ИИ нас всех не(?) заменит

GitHub в прошлом месяце выпустил ИИ напарника для программистов, который умеет дописывать код. В догонку OpenAI опубликовали видео с возможностями технологии. Например, демонстрацию разработки игры на JavaScript.

Справедливости ради отмечу, что «игра» откровенно убогая. Но процесс создания впечатляет всё равно.

Одновременно с этим роботы занимаются паркуром, автомобили ездят без водителя, маркетинговые алгоритмы и ленты социальных сетей во всю управляют нашим поведением и даже мыслями.

Время поговорить о замене нас железными мозгами перспективах машинного обучения в его текущем виде.

Для краткости, вместо машинного обучения, нейронных сетей, feature programming и аналогичных вещей далее буду использовать аббревиатуру ИИ — Искусственный Интеллект. Кто знает на какой конкретно технологии всё остановится, но для её пиара гарантировано будут использовать затычку из двух «И».

Эссе включает:

1. Оценку возможности прогнозирования.
2. Описание факторов, которые влияют на развитие и внедрение ИИ.
3. Три классических прогноза: пессимистичный, реалистичный и оптимистичный.

В первой и второй частях я уверен, а вот в прогнозах у меня получается жутковатая картина. В то же время основной проблемой прогнозов я считаю оценку сроков, а не качественных изменений.

Далее

Об ИТ, прогрессе и нехватке спецов

Занятым в Информационных Технологиях людям может казаться, что цифра уже перевернула мир, но это искажённое восприятие: из того, что ИТ вокруг вас, не следует, что ИТ вокруг всех.

Из-за ммм… «мощи» ИТ решений и их взрывного роста, любого человека, который к ИТ прикасается, моментально втягивает в эту область и обволакивает ей.

На самом деле, вычислительные технологии только начинают шатать мир. Интернеты, википедии, гуглы уже принесли изменения в нашу жизни, но это — первые шаги к переформатированию инфраструктуры, которую строило человечество тысячелетия.

Далее

Feature Programming

Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.

Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.

В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.

Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.

Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.

Далее

Жизнь и работа с моделями

Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.

Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.

Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.

Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:

• Переходя из комнаты в комнату мы знаем предполагаем, что мебель будет расставлена аналогично прошлому посещению.
• В холодильнике мы ожидаем увидеть еду, которая, по нашему прогнозу, утолит голод.
• Мы ожидаем, что участники дорожного движения будут вести себя в рамках общеизвестных правил. Если машина даёт сигнал поворота, мы прогнозируем, что она повернёт.

Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:

• Мебель в комнате могла быть переставлена во время нашего отсутствия. В некоторых случаях самой комнаты может уже не быть.
• Супруг мог подъесть оставшуюся еду или та могла испортиться.
• Водитель мог включить поворотник из-за ошибки, а может он просто человек такой.

Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:

• Не воспринимаем весь спектр информации об окружении, например, не видим в инфракрасном свете.
• Сигналы до органов восприятия и от них до мозга передаются не мгновенно.
• Мозг тоже работает не мгновенно.

Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.

Поэтому.

Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.

Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.

Далее

Одна обёртка — два продукта

Я давно испытываю когнитивный диссонанс по-поводу подачи прогресса в играх. Началось это с расцветом free-to-play и мобилок, в дальнейшем диссонанс всё нарастал и нарастал.

Поэтому я решил разобраться чего у меня так зудит и пришёл к некоторым общим выводам о природе и эволюции массовых продуктов.

Наверняка схожие идеи уже озвучены философами и экономистами лет 30-50 назад. А может и раньше, потому что чётко виден вечный спор о форме и содержании. К сожалению, с подобными работами я не знаком, поэтому буду натягивать сову на глобус как умею. Если вы знакомы с темой — поделитесь ссылками в комментариях.

Начну с игр, как знакомого мне предмета и яркой демонстрации явления. После чего распространю соображения на все медиа-продукты.

По аналогии можно было бы двинуться и дальше, но я постараюсь ограничиться именно медиа частью рынка и концепцией прогресса в использовании его продуктов — это мне сейчас интереснее всего.

В конце эссе будет глава с оговорками и примечаниями. Без них текст получился бы значительно больше и запутаннее.

Далее