ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В НАУКЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Каримов Константин Сергеевич

технологий искусственного интеллекта, так как это дорогостоящий процесс. Даже крупные фирмы, такие как Facebook, Apple, Microsoft, Google, Amazon выделяют отдельный бюджет на внедрение технологий ИИ. Возможным решением проблемы может стать предоставление специальных программ и льгот от государства.

По мере того, как используется все больше технологий искусственного интеллекта, мы просим машины принимать все более важные решения. Будет ли система ответственной за эти решения? Конфиденциальность и согласие на использование данных также является этической дилеммой ИИ. Нам нужны данные для обучения машин, но откуда берут эти данные, как их используют и будут ли они защищены?

Текущие приложения на основе искусственного интеллекта требуют не только качественных, но и массивных данных. Такие компании как AmazovL, Google, Facebook лидируют, потому что у них есть доступ к такому количеству данных, но не у всех компаний есть такая возможность.

пользованием неподходящего набора данных, могут оставить колоссальную вмятину в прибыли организации. Решение проблемы с данными заключается в том, чтобы потратить время на оценку и масштабирование с тщательным управлением данными, интеграцией и исследованием, пока не будут получены четкие данные.

Применение ИИ широко распространилось на многие сферы, связанных с обработкой данных. В финансовой сфере ИИ давно используется для определения платежеспособности заемщика. Например, приложение Smart Finance полагаясь только на свои алгоритмы, выдает миллионы небольших кредитов. Теперь заемщику не нужно вводить сумму заработка, а только разрешить доступ приложению подключиться к некоторым дан-

ваться для повышения эффективности бизнеса в таких областях, как профилактическое обслуживание, где способность глубокого обучения анализировать большие объемы данных из аудио и изображений может эффективно обнаруживать аномалии на заводских сборочных линиях или авиационных двигателях. В управлении обслуживанием клиентов ИИ стал ценным инструментом в колл-центрах, благодаря улучшенному распознаванию речи.

THE MAIN PROBLEMS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SCIENCE

Однако без надзора со стороны правительства дальнейшее применение необычайного потенциала ИИ будет фактически отдано на привлечение коммерческих интересов. Этот результат дает мало стимулов для использования ИИ для решения самых серьезных мировых проблем от бедности и голода до изменения климата.

С помощью ИИ модерируются транспортные процессы районов, городов и стран, чтобы обезопасить дорожное движение. В логистике ИИ может оптимизировать маршрутизацию трафика доставки, повышая топливную экономичность и сокращая сроки доставки. Waymo, Яндекс, Baidu и крупные автопроизводители Nissan, VAG, BMW и другие с каждым днем ближе к созданию беспилотного транспортного средства. Многие стартапы по всему миру занимаются созданием беспилотных аэротакси.

Пока не существует сильного интеллекта (AGI) и супер интеллекта (ASI), то один из путей решения проблем в транспортной сфере и других областях — это тандем человек — машина. Этот симбиоз взаимо-ответственно контролирует, дополняет друг друга и помогает сделать систему «человек — машина — среда» эффективнее и безопаснее. ИИ пока не может заменить человека и должен дополнять его.

Вероятно, наиболее многообещающим подходом к государственной политике в отношении ИИ является предложенный Евросоюзом подход, основанный на оценке рисков. Он запретит наиболее проблемные виды использования ИИ, такие как искажение человеческого поведения или манипулирование гражданами с помощью подсознательных методов. Не менее важно, чтобы использование ИИ правительствами было понятным, согласованным и этич-

Также помимо энтузиастов ИИ, студентов и исследователей есть лишь ограниченное число людей, которые знают о потенциале ИИ. Например, для интеграции, развертывания и внедрения приложений искусственного интеллекта на предприятии организация должна знать о текущих достижениях и технологиях ИИ, а также о его недостатках. Отсутствие технических

Энергетическая и ценовая. Одной из главных проблем является большое потребление энергии для выполнения алгоритмов. Машинное и глубокое обучение являются ступенькой искусственного интеллекта и требуют постоянно растущего числа ядер и графических процессоров для эффективной работы. Сферы, где необходимы технологии глубокого обучения: здравоохранение, беспилотный транспорт, отслеживание астероидов и другие, требуют вычислительной мощности суперкомпьютера, который потребляет много энергии. В отчете Бе1оШе говорится, что около 94% предприятий сталкиваются с потенциальными проблемами искусственного интеллекта при его внедрении [2].

Огромные компании, такие как Amazon, Facebook, Google используют искусственный интеллект, чтобы обойти своих конкурентов на рынке. Такие страны, как Китай, также имеют амбициозные стратегии ИИ, которые поддерживаются правительством. Неравенство между странами — лидерами ИИ и развивающимися странами будет только расти, и это является серьезной проблемой.

Мы стоим на пороге четвертой промышленной революции. Однако человечество ждет и культурная революция: вне всякого сомнения, ИИ изменит привычный нам образ жизни, хотя и сложно предугадать, как именно. Неудивительно, что он завораживает нас и пугает одновременно.