Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - страница 2

. Графические процессоры, используемые нашими компьютерами для визуализации, имеют производительность в несколько десятков терафлопс. Гигантские числа с впечатляющими названиями.

Их уже не остановить! Современные суперкомпьютеры объединяют десятки тысяч этих графических процессоров и достигают скорости в сотни тысяч терафлопс, производя колоссальные объемы вычислений для всевозможных симуляций: прогнозирования погоды, моделирования климата, расчета воздушного потока вокруг самолета или конформации белка, моделирования таких головокружительных событий, как первые мгновения существования Вселенной, смерть звезды, эволюция галактик, столкновения элементарных частиц или ядерный взрыв.

Такие симуляции включают численное решение дифференциальных уравнений или уравнений в частных производных – это задача, которую в прошлом математикам приходилось решать вручную. И все же – так ли умны эти вычислительные гиганты, как математики прошлых лет? Нет, конечно… во всяком случае, пока. Одна из задач развития искусственного интеллекта заключается в том, чтобы когда-нибудь научить машины использовать их огромную вычислительную мощность для решения интеллектуальных задач, сейчас подвластных только животным и людям.

Не стоит судить только по внешности. Программы искусственного интеллекта умеют хорошо учиться, но лишь до определенного момента. В 2017 г. робот Норико Араи – специалиста Токийского университета, изучавшего влияние ИТ на общество, успешно сдал вступительный экзамен в один из японских университетов. Программа, получившая название Todai (название университета), сдала эссе, экзамены по математике и английскому языку лучше 80 % абитуриентов. Но это не значит, что система была умной: на самом деле робот вообще не понимал, что он пишет! Успех программы скорее говорит о несовершенстве как вступительных испытаний в высшие успешные заведения Японии, так и машинного интеллекта. Мы были бы рады, если, в конечном счете, Todai провалится на более продуманно организованных экзаменах.

Искусственный интеллект может быть хорошим художником, точнее – копиистом. Он мастерски создает произведения «в стиле». Он способен превратить любую фотографию в картину Моне, сделать из зимнего пейзажа весенний[2] или заменить лошадь зеброй на видео. Остерегайтесь фальшивых видеороликов! Более того: в 2017 г. команда Ахмеда Эльгаммала из Университета Рутгерса (США) разработала систему, создающую картины, так похожие на оригинальные творения некоторых художников, что эксперты не могут отличить их от реальных картин тех же художников[3].

Музыка – тоже не исключение. Многие исследователи используют методы искусственного интеллекта для синтеза звука и музыкальной композиции. Так 21 марта 2019 г. в честь дня рождения Иоганна Себастьяна Баха связанный с Google[4] проект Magenta анонсировал новую систему, названную Google Doodle[5], которая позволяет любому пользователю сочинять и аранжировать мелодию в стиле известного композитора. Вспомним также, что 4 февраля 2019 г. в Лондонском концертном зале Cadogan Hall 66 музыкантов английского оркестра «English Session Orchestra» публично исполнили новую версию Симфонии № 8 Шуберта, известную как «неоконченная». В тот вечер она стала законченной. После анализа двух существующих частей система искусственного интеллекта, разработанная компанией Huawei, создала две недостающие части музыкального произведения (впрочем, композитору Лукасу Кантору все-таки пришлось написать партитуру для оркестра).