Medzi neurovedcami, kognicionistami a filozofmi prebiehajú diskusie o tom, či je možné vytvoriť alebo zrekonštruovať ľudský mozog. Súčasné objavy a objavy vo vede o mozgu neustále pripravujú pôdu pre čas, kedy bude možné umelé mozgy znovu vytvoriť od nuly. Niektorí ľudia predpokladajú, že je to za hranicami možného, druhý je zaneprázdnený spôsobmi, ako ho vytvoriť, tretí na úlohe plodne pracuje už dlho. V článku sa budeme zaoberať otázkami o vývoji umelej inteligencie, jej perspektívach, ako aj o veľkých spoločnostiach a projektoch v tejto oblasti.
Základy
Umelý mozog zodpovedá robotickému stroju, ktorý je inteligentný, kreatívny a vedomý ako ľudia. V celej histórii ľudstva nebola táto úloha úplne vyriešená, ale futuristi hovoria, že je to otázka času. Vzhľadom na modernétrendy v neurovede, výpočtovej technike a nanotechnológii predpovedajú, že umelá inteligencia a mozog sa objavia v 21. storočí, možno do roku 2050.
Vedci zvažujú niekoľko spôsobov, ako vytvoriť umelú inteligenciu. V prvom prípade sa na superpočítačoch uskutočňujú rozsiahle biologicky realistické simulácie ľudského mozgu. V druhom prípade sa vedci pokúšajú vytvoriť masívne paralelné neuromorfné počítačové zariadenia, ktoré sa dajú ľahko modelovať na nervovom tkanive.
Ľudské vedomie z hľadiska najzaujímavejších tajomstiev vedy a metafyziky sa považuje za najzložitejšie a najdostupnejšie. K podobným záverom sa dospelo reverzným inžinierstvom ľudského mozgu.
Strojové učenie
Strojové učenie je jadrom stratégie rozvoja „umelej inteligencie“, preto sú bunky ľudského mozgu komplexne študované. Tento typ učenia má veľký potenciál: jeho platforma zahŕňa algoritmy, vývojové nástroje, API a nasadenie modelov. Počítače majú schopnosť učiť sa bez toho, aby boli výslovne naprogramované. Inovatívne spoločnosti Amazon, Google a Microsoft aktívne využívajú strojové učenie.
Platformy pre hlboké vzdelávanie
Hlboké učenie je súčasťou strojového učenia. Je založený na tom, ako funguje ľudský mozog a spolieha sa na algoritmy umelej neurónovej siete (ANN), cez ktoré prúdia informácie. Roboty sa môžu „učiť“zo vstupov a výsledkov. Hlboké učenie – sľubnétrend v umelej inteligencii v kombinácii s veľkým množstvom informácií. Osvedčil sa pri rozpoznávaní a klasifikácii vzorov. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion a Saffron Technology sú príkladmi spoločností, ktoré sú priekopníkmi v tejto oblasti štúdia spravodajstva.
Spracovanie prirodzeného jazyka
Neuro-lingvistické programovanie (NLP) je na hranici medzi počítačovým a ľudským jazykom a je to technológia umelej inteligencie. Počítačové programy dokážu porozumieť hovorenej alebo písanej ľudskej reči. V softvéri Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana a Google Assistant sa NLP používa na pochopenie otázok používateľov a poskytnutie odpovedí na ne. Tento typ programovania je široko používaný v ekonomických transakciách a zákazníckych službách.
Generácia prirodzeného jazyka
Softvér NLG sa používa na konverziu všetkých druhov údajov na text čitateľný človekom, čo sa dosahuje štúdiom mozgu. Je to podceňovaná technológia s aplikáciami, ako je automatizácia správ business intelligence, popisy produktov, finančné správy. Technológia umožňuje vytvárať obsah vytváraný používateľmi za predvídateľné dodatočné náklady. Štruktúrované dáta sa konvertujú na text vysokou rýchlosťou, až niekoľko strán za sekundu. Zaujímavými hráčmi na tomto trhu sú Automated Insights,Lucidworks, Attivio, SAS, Narrative Science, Digital Reasoning, Yseop a Cambridge Semantics.
Virtual Agents
V rámci technológií umelej inteligencie nie sú pojmy „virtuálny agent“a „virtuálny asistent“zameniteľné. Niektorí ľudia sa snažia rozlišovať medzi konceptmi a darí sa im to.
Virtuálny asistent je druh osobného online asistenta. Virtuálni agenti sú často reprezentovaní ako počítačové postavy AI, ktoré vedú inteligentný rozhovor s používateľmi. Môžu odpovedať na otázky a ich hlavnou výhodou je, že zákazníci môžu získať pomoc 24 hodín denne.
Rozpoznávanie reči
Identifikácia reči je schopnosť programu porozumieť a analyzovať slová a frázy v hovorenom jazyku a previesť ich na údaje pomocou vstavaného algoritmu umelého mozgu. Rozpoznávanie reči sa v spoločnosti používa na smerovanie hovorov, hlasové vytáčanie, hlasové vyhľadávanie a spracovanie reči na text. Jednou nevýhodou je, že program môže zamieňať slová kvôli rozdielom vo výslovnosti a hluku v pozadí. Softvér na rozpoznávanie reči sa čoraz viac inštaluje do mobilných zariadení. V tejto oblasti sa rozvíjajú spoločnosti Nuance Communications, OpenText, Verint Systems a NICE.
Hardvér s vstavanou AI
Zariadenia so zabudovanou AI, čipmi a grafickými procesormi (GPU) sa rozšírili. Google zabudoval do svojhohardvérová umelá inteligencia, ktorej základom je vývoj inštitútu ľudského mozgu. Vplyv integrácie AI so softvérom ďaleko presahuje spotrebiteľské aplikácie, ako je zábava a hry. Ide o nový typ technológie, ktorá sa použije na pokrok v hlbokom učení. Takýto vývoj vykonávajú spoločnosti Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate a Cray.
Správa rozhodnutí
Manažment obchodných rozhodnutí v inovatívnych produktoch (napr. robot s umelou inteligenciou) pokrýva všetky aspekty návrhu a regulácie automatizovaných systémov. Pre organizácie je nevyhnutné riadiť interakcie medzi zamestnancami, zákazníkmi a dodávateľmi.
Manažment rozhodovania zlepšuje proces výberu alternatívy, tu sa využívajú všetky možné informácie pre najlepšiu preferenciu, pričom sa kladie dôraz na manévrovateľnosť, konzistentnosť, presnosť rozhodovania. Riadenie rozhodnutí berie do úvahy časové obmedzenia a známe riziká.
Organizácie bankových, poisťovacích a finančných služieb integrujú každodenný rozhodovací softvér do svojich procesov služieb zákazníkom.
Neuromorfné vybavenie
SyNAPSE jeprogram financovaný agentúrou DARPA na vývoj neuromorfných mikroprocesorových systémov, ktoré mapujú inteligenciu mozgu a fyziku. Platforma hľadá odpoveď na hlavnú otázku: je možné vytvoriť umelý mozog? Najprvneurónové siete sa testujú v simuláciách na superpočítači, následne sa siete stavajú priamo v hardvéri. V októbri 2011 bol demonštrovaný prototyp neuromorfného čipu obsahujúceho 256 neurónov. Pracuje sa na vytvorení viacčipového systému schopného emulovať 1 milión špičkových neurónov a 1 miliardu synapsií.
Modelovanie neurónovej siete
Projekt Blue Brain je pokusom o rekonštrukciu ľudského mozgu a miechy pomocou počítačových simulácií na molekulárnej úrovni. Projekt založil v máji 2005 Henry Markram na Štátnej polytechnickej škole v Lausanne (EPFL) vo Švajčiarsku. Simulácia beží na superpočítači IBM Blue Gene, odtiaľ názov Blue Brain. Od novembra 2018 sa vykonávajú simulácie na mezocytoch obsahujúcich približne 10 miliónov neurónov a 10 miliárd synapsií. Plná simulácia ľudského mozgu so 186 miliardami neurónov je naplánovaná na rok 2023.
Spaun, jednotnú sieť s architektúrou sémantického ukazovateľa, vytvoril Chris Eliasmit a kolegovia z Centra teoretickej neurovedy (CTN) na University of Waterloo v Kanade. Od decembra 2018 je Spaun najväčšou simuláciou mozgu na svete. Model obsahuje 2,5 milióna neurónov, čo je dosť na to, aby rozpoznal zoznamy čísel, vykonal jednoduché výpočty.
SpiNNaker je masívny nízkoenergetický neuromorfný superpočítač, ktorýv súčasnosti vo výstavbe na University of Manchester vo Veľkej Británii. S viac ako miliónom jadier a tisíckou simulovaných neurónov by bol stroj schopný simulovať jednu miliardu neurónov. Namiesto implementácie jedného konkrétneho algoritmu sa SpiNNaker stane platformou, kde môžete testovať rôzne algoritmy. Na stroji možno navrhnúť a spustiť rôzne typy neurónových sietí, čím sa simulujú rôzne typy neurónov a komunikačné vzorce. SpiNNaker je skratka odvodená od Spi King Nural.
Brain Corporation je malá výskumná spoločnosť, ktorá vyvíja nové algoritmy a mikroprocesory, ktoré sú základom biologického nervového systému. Spoločnosť bola založená v roku 2009 počítačovým neurovedcom Evgenym Izhikevičom a neurovedcom/podnikateľom Allenom Gruberom. Ich výskum sa zameriava na tieto oblasti: zrakové vnímanie, motorické ovládanie a autonómna navigácia. Cieľom spoločnosti je vybaviť spotrebiteľské zariadenia, ako sú mobilné telefóny a domáce roboty, umelým nervovým systémom. Štúdia je čiastočne financovaná spoločnosťou Qualcomm, ktorá sa nachádza v kampuse Qualcomm v San Diegu v Kalifornii. Zatiaľ neboli vydané ani oznámené žiadne konkrétne produkty, ale spoločnosť naďalej rastie a od februára 2018 aktívne prijíma nových zamestnancov.
Súvisiaci výskum
Google X Lab je tajné laboratórium, kde Google experimentuje s technológiami budúcnosti. Projekty, na ktorých spoldiela nie sú verejné, ale predpokladá sa, že sú založené na robotike a umelej inteligencii. Podrobnosti o laboratóriu sa prvýkrát objavili v článku New York Times v novembri 2011. V publikácii sa uvádza, že laboratórium sa nachádza v Bay Area v Kalifornii. Je dobre známe, že zakladatelia Google majú záujem o štúdium umelej inteligencie a investujú týmto smerom. V roku 2006 sa v oznámení spoločnosti uvádzalo, že Google chce vybudovať najlepšie svetové laboratórium na výskum AI.
Rusko 2045, známe ako Iniciatíva 2045 alebo Projekt Avatar, je ambiciózny dlhodobý projekt, ktorého cieľom je mať do roku 2020 robotických avatarov, do roku 2025 transplantácie mozgu a do roku 2035 umelé mozgy. Program spustil v roku 2011 ruský mediálny magnát Dmitrij Itskov. Jeho cieľom je vytvoriť inštitúciu ľudského mozgu prostredníctvom globálnej siete vedcov, ktorí spolupracujú v prospech ľudstva a systematického rozvoja technológií. Viacerí ruskí vedci už dostali od Itskova investície na svoj výskum. Itkov navyše hľadá dodatočné financovanie od jednotlivcov s vysokým čistým majetkom, charitatívnych organizácií a národných a medzinárodných vlád.
Ďalším zaujímavým projektom je program Bostonskej univerzity a Hewlett Packard (HP) s názvom Moneta. Tím HP pod vedením Grega Snydera buduje platformu neurónovej siete s názvom Cog Ex Machina, ktorá dokážeprácu v GPU a počítačoch budúcnosti založených na memristoroch. Neuromorfologické laboratórium na Bostonskej univerzite pod vedením Massimiliana Versaceho vytvorilo modulárny umelý mozog Moneta, ktorý beží na Cog Ex Machina. Skratka znamená Modular Neural Exploring Travel Agent.
Časový rámec
Nevyhnutne vyvstáva otázka, kedy je možné syntetizovať digitálnu kópiu mozgu a miechy.
Bohužiaľ, tak skoro to nepríde. Kurzweilova predpoveď o emulácii mozgu do roku 2030 sa zdá byť príliš krátka, len 12 rokov vzdialená. Navyše, jeho analógie s projektom ľudského genómu sa ukázali ako neuspokojivé. Okrem toho sa mnohí vedci pravdepodobne pohybujú v niektorých slepých uličkách.
Podobne sa Goertzelove predpovede o úspechu prístupu založeného na pravidlách v nasledujúcich desaťročiach zdajú príliš optimistické. Aj keď to pravdepodobne nie je nemožné vzhľadom na jeho prístup k výcviku AI.
Podľa pravdepodobného scenára je vytvorenie kódu alebo podoby ľudského mozgu možné za 50-75 rokov. Napriek tomu je dosť ťažké predpovedať dátum, vzhľadom na mieru chýb v neurovede na jednej strane a rýchlosť zmien na strane druhej. Rok 2050 je tak trochu čierna diera, pokiaľ ide o predpovede.
