Война машин с людьми неизбежна. Кибер Апокалипсис.

[Randera]

Дурак!

[Randera]

Дураки на шухере.

[Игорь.]

Дураки!

  Да-да, совершенно верно, не волнуйтесь, товарищ.

[Гриш]

И что это было??

[dhs]

Совершенно верно т.к. теряется смысл накопления - что является основой капитализма. Роботизация позволит человеку выйти из повседневного материального рабства, борьбы за существование, за кусок хлеба. У человека появятся новые смыслы и возможности для совершенствования и приложения своих интеллектуальных и духовных возможностей, а их в нашем безграничном мире - безграничное количество. Поэтому не бойтесь роботов, и не бойтесь безработицы, у человека масса задач, просто невообразимое количество, так что сфера применения будет всегда.

грезы халявщика...

[dhs]

Так я тебе о этом и толкую!!!
Искусственный интеллект!!! Это и есть голова с мозгами!! Анализ и самостоятельное принятие решения в не зависимости от желания человека!!!

не путай челека и искуственый интелект.... ии это то что в него человеком заложено....

[VadimE]

Полный бред. Произойдёт всё с точностью до наоборот.
Производят роботов как раз таки корпорации которые заточены на обогащения. Замена человека роботом экономит колоссальные средства.
Роботам не ныжны ни отпуска , ни больничные и уж тем более заработная плата. А все эти средства которые тратятся на содержания человека на рабочем месте пойдут в карман опять же капиталисту-владельцу , работодателю

Не бред а новый уровень - чтобы понять о чем речь, нужно вспорхнуть ну прям как птица. Какие средства положит капиталист в карман, если все производят роботы? Покупать тоже будут роботы?
Роботизация это крах капиталистической системы, как справедливо было уже замечено, т.к. теряется смысл накопления, незачем и нечего более накапливать. Производство с избытком покрывает потребление, просто становится не на чем нажиться, и незачем, т.к. всего в достатке, и производство благ не требует уже столь больших затрат ресурсов и времени.

[Коля К]

не путай челека и искуственый интелект.... ии это то что в него человеком заложено....

А ты в курсе что уже есть машины которые способны к самообучению без участия человека и без того что человек в его заложил??

[Коля К]

Не бред а новый уровень - чтобы понять о чем речь, нужно вспорхнуть ну прям как птица. Какие средства положит капиталист в карман, если все производят роботы? Покупать тоже будут роботы?
Роботизация это крах капиталистической системы, как справедливо было уже замечено, т.к. теряется смысл накопления, незачем и нечего более накапливать. Производство с избытком покрывает потребление, просто становится не на чем нажиться, и незачем, т.к. всего в достатке, и производство благ не требует уже столь больших затрат ресурсов и времени.

Всё верно!!! Но ты подменил понятие!!
Человечество на капитализм!!! Ибо это крах человечества, а не капитализма.
Роботы производят роботов, и то что производят роботы будут продавать роботам!!
Всё!!! Человек становится лишним в этой цепочке. И не зависимо кто этот человек капиталист или работяга.

[VadimE]

Всё верно!!! Но ты подменил понятие!!
Человечество на капитализм!!! Ибо это крах человечества, а не капитализма.
Роботы производят роботов, и то что производят роботы будут продавать роботам!!
Всё!!! Человек становится лишним в этой цепочке. И не зависимо кто этот человек капиталист или работяга.

Что на это возразить? У меня есть взгляд на эту проблему, если интересно загляните Теория Сред http://bolshoyforum.com/forum/index.php?topic=518521 . Все всегда на чем-то базируется, уничтожь основу, уничтожишь производное. В основе техносферы лежит человек, и этот порядок неизменен, вечен, никакой борьбы быть не может, может быть только сосуществование, синтез интересов.

[Коля К]

По факту....
Только вот недавно по РЕН ТВ показали Голливудский худ.фильм Сурогаты.
Я его не видел  до открытия этой темы. Но в этом фильме отражено всё что было мною сказано в этом фильме. Как это понимать????
Типа я провидец????

[Коля К]

Четвертая промышленная революция: роботы вместо людей

С самого зарождения массовой автоматизации человечество противилось засилью машин в повседневной жизни – нередко разгорались самые настоящие войны. Болезненный для многих прогресс пытались насильственным образом затормозить, но мир развивался и требовал изменений. Спустя некоторое время все же удалось прийти к некому компромиссу и взаимопониманию в отношениях «человек-робот».

Общество, наконец, осознало все «прелести» машин, которые были готовы выполнять утомительную, монотонную работу, причем быстро и без ущерба качеству. Постепенно человек начал внедрять машинный труд во всевозможные сферы жизнедеятельности, упрощая себе жизнь. И если говорить начистоту, люди уже разучились жить без машин, которые выполняют повседневную работу — строительная техника, разнообразные бытовые приборы, медицинские аппараты, эскалаторы, и многое другое.

Производство без людей
Если раньше роботы автоматизировали лишь какую-то часть работы, а значит, взаимодействие с человеком все равно требовалось, то сейчас уже рука человека непосредственно в производстве вовсе не нужна. К примеру, в Австралии горнодобывающий гигант Rio Tinto использует самоуправляемые грузовики и буры, не требующие присутствия людей-операторов на месторождениях железной руды. Скоро запустят автоматические поезда, которые будут доставлять руду в порт, находящийся на расстоянии около 480 км.

А, например, в порту Лос-Анджелеса устанавливается оборудование, которое позволит вдвое сократить число грузчиков.

В 90-е годы компания Adidas, как и большинство производителей в Европе, столкнулась с проблемой – рабочим в Германии приходилось платить высокую заработную плату. В связи с чем более 20 лет назад было принято решение перебазировать производство в Азию, где рабочая сила стоила в разы дешевле. Однако сейчас оказалось, что и такие деньги можно не тратить на выплату зарплат: Adidas начнет работу на новой фабрике в Ансбахе (Германия), на которой все операции будут выполнять роботы. Название сей фабрики говорит само за себя – «Быстрая фабрика».

[Гриш]

А ты в курсе что уже есть машины которые способны к самообучению без участия человека и без того что человек в его заложил??

Эти мысли навеяны идеей , типа человек может познать всё.
Это не совсем так, человек обыкновенное заурядное животное и находится он скажем в одном ряду с другими существами.
Человек обладает ограниченным умом и умнее себя сделать машину ну никак не сумеет.
Даже равную себе человек не сумеет создать , ну а тракторы мы уже видели.

[Киселёв А.Н]

По факту....
Только вот недавно по РЕН ТВ показали

Мля...

[Коля К]

Эти мысли навеяны идеей , типа человек может познать всё.
Это не совсем так, человек обыкновенное заурядное животное и находится он скажем в одном ряду с другими существами.
Человек обладает ограниченным умом и умнее себя сделать машину ну никак не сумеет.
Даже равную себе человек не сумеет создать , ну а тракторы мы уже видели.

Твои б слова да богу в уши.
Дружок!!!! Машина уже обыграла человека и в шахматы и в ГО.
Это тебе ни о чём не говорит???

[EREMA]

Эти мысли навеяны идеей , типа человек может познать всё.
Это не совсем так, человек обыкновенное заурядное животное и находится он скажем в одном ряду с другими существами.
Человек обладает ограниченным умом и умнее себя сделать машину ну никак не сумеет.
Даже равную себе человек не сумеет создать , ну а тракторы мы уже видели.

Что значит "умнее", немчура проклятая?

[Коля К]

Для оптимистов вот ещё одна статья.


Играть в шахматы машину научили давным-давно, но лишь в 1997 году
компьютер смог победить чемпиона мира. С тех пор многие человеческие
игры, ранее считавшиеся недоступными для умных машин, покорились их
вычислительной мощи. За человеком по-прежнему оставался единственный
бастион, о который разбились несколько поколений вычислительной техники
– игра го. Только человек мог уверенно побеждать в этой игре, а машины
раз за разом покорно проигрывали в противостоянии умов. Так было до
весны текущего года. В марте специально разработанный искусственный
интеллект с разгромным счетом сокрушил сильнейшего из всех игроков в го.

 

Конечно, искусственный интеллект может успешно освоить принципы далеко
не всех игр. Обычно победы компьютеров над людьми на экспертном уровне
лежат в сфере особой категории – игр с полной информацией. Этот
специализированный термин из теории игр обозначает логическую игру без
вмешательства элемента неопределенности. То есть игрок в каждый момент
обладает всей информацией о ходе партии, то есть видит диспозицию и итог
действий противника, а также может прогнозировать его возможные
дальнейшие ходы. Существенную роль здесь играют дискретные действия –
ходы, порядок которых определен правилами игры и не зависит, например,
от скорости реакции или мелкой моторики участников.

Если из игры с полной информацией удалить элемент случайности, то игра
станет детерминированной, то есть предопределенной – когда каждый ход
логически вытекает из предыдущего и определяет следующий. И вот как раз
тут и вступает в дело мощный вычислительный центр – в мозгу человека или
в глубине искусственного интеллекта – так как для любой
детерминированной игры с полной информацией существует конечное число
ходов, которое оформляется в так называемое дерево ситуаций. Таким
образом, зная и ориентируясь в последовательностях возможных ходов,
можно со стопроцентной гарантией выиграть партию или свести ее в ничью.
Типичные примеры детерминированных игр с полной информацией – это
знакомые нам крестики-нолики, шашки, шахматы, го и другие.

 

*Шашки*

Одними из первых сдали позиции наступающим компьютерным программам
хорошо известные нам шашки. Это очень древняя игра, настолько, что мало
кто может определить время и место ее возникновения. Шашки всегда были
довольно популярным времяпрепровождением, а в XIX веке уже проводились
национальные чемпионаты по этой игре.

Неудивительно, что с появлением компьютеров программисты решили научить
машины играть в шашки, причем лучше любого из людей. Выдающейся фигурой
в мире шашек с середины по конец XX века был Марион Тинсли. За свою
карьеру он проиграл всего 5 партий и был 8-кратным чемпионом мира по
чекерсу (американская разновидность шашек).

В 1989 году профессор Альбертского университета в Эдмонтоне (Канада) и
исследователь теории игр Джонатан Шеффер вместе с командой программистов
создал программу Chinook для игры в чекерс. Чтобы проверить машину, на
практике нужно было свести ее с по-настоящему сильным соперником – и,
разумеется, выбор пал на Мариона Тинсли. В 1990-м разработчики программы
добились права для компьютера поучаствовать в чемпионате мира по шашкам
среди людей, в финале которого умная машина и сошлась с Тинсли. Там она
заняла второе место, уступив человеку в напряженной борьбе.

В 1992 году в специальной категории «человек против машины» Chinook
вновь встретился с Тинсли и вновь уступил ему со счетом 4:2 при 33
ничьих. После этого сам Тинсли включился в разработку программы и
подробно консультировал группу ученых. Через 2 года состоялся
матч-реванш, в ходе которого было сыграно 6 партий – и все вничью. Такое
быстрое завершение встречи последовало по заявке Мартина Тинсли, который
пожаловался на плохое самочувствие и снялся с соревнований. Техническая
победа была присуждена машине. У Тинсли после госпитализации обнаружили
рак поджелудочной железы. Он умер в апреле 1995 года, но де-факто
остался непобежденным.

[Коля К]

Однако 1994-й все же считается переломным моментом в истории шашечного
противостояния человека и машины. И уже в следующем году отобрать титул
абсолютного чемпиона у Chinook пробовал Дон Лафферти. Их встреча
завершилась счетом 1:0 в пользу машины при 30 партиях, сыгранных вничью.

С тех пор совершенствование компьютерных возможностей не оставило людям
никаких шансов на выигрыш в шашках. Более того, в 2007 году та же
команда из Альбертского университета объявила, что за прошедшие 18 лет
сумела найти идеальную стратегию игры, которая не позволяет машине
проиграть даже самому виртуозному противнику.

При этом стоит отметить, что Chinook не был собственно искусственным
интеллектом – то есть не мог самообучаться, а лишь пользовался
заложенными алгоритмами и анализировал ситуацию на доске. Программа
умещалась в массивном компьютере весом в полтонны и за 60 секунд
успевала обработать 12 миллионов различных вариантов действия.
Фактически все возможные ходы были заранее заложены в нем в виде
комбинаций, из которых программе оставалось только выбрать оптимальную.

 

*Шахматы*

Следующим вызовом для программистов стали шахматы. История попыток
создать программу-шахматиста намного длиннее истории компьютеров. Эта
мысль пользовалась популярностью еще в XVIII веке, в результате чего был
даже построен «механический турок». Правда, хорошая игра этого автомата
объяснялась исключительно тем, что внутри него прятался настоящий
шахматист, который и вел партию.

В 1950-х годах компания с мировым именем IBM начала интересоваться
шахматными системами. Компьютеризация в середине прошлого века была еще
в зачаточном состоянии, и машины откровенно пасовали даже перед
игроками-любителями, а процесс создания шахматных алгоритмов отнимал
очень много времени. Зато в конце 1980-х IBM вернулась к идее создания
компьютера-шахматиста.

Предшественниками знаменитой машины Deep Blue были аппараты Deep Thought
и ChipTest, созданные независимыми от IBM разработчиками. В частности, в
1987 году ChipTest выиграл 18-й Северо-Американский чемпионат по
шахматам среди компьютерных программ, а Deep Thought в 1988-м поделил
первое место с гроссмейстером Энтони Майлсом, а в 1989-м победил на
чемпионате мира по шахматам среди компьютерных программ. Однако уже в
1989 – 1990 годах Deep Thought потерпел двойное фиаско: сначала проиграл
Гарри Каспарову со счетом 0:2, а затем Анатолию Карпову со счетом 0:1.
Однако определенный успех программы привлек внимание IBM, которая в
1989-м предложила выгодные контракты авторам Deep Thought.

В итоге в 1995 году, после 6 лет работы, появился суперкомпьютер Deep
Blue. «Тренером» машины стал нанятый IBM гроссмейстер Джоэл Бенджамин.
Через несколько месяцев программисты вновь бросили вызов лучшему
шахматисту всех времен Гарри Каспарову. Встреча состоялась в 1996-м и
закончилась с результатом 4:2 в пользу человека. Гарри Каспаров тогда
прокомментировал ситуацию так: «/Хотя я и видел некоторые признаки
интеллекта, у компьютера все-таки была неэффективная и негибкая манера
игры. Это позволяет мне думать, что у меня есть несколько лет в запасе»./

Однако великий шахматист ошибся. Специалисты IBM модифицировали Deep
Blue, в результате чего скорость оценки ситуации на доске превысила 200
млн. позиций в секунду. «Тренировкой» машины занялась целая команда
гроссмейстеров – Джоэл Бенджамин, Ник де Фирмиан, Джон Федорович и
Мигель Ильескас.

Напряженный матч-реванш между Deep Blue и Гарри Каспаровым, состоявшийся
через год после их первой встречи, закончился победой компьютера со
счетом 3Ѕ:2Ѕ. Гроссмейстер был ужасно недоволен, обвинил организаторов в
давлении и нагнетании атмосферы в прессе, после чего потребовал реванша
на своих условиях. И хотя представители компании IBM отказались от
проведения повторного матча, сославшись на выполнение заявленной задачи,
этот год так же, как и в случае с шашками, стал переломным. Дальнейшее
развитие информатики и техники привело к тому, что компьютерные
программы стали заметно доминировать в шахматах над
суперпрофессиональными игроками-людьми. Так, согласно рейтингу Эло,
который рассчитывает относительную силу игроков в парных играх, самая
сильная шахматная программа Stockfish набирает 3341 пункт, в то время
как у действующего чемпиона мира Магнуса Карлсена этот показатель
составляет всего 2850,6.

[Коля К]

При этом Deep Blue, как и его коллега в шашках Chinook, не был в
полноценном смысле искусственным интеллектом. Он использовал огромное
число микропроцессоров, совокупная мощность которых позволяла
производить вычисления и ориентироваться в дереве ходов. По сути это
тоже была очень мощная вычислительная машина без признаков полноценного ИИ.

 

*Последний бастион человечества*

Вместе с покорением шашек и шахмат компьютеры вполне уверенно
разобрались с другими популярными играми, такими как нарды,
крестики-нолики, реверси и многими другими. Фактически, после 1997 года
у людей остался единственный непокоренный форт под названием игра го.

Го – древняя игра, первые упоминания о которой относятся к VI веку до н.
э. Игра ведется на доске-гобане, разлинованной 19 горизонтальными и 19
вертикальными линиями. В ходе противостояния игроки выкладывают по
очереди черные и белые камни в уголки образовавшихся клеток с целью
отгородить на игровой доске камнями своего цвета большую территорию, чем
противник. Если один из соперников захватывает территорию с камнями
другого, он снимает «вражеские» камни. Игру начинают черные.

Вокруг го сформирована целая индустрия любительских и профессиональных
школ, а также введена каноничная иерархия мастерства, сходная с таковой
в восточных боевых искусствах. Так, согласно самой распространенной
схеме, профессиональным игрокам присваиваются даны от 1 до 9, а
наивысший, 10-й дан (дзюдан) считается не индикатором ранга, а титулом.

Попытки написать компьютерную программу для победы в го предпринимались
более 50 лет. Фактически, этой задачей стали интересоваться наравне с
покорением шахмат. Однако если шахматная эпопея закончилась победой Deep
Blue в 1997 году, то машины-игроки в го по-прежнему обламывали зубы об
экспертов мирового уровня.

Причина фиаско компьютеров крылась в огромной вариативности и
разветвленности игры. Так, в начале шахматной партии у белых есть 20
возможных ходов, а у черных – 20 вариантов ответа. На старте партии в го
у черных есть 361 вариант, а у белых – 360. После первого раунда общее
число комбинаций взлетает до 129 960. При этом среднее количество
вариантов хода в каждом раунде в шахматах составляет 35, а в го – 250.
Ориентироваться в таком огромном потоке возможностей человеку помогает
интуиция, а у компьютера есть лишь алгоритмы и схемы анализа, пусть и
самые совершенные. Так что принципы, по которым создавались программы
для игры в шашки, шахматы и другие игры, абсолютно неприменимы в го.

Неудачи компьютеров в этой игре продолжались довольно долго, пока в 2015
году в лаборатории компании Google DeepMind не был создан искусственный
интеллект для игры в го под названием AlphaGo.

 

[Коля К]

*Чтобы выиграть, нужно думать*

Устройство и принцип работы AlphaGo существенно отличаются от предыдущих
программ. Разработка британского подразделения Google является
самообучаемым искусственным интеллектом с невероятно сложной внутренней
архитектурой.

Так, Deep Blue был напичкан информацией о начале шахматной партии,
располагал опытом тысяч игр гроссмейстеров и был специально создан для
победы над конкретным человеком – Гарри Каспаровым. AlphaGo – гораздо
более универсальная машина. Она сама изучает противника в ходе игры и
каждый раз избирает особенную тактику. Кроме того, в AlphaGo изначально
никто не вносил сценарии развития партии и сотни тысяч примеров ее
ведения. Не столько потому, что это непомерно огромный объем информации,
сколько потому, что программа строилась на ином принципе, основанном на
использовании общих алгоритмов правил, то есть копирующем обучение
обычного человека в игру го – как ходить, как считать, как захватывать
камни соперника и так далее. На основе этих универсальных данных AlphaGo
уже сам стал обучаться путем знакомства с базой данных профессиональных
игр го и проводя собственные игры.

Достижение такого высокого уровня интеллекта машины стало возможным
благодаря применению технологии распознавания образов, базирующейся на
глубинном обучении и устройстве нейронных сетей. Принцип работы такой
системы выглядит следующим образом. На нейронную сеть транслируется
множество изображений, на которых система учится распознаванию.
Благодаря функции глубинного обучения и нескольким уровням нейронной
сети (так называемые сверточные нейронные сети), по прошествии довольно
долгого времени программа обретает способность самостоятельно находить и
весьма точно распознавать графические изображения. Опираясь на эти
методы, AlphaGo действует на уровне двух нейронных сетей: стратегической
и оценочной. Первая оптимизирует число рассматриваемых ходов для каждой
позиции, вторая производит оценку текущего положения без траты ресурса и
времени на вычисление в дереве вариантов.

Таким образом, ученые из Google DeepMind сумели создать полноценный
самообучающийся искусственный интеллект, который обладает универсальными
способностями применения своих знаний в рамках игры го. И после успешных
внутренних тестов был проведен первый серьезный матч, в котором AlphaGo
встретился с чемпионом Европы Фань Хуэем (2-й профессиональный дан).
Итог этой схватки стал сенсацией – впервые в истории компьютер смог
выиграть у профессионала в равной игре, причем выиграть триумфально,
разгромив соперника со счетом 5 – 0. После этой победы разработчики
решили не мелочиться и организовали встречу с самым сильным игроком
планеты – 33-летним Ли Седолем из Кореи, который обладал наивысшим 9-м
профессиональным даном по игре в го.

 

*Матч века*

Стоит отметить, что матчи века в истории игры го уже случались. Взять
хотя бы встречу 1933 года, когда за гобаном встретились молодой
китайский гений Го Сэйгэн, автор революционных изменений в теории го, и
уважаемый мэйдзин Хонъимбо Сюсаи из дома династических профессиональных
игроков в го, олицетворявший мощь традиционной японской школы. Этот матч
продлился более трех месяцев, главным образом из-за того, что игроки
подолгу обдумывали свои ходы. Победителем стал Хонъимбо Сюсаи, сумевший
переломить равную игру на 160-м ходу.

Нынешний «матч века» между человеком и машиной уж точно не уступил по
накалу страстей тому знаменитому поединку. Впервые соревновались не
просто представители соперничающих государств, а два абсолютно разных
интеллекта – рукотворный бриллиант компьютерной мысли и гениальный
биологический разум.

Структура встречи подразумевала проведение 5 партий, которые были
назначены на 9, 10, 12, 13 и 15 марта текущего года. Площадкой для
знакового поединка выступил отель Four Seasons в Сеуле. Игра велась по
китайскому варианту правил, в закрытом зале, в присутствии трех
наблюдателей, среди которых был и побежденный машиной трехкратный
чемпион Европы по го Фань Хуэй. Со стороны AlphaGo физически ставил
камни на доску член команды разработчиков Эйжа Хван, обладатель 6-го
любительского дана. Болельщики могли наблюдать за матчем века в
Интернете через сервис YouTube, организовавший прямую трансляцию.
Комментировали ход игры на английском и корейском языках. Призовой фонд
матча составил 1 млн. долларов. Стоит отметить, что матч прошел
безупречно, и не возникло ни одного повода для вмешательства наблюдателей.

Интересно, что команда разработчиков приняла решение использовать
фиксированную версию программы для каждой партии, то есть сознательно не
давала ей обучаться на сыгранных против Ли Седоля партиях. Машина была
вынуждена каждый раз определять стратегию своей игры заново, в то время
как человек, безусловно, держал в голове все сыгранные партии во время
матча.