4 причины, почему искусственный интеллект нужен даже гуманитариям, и ответы на самые стыдные вопросы о технологии будущего

Простор для творчества

«Искусственный интеллект забирает у людей работу!» Отчасти это так. Причём в довольно неожиданных отраслях. Провинциальная бейсбольная команда «Окленд» смогла выстоять против фаворитов чемпионата и выиграть 20 матчей подряд благодаря алгоритму подбора и расстановки игроков на поле. Хотим мы того или нет, но активно автоматизируются даже те процессы, от которых этого совсем не ждёшь. Вопрос лишь в том, кто сможет адаптироваться к изменениям и освоить актуальные навыки работы с данными, а кого ИИ таки сбросит с корабля современности.

Данный материал является частью большого проекта, посвященного развитию у детей личностного потенциала и ключевых компетенций XXI века. О чем проект? Мы рассказываем о ребенке и его развитии как о личности, а не объекте образовательного процесса. Мы объясняем, как меняется мир, и показываем, какие навыки помогут ребенку гармонично жить в меняющейся реальности. Другие материалы проекта раскрывают темы развития социально-эмоционального интеллекта, финансовой и цифровой грамотности, когнитивного развития, инклюзии в школе и др. Проект подготовлен совместно с сайтом об образовании и воспитании детей Мел.

Консалтинговое агентство KPMG называет данные валютой будущего. Но что не так с золотом, долларами, рублём? Дело в том, что с 1997 по 2002 год человечество сгенерировало больше информации, чем за всё время до этого. С каждым годом люди производят на 30% больше данных, чем в предыдущем. И чтобы справляться с таким потоком информации, разбираться в программировании и анализе данных сегодня должны уже не только «технари». Журналисты, врачи, социологи, психологи, маркетологи, которые могут автоматизировать свою работу, экономят время и силы, успевают выполнить больше задач и, как следствие, получают более высокие зарплаты.

Искусственный интеллект, способный синтезировать, анализировать и действовать на основе огромных объемов данных за считанные секунды, является чрезвычайно мощным. Как и в случае с любой другой мощной технологией, очень важно ответственно подходить к ее внедрению, чтобы максимально использовать ее потенциал и при этом минимизировать негативные последствия.

Глубокое обучение позволяет сделать еще один шаг вперед. Продолжая пример с птицами, глубокое обучение может научиться распознавать не только основные черты птиц, но и такие сложные детали, как узоры на перьях, что сделает его намного более точным в идентификации птиц и даже позволит отделить орлов от голубей.

По своей сути искусственный интеллект — это способность машины или компьютерной системы выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект. Это включает в себя программирование систем для анализа данных, обучения на основе опыта и принятия разумных решений — под руководством человека. Наиболее известной формой ИИ являются виртуальные помощники, такие как Siri или Alexa, но существует множество разновидностей данной технологии.

Что представляет собой система управления ИИ?

Рассматривайте ее как дорожную карту для разумного использования ИИ по мере развития данной технологии. Система управления ИИ представляет собой структурированный способ управления рисками и возможностями, связанными с ИИ. Она включает в себя такие ключевые компоненты, как прозрачность, объясняемость и автономность, давая организациям четкие указания по использованию ИИ в соответствии с развивающимися нормативными актами (например, Законом ЕС об ИИ).

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

ИИ способен произвести революцию в различных отраслях, позволяя машинам решать сложные задачи и мыслить интуитивно, выходя за рамки простой автоматизации. ИИ включает в себя различные области и технологии, такие как машинное обучение и обработка естественного языка.

По своей сути машинное обучение — это способность компьютерной системы обучаться на основе данных, не будучи явно запрограммированной. Одним из примеров является фильтрация спама в электронной почте. Обнаруживая схожие закономерности в спам-сообщениях, почтовые платформы могут узнать, какие письма полезны, а какие следует держать подальше от папки «Входящие».

Например, при обучении на непроверенных данных искусственный интеллект может копировать негативные предрассудки о расе, религии, воспитании и других характеристиках человека. Такие случаи могут стать потенциально опасными, если искусственный интеллект будет использоваться в здравоохранении, подборе персонала, юриспруденции и других сферах, ориентированных на человека.

Для тех, кто не знаком с компьютерными науками, попытка разобраться в многочисленных аспектах искусственного интеллекта и их последствиях может оказаться непосильной задачей. Здесь мы расскажем, что такое искусственный интеллект, как он работает, в чем разница между машинным обучением, глубоким обучением, обработкой естественного языка и многим другим. Давайте приступим.

Система управления ИИ — это своего рода «мозг», на котором строится работа организации с проектами ИИ. Речь идет об установлении правил и методов, обеспечивающих ответственное и эффективное использование ИИ. Такая система помогает управлять всем — от оценки рисков до ответственного применения ИИ.

Как же работает машинное обучение? Оно начинается с данных. С большого количества данных. Алгоритмы машинного обучения обучаются на огромных массивах данных, которые они анализируют, чтобы выявить закономерности, взаимосвязи и тенденции. Затем такие закономерности можно использовать для прогнозирования или принятия решений на основе новых, еще не изученных данных.