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

Основы теории: Что такое искусственный интеллект?

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.

Например, в рамках базового машинного обучения компьютер может научиться распознавать птиц на фотографиях. Обучаясь на фотографиях птиц и других животных или предметов, машина учится различать их, знакомясь с уникальными птичьими особенностями, такими как крылья и клювы.

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.

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.

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).

Система управления ИИ — это своего рода «мозг», на котором строится работа организации с проектами ИИ. Речь идет об установлении правил и методов, обеспечивающих ответственное и эффективное использование ИИ. Такая система помогает управлять всем — от оценки рисков до ответственного применения ИИ.

Легко начать и продолжить (можно даже дома)

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.

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.

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.

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».

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.

«Искусственный интеллект забирает у людей работу!» Отчасти это так. Причём в довольно неожиданных отраслях. Провинциальная бейсбольная команда «Окленд» смогла выстоять против фаворитов чемпионата и выиграть 20 матчей подряд благодаря алгоритму подбора и расстановки игроков на поле. Хотим мы того или нет, но активно автоматизируются даже те процессы, от которых этого совсем не ждёшь. Вопрос лишь в том, кто сможет адаптироваться к изменениям и освоить актуальные навыки работы с данными, а кого ИИ таки сбросит с корабля современности.

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.

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.