Искусственный интеллект в жизни человека

Нехватка специалистов

Методы машинного обучения позволяют одним автоматам распознавать устную речь и записывать ее подобно секретарям-машинисткам прошлых лет, а другим – точно идентифицировать лица или отпечатки пальцев среди десятков миллионов других и обрабатывать тексты, написанные на естественных языках. Благодаря этим же методам самостоятельно движутся автомобили, компьютеры лучше врачей-дерматологов диагностируют меланомы по фотографиям родинок, сделанных с помощью сотовых телефонов, роботы воюют вместо людей; а конвейеры на заводах все больше автоматизируются.

Поначалу, под влиянием первых успехов, исследователи позволяли себе несколько опрометчивые заявления, которые впоследствии неоднократно ставились им в упрек. Так, например, в 1958 году американец Герберт Саймон, позже ставший лауреатом Нобелевской премии по экономике, заявил, что если бы машины допускались к международным соревнованиям, то в ближайшие десять лет они стали бы чемпионами мира по шахматам.

Исследования не прекратились, но пошли в новых направлениях. Ученые заинтересовались психологией памяти, механизмами понимания, которые они пытались имитировать на компьютере, и ролью знаний в мыслительном процессе. Это привело к появлению значительно развившихся в середине 1970-х годов методов семантического представления знаний, а также к созданию экспертных систем, названных так потому, что для воспроизведения мыслительных процессов в них использовались знания квалифицированных специалистов. В начале 1980-х годов на экспертные системы возлагались большие надежды в связи с широкими возможностями их применения, например, для медицинской диагностики.

После нехватки молодых кадров следующим препятствием для внедрения ИИ является качество данных. Чтобы получить лучшие результаты, необходимы чистые данные. Ложные паттерны могут привести к неверным выводам. Например, неправильная информация может ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции. На качество результата влияют и другие параметры. Это могут быть расовые и гендерные особенности у человека, который работает в ИТ-отрасли.

Машинный интеллект проникает во все сферы жизни. По прогнозам аналитиков благодаря таким решениям будет увеличен объем глобального рынка на 15 триллионов долларов к 2030 году. Лидерами в этой области сейчас становится Китай и США. При этом развитые страны не отстают от этих государств и с каждым годом демонстрируют лучшие показатели в этом вопросе.

Нейросети моделируют работу нервной системы человека. Ее основная особенность — самообучаться с учетом предшествующего опыта. То есть нейронные сети раз за разом, выполняя другие функции, совершают меньшее число ошибок и вырабатывают свою систему. Нейросети — это не искусственный интеллект, но сейчас они активно захватили всеобщее внимание. Если сейчас компания или стартап заявляют о внедрении лучших решений, то с высокой долей вероятности их представители ведут речь о нейросетях. Эти программы — это математическая модель, работа которой основана на большом числе искусственных нейронов с исходными данными.

И наконец, в противоположность некоторым утверждениям, машины не несут в себе экзистенциального риска для человечества, поскольку их автономия носит лишь технический характер и в этом смысле не соответствует цепочкам материальной причинности, идущим от информации к принятию решений. Кроме того, машины не самостоятельны в моральном плане, и потому, даже если иногда они сбивают нас с толку и вводят в заблуждение своими действиями, они все же не обладают собственной волей и подчиняются тем целям, которые мы перед ними ставим.

В маркетинге часто нейросети и машинное обучение считают синонимами, хотя второе представляет процесс обучения нейронных сетей. Сначала возникло такое понятие, как искусственный интеллект. Затем внутри этой области знаний появились нейросети, совершенствование которых характеризуют машинным обучением.

Влияние на различные области

Самый частый вопрос, который задают в этой области, касается того, почему не все предприятия идут в ногу со временем и внедряют ИИ. Ответ прост. Потому что многие руководители концентрируют внимание на частных проблемах, а не глобальном развитии компании. Крупные концерны, например, Google и Facebook используют нейросети и программы для анализа спроса покупателей и удержания их на своих площадках. В результате люди переходят по большому количеству объявлений и приносят компании большую прибыль.

Многие компаниям приходится даже дополнительно обучать сотрудников и вкладывать деньги в их повышение квалификации. По словам экспертов, чтобы исключить нехватку специалистов, требуется приводить систему российского образования в соответствие с существующими запросами.

Искусственный интеллект (ИИ) – это отрасль науки, официально увидевшая свет в 1956 году на летнем семинаре в Дартмут-колледже (Хановер, США), который организовали четверо американских ученых: Джон Мак-Карти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. С тех пор термин «искусственный интеллект», придуманный, вероятнее всего, с целью привлечения всеобщего внимания, стал настолько популярен, что сегодня вряд ли можно встретить человека, который никогда его не слышал. С течением времени этот раздел информатики развивался все больше, а интеллектуальные технологии в последние шестьдесят лет сыграли важную роль в изменении облика мира.

Справившись с этими и другими задачами, ученые создадут роботов, которые больше смогут понимать людей и помогать им в достижении больших целей. Несмотря на то, что ИИ может отличать кошек от собак и предугадывать неисправности в работе техники, применять полученные навыки в непривычных условиях нейросети еще не могут.

После качества еще одной важной характеристикой является количество. Чтобы отличить одно животное от другого, роботам понадобится больше 2 дней. Для этого им придется проанализировать десятки тысяч лучших фотографий из интернета. В это же самое время ребенок проанализировал бы эти данные за несколько секунд. То же самое касается и написания текстов.

Искусственный интеллект справляется с выполнением дел, которые выполняет человек. Сравнивать же человеческий разум и искусственный интеллект можно только по некоторым параметрам. Принцип работы машины и человека схож. Это кодирование, хранение информации, анализ данных с предоставлением результатов. Самообучаться может разум человека и искусственный интеллект. Только люди используют одни алгоритмы, а роботы — другие. Мышление человека имеет много отличий от машин. Людям характерна эмоциональная окраска. ИИ не ориентирован социально и не находится в зависимости от влияния социума.