Искусственный интеллект в жизни человека

История возникновения искусственного интеллекта

Информация об искусственном интеллекте стала распространяться после появления научного труда и статей Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» в 1950 году. В этой статье идет речь о том, могут ли думать машины и как можно использовать их возможности для помощи людям. Через 6 лет состоялась первая конференция на эту тему в 1956 году. И Джоном Маккарти впервые был употреблен термин ИИ.

В 2016 году в Instagram* появилась девушка, которая быстро стала популярной, — Лил Микела. Через два года команда стартапа Brud призналась, что это они создали «робота». Интерес к виртуальной селебрити не утих и продолжает расти до сих пор. Девушка записывает треки, снимается в клипах и сотрудничает с мировыми брендами. Поклонники рады следить за жизнью любимого блогера, а компании — быть на одной волне с новым поколением.

Развитие ИИ происходит стремительно. Если десятилетия назад в этой области были заняты лишь некоторые специалисты, то сейчас проблема с профессионалами в области внедрения таких технологий станет еще острее. За последние пять лет спрос на специалистов в сфере ИИ увеличился до 74 процентов. Нехватка работников в этой сфере остро ощущается корпорациями. Об этом свидетельствуют многочисленные данные исследований, статьи по тематике.

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.

Компании все чаще прибегают к внедрению технологий ИИ в свои процессы. Но для того, чтобы получить успех от этого дела, необходимо подойти к созданию такого решения комплексно, начиная с культурных изменений на предприятии, анализа других данных и решения вопросов.

Ученые все чаще пишут в статьях о рисках внедрения машинного интеллекта в обычную и повседневную жизнь. Например, ученый Стивен Хокинг говорил о том, что создание машинного разума станет под силу человеку, однако этим процессом будет нанесен существенный вред. По словам Илона Маска и в соответствии с данными статистики с годами ИИ будет представлять большую угрозу чем ядерное оружие.

Проблемы машинного обучения

Как появилась. Когда нейросети достаточно обучились и стали реагировать на запросы, встал вопрос: как добиться от них нужного ответа? Решить простую задачу с помощью ChatGPT и других нейросетей сможет любой пользователь с первого раза. Но если вам понадобится текст с определённой структурой и лексикой или изображение со множеством деталей и разными стилями, придётся правильно подбирать слова, чтобы получить желаемый результат.

Нейроиллюстраторам не обязательно уметь рисовать на бумаге, но им нужны знания фотошопа и других графических редакторов, а также насмотренность и чувство стиля. Картинку от ИИ придётся дорабатывать: корректировать цвет, стирать или детальнее прорисовать предметы.

Big Data — это одна из самых популярных сфер применения ИИ. Крупные концерны используют его для того, чтобы исследовать поведение потребителей. Например, Яндекс создает музыку и запускает голосовые помощники. С помощью лучших сервисов и систем упрощается навигация по сайту и пользователи быстрее покупают товары или услуги компании. Большую роль играют нейросети, которые обрабатывают данные, фото и видео.

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.

Яндекс продолжает активно нанимать и обучать AI-тренеров, чтобы внедрять в свои системы новые и качественные версии нейросетей. Вакансия подходит для всех, кто умеет работать с текстами и смыслом: авторов, редакторов, копирайтеров, переводчиков и других специалистов.

Такая ситуация образовалась во второй половине 2022 года. Ее причиной стало введение санкций. Сейчас для ИТ-отрасли на одну вакансию приходится менее двух претендентов. Это очень низкий показатель. В тот же год кадровыми сайтами было отмечено малое количество резюме. По данным аналитиков их число не превысило 16 000. Представители ИТ-отрасли в России заявляют, что в стране в высших учебных заведениях уделяют мало времени подготовке кадров по данному направлению.

Перспективы. Нейросети помогают создавать логотипы, арты, баннеры, картины, фотосессии и прочее. Это быстрый и зачастую бюджетный вариант сделать дизайн чего-то. Но это не значит, что графические дизайнеры больше не нужны: просто теперь им важно совершенствовать свои скиллы и изучать нейросети. Такие услуги нужны многим компаниям, поэтому чем лучше иллюстратор разбирается в алгоритмах и запросах в этой сфере, тем востребованнее его услуги на рынке.

Машины применяют даже на производстве. Они отслеживают продуктивность работников и совершаемые ими действия. Новые технологические решения активно применяют в транспортной сфере. С помощью ИИ контролируют дорожное движение, фиксируют загруженность дорог и обнаруживают посторонние предметы.