При обучении с подкреплением обучающая система принимает решения, в соответствии с которыми она впоследствии действует. За каждое действие система получает положительную или отрицательную обратную связь. Таким образом, алгоритм все лучше и лучше узнает, насколько успешны отдельные действия в различных ситуациях. Глубокое обучение – это метод обучения с подкреплением в искусственных нейронных сетях, которые имитируют работу мозга. Такая нейронная сеть состоит из нескольких слоев. Отдельные слои состоят из множества искусственных нейронов, которые связаны друг с другом и реагируют на нейроны соответствующего предыдущего слоя. Чем больше сеть, тем более сложные ситуации могут быть обработаны.

Распознавание речи и текста
Глубокое обучение применяется, в частности, для распознавания речи и текста. Например, разработанный в Кёльне сервис онлайн-перевода DeepL и программа синхронного перевода Lecture Translator Технологического института Карлсруэ работают с искусственными нейронными сетями.

Распознавание лиц
В настоящее время искусственные нейронные сети также используются для распознавания лиц. Только в столице Великобритании Лондоне установлено более 600 000 камер, многие из которых также используются для распознавания лиц. Технология призвана помочь полиции раскрывать или даже предотвращать преступления. Но насколько велика опасность такого контроля? Насколько она совместима с демократией и гражданскими правами?

Автономное вождение
Автопроизводители уже несколько десятилетий работают над автоматизацией вождения с помощью различных систем содействия управлению транспортным средством. Многие вещи уже стали реальностью, например, автоматическая адаптация скорости или помощь при парковке. Главной целью является автономное вождение, при котором компьютерные программы с ИИ способны полностью управлять автомобилем, а люди являются лишь пассажирами. С одной стороны, это позволило бы предотвратить многие дорожные происшествия, потому что сегодня очень много аварий вызваны человеческим фактором. Но, с другой стороны, есть и принципиальные вопросы: Кто несет ответственность в случае столкновения с автомобилем без водителя?

Идеальное взаимодействие
Фильмы и сериалы дублируются для крупных кинорынков, таких как Германия. Переводчики должны при этом не только правильно передать содержание сказанного – новый текст также должен соответствовать движениям губ и мимике актеров. Но все может измениться: Техника ИИ под названием «Глубокие видеопортреты», разработанная в Институте информатики им. Макса Планка, позволяет адаптировать выражение лица и мимику актеров для наилучшего перевода. Для этого записываются движения лица и положение головы актеров дубляжа. Система переносит их на актеров в фильме. В результате мимика, взгляд, положение головы и даже подмигивание глаз идеально соответствуют произносимым словам. Однако подобные приемы делают возможной фальсификацию медиаконтента, известную как «дипфейк». Сегодня, например, в уста политиков можно вложить любое заявление, каким бы абсурдным оно ни было. Поэтому мы должны привыкнуть критически относиться даже к кажущимся объективными доказательствам.

С помощью ИИ можно адаптировать выражения лиц и мимику актеров.

© Институт информатики Макса Планка, Саарбрюккен

Изучение языков с помощью ИИ
Искусственный интеллект и изучение языков сейчас очень популярны. Многие онлайн-курсы утверждают, что их методы с использованием искусственного интеллекта революционизируют обучение. Тем не менее, многие люди предпочитают занятия с настоящими учителями для получения личной обратной связи. Гете-институт и Немецкий исследовательский центр искусственного интеллекта совместно разрабатывают программное обеспечение для искусственного интеллекта. Она оценивает и исправляет тексты учащихся, чтобы учителя могли сосредоточиться на личной заботе.
Программное обеспечение искусственного интеллекта обучено имитировать поведение учителей в Гете-институте. Она оценивает тексты на основе формальных критериев, таких как грамматика и словарный запас курса. Таким образом, она может оценить, соответствует ли текст текущему уровню курса. Программное обеспечение искусственного интеллекта может даже определять, пишут ли учащиеся текст самостоятельно или „обманывают“ с помощью переводческих программ. Таким образом, ИИ может взять на себя рутинные задачи преподавателей.

© Гете-институт в Лондоне / Пау Рос

Роботы с тонким чутьем
Распространенные сегодня человеко-машинные интерфейсы в основном ориентированы на слух или зрение. Но Катерине Кухенбекер и ее команда из Института Макса Планка в Штутгарте убеждены: Для многих областей применения роботы должны обладать более совершенными возможностями тактильного взаимодействия, а также более высоким социальным интеллектом. Поэтому исследователи учат роботов воспринимать окружающую среду на ощупь. Это одинаково важно как при работе с людьми, например, нуждающимися в уходе, так и при использовании дистанционно управляемых роботов. Так, Катерине Кухенбекер продолжает разработку хирургического робота «da Vinci», который позволяет хирургам проводить операции на больших расстояниях. При этом система ИИ передает роботу движения удаленных специалистов. Благодаря новым функциям врачи теперь могут не только видеть на экране, но и непосредственно ощущать, что делает робот.

Хирургический робот «da Vinci»: Слева человек оперирует в виртуальном пространстве, справа роботизированные руки с дистанционно управляемыми инструментами – здесь их испытывают на модели.

© Институт интеллектуальных систем им. Макса Планка, Штутгарт