искусственный интеллект

На главную

По образу и подобию: почему ИИ не заменит мозг

У технологии, названной «искусственным интеллектом» не было ни единого шанса проскочить мимо цепких лап маркетологов, журналистов, писателей, да и вообще мимо общественной шумихи в целом. С таким-то названием! Назови те же самые процессы как-нибудь вроде «методы решения аналитических или когнитивных задач посредством систем обработки данных» — и всем станет скучно. Всеобщий интерес — не всегда явление положительное. Мифы, связанные с искусственным интеллектом, множатся. Благодарить нужно уже не фантастические фильмы, а рекламные проспекты.

Прилагательное «умный» сегодня используется в продаже любых товаров. На глазах умнеют часы и чайники, а бизнесу предлагается внедрить ИИ всюду. В банках он принимает решения, в магазинах работает кассиром, в больницах ставит диагнозы, а на заводе помогает плавить сталь. Создается полное впечатление, что люди могут смело ложиться на диван — почивать на лаврах. Искусственный интеллект справится со всеми проблемами сам.

Слабый или сильный?

Чтобы отделить реальность от ожиданий, стоит выяснить, что именно понимают под термином ИИ ученые, а не маркетологи. Если человек традиционно решал в уме какие-то интеллектуальные задачи, но вдруг сумел передать их решение машинам, сделал такие машины в принципе, то можно говорить о том, что был создан искусственный интеллект. Только это будет так называемый простой искусственный интеллект, направленный на какие-то отдельные, узкие задачи. Машина, способная посчитать, сколько будет два плюс два или машина, которая вычисляет траектории движения небесных тел — всё это примеры простого ИИ. Если так подойти к вопросу, то придется признать, что первый искусственный интеллект создали древние греки, когда около 205 года до нашей эры сконструировали шестеренки антикитеровского механизма, прибора, довольно неплохо отслеживающего движения солнца, луны, видимых глазу планет и помогающий определить время солнечных и лунных затмений. Исследователи, изучавшие этот прибор, выловленный у берегов острова Антикитера в Средиземном море, даже решились назвать устройство «античным компьютером».

Разумеется, не такого искусственного интеллекта жаждет современное общество. Мы хотим видеть разум, способный решать все, любые проблемы, которые занимают ум человека. Полноценный искусственный интеллект, который нельзя отличить от человека в независимом эксперименте — пока не создан. Что же тогда такое IBM Watson, Deep Blue или те бесчисленные системы ИИ во всех сферах бизнеса?

Мы просто приучили себя к мысли о том, что искусственный интеллект должен быть человекоподобен, быть таким, как люди. ИИ должен разговаривать и думать, чувствовать и вызывать интерес к своему глубокому внутреннему миру. Прямо как человек. Было бы неправильно отнести к ИИ только такой, полноценный субъект, созданный искусственно, но обладающий разумом. Иногда специалисты говорят: «Ну, у нас нет ИИ, это не настоящий ИИ, это просто методы машинного обучения или просто нейросети или глубокое обучение». Но исходя из определения, это всё-таки искусственный интеллект, но прикладной, узконаправленный. Интеллект, который решает те же задачи, что и мы, и делает это лучше нас.

ИИ способен самонастраиваться и проводить глубокий анализ данных, обнаруживая закономерности и используя их в решении различных задач.

Слишком завышенные ожидания от ИИ

Люди склонны предъявлять слишком большие требования к машинам. Завышенные ожидания создают отличную почву для работы «иллюзионистов», которые рады продемонстрировать публике технологию, способную удивлять. Фейки начали появляться задолго до технологического взрыва — достаточно вспомнить «Турка», машину, играющую в шахматы, внутри которой на самом деле сидел очень хороший шахматист и дергал за рычажки. Но — и это самое интересное — подделки такого же рода встречаются даже сейчас. Достаточно вспомнить прошлогодний скандал, когда выяснилось, что Amazon — по сути флагман, законодатель технологической моды в ритейле — использует украинцев, выдавая их за искусственный интеллект, управляющий «умным домом».

При этом особой нужды в таких «фокусах» нет, ведь то, что делает узконаправленный ИИ — уже достаточно для удивления. Он работает с большими массивами данных и принимает решения, причем далеко не методом простого перебора комбинаций. Это распространенное заблуждение: что ИИ — это просто очень быстрый компьютер, который «листает» варианты со сверхзвуковой скоростью. Однако было подсчитано, что если бы компьютер Deep Blue, который ещё в 1997 году обыграл Каспарова в шахматы, действовал банальным перебором при своей способности просматривать 300 млн позиций в секунду, то ему потребовалось бы 356 лет, чтобы решить одну задачу по мату в шесть ходов. На самом деле, даже средние шахматные программы на ПК находят это решение за 3 секунды.

Способный ученик

Не стоит ждать от искусственного интеллекта невозможного. Лучше посмотреть, чего он смог достичь уже сейчас. И первое, чем он полезен — это своей способностью находить максимум пользы из большого массива данных. Те закономерности, которые есть в больших данных, можно извлечь и применить. Давайте снова вспомним игру в шахматы. Люди играют в нее больше тысячи лет, но лишь ИИ, поиграв, нашел новые нюансы, которые на первых порах даже заставили ФИДЕ — Мировую шахматную федерацию — изменить некоторые правила игры! Правда, позже игроки вернули ранее действующие правила, потому что решили, что люди всё равно никогда не доиграют до тех комбинаций, которые придумала машина, вроде мата в 500 с лишним ходов без взятий и движений пешек.

Разумеется, такие способности интеллекта используются не только для игр. ИИ проводит глубокий анализ данных и выявляет мошеннические схемы, которые невозможно было заметить еще несколько лет назад. Положительную роль сыграла Big Data. Чем больше данных, тем лучше строятся модели глубокого обучения (Deep Learning) и чаще используются инструменты, которые делают прогнозы ИИ более точными. Помимо криминальных схем, он становится способен «увидеть» раковые опухоли на МРТ-снимках так же хорошо, как и профессиональные рентгенологи. При этом срок его обучения будет существенно ниже, чем у студента, который только готовится стать врачом. Это хорошая возможность для экономии государственных бюджетов.

Искусственный интеллект способен самонастраиваться, обнаруживая в данных закономерности и используя их в дальнейшем. Он учится, и способен научиться не только играть в игры, но и выполнять бизнес-функции, например, исследуя поведения пользователя онлайн предсказывать его следующие действия или потребности в том или ином продукте.

Еще одна интересная способность искусственного интеллекта — это возможность встраивания функции ИИ в разные системы или гаджеты. Интеллект — это уже не вещь в себе, как было с Deep Blue, специально сконструированной за 10 млн долларов только для того, чтобы выиграть и удалиться за стекло музейной витрины. Финансовые системы, системы безопасности, системы распознавания лиц и образов, даже платформы для общения — все они могут работать на базе искусственного интеллекта и приносить, а не тратить те самые миллионы долларов. Бизнес не ждет, чтобы искусственный интеллект был человекоподобен. Ему нужно, чтобы ИИ надежно и постоянно обрабатывал множество крупных задач и выдавал прогнозы и решения. А с этой целью интеллект справляется — с каждым годом всё лучше и лучше.

Электронная книга
Создание успешного бизнес-плана внедрения ИИ

  • Что дает внедрение ИИ в процессы компании?
  • Как привлечь дополнительное финансирование и создать добавленную стоимость?
  • Как получить полную вовлеченность команды?
Скачать книгу

Другие статьи

На смену большим данным пришли искусственный интеллект и системы машинного обучения

На смену большим данным пришли искусственный интеллект и системы машинного обучения

SAS была одной из первых компаний, которая начала использовать в своих решениях технологии искусственного интеллекта. Сегодня в ее портфеле множество успешных проектов в самых разных отраслях. О том, какие задачи решает искусственный интеллект и как сделать проект его внедрения успешным, в интервью CNews рассказал Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Цифровой двойник оборудования обещает технологическую революцию на золотодобывающем комбинате

Цифровой двойник оборудования обещает технологическую революцию на золотодобывающем комбинате

Цифровизация постепенно проникает во все сферы экономики, и промышленность в этом смысле не исключение, а скорее правило, учитывая объемы и разнообразие задач. Цифровой двойник – это квинтэссенция технологий и опыта, имеющегося сегодня на рынке инноваций. Минувшей зимой крупный производитель цветных металлов в СНГ оценил потенциальный эффект предлагаемого решения в процессе его внедрения на золотодобывающем ГОК.

Кто победит: искусственный интеллект или человеческий потенциал

Кто победит: искусственный интеллект или человеческий потенциал

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей жизни. Самообучающиеся машины встроены в услуги и устройства, используемые ¾ потребителей по всему миру. Алгоритмы выбирают, какие новости нам читать, что покупать, какие фильмы смотреть, куда идти и как развлекаться. Пора признать – в некоторой степени, «машины» уже взяли бразды правления, не встретив большого сопротивления со стороны людей. 

Новости

ИИ поменял правила игры на кредитном рынке в условиях пандемии

Стремительное распространение COVID-19 привело к серии экономических потрясений по всему миру. Остановка предприятий, запреты на перемещение, сбои в цепочках поставок — все эти факторы создали ряд финансовых рисков, среди которых кредитные дефолты, повышенная волатильность рынков и т.д. В таких условиях требуются совершенно новые инструменты для оценки кредитных рисков. Применение ИИ позволило построить новые модели оценки, настроить бизнес-правила, обнаружения событий, тем самым перезагрузить автоматизированную систему принятия решений.

09/09

Читать полностью

SAS анонсировала новую версию аналитической платформы Viya 4

Новая версия SAS Viya 4 станет доступна в конце 2020 г.

22/06

Читать полностью

SAS и Microsoft объявили о партнерстве в сфере облаков, аналитики и ИИ

Интеграция инструментов SAS и облачной платформы Microsoft Azure ускорит цифровую трансформацию и откроет новые возможности для пользователей

16/06

Читать полностью

SAS создает среду для эффективного изучения COVID-19

Новое приложение с возможностью визуального анализа текста

04/06

Читать полностью
Все новости
Вернуться на главную