Не бояться перемен

Не боятися змін

Тема использования разработок искусственного интеллекта (ИИ) уже давно является одной из самых обсуждаемых в обществе: она вызвала многочисленные дискуссии, конференции, неформальные беседы и деловые встречи, причем не обязательно в сфере ИТ-технологий.

Первые умные ассистенты и программы вошли в нашу жизнь довольно незаметно, ведь человеку, который не работает в этой индустрии, бывает сложно сказать, где используется то, что сейчас называют «машинным обучением», а где только обычный программный код. А первые прототипы того, что сейчас называют искусственным интеллектом, были созданы еще в далекие 1950-е годы. К тому же понимание самого понятия «машинное обучение» является достаточно сложным в контексте современных дискуссий, ведь его значение трансформируют в зависимости от сути разговора. Поэтому то, что является простым подходом, сформировавшимся на основе правил и регулярных выражений, могут называть ИИ. Для лучшего понимания необходимо определить, какие существуют основные концепции, связанные с этой сферой, перспективы развития ИИ, самые интересные и самые сложные проблемы, решаемые разработчиками ведущих стран мира и индустрии, и где можно ожидать наиболее активно внедрения алгоритмов машинного обучения.

Когда речь заходит об ИИ, то его разработчики нередко отвечают, что такого интеллекта просто не существует. В определенной степени эта мысль является верной, ведь ИИ — лишь концепция, а сами алгоритмы базируются на линейной алгебре, теории вероятности, статистике и других направлениях высшей математики. Самая популярная модель машинного обучения — нейронная сеть — является лишь результатом линейных и нелинейных операций над матрицами, значения элементов которых находят с помощью градиентного спуска или подобных методов оптимизации, а сами нейронные сети стали популярными еще в 1980-х годах. То же самое касается и других моделей ИИ, например деревьев принятия решений, первые прототипы которых не нуждались даже компьютера. А важнейшие разделы математики, которые обеспечивают функционирование этих алгоритмов, были созданы задолго до появления первых процессоров. Причиной же активизации внедрения ИИ в нашу жизнь стала разработка мощных компьютеров, которые могут осуществлять невероятное количество вычислений за очень короткий период времени. Конечно, обществу хотелось бы верить в идею о самосознание роботов и их способность чувствовать боль, усталость, грусть, другие человеческие эмоции…

Однако на самом деле каждое из правил Айзека Азимова будет выполняться только тогда, когда разработчик ИИ сам пожелает, чтобы машина их понимала. По сути, ИИ можно сравнить с ребенком, которая способна обучаться только от своих родителей, а они в свою очередь будут оказывать ей лишь те знания, которые захотят. Например, нейронная сеть, созданная для распознавания фигур людей на картинке, не умеет моделировать человеческую речь; алгоритм для распознавания темы статьи не сможет ее перевести или зреферувати содержание. Вспоминая известные интервью с роботом Софией, могло бы показаться, что у этого устройства есть потенциал, чтобы вести себя так же, как человек. Несмотря на то, каждый из ответов машины, реакций и движений является лишь частью одной из натренированных моделей, что были созданы с помощью миллионов примеров человеческих диалогов, мимики, движений. Для «воспитания» этой машины было потрачено немало месяцев тренировки различных алгоритмов, каждый из которых построен на основе матричных операций и методов оптимизации значений коэффициентов. Что, конечно, звучит совсем не так интересно, как ответы самой Софии. Отдельным вопросом, который обсуждается так же часто, как и возможности ИИ, является то, способен ли он захватить планету. Сама постановка этого суждения некорректна, поскольку ИИ не является каким-то алгоритмом или продуктом, который может сам принимать решения. Поэтому самым правильным ответом на этот вопрос может быть такая: ИИ — лишь еще один инструмент, который мы держим в своих руках.

ИИ — лишь концепция, а сами алгоритмы базируются на линейной алгебре, теории вероятности, статистике и других направлениях высшей математики. А важнейшие ее разделы были созданы задолго до появления первых процессоров

Конечно, вспоминая о Софии и похожие на нее модели, которые демонстрируют столь невероятные результаты, возникает интерес: а какие программные продукты являются наиболее впечатляющими и важными? Это вопрос достаточно сложный в контексте чрезвычайно стремительного развития и вычислительных мощностей, и самих алгоритмов. Сейчас Google AI занимает безусловно передовые позиции в этой индустрии. Количество проектов, которыми занимается это подразделение Google, перечислить очень сложно, однако есть и то, чем мы уже пользуемся ежедневно: автокоррекция написанного текста, распознавания лиц на изображениях, перевод на любом языке и немало других услуг. Сложнее и экзотичней проектами являются беспилотные автономные машины, умные роботы, которые могут работать в экстремальных условиях, первый фильм, полностью созданный нейронной сетью…

Есть и такие факты применения ИИ, которые касаются жизни и здоровья человека, в частности, это надточна диагностика заболеваний на ранних стадиях, а также лечение тяжелобольных. Немало ученых считает, что тесная связь между алгоритмами машинного обучения и достижениями современной медицины в будущем будет способствовать созданию такой биоинженерии, которая с успехом бороться со многими пока что неизлечимыми недугами. В частности, это касается наследственных заболеваний, которых можно избежать путем коррекции последовательностей белков в цепочках генов. По сути, описанные выше возможности дают возможность человечеству подняться на несколько ступенек в своем развитии, ведь существующие системы ИИ уже могут быть более эффективными, чем врачи, особенно когда речь идет о раннюю диагностику и обработку результатов анализов.

Стоит отметить, что Китай фигурирует как страна, имеющая самые продвинутые разработки в сфере ИИ. В определенной степени это соответствует действительности, ведь рейтинговая система для граждан страны, новости о которой на некоторое время заполонили сети, является пионером в ИТ-отрасли и пока не имеет конкурентов. Морально-этический аспект подобных систем — это совсем другая тема, которая, безусловно, тоже нуждается в открытых обсуждений, ведь такие алгоритмы нарушают право на конфиденциальность и вмешиваются в личную жизнь.

Крупнейшим конкурентом Китая являются США. По оценкам экспертов, они занимают вторую (кое-кто убеждает — первую) строчку за эффективностью интеграции машинного обучения в жизни социума.

Этический аспект использования ИИ — это отдельная часть индустрии, которая сформировалась в результате интенсивного внедрения данных алгоритмов в повседневную жизнь. В частности, весьма актуальными являются проблемы конфиденциальности и анонимности личной информации, возможности интерпретировать решение алгоритмов машинного обучения, их абсолютная прозрачность и нечувствительность к атакам (которые, конечно, могут направляться на эти программы так же, как и на любые другие). Мощные корпорации уже создают этические нормы и формируют политику использования данных внутри самих компаний. В контексте современных тенденций это, несомненно, правильные шаги.

Такая работа осуществляется и в Украине. Так, проект Kyiv Smart City, который активно сотрудничает с КГГА и уже утвердил ряд инновационных начинаний, также занимается созданием актуальной политики и этики интеграции ИИ в городское пространство.

 

Кроме заинтересованности в возможностях алгоритмов ИИ и проблемах, связанных с внедрением их в нашу жизнь, беспокоит и вопрос, заменит ИИ нас самих и не заберет он наши рабочие места. Основная цель, которую ставят перед собой разработчики ИИ, — это созданием каждого из продуктов улучшать уровень жизни человека и облегчать ее труд благодаря автоматизации рутинных процессов. Поэтому можно наверняка сказать, что профессии кассира, водителя или официанта для человека со временем исчезнут, поскольку их сравнительно легко заменить «интеллектуальной» машиной. Однако это не означает, что часть общества останется без работы. Отказ от таких профессий предоставляет человеку другую возможность — заниматься задачами более высокого уровня сложности. К примеру, водитель будет контролировать автомобили на сложных отрезках дороги или же кассир будет принимать решения в спорных ситуациях. Кроме того, каждый из нас может помогать машине учиться и улучшать точность ее работы. Поэтому люди, которые имеют немалый профессиональный опыт в любой отрасли, всегда будут востребованы. Что касается автоматизации творческих профессий вроде живописи или литературы, то однозначно дать ответ на этот вопрос пока не может никто, ведь искусство имеет слишком много творческих составляющих. Можно разве что утверждать, что чем многограннее и сложнее идея, которую воплощает художник, тем труднее (или вовсе невозможно) ее реализовать роботу. Ведь алгоритмы машинного обучения работают только благодаря данным, которые уже поступили в модель во время тренировки, поэтому ИИ способен лишь в какой-то способ копировать и комбинировать то, что есть, но не творить что-то новое. Примером в подтверждение этому является срежиссированный ШИ фильм: по сути, это комбинация уже готовых кадров из разных фильмов и модификация готовых диалогов, сюжетов, идей. На первый взгляд он вроде довольно впечатляющий, нетипичный, однако если проанализировать глубже, то обнаруживаются и источники, откуда были взяты некоторые элементы готовой короткометражки.
В Украине есть собственный потенциал в сфере искусственного интеллекта, развивается несколько компаний и проектов, занимающихся разработками в сфере ИИ. Среди самых известных — Ring Ukraine, Grammarly, DataRobot, Wix. Украинские R&D компании известны как мировые места, где создается качественное умное программное обеспечение. И это касается не только упомянутых компаний, но и меньших — стартапов, в продуктах которых ядром нередко являются алгоритмы машинного обучения.

 

Несмотря на все, искусственный интеллект есть прежде всего нашим другом, а не врагом, которого стоит бояться и которым нас все время пугают противники ИИ. Благодаря автоматизации рутинных процессов, эффективному решению обыденных задач, повышению производительности производств, в целом улучшению жизни человечества каждый член общества сможет почувствовать себя комфортнее и уютнее среди технологий, которые его окружают. Конечно, людям свойственно скептическое отношение ко всему новому, а ИИ не является исключением… Более 100 лет назад такой же индустриальной революцией было активное внедрение фабрик и мануфактур вместо ручного труда, и тоже были свои скептики и противники, однако в конце это стало важным двигателем и нормой прогресса.
Сейчас пришло время очередных перемен к лучшему.

Share