Я не двигался и почти не дышал… Наверняка, они уже потеряли мой след... Я выбрался из укрытия и столкнулся лицом к лицу с одним из них… Он закричал, но не смог пошевелиться… Игру снова заглючило

Искусственный интеллект (ИИ) в видеоиграх – это то, что большинство из нас не замечают, пока он не сломается. Он незримо присутствует во всём, влияя на наш игровой опыт, на наше восприятие каждого игрового момента, однако это один из самых недооценённых элементов видеоигр. ИИ – это та приправа, которая придаёт игре вкус, погружает нас в игровой мир как ничто другое.

Каждый понимает термин «искусственный интеллект» по-своему. Этот термин может относиться к программным процессам, которые управляют персонажами игры, отдельными объектами в игре, или даже соперниками, которых вы никогда не увидите (как, например, в реал-тайм стратегиях).

Обратимся к Alien: Isolation. Отбросив случайные сбои, скажем прямо: это отличная игра! Одна из единичных кино-игр, которые позволяют ощутить себя внутри фильма. Alien: Isolation заставляет по-настоящему почувствовать себя участником действия фильма о Чужом. Каждый фильм о Чужих ставит чёткую цель: избавиться от пришельца. Многие отдельные моменты фильмов могли бы обернуться интересным геймплеем, будь то лазание Далласа по вентиляции с огнемётом, или Рипли, в погрузчике-механике таранящая Королеву. Эти фильмы, как видеоигры, очень заряжают драйвом, их вселенная очень хорошо подходит для «игроизации».

Игра Alien: Isolation сильна именно своим искусственным интеллектом. Чужой должен действовать так, чтобы игрок чувствовал себя участником Alien-фильмов.Сам Чужой является сложным существом, что даёт много геймплейных возможностей. Он прячется, вдумчиво используя дизайн помещений. Он передвигается по вентиляции, неожиданно нападая на игроков. Он ненавидит огонь, так что мы можем использовать огнемёты против него. В тоже время игра устанавливает определённые границы сложности. Мы знаем, как работает жизненный цикл Чужих. Мы знаем, что они кровоточат кислотой. Мы знаем об их коллективном разуме. Другими словами, фильмы о Чужих создали убедительную песочницу для разработчиков игр.

Каждое решение, которое вы принимаете в Isolation, возвращается к Чужому. Как вы прячетесь? Как используете драгоценное топливо огнемёта? Как долго вы ждёте, чтобы он ушёл? Вы сталкиваетесь с настоящим, живым Чужим, который будет действовать и думать как пришелец. Это потрясающе, страшно и удивительно одновременно!

Большинство игроков и разработчиков считают, что «сильный ИИ», по сути, невозможен. Это означало бы, что он должен быть равен или даже превосходить человеческий интеллект. Вряд ли было бы комфортно играть с таким.

Сильный ИИ будет очень похож на другого игрока, с теми же игровыми целями: он захочет выиграть. Хороший ИИ не хочет выиграть, он хочет, чтобы вы тяжёлым трудом заработали свой выигрыш. Вот почему Чужой является не столько реалистичным моделированием величайшего киномонстра, сколько воссозданием впечатлений от него.

В Isolation Чужой почти всегда рядом. Конечно, вы можете отвлечь его на некоторое время, или переходить из одного помещения в другое, но он всегда в конечном итоге окажется поблизости. Чаще всего Чужой действует правдоподобно, за исключением редких случаев, когда он необъяснимо торчит в одной комнате, пока вы, задерживая дыхание, надеетесь, что он уйдёт, чтобы можно было вылезти из шкафа.

Чужой, кажется, всегда приблизительно знает ваше местоположение, что держит в напряжении и неопределённости. Он не сходу замечает вас (кроме редких «глюков»), если вы не проваливаете стелс. Это очень удобно для поддержания атмосферы фильма ужасов, но иногда момент затягивается, и игра начинает «фальшивить». Порой игра настолько сосредотачивается на создании напряжения, что забывает о гораздо более важном – о погружении.

Забавно, но из-за маркетинговой затасканности, слово «погружение» почти потеряло всякий смысл. Теперь любая игра, которая умеет удержать внимание, хвастается «погружением». А ведь смысл изначально в другом: когда вы погружаетесь в океан, вы существуете внутри океана.

В 1990-е годы появилась концепция «Immersive Sim» (симуляция погружения). Идея заключалась в том, что игроки могут существовать в мире игры и относиться к нему, как к реальности. Наиболее известными из «иммерсивных симов» 90-х были System Shock и Thief: The Dark Project. Обе эти игры были разработаны Looking Glass Studios, и обе имели сильный акцент на искусственном интеллекте.

Игра без хорошего ИИ – как сборник пустых фильмов. Целый сборник – это хорошо, но кино держится на своих персонажах. Великий ИИ вдыхает жизнь в персонажей игры и её мир. Это самый важный компонент в игровом повторении захватывающего опыта кинофильмов.

Для хорошего примера «иммерсивного сима» в действии, давайте вспомним Thief: The Dark Project. Действие игры разворачивается в фэнтезийном мире, вы играете за вора по имени Гарретт. Одна миссия посылает вас в подземные руины. Область карты населена особенными зомби. Их нельзя покрошить на куски, как обычных. Они восстают обратно вскоре после того, как вы убили их. Единственный способ по-настоящему избавиться от них – использовать святую воду на ваших дорогих водных стрелах, которые обычно тушат факелы, что позволяет скрыться в темноте. Когда зомби замечает вас, он ревёт, предупреждая других зомби, которые рёвом зовут следующих. Так можно было собрать толпу из всех зомби на уровне. Если не хватало стрел или святой водой, приходилось обдумывать план.

Например, можно было прокрасться к балкону над комнатой с двумя-тремя зомби, скрытно выстрелить в одного, чтобы он рёвом созвал всех зомби в комнату, потом начинать расстреливать их святой водой

То есть игра создала пространство, создала врагов, которые имели логический набор правил, и к которым можно было применить вполне реальную логику.

Поэтому игра с хорошим ИИ работает, скорее, как Thief, а не как Isolation. Напряженность очень важна для игры о Чужих, но основой должно являться погружение. Если игра перестаёт быть правдоподобной, она уже не такая страшная.

Конечно, чтобы погружение работало, мы должны «купиться» на уловки режиссёра или разработчика. Фильм «Чужой» не сработает, если кто-то перед экраном говорит нам, что пришелец не по-настоящему вырвался из груди человека. Поэтому, чтобы сработать, Alien: Isolation должна заставить нас поверить в её реальность. Игра должна быть интерактивной, то есть ещё более реалистичной, чем какой-либо из фильмов. Игра должна быть захватывающей. Правила должны иметь смысл и быть последовательными.

Если вы или игра разрываете эти отношения, игра перестает быть страшной и опыт разваливается. Когда люди, охотящиеся на игрока, вдруг замирают, или когда Чужой «телепортируется» за спиной, это ломает погружение и вытягивает из игрового опыта. Он перестает быть страшным, в чём и заключается весь смысл Чужого, в первую очередь.

Мы играем в игры о Чужих, потому что мы хотим пережить опыт встречи с Чужим. Когда искусственный интеллект ломается или «читтерит», погружение теряется и игра разваливается. Но когда ИИ работает как надо, то мы становимся Рипли, прячась в шкафчике, затаив дыхание, ожидая, когда монстр уйдёт.

«Мы находимся на пороге величайших изменений, сравнимых с эволюцией человека», — Писатель-фантаст Вернор Стефан Виндж

Что бы вы почувствовали, если бы узнали, что стоите на пороге грандиозных изменений, как человечек, изображенный на графике ниже?

Вертикальная ось — развитие человечества, горизонтальная ось — время

Волнующе, не правда ли?

Однако если скрыть часть графика, то все выглядит куда более прозаично.

Далекое будущее уже не за горами

Представьте себе, что вы очутились в 1750 году. В те времена люди еще не слышали об электричестве, общение на расстоянии осуществлялось при помощи факелов, а единственное средство передвижения перед поездкой необходимо было накормить сеном. И вот вы решаете взять с собой «человека из прошлого» и показать ему жизнь в 2016 году. Невозможно даже представить себе, что бы он почувствовал, очутившись на широких ровных улицах, по которым носятся автомобили. Ваш гость невероятно удивился бы тому, что современные люди могут общаться, даже если находятся на разных сторонах Земного шара, следить за спортивными мероприятиями в других странах, смотреть концерты 50-летней давности, а также сохранять любой момент времени на фото или видео. А если рассказать этому человеку из 1750 года об Интернете, Международной космической станции, Большом адронном коллайдере и Теории относительности, его представление о мире наверняка бы рухнуло. Он мог бы даже умереть от переизбытка впечатлений.

Но вот что интересно: если ваш гость вернулся бы в свой «родной» век и решил осуществить аналогичный эксперимент, прокатив на машине времени человека из 1500 года, то хотя прибывшего из прошлого тоже могло бы многое удивить, его опыт не был бы таким же впечатляющим — разница между 1500 и 1750 годами не настолько ощутима, как между 1750 и 2016-м.

Если человек из 18 века захочет произвести впечатление на гостя из прошлого, то ему придется пригласить кого-то, жившего в 12 000 году до нашей эры, еще до Великой аграрной революции. Он действительно мог бы быть «сражен наповал» развитием технологий. Увидев высокие колокольни церквей, корабли, бороздящие просторы океанов, города с тысячами жителей, он лишился бы чувств от нахлынувших эмоций.

Темпы развития технологий и общества постоянно увеличиваются. Известный американский изобретатель и футуролог Рэймонд Курцвейл называет это термином «Закон ускорения истории». Так происходит потому, что внедрение новых технологий позволяет обществу развиваться все более быстрыми темпами. Например, люди, жившие в 19 столетии, обладали более развитыми технологиями, чем в 15-м. Поэтому неудивительно, что 19 век принес человечеству больше достижений, чем 15-й.

Но если технологии развиваются все быстрее и быстрее, нам следует ожидать множество величайших изобретений в будущем, не так ли? Если Курцвейл и его единомышленники правы, то в 2030 году мы испытаем такие же эмоции, как и человек, попавший из 1750 года в наш. А к 2050 году мир настолько изменится, что мы с трудом сможем различить в нем черты предшествующих десятилетий.

Все вышесказанное не является фантастикой — это научно подтверждено и вполне логично. Однако многие все еще скептически воспринимают подобные заявления. Так происходит по ряду причин:

1. Многие считают, что развитие общества происходит равномерно и прямолинейно. Когда мы думаем о том, каким будет мир через 30 лет, мы вспоминаем, что же произошло за последние 30 лет. В этот момент мы совершаем такую же ошибку, как и человек из примера выше, живший в 1750 году и пригласивший гостя из 1500 года. Чтобы правильно представить себе предстоящий прогресс, нужно вообразить, что развитие происходит куда более быстрыми темпами, чем в далеком прошлом.

2. Мы неправильно воспринимаем траекторию развития современного общества. Например, если мы посмотрим на небольшой отрезок экспоненциальной кривой, нам может показаться, что это прямая линия (так же, как если бы мы смотрели на часть окружности). Однако экспоненциальный рост не является ровным и гладким. Курцвейл объясняет, что прогресс представляет собой s-образную кривую, как показано на графике ниже:

Каждый «виток» развития начинается с внезапного скачка, который затем сменяется устойчивым и постепенным ростом.

Итак, каждый новый «виток» развития делится на несколько этапов:

1. Медленный рост (ранняя фаза развития);
2. Быстрый рост (вторая, «взрывная» фраза развития);
3. «Выравнивание», когда новая технология доводится до совершенства.

Если взглянуть на недавние события, то можно прийти к выводу о том, что мы не вполне осознаем, как быстро происходит развитие технологий. Например, в промежуток времени между 1995 и 2007 годом мы могли наблюдать появление Интернета, Microsoft, Google и Facebook, социальных сетей, мобильных телефонов, а затем и смартфонов. Но период времени между 2008 и 2016 годами был не так богат на открытия, по крайней мере в сфере высоких технологий. Таким образом, мы сейчас находимся на 3 этапе s-образной линии развития.

3. Многие люди являются заложниками собственного жизненного опыта, который искажает их представление о будущем. Когда мы слышим какое-либо предсказание относительно будущего, которое противоречит нашей точке зрения, основанной на предыдущем опыте, мы считаем это суждение наивным. Например, если вам сегодня скажут, что в будущем люди будут жить по 150-250 лет или , то скорее всего вы ответите: «Это глупо, ведь отлично известно, что все смертны». И действительно, все люди, когда-либо жившие в прошлом, умерли и продолжают умирать и сегодня. Но стоит заметить, что на самолетах тоже никто не летал, пока их наконец не изобрели.

На самом деле в предстоящие несколько десятилетий изменится очень многое, а изменения будут настолько значимыми, что сейчас трудно даже представить себе это. Прочитав данную статью до конца, вы сможете узнать больше о том, что сейчас происходит в мире науки и высоких технологий.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

1. ИИ ассоциируется у нас с кинофильмами вроде «Звездных войн», «Терминатора» и так далее. В связи с этим мы относимся к нему как к выдумке.

2. ИИ - это довольно широкое понятие. Оно относится как к карманным калькуляторам, так и к автомобилям, управляемым без участия человека. Такое разнообразие сбивает с толку.

3. Мы используем искусственный интеллект в повседневной жизни, но не осознаем этого. Мы воспринимаем ИИ как нечто мифическое из мира будущего, поэтому нам тяжело осознать, что он уже окружает нас.

В связи с этим, необходимо раз и навсегда разобраться в нескольких вещах. Во-первых, искусственный интеллект - это не робот. Робот - это своеобразная оболочка ИИ, которая иногда имеет очертания человеческого тела. Однако искусственный интеллект - это компьютер внутри робота. Его можно сравнить с мозгом внутри тела человека. Например, а женский голос, который мы слышим, это всего лишь персонификация.

Во-вторых, вы, вероятно уже сталкивались с таким понятием, как «сингулярность» или «технологическая сингулярность». Этот термин использовался для описания ситуации, в которой не действуют привычные законы и правила. Данное понятие используется в физике, чтобы описать черные дыры или момент сжатия Вселенной до Большого взрыва. В 1993 году Вернор Винж опубликовал свое знаменитое эссе, в котором использовал сингулярность для определения такого момента в будущем, когда искусственный интеллект превзойдет наш собственный. По его мнению, когда этот момент настанет, мир со всеми его правилами и законами, перестанет существовать как раньше.

Наконец, существует несколько видов искусственного интеллекта, среди которых можно выделить три основные категории:

1. Ограниченный Искусственный Интеллект (ANI, Artificial Narrow Intelligence). Он представляет собой ИИ, специализирующийся в одной конкретной области. Например, может победить чемпиона мира по шахматам в шахматной партии, но это все, на что он способен.

2. Общий Искусственный Интеллект (AGI, Artificial General Intelligence). Такой ИИ представляет собой компьютер, чей интеллект напоминает человеческий, то есть он может выполнять все те же задачи, что и человек. Профессор Линда Готтфредсон описывает этот феномен так: «Общий ИИ воплощает в себе генерализованные мыслительные способности, среди которых также отмечается умение обосновывать, планировать, решать проблемы, мыслить абстрактно, сравнивать комплексные идеи, быстро обучаться, использовать накопленный опыт».

3. Искусственный Суперинтеллект (ASI, Artificial Superintelligence). Шведский философ и профессор Оксфордского Университета Ник Бостром дает следующее определение суперинтеллекту: «Это интеллект, который превосходит человеческий практически во всех областях, включая научные изобретения, общие познания и социальные навыки».

В настоящее время человечество уже с успехом применяет ограниченный ИИ. Мы находимся на пути к освоению AGI. В следующих разделах статьи будет подробно рассмотрена каждая из этих категорий.

Мир, управляемый Ограниченным Искусственным Интеллектом

Ограниченный искусственный интеллект - это машинный разум, который по своей эффективности равен или превосходит человеческий в решении узких задач. Ниже представлено несколько примеров:

• беспилотный автомобиль от компании Google, который распознает и реагирует на различные препятствия на своем пути;
• является «пристанищем» различных форм ограниченного ИИ. Когда вы передвигаетесь по городу при помощи подсказок навигатора, получаете музыкальные рекомендации от Pandora, сверяетесь с прогнозом погоды, общаетесь с Siri, вы используете ANI;
• спам-фильтры в вашей электронной почте — вначале они учатся распознавать спам, а затем, анализируя свой предыдущий опыт и ваши предпочтения, перемещают письма в специальную папку;
• перводчик Google Translate - классический пример ограниченного ИИ, который достаточно хорошо справляется со своей узкой задачей;
• в момент приземления самолета специальная система на основе ИИ определяет, через какой гейт должны выходить пассажиры.

Системы ограниченного искусственного интеллекта не представляют никакой угрозы для человека. В худшем случае сбой в такой системе может вызвать локальную катастрофу вроде скачка напряжения или небольшого обвала на финансовом рынке.

Каждое новое изобретение в сфере ограниченного ИИ на шаг приближает нас к созданию общего искусственного интеллекта.

Почему это так сложно?

Если бы вы попытались создать компьютер, схожий по своему интеллекту с человеческим, то вы бы стали по настоящему ценить свою способность мыслить. Констуирование небоскребов, запуск ракет в космос, исследование теории Большого Взрыва - все это намного легче осуществить, чем изучить мозг человека. На сегодняшний момент наш разум является самым сложным объектом в обозримой Вселенной.

Самое интересное заключается в том, что сложности при создании общего ИИ возникают в самых, казалось бы, простых вещах. Например, создать устройство, которое могло бы за долю секунды умножать десятизначные числа, не составляет труда. В это же время невероятно сложно написать программу, которая могла бы распознать, кто находится перед монитором: кошка или собака. Создать компьютер, который обыграет человека в шахматы? Легко! Заставить машину прочитать и понять написанное в детской книжке? Google тратит миллиарды долларов на то, чтобы решить эту задачу. Такие вещи как математические расчеты, создание финансовых стратегий, перевод с одного языка на другой, уже решены при помощи ИИ. Однако, зрение, восприятие, жесты, передвижение в пространстве пока еще остаются нерешенными проблемами для компьютеров.

Эти навыки кажутся простыми для человека, потому что они развивались в течение миллионов лет эволюции. Когда вы протягиваете руку, чтобы взять какой-либо предмет, ваши мышцы, связки и кости совершают целую серию операции, которые согласуются с тем, что видят ваши глаза.

С другой стороны, умножение больших чисел, игра в шахматы - это совершенно новые действия для биологических существ. Вот почему компьютеру очень просто превзойти нас в этом. Задумайтесь, какую программу вы предпочли бы создать: которая могла бы быстро умножать большие числа или просто распознавать букву Б из тысяч других, написанных разными шрифтами?

Еще один забавный пример: взглянув на изображение ниже, и вы, и компьютер сможете безошибочно установить, что на нем представлен прямоугольник, состоящий из квадратов двух разных оттенков:

Но, стоит удалить черный фон, как перед нами откроется полная, ранее скрытая картина:

Человеку не составит никакого труда назвать и описать все фигуры, которые он видит на этом рисунке. Однако компьютер не справится с этой задачей. А проанализировав изображение ниже, он сделает заключение о том, что перед ним комбинация из множества двухмерных объектов белого, черного и серого цветов. При этом человек с легкостью скажет, что на рисунке изображен черный камень:

Все, что было упомянуто выше, касалось лишь восприятия и обработки статичной информации. Чтобы сравниться по уровню интеллекта с человеком, компьютеру нужно научиться распознавать мимику, жесты и так далее. Но как же добиться всего этого?

Первый шаг на пути к созданию общего ИИ - увеличение мощности компьютеров

Очевидно, что если мы собираемся создавать «умные» компьютеры, то они должны обладать такими же мыслительными способностями, как и человек. Одним из способов добиться этого является увеличение количества операций в секунду. Для этого необходимо вычислить, сколько операций в секунду выполняет каждая структура мозга человека.

Рэй Курцвейл произвел некоторые вычисления и сумел получить число в размере 10 000 000 000 000 000 операций в секунду. Приблизительно такой производительностью обладает мозг человека.

В настоящее время самым мощным суперкомпьютером является китайский Tianhe-2, чья производительность составляет 34 квадрильона операций в секунду. Однако размеры этого суперкомпьютера впечатляют - он занимает площадь в 720 квадратных метров и стоит $390 000 000 долларов.

Итак, если посмотреть с технической стороны, то у нас уже есть компьютер, сравнимый по производительности с мозгом человека. Он недоступен массовому потребителю, но в течение десяти лет станет таковым. Однако производительность - не единственное, что способно наделить компьютер интеллектом как у человека. Следующий вопрос: как сделать мощный компьютер разумным?

Второй шаг на пути к созданию общего ИИ - наделить машину интеллектом

Это самая сложная часть процесса, ведь никто на самом деле не знает, как сделать компьютер «умным». До сих пор ведутся споры о том, как наделить машину возможностью отличать кошек от собак или распознавать букву Б. Однако, существует несколько стратегий, некоторые из которых кратко описаны ниже:

1. Копирование мозга человека

В настоящее время ученые работают над так называемым обратным проектированием мозга человека. По оптимистичным прогнозам, это работа завершится к 2030 году. Как только проект будет создан, мы сможем узнать все секреты нашего мозга и черпать из этого новые идеи. Примером подобной системы является искусственная нейронная сеть.

Другой более экстремальной идеей является полная имитация функций мозга человека. В ходе этого эксперимента планируется разрезать мозг на множество тончайших слоев и просканировать каждый из них. Затем используя специальную программу, нужно будет создать 3D-модель, а затем внедрить ее в мощный компьютер. После этого мы получим устройтство, которое официально будет обладать всеми функциями мозга человека - ему останется лишь собирать информацию и учиться.

Как долго нам осталось ждать того момента, когда ученые смогут создать точную копию мозга человека? Достаточно долго, ведь на сегодняшний день специалистам не удалось скопировать даже 1мм слоя мозга, состоящий из 302 нейронов (наш мозг состоит и 100 000 000 000 нейронов).

2. Повторение эволюции мозга человека

Создание «умного» компьютера теоретически возможно, и эволюция нашего собственного мозга является тому подтверждением. Если мы не можем создать точную копию мозга, мы можем постараться имитировать его эволюцию. На самом деле, к примеру, построить самолет невозможно, просто скопировав крылья птицы. Чтобы создать качественный летательный аппарат, лучше использовать какой-то другой подход.

Каким же образом можно симулировать эволюционный процесс для создания общего ИИ? Этот метод называется генетическим алгоритмом. Суть этого подхода заключается в том, что задачи оптимизации и моделирования решаются с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в живой природе. Несколько компьютеров будут выполнять различные задачи, и те из них, что окажутся наиболее эффективными, будут «скрещены» друг с другом. Машины, не справившиеся с задачей, будут исключены. Таким образом, спустя множество повторений данного эксперимента, алгоритм естественного отбора будет создавать все более качественный компьютер. Трудность здесь заключается в автоматизации процесса эволюции и «скрещивания», ведь эволюционный процесс должен идти сам по себе.

Недостатком описанного метода является то, что в природе эволюции требуются миллионы лет, а нам нужны результаты в течение пары десятилетий.

3. Передача всех задач компьютеру

Когда ученые приходят в отчаяние, они пытаются создать программу, которая бы тестировала сама себя. Это может стать самым многообещающим методом создания общего ИИ.

Идея заключается в том, чтобы создать такой компьютер, чьими главными функциями будет исследовании ИИ и кодирование изменений. Такой компьютер будет не только самостоятельно обучаться, но и изменять свою собственную архитектуру. Ученые планируют научить компьютер быть исследователем, главной задачей которого станет развитие собственного интеллекта.

Все это может произойти уже совсем скоро

Постоянное совершенствование компьютеров и проведение инновационных экспериментов с новым ПО происходят параллельно. Общий искусственный интеллект может появиться быстро и неожиданно по двум основным причинам:

1. Экспоненциальный темп роста кажется очень медленным, однако он может ускориться в любой момент.

2. Когда дело касается программного обеспечения, то, кажется, что прогресс происходит очень медленно, однако единственное открытие может в мгновение ока вывести нас на новый уровень развития. Например, всем нам известно, что ранее люди думали, что в центре Вселенной находится Земля. В связи с этим возникало множество трудностей при изучении космоса. Однако, затем система мира неожиданно сменилась на гелиоцентрическую. Как только представления кардинально изменились, новые исследования стали возможными.

На пути от ограниченного ИИ к Искусственному Суперинтеллекту

В определенный момент развития ограниченного ИИ компьютеры начнут превосходить нас. Дело в том, что искусственный интеллект, идентичный мозгу человека, будет иметь несколько преимуществ над людьми, среди которых можно выделить следующие:

Скорость. Нейроны нашего мозга работают с максимальной частотой в 200Гц, в то время как современные микропроцессоры - с 2ГГц, или в 10 миллионов раз быстрее.

Размеры. Мозг человека ограничен размерами черепа и поэтому он не может стать больше. Компьютер может иметь любой размер, предоставляя больше места для хранения файлов.

Надежность и длительность работы. Компьютерные транзисторы работают с большей точностью, чем нейроны мозга. Кроме того, их легко можно починить или заменить. Мозг человека имеет свойство утомляться, в то время как компьютер может работать на полную мощность круглые сутки.

Искусственный интеллект, запрограммированный на постоянное самосовершенствование, не станет ограничивать себя какими-либо пределами. Это означает, что, достигнув уровня человеческого интеллекта, машина не остановится на этом.

Разумеется, когда компьютер станет «умнее» нас, это будет шоком для всего человечества. На самом деле, большинство из нас имеют искаженное представление об интеллекте, которое выглядит так, как показано на рисунке:

Наше искаженное представление об интеллекте.

Горизонтальная ось — время, вертикальная ось — интеллект.

Уровни интеллекта идут снизу вверх: муравей, птица, шимпанзе, недалекий человек, Эйнштейн. Между глупым человеком и Эйнштейном находится человек, который говорит: «Ха-ха! Эти забавные роботы ведут себя как обезьяны!»

Красным цветом обозначено развитие искусственного интеллекта.

Итак, кривая развития искусственного интеллекта на графике стремится достигнуть уровня человека. Мы наблюдаем, как машина постепенно становится умнее животного. Однако как только ИИ доберется до уровня «недалекий человек» или, как выразился Ник Бостром, «деревенский дурачок», это будет означать, что был создан общий искусственный интеллект. В таком случае компьютеру не составит труда достигнуть уровня Эйнштейна. Это бурное развитие показано на рисунке ниже:

Но что же произойдет потом?

Интеллектуальный взрыв

Здесь нелишним будет напомнить о том, что все написанное в этой статье является описание реальных научных прогнозов, составленных уважаемыми учеными.

В любом случае, большинство моделей ограниченного искусственного интеллекта включают в себя функцию самосовершенствования. Но даже, если создать ИИ, в котором изначально не предусмотрена такая функция, то, достигнув уровня человеческого интеллекта, компьютер приобретет способность обучаться самостоятельно по своему желанию. В результате этого машинный разум постепенно разовьется и станет суперинтеллектом, который будет во много раз превосходить человеческий разум.

В настоящее время ведутся споры о том, когда же ИИ достигнет уровня человеческого интеллекта. Сотни ученых сходятся во мнении, что это произойдет примерно в 2040 году. Не слишком большой срок, не правда ли?

Итак, искусственному интеллекту понадобятся десятилетия, чтобы достигнуть уровня человеческого разума, но, в конце концов, это произойдет. Компьютеры научатся понимать мир, окружающий их, так же, как это осознает 4-летний ребенок. Внезапно, усвоив эту информацию, система освоит теоретическую физику, квантовую механику и теорию относительности. Через полтора часа ИИ превратится в искусственный суперинтеллект, в 170 тысяч раз превосходящий возможности мозга человека.

Суперинтеллект - это такой феномен, который мы не в силах даже отчасти осознать. В нашем представлении умный человек имеет IQ 130, а глупый - менее 85. Но какое слово можно подобрать для существа с IQ 12952?

Интеллект является синонимом власти, вот почему на данный момент человек находится на вершине эволюции, подчиняя себе всех прочих живых существ. Это означает, что с появлением искусственного суперинтеллекта мы перестанем быть «венцом природы». Мы будем подчинены сверхразуму.

Если наш ограниченный мозг сумел создать Wi-fi, представьте себе, что может сотворить разум, превосходящий нас в сотни, тысячи и даже миллионы раз. Этот разум сможет контролировать местонахождение каждого атома на планете. Все, что мы сейчас считаем магией или властью Бога, станет повседневной задачей сверхинтеллекта. Сверхразум сможет победить старость, исцелять болезни, уничтожить голод и даже смерть. Он даже сможет перепрограммировать погоду, чтобы защитить жизнь на Земле. Но суперинтеллект сможет в мгновение ока и разрушить жизнь на планете. В нашем сегодняшнем понимании действительности, рядом с нами поселится Бог в роли сверхинтеллекта. Единственный вопрос, который нам следует задать самим себе: будет ли это добрый Бог?

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.

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.

Понятие искусственный интеллект (ИИ или AI) объединяет в себе не только технологии, позволяющие создавать интеллектуальные машины (включая компьютерные программы). ИИ – это также одно из направлений научной мысли.

Искусственный интеллект — определение

Интеллект – это психическая составляющая человека, которая обладает следующими способностями:

• приспособленческая;
• обучаемость посредством накопления опыта и знаний;
• способность применять знания и навыки для управления окружающей средой.

Интеллект объединяет в себе все способности человека к познанию действительности. При помощи него человек мыслит, запоминает новую информацию, воспринимает окружающую среду и так далее.

Под искусственным интеллектом понимается одно из направлений информационных технологий, которое занимается изучением и разработкой систем (машин), наделенных возможностями человеческого интеллекта: способность к обучению, логическому рассуждению и так далее.

В настоящий момент работа над искусственным интеллектом проводится путем создания новых программ и алгоритмов, решающих задачи так же, как это делает человек.

В связи с тем, что определение ИИ эволюционирует по мере развития этого направления, необходимо упомянуть AI Effect. Под ним понимается эффект, который создает искусственный интеллект, достигнувший некоторого прогресса. Например, если ИИ научился выполнять какие-либо действия, то сразу подключаются критики, которые доказывают, что эти успехи не свидетельствуют о наличии мышления у машины.

Сегодня развитие искусственного интеллекта идет по двум независимым направлениям:

• нейрокибернетика;
• логический подход.

Первое направление предусматривает исследование нейронных сетей и эволюционных вычислений с точки зрения биологии. Логический подход подразумевает разработку систем, которые имитируют интеллектуальные процессы высокого уровня: мышление, речь и так далее.

Первые работы в области ИИ начали вести в середине прошлого века. Пионером исследований в этом направлении стал Алан Тьюринг , хотя определенные идеи начали высказывать философы и математики в Средние века. В частности, еще в начале 20-го века была представлена механическое устройство, способное решать шахматные задачи.

Но по-настоящему это направление сформировалось к середине прошлого столетия. Появление работ по ИИ предваряли исследования о природе человека, способах познания окружающего мира, возможностях мыслительного процесса и других сферах. К тому времени появились первые компьютеры и алгоритмы. То есть, был создан фундамент, на котором зародилось новое направление исследований.

В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой задавался вопросами о возможностях будущих машин, а также о том, способны ли они обойти человека в плане разумности. Именно этот ученый разработал процедуру, названную потом в его честь: тест Тьюринга.

После опубликования работ английского ученого появились новые исследования в области ИИ. По мнению Тьюринга, мыслящей может быть признана только та машина, которую невозможно при общении отличить от человека. Примерно в то же время, когда появилась статься ученого, зародилась концепция, получившая название Baby Machine. Она предусматривала поступательное развитие ИИ и создание машин, мыслительные процессы которых сначала формируются на уровне ребенка, а затем постепенно улучшаются.

Термин «искусственный интеллект» зародился позднее. В 1956 году группа ученых, включая Тьюринга, собралась в американском университете Дартмунда, чтобы обсудить вопросы, связанные с ИИ. После той встречи началось активное развитие машин с возможностями искусственного интеллекта.

Особую роль в создании новых технологий в области ИИ сыграли военные ведомства, которые активно финансировали это направление исследований. Впоследствии работы в области искусственного интеллекта начали привлекать крупные компании.

Современная жизнь ставит более сложные задачи перед исследователями. Поэтому развитие ИИ ведется в принципиально других условиях, если сравнивать их с тем, что происходило в период зарождения искусственного интеллекта. Процессы глобализации, действия злоумышленников в цифровой сфере, развитие Интернета и другие проблемы – все это ставит перед учеными сложные задачи, решение которых лежит в области ИИ.

Несмотря на успехи, достигнутые в этой сфере в последние годы (например, появление автономной техники), до сих пор не утихают голоса скептиков, которые не верят в создание действительно искусственного интеллекта, а не очень способной программы. Ряд критиков опасается, что активное развитие ИИ вскоре приведет к ситуации, когда машины полностью заменят людей.

Направления исследований

Философы пока не пришли к единому мнению о том, какова природа человеческого интеллекта, и каков его статус. В связи с этим в научных работах, посвященных ИИ, встречается множество идей, повествующих, какие задачи решает искусственный интеллект. Также отсутствует единое понимание вопроса, какую машину можно считать разумной.

Сегодня развитие технологий искусственного интеллекта идет по двум направлениям:

1. Нисходящее (семиотическое). Оно предусматривает разработку новых систем и баз знаний, которые имитируют высокоуровневые психические процессы типа речи, выражения эмоций и мышления.
2. Восходящее (биологическое). Данный подход предполагает проведение исследований в области нейронных сетей, посредством которых создаются модели интеллектуального поведения с точки зрения биологических процессов. На базе этого направления создаются нейрокомпьютеры.

Определяет способность искусственного интеллекта (машины) мыслить так же, как человек. В общем понимании этот подход предусматривает создание ИИ, поведение которого не отличается от людских действий в одинаковых, нормальных ситуациях. По сути, тест Тьюринга предполагает, что машина будет разумной лишь в том случае, если при общении с ней невозможно понять, кто говорит: механизм или живой человек.

Книги в жанре фантастика предлагают другой метод оценки возможностей ИИ. Настоящим искусственный интеллект станет в том случае, если он будет чувствовать и сможет творить. Однако этот подход к определению не выдерживает практического применения. Уже сейчас, например, создаются машины, которые обладают способностью реагировать на изменения окружающей среды (холод, тепло и так далее). При этом они не могут чувствовать так, как это делает человек.

Символьный подход

Успех в решении задач во многом определяется способностью гибко подходить к ситуации. Машины, в отличие от людей, интерпретируют полученные данные единым образом. Поэтому в решении задач принимает участие только человек. Машина проводит операции на основании написанных алгоритмов, которые исключают применение нескольких моделей абстрагирования. Добиться гибкости от программ удается путем увеличения ресурсов, задействованных в ходе решения задач.

Указанные выше недостатки характерны для символьного подхода, применяемого при разработке ИИ. Однако данное направление развития искусственного интеллекта позволяет создавать новые правила в процессе вычисления. А проблемы, возникающие у символьного подхода, способны решить логические методы.

Логический подход

Этот подход предполагает создание моделей, имитирующих процесс рассуждения. В его основе заложены принципы логики.

Данный подход не предусматривает применение жестких алгоритмов, которые приводят к определенному результату.

Агентно-ориентированный подход

Он задействует интеллектуальных агентов. Этот подход предполагает следующее: интеллект представляет собой вычислительную часть, посредством которой достигаются поставленные цели. Машина играет роль интеллектуального агента. Она познает окружающую среду при помощи специальных датчиков, а взаимодействует с ней посредством механических частей.

Агентно-ориентированный подход уделяет основное внимание разработке алгоритмов и методов, которые позволяют машинам сохранять работоспособность в различных ситуациях.

Гибридный подход

Этот подход предусматривает объединение нейронных и символьных моделей, за счет чего достигается решение всех задач, связанных с процессами мышления и вычислений. Например, нейронные сети могут генерировать направление, в котором двигается работа машины. А статическое обучение предоставляет тот базис, посредством которого решаются задачи.

Согласно прогнозам экспертов компании Gartner , к началу 2020-х годов практически все выпускаемые программные продукты будут использовать технологии искусственного интеллекта. Также специалисты предполагают, что около 30% инвестиций в цифровую сферу будут приходиться на ИИ.

По мнению аналитиков Gartner, искусственный интеллект открывает новые возможности для кооперации людей и машин. При этом процесс вытеснения человека ИИ невозможно остановить и в будущем он будет ускоряться.

В компании PwC считают, что к 2030 году объем мирового валового внутреннего продукта вырастет примерно на 14% за счет быстрого внедрения новых технологий. Причем примерно 50% прироста обеспечит повышение эффективности производственных процессов. Вторую половину показателя составит дополнительная прибыль, полученная за счет внедрения ИИ в продукты.

Первоначально эффект от использования искусственного интеллекта получит США, так как в этой стране созданы лучшие условия для эксплуатации машин на ИИ. В дальнейшем их опередит Китай, который извлечет максимальную прибыль, внедряя подобные технологии в продукцию и ее производство.

Эксперты компании Saleforce заявляют, что ИИ позволит увеличить доходность малого бизнеса примерно на 1,1 триллиона долларов. Причем произойдет это к 2021 году. Отчасти добиться указанного показателя удастся за счет реализации решений, предлагаемых ИИ, в системы, отвечающие за коммуникацию с клиентами. Одновременно с этим будет улучаться эффективность производственных процессов благодаря их автоматизации.

Внедрение новых технологий также позволит создать дополнительные 800 тысяч рабочих мест. Эксперты отмечают, что указанный показатель нивелирует потери вакансий, произошедшие из-за автоматизации процессов. По прогнозу аналитиков, основанных на результатах опроса среди компаний, их расходы на автоматизацию производственных процессов к началу 2020-х годов возрастут примерно до 46 миллиардов долларов.

В России также ведутся работы в области ИИ. На протяжении 10 лет государство профинансировало более 1,3 тысячи проектов в данной сфере. Причем большая часть инвестиций пошло на развитие программ, не связанных с ведением коммерческой деятельности. Это показывает, что российское бизнес-сообщество пока не заинтересовано во внедрении технологий искусственного интеллекта.

В общей сложности на указанные цели в России инвестировали порядка 23 миллиардов рублей. Размер государственных субсидий уступает тем объемам финансирования сферы ИИ, которые демонстрируют другие страны. В США на эти цели каждый год выделяют порядка 200 миллионов долларов.

В основном в России из госбюджета выделяют средства на развитие технологий ИИ, которые затем применяются в транспортной сфере, оборонной промышленности и в проектах, связанных с обеспечением безопасности. Это обстоятельство указывает на то, что в нашей стране чаще инвестируют в направления, которые позволяют быстро добиться определенного эффекта от вложенных средств.

Приведенное выше исследование также показало, что в России сейчас накоплен высокий потенциал для подготовки специалистов, которые могут быть задействованы в разработке технологий ИИ. За 5 последних лет обучение по направлениям, связанным с ИИ, прошли примерно 200 тысяч человек.

Технологии ИИ развиваются в следующих направлениях:

• решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность;
• разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством.

В настоящий момент исследователи сосредоточены на разработке технологий, которые решают практические задачи. Пока ученые не приблизились к созданию полноценного искусственного разума.

Разработкой технологиями в области ИИ занимаются многие компании. «Яндекс» не один год применяет их в работе поисковика. С 2016 года российская IT-компания занимается исследованиями в области нейронных сетей. Последние изменяют характер работы поисковиков. В частности, нейронные сети сопоставляют введенный пользователем запрос с неким векторным числом, который наиболее полно отражает смысл поставленной задачи. Иными словами, поиск ведется не по слову, а именно по сути информации, запрашиваемой человеком.

В 2016 году «Яндекс» запустил сервис «Дзен» , который анализирует предпочтения пользователей.

У компании Abbyy недавно появилась система Compreno . При помощи нее удается понять на естественном языке написанный текст. На рынок также сравнительно недавно вышли и другие системы, основанные на технологиях искусственного интеллекта:

1. Findo. Система способна распознавать человеческую речь и занимается поиском информации в различных документах и файлах, используя при этом сложные запросы.
2. Gamalon. Эта компания представила систему со способностью к самообучению.
3. Watson. Компьютер компании IBM, использующий в процессе поиска информации большое количество алгоритмов.
4. ViaVoice. Система распознавания человеческой речи.

Крупные коммерческие компании не обходят стороной достижения в области искусственного интеллекта. Банки активно внедряют подобные технологии в свою деятельность. При помощи систем, основанных на ИИ, они проводят операции на биржах, ведут управление собственностью и выполняют иные операции.

Оборонная промышленность, медицина и другие сферы внедряют технологии распознавания объектов. А компании, занимающие разработкой компьютерных игр, применяют ИИ для создания очередного продукта.

В течение нескольких последних лет группа американских ученых ведет работу над проектом NEIL , в рамках которого исследователи предлагают компьютеру распознать, что изображено на фотографии. Специалисты предполагают, что таким образом они смогут создать систему, способную самообучаться без внешнего вмешательства.

Компания VisionLab представила собственную платформу LUNA , которая может в режиме реального времени распознавать лица, выбирая их из огромного кластера изображений и видеороликов. Данную технологию сегодня применяют крупные банки и сетевые ретейлеры. При помощи LUNA можно сопоставлять предпочтения людей и предлагать им соответствующие товары и услуги.

Над подобными технологиями работает российская компания N-Tech Lab . При этом ее специалисты питаются создать систему распознавания лиц, основанную на нейронных сетях. По последним данным, российская разработка лучше справляется с поставленными задачами, чем человек.

По мнению Стивена Хокинга, развитие технологий искусственного интеллекта в будущем приведет к гибели человечества. Ученый отметил, что люди из-за внедрения ИИ начнут постепенно деградировать. А в условиях естественной эволюции, когда человеку для выживания необходимо постоянно бороться, этот процесс неминуемо приведет к его гибели.

В России положительно рассматривают вопрос внедрения ИИ. Алексей Кудрин однажды заявил о том, что использование таких технологий позволит примерно на 0,3% от ВПП уменьшить расходы на обеспечение работы государственного аппарата. Дмитрий Медведев предрекает исчезновение ряда профессий из-за внедрения ИИ. Однако чиновник подчеркнул, что использование таких технологий приведет к бурному развитию других отраслей.

По данным экспертов Всемирного экономического форума, к началу 2020-х годов в мире из-за автоматизации производства рабочих мест лишаться около 7 миллионов человек. Внедрение ИИ с высокой долей вероятности вызовет трансформацию экономики и исчезновение ряда профессий, связанных с обработкой данных.

Эксперты McKinsey заявляют, что активнее процесс автоматизации производства будет проходить в России, Китае и Индии. В этих странах в ближайшее время до 50% рабочих потеряют свои местах из-за внедрения ИИ. Их место займут компьютеризированные системы и роботы.

По данным McKinsey, искусственный интеллект заменит собой профессии, предусматривающие физический труд и обработку информации: розничная торговля, гостиничный персонал и так далее.

К середине текущего столетия, как полагают эксперты американской компании, число рабочих мест во всем мире сократится примерно на 50%. Места людей займут машины, способные проводить аналогичные операции с той же или более высокой эффективностью. При этом эксперты не исключают варианта, при котором данный прогноз будет реализован раньше указанного срока.

Другие аналитики отмечают вред, который могут нанести роботы. Например, эксперты McKinsey обращают внимание на то, что роботы, в отличие от людей, не платят налоги. В результате из-за снижения объемов поступлений в бюджет государство не сможет поддерживать инфраструктуру на прежнем уровне. Поэтому Билл Гейтс предложил ввести новый налог на роботизированную технику.

Технологии ИИ повышают эффективность работы компаний за счет снижения числа совершаемых ошибок. Кроме того, они позволяют повысить скорость выполнения операций до того уровня, который не может достигнуть человек.