О цифровых технологиях всегда ходило много слухов и споров: одни ратуют за активное развитие IT-сферы, другие боятся, что сверхразвитие приведет к гибели человечества. Кажется, побеждают первые — практически любое действие сегодня выполняется с применением цифровых технологий – от оплаты проезда до заказа такси. Кроме того, технологии стали развлечением – в конце 2022 года весь мир захлестнула волна популярности нейросетей. Только ленивый не загрузил свое фото в Midjourney, чтобы получить рисунок от нейросети.

На вопросы о том, как нейросети будут развиваться в будущем и есть ли угроза вытеснения человеческого интеллекта, ответил кандидат технических наук Алексей Зинкевич.

«Искусственный интеллект, который в понимании людей схож с интеллектом человека, на сегодняшний день еще отсутствует. Есть наработки, направления, но в целом его еще не существует. Нейронные сети — это часть искусственного интеллекта, класс методов и алгоритмов, которые предназначены для решения одной, иногда достаточно широкой задачи. В качестве примера можно привести нейросети машинного зрения, которые способны распознавать на картинке или в видеопотоке какие-то детали, элементы, либо — воздействовать на эту картинку или видеопоток, создавая какие-то фальсификации», — рассказал Алексей Зинкевич.

Сейчас при помощи нейросети можно, например,  увидеть, как будет выглядеть страна или город в человеческом облике — достаточно сформировать текстовый запрос, а через несколько минут система выдаст готовое изображение. По мнению Алексея Зинкевича, в будущем нейронные сети можно будет применять в различных сферах, включая медицину, графический дизайн и медиа.

«Мы уже пользуемся этими инструментами — те же голосовые помощники, которые помогают нам управлять бытовой техникой или более сложными устройствами. Эту часть работы берут на себя нейросети. К примеру, направление лингвистических сетей — Chat GPT — позволяет получать ответы на любое количество вопросов. Это не означает, что эти ответы всегда будут правильными. Нейросеть дает результат, основываясь на ее предыдущем знании. Опять же, это все пока еще развивается, в некоторых областях чуть быстрее, в некоторых — чуть медленнее. Перспективы развития, безусловно, есть. К примеру, применение в медицине при проведении сложной операции или при обработке большого количества данных, которое человеку или группе лиц просто не по силам».

Изучать нейронные сети на кафедре вычислительной техники ПИ ТОГУ начали недавно. Сейчас студенты учатся работать с алгоритмами и самостоятельно создавать простейшие нейронные сети. В университете это единственная лаборатория, где есть подобное оборудование.

«Каких-то глобальных работ в этой области мы еще не вели. Для образовательных задач есть оборудование, которое позволяет создавать начальные уровни нейросетей, эксплуатировать их. Этому мы обучаем студентов в рамках специальности. По крайней мере, наш студент знает, что такое нейросеть, как она устроена, какие алгоритмы в нее заложены. Какую-то простую нейросеть студент может запрограммировать и обучить сам, но эксплуатация на большом объеме данных пока еще затруднительна. У нас на кафедре акцент делается больше на системы машинного зрения, специфику обработки изображений. Например, нас интересует сжатие при помощи нейросетей. Пока это обучающий уровень, на территории нового кампуса уже будет современное оборудование, при помощи которого мы сможем решать разные задачи», — поделился Алексей.

По мнению Алексея, возможная угроза может быть связана с упразднением большинства профессий и деградацией человечества.

«Человеческий ресурс, который был раньше задействован в этих профессиях, может быть менее востребован. К примеру, если завтра мы запустим беспилотные такси, то таксисты останутся без работы. Если мы начнем генерировать картинки, то какие-то дизайнеры могут остаться без работы. Это прогресс — мы всегда движемся по спирали и поднимаемся с каждым витком на уровень выше. Конечно, часть профессий уходит, видоизменяется. На смену старым профессиям может придти новая — «оператор нейросети». Говоря про чат-боты, можно сказать, что процесс деградации будет усиливаться. Вместо того, чтобы мыслить, человек будет просто спрашивать. Воспринимая ответ от нейросети как истину, он не захочет проверить информацию, что приведет к следующей цепочке проблем».

Хотя стремительное развитие нейросетей беспокоит все мировое сообщество, волноваться пока рано. Нейронная сеть не имеет заданной цели, а потому не представляет особой опасности.

«Сейчас мы столкнулись с ответственностью нейронной сети, ее пытаются ограничивать алгоритмическими способами. Нужно понимать, что у любой технологии есть две стороны: позитивная, которая двигает человечество вперед, и негативная, которую стараются контролировать, избегать. С одной стороны мы получаем большое количество полезных инструментов, начиная от машинного зрения и заканчивая какой-то прогностической моделью. С другой стороны — получаем поток данных, который может быть направлен в негативное русло. С этим связаны дипфейки, когда мы можем подменять на лету видео, голос, фальсифицировать существующую реальность. Ничего кардинально нового нейросеть сделать не может, но из-за того, что происходит обработка большого объема данных, мы можем получить непредсказуемый результат, который нам может показаться милым, красивым. Нейросеть сама по себе не имеет какой-то конечной цели, она не знает, к чему стремиться. Большое количество профессий исчезнет, они будут заменены на более качественные и с другим назначением. Ценность человеческого труда в этом случае будет только возрастать, от этого мы не уйдем. Нейросеть этого никогда не достигнет, у нее нет уровня понимания, целей и данных, чтобы что-то выдумать. Она нарисует так, как уже когда-то видела. Это не новое знание, а результат какого-то труда. Несет ли это какой-то смысл, оценит только создатель», — утверждает эксперт.