МОСКВА, 29 мая. /ТАСС/. Понимание человеческих эмоций станет следующим большим вызовом для искусственного интеллекта после перевода текста с одного языка на другой и победы над человеком в таких играх, как шахматы и го. Об этом рассказал старший научный сотрудник и технический директор исследовательского центра Google Грег Коррадо в ходе лекции в институте "Стрелка".
"Следующий большой вызов - это быстрое и легкое взаимодействие с человеком. А для того чтобы "гладкий" разговор человека и машины стал возможен, машина должна научиться понимать эмоциональный интеллект", - сказал Коррадо, отвечая на соответствующий вопрос. По его оценке, научить искуственный интеллект распознавать человеческие эмоции будет "очень непросто".
Раньше специалисты, чтобы научить машину выполнять какую-нибудь операцию, прописывали для нее набор определенных шагов и правил. Однако обучение гораздо эффективнее, когда машина выясняет эти правила самостоятельно: строит на основании множества конкретных примеров модель и корректирует ее, чтобы минимизировать ошибки - отклонения значений, полученных с помощью модели, от реальных. Если машина совершает ошибку, она сама себя исправляет, и результаты получаются лучше, чем когда параметры задаются изначально. Этот процесс называется машинным обучением.
В ходе лекции Коррадо объяснил, что для обеспечения машинного обучения необходимы четыре элемента: большое количество правильных примеров, на которых учится машина, дешевые и быстрые вычислительные мощности, алгоритмы и инструменты. Но также в процессе важны человеческая креативность, индивидуальность и воображение, добавил он.
Пользователи смартфонов могут видеть примеры последних достижений в сфере машинного обучения в обычной жизни уже сейчас. "Самые передовые системы машинного обучения уже встроены в реальные продукты", - напомнил Коррадо. К примеру, на этом основаны система перевода Google Translate, фильтрация спама в почтовом сервисе Gmail или "умный" автоответчик Smart Reply в почте.
По мнению Коррадо, препятствием для развития подобных технологий является недостаточная "демократизация ноу-хау". "Я думаю, что процесс развития будет идти очень плохо, если в мире будет всего несколько мест, где люди будут знать, как использовать такие технологии", - пояснил он. Эту проблему решить очень сложно, полагает представитель Google, однако она вполне решаема.