Искусственный интеллект в жизни человека

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.

Искусственный интеллект - это способность робота или компьютера выполнять различные задачи, которые ранее считались прерогативой человека. Проще говоря, это набор инструментов, которые помогают получать данные и выявлять закономерности, делать прогнозы.

Часто эти термины путают. Искусственный интеллект - это соответствующая область знаний. Машинное обучение - это алгоритмы, которые получают нужную информацию из исходных данных.

Нейросети - это один из возможных способов реализации искусственного интеллекта. В его разработке есть обширная область - машинное обучение. В рамках него изучают методы построения алгоритмов, которые могут обучаться сами. Это удобно, если нет четкого и ясного решения поставленной задачи. Тогда проще не тратить время на поиск другого решения, а создать программу, которая найдет методы его поиска.

Нейросети моделируют работу нервной системы человека. Ее основная особенность - самообучаться с учетом предшествующего опыта. То есть нейронные сети раз за разом, выполняя другие функции, совершают меньшее число ошибок и вырабатывают свою систему. Нейросети - это не искусственный интеллект, но сейчас они активно захватили всеобщее внимание. Если сейчас компания или стартап заявляют о внедрении лучших решений, то с высокой долей вероятности их представители ведут речь о нейросетях. Эти программы - это математическая модель, работа которой основана на большом числе искусственных нейронов с исходными данными.

Искусственный интеллект справляется с выполнением дел, которые выполняет человек. Сравнивать же человеческий разум и искусственный интеллект можно только по некоторым параметрам. Принцип работы машины и человека схож. Это кодирование, хранение информации, анализ данных с предоставлением результатов. Самообучаться может разум человека и искусственный интеллект. Только люди используют одни алгоритмы, а роботы - другие. Мышление человека имеет много отличий от машин. Людям характерна эмоциональная окраска. ИИ не ориентирован социально и не находится в зависимости от влияния социума.

IQ или коэффициент интеллекта, по мнению многих ученых, не имеет никакой связи с ИИ. И если оценивать это мнение, то с одной стороны, так и есть. Классические тесты на определение его коэффициента измеряют качество мышления человека.

Если посмотреть на это по-другому, то для ИИ учеными был разработан свой тест. С помощью него определяют, насколько велики успехи компьютерных программ и насколько близка машина к протекающим в мозге людей процессам. Это определенный ориентир, эталон, модель, которую люди установили искусственно. При этом большинство ученых склоняются к тому, что машины в скором времени опередят по многим процессам человека.

Мы уже говорили о двух видах машинного интеллекта. Это слабый и сильный ИИ. Слабый применяют в сфере медицины, управления робототехникой, в маркетинге. Второй вид предназначен для решения глобальных задач.

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.

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.

Для анализа интересов покупателей и потребителей, других данных отделы маркетинга внедряют компьютерные технологии. Искусственный интеллект внедряют при проведении диагностических процедур в лучших клиниках и центрах, при создании страховок в путешествиях туристов, проведении исследований.

Машинный интеллект проникает во все сферы жизни. По прогнозам аналитиков благодаря таким решениям будет увеличен объем глобального рынка на 15 триллионов долларов к 2030 году. Лидерами в этой области сейчас становится Китай и США. При этом развитые страны не отстают от этих государств и с каждым годом демонстрируют лучшие показатели в этом вопросе.

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.

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.

Зарабатывать деньги на одном вложении в искусственный интеллект не удастся. Это процесс, включающий в себя несколько стадий. От найма и обучения сотрудников до оптимизации и автоматизации процессов. Перечень таких действий не исчерпывающий.

Если вести речь о внедрениях, то десятая часть приложенных усилий тратится на создание алгоритма и системы. Пятую часть занимает построение технологии. На организацию же лучших бизнес-процессов требуется до 70 процентов усилий. По словам генерального директора Института Искусственного интеллекта Леонида Жукова для того, чтобы внедрение современных технологий в ближайшие годы принесло пользу компании, необходимо ее развитие на другом уровне.

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.

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.

Многие компаниям приходится даже дополнительно обучать сотрудников и вкладывать деньги в их повышение квалификации. По словам экспертов, чтобы исключить нехватку специалистов, требуется приводить систему российского образования в соответствие с существующими запросами.

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.

После качества еще одной важной характеристикой является количество. Чтобы отличить одно животное от другого, роботам понадобится больше 2 дней. Для этого им придется проанализировать десятки тысяч лучших фотографий из интернета. В это же самое время ребенок проанализировал бы эти данные за несколько секунд. То же самое касается и написания текстов.

Перед учеными в этой сфере и разработчиками стоит несколько задач. Это способность нейронных сетей и программ обучаться и помнить полученные знания. А также разбивать большие цели на несколько маленьких в рамках одной системы.

Справившись с этими и другими задачами, ученые создадут роботов, которые больше смогут понимать людей и помогать им в достижении больших целей. Несмотря на то, что ИИ может отличать кошек от собак и предугадывать неисправности в работе техники, применять полученные навыки в непривычных условиях нейросети еще не могут.

По словам экспертов машинное обучение - ключевой инструмент в различных областях. Но его потенциал в России и мире еще не раскрыт. Очень важно стимулировать новые открытия в сфере изменений окружающей среды, охраны дикой природы, медицины, органической химии.

Уже умные программы пишут тексты, генерируют фотографии, данные, создают дизайны и подводят итоги совещаний и конференций. Исследователи делают хорошие прогнозы и утверждают, что человеческий разум в ближайшие годы способен существенно изменить рынок труда в мире электронной коммерции, юридической отрасли и медицины. Это станет новой отправной точкой и поможет сделать новый прорыв на пути лучшего развития экономики и промышленности страны.