«Мясо» не сдаётся ? «Мясо» не сдаётся!
Масса обсуждений в моём блоге, начинаясь с и вращаясь вокруг извечного вопроса «человек против природы» всё чаще выходит на второй, уже реальный сегодня уровень - «робот (искусственный интеллект, ИИ) против человека». В котором уже сам человек становится не более, чем частью старого биологического мира, в котором возникает новая реальность. Более быстрая, более умная, более приспособленная к конкретным или всеобщим условиям среды. И в которой само человечество пока ещё может мнить себя «вершиной эволюции», но, скорее всего, является лишь органической частью той среды, которую роботы и ИИ будут использовать для своей дальнейшей эволюции.
Не скрою, на меня в вопросе понимания технологической сингулярности и проблемы замены естественного интеллекта искусственным, а биологической среды - средой технологической оказали классические фантастические рассказы.
Которые, при взгляде на современные успехи роботизации, компьютеризации и ИИ уже кажутся весьма приземлённой футурологией.
В сверхконцентрированной форме вопрос противостояния робота и человека разобран, например, в коротком рассказе Терри Биссона «Целиком из мяса» или у Айзека Азимова в «Нечаянной победе», ну а классический цикл о роботах мэтра Озимова, я думаю, читали многие, если не все.
Прошлый взгляд на робота или на искусственный интеллект, который унаследован от начала ХХ века, достаточно прост: «да что они нам сделают, если мы их можем просто выключить или запрограммировать?». Три закона робототехники - и всё такое.
Взгляд 1980-х годов, привитый нам «Терминатором» и эпичным «мне нужна твоя куртка и твой мотоцикл», грешил иным перекосом: роботы в нём были изображены совершенно чуждым человечеству видом, который предполагал ровно один подход: «найти и уничтожить». Ну или, опять-таки, перепрограммировать робота, если повезёт.
Конечно, теперь Терминатор уже не тот, но в 1984-м году его поступь была тяжела и впечатляюща...
При этом возможности обучения у героя Арнольда Шварцнеггера существовали, только вот его понимание среды находилось на весьма детском уровне: эпизод с ключами показывал, что робот обучается, но для этого обучения ему нужен был практически прямой приказ. А так, в целом, ИИ робота-терминатора оказывается достаточно тупым - где-то на уровне сокруши всё вокруг «покорми собак и ничего там не трогай!»
Но, как оказалось, реальный и уже существующий ИИ оставил далеко позади фантазии 1984-го года.
Речь идёт о вот этом незаметном событии. Знаю, что немногие из моих читателей являются заядлыми игроками в го и могут оценить важность этой новости, но попробую пояснить, в чём суть произошедшего, кроме тривиальной констатации факта о том, что компьютерная программа AlphaGo победила профессионального игрока в го Ли Седоля, 4-го по силе игрока мирового го.
Ли Седоль справа, AlphaGo - слева. Пока что программа сама не может ставить камни го, но это лишь временно...
Дальше я позволю себе прямую цитату вот отсюда:
«Ключевым фактором создания AI для подобных игр, является так называемая оценочная функция, которая позволяет сравнивать различные позиции на доске и выбирать из них наиболее выгодную. Грубо говоря, мы строим возможное дерево ходов, оцениваем, отсекаем неудачные и выбираем те, которые ведут к лучшим результатам. Вопрос в том, как правильно сделать эту оценку. Для шахмат это делается через правила изначально заданные разработчиками шахматных процессоров. Каждой фигуре соответствует свой вес, плюс вводятся поправки на позицию фигур, близость к центру доски, угрозы которые они несут, все это суммируется и получается оценка конкретной позиции. Плюс добавляется база дебютов, весьма полезная в начале игры, когда фигур много и неопределенность максимальна, плюс рассчитанные эндшпильные таблицы, позволяющие безошибочно заканчивать партии - и получаем алгоритмы для игры в шахмат, с которыми уже лет 10 лет ни один человек не может сыграть даже вничью.
Проблемой AI в Го является то, что практически ничего из вышеперечисленного для этой игры не работает. Слишком большое количество доступных ходов, слишком отдаленное возможное влияние каждого сделанного хода, чтобы просчитать его в глубину и сделать оценку о качестве позиции. Создать оценочную функцию силами разработчиков, как в шахматах, было невозможно. Все подобные попытки играли на уровне любителей.
Потому разработчики AlphaGo пошли другим путем. Оценкой позиции занимается нейронная сеть, которой предварительно скормили 30 миллионов позиций с сыгранных партий с KGS Go Server. Задачью сети было "предсказать" ход, ведущий к победе. Добившись положительного результата начального обучения сети (57.0% правильного предсказания ходов экспертов), они продолжили обучение за счет игры программы "самой с собой" (тут можно почитать больше). Таким образом, самая важная часть программы - оценочная функция - это нейронная сеть, работающая, обучающаяся, и оценивающая позицию по тем же принципам, что и человеческий мозг, причем, как оказывается, на уровне лучших игроков мира.
Когда в январе AlphaGo в первый раз обыграла про-игрока 2 дана, она, по оценкам экспертов, допускала достаточно много ошибок и близко не могла сравниться с игроками 9 дана (9 и 2 дан соотносятся как Каспаров и какой-нибудь чемпион области по шахматам). Но прошло два месяца самообучения и самостоятельного улучшения оценочной функции и она обыгрывает одного из лучших игроков мира.
Важно то, что этот принцип обучения совершенно не привязан к Го, и вполне может быть применим ко множеству задач, по которым уже накоплена значительная база знаний.»
Вот так. Вы ждали сильного ИИ, который может посмотреть на действие или алгоритм, а потом - сделать это или точно так же, а то и намного лучше? Их есть у меня.
В такой ситуации, как с AlphaGo, люди и в самом деле становятся не более, чем исходным материалом для нейросети, в которой крутятся образы того или иного алгоритма.
В победу AlphaGo над Ли Седолем не верил перед началом матча практически никто. Корейский мастер не рассматривал всерьёз возможность своего поражения, поэтому даже не оговорил сумму своего гонорара в случае проигрыша. Кстати, свой гонорар AlphaGo, более 1 млн. долларов, «потратила» на благотворительность, пожертвовав его на программы UNICEF, STEM и Go.
А трансляцию матча на китайском языке смотрели 60 миллионов телезрителей (а это более 10 часов эфирного времени).
Вот так, в общем-то, искусственный интеллект и вползает в нашу жизнь - отнюдь не железной поступью Терминатора, но через экраны ноутбуков и телевизоров. Кстати, если выбор сегодня будет между новым iPhone 6s и ребёнком - то много ли современных девушек предпочтут ребёнка, а ещё лучше - двух или трёх, что необходимо хотя бы для простого воспроизводства вида Homo Sapiens? Количество детей в расчёте на одну женщину практически во всех «развитых» странах вполне зримо показывает, что люди в эволюционном забеге как минимум остановились. Или же, если вам так приятнее, «сидят на вершине эволюции». Которая всё больше напоминает крышу невысокого сарая в момент прихода тридцатиметровой волны океанского цунами.
Однако, не буду только о грустном. Есть хорошие новости и для «мяса». Возможно, и мозгам что-то перепадёт, а пока что о более низменных тканях нашего тела.
На картинке показан принцип действия генетически модифицированного вируса T-VEC синтезированного на основе вируса герпеса. T-VEC может размножаться только в раковых клетках, клетках меланомы или рака кожи. Там он (1) мультиплицируется, (2) убивает клетку, и (3) выделяет протеин, обучающий иммунную систему различать меланомные клетки и атаковать их. Основная проблема меланомы - это незаметность пораженных клаток для иммунной системы, а вирус T-VEC это поправляет. Лечение уже сегодня эффективно в половине случаев. Препарат начал применяться полгода назад в США и ЕС. Сейчас врачи пытаются определить, почему лечение помогает не всем пациентам и, скорее всего, что-нибудь обнаружат в самой меланоме, например, разделив её на два отдельных заболевания. Патент принадлежит американскому фарма-гиганту Amgen, так что лечение бесплатным не будет - в 2014-м году концерн заработал на своих клиентах более 5 млрд. долларов.
Но, по крайней мере, лечение уже есть.
В общем - если вы не хотите ГМО есть, то в перспективе его надо будет вводить внутривенно. Ну или внутримышечно, я тут в тонкостях не силён.
Похожим образом хотят научиться лечить и массу нейродегенеративных заболеваний, например, болезнь Альцгеймера, так как вариант «перепрограммирования» дефектных клеток вполне может быть применим и к погибающим при старческой деменции нейронам. В общем, «Цветы для Элджернона» к нам уже гораздо ближе, чем думается.
Ну и вторая новость, тоже о «мясе».
В ближайшие годы, благодаря открытию автралийских учёных, может появиться терапия, способная регенерировать повреждённые вследствие травмы, болезни или старения ткани. По принципу действия терапия схожа с тем, как ящерицы отращивают хвост и имеет шансы изменить лицо регенеративной медицины.
Учёные перепрограммируют жировые и костные клетки в индуцированные мультипотентные стволовые клетки - иМС (induced multipotent stem cells - iMS). Терапия была успешно опробована на мышах и по словам главы исследований является большим скачком вперёд по сравнению с другими терапиями стволовыми клетками, эффективность которых либо недоказана, либо кране низка. Испытания на людях должны начаться в конце 2017 года.
Терапия революционна тем, что иМС клетки способны регенерировать многие типы тканей и выгодно отличаются от эмбриональных стволовых клеток, которые при введении в организм, склонны к формированию опухолей. В природе во взрослом организме человека иМС клеток не присутсвует. Для их создания учёные "отключают память" жировым и костным клеткам, коих в любом организме хоть отбавляй, а после этого превращают их в стволовые. Весь процесс, включая выращивание культуры иМС клеток конкретного человека, занимает 2-3 недели. Терапия схожа с отращиванием хвоста ящерицей, поскольку в случае с хвостом происходят схожие процессы: образуются иМС клетки, способные превращаться в разные типы тканей - от костей до кожи.
В общем, вскорости и в весьма близкой перспективе «мясо» будет жить долго, безболезненно и здоровой жизнью - и наслаждаться успехами искусственного интеллекта и «железно-кремниевой жизни», которая может покорить и вершины спортивного олимпа, и глубины космоса.
Ну а насыщенность собственной жизни «мяса» уже зависит от него самого. И от того, будут ли использоваться его мозги на казуальные игры «собери три в ряд» на очередном iPhone XXs - или же на что-то оставляющее след в грядущем и изменяющее ту самую «вершину эволюции», на которой сегодня горделиво восседает современный Homo Sapiens....