Проект Венера - «Людина проти машини». Переклад статті ...

«Людина проти машини». Переклад статті «Human vs machine» з 17-го випуску офіційного онлайн-журналу проекту TVP Magazine.

Частина 3.

Давайте розглянемо наш мозок.

Мозок і креативність.

Ми володіємо приголомшливим мозком. Жодне інше істота не може з нами зрівнятися в можливостях мозку. І все ж у багатьох сферах, в яких людському мозку до цього не було рівних, зараз нас перевершили комп'ютери.

У школі нас вчать запам'ятовувати інформацію, проте в інтернеті «зберігається» набагато більше інформації, ніж мозок може запам'ятати. Коли в останній раз ви щось шукали в google? Чому ви не шукали це в своїй пам'яті? Тому що ви просто не знаєте безлічі речей. Я підкреслюю - ні ви, ні я, не володіємо всією масою наукової інформації і знань. Просто тому, що цієї інформації набагато більше, ніж ми можемо запам'ятати і відтворити. Давно минули часи, коли будь-який розвинене суспільство могло покладатися на людські знання в якійсь професії. Або, принаймні, ці часи мали б давно пройти, і тільки застаріла система може до цих пір потребувати подібних навичках.

Скільки вам потрібно часу, щоб прочитати книгу середніх розмірів? Напевно, десь пару днів. А що якщо в книзі буде 10 мільярдів сторінок? Навіть якщо ви будете читати по 1000 сторінок в день (що само по собі немислимо), то щоб закінчити читати книгу, вам буде потрібно 10 мільйонів днів. Це близько 27 тисяч років постійного читання. Вам варто було б почати читати цю книгу за часів, коли на території Північної і Південної Америки ще майже не було людей - тоді до сьогоднішнього дня ви б її закінчили. Комп'ютер Watson виробництва IBM здатний впоратися з цим завданням за 43 хвилини. Крім того, що він здатний просканувати 10 мільярдів сторінок за 43 хвилини, він може виводити складні укладення при постановці діагнозу, розуміти природні мови, і навіть виробляти унікальні рецепти.

Сьогодні основний напрямок розвитку комп'ютерної техніки - це щоденний збір та аналіз величезної кількості даних з найрізноманітніших джерел: від розумних пристроїв, які відстежують стан здоров'я, до записів в facebook, відео на youtube, блогів, камер систем безпеки і розумних холодильників. Величезний масив даних створюється кожен день. Він настільки величезний, що вам буде потрібно 25 мільйонів жорстких дисків об'ємом в 100 гігабайт кожен, щоб зберегти всі ці дані. Уявіть собі все населення Австралії, і у кожного австралійця є жорсткий диск розміром в 100 гігабайт, повністю забитий даними. Саме таку кількість інформації проводиться щодня.

Ключова причина того, що комп'ютери стали настільки розумні - це велика кількість даних. Тип комп'ютерів, які здатні обробити всі ці дані, називається когнітивними комп'ютерами. Багато хто вважає, що перехід до когнітивних комп'ютерів стане новою епохою в комп'ютерному розвитку. Спочатку були механічні системи, які щось вважали (1900). Згодом ці машини перетворилися в електромеханічні пристрої. У 1950-х стався прорив у їхньому розвитку, коли ці системи стали програмованими - системи цього типу ми використовуємо і до цього дня. Ви програмуєте машини на виконання певних завдань (наприклад, додатків на вашому смартфоні), і вони їх виконують. Однак багато експертів заявляють, що в 2011 році відбувся черговий прорив, і ми присутні при зародженні нової ери - ери, коли комп'ютери зможуть по-справжньому вчитися, стаючи все розумнішими з часом. Цікава риса цих комп'ютерів полягає в тому, що вони навчаються так само, як і люди, за допомогою вивчення і повторення різних прикладів. І чим більше даних ви йому надасте, і чим довше він зможе їх вивчати, тим більше «розумним» стане. В цьому немає нічого «чарівного», адже він всього лише слід декільком правилам, при цьому розуміючи природна мова. Ці комп'ютери буквально вивчають мільярди документів, вишукуючи важливу інформацію.

Єдиний спосіб коректно описати цей тип комп'ютерних систем - це надати конкретний приклад. Припустимо, ви хочете забронювати тур в якесь місце, де з одного боку, не дуже жарко, а з іншого - не дуже холодно. Ви хочете зробити цю поїздку в найближчі два місяці. Ви хочете жити в готелі з басейном, суші-баром, а також взяти з собою дружину і двох дітей. Також ви б хотіли зайнятися дайвінгом і подивитися на коралові рифи, а діти б із задоволенням покаталися на водяних гірках. Так, як сьогодні ми як засіб взаємного обміну використовуємо гроші, то для реалістичності прикладу уявімо, що ви також спланували якийсь бюджет на свою подорож.

Як би ви стали шукати подібне місце для відпочинку в сучасному світі? Може бути, ви б опитали друзів і знайомих, хоча вони не дуже добре знають подібні місця, або переглянули безліч сайтів турагентств, в яких можна шукати тури за ключовими словами і категоріям. Однак в них і близько немає того, що ви хочете від цієї подорожі.

Тепер за справу береться когнітивний комп'ютер, і все, що вас вимагається - за допомогою додатка типу Watson від IBM розповісти у вільній формі все, що ви хочете від цієї поїздки, як було показано вище. Додаток зробить пошук по Вікіпедії, записам в Facebook і Twitter, сайтам Tripadvisor та інших цифрових ресурсів, повністю зіставити і обробить отримані дані, і знайде вам найбільш підходяще місце для відпочинку. Ось так ось просто!

Ви зможете використовувати подібний метод і для постановки діагнозу за вашими симптомів, отримання будь-якої інформації про будь-яку вас предмет, або просто для того, щоб задати будь-яке питання, і отримати адекватну відповідь.

Подібні системи вже мають великий функціоналом і проходять масштабне тестування, але поки недоступні для широкого використання.

Здатність розуміти природну мову (то, як ми розмовляємо) - це ключовий момент, необхідний для швидкого розвитку подібних комп'ютерів, так як природна мова є основним джерелом неструктурованою інформації. 80% з «25 мільйонів 100 гігабайтних дисків інформації, виробленої щодня» знаходиться якраз у вигляді цієї недослідженою і неструктурованою інформації.

Як заявив на конференції TED розробник програмного забезпечення для комп'ютера Watson, незважаючи на те, що за останні кілька років самі ці програми не сильно змінилися, величезні зміни відбулися в тому, яка кількість даних вони змогли обробити. Чим більше даних надані подібній програмі, тим більше асоціацій і логічних ланцюжків вона зможе вибудувати, що призведе до кращих результатів. Зараз комп'ютери здатні сприймати письмовий природна мова і навіть переводити його з однієї мови на іншу, а також сприймати людську мову. І хоча поки вони не досягли досконалості в цій сфері, темп їх розвитку залишається феноменально швидким.

На даний момент вони розпізнають різні об'єкти на фотографіях з точністю в 1%, але з 97% точністю визначають людські обличчя (краще, ніж професіонали).

Сьогодні існують комп'ютери з мільйонами вузлів і мільярдами зв'язків, хоча в мозку людини знаходяться мільярди вузлів і трильйони зв'язків. Однак, відповідно до закону Мура, (в сучасному формулюванні - кількість транзисторів, що розміщуються на кристалі інтегральної схеми, подвоюється кожні 2 роки - актуальне вже кілька десятиліть), ми досягнемо кількості вузлів і з'єднань, рівних людському мозку, приблизно через 25 років. Ми з вами, якщо ви не дуже старі :) і не потрапите в аварію і не загинете, доживемо до того моменту, коли зможемо скористатися можливостями цих величезних обчислювальних потужностей.

Дізнатися більше про комп'ютер Watson і його приголомшливих можливості ви зможете з цього виступу.
http://www.youtube.com/watch?v=qDZwFhN4DfE

Далі буде...

Автор: Tio
Переклад Володимир Радько