На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал

Проблемы машинного обучения

ИИ можно использовать в качестве машинного зрения, чтобы «видеть» мир, анализировать визуальные данные и принимать информативные решения о том, что было увидено. Сегодня существует множество невероятных способов, с помощью которых машинное зрение используется, включая автомобили с автоматическим управлением, распознавание лиц, платежи и многое другое. В производстве машинное зрение широко используется для помощи в профилактическом обслуживании и контроле качества продукции. Эта сфера бесконечна.

Применение в другом контексте. Хотя искусственный интеллект сегодня способен выполнять различные функции — от распознавания кошек и собак до предсказания поломок на нефтяных платформах, — это все еще узконаправленные задачи. ИИ пока что не умеет применять полученные навыки в непривычных условиях.

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.

Вас может удивить то, что наряду с профессиональными журналистами информационные агентства, такие как The New York Times, Washington Post и Reuters, также полагаются на то, что пишет ИИ. Помимо множества стандартных новостей с известным алгоритмом «кто, что, где, когда и как», искусственный интеллект способен обучаться и выполнять более творческие задачи — писать художественные произведения. Интересно, что многие маркетологи ищут ИИ для составления постов в социальных сетях. Кроме того, ИИ написал целый роман, который был выдвинут на литературную премию .

Качество данных — второе по значимости препятствие для внедрения ИИ, после нехватки специалистов. Для успешных результатов алгоритмам необходимы качественные «вводные», включая размеченные и чистые данные. Неправильно заданные паттерны могут провоцировать систему делать ложные выводы: например, ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции, или осудить невиновного.

Машинное обучение стало ключевым инструментом исследователей из разных областей, однако потенциал ИИ в науке еще предстоит раскрыть, отмечает Леонид Жуков. Стимулирование новых открытий с помощью ИИ актуально, например, в области создания новых материалов при помощи вычислений или в прогнозировании изменений климата для разработки стратегий повышения устойчивости к изменениям окружающей среды. Например, в рамках стремления к достижению углеродной нейтральности, ученые из группы поиска новых материалов Института AIRI совместно со Сбербанком разработали прототипы моделей, позволяющих оптимизировать контроль качества на производстве солнечных батарей.

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.

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.

Нехватка специалистов

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.

Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет.

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.

Проблема потребления энергии искусственным интеллектом напрямую связана с количеством ресурсов, задействованных в обработке данных. Обучение же одной NLP-модели (подобной GPT) требует столько же энергии, сколько автомобиль за весь его срок службы, и производит в пять раз больше CO₂.

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.

«На данный момент перед исследователями ИИ стоят несколько вызовов. Это умение искусственного интеллекта ставить перед собой новые задачи на основе имеющихся знаний; способность обучаться, не забывая полученные знания; и умение учиться разбивать цель на подцели. Преодоление этих проблем приблизит ученых к созданию таких машин, которые смогут лучше понимать человека и помогать достижению все более амбициозных целей», — отмечает Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института Искусственного Интеллекта AIRI, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубинного обучения МФТИ.

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.

Консалтинговая компания Accenture утверждает, что ИИ способен увеличить прибыль компаний в среднем на 38%. По словам экспертов и представителей бизнеса, ИИ помогает компаниям прогнозировать и выявлять проблемы, а также восполняет нехватку навыков сотрудников, хотя до построения бизнес-стратегии искусственным интеллектом еще далеко.