Увага! Гэта ўсё, што вам трэба

Большасць лічыць, што штучны інтэлект нарадзіўся літаральна ўчора, калі запусціўся чат GPT. Падмурак таго, што мы сёння завём штучным інтэлектам, быў закладзены яшчэ ў сярэдзіне мінулага стагоддзя. У 1950 годзе брытанскі матэматык Алан Цьюрынг надрукаваў артыкул «Вылічальныя машыны і розум», дзе сфармуляваў знакаміты тэст Цьюрынга. Ці можа машына думаць так, каб чалавек падчас зносін не змог адрозніць яе ад жывога суразмоўцы. А сам тэрмін «штучны інтэлект» упершыню афіцыйна прагучаў у 1956 годзе на семінары ў Дартмуцкім каледжы ў ЗША.

Аднак тэхналогіі, перш за ўсё камп’ютарныя магутнасці, не паспявалі за навуковай тэарэтычнай думкай, і наступілі так званыя зімы штучнага інтэлекту. Першая зіма наступіла ў 70-х гадах, другая ў канцы 80-х, калі высветлілася, што камп’ютарам таго часу элементарна не хапае ні вылічальнай магутнасці, ні аб’ёмаў даных для апрацоўкі. Людзі настолькі расчараваліся ў ШІ, што ўсе даследаванні, якія ніколі не спыняліся, па сутнасці, перасталі выкарыстоўваць гэтыя два словы. Грошы вылучаліся толькі пад больш прагматычныя і тэхнічныя тэрміны — машыннае навучанне, нейронавыя сеткі, камп’ютарны зрок. Так працягвалася да 2016 года, пакуль група маладых інжынераў не прыдумала праграму «Альфа-Го», якая перамагла лепшага гульца свету па кітайскіх шахматах. У гэтай гульні такая велізарная колькасць камбінацый, што лічылася немагчымым іх перабраць. Але адбыўся прарыў, і яму трэба было даць прыгожую назву. Таму маркетолагі вярнулі ва ўжыванне словазлучэнне «штучны інтэлект». А канчатковы пералом здарыўся ў 2017 годзе, калі інжынеры кампаніі Google апублікавалі навуковую працу пад назвай «Увага! Гэта ўсё, што вам трэба». Яны прапанавалі архітэктуру трансформераў, якая навучыла алгарытмы разумець кантэкст і ўзаемасувязі ў вялізных масівах інфармацыі.

Як ШІ трывала ўвайшоў у наша жыццё

Сёння многія лічаць, што штучны інтэлект — гэта спецыяльная праграма, у якую трэба зайсці і напісаць тэкставы запыт. Але праўда ў тым, што мы ўжо даўно жывём у атачэнні экасістэмы ШІ і карыстаемся яе пладамі сотні разоў у дзень, нават не задумваючыся аб гэтым. Не верыце? Давайце прывядзём некалькі прыкладаў.

Па-першае, разумныя алгарытмы рэкамендацый. Калі вы адкрываеце YouTube, Яндекс.Музыку, Marketplace або стужкі навін у Telegram, нейрасетка імгненна аналізуе тысячы параметраў: што вы глядзелі раней, на якіх секундах прагортвалі відэа, у які час сутак адкрываеце праграму, і што купляюць людзі з падобнымі паводзінамі. Вы бачыце індывідуальныя рэкамендацыі, сфарміраваныя алгарытмамі...

Па-другое, банкаўская сфера і бяспека. Калі вы прыкладваеце палец да экрана або выкарыстоўваеце Face ІD для разблакіроўкі тэлефона або пацверджання плацяжу, працуе матэматычная мадэль распазнавання вобразаў, заснаваная на ШІ. Скарынг пры выдачы крэдытаў — гэта таксама матэматычная мадэль штучнага інтэлекту.

Па-трэцяе, рух і гарадская лагістыка. Сэрвісы тыпу Яндэкс.Карты ці навігатары не проста паказваюць маршрут з пункту А ў пункт Б. Яны ў рэальным часе аналізуюць дадзеныя сотняў тысяч аўтамабіляў, разлічваюць загружанасць скрыжаванняў, прагназуюць рух на 30-40 хвілін наперад і выбудоўваюць аптымальны шлях, эканомячы час і паліва.

Ну і самае невідавочнае. Маленькія тэлефонныя лінзы фізічна не здольныя здымаць так, як прафесійныя камеры. Але, калі вы націскаеце кнопку пуску, убудаваны ШІ за долю секунды робіць дзясяткі кадраў, аддзяляе фон ад асобы, прыбірае шумы і іншыя непатрэбныя дэталі. Людзі думаюць, што ў іх проста добрая камера, хоць насамрэч карцінку дамалёўвае нейрасетка.
Сюды ж можна дадаць спам-фільтры ў электроннай пошце, сістэмы аўтанабору Т9, аўтавыпраўленні тэксту і разумныя алгарытмы галасавых дапаможнікаў.

— Штучны інтэлект ужо даўно стаў нябачным сэрвісам лічбавага свету, такім жа натуральным і непрыкметным, як электрычнасць ці вадаправод у нашых кватэрах, — заўважае аўтар праграмы. — Але чаму ж тады сапраўдны бум пачаўся толькі зараз? Прычына — з’яўленне так званых «вялікіх моўных мадэляў» — ChatGPT, Gemіnі, DeepSeq, Gemіnі, Alіce AІ, GіgaChat і ўсіх іншых.

— Гэта значыць, штучны інтэлект — складаная, высокаўзроўневая прыкладная матэматыка, лінейная алгебра і тэорыя верагоднасці, развіццё якой працягваецца ўжо больш за 70 гадоў, — тлумачыць Аляксандр Ягораў.

Не штучны розум з фантастычных фільмаў

Па сваёй сутнасці моўная мадэль — гіганцкая статыстычная сістэма. Уявіце, што праграма прачытала практычна ўсе тэксты, створаныя чалавецтвам: кнігі, навуковыя артыкулы, вікіпедыю, праграмны код, форумы, навіны. У працэсе гэтага чытання мадэль не запамінае факты, яна вылічвае матэматычныя верагоднасці таго, якія словы і сімвалы часцей за ўсё ідуць адзін за адным з улікам кантэксту. Калі вы фармулюеце мадэлі заданне, напрыклад, напішы ліст аб пастаўцы абсталявання, нейрасетка не думае, яна паслядоўна генерыруе найбольш верагодны набор слоў, абапіраючыся на трыльёны ўнутраных сувязяў, якія завуцца параметрамі.

Што сёння дазваляюць рабіць моўныя мадэлі? Напрыклад, аналіз сумарызацыі даных. За секунду прачытаць 300-старонкавую справаздачу або юрыдычны дагавор і выдаць кароткую сутнасць з ключавымі рызыкамі.

Па-другое, праграмаванне. Пісаць базавы код, перакладаць праграмы з адной мовы праграмавання на іншую і знаходзіць рызыкі ў софце, падвышаючы прадукцыйнасць праграмістаў на 30-50 %.
Аўтаматызацыя кліенцкай падтрымкі. Разумныя дыялогавыя агенты здольныя самастойна закрываць да 70-80 % стандартных зваротаў грамадзян і кліентаў без удзелу чалавека.

Праца з неструктурыраванай інфармацыяй, сістэматызацыя ўваходных дакументаў, пераклад з замежных моў з улікам вузкаспецыялізаванага кантэксту і падрыхтоўка аналітычных чарнавікоў.

— Выснова простая: моўная мадэль — не штучны розум з фантастычных фільмаў, а наймагутнейшы ўзмацняльнік чалавечай працы. Яна не замяняе спецыяліста. Але спецыяліст, які ўмее працаваць з ШІ, непазбежна замяняе таго, хто ад гэтых тэхналогій адгароджваецца, — падкрэслівае эксперт.

Які шлях выбрала Беларусь?

Сусветны досвед выразна паказвае некалькі ключавых кірункаў, дзе ШІ робіць сапраўдны прарыў. Па-першае, медыцына і распрацоўка лекаў. Нейрасеткі пралічваюць згортванне бялкоў і сінтэз новых малекул за тыдні замест дзесяцігоддзяў, а таксама расшыфроўваюць здымкі МРТ і КТ больш хутка і дакладна, чым вопытныя кансіліумы.

Па-другое, персаналізаваная адукацыя. ШІ адаптуе навучальныя праграмы пад індывідуальны тэмп і ўспрыманне кожнага вучня. Якасная адукацыя становіцца даступнай дзецям з сельскай мясцовасці.

Па-трэцяе, дакладнае земляробства і харчовая бяспека. Спадарожнікавы аналіз глеб, дакладны расход угнаенняў і прагназаванне ўраджайнасці.

Таксама асістыўныя тэхналогіі. Нейрасеткі дапамагаюць людзям з абмежаванымі магчымасцямі. Ад пратэзаў з нейракіраваннем да галасавых сістэм для людзей са слабым зрокам.

— Менавіта на такі прыкладны падыход абапіраецца Беларусь, — падкрэслівае аўтар праграмы. — Нам не трэба бегчы за модным хайпам або будаваць шматмільярдныя віртуальныя замкі. Наш выбар — максімальная практычнасць. Вельмі дакладна і ёміста сутнасць гэтага падыходу сфармуляваў Прэзідэнт Беларусі. Яго словы «штучны інтэлект не заменіць чалавека, а здымае з яго руцінныя і небяспечныя задачы, дапамагае нарасціць кампетэнцыі і магчымасці інжынераў, тэхнолагаў, аграрыяў, вучоных і чыноўнікаў». Гаворка ідзе аб павышэнні каэфіцыента карыснага дзеяння чалавечай працы там, дзе гэта сапраўды неабходна.

Дзе гэтыя тэхналогіі дастасавальныя ў Беларусі? Па-першае, у медыцыне. За кошт стварэння адзінай цэнтралізаванай лічбавай сістэмы, дапамагаючы ўрачам ставіць дакладныя дыягназы на ранніх стадыях.

Па-другое, у заканадаўстве і дзяржаўным кіраванні. Штучны інтэлект здольны прааналізаваць гіганцкі масіў нарматыўных актаў, знайсці састарэлыя нормы ці нормы, якія дубліруюцца, і істотна скараціць бюракратычную нагрузку.

Па-трэцяе, у адукацыі. Для падрыхтоўкі кваліфікаваных кадраў новага пакалення, якія ўмеюць правільна ставіць задачы лічбавым сістэмам.

І па-чацвёртае, у аграсектары. Ад дакладнага земляробства на тэхніцы МТЗ да рабатызаваных жывёлагадоўчых комплексаў, дзе нейрасеткі аптымізуюць рацыён і сочаць за здароўем пагалоўя.
— Самае важнае, што штучны інтэлект становіцца суперкваліфікаваным памочнікам, істотна павялічваючы прадукцыйнасць існуючага персаналу, а не замяняючы яго, — акцэнтуе ўвагу Аляксандр Ягораў.

Падводзячы вынік, топ-менеджар Нацбанка падкрэслівае галоўную думку:

— Штучны інтэлект — не казачная чароўная палачка, здольная за дзень перавярнуць сусветную эканоміку, і тым больш не міфічны звышразум, які заўтра пакіне ўсіх нас без працы, — гэта найскладанейшая прыкладная матэматыка з больш чым 70-гадовай гісторыяй, што ператварылася ў магутны ўзмацняльнік чалавечай працы.

Сяргей ЭМБЕРГ