ТОП-5 профессий в сфере ИИ, которые изменят мир

Аналитик данных

Но главное, что некоторые ходы AlphaZero были абсолютно неожиданными для профессиональных шахматистов. Такими, которые признаются «гениальными» и выглядят результатом некого «озарения». Именно такого озарения, которое мы привычно связываем с изобретательской деятельностью. Понятно, что с точки зрения компьютерного алгоритма ходы были вполне закономерными и основывались на знаниях, полученных в процессе машинного обучения.

Ученые также прибегают к этим методам для определения функций биологических макромолекул, в частности белков и геномов, исходя из последовательности их компонентов – аминокислот для белков и оснований для геномов. В целом, во всех науках наблюдается серьезный эпистемологический разрыв, обусловленный качественным отличием экспериментов in silico – получивших такое название потому, что выполняются на основе больших данных с помощью мощных процессоров с кремниевыми чипами – от экспериментов in vivo (на живой ткани) и особенно in vitro (в стеклянных пробирках и чашках Петри).

Что же делать в случае создания таких объектов искусственным интеллектом? Возьмем к примеру созданное искусственным интеллектом техническое решение, которое может быть зарегистрировано в качестве изобретения (всё сказанное ниже в одинаковой степени применимо и к полезной модели, и к решению внешнего вида изделия, которое может быть зарегистрировано как промышленный образец).

Популярный пример – программа AlphaZero, обучавшаяся игре в шахматы в течение всего нескольких часов путем игры «сама с собой» на основе знания правил. После такого обучения она вышла победителем в игре с признанным «чемпионом» — программой Stockfish, которая пользовалась огромной базой данных гроссмейстерских партий и просчитывала 70 млн. операций в секунду (против 400 тысяч у AlphaZero). Из 100 партий AlphaZero не проиграла ни одной.

С этим вопросом уже столкнулись на практике правоприменительные органы некоторых стран. Очевидно, что урегулирование сложившейся ситуации потребует внесения изменений как в законы отдельных стран, так и в международные соглашения, действующие в сфере охраны интеллектуальной собственности.

Прогресс замедлился в середине 1960-х годов. В 1965 году десятилетний мальчик одержал в шахматном матче победу над компьютером; в 1966 году в докладе, подготовленном по заказу Сената Соединенных Штатов Америки, говорилось о внутренних ограничениях, присущих машинному переводу. Около десяти лет пресса отзывалась об ИИ неодобрительно.

ML Engineer / ML Scientist

Одна из задач нейро-художника – создание алгоритмов, которые могут анализировать и интерпретировать художественные произведения. Делать выводы о том, какие картинки и объекты наиболее привлекательны для зрителей, использовать эту информацию для создания новых изображений.

Специалист-копирайтер по искусственному интеллекту – профессия, которая будет набирать все большие обороты, когда компании начнут массово встраивать функции обработки естественного языка в свое взаимодействие с целевой аудиторией. В обязанности сотрудника входят различные задачи в сфере технологии, маркетинга, взаимодействия с клиентами и других.

ИИ подразумевает не только рациональный анализ и воспроизведение при помощи компьютеров большинства аспектов интеллекта – может быть, лишь за исключением юмора. Машины значительно превышают наши когнитивные способности в большинстве областей, что заставляет нас опасаться некоторых этических рисков. Это риски трех видов: дефицит работы, которая вместо людей будет выполняться машинами; последствия для независимости человека и, в частности, для его свободы и безопасности; опасения, что более «умные» машины будут доминировать над людьми и станут причиной гибели человечества.

Однако популярность термина «искусственный интеллект» во многом объясняется его ошибочным толкованием – в частности, когда им обозначают некую искусственную сущность, наделенную разумом, которая якобы в состоянии конкурировать с людьми. Эта мысль из области древних легенд и преданий, звучащая как миф о Големе, с недавних пор реанимируется такими нашими современниками, как британский физик Стивен Хокинг (1942-2018 гг.), американский предприниматель Илон Маск и американский инженер Рэй Курцвейл, а также сторонниками создания так называемого сильного или общего ИИ. Не будем, впрочем, говорить о данном понимании этого термина, ибо оно скорее представляет собой появившийся под влиянием научной фантастики продукт богатого воображения, а не осязаемую научную реальность, подтвержденную опытами и эмпирическими наблюдениями.

Еще одна задача специалистов в области искусственного интеллекта – создание компьютерных моделей, которые могут воссоздавать изображения в стиле классических художников с использованием технологий нейронных сетей. Они могут быть использованы в различных целях. Например, для создания специальных эффектов в фильмах и видеоиграх, восстановления утерянных художественных произведений и так далее.

С 2010 года мощность компьютеров позволяет сочетать так называемые большие данные (Big Data) с методами глубокого обучения (Deep Learning), которые основываются на использовании искусственных нейронных сетей. Весьма успешное применение во многих областях (распознавание речи и изображений, понимание естественного языка, беспилотный автомобиль и т.д.) позволяет говорить о возрождении ИИ.

Инженер по разработке искусственного интеллекта

Однако при ближайшем рассмотрении становится очевидно, что работа для людей не пропадает, а трансформируется, требуя новых навыков. Точно так же независимость человеческой личности и ее свобода не подвергаются неминуемой опасности из-за развития ИИ – при условии, однако, что мы останемся бдительными перед лицом вторжения технологий в частную жизнь.

Для Джона Мак-Карти и Марвина Мински, как и для прочих организаторов летнего семинара в Дартмут-колледже, ИИ изначально представлял собой область науки, занимающейся компьютерным моделированием различных способностей интеллекта, идет ли речь об интеллекте человеческом, животном, растительном, социальном или филогенетическом. В основе этой научной дисциплины лежит предположение о том, что все когнитивные функции, как то обучение, мышление, расчет, восприятие, память, даже научное открытие или художественное творчество, могут быть описаны с точностью, дающей возможность запрограммировать компьютер на их воспроизведение. На протяжении более чем шестидесяти лет существования ИИ не появилось ничего, что позволило бы неоспоримо доказать либо опровергнуть гипотезу, которая продолжает оставаться открытой и побуждает ученых к новым изобретениям.

Из вышесказанного становится понятно, что за перечисленными профессиями будущее. Однако в настоящее время специалистов этих областей мало, так как они новые. Если вы ищете сотрудников ИИ, обратитесь в наше кадровое агентство BGStaff. Мы поможем вам найти высококлассных специалистов в области AI, которые выведут ваш бизнес на новый уровень.

В конечном итоге, ответить на вопрос о способности искусственного интеллекта создавать изобретения может только практика. А она показывает, что уже сегодня искусственным интеллектом создаются технические решения, которые могут быть запатентованы в качестве изобретений. (Наиболее «нашумевший» пример 2019 года – изобретение пищевого контейнера системой искусственного интеллекта DABUS.)

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.

Такие интеллектуальные системы стали применяться для выполнения самых различных задач (идентификация отпечатков пальцев, распознавание речи и т. д.), а комбинации различных методов из области ИИ, информатики, искусственной жизни и других дисциплин использовались для создания гибридных систем.

Долгое время считалось, что компьютеры не могут «мыслить» оригинально. Человек всегда приписывал себе способность к «творческому» труду, к нахождению нестандартных вариантов. Ведь именно создание чего-то особенного, неординарного всегда составляло суть изобретательства, продвигало вперед технический прогресс и приносило человеку моральное удовлетворение.

Искусственный интеллект сам является инструментом, созданным творческим трудом человека, и говорить о возможности указания его в качестве изобретателя не только непривычно, но и несколько странно. Но главное, что это не соответствует закону. Закон требует указания в качестве автора именно человека.