Искусственный интеллект – вне шума

1656604001 iskusstvennyj intellekt – vne shuma

автор Джордж Красодакис

ИИ меняет наш мир, и будущее влияние будет огромным: как мы работаем, мы живем, сотрудничаем, принимаем решения и действуем как общество. Но каковы риски и как мы можем подготовиться?

Искусственный интеллект. Один из самых популярных технологических терминов современности, очень часто используемый чрезмерно или даже неправильно.

СМИ любят как истории успеха, так и антиутопии, которые руководит искусственный интеллект. Машины заменяют людей, искусственный интеллект, превышающий человеческий интеллект, работы берут контроль и т.д.

Если вы посмотрите за пределы этого ажиотажа, вы поймете, что происходит настоящая революция. Чтобы понять потенциал искусственного интеллекта, просто изучите последние достижения в таких областях, как глубокое обучение, и их применение в таких областях как компьютерное зрение и обработка естественного языка.

Происходят значительные срывы — благодаря комбинации технологий, позволяющих машинам понимать огромные объемы данных и выполнять когнитивные функции.

ИИ меняет наш мир, и будущее влияние будет огромным: как мы работаем, мы живем, сотрудничаем, принимаем решения и действуем как общество.

1. Искусственный интеллект, определенный

Искусственный интеллект можно определить как технологию, позволяющую системам инкапсулировать когнитивные функции вместе с адаптивными и обучающими возможностями, что ведет к самосовершенствованию.

Системы, работающие на искусственном интеллекте, могут фиксировать и понимать их среду и принимать оптимальные решения в режиме реального времени для достижения конкретных целей.

Как характерный пример ИИ, «Computer Vision» позволяет системам «видеть» с помощью сложных алгоритмов. Они научены идентифицировать широкий спектр объектов, таких как ландшафты, личности и объекты на изображении или видео.

T222WrcWsvbGQL6Ctzzheoyyv01KJYgomn61

В другом примере прикладного искусственного интеллекта технологии «Обработка естественного языка» позволяют взаимодействовать с машиной на основе свободной формы, естественной речи.

НЛП и связанные с ним технологии могут «понимать» естественный язык и значительно реагировать. Как только машина извлекает контекст запроса «естественного языка», она синтезирует правильный ответ, который также возвращается пользователю как «естественный язык».

Быстрый прогресс ИИ обеспечивается потоками данных об основных видах деятельности человека. Сюда входят онлайн-общение, социальное взаимодействие, использование устройства, поиск, потребление содержимого и потоки данных IoT, и это лишь некоторые из них.

Чтоб осознать эти большие размеры сложных данных, системы AI употребляют мощность облачных вычислений и специализированных методов машинного обучения. Центры обработки данных мирового масштаба с огромными маркированными наборами данных используются для обучения алгоритмам ИИ для выполнения определенных когнитивных функций.

2. Современное состояние

Алгоритмы теперь могут видеть

Способность компьютера «видеть» – это удивительное достижение. Системы на базе искусственного интеллекта могут «понимать» контекст изображения или видео с поразительной детализацией. Они могут идентифицировать расширяющийся набор объектов, таких как лица, названные лица, автомобили, дома, улицы, деревья и т.п. с возрастающим уровнем успеха.

С помощью изображения или видео алгоритмы могут оценить дополнительные свойства, такие как количество людей на изображении, их пол, возраст или даже эмоциональное состояние.

ckypT8D1npHZMjmjGXcWLDE2Usgf1VsLZWGg

Вы можете просто отправить семейное фото в одну из коммерчески доступных когнитивных служб и за миллисекунды получить ответ с указанными лицами, их статью, возрастом и доминирующими эмоциями. Можно также идентифицировать объект на фотографии. К примеру, AI может распознать автомобиль, а также его производителя и модель. Затем он может пометить его тегами для улучшения поиска, группировки и видимости.

В ближайшее время алгоритмы смогут сделать вывод даже о ситуации подразумевается — например, a детская вечеринкаа спортивное мероприятиеа бизнес-конференция или случайное расположение людей в парке.

Возможности применения компьютерного зрения поражают. От автономных автомобилей, которые могут «видеть» на 360 градусов и понимать свою среду и ее динамику в режиме реального времени, до специальных приложений, таких как Seeing AI от Microsoft – прототип системы, помогающей людям с недостатками зрения или слепыми понять свое окружение!

Компьютерное зрение делает огромные шаги благодаря массовому применению в автономных автомобилях, навигации, робототехнике, распознаванию образов, медицинской диагностике и т.д. Системы искусственного интеллекта продолжают учиться и они учатся быстро.

Просмотрите эту статью, чтобы узнать больше о последних тенденциях в области AI.

Диалог с «машиной»

Краткого взаимодействия с Amazon Alexa, Cortana, Siri или Google Assistant достаточно, чтобы осознать огромный прогресс технологий обработки естественных языков.

Microsoft и IBM объявили, что их технологии НЛП работают на том же уровне (или лучше) по сравнению с профессиональными транскрибаторами по обработке дискуссий, начиная от спорта и заканчивая политикой.

Google недавно продемонстрировал Duplex, свою технологию цифрового помощника, способную выполнять определенные задачи с помощью естественного общения. К примеру, он может организовать встречу или встречу в свободной форме диалога с человеком.

Цифровые помощники будут становиться все умнее, контекстнее и инициативнее.

В какой-то момент в не так далеком будущем, ваш цифровой помощник будет реагировать естественнов режиме разговора и, возможно, со стилем, отношением и юмором, соответствующим вашей личности и текущему настроению.

Цифровые ассистенты постоянно обучаются, используя каждое взаимодействие с юзером. Они лучше соответствуют явно указанным или неявно определенным предпочтениям пользователя. В какой-то момент времени DA станут активными и автономными, беспрепятственно используя глубокие пользовательские знания, сигналы из среды пользователя и глобальные тенденции и динамику.

3. Отрасли, на которые влияет искусственный интеллект

ИИ уже во многом влияет на нашу социально-экономическую систему. Мы вступили в фазу кардинальной трансформации рынков, бизнеса, образования, правительства, систем социального обеспечения, компаний, моделей занятости и социальных структур. В скором времени все будет изменено в результате интеллектуальных технологий и автоматизации.

Массовое внедрение ИИ коренным образом изменит все отрасли, как подведено ниже.

Транспортные системы

Этот сектор претерпевает кардинальную трансформацию. Полностью автономные автомобили в скором времени станут реальностью. Они будут более безопасными, эффективными и эффективными. Автономные грузовики, умные контейнеры, такси без водителя и умные города – лишь некоторые примеры реальности, которая должна произойти для транспортной отрасли.

XmNTAFl4p1hOnF619u-MSckiWw9gU-6R72lU

ИИ в транспорте приведет к массовым изменениям не только в транспортных средствах, но и во всей экосистеме — от служб такси до электронной коммерции и службы доставки посылок.

На привычки потребителей будут серьезно повлиять, когда они перейдут от владение автомобилем к потребляя автоуслуги по требованию.

Стоимость транспортного средства как услуги будет значительно ниже благодаря другим факторам возможности лучшего использования автомобилей компанией, предоставляющей услугу.

Целые транспортные сети, состоящие из парков автономных автомобилей, будут организованы алгоритмами искусственного интеллекта, чтобы лучше адаптироваться в режиме реального времени к спросу, дорожному движению и другим условиям. Это изменит способ путешествия людей с тем, как города расширяются и развиваются.

Напримерновая эра более дешевой, более быстрой и безопасной транспортировки с помощью автономных транспортных средств может спровоцировать тенденцию деурбанизации — особенно если учесть, что время, проведенное в автономных транспортных средствах, может быть полностью продуктивным с возможностями современного офиса.

Электронная торговля

Благодаря расширенной персонализации на основе искусственного интеллекта, динамическому ценообразованию и генерации предложений клиентский опыт становится умнее.

Центры выполнения становятся более автоматизированными – работы перемещают пространство для сбора продуктов и выполнения заказов клиентов – в некоторых случаях автономно.

Дроны и автомобили без водителей могут сыграть роль в последней части процесса доставки. Поскольку централизованная разведка будет управлять всеми процессами, типовые процессы продаж, каналы, сети физических магазинов становятся менее важными, что нарушает отрасль.

Финансовые услуги, страхование

Любой сектор, требующий значительного объема обработки данных и обработки содержимого, также извлечет выгоду от ИИ.

Финансовые учреждения автоматизируют важные процессы подтверждения транзакций, выявления мошенничества, торговли акциями, рекомендательных и консультационных услуг.

Страховые компании будут использовать огромные объемы доступных данных, а также технологии прогнозирования и машинного обучения, чтобы лучше оценивать риски. В результате они смогут предлагать лучшие продукты, точно отвечающие потребностям определенного клиента.

На страховые компании также существенно повлияет внедрение умных автомобилей без водителя.

Службы государства и граждан

ИИ может оказать большое влияние на устранение бюрократии, улучшение услуг для граждан, управления и социальных программ.

Еще более традиционные профессии, строящиеся на основе крепких отношений, например юридические профессии, будут заново определены ИИ. Типичные службы поддержки в юридическом контексте, связанные с обработкой документов, классификацией, обнаружением, суммированием, сравнением и управлением знаниями — задачи, в которых агенты искусственного интеллекта уже преуспели.

Разработка продукта

ИИ внедряет новые возможности, изменяющие типичный процесс разработки продуктов – цифровых или физических продуктов. Благодаря общей доступности передовых когнитивных технологий (облачных коммерческих предложений искусственного интеллекта из-за простых в использовании API) и недорогих сценариев интеграции возможности инноваций на основе искусственного интеллекта увеличиваются в геометрической прогрессии.

Коммерческие когнитивные API и облако позволяют разработчикам ПО легко создавать когнитивные приложения на основе расширенных возможностей AI. Процессы производства физической продукции также могут извлечь пользу из производственных линий на базе искусственного интеллекта, систем контроля качества и процессов постоянного совершенствования. Продукты скоро будут создаваться совсем другими способами; и они будут связаны и разумны.

Образование

Общая образовательная система будет значительно улучшена благодаря ИИ на вершине оцифрованного содержания мирового масштаба, данных и научных и общих знаний.

Умные образовательные агенты будут учитывать потребности студента синтезировать оптимальные персонализированные образовательные программы соответствие намерения учащегося, правильный уровень, темп, желаемые типы содержания и другие параметры.

По другому сценарию приложения на основе искусственного интеллекта смогут рекомендовать возможности образования и персонализированный образовательный контент, проактивно в зависимости от текущего состояния карьеры пользователя, уровня образования и опыта.

Это может иметь форму постоянного, разумного «консультанта по вопросам образования», открывающего для каждого пользователя правильные возможности обучения.

4. Беспокойство

Существуют серьезные беспокойства и вопросы без ответа на социальные, политические и этические последствия массового внедрения ИИ.

Например, ожидается, что «интеллектуальная автоматизация», которая может быть достигнута в масштабе с помощью искусственного интеллекта, изменит наш способ работы и необходимые нам навыки. Некоторые роли устареют, а некоторые профессии со временем исчезнут.

Смертельное автономное оружие

Концепция автономной машины впечатляет. Подумайте об автономном автомобиле, который может фиксировать окружающую среду и динамику и принимать решения в режиме реального времени для достижения заранее определенных целей — перемещения из точки А в пункт Б при определенных ограничениях.

Однако в военном контексте эта автономия в принятии решений пугает: так называемое смертельное автономное оружие — футуристические роботизированные системы, которые могут поражать цели без вмешательства или одобрения человека.

Но кто контролирует проектирование, работу и назначение таких «роботов-убийц»? Как такой робот сможет разбираться в нюансах сложной ситуации и принимать опасные для жизни решения? И многое другое.

Риск предвзятости и необходимость прозрачности

Системы искусственного интеллекта учатся, анализируя огромные объемы данных, и продолжают адаптироваться посредством непрерывного моделирования данных взаимодействия и обратной связи с пользователями.

Как мы можем гарантировать, что начальное обучение алгоритмам ИИ беспристрастно? Что делать, если компания вносит предубеждения через набор обучающих данных (преднамеренно или нет) в пользу определенных классов клиентов или пользователей?

Например, что делать, если алгоритм, ответственный за определение талантливых кандидатов из совокупности резюме, унаследовал известные или неизвестные предубеждения, что привело, например, к проблемам, связанным с разнообразием?

Мы должны обеспечить прозрачность таких систем в отношении процессов принятия решений. Это ключ к тому, чтобы позволить лучше рассматривать крайние случаи, поддерживая общее понимание и одобрение более широкой аудиторией и обществом.

Доступ к данным, знаниям, технологиям.

В нашем взаимосвязанном мире относительно небольшое количество компаний собирает огромные объемы данных. Доступ к этим данным позволит точно воспроизвести нашу повседневную жизнь с точки зрения деятельности, взаимодействия и явно указанных или неявно определенных интересов. Кто-то, кто имеет доступ к этим данным, знает нашу историю мобильности, наш онлайн-поиск и активность в социальных сетях, чаты, электронные письма и другие микроповедения и взаимодействия в Интернете.

Система искусственного интеллекта сможет «понять» любого онлайн-пользователя – с точки зрения интересы, ежедневные привычки и будущие потребности; она могла бы получить впечатляющие оценки и прогнозы, начиная от покупательские интересы к эмоциональное состояние пользователя.

Если вы думаете об этом результате ИИ в масштабе – анализируя данные на уровне популяции – эти прогнозы и идеи могут описать синтез, состояние и динамику всей популяции.

Это, очевидно, дало бы чрезвычайную власть контролирующим такие системы над этим богатством данных. Просто вспомните дело Cambridge Analytica. Данные для отдельного пользователя могут иметь низкую ценность, но при масштабном анализе – для достаточно большой группы пользователей с расширенными аналитическими моделями и моделями выводов – они могут оказать огромное социально-политическое влияние.

Право на конфиденциальность

Если вы рассматриваете возможность несанкционированного доступа к собственной онлайн-истории (или другим) данным, право на конфиденциальность, очевидно, под угрозой. Но даже в случае офлайн-пользователя — кого-то сознательно решила остаться «отключенным» — право на конфиденциальность все еще под угрозой.

Представьте, что пользователь без связи (ни смартфоны или другие устройства не знают о местонахождении пользователя) движется по «умному городу» будущего. Прогулки по нескольким главным улицам было бы достаточно, чтобы сеть камер безопасности зафиксировала следы пользователей и, возможно, идентифицировала их с помощью надежного распознавания лиц в централизованном хранилище данных. Есть очевидные большие вопросы по поводу того, кто и при каких условиях имеет доступ к этой информации.

Несанкционированный доступ и контроль

Безопасность и контроль доступа является критическим аспектом. Если кто-то скомпрометирует разумную систему (например, автономный автомобиль), то последствия могут быть катастрофическими. Безопасность интеллектуальных, подключенных систем и машин от несанкционированного доступа является первоочередным приоритетом.

Технологическая безработица

Это определяется как «разъясняющаяся» безработица применением новых технологий — в эпоху AI это касается рабочих мест, замененных интеллектуальной автоматизацией.

В последующие годы, мы станем свидетелями значительных изменений в рабочей силе и рынках. Роли и рабочие места станут устаревшими, отрасли будут радикально трансформированы, модели занятости и отношения будут переопределены.

К примеру, задачи и действия, связанные с обслуживанием клиентов/колл-центрами, документооборотом, модерацией контента, все больше базируются на технологиях и интеллектуальных системах.

Это же касается ролей, связанных с эксплуатацией и поддержкой производственных линий и фабрик. На смену людям приходят разумные работы, которые могут безопасно ориентироваться в пространстве, находить и перемещать объекты (например продукты, детали или инструменты) и выполнять сложные операции сборки.

Но ИИ оказывается очень эффективным в обработке более сложных видов деятельности, требующих обработки нескольких сигналов, потоков данных и накопленных знаний в реальном времени. Характерным случаем являются автономные транспортные средства, которые могут фиксировать и понимать свою среду и ее динамику — они могут видеть, принимать решения и действовать в режиме реального времени. Профессиональные водители (такси, грузовики и т.д.) увидят, что спрос на их навыки быстро падает.

Этика, социальная ответственность и трудные решения

ШИ позволяет принимать оптимальные решения в режиме реального времени. Хотя в большинстве случаев оптимальное решение является объективно определенным и общепризнанным, есть несколько примеров, поднимающих этические и моральные вопросы.

К примеру, автономный автомобиль, знающий, что вот-вот столкнется с пешеходом, должен решить, будет ли он пытаться избежать чувствительного пешехода с помощью рискованного (для пассажиров) маневра. И это нужно решить за миллисекунды.

Логика, стоящая за этими критическими решениями, должна быть заранее определена, хорошо понята и принята. При этом подробная история деятельности и решений автономного автомобиля должна быть доступна и доступна для анализа — по определенным правилам защиты данных.

Непропорциональная власть и контроль над данными

Технологические компании вкладывают значительные средства в искусственный интеллект, как на научном/инженерном, так и на коммерческом уровне и уровне разработки продуктов.

Эти корпорации обладают непревзойденным преимуществом по сравнению с любым амбициозным конкурентом. Огромные наборы данных, описывающие широкий спектр человеческой деятельности (поиски, общение, создание контента, социальное взаимодействие и т.п.) во многих форматах (текст, изображения, аудио, видео).

Стремясь сохранить свои лидирующие позиции на рынке, технологические корпорации, как правило, приобретают те перспективные технологические/AI-стартапы, которые разрушают рынок. Это может привести к сверхспособностям с уникальной настройкой технологий искусственного интеллекта над множеством накопленных данных пользователей и машин.

5. Обещание

В контексте Интернета вещей (IoT) миллиарды подключенных устройств непрерывно посылают события, операции и другие данные, которые затем обрабатываются передовыми технологиями обширных данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Это богатство данныхв сочетании с возрастающей способностью понимать массивные, сложные наборы данных, создает беспрецедентные возможности для улучшения здоровья, образа жизни, транспорта, образования и практически любой человеческой деятельности. При определенных предположениях эта технологическая революция приведет к новой эре процветания, творчества и благосостояния.

zeOzjLQyRRMWCAcCBf6sz4tv3UCpiQVXbYot

И да, технологическая безработица – это риск.

Но в большинстве случаев, Искусственный интеллект будет играть вспомогательную роль для людей — предоставление возможности человеческому фактору лучше работать в сложных и критических ситуациях, требующих благоразумия и творческого мышления.

В будущем людям больше не нужно будет выполнять рутинную работу по ограниченной стоимости. Рабочая сила и базовые модели занятости перейдут от долгосрочных трудовых сделок на полный рабочий день к гибкому выборочному предложению услуг.

Появится поток новых возможностей для бизнеса, расширяющих культуру предпринимательства, креативности и инноваций.

Параллельно с этим будет создано множество новых ролей и специализаций – сосредоточение на технологиях и науке, что позволит людям освободить время от однообразной, малоценной работы до более творческой деятельности.

Образовательные системы эволюционируют к персонализированным программам и режиму жизненного обучения. Инновации и креативное мышление будут обеспечены разумным доступом к накопленным в мире знаниям, идеям и творческой энергии.

С применением ИИ в транспортной отрасли мы станем свидетелями: значительное снижение аварийности и смертельных исходов на дорогах. Кроме того, люди выигрывают от понижения транспортных расходов и повышения уровня обслуживания.

У людей будет лучший доступ к оцифрованным знаниям мира, с интеллектуальными инструментами обнаружения Проблема «фейковых новостей», а также качество контента, безопасность и безопасность в Интернете будут улучшены благодаря интеллектуальным компонентам и сервисам на основе искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект также улучшает наши системы здравоохранения: более точные медицинские диагнозы, персонализированная медицина, более короткие циклы разработки лекарств значительно улучшат общую эффективность, уровень обслуживания пациентов и общий доступ к медицинским услугам.

6. Готовимся

Но как мы можем обеспечить надлежащее использование искусственного интеллекта в интересах личности и общества? Как мы можем лучше всего адаптироваться к уже происходящей технологической трансформации?

Люди должны достичь всеобщей осведомленности и понимания технологии, ее потенциала, преимуществ и связанных с ними рисков. Обществу нужно адаптироваться к новым технологиям и использовать искусственный интеллект как «умный инструмент», помогающий людям достигать большего. Нам всем нужно уяснить ценность для человечества, но также увидеть лакомство от плохого использования ИИ.

Государства должны адаптироваться, модернизируя законы, рамки, социальные программы и свои системы образования. Нужны новые стратегии, чтобы сосредоточиться на образовании, вместе с новыми структурами для рынков, бизнеса и социальных систем; им следует переосмыслить, как должны работать рынки, компании и трудовые соглашения в новую эру интеллектуальной автоматизации; им необходимо переработать социальные механизмы, чтобы охватить ряд новых сценариев и ситуаций

Людям нужно перейти на режим обучения жизни — научиться приобретать новые навыки и исследовать новые таланты, больше соответствующие новому порядку вещей.

Лидерам мнений необходимо создать правильные правила, рамки и глобальные соглашения, чтобы снизить риск централизации власти и контроля над данными и технологиями.

Эта технологическая революция дает большие возможности для процветания и роста. Надо только убедиться, что технология будет применена и использована в правильном направлении. Нам нужна структура, которая руководила бы разработкой программ на базе искусственного интеллекта с основными правилами и спецификациями, которые гарантируют надежность, прозрачность и этическое соответствие.

Ключевые шаги в правильном направлении уже проходят. К примеру, уже обсуждается запрет ALWs. Также есть движение навстречу объясняемый ИИ (XAI) и «право на объяснение». Они позволяют понять модели, которые используются для искусственного интеллекта (и то, как они принимают отдельные решения – что также требует GDPR Европейского Союза – Общий регламент защиты данных).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *