4 причины, почему искусственный интеллект нужен даже гуманитариям, и ответы на самые стыдные вопросы о технологии будущего

Охват

Цель искусственного интеллекта – с помощью компьютерных вычислений получить на основе сложных новых данных такие результаты, которые неотличимы от произведенных человеческим мозгом. Результаты здесь имеют обобщенный характер и их довольно трудно определить. Например, это может быть создание креативного текста или изображения на основе текста. Набор задач и данных слишком разнообразен, чтобы их можно было точно определить, и по сути система искусственного интеллекта сама выбирает для себя задачу.

Данный материал является частью большого проекта, посвященного развитию у детей личностного потенциала и ключевых компетенций XXI века. О чем проект? Мы рассказываем о ребенке и его развитии как о личности, а не объекте образовательного процесса. Мы объясняем, как меняется мир, и показываем, какие навыки помогут ребенку гармонично жить в меняющейся реальности. Другие материалы проекта раскрывают темы развития социально-эмоционального интеллекта, финансовой и цифровой грамотности, когнитивного развития, инклюзии в школе и др. Проект подготовлен совместно с сайтом об образовании и воспитании детей Мел.

Сфера же применения искусственного интеллекта гораздо шире, и шаги могут быть очень разными в зависимости от решаемой проблемы. Процесс начинается с определения трудоемкой ручной задачи или сложной задачи по рассуждению, которую успешно выполняют люди и которую мы хотим поручить компьютеру. Область применения может включать:

Системное мышление важно, поскольку большинство аналитиков работают в коммерческих компаниях, им нужно мыслить наперёд, оценивать возможные риски, понимать бизнес-процессы, чтобы оптимизировать их. Также, поскольку большая часть продуктов, использующих технологии ИИ, ориентированы на потребителей, специалист должен обязательно помнить об их потребностях.

Машинное обучение считается подмножеством, объединяющим анализ данных и искусственный интеллект. Это означает, что все модели машинного обучения считаются моделями анализа данных, а все алгоритмы машинного обучения считаются алгоритмами искусственного интеллекта. Существует распространенное заблуждение, что любой искусственный интеллект использует машинное обучение, но это не так. Машинное обучение не всегда применяется в сложных решениях на основе искусственного интеллекта. Аналогичным образом, не все решения для анализа данных используют машинное обучение.

Анализ данных использует широкий спектр методов для моделирования данных. Выбор правильного метода зависит от данных и поставленного вопроса. Сюда относятся линейная регрессия, логистическая регрессия, обнаружение аномалий, бинарная классификация, кластеризация методом k-средних, анализ главных компонентов и многое другое. Неправильный выбор метода статистического анализа приводит к неожиданным результатам.

Аналогичным образом, беспилотный автомобиль является примером системы прогнозного искусственного интеллекта. На дороге беспилотный автомобиль постоянно вычисляет рассчитывает расстояние до впереди идущего автомобиля и скорость обоих автомобилей. Он поддерживает скорость на таком уровне, который позволяет избежать столкновения, с учетом вероятности внезапного торможения идущего впереди автомобиля.

Критическое мышление — один из ключевых навыков для любого аналитика или инженера, который работает с ИИ. Важно ставить всё под сомнение, тщательно проверять любое предположение, комплексно анализировать любую задачу, чтобы понять, что в ней важно, а на что можно не обращать внимания. «Именно этот навык в первую очередь определяет успех специалиста в области данных», — считает руководитель отдела аналитики консалтингового агентства PwC.

Прокачка навыков

У сильного ИИ есть младший брат — специализированный (слабый) ИИ. Он решает узкопрофильные задачи и очень многого не умеет. Тем не менее в том или ином виде его можно найти в любом смартфоне: автоматическая обработка или стилизация фотографий, распознавание лиц на снимках, перевод, голосовые помощники и многое другое — практические варианты использования слабого ИИ.

«Искусственный интеллект забирает у людей работу!» Отчасти это так. Причём в довольно неожиданных отраслях. Провинциальная бейсбольная команда «Окленд» смогла выстоять против фаворитов чемпионата и выиграть 20 матчей подряд благодаря алгоритму подбора и расстановки игроков на поле. Хотим мы того или нет, но активно автоматизируются даже те процессы, от которых этого совсем не ждёшь. Вопрос лишь в том, кто сможет адаптироваться к изменениям и освоить актуальные навыки работы с данными, а кого ИИ таки сбросит с корабля современности.

Анализ данных используется для определения основных закономерностей и точек, представляющих интерес для прогнозирования. Прикладной анализ данных применяет модели и методы анализа данных для получения вероятностных результатов по новым данным в реальных ситуациях. Искусственный интеллект, в свою очередь, использует прикладные методы обработки данных и другие алгоритмы для создания и запуска сложных машинных систем, приближенных по возможностям к человеческому интеллекту.

Анализ данных и искусственный интеллект (ИИ) – это обобщенные термины, которые объединяют любые методы и приемы, нацеленные на понимание и использование цифровых данных. Современные организации собирают информацию по всем аспектам человеческой жизни из множества сетевых и физических систем. Накопились уже огромные объемы текстовых, аудио-, видео- и графических данных. Анализ данных подразумевает использование статистических инструментов, методов и технологий для получения осмысленных выводов на основе данных. Искусственный интеллект – это более высокий уровень, на котором данные применяются для решения когнитивных задач, традиционно относившихся к человеческому интеллекту: обучение, распознавание тенденций и самовыражение. Это набор сложных алгоритмов, которые «учатся» по ходу дела и постепенно решают задачи все лучше и лучше.

Специалисты по работе с данными обладают навыками практического применения статистических и алгоритмических методов для оценки и анализа данных, позволяющих получать актуальную информацию. Для специалистов по работе с данными требуются знания в области статистической математики и информатики, а также владение применимыми инструментами.

В сфере анализа данных выделяют такие специализации, как специалист по обработке данных, аналитик данных, инженер данных, инженер по машинному обучению, ученый-исследователь, специалист по визуализации данных, профильный аналитик и многие другие. Искусственный интеллект играет важную роль для всех этих ролей. Но сфера этой деятельности очень широка, поэтому существует множество дополнительных ролей и направлений, таких как разработчик программного обеспечения, менеджер по продуктам, специалист по маркетингу, тестировщик искусственного интеллекта, инженер по искусственному интеллекту и так далее.