На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал

Создавая ответственный искусственный интеллект

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

«Говоря о внедрениях, необходимо приложить усилия в пропорциях 10–20–70. То есть, примерно 10% усилий должно уйти на создание алгоритма, 20% на построение технологии и 70% на организацию бизнес-процессов. Компания должна быть на определенном уровне технологической зрелости для того, чтобы внедрение ИИ приносило пользу», — говорит Леонид Жуков, генеральный директор Института Искусственного Интеллекта AIRI, старший управляющий директор Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка.

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).

Почти три четверти бизнес-лидеров положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. Большинство руководителей (74%) не только ожидают рост эффективности бизнес-процессов, но и создание новых бизнес-моделей (55%), новых продуктов и услуг (54%) — благодаря внедрению 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.

Еще одна из ключевых этических проблем, связанных с ИИ, — это конфиденциальность. Поскольку системы искусственного интеллекта собирают огромные объемы данных из баз данных по всему миру, необходимо обеспечить защиту личной информации и ответственное ее использование. Например, технология распознавания лиц, часто используемая в системах безопасности или на платформах социальных сетей, вызывает вопросы о получении предварительного согласия и возможном неправомерном использовании.

Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, «СберМедИИ» (входит в экосистему «Сбера») и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции. Ранее Лаборатория по ИИ и «СберМедИИ» представили онлайн-сервис «КТ Легких», определяющий локализацию и степень поражения легких для диагностики вирусной пневмонии, в том числе COVID-19, по снимкам компьютерной томографии. Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике.

Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет.

Что такое нейронные сети и как они работают?

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.

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».

«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.

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.

Проблема потребления энергии искусственным интеллектом напрямую связана с количеством ресурсов, задействованных в обработке данных. Обучение же одной NLP-модели (подобной GPT) требует столько же энергии, сколько автомобиль за весь его срок службы, и производит в пять раз больше CO₂.

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.

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.

Одним из примеров международного стандарта в области ИИ является ISO/IEC 23894, посвященный управлению рисками в системах ИИ. Целью данного стандарта является обеспечение того, чтобы алгоритмы и модели ИИ были понятны и могли быть проверены на предмет предвзятости и справедливости, что способствует укреплению доверия к системам ИИ.

Что представляет собой система управления ИИ?

Искусственный интеллект уже изменил рабочие процессы людей самых разных профессий. Чаще всего нейросети используют для экономии времени и повышения производительности. Например, рекрутер Жасмин Ченг, ушедшая из Amazon и основавшая собственную рекрутинговую фирму, рассказывает Insider, что использовала ChatGPT для поиска кандидатов и составления вопросов для собеседований, что, по ее словам, сэкономило ей как минимум десять часов в неделю. Владелец музыкальной продюсерской компании Primal Sounds Productions Ник Патрик рассказывал тому же изданию, что использует ChatGPT для составления юридических контрактов. Шеннон Ахерн, учительница математики и естественных наук в средней школе, использует чат-бот с искусственным интеллектом для создания планов уроков.

Такие гиганты как Alibaba, Amazon, Facebook, Google массово используют глубокие искусственные нейронные сети, например, Long-Short-Term Memory, чтобы предсказать спрос пользователей и дольше удерживать их на своих платформах, заставляя переходить по большему количеству рекламных объявлений.

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.

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.

ИИ способен произвести революцию в различных отраслях, позволяя машинам решать сложные задачи и мыслить интуитивно, выходя за рамки простой автоматизации. ИИ включает в себя различные области и технологии, такие как машинное обучение и обработка естественного языка.

Как же работает машинное обучение? Оно начинается с данных. С большого количества данных. Алгоритмы машинного обучения обучаются на огромных массивах данных, которые они анализируют, чтобы выявить закономерности, взаимосвязи и тенденции. Затем такие закономерности можно использовать для прогнозирования или принятия решений на основе новых, еще не изученных данных.

Тем более что нейросети продолжают совершенствоваться. Представленный в мае этого года ChatGPT-4o стал быстрее обрабатывать информацию, а также получил поддержку мультимодальности, то есть теперь способен воспринимать информацию различных типов одновременно и отвечать пользователю, генерируя текст, озвучивая его, создавая изображения и так далее.

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.