Почему искусственный интеллект не похож на настоящий и когда станет

Эмоциональный интеллект и социальные навыки

Творческая деятельность, такая как написание музыки, создание произведений искусства или разработка новых продуктов, также становится областью применения ИИ. Программы на основе ИИ могут генерировать музыку, писать статьи и создавать визуальные произведения. Тем не менее, такие результаты часто воспринимаются как менее аутентичные по сравнению с тем, что создают люди. Человеческое творчество включает в себя уникальные личные переживания и эмоции, которые трудно воспроизвести с помощью алгоритмов.

Искусственный интеллект стоит на машинном обучении (МО). Иначе говоря, человек объясняет программе, как обрабатывать большие объемы данных, на что обращать внимание, а она делает на основе этого анализа выводы и потом использует их. В МО существуют разные педагогические подходы от контроля каждого шага до предоставления полной свободы действий. Как и в обычном образовании, педагог вправе вести ученика за руку или лишь обозначить направлен ие и дать тому заниматься самостоятельно. Здесь будет кстати и аналогия с изучением иностранного языка: кто-то годами постигает грамматику и зубрит слова, кто-то проходит поверхностный месячный курс, а есть и такие, которые приезжают в чужую страну и начинают методом проб и ошибок на ходу вникать во все с нуля.

Вместо полного замещения людей, ИИ может работать в тандеме с ними, создавая гибридные модели сотрудничества. Такие модели уже успешно применяются в медицине, где ИИ помогает врачам диагностировать заболевания, или в производстве, где роботы работают вместе с людьми на сборочных линиях. Этот подход позволяет использовать сильные стороны ИИ — скорость и точность — и человеческие навыки, такие как творческое мышление и принятие сложных решений.

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается и находит применение в самых разных областях, от медицины и образования до бизнеса и развлечений. Этот прогресс вызывает обсуждения и дебаты о том, может ли ИИ заменить человека. В этой статье рассмотрим возможности и ограничения ИИ, а также перспективы его взаимодействия с человеческими ресурсами.

Схожий результат показал ИИ и в обработке звуковых сигналов. В этом году команда из Meta AI научила нейронную сеть Wav2Vec 2.0 преобразовывать звук в скрытые сигналы. Для обучения системы распознавания речи разработчики использовали около 600 часов аудиозаписей. Примерно такой объем звуковых сигналов обрабатывает мозг ребенка в первые два года жизни. Были выявлены схожие черты между работой настоящего и искусственного интеллекта: активность самых глубоких слоев ИИ совпала с активностью префронтальной коры головного мозга.

ИИ уже заменяет человека в выполнении рутинных и однообразных задач. В производственных процессах, таких как сборка на конвейере, роботизированные системы выполняют операции быстрее и точнее, чем люди. В офисной среде программы на базе ИИ автоматизируют обработку данных, управление календарями и другие административные задачи. Это позволяет людям сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах работы.

Этические и моральные аспекты — еще одна область, где ИИ не может заменить человека. Принятие решений с этической точки зрения часто требует рассмотрения сложных моральных дилемм и учета контекста. ИИ работает на основе заложенных в него алгоритмов и данных, но не обладает собственным моральным сознанием. Это делает его менее надежным в ситуациях, требующих моральных суждений и ответственного принятия решений.

Именно последний вариант больше всего приближает работу компьютера к тому, как функционирует человеческий мозг. И хотя это самое непредсказуемое направление развития ИИ, здесь уже есть впечатляющие успехи. Так, 10 лет назад нейронную сеть AlexNet научили классифицировать не известные ей изображения. Благодаря этому нейробиологи разработали первые вычислительные модели зрительной системы приматов. При этом обнаружилось удивительное сходство в том, как реагируют на изображение нейроны в мозге обезьян и компьютерная нейросеть.

Творческая деятельность

Воспринимать изображение примерно так же, как это делает мозг, ИИ научили в McGill University . Вместо одного пути обработки информации исследователи разделили алгоритм на две части — подобно тому, как зрительная система человека получает информацию через вентральный и дорсальный зрительные пути . Ученые обнаружили несомненное сходство в работе разработанного ими алгоритма и функционировании мозга мыше й.

Некоторые нейробиологи оценивают в 90 % схожесть того, как работают с информацией наш мозг и ИИ при обучении с самоконтролем. Мы способны предугадывать движение объекта или предсказывать следующее слово в предложении точно так же, как алгоритм обучения с самоконтролем заполняет пробел в тексте или изображении.

Обучение с самоконтролем можно успешно использовать в области компьютерного зрения. Это доказала команда ученых из компании Facebook AI Research , которая в конце 2021 года представила новую модель автокодировщика. Он случайным образом маскировал изображения, скрывая почти три четверти каждого из них. Открытые части картинки переформатировались в математические описания, содержащие информацию об объекте. Алгоритм обучался достраивать снимок до тех пор, пока не стал делать это достаточно хорошо.

Эмоциональный интеллект и социальные навыки — это области, где ИИ пока что значительно уступает людям. Несмотря на то, что ИИ может распознавать эмоции на лицах или в голосе, он не способен полностью понять и интерпретировать контекст социальных взаимодействий. Например, в сфере клиентского обслуживания чат-боты могут отвечать на простые запросы, но сложные и эмоционально насыщенные взаимодействия требуют участия человека, способного проявить эмпатию и гибкость.

Решить эти проблемы, возможно, получится с помощью обучения с самоконтролем — это тип МО, при котором нейросети дают возможность самой определять релевантность результата, иначе говоря — что важно, а что нет. В этом случае человек создает пробелы в данных и просит ИИ заполнить их на «свое усмотрение » . Например, обучающий алгоритм дает программе несколько первых слов предложения и просит ее определить следующее по смыслу. Такой подход оказался чрезвычайно успешным в моделировании человеческого языка и распознавании изображений.

ИИ обладает способностью обрабатывать и анализировать большие объемы данных с невероятной скоростью и точностью. В финансовой сфере, например, ИИ используется для анализа рыночных тенденций, прогнозирования изменений и управления инвестициями. В медицине ИИ помогает диагностировать заболевания путем анализа медицинских изображений и данных пациентов. Однако принятие окончательных решений по-прежнему требует человеческого вмешательства, так как ИИ может предложить варианты, но не может полностью заменить человеческий опыт и интуицию.

Ученые воодушевились и стали разрабатывать искусственный интеллект для распознавания звуков и даже запахов. Однако пыл их несколько угас, когда вскрылись серьезные ограничения работы ИИ. Во-первых, программу можно было легко обмануть. Во-вторых, у нее не получалось избежать ошибок при изменении типа входных данных. В-третьих, ей не хватало характерной для мозга гибкости.

ИИ обладает огромным потенциалом для автоматизации задач, анализа данных и поддержки принятия решений. Однако полная замена человека ИИ на данный момент невозможна. Творческие, социальные и этические аспекты человеческой деятельности остаются вне зоны компетенции ИИ. Будущее, вероятнее всего, будет связано с развитием гибридных моделей, где ИИ и человек работают вместе, дополняя друг друга и повышая эффективность различных процессов. Важно продолжать исследовать и развивать эти технологии, обеспечивая их этичное и ответственное использование.4o