Искусственный интеллект — революция или новый маркетинговый ход

Какие виды искусственного интеллекта существуют

Она приводит несколько основных причин того, что технология ИИ на консьюмерском рынке России не носит массового характера. «Во-первых, из-за отсутствия недорогих домашних устройств типа Amazon Echo, которые за рубежом уже вышли в категорию „многопользовательские системы“. Во-вторых, из-за низкого уровня развития сети IoT-устройств, которые позволяли бы собирать необходимые первичные данные для работы ИИ (например, по данным IDC, в мире рынок IoT оставляет примерно 50% рынка ИТ в денежном эквиваленте, в России мы говорим в лучшем случае о 0,5% ИТ-рынка). И, в-третьих, из-за низкой популярности голосовых помощников вроде Siri. При этом пользовательские привычки по всему миру кардинально меняются — от тактильного управления устройствами мы постепенно переходим на голосовое с элементами искусственного интеллекта управляемых систем, — рассказывает Жамиля Каменева. — В сегменте бизнеса ни одна крупная корпорация, в том числе в России, уже не обходится без элементов/платформ и систем искусственного интеллекта — в особенности финансовые институты и компании, так или иначе связанные с большим объемом информации о пользователях, включая персональные данные. Здесь ИИ, во-первых, выступает в качестве систем безопасности огромного массива данных и правоохранительной системы (в частности, именно ИИ анализирует лица граждан, проходящих под камерами в Москве, что говорить о банках, страховых организациях и прочих). Вскоре данных на планете станет столько, что мы просто не сможем существовать без искусственного интеллекта».

Алексей Богачев полагает: то, что мы называем ИИ, самообучающиеся системы ― просто новый на данный момент уровень автоматизации. Возможно, в итоге через несколько поколений это вырастет во что-то действительно новое. Такой процесс можно сравнить с переходом от повозки, запряженной лошадьми, к первым автомобилям. Принципиально новым этот способ передвижения не стал, он потребовал от человека даже больше внимания и усилий . Современные же машины ― это полноценная система, которая сама себя контролирует и обеспечивает, а от человека требуется лишь задавать направление.

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI) – это не программа или приложение, а наука, находящаяся на стыке кибернетики, программирования, математики, биологии и других направлений. В основе искусственного интеллекта лежит способность обучаться, принимать решения и осуществлять действия, аналогичные человеческим. Используются алгоритмы для обработки огромных массивов данных: в них выявляются закономерности, на базе которых принимаются решения или делаются выводы.

Сегодня компоненты ИИ окружают нас повсеместно. Они есть в смартфонах, бытовой технике, автомобилях, инструментах для ведения бизнеса, дизайна и разработки. Например, в 2023 году конструктор сайтов Craftum презентовал новый сервис: с помощью нейросети можно создать сайт и другие типы ресурсов менее чем за 3 минуты. AI подбирает оптимальные структуру, изображения и формирует текстовый контент, сразу после завершения работы сайт готов к запуску.

«ИИ — это не только наука, но и создание новых технологий, позволяющих быстро и качественно решать задачи, которые раньше были не под силу компьютерам, — подчеркивает директор по разработке Acronis Сергей Уласень. — Например, классификация фотографий, поиск объектов на картинках, автоматическое управление автомобилем, обработка текстов и так далее. При использовании технологий искусственного интеллекта увеличивается скорость обработки данных, а время, затрачиваемое на создание программы, наоборот, зачастую сокращается. Так, например, алгоритмы классификации спама, основанные на правилах или статистике, были разработаны довольно давно. Но для того чтобы добиться высокого качества алгоритмов, разработчикам пришлось потратить много времени на их улучшение. В итоге с использованием ИИ и машинного обучения процесс определения спама стал занимать меньше времени и давать лучшие результаты, в то время как стоимость разработки подобных программ снизилась».

По словам Гацаковой, сейчас в бизнесе действительно есть много актуальных задач из области «слабого ИИ» и распознавания образов в больших совокупностях данных. Эти задачи теперь можно решать благодаря впервые ставшим доступными для предприятий практически неограниченным возможностям накопления и обработки огромных массивов данных, а также мощным программно-аппаратным комплексам, нацеленным на автоматизацию бизнеса посредством интеллектуальной обработки данных. «В то же время совместные маркетинговые усилия компаний-гигантов перегревают рынок, формируя избыточные ожидания и заглушая слабо проработанные и действительно сложные вопросы, например об ответственности за решения, принятые нейронной сетью. Вероятно, как это бывало уже не раз, мировой ИТ-рынок вошел в очередную волну ложного ажиотажа, когда она спадет, бизнес получит зрелые инструменты и понимание того, где и как их стоит применять», — подчеркивает она.

Вычислительные мощности

Согласен с коллегой и менеджер по развитию бизнеса Plantronics Алексей Богачев: «На мой взгляд, верно и то, и другое утверждение. Так как в некоторых отраслях какие-либо прорывы без использования ИИ просто невозможны. В первую очередь это научная отрасль. Недавно я видел передачу, где шла речь о материаловедении и, в частности, о том, как ИИ помогает открывать новые материалы по заданным свойствам. Таким образом, рождаются новые, доселе неизвестные технологии, которые ведут общество к научному прорыву. С другой стороны, когда появляется какая-то выдающаяся вещь, научное открытие, вокруг этого появляется много „маркетингового шума“. Например, искусственный интеллект приписывается вещам, которым он абсолютно не свойственен. А попытки внедрить его в повседневную жизнь — просто способ подороже их продать. Например, на мой взгляд, автомобилям на данный момент не нужно внедрение искусственного интеллекта. Таким образом, здесь присутствуют научное ядро, технологии и доля маркетинга».

«Время от времени появляются и набирают огромную популярность определенные бизнес-идеи применения того или иного варианта ИИ, — говорит директор департамента корпоративных информационных систем ALP Group Светлана Гацакова. — Сначала они кажутся решением всех актуальных на тот момент проблем применения ИТ в бизнесе, но потом оказывается, что популяризируемые технологии эффективно решают только определенный класс задач, причем даже в этом случае их применение наталкивается на те или иные недооцененные препятствия, обойти которые не удается. В свое время так было, например, с технологией экспертных систем, сегодня ситуация повторяется (даже в еще больших масштабах) в области т. н. машинного обучения.

«Как это ни парадоксально, ИИ — это и маркетинговый ход, и революционная технология, — говорит исполнительный директор Artezio (группа компаний ЛАНИТ) Павел Адылин. — Несмотря на то, что исследования в области ИИ ведутся давно, шумиха вокруг этой темы возникла в последний год, когда термином „искусственный интеллект“ стали называть то, что до этого называли „машинным обучением“, „большими данными“, „распознаванием образов“. Введение аналитиками в обиход термина „ИИ“ можно объяснить задачами маркетинга — необходимостью привлечь внимание общественности к новым технологиям: за последние пять лет произошли серьезные изменения в этой области и искусственный интеллект стал справляться с задачами, которые еще недавно не удавалось решить доступными способами. Одной из важнейших задач искусственного интеллекта было и остается распознавание образов, и путь решения этой задачи был довольно долгим. Лишь совсем недавно компьютеры научились распознавать образы практически на том же уровне, что и человек. Это открыло новые возможности для применения компьютера, автоматизации труда. В некоторых бизнес-процессах с помощью интеллектуальных помощников можно увеличить производительность не в 5–10 раз, а на несколько порядков. Современные персональные помощники, программные боты и роботы могут выполнять большую часть работы оператора или, например, специалиста по поиску, вводу и обработке данных. Все это связано с достижениями науки за последние пять лет».

Согласен с коллегами и Максим Андреев: «Речь идет, конечно, о новом уровне автоматизации для достижения большей эффективности. Постепенно вся рутинная, монотонная работа будет заменена искусственным интеллектом. Однако только при том условии, что совокупная стоимость алгоритма будет в значительной степени ниже стоимости выполнения того или иного процесса человеком».

«Конечно же, речь идет об очередном, более „умном“ уровне автоматизации. Сегодня технологии ИИ (и старые, и новые), если их применять с умом, помогают осуществлять цифровую трансформацию предприятий практически во всех отраслях, расширяя сферу задач, которые можно передать ИТ-системам, — считает Светлана Гацакова. — Если раньше только человек проводил мониторинг показателей с помощью автоматизированных систем и принимал решение на основе отчетности, самостоятельно проводя анализ, то с применением технологии ИИ информационная система сама способна устанавливать коммуникацию с людьми, причем любыми доступными последним способами: проводить мониторинг показателей, уведомлять заинтересованных лиц о любых отклонениях, предлагать варианты решений».

«Если говорить о конечном потребителе, то для него использование ИИ в первую очередь повышает качество решения задач сегодняшнего дня, — подчеркивает Вадим Шемаров. — Человек получает, например, более точный прогноз погоды, более качественный перевод текста через автопереводчик, системы поиска начинают лучше понимать, что ищет человек, и предлагают ему более адекватные результаты. Но разрабатываются и принципиально новые вещи, которые вряд ли были бы возможны без использования ИИ. Например, беспилотные автомобили и корабли, системы ранней диагностики различных заболеваний, когда симптомы еще никак не проявились».