Что сделать с людьми искусственный интеллект

Галерея Kandinsky 2.1

Под технологиями ИИ в данный момент времени целесообразно понимать прежде всего технологии машинного обучения, уточнил директор по научным проектам ВШЭ Сергей Гарбук, возглавляющий национальный комитет по стандартизации в сфере ИИ. Такие технологии обладают рядом особенностей, которые формируют объективные барьеры, препятствующие решению ответственных задач. Среди особенностей он выделил плохую интерпретируемость операций над данными, которые предусматриваются алгоритмами, что приводит к непредсказуемости этих алгоритмов. «Мало кому захочется стать объектом лечения некоего ИИ, который непонятно, как лечит, или сесть в автомобиль, который с непонятным качеством управляется беспилотным алгоритмом. Там, где некорректная работа ИИ может привести к тяжелым негативным последствиям, нужно иметь гарантии качественного поведения в реальных условиях», — подчеркнул Сергей Гарбук. Решить эту задачу призван разрабатываемый комплекс национальных стандартов в области ИИ.

Ещё одним потенциальным преимуществом ИИ является его способность повышать точность медицинских диагнозов. Алгоритмы на базе ИИ можно использовать для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний и состояний более точно, чем люди. Это может спасти жизни.

ИИ можно использовать для улучшения результатов лечения за счёт предоставления более точных диагнозов и персонализированного лечения. Он может помочь уменьшить заторы на дорогах и повысить общественную безопасность за счёт автоматизации транспортных средств и других транспортных систем. ИИ можно использовать для автоматизации рутинных задач, освобождая людей, чтобы они могли сосредоточиться на более творческой и значимой работе.

Однако, несмотря на эти достижения, ИИ всё ещё далёк от достижения интеллекта на уровне человека. Системы ИИ по-прежнему ограничены в своей способности понимать сложные концепции и принимать решения на их основе. Кроме того, ИИ по-прежнему не может учиться и адаптироваться так же, как это делают люди.

Понятно, что ИИ может стать мощным инструментом для улучшения нашей жизни, но важно учитывать потенциальные риски и этические последствия, прежде чем внедрять его. Правительства, предприятия и другие заинтересованные стороны должны работать вместе, чтобы обеспечить ответственное и этичное использование ИИ.

ИИ также могут повысить эффективность транспортных сетей. Алгоритмы на базе ИИ можно использовать для оптимизации транспортного потока, уменьшения заторов и повышения безопасности. ИИ также в состоянии повысить эффективность сетей общественного транспорта, сократить время ожидания.

В последние годы ИИ становится всё более распространённым в нашей повседневной жизни. От голосовых помощников до беспилотных автомобилей, ИИ используется различными способами, чтобы сделать нашу жизнь проще. Но сможет ли ИИ когда-нибудь достичь интеллекта человеческого уровня?

Прорывные технологии неизбежно меняют требования к компетенциям, но бояться этого не стоит, считает замминистра науки и высшего образования Дарья Кирьянова. Для людей ИИ лишь помощник в мыслительной деятельности, и, подобно тому как пользователи интернета передали ему «на аутсорс» часть своей памяти, ИИ также можно доверить некий набор интеллектуальных практик.

ИИ — поистине сквозная технология

Именно такая конфигурация исследовательских задач формирует рамку нового мониторинга, который ИСИЭЗ запустил в конце 2022 года для изучения трендов развития и практик распространения технологий ИИ. Его первые результаты представил Константин Вишневский, директор Центра исследований цифровой экономики ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

Текущий образовательный процесс направлен на проверку остаточных теоретических знаний и разбор практических примеров. Искусственный интеллект позволит такой подход к обучению заменить на более релевантную запросам времени и конкретных отраслей альтернативу — формирование будущих логических моделей. Разработка таких моделей станет конкурентным преимуществом вузов. «Университеты влияют на судьбы людей, на судьбы городов, на судьбы науки и технологий, — напомнила Дарья Кирьянова. — Искусственный интеллект, оперируя не остаточными знаниями, а логическими моделями, даст возможность университетам продвинуться в выполнении своих функций — образовательной, исследовательской, предпринимательской и социально-экономической».

Наконец, ИИ годится для повышения точности финансовых прогнозов. Алгоритмы на базе ИИ можно использовать для анализа больших объёмов данных и более точных прогнозов о будущем фондового рынка и других финансовых рынков. Это даст возможность инвесторам принимать более взвешенные решения и потенциально увеличить свою прибыль.

За пять дней миллион человек вступили в диалог с ChatGPT, за четыре — первый миллион пользователей набрала нейросеть Kandinsky 2.1. Устойчиво растущий интерес науки и бизнеса к разработкам на основе искусственного интеллекта регуляторы подогревают беспрецедентными мерами поддержки, медиа — шквалом новостей о потенциале и рисках ИИ. Перспективы создания и внедрения таких разработок в стране обсудили ключевые участники этих процессов со стороны науки, бизнеса и власти на пленарной сессии «Искусственный интеллект в России: тренды, риски, регулирование», которую ИСИЭЗ совместно со Сбером организовали в рамках распределенной программы XXIV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции НИУ ВШЭ.

ИИ в РФ пока недооценен как инструмент трансформации бизнес-процессов, в основном используется для улучшения существующей продукции и обслуживания клиентов. Во внутренних процессах — скорее для оптимизации управленческих практик, заметно меньше — на производстве. В отраслевом разрезе ключевыми пользователями технологий ИИ являются организации сектора услуг, в частности финансовая сфера и торговля, хотя в последнее время эти решения стали проникать и в реальный сектор и внедряться на транспорте, в обрабатывающей промышленности, др.

Ещё одной проблемой является разработка систем ИИ, которые могут взаимодействовать с людьми естественным и интуитивно понятным образом. Это требует, чтобы системы ИИ могли понимать естественный язык, распознавать человеческие эмоции и реагировать соответствующим образом. Кроме того, системы ИИ должны уметь учиться на взаимодействиях с людьми и соответствующим образом адаптировать свое поведение.