На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал

Влияние пандемии на внедрение ИИ в бизнесе

Большинство опрошенных компаний инвестируют в ИИ (90%) и согласны с тем, что данные технологии способствуют развитию бизнеса, выяснили MIT Sloan Management Review и BCG. Тем не менее, компании так и не научились извлекать из ИИ реальную выгоду. И это не единственный проблемный момент в сфере искусственного интеллекта.

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.

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.

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.

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.

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.

Влияние на климат

«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.

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.

Глубокое обучение позволяет сделать еще один шаг вперед. Продолжая пример с птицами, глубокое обучение может научиться распознавать не только основные черты птиц, но и такие сложные детали, как узоры на перьях, что сделает его намного более точным в идентификации птиц и даже позволит отделить орлов от голубей.

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).

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.

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.