Искусственный интеллект: выгодный бизнес или угроза человечеству

Что такое искусственный интеллект

Для начала давайте определимся с терминологией. Если вы представляете себе искусственный интеллект, как что-то, способное самостоятельно думать, принимать решения, и в целом проявлять признаки сознания, то спешим вас разочаровать. Практически все существующие на сегодняшний день системы даже и близко не «стоят» к такому определению ИИ. А те системы, что проявляют признаки подобной активности, на самом деле все-равно действуют в рамках заранее заданных алгоритмов.

Порой алгоритмы эти весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Но они «лучшие в своем деле». К тому же системы ИИ продолжают совершенствоваться. Да и устроены они совсем небанально. Даже если откинуть тот факт, что современный ИИ далек от совершенства, он имеет с нами очень много общего.

История развития искусственного интеллекта

Термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, но настоящей популярности технология ИИ достигла лишь сегодня на фоне увеличения объемов данных, усовершенствования алгоритмов, оптимизации вычислительных мощностей и средств хранения данных.

Первые исследования в области ИИ, стартовавшие в 50-х годах прошлого века, были направлены на решение проблем и разработку систем символьных вычислений. В 60-х годах это направление привлекло интерес Министерства обороны США: американские военные начали обучать компьютеры имитировать мыслительную деятельность человека. Например, Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) выполнило в 70-х годах ряд проектов по созданию виртуальных уличных карт. И специалистам DARPA удалось создать интеллектуальных личных помощников в 2003 году, задолго до того, как появились Siri, Alexa и Cortana.

Эти работы стали основой для принципов автоматизации и формальной логики рассуждений, которые используются в современных компьютерах, в частности, в системах для поддержки принятия решений и умных поисковых системах, призванных дополнять и приумножать возможности человека.

Хотя в научно-фантастических фильмах и романах ИИ зачастую изображают в виде человекоподобных роботов, захватывающих власть над миром, на данном этапе развития технологии ИИ совсем не такие страшные и далеко не такие умные. Напротив, развитие искусственного интеллекта позволяет этим технологиям приносить реальную пользу во всех отраслях экономики. Ниже описаны примеры использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении, розничной торговле и других областях.

В чем заключается важность искусственного интеллекта?

  • ИИ позволяет автоматизировать повторяющиеся процессы обучения и поиска за счет использования данных. Однако ИИ отличается от роботизации, в основе которой лежит применение аппаратных средств. Цель ИИ — не автоматизация ручного труда, а надежное и непрерывное выполнение многочисленных крупномасштабных компьютеризированных задач. Такая автоматизация требует участия человека для первоначальной настройки системы и правильной постановки вопросов.
  • ИИ делает существующие продукты интеллектуальными. Как правило, технология ИИ не реализуется как отдельное приложение. Функционал ИИ интегрируется в имеющиеся продукты, позволяя усовершенствовать их, точно так же, как технология Siri была добавлена в устройства Apple нового поколения. Автоматизация, платформы для общения, боты и «умные» компьютеры в сочетании с большими объемами данных могут улучшить различные технологии, которые используются дома и в офисах: от систем анализа данных о безопасности до инструментов инвестиционного анализа.
  • ИИ адаптируется благодаря алгоритмам прогрессивного обучения, чтобы дальнейшее программирование осуществлялось на основе данных. ИИ обнаруживает в данных структуры и закономерности, которые позволяют алгоритму освоить определенный навык: алгоритм становится классификатором или предикатором. Таким образом, по тому же принципу, по которому алгоритм осваивает игру в шахматы, он может научиться предлагать подходящие продукты онлайн. При этом модели адаптируются по мере поступления новых данных. Обратное распространение — это метод, который обеспечивает корректировку модели посредством обучения на базе новых данных, если первоначальный ответ оказывается неверным.
  • ИИ осуществляет более глубокий анализ больших объемов данных с помощью нейросетей со множеством скрытых уровней. Несколько лет назад создание системы обнаружения мошенничества с пятью скрытыми уровнями было практически невозможным. Все изменилось с колоссальным ростом вычислительных мощностей и появлением «больших данных». Для моделей глубокого обучения необходимо огромное количество данных, так как именно на их основе они и обучаются. Поэтому чем больше данных, тем точнее модели.
  • Глубинные нейросети позволяют ИИ достичь беспрецедентного уровня точности. К примеру, работа с Alexa, поисковой системой Google Search и сервисом Google Photos осуществляется на базе глубокого обучения, и чем чаще мы используем эти инструменты, тем эффективнее они становятся. В области здравоохранения диагностика раковых опухолей на снимках МРТ с помощью технологий ИИ (глубокое обучение, классификация изображений, распознавание объектов) по точности не уступает заключениям высококвалифицированных рентгенологов.
  • ИИ позволяет извлечь максимальную пользу из данных. С появлением самообучающихся алгоритмов сами данные становятся объектом интеллектуальной собственности. Данные содержат в себе нужные ответы — нужно лишь найти их при помощи технологий ИИ. Поскольку сейчас данные играют гораздо более важную роль, чем когда-либо ранее, они могут обеспечить конкурентное преимущество. При использовании одинаковых технологий в конкурентной среде выиграет тот, у кого наиболее точные данные.

Как работает искусственный интеллект

В первую очередь ИИ может выполнять свои задачи (о которых чуть позже) и приобретать новые навыки благодаря глубокому машинному обучению. Этот термин мы тоже часто слышим и употребляем. Но что он означает? В отличие от «классических» методов, когда всю необходимую информацию загружают в систему заранее, алгоритмы машинного обучения заставляют систему развиваться самостоятельно, изучая доступную информацию. Которую, к тому же, машина в некоторых случаях тоже может искать самостоятельно.

Например, чтобы создать программу для обнаружения мошенничества, алгоритм машинного обучения работает со списком банковских транзакций и с их конечным результатом (законным или незаконным). Модель машинного обучения рассматривает примеры и разрабатывает статистическую зависимость между законными и мошенническими транзакциями. После этого, когда вы предоставляете алгоритму данные новой банковской транзакции, он классифицирует ее на основе шаблонов, которые он подчерпнул из примеров заранее.

Как правило, чем больше данных вы предоставляете, тем более точным становится алгоритм машинного обучения при выполнении своих задач. Машинное обучение особенно полезно при решении задач, где правила не определены заранее и не могут быть интерпретированы в двоичной системе. Возвращаясь к нашему примеру с банковскими операциями: по-факту на выходе у нас двоичная система исчисления: 0 — законная операция, 1 — незаконная. Но для того, чтобы прийти к такому выводу системе требуется проанализировать целую кучу параметров и если вносить их вручную, то на это уйдет не один год. Да и предсказать все варианты все-равно не выйдет. А система, работающая на основе глубокого машинного обучения, сумеет распознать что-то, даже если в точности такого случая ей раньше не встречалось.

Глубокое обучение и нейронные сети

В то время, как классические алгоритмы машинного обучения решают многие проблемы, в которых присутствует масса информации в виде баз данных, они плохо справляются с, так сказать, «визуальными и аудиальными» данными вроде изображений, видео, звуковых файлов и так далее.

Например, создание модели прогнозирования рака молочной железы с использованием классических подходов машинного обучения потребует усилий десятков экспертов в области медицины, программистов и математиков,- заявляет исследователь в сфере ИИ Джереми Говард. Ученые должны были бы сделать много более мелких алгоритмов для того, чтобы машинное обучение справлялось бы с потоком информации. Отдельная подсистема для изучения рентгеновских снимков, отдельная — для МРТ, другая — для интерпретации анализов крови, и так далее. Для каждого вида анализа нам нужна была бы своя система. Затем все они объединялись бы в одну большую систему… Это очень трудный и ресурсозатратный процесс.

Алгоритмы глубокого обучения решают ту же проблему, используя глубокие нейронные сети, тип архитектуры программного обеспечения, вдохновленный человеческим мозгом (хотя нейронные сети отличаются от биологических нейронов, принцип действия у них почти такой же). Компьютерные нейронные сети — это связи «электронных нейронов», которые способны обрабатывать и классифицировать информацию. Они располагаются как-бы «слоями» и каждый «слой» отвечает за что-то свое, в итоге формируя общую картину. Например, когда вы тренируете нейронную сеть на изображениях различных объектов, она находит способы извлечения объектов из этих изображений. Каждый слой нейронной сети обнаруживает определенные особенности: форму объектов, цвета, вид объектов и так далее.

Поверхностные слои нейронных сетей обнаруживают общие особенности. Более глубокие слои уже выявляют фактические объекты. На рисунке схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны (поступаюзая информация), голубым — скрытые нейроны (анализ данных), жёлтым — выходной нейрон (решение)

Принципы ИИ

Прежде чем описываться технологические принципы, без которых немыслимо развитие искусственного интеллекта, стоит познакомиться с этическими законами робототехники. Их в 1942 году вывел Айзек Азимов в своём романе «Хоровод»:

  • Робот или система с искусственным интеллектом не может навредить человеку своим действием или же своим бездействием допустить, чтобы человеку был приченен вред.
  • Робот должен повиноваться приказам, которые получает от человека, кроме тех, которые противоречат Первому закону.
  • Робот должен заботиться о своей безопасности, если это не противоречит Первому и Второму Законам.

До выхода в свет романа Азимова, искусственный интеллект ассоциировался с образом Франкенштейна Мэри Шелли. Искусственно созданное подобие человека с разумом восстает против людей. Эту же страшилку перенесли и в знаменитый блокбастер Голливуда «Терминатор».

Интересен факт, что в 1986 году Айзек Азимов дописал еще один пункт к законам робототехники. Писатель предпочел назвать его «нулевым»:

0. Робот не может навредить человеку, если только не докажет, что в конечном итоге это (вред) будет полезно для всего человечества.

Разобравшись с этическими законами, перейдем к технологическим принципам искусственного интеллекта:

  • Машинное обучение (МО) – принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов. Участие человека при таком подходе ограничивается загрузкой в «память» машины массива информации и постановкой целей. Существует несколько методик МО: обучение с учителем – человек задает конкретную цель, хочет проверить гипотезу или подтвердить закономерность. Обучение без учителя – результат интеллектуальной обработки данных неизвестен – компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать как человек. Глубокое обучение – это смешанный способ, главное отличие в обработке больших массивов данных и использование нейросетей.
  • Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система. Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте. Другими словами суперкомпьютер – это сеть из множества обычных компьютеров.
  • Глубокое обучение относят в отдельный принцип ИИ, так как этот метод используется для обнаружения закономерностей в огромных массивах информации. Для такой непосильной человеку работы, компьютер использует усовершенствованные методики.
  • Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми. Цель технологии искусственного интеллекта заключается в полной имитации человеческой деятельности высшего порядка – речь, образное и аналитическое мышление.
  • Компьютерное зрение – это направление ИИ используется для распознавания графических и видеоизображений. Сегодня машинный интеллект может обрабатывать и анализировать графические данные, интерпретировать информацию в соответствии с окружающей обстановкой.
  • Синтезированная речь. Компьютеры уже могут понимать, анализировать и воспроизводить человеческую речь. Мы уже можем управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью речевых команд. Например, Siri или Google assistant, Алиса в Яндексе и другие.
Читайте также:  Как отключить Bixby на Samsung Galaxy S8 и S9

Кроме того, трудно представить существование искусственного интеллекта без мощных графических процессоров, которые являются сердцем интерактивной обработки данных. Для интеграции ИИ в различные программы и устройства необходима технология API – программные интерфейсы приложений. Используя API можно без труда добавлять технологии искусственного интеллекта в любые компьютерные системы: домашняя безопасность, умный дом, оборудование на ЧПУ и прочее.

Сфера использования ИИ

Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными:

  • Медицина и здравоохранение. Компьютерные системы ведут учет пациентов, помогают в расшифровке диагностических результатов. Например, снимки УЗИ, рентгена, томографа и другого медоборудования. Интеллектуальные системы даже могут по наличию признаков у пациента определять болезнь, предлагать оптимальные варианты лечения. В магазине приложений Гугла можно найти программы-помощники здорового образа жизни. Эти приложения считывают пульс и температуру тела при касании дисплея телефона палицами, чтобы определить уровень стресса человека и подсказать, как его снизить.
  • Розничные продажи в онлайн-магазинах. Многим уже знакома релевантная реклама Гугла и Яндекса. С её помощью ритейлеры предлагают товары и услуги в соответствии с интересами пользователя. Например, вы посещали интернет-магазин купальников, какие-то модели рассматривали, читали характеристики и прочее. Покинув магазин, вы некоторое время будете видеть рекламу купальников на других сайтах. По схожему принципу работают блоки «похожие товары» в интернет-магазинах. Системы аналитики изучают поведенческие метрики пользователя, определяют его покупательские пристрастия и показывают релевантные (по их мнению) предложения.
  • Политика. Интеллектуальные машины помогли Барак Обаме выиграть вторые президентские выборы. Для своей кампании тогда ещё действующий президент США нанял лучшую команду профессионалов в области анализа данных. Специалисты использовали возможности интеллектуальных машин, чтобы рассчитать наилучший день, штат и аудиторию для выступлений Обамы. По оценкам специалистов это дало перевес в 10-12%.
  • Промышленность. Искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных участков и регулировать нагрузку на оборудование. Кроме того, интеллектуальные машины используются для прогнозирования спроса в разных отраслях промышленности.
  • Игровая индустрия, образование. Искусственный интеллект активно применяется создателями игр. Умные машины, робототехника постепенно внедряются в образовательные процессы большинства государств.

Основные проблемы ИИ

Как вы понимаете возможности искусственного интеллекта на данной стадии развития не безграничны. Перечислим главные трудности:

  1. Обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате.
  2. Интеллектуальные системы ограничены конкретным видом деятельности. То есть умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым ещё далеко до многозадачности человека.
  3. Интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы.

У компьютерных программ есть IQ?

Нет. IQ основан на темпах развития интеллекта у детей. Это отношение возраста, в котором ребенок обычно набирает определенный результат, к возрасту ребенка. Данная оценка подходящим образом распространяется и на взрослых людей. IQ хорошо коррелирует с различными показателями успеха или неудачи в жизни. Но создание компьютеров, которые могут набрать высокий балл в тестах IQ, будет слабо связано с их полезностью. Например, способность ребенка повторять длинную последовательность цифр хорошо коррелирует с другими интеллектуальными способностями. Она показывает, какое количество информации ребенок может запомнить за один раз. При этом удержание в памяти цифр является тривиальной задачей даже для самых примитивных компьютеров.

Когда началось исследование ИИ?

После Второй мировой войны несколько человек начали независимо работать над интеллектуальными машинами. Английский математик Алан Тьюринг, возможно, был первым из них. Он прочитал свою лекцию в 1947 году. Тьюринг одним из первых решил, что ИИ лучше всего исследовать путем программирования компьютеров, а не конструирования машин. К концу 1950-х годов было много исследователей ИИ, и большинство из них основывали свою работу на программировании компьютеров.

Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Артур Р. Дженсен, ведущий исследователь в области человеческого интеллекта, в качестве «эвристической гипотезы» утверждает, что обычные люди имеют одни и те же механизмы интеллекта и интеллектуальные различия связаны с «количественными биохимическими и физиологическими условиями». К ним относятся скорость мышления, краткосрочную память и способность формировать точные и извлекаемые долгосрочные воспоминания.   

Независимо от того, правильна ли точка зрения Дженсена в отношении человеческого интеллекта, ситуация в ИИ на сегодняшний день является противоположной.

Компьютерные программы имеют большой запас скорости и памяти, но их способности соответствуют интеллектуальным механизмам, которые разработчики программ хорошо понимают и могут вложить в них. Некоторые способности, которые дети обычно не развивают до подросткового возраста, внедряются. Другие, которыми владеют двухлетние дети, все еще отсутствуют. Дело еще более усугубляется тем фактом, что когнитивные науки до сих пор не могут точно определить, каковы человеческие способности. Скорее всего, организация интеллектуальных механизмов ИИ выгодно отличается от таковой у людей.

Когда человеку удается решить задачу быстрее, чем компьютеру, это говорит о том, что разработчикам не хватает понимания механизмов интеллекта, необходимых для эффективного выполнения данной задачи.

Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?

У человеческого разума есть много особенностей, вряд ли реально имитировать каждую из них.

Что стимулирует внедрение ИИ?

Три фактора способствуют повсеместному внедрению ИИ.

  • Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по невысокой цене. Наличие многочисленных вычислительных ресурсов в облаке сделало их доступными для широкой аудитории. Ранее вычислительные системы для ИИ были локальными и обходились чрезмерно дорого.
  • Доступность больших объемов данных для обучения. Чтобы научить ИИ делать точные прогнозы, он должен обработать большие объемы данных. Появление различных средств для маркировки данных, а также простые и доступные средства хранения и обработки структурированных и неструктурированных данных, дают возможность все большему числу компаний создавать и обучать алгоритмы ИИ.
  • Конкурентные преимущества ИИ. Все больше компаний узнают о конкурентных преимуществах ИИ для бизнеса и делают внедрение этой технологии своим приоритетом. К примеру, специализированные рекомендации ИИ помогают быстрее принимать более взвешенные решения. Также ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и снижения рисков, ускорения вывода продуктов на рынок и т. д.

Преимущества ИИ для компаний

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как человек воспринимает окружающий мир и реагирует на него. Что делает ИИ мощным краеугольным камнем в фундаменте теории инноваций. Используя различные формы машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных, позволяющие прогнозировать, ИИ способствует повышению ценности Вашего бизнеса посредством:

  • помогает использовать весь потенциал данных;
  • составляет надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.

ИИ на предприятиях

ИИ на предприятии

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для персонализации, что помогло увеличить аудиторию на 25 % за 2017 год.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Согласно недавнему исследованию, проведенному Gartner среди более чем 3000 генеральных директоров, респонденты назвали аналитику данных и бизнес-аналитику основными технологиями для достижения успеха. По мнению опрошенных, эти технологии имеют наибольшее стратегическое значение, поэтому на них приходится основной объем инвестиций.

ИИ предлагает преимущества для всех аспектов и отраслей бизнеса любого масштаба, как общие, так и специализированные:

  • использование операционных и демографических данных дает возможность прогнозировать объем прибыли от заказчика на протяжении всего периода взаимодействия (ценность цикла обслуживания заказчика);
  • оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений покупателей;
  • Распознавание образов для анализа рентгеновских снимков и диагностики рака.

Применение ИИ на предприятии

Применение ИИ на предприятии

Согласно последнему отчету Harvard Business Review , компании преимущественно используют ИИ в следующих целях:

  • выявление и предотвращение нарушений безопасности (44 %);
  • устранение технических проблем пользователей (41 %);
  • сокращение объема работы по управлению производством (34 %);
  • оценка внутреннего соответствия нормативам у одобренных поставщиков (34 %).

Митио Каку: Искусственный интеллект превратит нас в волшебников

Десятые годы XXI века можно назвать десятилетием смартфонов. А как люди назовут 2020-е?

Митио Каку: Десятилетием искусственного интеллекта! Умнее станут не только смартфоны — даже диваны превратятся в смарт-диваны. А смартфон будет устройством доступа буквально ко всему. Например, если вам понадобится медицинская помощь, вы обратитесь к специальной программе с ИИ, установленной на ваш телефон. Вы будете разговаривать с ботом, который имеет доступ к базам медицинских данных и способен поставить диагноз. Узнать о состоянии организма, проверить сердечный ритм или взять образец крови можно будет в виртуальной клинике внутри смартфона.

И конечно, это касается не только медицины, а всех сфер жизни. Юристы, например, тоже станут ботами. Вот попали вы, не дай бог, в автомобильную аварию в чужой стране — местным языком не владеете, законов не знаете, что делать, не представляете. На помощь придет бот-юрист, который говорит на любом языке мира и разбирается в законах каждого государства. Он вас проконсультирует, свяжет с полицией, возьмет на себя переговоры с ботами-юристами других участников ДТП.

И так во всем: если вам потребуются бот-инженер или бот-преподаватель, они всегда будут ждать вас в телефоне.

ИИ обо всем подумает за нас?

Митио Каку: Искусственный интеллект расширит наши способности, позволит стать экспертами во всем, что только есть в мире, даст нам возможность контролировать собственный организм и природу, превратит нас в волшебников. Мы станем телепатами — научимся общаться одной силой мысли. Овладеем телекинезом. Уже сегодня мы можем подключить мозг парализованного человека к инвалидному креслу, и он учится управлять им, мысленно отправляя сообщения.

Чип в голове

Устройством, обеспечивающим контакт с ИИ, по-прежнему будет смартфон?

Митио Каку: Сначала смартфон, потом люди смогут мысленно разговаривать между собой и с компьютерами через импланты. Это случится не завтра, но основы такой сети — Brainnet — закладываются уже сейчас. В этом новом пространстве мы будем передавать друг другу воспоминания, чувства, мысли.

Возьмем, например, искусство — оно станет совсем не таким, как сегодня. Ведь все, что вы в принципе способны мысленно визуализировать, можно будет сразу распечатать на 3D-принтере. Мы будем создавать произведения искусства в своем сознании. Художникам это точно понравится!

Или представим, как будут праздновать Рождество. Каждый сможет загрузить дизайн любой игрушки, любого объекта из Сети или из головы, отправить его силой мысли на 3D-принтер и распечатать подарок прямо под елку. Кстати, уже сейчас 3D-принтеры печатают изделия из металла, а значит, любой может создать обручальное кольцо собственного дизайна.

В ближайшем будущем люди начнут печатать себе одежду и обувь. Потребуется всего лишь отсканировать ноги, и принтер сделает ботинки, которые будут вам идеально впору.

Читайте также:  Облачное хранилище - какой сервис для хранения файлов

Иными словами, символ нашего будущего — это маленький имплант внутри головы?

Митио Каку: Да! Этот имплант очень облегчит нам жизнь: мы станем мысленно выходить в интернет, а ноутбуки уйдут в прошлое. Основные компоненты этой технологии уже разработаны. Сегодня мы можем фиксировать импульсы нейронов, соответствующие простым воспоминаниям мышей, а скоро научимся «фотографировать» и записывать воспоминания обезьян и людей. Это поможет, например, пациентам с болезнью Альцгеймера, которые забывают, кто они такие. Технологии позволят записать воспоминания и ввести их в гиппокамп больных, чтобы они вспомнили свое прошлое. Как в фильме «Матрица» — там в гиппокамп загружалась целая виртуальная вселенная. Уже сейчас мы наблюдаем прообраз такой искусственной памяти, ведь наши воспоминания сохраняются в интернете.


Митио Каку. 

Идеальный капитализм

Многие опасаются, что ИИ лишит нас работы.

Митио Каку: Скорее, он изменит наше представление о профессиях. Я преподаватель и читаю лекции в университете, но сейчас студенты спокойно могут прослушать курс в Сети. Очень скоро преподаватели станут больше похожи на наставников, которые консультируют своих учеников. Роботы не могут быть наставниками, они вообще очень плохи в межличностных отношениях.

Мир становится лучше и развивается, а значит, мы сами тоже должны становиться лучше и развиваться. Поэтому ключевой ценностью будущего станет образование.

Как пандемия и другие события последнего года изменили ваши представления о будущем?

Митио Каку: Пандемия заставляет нас двигаться к будущему быстрее. Коронавирус ускорил развитие цифровизации, особенно сетевых и VR-технологий, потому что теперь мы боимся лишний раз выйти на улицу.

И конечно, мы победим ковид с помощью все того же искусственного интеллекта. Сейчас, когда пандемия на пике и тысячи людей умирают каждый день, мы не понимаем, что произошло и как с этим бороться. Тем не менее и сегодня мы можем многое: например, новые термометры способны отправлять данные каждого измерения температуры в Сеть и мгновенно регистрировать вспышки эпидемии. Технологии телемедицины, которые бы мониторили здоровье людей в реальном времени и отправляли данные в Сеть, позволили бы избежать многих ошибок. Например, в Соединенных Штатах есть такой праздник — Марди Гра. В этом году в начале марта почти миллион человек приехали в Новый Орлеан, чтобы отметить его. Никто, конечно, не подозревал, что через две недели все больницы будут заполнены умирающими пациентами.

Мы можем отслеживать передвижения тысяч людей, используя искусственный интеллект и данные с сотовых телефонов. А значит, мы можем отслеживать и распространение вируса.

Интересный факт: в аэропорту Хельсинки собак обучили обнаруживать коронавирус за 10 секунд… 10 секунд! Они распознают коронавирус с 95-процентной точностью. А в будущем высокотехнологичные датчики смогут идентифицировать подобные вирусы в считаные секунды.

Есть ли у вас модель идеального будущего для нашего мира?

Митио Каку: Да, есть. В настоящий момент мы совершаем переход от товарного капитала к интеллектуальному. Тони Блэр любил говорить, что Англия получает больше доходов от рок-н-ролла, чем от угледобывающей промышленности. Добыча угля больше не завязана на человеке, британского рабочего заменили машины. Цены на сырье в среднем падают уже 150 лет из-за развития технологий, но интеллектуальный капитал зависит не только от этого. Интеллектуальный капитал, как и рок-н-ролл, требует творческого подхода, воображения, понимания вкусов людей. А роботы ничего в этом не смыслят. Вот почему рок-н-ролл приносит огромный доход, в то время как добыча угля — это технология из прошлого. Мы наблюдаем изменение природы капитализма.

Ведь что такое капитализм? Это частная собственность плюс спрос и предложение. Капитализм несовершенен: вы не знаете, кто вас обманывает, вы не знаете, сколько на самом деле стоит та или иная вещь. Но мы движемся к «идеальному капитализму»: если доступ в интернет будет в вашей контактной линзе, то, когда вы придете в супермаркет, она отсканирует все товары и подскажет, что стоит покупать, а где цена завышена.

Почему Джефф Безос, создатель Amazon, — самый богатый человек в мире? Он оцифровал посредника, вот и все. Посредники — неэффективная часть капитала. Такие препятствия можно устранить с помощью искусственного интеллекта и компьютеров, что и сделал Безос — создал электронного посредника.

Технологии ведут нас к светлому будущему или все будет зависеть от решений политиков?

Митио Каку: Большинство футуристов сказали бы, что технологический прогресс не имеет направления, он вне морали — хорош и плох одновременно, как меч, который может быть использован и в добрых целях, и в злых. Я же не согласен с большинством и думаю, что технологический прогресс имеет этическую направленность, постепенно меняя мир к лучшему. Простые люди получают доступ к знаниям в интернете и начинают лучше понимать, как устроен мир, это дает им возможность участвовать в создании будущего. Интернет способствует демократии: люди ведут дискуссии и обнаруживают, что не обязаны жить при диктатуре или верить всему, что говорит правительство. Наконец, интернет помогает им организоваться и реализовать свои политические идеи.

Конечно, технологии имеют и оборотную сторону. Меня волнует нарушение конфиденциальности: наши банковские операции, история звонков и перемещений известны и находятся практически у всех на виду. Но я думаю, это та цена, которую стоит заплатить за удобство.

В аэропорту, например, вы проходите обязательную проверку багажа. Это унылый процесс, который добавляет еще 15-30 минут к регистрации, но мы идем на это, потому что не хотим, чтобы террористы взорвали самолет. Точно так же мы должны принять определенные ограничения на неприкосновенность частной жизни, чтобы победить пандемию. Мы должны пойти на какие-то компромиссы, но получить главное преимущество развития технологий — знание. Знание, распространяясь повсеместно, расширяет возможности людей, что, в свою очередь, усиливает демократию.

Роботизироваться будешь?

Предопределено ли будущее, которое вы описываете, и до какой степени?

Митио Каку: Полагаю, оно неизбежно. Хотя многие боятся такого сценария, особенно того, что роботы станут умнее нас. Эта гипотеза основана на законе Мура, который гласит, что мощность компьютеров удваивается каждые 18 месяцев. Но это не может длиться бесконечно. В конечном счете закон Мура перестанет действовать, а Кремниевая долина придет в упадок. Почему? В силу квантовой теории, которой я профессионально занимаюсь. В современных процессорах установлены транзисторы размером от 20 до 50 атомов, на сегодня это самая передовая технология. В будущем появится пятиатомный транзистор, но дальше двигаться некуда. При уменьшении размеров транзистора неизбежно происходит перегрев и утечка электронов: теплота выделяется в таких количествах, что чип постепенно начинает плавиться.

Так что современный компьютер скоро устареет. Сейчас появляются первые квантовые компьютеры, но их очень трудно сделать. Они вроде как существуют, но очень примитивны. Я не думаю, что в ближайшее десятилетие квантовый процессор может быть установлен на ноутбуке или сотовом телефоне. Поэтому тот факт, что закон Мура скоро перестанет действовать, представляет для человечества реальную проблему.

Но роботы все-таки станут умнее нас?

Митио Каку: Насколько умны роботы сегодня? Самые передовые роботы — военные. Они обладают интеллектом, который уступает даже примитивному интеллекту таракана. Если выпустить в лес таракана, он сможет найти себе пару, пищу, укрытие. Но если поместить в лес военного робота, что он будет там делать? Он будет беспрерывно падать, не сможет даже ходить по лесу. Такой робот абсолютно бесполезен — как черепаха, которая опрокинулась на спину и не может подняться.

Я реалист и понимаю, что в будущем роботы станут умными, — сначала как насекомые, затем как мыши, затем как крысы, затем как собаки. Думаю, где-то к концу столетия они станут умными, как обезьяны. Наверное, тогда нам все-таки придется установить чип, отключающий их, если они вдруг задумают нас убить. Но еще через сто лет они станут настолько умны, что смогут отключить этот чип. И что тогда делать? Я думаю, в итоге мы должны будем слиться — вместо того чтобы бороться с ними, мы должны стать ими. Это будет симбиоз органической и кибернетической технологий: мы превратимся в сверхлюдей, способных жить на Венере или Марсе, парить в открытом космосе без кислорода. Это слияние произойдет с нашего согласия, ведь лишь тогда мы сможем исследовать и покорять Вселенную.

Однажды мы встретим инопланетян на летающей тарелке и будем очень удивлены. Они тоже окажутся частично роботизированными и частично органическими, потому что это самый эффективный способ существования.

Получается, наше слияние с роботами неизбежно?

Митио Каку: Оно необходимо, потому что иначе рано или поздно машины станут умнее нас, это лишь вопрос времени. Я думаю, это произойдет через несколько столетий, хотя некоторые оптимисты считают, что речь идет о десятилетиях. Как физик я строю свои прогнозы, исходя из возможностей кремниевых технологий.

Не стоит бояться слияния с технологиями, этот процесс уже давно запущен. Люди тысячелетиями совершенствуют себя технологическим путем: боевая раскраска или оружие издавна помогали там, где не справлялось слабое тело. А в будущем технологии перейдут внутрь. Думаю, потомки сами выберут такой путь развития — захотят стать сверхлюдьми и исследовать Вселенную.

Поговорим со Сталиным?

Все люди разные — найдутся и те, кто не захочет становиться сверхчеловеком… Какое будущее ждет тех, кто откажется меняться?

Митио Каку: Конечно, у людей должен быть выбор. И надеюсь, альтернатив будет не две, а больше. Многим наверняка придется по душе возможность оцифровать свое сознание — цифровое бессмертие. Уже сейчас предпринимаются попытки создать виртуального двойника на основе оцифровки всех данных о человеке. А в будущем, вместо того чтобы читать книгу, скажем, о знаменитом ученом, вы сможете просто поговорить с ним. Я бы, например, с удовольствием поговорил с Эйнштейном — однажды мы и его оцифруем. И будем беседовать с цифровой голограммой, которая имеет доступ ко всем его книгам, дневникам, интервью, записям голоса… А ваш цифровой двойник сможет поговорить с вашими прапраправнуками: он будет жить в интернете вечно.

Наши предки не оставили почти никаких фактов о своем существовании. Зато потомки смогут пообщаться с нами — спросить, что нами двигало, что мы делали сотни лет назад. В библиотеке будущего вы возьмете «живую книгу» и поговорите с Черчиллем или Сталиным.

Как приблизить светлое будущее?

Митио Каку: Как сделать так, чтобы будущее было светлым? Нужно для начала ответить на вопрос, откуда берется процветание. Политики и экономисты часто не понимают его источник, но я, физик, знаю, что процветание — производная науки и технологий. Это и есть ключ к будущему.

Мы должны сделать так, чтобы молодое поколение создавало высокотехнологичные компании, потому что технологии способны генерировать богатство и обеспечивать процветание общества. Будьте как Безос, который сделал капитализм более эффективным, устранив многие его недостатки с помощью цифровых технологий.

Мы должны воспитывать новые поколения так, чтобы они преуспевали в обществе, основанном на интеллектуальном капитале. В скором времени основными ресурсами станут не уголь, золото, серебро, а инновации, предпринимательство, творчество, лидерство — все то, что связывают с силой разума.

Читайте также:  «Черная метка»

Предсказания Митио Каку

Из книги Митио Каку «Физика будущего»

«В XXI веке мы, подобно мифическим богам, сможем мысленно отдавать приказы и управлять предметами. Компьютеры, незаметно считывая наши мысли, научатся исполнять наши желания. Биотехнология поможет нам сотворить себе идеальное тело и увеличить продолжительность жизни. Мы научимся создавать формы жизни, каких прежде на Земле не существовало. Нанотехнологии позволят нам создавать вещи почти из ничего. Ездить мы будем не на огненных колесницах, а в обтекаемых транспортных средствах, способных легко подниматься в воздух».

«В ближайшие десятилетия появятся умные очки, линзы которых станут экраном полнофункционального развлекательного центра. В них можно будет смотреть кино или подключиться к офисному компьютеру и получить доступ к хранящимся там файлам и программам. Достаточно будет моргнуть, чтобы прямо с пляжа организовать видеоконференцию. Добавив в интернет-очки программное обеспечение для распознавания образов, вы получите возможность опознавать объекты и лица. А еще можно встроить в оправу очков крошечную видеокамеру, которая будет снимать окружающее и передавать картинку в Сеть, — и другие люди смогут вместе с вами переживать происходящее в вашей жизни. Родители будут знать, чем заняты их дети, влюбленные смогут, находясь в разлуке, делиться впечатлениями, а инспекторы, посещающие отдаленные подразделения компании, смогут держать босса в курсе происходящего».

«Вместо множества устройств — компьютера, смартфона, планшета, ноутбука — будет одно. Размер его экрана можно будет регулировать. Обои в домах станут интерактивными. Это значит не только то, что стиль интерьера можно будет изменить в любой момент, но и что, проснувшись ночью с болью в груди, можно будет позвонить боту-доктору, который проведет диагностику и даст рекомендации. Для этого нужно будет просто повернуться к стене. Похожими способами можно будет всегда связаться с кем угодно».

«Работа будущего — это то, в чем роботы не смогут заменить людей. Они неспособны делать три вещи. Первое: они не могут заниматься низкоквалифицированным трудом — сортировать мусор, чинить туалеты, сделать проводку в доме. Второе: роботы не могут заменить тех, кому по работе важно хорошо взаимодействовать с людьми, — адвокатов, например. Третье: роботы не смогут заменить людей с художественными способностями — тех, кто пишет романы, выступает на телевидении, открывает научные законы. Последние, интеллектуальные капиталисты, — главная категория профессий будущего».

«За последние десятилетия мы поняли, что старение — это ошибки, которые накапливаются в клетках. Когда ДНК будет оцифрована, ИИ отметит, где ошибки, и, вероятно, сможет их исправить. Когда искусственный интеллект будет работать с ДНК миллиардов людей, он сможет вычислить, в каких генах происходит старение. И это даст нам ответ на вопрос, как его избежать».

«Кульминацией технологического развития человечества на Земле должно стать формирование единой планетарной цивилизации. Переход к ней станет, вероятно, величайшим рубежом в истории и будет означать резкий уход от всех цивилизаций прошлого. Сейчас практически все самые громкие события, все заголовки новостных сообщений так или иначе отражают «родовые схватки» планетарной цивилизации».

Кот Шрёдингера Общество Наука Кот Шрёдингера Комментарии © 1998-2021   ФГБУ
«Редакция «Российской газеты»

Пять распространенных мифов о корпоративном искусственном интеллекте

Несмотря на то, что многие предприятия успешно внедрили технологию искусственного интеллекта в свое производство, об ИИ и его возможностях до сих пор бытует множество неверных представлений. В этой статье мы рассмотрим пять распространенных мифов об искусственном интеллекте.

  • Миф № 1. Корпоративные технологии искусственного интеллекта требуют разработки собственных решений.
    Факт. Большинство предприятий внедряют ИИ, используя одновременно собственные разработки и готовые решения от сторонних поставщиков. Технологии ИИ собственной разработки дают возможность предприятию решать свои уникальные задачи, в то время как готовые ИИ-решения легко внедряются и упрощают решение более распространенных бизнес-проблем.
  • Миф № 2. ИИ волшебным образом сразу обеспечивает желаемые результаты.
    Факт. Чтобы технология ИИ принесла ощутимую пользу, требуется время, тщательное планирование и четкое представление о том, каких результатов требуется достичь. Нужно придерживаться итеративного подхода и располагать определенной стратегией, чтобы ИИ-среда не оказалась в итоге набором бесполезных, разрозненных решений.
  • Миф № 3. Сотрудникам не придется запускать работу корпоративных систем ИИ.
    Факт. Корпоративный искусственный интеллект — это не роботы, которые не поддаются контролю. Ценность ИИ заключается в том, что он дополняет возможности человека и помогает сотрудникам заниматься решением более стратегически важных задач. Кроме того, именно от сотрудников зависит, на основе каких данных будет работать технология и каким образом она будет эти данные использовать.
  • Миф № 4. Чем больше данных, тем лучше.
    Факт. Корпоративные ИИ-системы должны работать на основе качественных данных. Только актуальные, релевантные, обогащенные данные высокого качества помогут найти по-настоящему полезные бизнес-сведения.
  • Миф № 5. Для эффективной работы корпоративных ИИ-систем нужны только данные и модели.
    Факт. Данные, алгоритмы и модели — это только начало. ИИ-решение должно быть масштабируемым, чтобы оно не теряло актуальности в постоянно меняющейся бизнес-среде. На сегодняшний день большая часть корпоративных ИИ-решений разрабатывается специалистами по изучению данных. Они нуждаются в серьезном обслуживании и ручной настройке и не масштабируются. Чтобы технологии ИИ приносили пользу, нужны решения, которые будут масштабироваться по мере изменения бизнес-потребностей и реализации ИИ-стратегии компании.

Перспектива развития искусственного интеллекта

Компьютеры теперь могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Но скептики упорствуют. Как только удается автоматизировать очередную человеческую способность, скептики говорят, что это лишь еще одна компьютерная программа, а не пример самообучающегося ИИ. Технологии ИИ только находят широкое применение и имеют огромный потенциал роста во всех сферах. Со временем человечество будет создавать все более мощные компьютеры, которые будут все более совершенствоваться в развитии ИИ.

Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?

Существует только приблизительное понимание того, как работает человеческий мозг. Пока далеко не все свойства разума возможно имитировать с помощью ИИ.

Сможет ли ИИ достичь человеческого уровня интеллекта?

Ученые стремятся к тому, чтобы ИИ мог решать еще больше разнообразных задач. Но о достижении уровня человеческого интеллекта говорить преждевременно, так как мышление не сводится только к одним алгоритмам.

Когда искусственный интеллект сможет достичь уровня человеческого мышления?

На данном этапе накопления и анализа информации, который сейчас достигнут человечеством, ИИ далек от человеческого мышления. Однако в будущем могут возникнуть прорывные идеи, которые повлияют на резкий скачок в развитии ИИ.

Может ли компьютер стать интеллектуальной машиной?

Часть любой сложной машины — это компьютерная система, и тут возможно говорить только об интеллектуальных компьютерных системах. Сам компьютер не обладает интеллектом.

Есть ли связь между скоростью и развитием интеллекта у компьютеров?

Нет, скорость отвечает только за некоторые свойства интеллекта. Самой по себе скорости обработки и анализа информации недостаточно, чтобы появился интеллект.

Как связаны с ИИ теория вычислимости и вычислительная сложность?

Теория вычислительной сложности фокусируется на классификации вычислительных задач в соответствии с присущей им сложностью и связывании этих классов друг с другом. Вычислительная задача — это задача, решаемая компьютером. Задача вычисления разрешима механическим применением математических шагов, таких как алгоритм.

Как изменит мир искусственный интеллект к 2030 году?

Транспорт

Современные системы управления автомобилем массово поступят в продажу уже через 2−3 года, поэтому к 2030-му, с учетом снижения их стоимости, это будет так же обыденно, как увидеть сегодня на улице мегаполиса электромобиль. В итоге это приведет не только к снижению аварийности, но и изменению городской инфраструктуры — люди смогут жить вдали от работы, ведь время, проведённое в дороге, больше не будет приносить усталость — можно поспать, решить личные вопросы или спокойно позавтракать. Главный вопрос, которым задаются эксперты: «Как регулировать правовое поле в случае аварий с участием человека и ИИ?». Вряд ли производители данных систем будут брать на себя все возможные риски, в то время как владелец будет лишь рядовым пользователем.

Здравоохранение

Уже сегодня существуют системы автономной первичной консультации. Через 15 лет вам не придется стоять в очередях, чтобы за 5 минут изложить симптомы и получить стандартный перечень рекомендаций по лечению. Уже после пациент сможет записаться на прием к врачу лично для оценки заболевания и более глубокой диагностики, если это потребуется. Будем откровенны, лишь предрассудки мешают эффективно использовать такие системы в 2017-м повсеместно, но экономический и социальный факторы неизбежно должны изменить эту ситуацию.

Образование

Роль очного образования будет падать, в то время как онлайн-школы, университеты, МООС будут только расти и развиваться. Для того, чтобы поднять эффективность и уровень доверия к удаленным платформам, ведущим поставщикам услуг (основную часть которых составляют, собственно, топовые мировые вузы) придется прибегнуть к услугам ИИ. По аналогии со здравоохранением, на основании дифференцированных тестов поступающие и обучающиеся будут зачисляться на курсы, делиться на группы, отчисляться, переводиться. Кроме того, ожидается, что подобные системы станут менее зависимы от преподавателей в плане информации, ведь каждый из учеников будет получать тот объем теории, который он в состоянии усвоить на данный момент.

Ну и конечно ИИ сыграет ключевую роль в перепрофилировании тех, кто потерял работу из-за внедрения ИИ.

Трудоустройство

И здесь мы подходим к главной проблеме общества будущего — высокий уровень безработицы. Тенденция на снижение стоимости физического труда в сравнении с ростом оценки интеллектуального капитала и требований к нему приведет к серьёзным политическим, экономическим и социальным сдвигам. Поддерживать тот уровень жизни, что доступен среднестатистическому человеку сейчас, будет крайне сложно. Поэтому либо высшим кастам придется стать беднее (что вряд ли), либо число безработных и нищих будет расти быстрыми темпами. Результатом станет рост преступности, количества войн и локальных конфликтов.

Безопасность

Беспилотные аппараты, системы прогнозирования поведения и распознавания лиц будут использоваться массово правоохранительными органами и частными организациями. С одной стороны, при этом вырастет роль человека в принятии важных решений, с другой — людям будет необходимо доверить жизнь и безопасность машинам.

А вот виртуальное пространство, несмотря на увеличение нагрузки, благодаря ИИ станет безопаснее. Более глубокое внедрение технологий в интернет позволит повысить эффективность борьбы с пиратами, хакерами, автоматически осуществлять регулировку доступа к мультимедийным ресурсам, качественнее искать и подавать информацию.

Развлечения

Еще одним шагом в борьбе с растущим недовольством населения будет развитие индустрии видеоигр. В данной сфере ИИ и без того развивается сумасшедшими темпами, но теперь на него косвенно будет возложена социальная функция. Молодые люди, которые не смогут найти работу или получить образование, будут вымещать своё недовольство перед экранами мониторов, телевизоров, мобильных устройств. То, что вчера было нарушением социального поведения, к 2030-му станет нормой. Развитие будет поддержано на самом высшем уровне, киберспорт заменит спорт физический, а системы онлайн-услуг и дешевые электронные устройства ещё больше отвлекут внимание людей от растущего кризиса.

Социальная сфера

С другой стороны, большее количество людей получит доступ к образовательным и информационным ресурсам, зависимость от местоположения и социального статуса будет снижена, что предоставит возможность большему количеству людей повысить свое благосостояние.

Системы моделирования и прогнозирования выйдут на новый уровень; стихийные бедствия можно будет предвидеть еще раньше, социальную помощь оказывать адресно, городская инфраструктура будет развиваться эффективнее, статистические данные будут основываться на принципиально большей выборке.

Источники

  • https://Hi-News.ru/technology/kak-rabotaet-iskusstvennyj-intellekt.html
  • https://www.sas.com/ru_ru/insights/articles/analytics/what-is-artificial-intelligence.html
  • https://www.calltouch.ru/glossary/iskusstvennyy-intellekt/
  • https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/iskusstvennyj-intellekt-voprosy-i-otvety/
  • https://www.oracle.com/ru/artificial-intelligence/what-is-ai/
  • https://rg.ru/2020/11/20/mitio-kaku-iskusstvennyj-intellekt-prevratit-nas-v-volshebnikov.html
  • https://theoryandpractice.ru/posts/17550-chto-takoe-iskusstvennyy-intellekt-ii-opredelenie-ponyatiya-prostymi-slovami
  • https://gb.ru/posts/ai_2030

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Adblock
detector