Всё об искусственном интеллекте за 60 минут

НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА

Нечеткая логика – это разновидность многозначной логики, впервые предложенная математиком и информатиком Лотфи Заде в 1965 году. В то время как нормальная логика основана на бинарном «да/нет», «включено/выключено», нечеткая логика определяет степень принадлежности к множеству. Нечеткая логика напоминает вероятность, но отличается от нее: значение нечеткой логики представляет собой степень, с которой данные относятся к значению в пределах неясно заданного набора, тогда как вероятность – это возможность чего-либо. В то время как логическое выражение имеет бинарную логическую переменную «счастливый», которая принимает значение «да» или «нет», в нечеткой логике та же концепция будет формулироваться с использованием нескольких лингвистических переменных, соответствующих нечетким множествам. Например, концепция настроения может быть размыта и содержать: нечеткое множество понятия «счастливый» со значением 0,8; нечеткое множество понятия «печальный» со значением 0,3; «злой» – 0,1 и «удивленный» – 0,4. Использование лингвистических переменных делает нечеткую логику намного более понятной. Сегодня она широко применяется в ИИ, которые контролируют метро, подъемники и даже рисоварки.

Заботливый ИИ

Эмоциональные вычисления – одно из последних значительных достижений в области ИИ: по оценкам специалистов, рынок эмоциональных вычислений вырастет с 22,2 миллиарда долларов в 2019 году до 90 миллиардов долларов к 2024 году. Распространение подобных технологий облегчает сбор данных (изображений лиц, аудиозаписей голосов и физиологических особенностей, таких как частота сердечных сокращений и интенсивность потоотделения). Алгоритмы машинного обучения теперь способны классифицировать эти данные и позволяют точно прогнозировать наше эмоциональное состояние. Это должно привести к появлению более осведомленных чат-ботов, которые смягчат свои ответы, если мы разозлимся или расстроимся. Производители автомобилей уже работают над транспортными средствами, которые предупредят нас, когда гнев или депрессия начнет негативно влиять на нашу способность вести машину. Более качественный анализ настроения уже используется британским правительством для сопоставления комментариев в социальных сетях с конкретными эмоциональными настроениями. По мере того как цифровые очки (такие как Google Glass) становятся все более распространенными, компании вроде Brain Power

предлагают новые технологии для людей с аутизмом, которые подсказывают им эмоциональное состояние окружающих и учат лучше понимать мир чувств. Другие компании разрабатывают технические решения для людей с проблемами в области психического здоровья. В частности, они задействуют в поведенческой терапии чат-ботов. Один из таких чат-ботов Ellie – виртуальный агент, финансируемый Управлением перспективных исследовательских проектов и помогающий солдатам с посттравматическим стрессовым расстройством. Karim – чат-бот, созданный стартапом

X2AI из Кремниевой долины, он помогает сирийским беженцам преодолевать последствия травмы.

Будущее выглядит радужно. Однако, как и все остальные достижения, эмоциональный ИИ имеет свою темную сторону. Использование наших физиологических и эмоциональных данных без разрешения вызывает у многих большие опасения. А что, если данные используются в менее пристойных целях? Чат-бот Microsoft в женском обличье, Xiaoice, добилась значительной популярности благодаря симпатичной внешности и способности очаровывать собеседника. Около 100 миллионов 18–25-летних людей в мире беседуют с ней, причем некоторые регулярно. Является ли это лекарством от одиночества, которое нам стоит принять? Или это всего лишь циничная уловка компании, призванная повысить лояльность к бренду?