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

Оглавление

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.

Для тех, кто не знаком с компьютерными науками, попытка разобраться в многочисленных аспектах искусственного интеллекта и их последствиях может оказаться непосильной задачей. Здесь мы расскажем, что такое искусственный интеллект, как он работает, в чем разница между машинным обучением, глубоким обучением, обработкой естественного языка и многим другим. Давайте приступим.

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.

Хотя это не всегда очевидно, искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, являются яркими примерами того, как искусственный интеллект может поддерживать человека в самых разных сферах — хотя бы тем, что делает жизнь более удобной.

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.

Системное мышление важно, поскольку большинство аналитиков работают в коммерческих компаниях, им нужно мыслить наперёд, оценивать возможные риски, понимать бизнес-процессы, чтобы оптимизировать их. Также, поскольку большая часть продуктов, использующих технологии ИИ, ориентированы на потребителей, специалист должен обязательно помнить об их потребностях.

Создавая ответственный искусственный интеллект

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».

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.

Искусственные нейронные сети — это математические модели, обеспечивающие глубокое обучение. По своей сути они являются имитацией человеческого мозга. Состоящий из слоев взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или перцептронами, каждый искусственный нейрон принимает входные данные, выполняет вычисления и генерирует выход. Затем полученные результаты передаются следующему слою перцептронов, создавая иерархическую структуру.

«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.

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.

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.

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.

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.