше человеческого мозга. С другой стороны, некоторые люди просто не знают того, что самообучение - свойство, которые многие системы ИИ обрели ещё более полусотни лет назад.

Когда в 1999 году я писал свою первую шахматную программу, самообучение уже было совершенно общим местом в этой области - программы умели запоминать опасные позиции, подстраивать под себя дебютные варианты, регулировать стиль игры, подстраиваясь под соперника. Конечно, тем программам было ещё очень далеко до Alpha Zero . Тем не менее, даже системы, обучающиеся поведению на основе взаимодействия с другими системами в ходе экспериментов по так называемому «обучению с подкреплением», уже существовали. Однако по необъяснимой причине некоторые люди до сих пор думают, что способность к самообучению - это прерогатива человеческого интеллекта.

Машинное обучение, целая научная дисциплина, занимается процессами обучения машин решению тех или иных задач.

Существует два больших полюса машинного обучения - обучение с учителем и обучение без учителя.

При обучении с учителем у машины уже есть некоторое количество условно правильных решений для некоторого набора случаев. Задача обучения в таком случае заключается в том, чтобы научить машину на основе имеющихся примеров принимать правильные решения в других, неизвестных ситуациях.

Другая крайность - обучение без учителя . То есть машину ставят в ситуацию, когда правильные решения неизвестны, имеются только данные в сыром, неразмеченном виде. Оказывается, и в таких случаях можно добиться некоторого успеха. Например, можно научить машину выявлению семантических отношений между словами языка на основе анализа очень большого набора текстов.

Одна из разновидностей обучения с учителем - это обучение с подкреплением (reinforcement learning). Идея заключается в том, что система ИИ выступает в роли агента, помещённого в некоторую модельную среду, в которой она может взаимодействовать с другими агентами, например, с собственными копиями, и получать от среды некоторую обратную связь через функцию вознаграждения. Например, шахматная программа, которая играет сама с собой, постепенно подстраивая свои параметры и тем самым постепенно усиливая собственную игру.

Обучение с подкреплением - довольно широкая область, в ней применяют множество интересных методов, начиная от эволюционных алгоритмов и заканчивая байесовской оптимизацией . Последние достижения в области ИИ для игр как раз связаны с усилением ИИ в ходе обучения с подкреплением.

Риски развития технологий: стоит ли бояться «Судного дня»?

Я не отношусь к числу ИИ-алармистов, и в этом смысле я отнюдь не одинок. Например, создатель стэнфордского курса по машинному обучению Эндрю Ын сравнивает проблему опасности ИИ с проблемой перенаселения Марса.

Действительно, в будущем вполне вероятно, что люди колонизируют Марс. Также вероятно, что рано или поздно на Марсе может возникнуть проблема перенаселения, но не совсем понятно, почему мы должны заниматься этой проблемой уже сейчас? Согласны с Ыном и Ян ЛеКун - создатель свёрточных нейронный сетей, и его шеф Марк Цукерберг, и Йошуа Беньо - человек, во многом благодаря исследованиям которого современные нейронные сети способны решать сложные задачи в области обработки текстов.

Чтобы изложить мои взгляды на эту проблему, потребуется, вероятно, несколько часов, поэтому остановлюсь только на основных тезисах.

1. НЕЛЬЗЯ ОГРАНИЧИВАТЬ РАЗВИТИЕ ИИ

Алармисты рассматривают риски, связанные с потенциальным разрушительным воздействием ИИ, при этом игнорируя риски, связанные с попыткой ограничить или даже остановить прогресс в этой области. Технологическое могущество человечества возрастает чрезвычайно быстрыми темпами, что приводит к эффекту, который я называю «удешевлением апокалипсиса».

150 лет назад при всём желании человечество не могло нанести невосполнимого урона ни биосфере, ни себе как виду. Для реализации катастрофического сценария 50 лет назад необходимо было бы сконцентрировать всю технологическую мощь ядерных держав. Завтра для воплощения в жизнь глобальной техногенной катастрофы может хватить и небольшой горстки фанатиков.

Наша технологическая мощь растёт куда быстрее, чем способность человеческого интеллекта эту мощь контролировать.

Если на смену человеческому интеллекту с его предрассудками, агрессией, заблуждениями и ограниченностью не придёт система, способная принимать более взвешенные решения (будь то ИИ или, что я считаю более вероятным, технологически улучшенный и объединённый с машинами в единую систему человеческий интеллект), нас может ждать глобальная катастрофа.

2. создание сверхинтеллекта принципиально невозможно

Существует идея о том, что ИИ будущего всенепременно будет сверхинтеллектом, превосходящим людей даже сильнее, чем люди превосходят муравьёв. Боюсь в данном случае разочаровать и технологических оптимистов - наша Вселенная содержит целый ряд фундаментальных физических ограничений, которые, по всей видимости, сделают создание сверхинтеллекта невозможным.

Например, скорость передачи сигнала ограничена скоростью света, а на планковских масштабах появляется неопределённость Гейзенберга. Отсюда вытекает первый фундаментальный предел - предел Бремерманна, вводящий ограничения на максимальную скорость вычислений для автономной системы заданной массы m.

Другой предел связан с принципом Ландауэра , в соответствии с которым существует минимальное количество теплоты, выделяемое при обработке 1 бита информации. Слишком быстрые вычисления вызовут недопустимый разогрев и разрушение системы. В действительности, современные процессоры от лимита Ландауэра отделяет менее чем тысячекратное отставание. Казалось бы, 1000 - это довольно много, однако ещё одна проблема заключается в том, что многие интеллектуальные задачи относятся к классу сложности EXPTIME. Это означает, что время, необходимое для их решения, является экспоненциальной функцией от размерности задачи. Ускорение системы в несколько раз даёт лишь константный прирост «интеллекта».

В общем, есть очень серьёзные основания полагать, что сверхинтеллектуального сильного ИИ не получится, хотя, конечно, уровень человеческого интеллекта вполне может быть превзойдён. Насколько это опасно? Скорее всего, не очень.

Представьте себе, что вы внезапно начали думать в 100 раз быстрее остальных людей. Значит ли это, что вы легко будете способны уговорить любого прохожего отдать вам свой кошелёк?

3. мы беспокоимся совсем не о том

К сожалению, в результате спекуляций алармистов на страхах публики, воспитанной на «Терминаторе» и знаменитом HAL 9000 Кларка и Кубрика, происходит смещение акцентов в сфере безопасности ИИ в сторону анализа маловероятных, но эффектных сценариев. При этом реальные опасности ускользают из виду.

Любая достаточно сложная технология, претендующая на то, чтобы занять важное место в нашем технологическом ландшафте, безусловно приносит с собой специфические риски. Множество жизней было погублено паровыми машинами - на производстве, на транспорте и так далее - прежде чем были выработаны эффективные правила и меры по обеспечению безопасности.

Если говорить о прогрессе в области прикладного ИИ, можно обратить внимание на связанную с ним проблему так называемого «Цифрового тайного суда» . Всё больше и больше прикладных систем ИИ принимает решения по вопросам, затрагивающим жизнь и здоровье людей. Сюда относятся и медицинские диагностические системы, и, например, системы, принимающие в банках решения о выдаче или невыдаче кредита клиенту.

В то же время структура используемых моделей, наборы используемых факторов и другие детали процедуры принятия решения скрыты коммерческой тайной от человека, чья судьба находится на кону.

Используемые модели могут основывать свои решения на мнениях учителей-экспертов, допускавших систематические ошибки или имевших те или иные предрассудки - расовые, гендерные.

ИИ, обученный на решениях таких экспертов, будет добросовестно воспроизводить эти предрассудки в своих решениях. В конце концов эти модели могут содержать в себе специфические дефекты.

Этими проблемами сейчас мало кто занимается, поскольку, конечно, SkyNet, развязывающий ядерную войну, это, безусловно, куда более зрелищно.

Нейросети как «горячий тренд»

С одной стороны, нейронные сети - это одна из самых старинных моделей, применяющихся для создания систем ИИ. Появившиеся изначально в результате применения бионического подхода , они довольно быстро убежали от своих биологических прототипов. Исключением тут являются только импульсные нейронные сети (впрочем, пока не нашедшие широкого применения в индустрии).

Прогресс последних десятилетий связан с развитием технологий глубокого обучения - подхода, при котором нейронные сети собирают из большого количество слоёв, каждый из которых построен на основе определённых регулярных паттернов.

Помимо создания новых нейросетевых моделей важный прогресс был также достигнут в области технологий обучения. Сегодня нейронные сети учат уже не при помощи центральных процессоров компьютеров, а с использованием специализированных процессоров, способных быстро производить матричные и тензорные вычисления. Наиболее распространённый на сегодняшний день вид таких устройств - видеокарты. Впрочем, активно ведётся разработка ещё более специализированных устройств для обучения нейросетей.

В целом, безусловно, нейронные сети на сегодняшний день, - это одна из основных технологий в области машинного обучения, которой мы обязаны решению многих задач, ранее решавшихся неудовлетворительно. С другой стороны, конечно, нужно понимать, что нейронные сети не являются панацеей. Для некоторых задач они - далеко не самый эффективный инструмент.

Так насколько умны нынешние роботы на самом деле?

Всё познаётся в сравнении. На фоне технологий 2000-го года нынешние достижения выглядят настоящим чудом. Всегда найдутся люди, любящие побрюзжать. 5 лет назад они вовсю трындели о том, что машины никогда не выиграют у людей в го (ну или, по крайней мере, выиграют очень нескоро). Говорили о том, что машина никогда не сможет нарисовать с нуля картину, в то время как сегодня люди практически неспособны отличать картины, созданные машинами, от картин неизвестных им художников. В конце прошлого года машины научились синтезировать речь, практически неотличимую от человеческой, а в последние годы от музыки, создаваемой машинами, не вянут уши.

Посмотрим, что будет завтра. Я смотрю на эти области применения ИИ с большим оптимизмом.

Перспективные направления: где начать погружение в сферу ИИ?

Я бы посоветовал постараться на хорошем уровне освоить один из популярных нейросетевых фреймворков и один из популярных в области машинного обучения языков программирования (наиболее популярна на сегодняшний день связка TensorFlow + Python).

Овладев этими инструментами и имея в идеале крепкую базу в области математической статистики и теории вероятностей, следует направить свои усилия в ту сферу, которая будет наиболее интересна лично вам.

Интерес к предмету работы - один из самых важных ваших помощников.

Потребность в специалистах по машинному обучению существует в самых разных областях - в медицине, в банковском деле, в науке, на производстве, поэтому сегодня хорошему специалисту предоставлен как никогда широкий выбор. Потенциальные преимущества любой из этих отраслей мне представляются несущественными по сравнению с тем, что работа будет приносить вам удовольствие.