В далеком 1972 году ученые Firbush Robot Group составили список из 12 пунктов, который должен был определить степень развития искусственного интеллекта. И хотя в разработке ИИ заняты множество исследователей по всему миру, из этого списка решена от силы половина задач. При этом в медиа можно встретить тезисы, будто искусственный интеллект уже создан.
Дело в неоднозначности термина «Искусственный интеллект». По словам выдающегося современного социального философа Славоя Жижека, «есть объективированный язык экспертов и ученых, который уже не может быть переведен на обыденный язык, понятный каждому» [4]. Многие журналисты используют термин «искусственный интеллект», не определяя его точно. Как правило, они ссылаются на научные знания в ненаучной среде. Чтобы обозначить такое явление, часто применяют понятие «Popular science 2.0». Таким образом формируется иллюзия трансляции научного знания, однако медиа создают своего рода симулякр, который способен только запутать аудиторию. Вместе с понятием «научпоп» используется и термин «поп-наука».
Почему мы путаемся в терминах
Изначально термин искусственный интеллект был использован Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете. Маккарти называл искусственным интеллектом способность машины находить ранее неизвестные решения поставленной задачи.
В течение многих лет термин «искусственный интеллект» был нарасхват во многих областях науки и техники, от статистики до индустрии видеоигр. Чаще всего под ним понимается любой сложный компьютерный алгоритм, который дает программе или части программы минимальный уровень автономии. При таком понимании ИИ можно приписать роботу-пылесосу или другим бытовым приборам.
Чтобы разделить жесткие алгоритмы и адаптивные системы, были введены термины «машинный интеллект» и «машинное обучение». Первый содержит в себе примитивные алгоритмы и устройства, а второй определяет современные алгоритмы, которые позволяют машинам думать подобно людям и находить нетривиальные решения проблем. В этом случае следует обозначить, каким образом искусственный интеллект влияет на медиасферу в целом.
На научно-практической конференции, прошедшей в феврале 2020 года, поднималась тема искусственного интеллекта и современные медиапрактики [5]. В рамках круглого стола обсуждались вопросы искусственного интеллекта в журналистике и различных медиаисследованиях. Были предложены различные варианты обозначения термина «искусственный интеллект». По словам директора по развитию технологий искусственного интеллекта в Яндексе А. Г. Крайнова, развитие подобных технологий несет определенную угрозу. Связана она не с тем, что бездушные математические алгоритмы начнут уничтожать человечество, а с тем, что они радикально перекраивают привычную нам среду обитания[6].
ИИ и медиа
Задача медиа заключается в том, чтобы распространять информацию, помогать общественности распознавать её и судить об окружающем мире. С появлением интернета резко выросло число каналов получения информации и число ее потребителей.
Эпоха умных средств массовой информации еще больше изменит способ коммуникации. Это позволит медиа сделать контент более персонализированным и дифференцированным, что поспособствует возникновению еще большего количества информации [7]. Адаптация к этим изменениям станет общей проблемой, с которой столкнуться традиционные СМИ. Этот процесс уже запущен.
Алгоритмы решают, что вам посмотреть вечером
Рекомендации искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью нашей жизни, они присутствуют в браузерах, персональных помощниках, социальных сетях и других приложениях. Искусственный интеллект может распознавать образы и тексты, управлять умным домом и многое другое. Также ИИ может предлагать подборку фильмов, сериалов, товаров и музыки. Это не случайность, а результат тщательного анализа ИИ человеческого поведения, интересов и времени, проведенного за просмотром того или иного контента.
Например, YouTube анализирует, что человек смотрит по несколько раз и что пропускает, какой контент ему нравится. Вместе с тем анализу подвергаются все пользователи, среди которых находятся те, чей портфель интересов сходится с другими пользователями. Так формируется почти идеальная подборка рекомендованного контента.
Чем чаще человек сталкивается с поисковым запросом какой-либо информации, тем чаще ИИ дает отклик от браузеров и приложений. Такое явление объясняет два момента: во-первых, рекомендации увеличивают уровень эффективности и точность распределения контента, во-вторых эта технология может также влиять на получение информаций конкретным человеком.
Алгоритмы начинают синтезировать контент
Что касается современных СМИ, достижение баланса между индивидуальными потребностями и общечеловеческими ценностями становится актуальной проблемой. К примеру, в 2019 году разработчики соцсети Вконтакте создали нейронную сеть, которая умеет генерировать новостные заголовки. Нейросеть создает заголовок, основываясь на тексте новости. Система анализирует текст и выделяет главное по отдельным фрагментам и словам. Система не всегда верно определяет падежи и склонения, чтобы в качестве заголовка получить связное предложение. Исследование с добровольцами показало, что созданные заголовки не всегда получаются такими же качественными, как придуманные человеком.
Также в соцсети Вконтакте начала работать нейронная сеть, с помощью которой сервис подкидывает фото со знакомыми людьми с незнакомого профиля пользователям и спрашивают их, удалось ли нейронке распознать на фото друга и стоит ли его отметить. Эта технология распознавания лиц пройдет тестирование на платформе, обучаясь за счет нашего с ней взаимодействия. Набравшись опыта, она станет работать гораздо точнее и будет готова к великим свершениям. Например, к распознаванию участников митинга.
Алгоритмы заменяют видеоредактора/монтажера/ведущего (нужное подчеркнуть)
Еще одним примером является сайт «Sports.ru». Они разработали технологию, которая находит ключевые моменты в спортивных матчах и автоматически создает из них видеоролики. В таких ситуациях видеообразы особенно важны, так как в каждой игре совершаются десятки результативных действий, и для болельщиков принципиально увидеть главное. Стартап WSC Sports — это ИИ, который собирает хайлайты из ключевых моментов без участия человека. Технология распознает признаки важнейших эпизодов. По ходу матча алгоритм формирует рейтинг из всех игровых отрезков, каждый из которых промаркирован деталями: действующие лица, тип броска (дальний, средний, из-под кольца, с сопротивлением или открытый), особенности эпизода (быстрая атака, позиционное нападение, бросок сразу после передачи)[8].
Большую популярность набирают проекты, которые позволяют восстанавливать детали, по той или иной причине отсутствующие на фото. Сервисы работают достаточно просто: пользователю необходимо загрузить фотографию человека и создать новые детали изображения. Вручную пользователь может подобрать к своему лицу различные элементы. Это могут быть волосы, мимика или украшения. При желании можно удалить какие-либо детали с фотографии. Система выглядит достаточно органично.
Также в 2020 году в Китае показали первые в мире новости с участием ИИ. Там представили первого в мире телеведущего-робота. Это копия реального человека, который может круглыми сутками работать не запинаясь, без получения заработной платы. Вместе с тем отпадает необходимость в гримёрах и костюмерах. Данную технологию китайские IT-специалисты, несмотря на помпезную презентацию ее результатов, держат в строжайшем секрете. Однако, так или иначе, за каждым цифровым ведущим все равно сидит реальный человек, который вбивает тексты в его программу и решает, какими будут следующие новости. Также многие зрители высказывали мнение, что диапазон движений лица слишком ограничен, а голос чересчур искусственный.
Благодаря искусственному интеллекту новые модели телефонов могут не только видеть сквозь объектив, но и анализировать увиденное. Даже при самых неблагоприятных условиях сьемки искусственные интеллект думает о том, какие параметры фото и видео выставить. Например, если человек, сделав фотографию, сразу её удалил, система в следующий раз автоматически выставит другие настройки фото, чтобы пользователю понравилось.
Естественно, ни один искусственный интеллект не может сравниться с мыслительной способностью здорового человека в расцвете сил. Но у ИИ есть свои преимущества: он не забывает, не стареет, не ленится, не отдыхает, не ест, не дышит, не спит и очень быстро учится. Ожидать восстания машин еще рановато, но кто знает, сможем ли мы не пропустить момент, когда будет уже слишком поздно.
Источники
- Искусственный интеллект — угроза или помощник для человечества?
- Достигла ли своих целей разработка искусственного интеллекта?
- Шестерина Алла Михайловна, Шестерин Н.О. О КОРРЕКТНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕРМИНА «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» В МЕДИАСФЕРЕ // Ученые записки НовГУ. 2020. №4 (29)
- Ваганов А. «Звездные войны» во спасение науки [Электр. ресурс] // Независимая газета. 2015. 8 апреля.
- Журналистика в 2019 году: творчество, профессия, индустрия. М.: Фак. журн. МГУ, 2020. 616 с.
- Представитель «Яндекса» — о потере приватности: «Дальше будет больше»
- «Жэньминь жибао» исследует, какой интеллектуальный продукт могут совместно создать человек и машина
- Как искусственный интеллект создает хайлайты из спортивного видеоконтента
