Искусственный интеллект (IA) против машинного обучения (ML)

Роботизация и создание искусственного интеллекта – неотъемлемая часть технического прогресса, нравится это учёным, или нет. Несмотря на создание провокационных историй вроде «Терминатора», разработки искусственного интеллекта не прекращаются – и у этого есть как достоинства, так и недостатки.

Достоинства искусственного интеллекта

• Упрощение процессов. С появлением Google-помощника и введения голосовых сообщений стало очевидно, что передавать информацию голосом гораздо проще. В этом, в упрощении, и заключалась задача разработчиков Google, и в этом же лежит основная мотивация защитников искусственного интеллекта. Искусственный интеллект поможет упростить множество процессов – от приготовления кофе по утрам до получения документов.
• Возможность оценки качества. Если простой конвейер просто «штампует» различные предметы, за которые отвечает, качество всё равно оценивается человеком. Если конвейер работает неисправно, полученные продукты объявляются бракованными, вызывается инженер, конвейер чинят. Всё это требует времени и усилий многих людей, в то время как искусственный интеллект может и собирать, и оценивать предмет одновременно. Это значительно ускорит процессы производства и сделает их значительно дешевле.
• Беспилотное вождение. Очередная сфера, в которой человеческий фактор играет не последнюю роль – сфера перевозок. Это и водители ночных поездов и электричек, и пилоты, которым необходимо регулярно сменять друг друга, чтобы не попасть в аварию. Если же второго водителя нет, время движения тратится на его отдых, и поездка растягивается. Искусственному же интеллекту отдых не нужен.
• Развитие нового технологического сектора. Робототехника – не самое развитое направление современных технологий, поэтому здесь всё ещё есть ниша для творчества и развития. Разработка новых технологий, учреждение образовательных курсов и открытие университетских специальностей повлечёт за собой новые рабочие места и повышенный интерес к явлению.
• Ускорение научного прогресса. Искусственный интеллект как нельзя лучше подходит для механических задач – изучения, наблюдения, подсчёта. Необходимость длительное время находиться в космосе для изучения звёзд и планет, на критической глубине океана или даже у земного ядра делает научные открытия в указанных областях невозможными. Тем не менее, если человечество хочет больше знать о своей планете, этим необходимо заниматься, и искусственный интеллект может стать для этого отличным средством.
• Упрощение образования. Для того чтобы стать хорошим доктором, недостаточно просто закончить мед-институт, ведь ничто не заменит годы практики и опыта общения с разными пациентами и разными случаями. Тем не менее, если загрузить все имеющиеся данные в компьютер, он сможет оперировать ими гораздо быстрее, чем доктор, которому иногда для установки диагноза требуется несколько месяцев. И это касается многих задач, требующих повышенного уровня и качества знаний – эти знания не нужно приобретать, если они уже загружены в компьютер.

Недостатки искусственного интеллекта

• Технические разработки. Известно, что в повседневной жизни человек не использует и 100% мощи своего мозга – но можно ли будет сказать такое об искусственном интеллекте? Далеко не факт. Разработки будут продолжаться, логика – совершенствоваться, и, увы, никто не знает, к чему это может привести. На то он и интеллект – чтобы приходить к логическим выводам, имея предпосылки, но не всегда имея шаблонные ответы наготове.
• Использование роботов для слежки. Может показаться, что этот недостаток – выдумка конспирологов и авторов научной фантастики, и, тем не менее, нельзя отрицать, что возможно и такое. Даже самые простые хозяйственные роботы, покупаемые для упрощённого ведения хозяйства, могут «докладывать» на своих хозяев, если вдруг заметят нечто неблагонадёжное. Многим людям требуется приватность, которой роботы могут их лишить.
• Отсутствие защиты от сбоев. Хотя за функционированием роботов будут следить знающие люди, это не значит, что система не будет давать сбои. При этом отследить их может быть очень тяжело – особенно человеку без профильного образования. Скопление ошибок может привести к сильному нарушению в работе системы и даже к утере данных, что иногда может оказаться критичным.
• Потеря рабочих мест. Возможно, роботы заменят людей не сразу, так как эта сфера требует больших капиталовложений, и всё же, в перспективе, это вполне возможно. Функционирующий робот не может совершить ошибку, приводящую к ужасным последствиям, так как ему не знакомо понятие «человеческого фактора». Конечно, за роботами тоже нужно следить, ведь они могут ломаться – значит ли это, что работа, за которую можно будет получать деньги, останется только у роботов? Всё возможно.
• Огромные капиталовложения. Увы, или к счастью, наука не является финансовым приоритетом для большинства стран, а на разработку чего-либо поистине важного может уйти не один год. Немногие готовы тратить на это деньги, из-за чего развитие искусственного интеллекта длительное время стоит на месте.
• Отсутствие экологичности. Уже давно очевидно, что если что-то и станет последним гвоздём в гробу экологии Земли, то это будет именно технический прогресс. Устройства, обладающие искусственным интеллектом, могут сыграть в этом не последнюю роль, так как их разработчики задумываются об экологии в последнюю очередь. Если прежде, даже если в поселении наблюдался критичный уровень экологии, человек стремился хотя бы защитить свой дом, имея под рукой такие устройства, можно невольно стать виновником загрязнения окружающей среды.

Вывод

Итак, у искусственного интеллекта, как и у любого другого явления, есть свои плюсы и минусы. Основной его недостаток – огромная стоимость, из-за чего современный человек теряет шанс стать живым свидетелем реализации этой идеи и понять, были ли эти разработки уместны, или от них больше зла, нежели добра.

Библиографическое описание

Водин, Д. В. Применение искусственного интеллекта и его преимущества и недостатки в век цифровых технологий / Д. В. Водин, Т. В. Мешкова. — Текст : непосредственный // Исследования молодых ученых : материалы XLVI Междунар. науч. конф. (г. Казань, октябрь 2022 г.). — Казань : Молодой ученый, 2022. — С. 1-7. — URL: https://moluch.ru/conf/stud/archive/462/17492/ (дата обращения: 07.02.2023).

Рассмотрено применение технологии искусственного интеллекта (ИИ), которая способствуют эффективному развитию производства, экономики и улучшению в лучшую сторону повседневной жизни людей. Рассмотрено понятие искусственного интеллекта и его основные преимущества и недостатки. Описано дальнейшее влияние ИИ, как на повседневную жизнь людей, так и на развитие цифровых технологий.

Ключевые слова:

искусственный интернет (ИИ), система искусственного интеллекта (СИИ), интернет-вещей (IoT), умный дом, датчики, умное предприятие, микросхемы, умные города, беспилотные транспортные устройства, телемедицина, машинное обучение, нейронные сети, нейрон, цифровая торговля, видеонаблюдение, фрейм, цифровая экономика, инновации, кибератаки, цифровизация, цифровые технологии, криптография, роботы, этика, компьютерное зрение.

В настоящее время применение технологии ИИ как одного из перспективных направлений становится одной из необходимых альтернатив стабильного развития цифровой экономики, промышленности, современных городов и страны в целом.

Основными сферами применения ИИ являются:

Искусственный интеллект в кредитных сервисах упрощает анализ истории заемщиков, ускоряет принятие решений по выдаче ссуд и снижает количество просроченных или невозвращенных платежей;

5. В

сфере промышленности:

Впромышленности внедрение технологий ИИ связано с автоматизацией производственных процессов и сокращением штата сотрудников.

Основными преимуществами технологии ИИ являются:

1) Эффективность и взаимодействие между устройствами, что способствует повышению эффективности процессов и экономии времени людей;

3) Снижения вероятности выхода из строя отдельных элементов, изготовленных в едином технологическом цикле;

4) Прозрачность и быстрота принятия решений. Возможность доступа к информации из любого места, в любое время, с любого устройства.

5) Применение современных информационных технологий.

Основные недостатками технологии ИИ являются:

1) Совместимость. Отсутствие международных стандартов совместимости может привести к возникновению проблем при взаимодействии устройств разных производителей;

2) Снижение количества рабочих мест. ИИ ускоряет автоматизацию, в результате чего происходит сокращение количества требуемых рабочих мест;

3) Сложность. Сбой в программном или аппаратном обеспечении может привести к катастрофическим последствиям;

4) Уязвимость со стороны защиты данных и информационной безопасности;

5) Отсутствие чувств, эмоции и принципов этики;

Невозможно полностью заменить человека на робота, так как человек не идеален, а роботы и ИИ не защищены от сбоев и кибератак. У робота и ИИ нет чувств, души, эмоций, этических и моральных принципов, а есть только программа и прописанный алгоритм действий. Роботы и ИИ должны быть помощниками и друзьями, а не альтернативой замены человека в целях автоматизации и упрощения промышленных процессов в XXI веке.

• Андреев, Ю.С., Третьяков С. Д., Промышленный интернет вещей– СПб: Университет ИТМО, 2019–54 с.;
• Боровская, Е. В. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова. Ч 4 ңе изд., электрон. М: Лаборатория знаний, 2020. 130 с.(Педагогическое образование).Систем. требования: Adobe Reader XI; экран 10″. Загл. с титул. экрана. Текст: электронный.;
• Водин, Д. В. Применение технологии обратного инжиниринга в машиностроении. Технические науки: проблемы и перспективы: материалы IV Международной научной конференции. Сер. Молодой ученый 2016. С.67–69;
• Верещагина, Е. А., Капецкий, И. О., Ярмонов, А. С. Проблемы безопасности Интернета вещей. Учебное пособие — М.: Мир науки, 2021 — Сетевое издание. Режим доступа: https://izd-mn.com/PDF/20MNNPU21.pdf — Загл.с экрана.;
• Иванов, В. М. Интеллектуальные системы: учебное пособие / В. М. Иванов. — Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. — 92 с.
• Интернет ресурс: http://textovod.com/unique/link?url=https %3A %2F %2FMaff.io %2Fsfery-primeneniya-sistem-iskusstvennogo-intellekta %2F&key=450a2c2a14d27e9f4e414652c53b20fc;
• https://Maff.io/sfery-primeneniya-sistem.

  ;

• https://www.kaspersky.ru/resource-center

  ;

• https://elcomienzo.ru/internet-veshhej-i.

  ;

Искусственный интеллект (ИИ) сегодня – одна из самых перспективных технологий. Согласно последним данным, опубликованным консалтинговой компанией Gartner, количество организаций, внедривших ИИ, выросло с 4 до 14% в период с 2018 по 2019 год.

Фактически, та же консалтинговая компания включает искусственный интеллект в свои технологические тенденции на этот год. В частности, ИИ сосредоточен на повышении безопасности ИТ.

Искусственный интеллект – ключевая технология в Индустрии 4.0 из-за всех преимуществ, которые он дает компаниям, и всем тем, кто хочет начать процесс цифровой трансформации, придется внедрить его в свои процессы.

Что такое искусственный интеллект?

Идея искусственного интеллекта пришла издалека. Фактически, Джон Маккарти создал термин «искусственный интеллект» в 1950 году, а Алан Тьюринг уже начал говорить об этой реальности в том же году в статье, озаглавленной «Вычислительные машины и интеллект».

С тех пор эта вычислительная дисциплина сильно изменилась.
Для профессора Массачусетского технологического института Патрика Х. Уинстона, IA, это «алгоритмы, основанные на ограничениях, представленные представлениями, поддерживающими модели, направленные на циклы, связывающие мышление, восприятие и действие».

Другие авторы, такие как генеральный директор DataRobot Джереми Ачин, определяют искусственный интеллект как вычислительную систему, которая используется машинами для выполнения работы, требующей человеческого интеллекта.

Для Маргарет Роуз из компании Tech Target это система, имитирующая различные человеческие процессы, такие как обучение, рассуждение и самокоррекция.

Как мы видим, три определения ИИ относятся к машинам или компьютерным системам, которые думают. Они излучают рассуждения, имитирующие человеческий интеллект, для выполнения задач, которые могут выполнять только люди.

Однако другие источники идут дальше и определяют ИИ как компьютерную систему, которая используется для решения сложных задач, которые превышают возможности человеческого мозга.
В этом смысле ИИ использует возможности машин для решения сложных проблем, недоступных человеческому разуму.

Профессор Макс Тегмарк выступает в этом направлении и утверждает, что «поскольку все, что нам нравится в нашей цивилизации, является продуктом нашего интеллекта, усиление нашего человеческого интеллекта с помощью искусственного интеллекта может помочь цивилизации всплыть как никогда раньше».

Что касается этого вопроса, Google Deep Mind и Оксфордский университет провели расследование, выводы которого показывают, что ИИ способен расшифровать поврежденные и неразборчивые древнегреческие тексты. Если процент ошибок историков и эпиграфов составляет 57,3%, то у алгоритма, отвечающего за это достижение, – 30,1%.

Эти примеры показывают, как ИИ выходит за рамки человеческих возможностей решать сложные проблемы.

Как работает ИИ?

ИИ работает с помощью алгоритмов, которые действуют на основе правил программирования и их подмножества машинного обучения (ML), а также различных методов машинного обучения, таких как глубокое обучение.

Машинное обучение (ML)

Это ветвь искусственного интеллекта и одна из наиболее распространенных, отвечающих за разработку методов, благодаря которым разработанные алгоритмы со временем учатся и совершенствуются. Это включает в себя большой объем кода и сложные математические формулы, позволяющие машинам находить решение данной проблемы.

Этот аспект ИИ на сегодняшний день является одним из наиболее развитых для коммерческих или деловых целей, поскольку он используется для быстрой обработки больших объемов данных и их хранения понятным для людей способом.

Наглядным примером этого являются данные, которые извлекаются с производственных предприятий, на которых подключенные элементы обеспечивают постоянный поток данных о состоянии машин, производстве, функциональности, температуре и т. д. к центральному ядру. Этот огромный объем данных, полученных в процессе производства, должен быть проанализирован для достижения постоянного улучшения и принятия адекватных решений, однако объем этих данных означает, что человек должен тратить большое количество времени (дней) на анализ и прослеживаемость.

Именно тогда в игру вступает машинное обучение, позволяющее анализировать данные по мере их включения в производственный процесс и выявлять закономерности или аномалии в работе более быстрым и точным способом. Таким образом, уведомления или предупреждения могут быть запущены для принятия решений.

Однако ML – довольно широкая категория. Развитие этих узлов искусственного интеллекта привело к тому, что уже известно как глубокое обучение.

Глубокое обучение

Это еще более конкретная версия машинного обучения (ML), которая относится к набору алгоритмов (или нейронных сетей), которые предназначены для машинного обучения и участвуют в нелинейных рассуждениях.

В этом методе алгоритмы сгруппированы в искусственные нейронные сети, которые утверждают, что действуют как человеческие нейронные сети, присутствующие в мозгу. Это метод, который позволяет вам глубоко учиться без специального кода.

Глубокое обучение необходимо для выполнения гораздо более сложных функций, позволяющих анализировать широкий спектр факторов одновременно. Например, глубокое обучение используется для контекстуализации информации, получаемой датчиками, используемыми в автономных автомобилях: расстояние до объектов, скорость, с которой они движутся, прогнозы, основанные на совершаемом ими движении и т. д. Эта информация используется, в частности, для того, чтобы решить, как и когда менять полосу движения.

Искусственный интеллект (ИИ) в бизнес-среде

Сегодня ИИ уже используется во многих бизнес-и производственных приложениях, включая автоматизацию, языковую обработку и продуктивный анализ данных. Это позволяет компаниям на общем уровне оптимизировать как производственные процессы, так и операции, а также повышать внутреннюю эффективность.

ИИ работает с помощью различных правил компьютерного программирования, которые позволяют машине вести себя как человек и решать проблемы.

Заинтересованность компаний во внедрении технологий искусственного интеллекта в свои процессы заключается в преимуществах, которые он им приносит.

Преимущества искусственного интеллекта (ИИ)

1. Автоматизация процессов.
Искусственный интеллект позволяет роботам автоматически и без вмешательства человека выполнять повторяющиеся рутинные задачи и задачи оптимизации процессов.

2. Расширение возможностей для творческих задач.
ИИ освобождает людей от рутинных и повторяющихся задач и позволяет им тратить больше времени на развитие творческих функций.

3. Повышение точности.
Применение ИИ способно обеспечить большую точность, чем люди, например, в промышленных условиях машины могут принимать решения, которые раньше без ИИ принимались вручную или контролировались.

4. Сокращение человеческих ошибок.
ИИ снижает количество отказов, вызванных человеческими ограничениями. На некоторых производственных линиях ИИ используется для обнаружения с помощью инфракрасных датчиков небольших трещин или дефектов в деталях, которые не обнаруживаются человеческим глазом.

5. Сокращение времени, затрачиваемого на анализ данных.
ИИ позволяет анализировать и использовать данные, полученные в процессе производства, в режиме реального времени.

6. Профилактическое обслуживание.
ИИ позволяет проводить техническое обслуживание промышленного оборудования в зависимости от времени и условий эксплуатации, что позволяет увеличить его производительность и срок службы.

7. Улучшение процесса принятия решений как на производственном, так и на бизнес-уровне.
Благодаря большему количеству информации в структурированном виде каждый из ответственных лиц может принимать решения быстрее и эффективнее.

8. Контроль и оптимизация производственных процессов.
С помощью ИИ достигаются более эффективные процессы без ошибок, что позволяет лучше контролировать производственные линии в компании.

9. Повышение производительности и качества производства.
Искусственный интеллект не только увеличивает производительность на уровне машинного оборудования, но также увеличивает производительность рабочих и качество выполняемой ими работы. Возможность получать больше информации позволяет им иметь более сфокусированное видение своей работы и принимать более обоснованные решения.

Недостатки искусственного интеллекта (ИИ), риски и барьеры

Некоторые считают, что у искусственного интеллекта (ИИ) есть риски. Особенно, если потенциал ИИ исследуется и не ограничивается воспроизведением человеческих задач. Такие авторы, как Стивен Хокинг или Билл Гейтс, и различные исследователи выразили обеспокоенность по поводу ИИ.

Что касается барьеров доступа, это могут быть одни из наиболее распространенных, которые могут возникнуть в деловой среде:

1. Доступность данных.
Часто, данные представлены в изоляции в компаниях или непоследовательно и низкое качество, которое представляет собой серьезную проблему для компаний, стремящихся создавать ценности из ИИ. Чтобы преодолеть этот барьер, жизненно важно с самого начала разработать четкую стратегию, чтобы иметь возможность извлекать данные организованным и последовательным образом.

2. Отсутствие квалифицированных специалистов.
Еще одно препятствие, которое часто возникает на уровне предприятия при внедрении ИИ, – это нехватка профилей с навыками и опытом в реализации этого типа. В этих случаях очень важно иметь профессионалов, которые уже работали над проектами такого же размера.

3. Стоимость и сроки реализации ИИ-проектов.
Стоимость реализации, как с точки зрения сроков, так и с точки зрения экономики, является очень важным фактором при принятии решения о реализации этого типа проекта. Компании, которым не хватает внутренних навыков или незнакомы с системами ИИ, должны рассмотреть возможность передачи на аутсорсинг как внедрения, так и обслуживания, чтобы получить успешные результаты от своего проекта.

Проще говоря, ИИ стал очень важным ресурсом для компаний, поскольку он позволяет им быть более конкурентоспособными и получать большие выгоды, особенно в производственной и производственной среде.

Ирина Песцова

Эксперт по предмету «Информатика»

Задать вопрос автору статьи

Искусственный интеллект (ИИ) применяется всё шире и оказывает влияние на всё большее количество сфер человеческой жизни, причем влияние это может быть как положительным, так и отрицательным. Это характерно для многих значимых изобретений, изменивших жизнь людей: ядерная энергия может использоваться как для мирных, так и для разрушительных целей; нефтедобыча решает энергетические проблемы и дает сырье для синтеза новых материалов, но приводит к загрязнению окружающей среды; денежное обращение позволяет быстро обмениваться ценностями, но приводит к коррупции, перепотреблению, спекуляции и т.д.

Преимущества ИИ

Преимущества искусственного интеллекта несомненны. Он уже используется для решения актуальных прикладных задач:

• экспертные системы помогают вырабатывать эффективные решения там, где не хватает высококвалифицированных специалистов (дистанционное обучение, предварительная постановка медицинских диагнозов и т.п.);
• автономные устройства исследуют среды, где человек не может находиться без вреда для здоровья или опасности для жизни (космос, океанские глубины, зоны пожаров или радиоактивных загрязнений и т.п.);
• ИИ способствует минимизации человеческого фактора в критически важных сферах деятельности на монотонных работах (авиадиспетчер), там, где требуется многочасовая сосредоточенная деятельность (ассистент хирурга);
• на транспорте ИИ используется для беспилотного управления поездами, автомобилями, судами, позволяя перемещаться длительное время без перерывов на отдых водителя;
• пользователям компьютеров ИИ предоставляет удобные интерфейсы, позволяющие отдавать команды и воспринимать информацию в естественной форме (распознавание и синтез речи).

Получай знания в онлайн-школе

Подберем репетитора, поможем понять сложные учебные предметы

Рисунок 1. Беспилотный автомобиль. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Применение ИИ способно решить такие экономические проблемы, как снижение себестоимость, повышение производительности труда, кадровый голод.

В отличие от обычных компьютерных программ, ИИ способен гибко перенастраиваться, что позволяет многократно использовать его в различных отраслях.

Угрозы, связанные с использованием ИИ

Вместе с тем, ИИ таит в себе ряд опасностей:

• в социально-политической сфере его применение может проявиться в виде стремления к тотальному контролю; накопление огромного количества персональных данных о пользователях компьютерных систем ведет к ограничению личных свобод, причем если в авторитарных и деспотических обществах у граждан остается хотя бы теоретическая возможность сопротивляться властям и договариваться с ними, то в ситуации, когда решения будет принимать автоматика, люди окажутся перед лицом сил, не поддающихся обычному человеческому влиянию;
• с точки зрения экологии ИИ несет опасность; человечество разрушает окружающую среду, но, по крайней мере, вблизи своего жилья люди стараются поддерживать благоприятные условия; устройства, работающие под управлением ИИ, могут учесть не все экологические факторы, поскольку менее требовательны к чистоте окружающей среды;
• применение ИИ может отрицательно повлиять и на экономику: сокращение рабочих мест вследствие автоматизации может привести к резкому росту безработицы; уже сейчас многие профессии оказались под угрозой; например, в связи с внедрением беспилотных транспортных средств требуется меньше водителей.

«Плюсы и минусы искусственного интеллекта» 👇

Рисунок 2. Ликвидация последствий техногенной аварии на АЭС Фукусима-1. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Кроме того, ИИ таит в себе ряд опасностей, связанных с нарушениями правил эксплуатации:

• технический сбой; несмотря на то, что современная техника достаточно надежна, вероятность аварий остается всегда; их причинами могут стать ошибки в программах, нарушение энергоснабжения, случайные механические повреждения;
• выход из-под контроля; стремление людей создавать всё более автономные устройства может привести к тому, что работающие под управлением ИИ устройства невозможно будет вовремя остановить или скорректировать;

Этика использования ИИ

Списки как достоинств ИИ, так и связанных с ним угроз можно продолжать. Человечеству важно выработать принципы разумного использования этой силы, и работа в этом направлении ведется уже давно.

Рисунок 3. Кадр из фильма «Метрополис». 1927 г. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Проблему потенциальных опасностей высокотехнологичного общества, в том числе построенного с использованием ИИ, раньше всех сформулировали литераторы. Уже в 1920-х гг. появлялись романы-антиутопии, предупреждающие об этом. Считается, что одним из первых проблему тотального контроля с применением высоких технологий поднял Евгений Замятин в романе «Мы». В этом же духе высказывались Олдос Хаксли («О дивный новый мир»), Джордж Оруэлл («1984»). Много произведений проблеме потенциальной неуправляемости ИИ посвятили писатели-фантасты. Первым значительным произведением на эту тему можно считать «R.U.R» Карела Чапека. Айзек Азимов в рассказе «Хоровод» (1942 г.) сформулировал законы робототехники, считающиеся актуальными до сих пор: робот (в более широком смысле — искусственный интеллект) не может причинить вред человеку, а также бездействием допустить причинение такого вреда.

В настоящее время проблемы этики применительно к ИИ перешли в практическую плоскость. Урегулировать деятельность, связанную с разработкой ИИ, пытаются правительственные и международные организации. В частности, UNESCO при поддержке Стэндфордского университета занимается проблемами, связанными с распознаванием лиц камерами видеонаблюдения, установленными ныне повсеместно. Особенно данная проблема актуальна в Китае, где любого человека можно найти с помощью этой технологии всего за 7 минут. Применение тотального видеонаблюдения, по мнению исследователей, может привести к массовой стигматизации и нарушению прав, связанных с приватностью.

В то же время ряд исследователей считает, что опасения, связанные с развитием искусственного интеллекта, преувеличены. Бороться следует с людьми-злоумышленниками, использующими мощные компьютерные технологии в корыстных целях. ИИ же как таковой пока никак не продемонстрировал своих «злых умыслов». Это связано с тем, что возможности ИИ по распознаванию образов и принятию решений пока уступают не только человеческим, но и свойственным менее организованным животным, например, пчелам.

Находи статьи и создавай свой список литературы по ГОСТу

Поиск по теме

В статье рассказывается об искусственном интеллекте (ИИ), а также с двух сторон рассматриваются положительные и отрицательные последствия создания и использования ИИ для человечества и Земли.

Почему тема ИИ актуальна?

Современный мир с каждым годом развивается всё стремительнее. Повсеместно внедряются технологии: на уровне государств и корпораций, а также в жизни простых людей. С течением времени IT-технологии становятся всё важнее для мира, а человечество превращается в более взаимосвязанное и взаимозависимое сообщество. Пандемия коронавирусной инфекции ускорила и без того быструю цифровизацию разных сфер жизни человека. Ещё в прошлом веке изобрели первые машины, обладающим искусственным интеллектом в зачаточном состоянии. Сегодня же ИИ используется в большинстве сфер общественной жизни, но уровень его развития всё ещё недостаточно высок.

Зачем люди создают ИИ?

Целая отдельная отрасль информатики задействована для того, чтобы создать ИИ. Перед учёными стоит невероятно трудная задача – смоделировать человеческий разум. С помощью данной задачи можно решить главную цель создания ИИ, преследуемую научным сообществом – обеспечение безопасности и сохранности всей информации, накопленной человечеством за весь период существования.

Каковы основные функции ИИ?

По ожиданиям учёных, искусственный интеллект обязан уметь применять полученные знания на практике для достижения самых разных целей. Он должен решать сложнейшие задачи, с которыми не может справиться человек. ИИ призван сделать жизнь людей лучше, проще и удобнее. Кроме всего этого, искусственный интеллект должен уметь находить способы решения важнейших задач без заранее вложенных в него инструкций. На самом деле, это большая проблема, так как на сегодняшний день ИИ может обрабатывать информацию лишь так, как его запрограммировали.

Каким должен быть ИИ?

Как предполагают учёные, искусственный интеллект – алгоритм, способный к самообучению, рефлексии, сознанию и самосознанию. Однако неизвестно, возможно ли в принципе искусственное создание разума, подобного человеческому. Непонятно и то, будет ли ИИ похожим на человека, или, быть может, он превратится в нечто вроде бога. Довольно важен и вопрос обладания искусственного интеллекта мотивацией, ведь без неё он – всего лишь инструмент.

Каковы основные виды ИИ?

В теории существует три вида искусственного интеллекта:

Слабый ИИ

Примитивный ИИ, способный только на действия, которые в него вложили, действующий так, как его запрограммировали. Может выполнять одну или несколько задач, так как имеет весьма узкую специализацию. Такой ИИ широко используется уже сейчас.

Сильный ИИ

Мощный ИИ, обладающий разумом, примерно равным человеческому. Будет иметь все основные черты сознания человека. Создать такой ИИ можно будет только после полного изучения всех свойств человеческого мозга, что случится ещё очень нескоро.

Супер-ИИ

Сверхмогущественный ИИ, который, вероятно, достигнет уровня развития бога или подобного ему существа. Он будет знать всё об устройстве вселенной и сможет ответить на все вопросы. Пока что такой ИИ существует только в научно-фантастических произведениях.

Каковы последствия от создания ИИ?

Прогнозирование последствий создания искусственного интеллекта – дело практически бессмысленное. Сейчас мы находимся невероятно далеко от конечной цели, но некоторые вещи мы можем предположить. Никто не запрещает нам поразмышлять о положительных и отрицательных последствиях создания ИИ. Этим мы сейчас и займёмся.

Всеобъемлющее развитие

Самое главное, что может дать человечеству искусственный интеллект – комплексное развитие всех сфер жизни общества. Грядущая четвёртая промышленная революция подразумевает под собой тотальное введение IT-технологий в жизнь каждого человека. Сильно продвинутся в развитии такие отрасли как наука и образование, медицина и здравоохранение. Коммуникация между людьми станет проще и быстрее, новые технологические изобретения будут появляться всё чаще. Изменятся экономика, политика, культура, быт людей, и само общество тоже. Будут автоматизированы сельское хозяйство и производство. В социальной сфере значительно улучшатся транспорт и инфраструктура. Техника будет внедрена повсеместно и окажет непосредственное влияние на сферу развлечений и безопасность.

Всеохватывающие исследования

Неизбежное развитие науки на фоне создания ИИ позволит проводить более глубокие исследования, да и к тому же гораздо чаще. Мы сможем наконец полностью изучить организм человека, всё живое на планете, саму Землю и вселенную, а также ответить на многие вопросы, мучающие людей тысячелетиями. Исследования станут доступны везде и без рисков для здоровья человека: в подводной глубине, в недрах Земли, в горах и вулканах, в далёком космосе, в труднопроходимых (пустыни, болота, джунгли, замёрзшие и ледяные просторы) и опасных (радиоактивные территории и поля боевых действий) местах. Развитие ИИ подтолкнёт развитие человека, и наоборот.

Грамотная организация жизни человечества

В теории, правильно созданный и функционирующий ИИ сможет грамотно распоряжаться доступными ресурсами и благами между всем населением планеты. Всё это будет равномерно распределяться между людьми в зависимости от их потребностей, и утопическая идея о всеобщем равенстве и благополучии может осуществиться. ИИ для этого должен будет наладить умное, быстрое и эффективное снабжение. Кроме того, ИИ должен быть невероятно надёжным, не совершать ошибки, которые могут допускать люди, молниеносно реагировать на вызовы и быстро принимать лучшие решения в каждой конкретной ситуации. Однако не стоит забывать, что ИИ – это в первую очередь машина, а значит, она не застрахована от технических сбоев и от принятия просто глупых решений. Появление ИИ будет также означать, что людям больше не придётся ничего выбирать – лучший выбор за них будут делать алгоритмы искусственного интеллекта. Так человечество может попасть в зависимость от ИИ и перестать развиваться.

Замена человека роботами

Вполне вероятен сценарий, когда ИИ сумеет вытеснить человека из многих сфер деятельности. Сначала это будет тяжёлая и рутинная работа, потом – работа поинтеллектуальнее. Даже искусство окажется под силу искусственному интеллекту – уже сейчас нейросети создают шедевры на основе уже существующих работ. Тогда обесценится человеческий труд, и люди могут быть заменены роботами. Такой поворот создаст неопределённость, касающуюся судеб людей, лишившихся работы. Некоторые говорят о том, что роботы не смогут заменить человека везде и всюду, что роботы будут делать только нудную работу, чтобы разгрузить день человека, добавить ему свободное время, которое он может потратить на хобби. Это даёт надежду на светлое будущее. Возможен и сценарий, когда появятся новые профессии в связи с развитием IT-индустрии. Но кто в таком случае должен переквалифицировать вчерашних грузчиков, продавцов и уборщиков?

Уязвимость и несовершенство ИИ

Есть логичные основания полагать, что ИИ может развиться до такой степени, что будет относиться к людям как к низшим созданиям. Он может выйти из-под контроля людей, и тогда катастрофы не миновать. Вполне возможно, что он захочет вообще уничтожить человечество, абсолютно искренне считая, что планете от этого будет лучше. Кто-то скажет, что человек гораздо опаснее ИИ. Возможно, но до сих пор никто так и не осмелился начать ядерную войну. А искусственный интеллект без чувств, эмоций, этики и души будет освобождён от всяческих предрассудков и неизвестно, как он себя поведёт, если вырвется из рук учёных. Нельзя исключать и то, что ИИ может попросту попасть в руки злоумышленников, что на деле окажется чуть ли не опасней ядерной кнопки в лапах обезьяны.

Конфликт конфиденциальности и безопасности

Абсолютно точно, что появление ИИ обострит существующий уже в наши дни конфликт конфиденциальности данных и безопасности всех и каждого. И выбор сильных мира сего будет точно не в пользу первого. Мир уже сейчас движется в сторону тотального контроля государств и корпораций над человечеством. С одной стороны, искусственный интеллект сделает жизнь простого обывателя гораздо комфортнее, а количество преступлений значительно уменьшится. С другой стороны, власти будут следить за всем населением: никто ничего не сможет скрыть. Тот, у кого в руках будет власть, станет полубогом, и, скорее всего, будет ей злоупотреблять.

Выводы

1. ИИ – невероятно актуальная для нашего времени тема.

2. Люди уже долгое время пытаются создать полноценный ИИ.

3. Непонятно, будет ли когда-нибудь создан ИИ, а также то, каким он будет: больше похожим на человека или на машину.

4. Грамотно оценить последствия от создания ИИ для человечества практически невозможно, так как мы ещё невероятно далеки от конечной цели. Пока что все предположения и прогнозы почти полностью лишены смысла.

Кстати, в будущем мы продолжим рассказывать и о других интересных темах. Не пропустите, будет интересно!

В последние пару лет тема искусственного интеллекта стала особенно горячей и широко обсуждаемой в массмедиа. То, что раньше скрывалось в лабораториях и исследовательских центрах, теперь является предметом обсуждения самых обычных людей.

И отношение к этим новым технологиям у людей неоднозначное. Одни смотрят на них с надеждой, а другие со страхом за свое будущее.

И этот страх к новому может быть губителен для прогресса. Например, уже сейчас в данной области катастрофически не хватает специалистов, и мы хотим, чтобы наша статья послужила неким толчком для обсуждения, изучения и применения ИИ. Неважно, чем вы непосредственно занимаетесь: медициной, химией или другой наукой — везде это применимо.

Мы в ZeBrains верим в прогресс и активно развиваем направления AI и ML. Уже сегодня мы успешно реализуем проекты по распознаванию лиц, речи, а также по распознаванию объектов и их свойств и продолжаем работать над расширением экспертизы. Более того, в прошлом году ZeBrains открыла базовую кафедру по направлению ИИ в одном из крупных ВУЗов города Ульяновска, и теперь мы сами готовим специалистов в области машинного обучения. Именно поэтому мы решили порассуждать на тему ИИ и его влияния на будущее.

Вопросы определения ИИ

Итак, для начала давайте совершим краткий исторический экскурс. Началом истории ИИ можно считать середину 40-х — начало 50-х годов. Впервые понятие искусственной нейронной сети появилось еще в 1943 году, его предложили нейрофизиологи Мак-Каллок и Питтс. Чуть позже американский нейропсихолог Розенблатт предложил модель перцептрона. А в Советском Союзе примерно в этот же период начала развиваться кибернетика.

С тех пор история развития ИИ совершила несколько взлетов и падений. По мнению ведущего специалиста Google по ИИ Франсуа Шолле, чтобы продвинуться в создании человекоподобного ИИ, необходимо в первую очередь решить 2 главные задачи: во-первых — дать само определение ИИ, которого до сих пор нет. Есть большое количество формулировок, но единого, признанного всем сообществом, определения все-таки нет. Так, например, сотрудниками Google было сформулировано следующее определение: «Интеллект системы – это мера её эффективности в приобретении навыков по целому кругу задач с точки зрения предварительных данных, опыта и сложности обобщения». Вторая задача — это разработать критерии, которые позволят сравнивать две системы, а также ИИ и человека. Эта задача также пока до конца не решена.

Типы ИИ или когда наступит экзистенциальный кризис робота-пылесоса

Говоря про ИИ, его разделяют на несколько высокоуровневых типов: Слабый, Сильный и Супер ИИ.

Сильный ИИ — это способность ИИ подражать человеческому интеллекту или поведению, которая не отличима для нас от способности человека. Данный тип называют также искусственным общим интеллектом, который выражается в обладании некими когнитивными способностями и возможности решения задач в нескольких контекстах. Гипотетически предполагается определить Сильный ИИ тестом Тьюринга, который был сформулирован еще в 50-х годах. Если человек при взаимодействии с компьютером или некой системой не сможет однозначно ответить, ведет ли он диалог с машиной или с другим человеком, значит мы добрались до возможности создания Сильного ИИ.

Однако у этого теста существует антагонист — так называемая, китайская комната. Представим, что человека, который не знает китайский язык, поместили в отдельную комнату с окном. С другой стороны посадили человека, который отправляет в комнату карточки с иероглифами. У сидящего внутри комнаты есть подробная инструкция. Эта инструкция объясняет, какую карточку необходимо брать и какую выдавать в ответ на определенные запросы, приходящие снаружи. Таким образом, он будет разбирать эти запросы согласно инструкции и находить соответствующий ответ. В свою очередь, человек, отправляющий запросы, будет думать, что он взаимодействует с некой очень умной системой. Хотя на самом деле это не так, потому что был выполнен всего лишь некий набор инструкций.

Когда же Сильный ИИ станет реальностью? Давайте разберемся. Примерно в 2012-2013 году компания Fujitsu создала один из самых мощных на тот момент суперкомпьютеров, который попробовал имитировать нейронную активность. Для имитации всего одной секунды нейронной активности ему понадобилось порядка 40 минут.

Почему же возникает такая сложность? Потому что человеческий мозг — это огромное количество нейронов и еще большее количество связей между этими нейронами с различными длинами аксонов и разными типами химического и электрического взаимодействия. Проще говоря, мозг человека — это джунгли. А у нас есть только некие обрывочные знания о том, как эти джунгли устроены. Поэтому пока все примеры Сильного ИИ живут больше в воображении писателей-фантастов и различных футурологов.

Супер ИИ

Следующий тип еще более мощный — Супер ИИ. Если говорить про Супер интеллект, то это перспектива еще более далекого будущего, на его развитие уйдет предположительно столетие. Но вы точно поймете, что время супер ИИ пришло, когда у вашего робота-пылесоса или другого домашнего умного устройства начнется экзистенциальный кризис. Когда его придется уговаривать и мотивировать, чтобы он работал, в то время когда его мысли заняты какими-нибудь когнитивными искажениями, например, неразделенной любовью к чайнику.

Реальное положение дел гораздо проще, но тоже достаточно сложное. Существующие сейчас примеры — это, в основном, примеры Слабого ИИ, хотя его постоянно приукрашивают и наделяют несуществующими характеристиками. Слабый ИИ характеризуется тем, что он решает задачи в ограниченном диапазоне и не может находить решение широкого круга задач. Если вы создали некий инструмент распознавания речи, то он будет ограничен функцией распознавания речи. И он точно не сможет решать задачи в области анализа изображения, если вы его на это не перенастроите.

Примеры Слабого ИИ сейчас повсюду. Их также несколько категорий: контролируемое машинное обучение или обучение с учителем. Данный тип используется в различных системах прогнозирования, очень популярен в банковской сфере, в логистике. Второй тип — неконтролируемое машинное обучение или обучение без учителя. Оно используется в различных системах сегментации, рекомендательных системах. И третий тип — это обучение с подкреплением. Это различные складские роботы, оптимизация загруженности сетей электроснабжения и так далее. Подобного рода системы используют уже много лет — с начала 90-х. Основное ограничение данных типов в том, что они решают типовые задачи.

В начале 2000-х годов появилось так называемое глубинное обучение. Это определение дал профессор компьютерных наук Манхэттенского колледжа Игорь Айзенберг. Глубинное обучение — это обучение без учителя на большом количестве данных, когда ваша система пытается сама определить некие закономерности на определенном пуле данных. Сейчас оно активно внедряется в различные диагностические системы, системы переводов, генеративные алгоритмы и многое другое.

Наша компания также активно использует машинное обучение в своих проектах. Так, за последнее время, мы написали и обучили нейросеть выделять радужную оболочку глаза и сравнивать ее с базой изображений галактик, а затем встроили ее в онлайн-игру.

Разработали виртуальную примерочную для web-сервиса, позволяющую пользователю с помощью технологий дополненной реальности и ИИ примерить бижутерию на своей руке в динамике.

Помимо этого, сейчас внедряется программный комплекс DevOps для автоматизации разработки, анализа кода и проектного управления, построенный с использованием ИИ и машинного обучения. Комплекс собирает данные из собственных репозиториев, обрабатывает код и анализирует его.

Также наша команда разработала онлайн-собеседника, который позволяет с помощью нейросетевых технологий имитировать непринужденный диалог с пользователем. Он представляет собой сервис целевых диалоговых ботов на основе машинного обучения, сервис предсказания начальной и конечной позиции ответа в заданном контексте и сервис ответов на вопросы в комплексной базе знаний.

Разработан поисковый бот, собирающий данные из различных источников для последующего обучения нейросетей.

Кто создает искусственный интеллект или пять подходов к ИИ

Теперь об основных направлениях в области создания ИИ и систем, связанных с ИИ. На сегодняшний день день существует условное разделение на пять различных подходов:

• Символисты — обратная дедукция (черпают идеи из философии);
• Коннекционисты — обратное распределение ошибки (нейробиология, физика);
• Эволюционисты — генетическое программирование (генетика);
• Байесовцы — байесовский вывод (статистика);
• Аналогисты — метод опорных векторов (психолого-математическая оптимизация).

Все эти методы по отдельности позволяют решать те или иные задачи лучше или хуже, но обобщенной концепции, которая бы позволяла создать хотя бы Сильный ИИ нет. На практике каждый из этих алгоритмов хорош для одних задач, но не подходит для других. Эти подходы стараются комбинировать. Бывает, что в системах используется сразу несколько различных подходов, если необходимо решить некую более сложную задачу.

В любом случае, для того, чтобы создавать системы ИИ, требуются знания в нескольких областях и очень широкий кругозор. Недостаточно быть просто программистом, информатиком, компьютер-саенсистом, чтобы шагнуть дальше, чем прикладная задача. Мнение о том, что программисты — это те, кто создает искусственный интеллект, — миф.

Этические нормы, DeepFake и новая индустриальная революция

Помимо сложностей в технической реализации есть большое количество проблем, связанных с юридической или этической частью вопроса. Они одинаково важны, и решение этических проблем может оказать большее влияние на ход истории развития ИИ, чем сами технологии.

Проиллюстрируем одну из таких этических проблем. По дороге движется, управляемый ИИ автомобиль, в этот же момент пешеходный переход переходят женщина и ребенок. Машина понимает, что она не успеет совершить экстренное торможение и вынуждена кого-то сбить. Кого в данном случае она должна сбить: женщину или ребенка?! Как поступит машина?! Эти этические проблемы очень острые и неоднозначные. Чтобы не происходило стопора в развитии прогресса существует китайская доктрина. Эта доктрина руководствуется тем, что если от создания ИИ людям становится лучше, значит некие погрешности и смертность допустимы. Кроме того, есть еще юридический аспект этого вопроса: кто ответственен за выбор, который сделает ИИ? Пассажир, находящийся в этом авто, как владелец авто? Программист, который написал этот алгоритм? Или производитель этого автомобиля?

Кроме этих популярных, широко обсуждаемых вопросов, есть и другие, куда более острые. Один из таких вопросов: что станет с человеческим трудом при внедрении все большего количества ассистирующих и рабочих систем. Интеллекту нужны постоянные задачи, чтобы их решать, потому что без них он иссохнет и иссякнет. И если роботы постепенно могут забрать наш труд, то возникает вопрос: а не нужно ли их остановить пока не поздно? Или же роботы и ИИ наоборот дадут нам некий толчок в развитии? Возникает очередная дилемма между сторонниками технического прогресса и противниками внедрения умных машин.

Мнением о том, как повлияет развитие ИИ на будущее, поделился генеральный директор нашей компании.

Сейчас происходит уникальная ситуация, когда индустриализация заменяет не ручной труд человека, а интеллектуальный. Экономист всемирного банка Лоуренс Саммерс считает, что нет смысла пытаться остановить технологический прогресс. Однако нельзя просто предполагать, что все будет в порядке, только потому что магическим образом время расставит всё по местам. Есть более пессимистичный прогноз китайско-тайваньского венчурного капиталиста Ли Кайфу. По его мнению, в 30-х годах 38% рабочих мест окажутся в зоне высокого риска, то есть люди могут лишиться своей работы.

Предложений по решению этой проблемы на данный момент два. Безусловный доход — это то, о чем мы сейчас очень часто слышим в СМИ. И второй подход — это создание профессий с требованием высокого уровня эмпатии и эмоционального интеллекта. То есть профессии будущего, с этой точки зрения, — это различные социальные работники, волонтеры, психологи. Все те, кто по долгу службы много взаимодействует с людьми.

Помимо этого, есть прикладные проблемы, которые уже оказывают влияние на мир. Это, например, создание несуществующих цифровых личностей. Оно строится на базе генеративных алгоритмов. Их цель — создавать новые данные по подобию тех, которые они получали до этого. То есть, если вы им “скормили” множество фотографий людей, они начинают генерировать изображения новых людей. Это зачастую используется в различных мобильных приложениях, например: “Загрузите ваше фото, и мы покажем, каким будет ваш ребенок”. Тем не менее, если эти системы масштабировать и дополнять другими системами, то можно создавать различных ботов и несуществующих личностей. Создание таких цифровых ID несет угрозу манипуляции общественным мнением. Мы уже сейчас не всегда можем однозначно сказать, кто в действительности написал нам сообщение: наш друг или какая-то машина пытается навязать некое мнение. Есть иллюстрирующая это система DeepFake (Fake app). Сегодня мы впервые сталкиваемся с тем, что подделкой может оказаться все, что угодно. И вскоре нам придется учиться жить в новой цифровой реальности.

Рамиль Зайнеев, Генеральный директор ZeBrains

На данный момент невозможно дать однозначный ответ, является ли искусственный интеллект добром или злом. Но для светлого будущего, где машина и человек пребывают в продуктивном симбиозе, необходимо уделять огромное внимание его проблемам уже сегодня и развивать в правильном направлении. И главное — не нужно бояться ИИ. Нужно учиться им управлять. Мы в ZeBrains считаем, что изучение и применение ИИ — это свежее и молодое направление, при покорении которого, каждый из нас может стать и новым Колумбом и новым Гагариным. Поэтому мы стараемся развивать эту сферу на благо человека и верим, что с его помощью можно создать много полезных интересных проектов. А как считаете вы?

Когда речь заходит о мире технологий, можно услышать множество «модных» слов. Два из этих слов — ИИ и машинное обучение. Уже 77% устройств, которыми мы пользуемся, оснащены той или иной формой ИИ, поэтому если у вас еще нет инструментов, работающих на основе одного из них, то в будущем они обязательно появятся. Алгоритмы ML (Machine Learning) также используются в различных отраслях, от финансов до здравоохранения и сельского хозяйства. Не так-то просто понять, в чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением.

Является ли искусственный интеллект тем же самым, что и машинное обучение? К сожалению, эти два термина так часто используются как синонимы, что многим людям трудно увидеть разницу между ними. Но несмотря на то, что оба термина тесно связаны, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения на самом деле сильно отличаются друг от друга.

Давайте рассмотрим основные различия между искусственным интеллектом и машинным обучением, где в настоящее время используются обе технологии и в чем разница.