На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал

— Мы уже упомянули текстовые нейросети — давайте поговорим о них и о голосовых помощниках. Что они сейчас из себя представляют?

Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, «СберМедИИ» (входит в экосистему «Сбера») и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции. Ранее Лаборатория по ИИ и «СберМедИИ» представили онлайн-сервис «КТ Легких», определяющий локализацию и степень поражения легких для диагностики вирусной пневмонии, в том числе COVID-19, по снимкам компьютерной томографии. Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике.

Почти три четверти бизнес-лидеров положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. Большинство руководителей (74%) не только ожидают рост эффективности бизнес-процессов, но и создание новых бизнес-моделей (55%), новых продуктов и услуг (54%) — благодаря внедрению ИИ.

Чтобы компания извлекала прибыль, недостаточно вложить средства в алгоритм и получить первые успешные результаты после запуска пилотного проекта. Внедрение ИИ — это многоуровневый процесс, включающий культурные изменения в компании, найм и обучение специалистов по data science, автоматизацию и построение бизнес-процессов с учетом алгоритмов, и на этом весь список не заканчивается.

Большинство опрошенных компаний инвестируют в ИИ (90%) и согласны с тем, что данные технологии способствуют развитию бизнеса, выяснили MIT Sloan Management Review и BCG. Тем не менее, компании так и не научились извлекать из ИИ реальную выгоду. И это не единственный проблемный момент в сфере искусственного интеллекта.

На сегодняшний день искусственный интеллект ученые определяют, как алгоритмы, способные самообучаться, чтобы применять эти знания для достижения поставленных человеком целей. Системы машинного обучения (основной подраздел ИИ) автоматизировали процессы во всех жизненно важных областях, включая банкинг, ретейл, медицину, безопасность, промышленность. Выделяют три вида искусственного интеллекта: слабый (Narrow AI), сильный (AGI) и супер-ИИ (Super AI). Первый вид используются повсеместно (включая голосовых ассистентов, рекламу в соцсетях, распознавание лиц, поиск романтических партнеров в приложениях и так далее); эти системы слабого ИИ единственные доступные на сегодня. Сильный ИИ максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен по классическому определению Тьюринга самосознанием; по мнению экспертов, AGI сформируется примерно к 2075 году, а спустя еще 30 лет придет время для супер-ИИ. Супер-ИИ мог бы не просто стать подобным людям, но и превзойти лучшие умы человечества во всех областях, при этом перепрограммируя самого себя, продолжая совершенствоваться и, вероятно, разрабатывая новые системы и алгоритмы самостоятельно.

Вот тут есть одна загвоздка: за нас часто принимает решение искусственный интеллект, который не до конца понимаем. Мы только по косвенным признакам видим, как искусственный интеллект принимает решения, но давно потеряли контроль над этим процессом. Ведь ИИ получает и обрабатывает огромное количество информации. Если разработчик допустил небольшую ошибку в процессе, машина может начать делать то, что ей нужно. Так что нужно внимательнее относиться к ИИ и продумывать инструменты безопасности. Ну или нужно делать, как Тони Старк во втором фильме про «Мстителей»: если по ошибке получился Альтрон, то нужен и Вижн.

Основные вызовы технологии ИИ

ИИ развивается с высокой скоростью, и то, что называлось полгода назад state-of-the-art (высшим уровнем развития), сегодня может оказаться средней разработкой. Если раньше в сфере искусственного интеллекта была занята узкая прослойка специалистов, сейчас при таком огромном спросе попросту не хватает квалифицированных кадров, способных справиться с постоянно развивающейся технологией, отмечает Жуков.

Выступая на международной конференции Сбера AI Journey 2021, Юрген Шмидхубер, ученый в области искусственного интеллекта, главный научный советник Института Искусственного Интеллекта AIRI и научный руководитель компании NNAISENSE отметил, что компании в основном сосредоточены на своих частных проблемах, а не на развитии технологий искусственного интеллекта: большая часть их прибыли от ИИ приходится на маркетинг и продажу рекламы.

— Они достаточно продвинутые. Если обучать такие нейросети на большом объеме данных и использовать мощные серверы, то у ИИ будет хорошая и гладкая речь. Но для их работы тоже нужны серьезные мощности, и сейчас тратится много усилий на то, чтобы эти сети облегчить.

— 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.

Оценить динамику может каждый, кто пользуется автоматическими переводчиками. Еще лет пять назад Google Translate более-менее сносно справлялся с отдельными наборами фраз и предложениями, тогда как сегодня программа переводит большие смысловые блоки, нейросети учитывают контекст, оперируют огромными массивами статистических данных. Сейчас можно читать статьи на хинди, китайском, арабском, не зная языка. ИИ давно используется в финансовой сфере для оценки платежеспособности заемщика. Есть вам отказали в выдаче кредита на первом этапе ― вас отсеял именно искусственный интеллект. В США в некоторых штатах ИИ применяют в судебной системе для оценки продолжительности тюремных сроков для обвиняемых.

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.