14 невероятных вещей, которые искусственный интеллект может сделать прямо сейчас

— Как вы думаете, однажды мы сможем дружить с голосовыми помощниками? Как в фильме «Она», где это спасает героя от одиночества.

Объясню на примере. Вот есть у вас друзья, вы их любите и с удовольствием проводите с ними время. Но наверняка нужно подстраиваться под каждого из них: одного не вытащишь из дома, а другой постоянно хочет тусоваться. А теперь представьте десять идеальных друзей-ботов, с которыми у вас полное взаимопонимание. Они не зеркалят ваше поведение, наоборот — делятся своими идеями, предлагают места, куда можно сходить. Заскучаете вы с этими идеальными ботами или начнете общаться только с ними — загадка.

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.

— Я бы хотел, чтобы искусственный интеллект легче адаптировался под реальные обстоятельства. По сравнению с ним люди учатся очень быстро: они опираются на накопленный опыт и объектное понимание взаимосвязей. Вот как это работает. Когда человек видит микрофон, то понимает, что это — твердый объект. Если удариться, будет больно. У компьютера все сложнее. Ему нужно сначала стукнуться о микрофон, чтобы понять, что тот — твердый и лучше так не делать. Если компьютер после этого увидит стол, то все повторится сначала. Он не поймет, что стол — тоже твердый, и непременно об него стукнется. Вот мне как раз хочется, чтобы компьютер такие вещи понимал.

Международные стандарты в области искусственного интеллекта представляют собой основу для ответственного и этичного использования технологий ИИ. Они охватывают такие области, как конфиденциальность, предвзятость, прозрачность и подотчетность. Придерживаясь подобных стандартов, организации могут обеспечить справедливость, прозрачность и соблюдение этических принципов в своих системах ИИ.

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 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».

На сегодняшний день большинство осознает, что искусственный интеллект (ИИ) быстро становится настоящей частью нашей повседневной жизни. Однако многие из нас были бы очень удивлены, узнав о некоторых задачах, которые ИИ с легкостью решает уже сейчас. Вот 14 невероятных вещей, которые ИИ может сделать прямо сейчас.

Искусственный интеллект и нейросети стали неотъемлемой частью жизни людей. Они общаются, сочиняют стихи, и это далеко не все их возможности. Крупные компании все чаще задаются вопросом, какие профессии могут исчезнуть из-за технологического прогресса, а в поп-культуре все чаще встречаются сюжеты о продвинутых роботах и восстании машин. На какой стадии развития сейчас находится искусственный интеллект — рассказал Алексей Александрович Шпильман, академический руководитель магистерской программы «Машинное обучение и анализ данных» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург.

Что представляет собой система управления ИИ?

Анализируя и интерпретируя язык, NLP позволяет компьютерам извлекать полезную информацию, отвечать на вопросы и вести беседу. Например, виртуальные помощники вроде Alexa могут понимать и предоставлять информацию о температуре на улице, заголовках новостей или среднем весе косатки.

ИИ также может слышать выстрелы из оружия, анализируя звук и предупреждая соответствующие агентства. Это, безусловно, одна из самых невероятных вещей, которые может делать ИИ, когда он просто слышит и понимает звуки. В повседневной жизни у нас есть наши голосовые помощники на наших телефонах, которые отвечают на наши вопросы, будь то простой вопрос о погоде или всей повестке дня. Кроме того, бизнес-профессионалы очень ценят удобство, эффективность и точность, которые обеспечивает ИИ благодаря автоматическим протоколам встреч.

— Как раз в медицине, но там единичные случаи использования ИИ. Это связано с тем, что медицина — одна из самых сильно регулируемых законодательством областей. Если ученые захотят развивать предиктивную диагностику, им понадобится большой массив данных, а их очень тяжело собрать. Речь ведь не просто о персональных данных, а об очень личных. Ни один пациент не захочет, чтобы о его диагнозе кто-то случайно узнал.

— Искусственный интеллект научился классно рисовать картинки на основе запросов от пользователей. По такому принципу работают DALL-E 2, Stable Diffusion и MidJourney. С последней нейросетью недавно приключился такой анекдот: в Колорадо проходил конкурс живописи и в нем победила картина Джейсона Аллена, нарисованная с помощью этой нейросети. Потом этот случай еще долго обсуждали в соцсетях: художника критиковали за то, что он подал свою работу наравне с другими.

Оказалось, технологов или обычных рабочих заменить намного сложнее. Роботам плохо даются тонкие манипуляции — например, соединить между собой два провода. Но роботам пока тяжело дается пространственное мышление, особенно когда они сами — часть этого пространства. Так что такие операции пока надежнее отдавать людям.

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.

Исследователи искусственного интеллекта в настоящее время производят инструменты искусственного интеллекта, которые смогут обнаруживать типы болезней, просто по запаху от человека. Forbes пишет: «Он может обнаруживать химические вещества, называемые альдегидами, которые связаны с болезнями и стрессом человека, включая рак, диабет, травмы головного мозга, и обнаруживать «древесный, мускусный запах», исходящий от человека при болезни Паркинсона, еще до того, как будут выявлены какие-либо симптомы. AI-боты могут определять утечки газа или других едких химикатов. IBM даже использует ИИ для производства новых духов.

Однако, когда на сцену вышел генеративный ИИ, такой как ChatGPT, его удивительная способность имитировать человеческие реакции и доступность для каждого, у кого есть компьютер, неожиданно вывели дискуссии о машинном обучении и соблюдении этических норм в публичную сферу. Такие понятия, как глубокое обучение, NLP и нейронные сети, просочились в повседневные профессиональные и даже личные разговоры.

— Раз уж мы заговорили о роботах — расскажите, какими они бывают и что делают?

— Есть роботы Boston Dynamics, которые и пляшут, и крутятся, и выглядят солидно. Но какая от них практическая польза — не очень понятно. В прошлом году Boston Dynamics разработали робота-грузчика. Он выглядит как коробка, к которой сверху прикреплена рука. Этот робот ездит по складу и переставляет ящики. Конечно, после танцующих продвинутых роботов такое решение выглядит забавным, но оно логичное и удобное. Если нам нужно, чтобы система просто двигала коробки с места на место, то можно обойтись без танцев и красоты.

Это поистине удивительно, ИИ может интерпретировать сигналы мозга и создавать речь. Это совершенно удивительно для людей с нарушениями речи. Вот почему это должно стать небольшим сюрпризом, когда крупные технологические компании, такие как Facebook и Элон Маск, имеют свои собственные проекты, которые находятся в процессе реализации, чтобы максимально использовать потенциал интеллектуального чтения AI.

Например, в рамках базового машинного обучения компьютер может научиться распознавать птиц на фотографиях. Обучаясь на фотографиях птиц и других животных или предметов, машина учится различать их, знакомясь с уникальными птичьими особенностями, такими как крылья и клювы.

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.

Это как с автомобилем — до какого-то момента в аварии виноват водитель, но в какой-то — уже производитель. Водитель должен проверять масло или тормоза. Если у машины отказали тормоза, потому что человек не проверял их, то водитель виноват. Если он все проверил, а тормоза все равно отказали, то это вина производителя.

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).

— Есть боты, которые оказывают психологическую помощь, если не с кем поговорить. Так что кто-то дружит с ботами уже прямо сейчас. Думаю, таких случаев станет больше: эта индустрия развивается. Но последствия дружбы с искусственным интеллектом мне пока непонятны. Если таких умных ботов станет много, можно завести кучу виртуальных друзей и забыть про настоящих, прекратить человеческое общение.

Пока у нас не появятся законы, регулирующие работу роботов, никто не станет повсеместно использовать искусственный интеллект. Но даже если такие законы появятся, нужна будет какая-то компания, которая согласится страховать этих роботов. А той уже нужно понимать, из чего складывается цена на страховку, какова будет процедура взыскания. Чтобы найти ответы на все эти вопросы, нужно много времени.