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

Что такое машинное обучение?

Обеспечение ответственного подхода к разработке ИИ имеет решающее значение для его безопасного, надежного и этичного развития. Но как можно решить вопросы прозрачности и объяснимости в контексте ответственного использования ИИ? Подробно данные понятия рассмотрены в нашей статье о создании ответственного искусственного интеллекта.

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.

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.

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.

У сильного ИИ есть младший брат — специализированный (слабый) ИИ. Он решает узкопрофильные задачи и очень многого не умеет. Тем не менее в том или ином виде его можно найти в любом смартфоне: автоматическая обработка или стилизация фотографий, распознавание лиц на снимках, перевод, голосовые помощники и многое другое — практические варианты использования слабого 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).

По статистике международного сервиса по поиску работы LinkedIn, только с 2018 по 2019 год количество вакансий для специалистов по ИИ выросло на 56%. А средняя зарплата в США составила свыше 650 тысяч рублей в месяц. В России, конечно, цифры чуть более скромные, но не менее впечатляющие. Минимальная зарплата начинающего специалиста, по данным HH, — 115 тысяч рублей.

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.

Что такое обработка естественного языка?

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.

Еще одна из ключевых этических проблем, связанных с ИИ, — это конфиденциальность. Поскольку системы искусственного интеллекта собирают огромные объемы данных из баз данных по всему миру, необходимо обеспечить защиту личной информации и ответственное ее использование. Например, технология распознавания лиц, часто используемая в системах безопасности или на платформах социальных сетей, вызывает вопросы о получении предварительного согласия и возможном неправомерном использовании.

Раньше, чтобы создать алгоритм, программисты придумывали и прописывали правила формата «если… то…». Их было очень много. И всё равно алгоритм не знал, как вести себя за пределами заданных ему заранее условий. Сегодня же всё работает по технологии машинного обучения.

«Нейронная сеть написала сценарий для фильма», «ИИ превратит ваши фотографии в картины импрессионистов», «Беспилотные трамваи и поезда вышли на маршруты в Англии и Китае» — ещё недавно такие новости показались бы нелепыми шутками, однако сегодня это реальность. Она вызывает не только восторг, но и страх — остаться без работы, пасть жертвой восстания машин. Но вместо того чтобы бояться, лучше учиться и адаптироваться. Рассказываем, зачем осваивать ИИ и почему никогда не поздно заняться этим.

Критическое мышление — один из ключевых навыков для любого аналитика или инженера, который работает с ИИ. Важно ставить всё под сомнение, тщательно проверять любое предположение, комплексно анализировать любую задачу, чтобы понять, что в ней важно, а на что можно не обращать внимания. «Именно этот навык в первую очередь определяет успех специалиста в области данных», — считает руководитель отдела аналитики консалтингового агентства PwC.

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.

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.

Мы собираем данные (чем больше, тем лучше), состоящие из объектов и ответов. К примеру, мы хотим создать робота-офтальмолога, который сможет диагностировать глазные заболевания. В таком случае объекты — это изображения больных и здоровых глаз, а ответы — диагнозы.