С чем не справится искусственный интеллект

Проблема нейросетей №2. Создает неоригинальный контент

Ошибка считать, что нейросеть это что-то гениальное или даже сверхразум. Но это же глупости. По факту нейросети – просто сложные программы, работающие на принципах простой линейной алгебры. Это все что угодно, но только не интеллект. Система способна производить преобразование одних матриц в другие. Если когда-то и будет создан полноценный искусственный интеллект, то нейросети будут выступать в качестве мелкого винтика во всем механизме его работы. На данный момент они реально могут помочь с обработкой визуальных данных за счет анализа и группировки по общим признакам.

Когда человек узнает новую информацию, он сразу может ее использовать, когда принимает решения. Среди недостатков нейросетей: им требуется время. Например, чтобы научиться играть в стрелялку, нейросети нужно попробовать сотню раз, чтобы разобраться, куда можно и нельзя ходить. Человеку это понятно интуитивно, а ИИ учится методом проб и ошибок. При этом если препятствия или враги появляются неожиданно, нейросеть будет действовать неадекватно, полагаясь на историю своих игр, а не на реальную ситуацию.

Хотя нейросети способны генерировать текст, музыку или изображения, они делают это на основе данных. Проблема использования ИИ в том, что она создает неуникальный контент. Можно использовать контент нейросетей для вдохновения ― полностью заменить дизайнеров, программистов и копирайтеров ИИ пока не может.

Пользователи нейросетей делятся с ними своими данными. Например, когда просят составить текст договора для трудоустройства с использованием своей личной информации. Хакеры взламывают серверы таких систем, чтобы украсть данные пользователей. Так, например, мошенники получили доступ к конфиденциальным данным Samsung из-за того, что один из сотрудников ввел информацию в ChatGPT. Нейросети защитить сложно — это большие и сложные системы, которыми пользуются миллионы людей.

Этого опасаются копирайтеры, редакторы и сценаристы — все чаще их задачи дают нейросетям. Разработчики нейросетей и сами подогревают эти опасения: на сайте компании OpenAI говорится, что ИИ повлияет на 80% рабочих мест, особенно на те, которые требуют изучения большого объема данных.

Нейросеть — это алгоритм машинного обучения, который имитирует работу нейронов в человеческом мозге. С помощью нейросетей компьютер решает задачи, которые раньше считались прерогативой человека: пересказывать и сочинять тексты, писать программы, создавать цифровые картины, управлять автомобилем. Чтобы учиться, нейросетям нужны большие объемы данных. Из них компьютер извлекает закономерности и учится, прямо как человек. В последние годы появились мощные процессоры, а также большое количество данных, которые генерируют интернет-пользователи, например, в соцсетях. Так тренировать разные нейронки стало проще. Но пока нейросети несовершенны. Какие бывают проблемы использования искусственного интеллекта, рассказываем в статье.

В реальном мире часто возникают задачи, которые сложно решить математическими методами. Представьте, что вы создаете самопилотируемый автомобиль. Вам нужно указать в алгоритме, как машина должна действовать, если человек внезапно выбежал на дорогу. Должен ли автомобиль резко свернуть на обочину, рискуя жизнью людей в салоне? Или продолжить двигаться вперед, ведь по правилам человека там быть не должно? Люди принимают такие решения за доли секунды не задумываясь. Но выразить их в коде гораздо сложнее.

Нейросети, как и люди, бывают предвзятыми. Например, в дискриминации обвинили программу, которая несколько лет помогала отделу кадров в Amazon отбирать резюме разработчиков. Алгоритм обучили выбирать соискателей, чьи резюме были похожи на резюме сотрудников, которые уже работают в компании. А мужчин в IT-индустрии — больше 90%. Алгоритм видел резюме преимущественно от мужчин и, соответственно, среди кандидатов выбирал именно их. После того, как проблема ИИ с дискриминацией женщин вскрылась, компания перестала использовать программу.

Проблемы использования нейросетей

Вы можете почувствовать себя на месте инженеров, которые решают основные проблемы искусственного интеллекта, с помощью сайта Moral Machine. Он предлагает пользователям выбрать, какому пешеходу или водителю они бы сохранили жизнь, ― оказывается, что сделать это сознательно невероятно трудно.

Битрикс24 провели исследование о проблемах применения искусственного интеллекта и выяснили, что 47,5% опрошенных представителей российских компаний готовы платить больше сотрудникам за умение пользоваться ИИ-инструментами в работе. Но ожидают, что так сотрудники повысят производительность труда и будут тратить освободившееся время на то, чтобы приносить прибыль бизнесу.

Если говорить широко, то нейросети очень много чего не могут. Я бы даже сказал, что они пока только и могут обрабатывать изображения. Система способна отлично кластеризовать картинки по общим признакам. Порой механизм может создавать собственные, порой довольно странные изображения. Но это не мозг и даже не искусственный интеллект. Нейросеть – это набор программ, которые создают матрицы на основе входящих данных, тем самым создавая нечто среднее. Так же нельзя сказать, что они творят уникальные произведения искусства. Да, картинки получаются уникальные, но они же созданы на основе полученной информации, после чего она объединяется в единое целое. Это, к примеру, если взять несколько романов и перемешать все страницы в единую книгу, называя это новым произведением. На деле система может только то, чему ее обучили. При этом итоговый результат сложно назвать идеальным. Она учится, но способна только запоминать верные ответы на поставленные вопросы. Нейросеть не может улавливать закономерности. Если подытожить, то можно сказать, что такие системы довольно ограничены в возможностях в сравнении с человеческим мозгом.

Главная проблема нейросетей ― у ИИ нет здравого смысла, как у человека. Например, нейросеть распознает объекты на изображении, но не всегда понимает, что происходит. Она знает, что «мяч» и «окно» — это объекты, но не знает, что если бросить мяч в окно, стекло разобьется. Для человека это очевидно, а для нейросети — нет. Из-за этого на предсказания нейросети нельзя полагаться на сто процентов.

Не так давно начал работать с нейросетями. Очень увлекательно и пока много сложностей вызывают. Такие системы способны самостоятельно создавать алгоритм на основе вводных данных. Это позволяет с помощью нейросетей генерировать стихи, музыку, рисунки. Хотел бы немного прояснить для себя следующий момент – нейросети хорошо работают с изображениями. Но чего они пока не могут сделать?

А вот нейросети в этом плане ограничены. Если нейросеть умеет генерировать изображения, это не значит, что она способна создать красивый слайд для презентации. Хотя OpenAI (создатели ChatGPT), «Яндекс» и «Cбер» сегодня работают над нейронками, которые умеют сразу все: писать тексты и код, создавать изображения и быть компаньоном-собеседником.