Профессии, которые создал искусственный интеллект

7 новых профессий, связанных с ИИ

Обучает машины правильно воспринимать их «должностные» инструкции, наблюдает за оборудованием и системами под управлением ИИ. Требования к специалистам серьезные – наряду с высокой компетенцией в компьютерных науках нужны глубокие знания и фактический опыт в сфере приложения ИИ (производственные линии, системы управления объектом, робототехника и пр.).

С 2010 года мощность компьютеров позволяет сочетать так называемые большие данные (Big Data) с методами глубокого обучения (Deep Learning), которые основываются на использовании искусственных нейронных сетей. Весьма успешное применение во многих областях (распознавание речи и изображений, понимание естественного языка, беспилотный автомобиль и т.д.) позволяет говорить о возрождении ИИ.

Тем не менее очевидно, что спрос на профессии, связанные с ИИ, не исчезнет. Любая из специальностей в области AI, машинного обучения, больших данных, бизнес-аналитики, биотехнологий, финтеха станет базой для новой специализации в применении искусственного интеллекта, которая может появиться в ближайшем будущем.

Разрабатывает и интегрирует ИИ-компоненты в масштабные и сложные IT-системы, определяет векторы развития искусственных нейронных сетей. Пока это скорее специализация высококлассного разработчика нейросетей, чем отдельная профессия. С расширением сфер использования искусственного интеллекта количество и масштаб задач интеграции, например, генеративных нейронных систем в уже существующие цифровые продукты будет увеличиваться, и, вероятно, эта программистская специализация станет отдельной профессией.

На сайте Всемирного экономического форума (ВЭФ), организации, известной как организатор встреч в Давосе, представлен стратегический обзор рынка труда и отчет о тенденциях в трансформирующейся структуре рабочих мест на период 2023–2027 гг. Аналитику провели на базе долгосрочных планов 803 компаний (общий штат более 11 млн человек), работающих в 27 отраслях экономики и расположенных в 45 странах.

Однако при ближайшем рассмотрении становится очевидно, что работа для людей не пропадает, а трансформируется, требуя новых навыков. Точно так же независимость человеческой личности и ее свобода не подвергаются неминуемой опасности из-за развития ИИ – при условии, однако, что мы останемся бдительными перед лицом вторжения технологий в частную жизнь.

История взлетов и падений

Для Джона Мак-Карти и Марвина Мински, как и для прочих организаторов летнего семинара в Дартмут-колледже, ИИ изначально представлял собой область науки, занимающейся компьютерным моделированием различных способностей интеллекта, идет ли речь об интеллекте человеческом, животном, растительном, социальном или филогенетическом. В основе этой научной дисциплины лежит предположение о том, что все когнитивные функции, как то обучение, мышление, расчет, восприятие, память, даже научное открытие или художественное творчество, могут быть описаны с точностью, дающей возможность запрограммировать компьютер на их воспроизведение. На протяжении более чем шестидесяти лет существования ИИ не появилось ничего, что позволило бы неоспоримо доказать либо опровергнуть гипотезу, которая продолжает оставаться открытой и побуждает ученых к новым изобретениям.

Искусственный интеллект (ИИ) – это отрасль науки, официально увидевшая свет в 1956 году на летнем семинаре в Дартмут-колледже (Хановер, США), который организовали четверо американских ученых: Джон Мак-Карти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. С тех пор термин «искусственный интеллект», придуманный, вероятнее всего, с целью привлечения всеобщего внимания, стал настолько популярен, что сегодня вряд ли можно встретить человека, который никогда его не слышал. С течением времени этот раздел информатики развивался все больше, а интеллектуальные технологии в последние шестьдесят лет сыграли важную роль в изменении облика мира.

Исследования не прекратились, но пошли в новых направлениях. Ученые заинтересовались психологией памяти, механизмами понимания, которые они пытались имитировать на компьютере, и ролью знаний в мыслительном процессе. Это привело к появлению значительно развившихся в середине 1970-х годов методов семантического представления знаний, а также к созданию экспертных систем, названных так потому, что для воспроизведения мыслительных процессов в них использовались знания квалифицированных специалистов. В начале 1980-х годов на экспертные системы возлагались большие надежды в связи с широкими возможностями их применения, например, для медицинской диагностики.

Однако популярность термина «искусственный интеллект» во многом объясняется его ошибочным толкованием – в частности, когда им обозначают некую искусственную сущность, наделенную разумом, которая якобы в состоянии конкурировать с людьми. Эта мысль из области древних легенд и преданий, звучащая как миф о Големе, с недавних пор реанимируется такими нашими современниками, как британский физик Стивен Хокинг (1942-2018 гг.), американский предприниматель Илон Маск и американский инженер Рэй Курцвейл, а также сторонниками создания так называемого сильного или общего ИИ. Не будем, впрочем, говорить о данном понимании этого термина, ибо оно скорее представляет собой появившийся под влиянием научной фантастики продукт богатого воображения, а не осязаемую научную реальность, подтвержденную опытами и эмпирическими наблюдениями.

Могут ли машины стать умнее, чем люди? Нет, считает Жан-Габриэль Ганасия: это всего лишь миф, навеянный научной фантастикой. В своей статье он напоминает об основных этапах развития этой отрасли науки, о достижениях современной техники и об этических вопросах, все больше требующих к себе внимания.

ИИ подразумевает не только рациональный анализ и воспроизведение при помощи компьютеров большинства аспектов интеллекта – может быть, лишь за исключением юмора. Машины значительно превышают наши когнитивные способности в большинстве областей, что заставляет нас опасаться некоторых этических рисков. Это риски трех видов: дефицит работы, которая вместо людей будет выполняться машинами; последствия для независимости человека и, в частности, для его свободы и безопасности; опасения, что более «умные» машины будут доминировать над людьми и станут причиной гибели человечества.

TAdviser отмечает, что в связи с геополитической обстановкой и затруднениями или невозможностью приобретения импортного специализированного оборудования, в частности ускорителей Nvidia для AI-систем, стоимость ПО на базе ИИ в РФ увеличилась на 30–40 % за последний год. Динамику цен на софт определяет также рост зарплат опытных специалистов в ИИ-сфере. Все это в совокупности может снизить приток инвестиций в развитие ИИ, перенаправить финансовые потоки в менее рискованные, но и менее эффективные технологии.

Многие результаты, достигнутые с использованием технологий ИИ, превосходят человека: в 1997 году компьютер одержал победу над действующим в то время чемпионом мира по шахматам, а недавно, в 2016 году, другие компьютеры обыграли лучших в мире игроков в го и покер. Компьютеры доказывают или помогают доказывать математические теоремы; автоматически, на основе методов машинного обучения и с помощью огромных массивов данных, объем которых исчисляется в терабайтах (10 в 12-й степени) и даже в петабайтах (10 в 15-й степени), создаются знания.