Искусственный интеллект в цифровой экономике

Глубокое обучение

Что касается этого вопроса, Google Deep Mind и Оксфордский университет провели расследование, выводы которого показывают, что ИИ способен расшифровать поврежденные и неразборчивые древнегреческие тексты. Если процент ошибок историков и эпиграфов составляет 57,3%, то у алгоритма, отвечающего за это достижение, – 30,1%.

Анализируя потенциал искусственного интеллекта, исследователи начали искать новые области его применения, прежде всего — в увязке с совершенствованием бизнес-процессов. Применение ИИ в этой области позволяет сделать бизнес-процессы гибкими и адаптивными, отказаться от традиционных конвейеров и перейти к идее интеграции продвинутых ИИ-систем и людей. Такой подход позволяет радикально изменить взаимодействие машины и человека, формировать интегрированные команды из роботов и людей. Такие команды способны по ходу выполнения производственных операций быстро обрабатывать большие массивы данных, усваивать новую информацию и подстраиваться под непрерывно изменяющиеся условия. Такие возможности ИИ позволяют компаниям по-новому произвести реинжиниринг своих бизнес-процессов, существенно повысить их производительность и снизить издержки. Таким образом, одно из основных направлений развития и внедрения ИИ в промышленности — реинжиниринг бизнес-процессов.

Другим направлением развития и внедрения ИИ является дополнение и расширение человеческих возможностей, когда машины выполняют то, что лучше всего они умеют (выполнение повторяющихся, монотонных задач с обработкой колоссального объема данных), а люди выполняют то, что лучше всего умеют они (работа с неоднозначной информацией, умозаключение в сложных случаях, принятие решений в условиях с высоким уровнем неопределенности, творчество и др.). Это направление принято назвать третьей волной бизнес-трансформации.

Профессор Макс Тегмарк выступает в этом направлении и утверждает, что «поскольку все, что нам нравится в нашей цивилизации, является продуктом нашего интеллекта, усиление нашего человеческого интеллекта с помощью искусственного интеллекта может помочь цивилизации всплыть как никогда раньше».

Проблемы реализации этих, безусловно, важных документов обсуждались на сессии «Человек + машина: бизнес в эпоху искусственного интеллекта» направления «Технологии, приближающие будущее» Петербургского международного экономического форума — 2019 [5]. В данной статье мы предлагаем авторское видение обсуждавшихся проблем.

Наглядным примером этого являются данные, которые извлекаются с производственных предприятий, на которых подключенные элементы обеспечивают постоянный поток данных о состоянии машин, производстве, функциональности, температуре и т. д. к центральному ядру. Этот огромный объем данных, полученных в процессе производства, должен быть проанализирован для достижения постоянного улучшения и принятия адекватных решений, однако объем этих данных означает, что человек должен тратить большое количество времени (дней) на анализ и прослеживаемость.

С тех пор эта вычислительная дисциплина сильно изменилась.
Для профессора Массачусетского технологического института Патрика Х. Уинстона, IA, это «алгоритмы, основанные на ограничениях, представленные представлениями, поддерживающими модели, направленные на циклы, связывающие мышление, восприятие и действие».

Некоторые считают, что у искусственного интеллекта (ИИ) есть риски. Особенно, если потенциал ИИ исследуется и не ограничивается воспроизведением человеческих задач. Такие авторы, как Стивен Хокинг или Билл Гейтс, и различные исследователи выразили обеспокоенность по поводу ИИ.

Что такое искусственный интеллект?

Указ Президента РФ «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» от 07.05.2018 г. № 204 содержит формулировку 9 национальных целей, для достижения которых разработаны 12 национальных проектов (программ) в их числе национальный проект (программа) «Цифровая экономика», структура которого содержит 6 Федеральных проектов: «Нормативное регулирование цифровой среды»; «Кадры для цифровой экономики» (ответственный за реализацию — Министерство экономического развития Российской Федерации) и «Информационная инфраструктура»; «Информационная безопасность»; «Цифровые технологии»; «Цифровое государственное управление» (ответственный за реализацию — Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации).

Согласно общераспространенному определению, изложенному в Wikipedia, «искусственный интеллект (ИИ; англ. Artificial Intelligence, AI) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека». По прогнозам экспертов НИУ ВШЭ, объем рынка искусственного интеллекта (см. рис.) к 2025 возрастет в 150 раз по отношению к 2016 г. и достигнет значения в 59,7 млрд долл. США. Благодаря ИИ, к 2020 г. будет создано 2,3 млн рабочих мест; к 2022 г. 20% работников, занятых нерутинными задачами, будут полагаться на помощь ИИ; к 2025 г. 85% взаимодействий с клиентами будут управляться при помощи ИИ; к 2030 г. мировой ВВП вырастет на 15,7 трлн долл.

Это ветвь искусственного интеллекта и одна из наиболее распространенных, отвечающих за разработку методов, благодаря которым разработанные алгоритмы со временем учатся и совершенствуются. Это включает в себя большой объем кода и сложные математические формулы, позволяющие машинам находить решение данной проблемы.

«Сквозные» технологии — это перспективные технологии, радикально меняющие ситуацию на существующих рынках или способствующие формированию новых рынков. К сквозным технологиям цифровой экономики относятся: большие данные, нейротехнологии и искусственный интеллект, системы распределенного реестра (блокчейн), квантовые технологии, новые производственные технологии, промышленный интернет, компоненты робототехники и сенсорика, технологии беспроводной связи, технологии виртуальной и дополненной реальностей [4].

Научные исследования и примеры внедрения ИИ показывают, как компании, которые используют новые возможности ИИ, совершают технологический прорыв, получают ощутимый результат и конкурентное преимущество. ИИ не просто позволяет существенно модернизировать многие технологические и социальные процессы, делая их эффективнее (повышая производительность труда и расширяя возможности человека), он меняет саму природу труда, кардинально перестраивая процессы управления и выдвигая новые требования к набору компетенций, меняя характер взаимодействия человека и машины.

Глубокое обучение необходимо для выполнения гораздо более сложных функций, позволяющих анализировать широкий спектр факторов одновременно. Например, глубокое обучение используется для контекстуализации информации, получаемой датчиками, используемыми в автономных автомобилях: расстояние до объектов, скорость, с которой они движутся, прогнозы, основанные на совершаемом ими движении и т. д. Эта информация используется, в частности, для того, чтобы решить, как и когда менять полосу движения.