Почему ИИ не заменит гений: создатель мат анализа о лени ума и запрете ИИ

Исаак Ньютон*: «Если бы ИИ появился в мой век, мы, учёные, совершили бы роковую ошибку: перепрыгнули через этапы понимания»

Время чтения: 4 минуты

Исаак Ньютон — физик, математик, механик и астроном, один из создателей математического анализа1. В этом интервью он высказал своё мнение об искусственном интеллекте, рассказал, почему алгоритма не нужно бояться, и поразмышлял, что было бы, если бы ИИ создали в прошлом.

— Как вы считаете, ИИ — всего лишь инструмент учёного?

— Сия машина — не всего лишь инструмент. Это инструмент, чья мощь столь велика, что качественно меняет сам процесс познания. Мой примитивный скалькуль мог вычислить орбиту, но ваш ИИ может увидеть в хаосе данных очертания закономерности, которую я бы искал годы.

Но фундаментальное различие — в природе вопроса. Учёный задаёт Вселенной вопрос: «Почему?». Он ищет первопричину. ИИ же отвечает на вопрос: «Что?». «Что следует из этих данных? Какая связь?». Он открывает корреляции2, но не причину.

Предел его — в отсутствие озарения. Он не сможет, как я, связать падение яблока с движением Луны, ибо ему неведома дерзость мысли, что ищет единство в кажущемся разрозненном. Он — совершенный телескоп для обзора данных, но не тот ум, что строит новую небесную механику.

Ньютон описывает закон всемирного тяготения
Ньютон описывает закон всемирного тяготения

Так что да, он инструмент. Но инструмент, коего масштаб заставляет нас вновь задуматься: что есть человеческий гений, способный такой инструмент создать и им воспользоваться.

— Стоит ли бояться искусственного интеллекта?

— Бояться? Страх – неконструктивная эмоция для учёного. Надлежит не бояться, но понимать и направлять.
Мы не боимся закона всемирного тяготения, хотя он управляет падением астероидов, способных уничтожить жизнь. Мы изучаем его и используем для полётов к звёздам. Так и с ИИ — его мощь подобна силе природного закона. Опасен не он сам, а наше невежество в его применении и наша же нравственная незрелость.

Бояться стоит не машин, но людей, что станут использовать сей инструмент для тирании, манипуляции или лени ума. ИИ, лишённый воли и совести, не стремится к власти. Но он может стать идеальным орудием в руках тех, кто к власти стремится.

Ваш долг, как новых натуральных философов, — не отрекаться от сего дитя разума, но облечь его в строгие этические и математические рамки. Дабы он, как и мои «Начала», служил познанию гармонии мира, а не хаосу. Помните: самый страшный демон — это не искусственный разум, а человеческая гордыня, не обременённая мудростью.

— Что рекомендуется делать, чтобы не допустить использования ИИ в качестве средства манипуляции?

— Защита от манипуляции — это не техническая задача, а морально-правовая. Я хорошо изучил природу человеческих амбиций, поэтому вот мои соображения.

Труд Исаака Ньютона «Математические начала натуральной философии»
Труд Исаака Ньютона «Математические начала натуральной философии»

Во-первых, следует учредить «Начала» для ИИ — непреложные законы. Требуются ясные, математически строгие нормы, регулирующие создание и применение сих систем. Прозрачность алгоритма — вот первый принцип. Если нельзя независимо проверить его решения, как я проверял вычисления Кеплера3, такому инструменту нет доверия.

Во-вторых, необходима «оптика для разума» — всеобщее просвещение. Массы, не понимающие основ его работы, будут уязвимы для обмана, как и те, кто не ведает законов физики. Надлежит обучать не только создателей, но и всех граждан основам сего учения, дабы они могли распознать софизмы4 и манипуляции.
И наконец, главный оплот — это воспитание характера. Самый совершенный алгоритм можно обратить ко злу. Пока люди не будут воспитаны в духе честного поиска истины, любое техническое средство окажется бесполезным.

— Как думаете, было бы лучше, если бы искусственный интеллект разработали раньше?

— Это было бы величайшей опасностью для науки.
Если бы ИИ появился в мой век, мы, учёные, совершили бы роковую ошибку: перепрыгнули через этапы понимания.

Мои «Начала» и исчисление родились из мучительного размышления, из поиска первопричин. Если бы машина сразу дала мне ответ о движении планет, я, возможно, не прошёл бы весь путь дедукции — от явления к закону. Мы получили бы корреляции, но утратили бы глубинное понимание. Наука превратилась бы в сборник рецептов, а не в систему мира.

Более того, власть такого инструмента в XVII веке была бы непомерной. Последствия были бы чудовищны. Сначала должно было созреть научное сообщество с его принципами честности, проверки и сомнения.

В первую очередь — философские «Начала», потом — вычислительные. Сначала человек должен был научиться мыслить правильно, и лишь затем — создавать помощника для ускорения вычислений. Ваш век к этому готов. Мой — нет. И в этой задержке была великая мудрость.

*За Исаака Ньютона на вопросы отвечал искусственный интеллект.

 

Сила веры: как работает эффект плацебо

Почему «пустышки» помогают, как на нас влияет ожидание результата и что усиливает эффект мнимого лечения

Время чтения: 2 минуты

Плацебо — это феномен, при котором положительные ожидания или вера в эффективность лечения приводят к улучшению состояния пациента, даже если само средство не содержит активных веществ. В противоположность ему, эффект ноцебо описывает ухудшение самочувствия, вызванное негативными ожиданиями — когда человек ощущает вред от лечения, убеждённый, что оно может причинить вред. Оба явления подчёркивают мощное влияние психики на физическое здоровье и открывают новые перспективы в понимании механизмов лечения и восстановления.

Учёным до сих пор точно не известно, как работает эффект плацебо, но существует несколько теорий, которые пытаются это объяснить.

Одна из теорий связывает эффект плацебо с условными рефлексами: организм реагирует на знакомый стимул так, как будто он действительно помогает. Проще говоря, если человек привык, что приём таблетки облегчает боль, то даже пустышка без активных веществ может вызвать выброс естественных обезболивающих — эндогенных опиатов. Это подтверждают и исследования с МРТ: после приёма плацебо у пациентов активируются опиоидные рецепторы в мозге.

Вторая теория объясняет эффект плацебо через силу ожиданий. Согласно этой психологической концепции, вера в то, что определённые действия приведут к положительному результату, лежит в основе человеческой мотивации и восприятия успеха. В медицинской практике это выглядит так: пациент приходит в клинику, выполняет назначения врача, принимает лекарства и проходит процедуры — искренне веря, что всё это поможет. В ответ запускаются внутренние механизмы саморегуляции, которые действительно могут улучшить самочувствие. Исследования показывают, что эффект усиливается, если врач активно поддерживает пациента, подробно объясняет, как именно лечение подействует, и проявляет заботу и уверенность.

Плацебо
Плацебо. Источник: The Conversation

Учёные выявили ряд факторов, которые заметно усиливают действие плацебо. Среди них:

— большое количество таблеток за один приём;

— высокая цена «лекарства»;

— название известного медицинского бренда на упаковке;

— жёлтый или красный цвет пилюли с плацебо;

— форма приёма: инъекции оказывают больший эффект, чем таблетки;

— пол пациента: мужчины, как показали исследования, более восприимчивы к эффекту плацебо;

— доброжелательная обстановка в клинике и поддержка семьи.

Примеры действия плацебо можно найти в самых разных областях медицины. Один из ярких случаев был зафиксирован в 1987 году: исследователь К. Томас показал, насколько важен уверенный диагноз для успешного лечения. В исследовании приняли участие 200 человек с неопределёнными жалобами на здоровье. Их разделили на две группы. Пациентам первой врач выразил сомнение в диагнозе, тогда как участникам второй сообщил, что диагноз установлен и вскоре ожидается улучшение. Обе группы получали одинаковую неспецифическую терапию. Через две недели улучшение зафиксировали у 39% пациентов первой группы и у 64% — второй.

В метаанализе, охватывающем 117 исследований по лечению язвенной болезни, была подтверждена важность доверия к лекарству. Когда в 1975 году на фармацевтическом рынке появился первый Н2-блокатор, циметидин, положительный эффект наблюдался у 80% пациентов. Однако со временем этот процент снизился до 50%. Аналогичная ситуация произошла позже с Н2-блокатором второго поколения — ранитидином. Кроме того, в том же метаанализе было установлено, что эффект плацебо возрастает, если пациенты принимают три таблетки вместо двух.

Тайны «Моны Лизы»

Загадочная улыбка, взгляд и скрытые послания Леонардо да Винчи

Время чтения: 3 минуты

«Мона Лиза» (также известная как «Джоконда») Леонардо да Винчи — одно из самых известных произведений в мире. Хотя точная дата создания неизвестна, считается, что полотно было написано в период с 1503 по 1505 год. Первые итальянские биографы Леонардо да Винчи писали о его глубокой привязанности к этой картине. Он посвятил ей много времени и, покидая Италию в зрелом возрасте, взял с собой во Францию вместе с другими избранными картинами. В «Трактате о живописи» и заметках о художественной технике, которые не вошли в данный трактат, можно найти множество указаний, относящихся к «Джоконде».

По сей день произведение окутано множеством тайн и загадок. Одной из ключевых является «улыбка» Мона Лизы, которая не дает покоя человечеству уже несколько веков. Активная дискуссия началась в конце 19 – начале 20 века после Всемирной выставки в Париже. Поэты, писатели, философы и искусствоведы предлагали разные интерпретации. Алексей Лосев описывал ее как «не улыбку, а хищное выражение лица с холодными глазами и ясным осознанием беспомощности жертвы, которую Джоконда стремится захватить». Булгаков находил ее улыбку зловещей, в то время как Куприн считал ее развратной.

улыбка Мона Лизы
Улыбка Мона Лизы

В середине 20 века улыбку «Моны Лизы» пытались объяснить с медицинской точки зрения. У модели диагностировали бруксизм  (он мог деформировать ее челюсть) и сифилис, который в то время лечили ртутью, из-за чего она могла стесняться оголять почерневшие зубы . Ее мужа обвиняли в домашнем насилии, в результате которого она потеряла зубы и даже получила шрам над верхней губой. Однако последнее предположение оказалось неверным: то, что принимали за зажившую рану, оказалось наслоением лака.

глаза Мона Лизы
Глаза Мона Лизы

Ещё одна не менее интригующая часть — глаза «Моны Лизы». Её взгляд завораживает: женщина с картины будто не сводит глаз со смотрящего. В 20 веке этот феномен стали называть «эффектом Моны Лизы». Распространено мнение, что придумал его именно Леонардо да Винчи. Однако это заблуждение. Приёмы, позволяющие оживить глаза нарисованных людей или животных, были известны ещё в Древнем Египте, а в начале нашей эры научно объяснить это явление пытался Птолемей в «Оптике».

Главная тайна «Моны Лизы» — личность изображенной женщины. Наиболее распространена версия, что это Лиза Герардини, третья жена флорентийского торговца Франческо дель Джокондо. Эта гипотеза основана на анонимной рукописи 15–16 веков, где упоминается портрет Джокондо, но не Лизы. В работах да Винчи нет портрета мужчины, соответствующего этому описанию. Позже биограф Леонардо Джорджо Вазари уверенно назвал её «Мона Лиза», отметив, что картина была заказана в честь рождения второго сына и переезда семьи.

Существуют и другие теории, касающиеся скрытых символов в картине. Исследователь Паскаль Котт при увеличении изображения заметил в глазах женщины едва различимые символы.Итальянский исследователь Сильвано Винчети объясняет: «Символы невидимы невооруженным глазом, но при увеличении их можно разглядеть». В левом зрачке «Джоконды» видны буквы «LV», которые могут означать «Leonardo da Vinci». В правом зрачке, по его словам, видны очертания букв «C» и «E», но их значение остается неясным. Кроме того, Винчети обнаружил цифру «72» под арочным мостом на заднем плане, которая может символизировать двойственность человеческой природы: «7» ассоциируется с Богом Отцом, а «2» — с мужским и женским началами. Джузеппе Папаньи считает, что эта цифра может быть зашифрованным именем Всевышнего, состоящим из 72 букв.

Паскаль Котт
Паскаль Котт

Есть ли жизнь после смерти

Исследуя тайны загробной жизни: мифы, верования и научные теории

Время чтения: 2 минуты

Вопрос о жизни после смерти будоражит человечество уже много веков. Эта тема затрагивает не только религиозные и метафизические аспекты, но и глубокие личные переживания каждого, кто сталкивался с утратой или размышлял о собственной смерти. Различные культуры предлагают множество представлений о загробной жизни — от реинкарнации до вечного покоя. Однако единого ответа не существует, есть только многообразие интерпретаций. Чтобы приблизиться к пониманию, необходимо исследовать природу смерти, её научное и религиозное осмысление, а также влияние на тех, кто остался, и тех, кто ушёл.

Для начала определим, что такое «смерть»: это остановка жизнедеятельности организма, наступающая в результате необратимого прекращения физиологических процессов в клетках и тканях. Вопреки распространённому мнению, почти всегда человеческая смерть — это процесс, а не событие.

«Классическая» смерть — будь то естественная или насильственная — не происходит мгновенно. Каждая система организма умирает поэтапно: смерть мозга может наступить раньше остановки сердца, и наоборот.

Клиническая смерть источник: клиническая смерть
Клиническая смерть. Источник: Вечерняя Москва

Когда человек умирает, внутренние органы постепенно прекращают свою работу, сердце останавливается и дыхание угасает. После остановки сердца мозг работает ещё шесть минут, и человек может осознавать, что умирает.

Группа учёных, возглавляемая доктором Сэмом Парниа, директором по исследованиям в области интенсивной терапии и реанимации в Медицинском центре Лангон в Нью-Йорке, провела исследование среди людей, переживших остановку сердца и последующую реанимацию. Результаты их работы показали, что 40% участников, перенёсших клиническую смерть, осознавали происходящее во время своего «отключения». Есть вероятность, что человек может слышать слова медиков, констатирующих его смерть. Доктор Парниа отмечает: «Существующие данные указывают на то, что сознание не исчезает полностью в первые минуты после смерти».

Источник: pinterest
Плачущий ангел. Источник: Pinterest

Религиозные доктрины предлагают иное понимание жизни после смерти. Концепция души занимает ключевое место во многих верованиях, предлагая утешение перед лицом смерти. Согласно религиозным представлениям, душа человека проходит разные этапы перед воссоединением с богом. Первые два дня душа находится рядом с телом и переживает разлуку с ним. Умерший навещает любимых, а также значимые для него места. Шесть дней душа проходит важный путь, готовясь к встрече с Господом. Это время размышлений, покаяния и подготовки к переходу в иной мир. Завершением пути становится сороковой день, который считается особенно важным в ряде традиций. В этот момент добрые воспоминания о покойном, а также молитвы близких приносят утешение душе усопшего, помогают обрести мир и спокойствие и способствуют его попаданию в Рай.

Вопрос о жизни после смерти остаётся открытым, предоставляя каждому возможность найти свой собственный ответ. Наука и вера предлагают нам взглянуть на эту загадку под разными углами, помогая осмыслить конечность существования и справиться с горем утраты.

Искусственный интеллект рядом

От перевода текстов до спасения жизни: примеры того, как нейросети становятся реальными помощниками в быту, экономике и медицине

Время чтения: 2 минуты

В последние десятилетия искусственный интеллект (ИИ) стремительно вошёл в повседневную жизнь, меняя привычные сферы деятельности и открывая новые горизонты. Мы всё ближе к моменту, когда ИИ станет не просто инструментом, а полноценным партнёром в принятии решений и решении сложных задач. В этой статье рассмотрим ключевые направления, которые, вероятно, будут определять наше взаимодействие с ИИ в ближайшие годы.

Прогресс в области ИИ заметен даже на бытовом уровне. Например, машинный перевод: если раньше Google Translate едва справлялся с отдельными фразами, то сегодня нейросети уверенно переводят целые тексты, учитывая контекст и языковые нюансы. Теперь можно читать статьи на хинди, китайском или арабском, даже не зная этих языков.

Но ИИ работает не только с текстами. В финансовой сфере он используется для анализа кредитоспособности клиентов: если банк мгновенно отказал в кредите, скорее всего, решение принял алгоритм. В некоторых штатах США ИИ применяется даже в судебной системе: он помогает судьям определять сроки наказания для обвиняемых.

Согласно исследованию PwC, к 2030 году искусственный интеллект может принести мировой экономике дополнительный прирост ВВП на сумму около $15,7 трлн. Ожидается, что лидером по темпам роста станет Китай: его экономика может вырасти на 26% благодаря активному внедрению ИИ-технологий.

искусственный интелект источник: issek.hse.ru
Искусственный интеллект. Источник: ИСИЭЗ НИУ ВШЭ

Северная Америка, по прогнозам, займёт второе место с приростом ВВП на 14,5%, а ведущие страны Европы прибавят 11–12%. Эти цифры подтверждают: искусственный интеллект станет одним из ключевых драйверов экономического роста в ближайшее десятилетие.

ИИ в роли ветеринара: как ChatGPT поставил диагноз, который пропустили врачи

История четырёхлетней собаки по кличке Сасси могла бы закончиться трагично, если бы не искусственный интеллект. Ветеринары долго не могли определить причину её болезни: сначала заподозрили клещевую инфекцию, но анализы опровергли эту версию. Тем временем состояние Сасси стремительно ухудшалось.

В отчаянии хозяин решил обратиться к ChatGPT и загрузил в нейросеть результаты её анализов крови. Первая модель (GPT-3.5) не смогла поставить диагноз, но более совершенная версия (GPT-4) выдала точный диагноз — аутоиммунная гемолитическая анемия. Это редкое заболевание, при котором иммунная система атакует собственные эритроциты.

«Врачи даже не рассматривали такой вариант, — признаётся владелец. — Благодаря ИИ мы вовремя начали правильное лечение и спасли Сасси». Этот случай наглядно показывает, как технологии искусственного интеллекта уже сегодня способны дополнять традиционную медицину, находя решения там, где специалисты сталкиваются с трудностями.

Как нами манипулирует реклама

Может ли человек делать самостоятельный выбор в мире маркетинговых технологий?

Время чтения: 3 минуты

Каждый день нам приходится давать себе ответы на сотни вопросов. Что съесть на завтрак? Какие покупки сделать в супермаркете? Что надеть на работу? Между тем, мы довольно редко задумываемся, сами ли мы отвечаем на эти вопросы. А стоило бы! На каждого человека ежедневно в своих интересах пытаются повлиять десятки организаций, используя последние достижения науки, например – нейроэкономику, поведенческую экономику или поведенческую социологию. И это, к сожалению, не преувеличение. Продажей товара покупателю (хотя слово «продать» тут не совсем верно. Лучше сказать про «формирование спроса», что уже подразумевает корректировку наших интересов) занимается маркетинг, который особенно интенсивно развивается в последние дни.

Самая распространенный инструмент маркетинга, это, конечно, реклама, которую в наши дни можно встретить практически повсеместно. При этом в крупных мегаполисах она обычно вторгается в нашу жизнь агрессивнее, чем в городах поменьше. Проблема перегруженности пространства рекламой не менее характерна и для интернет-пространства.

Знаменитая Нью-Йорк Таймс Сквер, утопающая в рекламе.

Несмотря на ежедневное вмешательство рекламы в нашу жизнь, мы убеждены, что она слабо затрагивает нас, если мы не решаемся сразу купить тот или иной продукт, просто пролистывая рекламу. Такое мнение, однако, глубоко недооценивает её реальную силу. У маркетологов общеизвестной истиной является тот факт, что даже условно фоновая демонстрация того или иного продукта зачастую может быть решающей.

Объясним на простом примере. Нам может быть все равно, что купить зимой по дороге с работы – колу или пепси, ведь для нас эти товары практически равнозначны. Но если мы предварительно пару раз наблюдали, например, знаменитую ежегодную новогоднюю рекламу кока-колы, мы подсознательно начинаем ассоциировать её с праздником, а в таком случае наши шансы отдать предпочтение ей значительно возрастают. Если вы не верите в это, задумайтесь, зачем вообще Coca-Cola Company ежегодно тратит деньги на одну и ту же рекламу? Очевидно, что объяснение этому может быть только одно – такая реклама довольно эффективно «продает» нам свой товар.

Есть и другой простой пример, который любит приводить Ростислав Капелюшников, один из главных специалистов по поведенческой экономике в России.

Капелюшников одним из первых начал освещать экономическую социологию в России.

Если перед человеком поставить на стол два разных напитка, например, водку и коньяк, то человек с большей долей вероятности выберет тот напиток, который будет выставлен на стол первым. Этот пример особенно наглядно демонстрирует важность правильной подачи материала, учитывая тот факт, что для многих людей выбор между водкой и коньяком, по существу, равнозначен.

Перспективы развития нейроэкономики довольно впечатляющи, особенно учитывая то, что компании готовы вкладывать в её развитие действительно большие деньги. И это должно настораживать. Нейроэкономика использует еще более изощренные механизмы для влияния на принятие нами решений, чем уже давно известные  на западе методы экономической социологии, и потенциально её развитие может привести к крайне плачевным последствиям, а именно созданием такого общества, в котором наши поступки могут быть заранее предсказаны и изменены в интересах крупных компаний.

Искусственный интеллект научился предсказывать болезнь Альцгеймера

Американские исследователи разработали нейросеть, которая может предсказать болезнь Альцгеймера за семь лет до появления симптомов.

Время чтения: 3 минуты

Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали5 модель искусственного интеллекта (ИИ), которая способна предсказать болезнь Альцгеймера6 (БА) за семь лет до появления симптомов. Результаты эксперимента были опубликованы в журнале Nature Aging.

Для обучения программы ученые использовали клиническую базу данных7 кампуса Калифорнийского университета, который специализируется на биомедицинских исследованиях. Датасет8 насчитывал более 5 миллионов пациентов и охватывал период с 1980 по 2021 год. Почти у трех тысяч человек из загруженного массива была диагностирована болезнь Альцгеймера. На стадии обучения перед моделью стояла задача выявить связи между вероятностью развития БА и различными показателями здоровья. Затем на основе обнаруженных «ассоциаций» ИИ должен был определить, разовьется ли у человека болезнь Альцгеймера в течение семи лет. Точность прогнозирования составила 72%.

Графики корреляции и причинно-следственной связи между холестерином и риском развития БА/ Источник: Nature Aging
Графики корреляции и причинно-следственной связи между холестерином и риском развития БА/ Источник: Nature Aging

Чтобы понять, какая система ассоциативных связей легла в основу прогнозов модели, ученые обратились к специальному инструменту SPOKE (Scalable Precision Medicine Oriented Knowledge Engine). SPOKE представляет собой «гетерогенную сеть знаний», объединяющую клинические данные из электронных медицинских карт. Эту программу исследователи использовали для выявления закономерностей. SPOKE смогла установить связь между болезнью Альцгеймера и высоким уровнем холестерина. Незадолго до публикации результатов исследования эту корреляцию также обнаружили российские ученые, пишет издание «Научная Россия».

Среди основных предикторов9 заболевания у женщин программа выделила остеопороз, при котором кости человека становятся слабыми и хрупкими. Однако ученые из Китая годом ранее опубликовали исследование, результаты которого опровергли гипотезу о причинно-следственной связи между БА и болезнью костно-мышечной системы. Для мужчин прогностическими факторами, согласно SPOKE, являются импотенция10 и аденома предстательной железы (простаты)11. С этими выводами согласны исследователи из Пенсильванского университета (США), которые обнаружили корреляцию между эректильной дисфункцией и ухудшением когнитивных способностей человека.

Дефицит витамина D оказался прогностическим для представителей обоих полов. Но в научном сообществе это открытием не стало. Еще в 2014 году ученые из Эксетерского университета (Великобритания) установили, что умеренная нехватка витамина D связана с повышением риска развития деменции и БА на 53%, а тяжелый дефицит на 125%.

Различия между мозгом здорового человека и мозгом человека с болезнью Альцгеймера
Различия между мозгом здорового человека и мозгом человека с болезнью Альцгеймера

Выявленные взаимосвязи не означают, что у всех людей с отмеченными симптомами и диагнозами обязательно разовьется болезнь Альцгеймера, отмечают исследователи. «Именно сочетание заболеваний позволяет модели предсказывать возможность развития БА. Наш вывод о том, что остеопороз является одним из нескольких прогностических факторов для женщин, лишь подчеркивает биологическую взаимосвязь между здоровьем костей и риском деменции [а не предсказывает, что женщины с остеопорозом заболеют Альцгеймером со стопроцентной вероятностью]», – заявила12 руководитель эксперимента Элис Тан в пресс-релизе Калифорнийского университета.

Элис Тан является ведущим автором исследования, использующего клинические данные для прогнозирования болезни Альцгеймера. Фото: Сьюзан Меррелл
Элис Тан является ведущим автором исследования, использующего клинические данные для прогнозирования болезни Альцгеймера. Фото: Сьюзан Меррелл

Ученые надеются, что в будущем разработанную модель можно будет использовать при выявлении рисков других трудно диагностируемых заболеваний, например красной волчанки13 или эндометриоза14. «Наша модель – это отличный пример того, как можно обрабатывать данные о пациентах с помощью машинного обучения и предсказывать, у кого есть больше шансов заболеть, а также определять, почему возникновение и развитие болезни оказываются возможными», – заключила15 Марина Сирота, старший автор исследования.

OpenAI представила нейросеть для создания реалистичных видео

Компания, создавшая ChatGPT, разработала модель искусственного интеллекта для генерации реалистичных видеороликов с помощью текстовых промптов.

Время чтения: 3 минуты

15 февраля 2024 года компания OpenAI, создатель ChatGPT и DALL-E7, анонсировала новую модель искусственного интеллекта (ИИ) Sora. Эта нейросеть способна преобразовывать текстовые описания в реалистичные видеоролики продолжительностью до одной минуты. К тестированию модели уже приступили «red teamers»10 – специалисты, которые должны проверить программу на соответствие «правилам обслуживания» компании. Когда нейросеть окажется в открытом доступе, OpenAI пока не сообщила.

Sora использует алгоритмы, лежащие в основе модели DALL-E. С помощью этой программы можно генерировать статичные изображения. DALL-E включает в себя нейросети CLIP12 и GLIDE15, а также задействует инструменты для увеличения расширения готовой картинки, объясняет «РБК Тренды». CLIP преобразует текстовый промпт16 в числовой код. Далее данные, представленные в виде таблицы, передаются GLIDE. На этом этапе создается серый квадрат, из которого нейросеть убирает визуальный шум. На выходе получается изображение, соответствующее текстовому описанию.

В отличие от DALL-E, Sora преобразует слова не в неподвижные пиксели, а во «временные пространственные блоки». Из этих частей программа в итоге собирает полноценный клип, говорится в техническом отчете OpenAI.

Еще в апреле 2023 года американская компания Runway AI представила модель ИИ, способную создавать видеоролики. Их длительность обычно не превышает нескольких секунд, а изображение получается размытым. Однако алгоритм Runway AI почти идентичен тем технологиям, которые задействуют Sora, отмечает профессор электротехники Мичиганского университета (США) Чжон Чжун Парк в разговоре с Scientific American. Успех созданной OpenAI модели обусловлен лишь тем, что ее обучили на большем количестве данных, заключает он.

С выводами Парка также согласен Руслан Салахутдинов, профессор технических наук Университета Карнеги-Меллона (США). Ученый также предполагает, что OpenAI при создании Sora использовала данные игровых движков, например Unreal Engine. Салахутдинов отмечает, что сгенерированные нейросетью клипы имеют «слишком гладкий внешний вид» и типичные для видеоигр ракурсы «камеры». Из-за этого изображение получается «искусственным» и нереалистичным. Более того, в сложных сценах модель испытывает трудности с «точным моделированием физики», пишет автор «Тинькофф Журнала» Даша Лейзаренко. Например, в видео ниже у женщины перепутаны местами правая и левая нога.

Сотрудники OpenAI публикуют в социальных сетях примеры видеороликов, которые создала Sora. Профессор информатики Иллинойского университета Тед Андервуд в разговоре с The Washington Post предположил, что компания демонстрирует аудитории только удачные клипы, которые позволяют «показать модель в лучшем свете», а неудавшиеся видео удаляет или отправляет в архив. Однако Андервуд не отрицает, что с появлением Sora в сфере генерации видео произошел «небольшой скачок».

OpenAI не сообщила, какие данные использовались для обучения модели ИИ. Журналист The New York Times Кейд Метц заявил, что в массив вошли видеоролики, защищенные лицензией и требующие специального разрешения для их вторичной обработки. Но подтверждений этому пока нет.

Компании не один раз предъявляли иск о нарушении авторских прав. Например, в декабре 2023 года The New York Times подала в суд на OpenAI за использование ее статей для обучения моделей LLM17. С такой же претензией к организации обратилась и Гильдия писателей.

Колумнист журнала Fortune Сейдж Лаззаро обращает внимание на другую потенциальную угрозу, которую несет в себе Sora. Лаззаро считает, что нейросеть будет использоваться «для обмана, создания вредоносных <…> подделок, <…> распространения дезинформации и сеяния хаоса». Это представляет серьезную проблему для современной демократии, отмечает она.

Согласно словам пресс-секретаря OpenAI Натали Саммерс, компания «предпринимает несколько важных шагов в области безопасности, прежде чем сделать Sora общедоступной». Нейросеть не должна генерировать сексуальный контент, изображения, пропагандирующие насилие или разжигающие ненависть, а также создавать вводящие в заблуждение фейки, говорится на официальном сайте OpenAI. «Red teamers» помогают компании разработать специальные инструменты для фильтрации опасного и недостоверного контента. Это заслуживает особенного внимания в преддверии выборов 2024 года, которые затронут более половины жителей планеты, заключает научный журналист Джереми Хсу в статье New Scientist.

Искусственный интеллект научился предсказывать смерть человека

Нейросеть Life2vec может предсказать смерть с точностью в 78%.

Время чтения: 3 минуты

Исследователи из Дании, Швейцарии и США разработали нейросеть, которая способна предсказывать смерть человека с точностью в 78%. Результаты эксперимента по «прогнозированию жизненных событий» были опубликованы в журнале Nature Computational Science. Предсказательная модель получила название Life2vec.

Нейросеть обучалась на основе открытых баз данных Национального регистра пациентов и Статистического управления Дании. Использованная информация включала в себя сведения о состоянии здоровья, доходах, образовании, профессиональной принадлежности и других характеристиках шести миллионов датчан. Набор данных охватывал период с 2008 по 2016 год.

Прогностическая модель Life2vec/ Источник: life2vec.io
Прогностическая модель Life2vec/ Источник: life2vec.io

Исследователи протестировали нейросеть с помощью выборки1, в которую вошли люди в возрасте от 30 до 65 лет. У этой демографической группы смертность предсказать труднее всего, пояснил CNN Сун Леманн, руководитель эксперимента. Половина датчан, чьи персональные данные составили итоговый датасет2, умерла после 2016 года. Другая половина на момент проведения эксперимента была жива. Перед искусственным интеллектом (ИИ) стояла задача определить, кто из людей умрет в течение четырех лет, а кто – продолжит жить. Точность прогноза Life2vec достигла 78%.

В основу программы легла модель «трансформер»18, которая изначально создавалась для работы с языковыми задачами. В отличие от более распространенных рекуррентных нейросетей19, которые обрабатывают информацию по порядку, трансформеры способны проводить параллельный анализ данных. Это ускоряет машинное обучение, а также позволяет учитывать весь контекст, в котором находится тот или иной элемент последовательности, объясняет «Коммерсантъ».

Модель Life2vec легла в основу чат-бота, который просит не воспринимать его предсказания всерьез
Модель Life2vec легла в основу чат-бота, который просит не воспринимать его предсказания всерьез

Чтобы использовать трансформерную модель в исследовании, ученые перекодировали все необходимые данные в простые предложения. CNN приводит примеры фраз, которые обрабатывала нейросеть: «В сентябре 2012 года Франциско работал охранником в замке в Хельсингере и получил за это двадцать тысяч датских крон», «На третьем году обучения в средней школе-интернате Гермиона посещала пять факультативных курсов». Жизнь каждого человека «укладывалась» учеными в текст, состоящий из нескольких предложений. Только после этого исследователи загружали информацию в Life2vec. «Нейросеть рассматривала человеческую жизнь как длинную последовательность событий, подобно тому, как предложение в языке состоит из ряда слов», – сказал Леманн в пресс-релизе Датского технического университета.

Ученые утверждают, что в эксперименте их интересовало не столько само предсказание, сколько те аспекты данных, которые Life2vec использовала для построения ответов. Так, предположения модели соответствовали выводам разных исследований в области социальных наук. Например, нейросеть прогнозировала, что у людей, занимающих руководящую должность или имеющих высокий доход, при прочих равных условиях больше шансов выжить, чем у подчиненных или менее обеспеченных граждан. Принадлежность к мужскому полу или наличие психических заболеваний модель связывала с более высокой вероятностью скорой смерти.

Иконка программы/ Источник: life2vec.io
Иконка программы/ Источник: life2vec.io

У эксперимента было несколько ограничений, из-за чего могли пострадать достоверность и полнота полученных результатов, признаются ученые. Исследователи тестировали нейросеть на ограниченной выборке, которая включала в себя только жителей Дании, страны с развитой системой здравоохранения и инфраструктурой. Точность ответов Life2vec может оказаться существенно ниже, если модель попытается предсказать смерть граждан других государств. Более того, не каждый житель Дании был внесен в базу данных, использованную для обучения нейросети. «Если у кого–то нет официальной зарплаты или если кто-то решает не сотрудничать с системой здравоохранения – у нас нет доступа к их данным [так как они не включены в национальный реестр]», – сказали ученые.

Использование Life2vec сопряжено с рядом этических проблем. Модель находится в открытом доступе и может применяться в работе страховых компаний. Из-за этого возникает риск дискриминации тех людей, которым нейросеть предсказала скорую смерть. «В будущем такая нейросеть усложнит продажу страховки. Вы не сможете застраховаться от рисков, если эти риски уже точно известны», – поделился опасениями с CNN доктор Артур Каплан, руководитель отдела медицинской этики Нью-Йоркского университета.

История появления Интернета

В наши дни сложно представить жизнь без интернета, за последние двадцать лет он стал чем-то обыденным. Но он был таким не всегда. Интернет проделал огромный путь от отдельной научной разработки до мемов с котиками.

Время чтения: 3 минуты
Кто и когда придумал Интернет?

В 1962 году американский ученый Джозеф Ликлайдер опубликовал работу «Galactic Network». В ней он предсказал возможность существования в будущем глобальной компьютерной связи между людьми, имеющими мгновенный доступ к программам и базам данных из любой точки земного шара.

В 1962 году инженер и изобретатель Пол Бэран из RAND Corporation (некоммерческая исследовательская организация) подготовил доклад «On Distributed Communication Networks». Он предложил использовать децентрализованную систему связанных компьютеров, где каждый бы компьютер имел равные права. Сообщения предлагалось передавать в цифровом виде, разбивая их на небольшие части – «пакеты» и отправлять их через сеть.
В 1967 году Ларри Робертс предложил связать компьютеры ARPA (Advanced Research Projects Agency) начав создание сети ARPANET( Advanced Research Projects Agency Network). В то же время в Англии Дональд Дэвис разработал концепцию сети, где компьютерные узлы не только передавали данные, но и переводили их для разных компьютерных систем и языков. Эти усилия привели к развитию первой интернет-сети ARPANET.

Объединение компьютеров в одну сеть
Объединение компьютеров в одну сеть

Первый сервер установили в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе в 1969 году. Первая успешная передача данных между двумя узлами сети ARPANET произошла 29 октября 1969 года из университета UCLA в Стэнфордский исследовательский институт. Попытка отправить данные была неудачной. В первый раз удалось отправить только два символа «LO» вместо трех – «LOG». После этого сеть перестала работать. Но к 22:30 сеть была восстановлена, и следующая попытка была успешной. Этот момент считается началом Интернета.

Всемирная паутина

В 1989 году разработчики ЦЕРН (Европейская организация по ядерным исследованиям) Тим Бернерс Ли и Роберт Кайо предложили концепцию Всемирной паутины (World Wide Web), которая послужила фундаментом для современного Интернета. Идея системы заключалась в том, чтобы она позволяла легко обмениваться и доступно представлять гипертекстовую информацию через компьютерные сети.

Наглядное изображение всемирной паутины
Наглядное изображение всемирной паутины

В том же году Тим Бернерс Ли создал Всемирную паутину (WWW), чтобы автоматизировать процесс обмена информацией между учеными по всему миру.
В 1990 году Бернерс Ли определил стандартизированный язык гипертекстовой разметки html, сетевой протокол http и систему адресов URL. Также он разработал первый браузер и серверное программное обеспечение. Адрес первого в мире веб-сервера – info.cern.ch.

Интернет в России

Официальной датой появления Интернета в СССР считается 28 августа 1990. Именно тогда был проведен первый сеанс связи между Институтом атомной энергии им. И.В. Курчатова (Национальный исследовательский центр Курчатовский институт) и Финским Университетом Хельсинки.

Игорь Курчатов
Игорь Курчатов

Домен «.su» использовался и после распада СССР еще несколько лет, но в декабре 1993 года крупнейшие российские провайдеры договорились о подаче совместной заявки на создание новой доменной зоны «.ru». 7 апреля 1994-го домен «.ru» зарегистрировали.
В обычных домах компьютеры начали появляться еще в конце 90-х, но далеко не все спешили подключаться к всемирной сети. Для этого бы нужен dial-up модем и регулярная покупка карточек (Интернет по талонам). В ходу были карты номиналом от 5 до 100 долларов при курсе в 25 рублей и крайне низких зарплатах.
Одним из популярных порталов Рунета конца 90-ых стала виртуальная библиотека Максима Машкова. Здесь выкладывали электронные версии книг без иллюстраций. Позже начали появляться официальные порталы государственных учреждений.
В начале нулевых в российском Интернете появились чаты, форумы, а позже и социальные сети.