Одним из недостатков технологий искусственного интеллекта является то, что машины будут также способны выполнять множество задач, которые сейчас требуют присутствия человека, что в значительной мере навредит рынку труда. Искусственный интеллект также может стать причиной политической борьбы за влияние. Мы раскроем обе эти темы в других главах.
Искусственный интеллект может применяться практически в любой ситуации и предлагает возможность трансформации нашего опыта, делая жизнь лучше и эффективнее.
Вот лишь некоторые стремительно развивающиеся технические области применения искусственного интеллекта, существующие на данный момент:
• Распознавание статических изображений, их классификация и маркировка: данные инструменты могут быть полезны во многих отраслях.
• Улучшение производительности стратегий алгоритмической торговли: данные инструменты уже тем или иным образом внедрены в финансовый сектор.
• Эффективная и масштабируемая обработка данных о пациентах: это позволяет улучшить уход за пациентами.
• Профилактическое обслуживание на основе предсказаний: еще один инструмент, широко применяющийся в различных отраслях.
• Определение объектов и их классификация: эта технология может применяться в области производства самоуправляемых автомобилей, но имеет потенциал развития и в других отраслях.
• Распространение контента в социальных сетях: это в первую очередь маркетинговый инструмент, использующийся в социальных сетях, но он также может применяться и для поднятия уровня осведомленности некоммерческих организаций или в качестве «гражданского» сервиса для быстрого распространения информации.
• Защита от угроз кибербезопасности: это важный инструмент для банков и систем, отправляющих и получающих онлайн-платежи[4].
Поскольку некоторые из приведенных выше примеров являются более техническими, становится понятно, что искусственный интеллект даст нам возможность лучше видеть, слышать и понимать окружающий нас мир. Благодаря тому, что когда-то эти характеристики были присущи лишь человеку, искусственный интеллект откроет для нас мир абсолютно новых возможностей.
Рис. 1.3. Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
ИИ сможет сделать нашу жизнь проще, предложив прогнозы, относящиеся к важным вопросам нашей жизни, к важным ее сферам, таким как здоровье, благосостояние, образование, работа и то, как мы коммуницируем с окружающими нас людьми.
Он также изменит способы ведения бизнеса, предложив конкурентные преимущества компаниям, которые хотят быстро понять и эффективно применить данные инструменты.
Иногда термин «искусственный интеллект» может пугать людей. Один из лучших экспертов в области развития искусственного интеллекта, Себастьян Трун, полагает, что лучше заменять его термином «анализ и обработка данных», который является менее пугающим, что, возможно, поможет процессу принятия данного явления обществом[5].
Машинное обучение
Машинное обучение – это один из основных подходов к созданию искусственного интеллекта. Если коротко, то машинное обучение – это аспект компьютерной науки, в котором компьютеры или машины имеют способность обучаться, не имея точной программы. Обычным результатом будут предположения или прогнозы в определенной ситуации[6].
Вспомните первые персональные компьютеры, которые стали доступны простым пользователям в 1980-е годы. Эти машины были точно запрограммированы на выполнение определенных операций. В отличие от них, благодаря машинному обучению, многие технические устройства будущего будут собирать опыт и информацию из стиля их использования, что сделает опыт использования одного и того же устройства персональным для каждого конкретного пользователя. Уже сейчас существуют простые примеры такой персонализации: в социальных сетях, например в Facebook, или в результатах поиска Google.
Машинное обучение использует алгоритмы, чтобы обучаться на паттернах данных. Например, спам-фильтры электронной почты используют машинное обучение для определения того, какие письма являются спамом, и последующего отделения их от допустимых писем. Это простой пример того, каким образом могут использоваться алгоритмы обучения по паттернам данных, а приобретенные знания могут использоваться для принятия решений.
На рисунке 1.4 ниже изображены три разновидности машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
При обучении с учителем алгоритмы используют данные, которые уже были размечены или каким-то образом организованы. При использовании данного метода воздействие со стороны человека необходимо для получения обратной связи.
Рис. 1.4. Типы машинного обучения
Обучение без учителя применяет алгоритмы, в которых данные не были заранее размечены или организованы. Напротив, паттерны определяются без вмешательства человека в процесс[7].
И наконец, при обучении с подкреплением алгоритмы учатся на опыте. Им не ставят никаких четких целей, кроме получения какой-либо награды[8].
Глубокое обучение
Глубокое обучение является одной из наиболее быстроразвивающихся сфер применения искусственного интеллекта и составной частью машинного обучения. Оно используется для решения проблем, которые ранее считались слишком сложными, и обычно задействует огромные массивы данных.
Глубокое обучение происходит с использованием нейросетей, которые разделены на уровни таким образом, чтобы распознавать сложные связи и паттерны данных. Применение глубокого обучения требует для работы наличия огромного массива данных и внушительных вычислительных мощностей. На данный момент глубокое обучение используется для распознавания речи, обработки естественных языков, компьютерного зрения, а также идентификации автомобилей в качестве помощи водителю[9].
Одним из примеров этому может служить перевод текстов, реализованный в Facebook. В 2017 году в Facebook открыли для себя, что благодаря глубокому обучению они могут делать около 4,5 миллиарда переводов в день[10]. Как правило, это короткие переводы для таких вещей, как обновления статусов, которые люди выкладывают у себя на страничке. Инструменты искусственного интеллекта Facebook делают возможным автоматический перевод таких сообщений на различные языки. Без применения глубокого обучения предложение такого функционала стоило бы огромных денег и требовало бы наличия гигантской команды людей.
Чтобы понять техническую сторону глубокого обучения и областей его применения, я рекомендую пройти онлайн-курс от Эндрю Ына, лучшего эксперта в области глубинного обучения. Найти данный курс можно по ссылке: deeplearning.ai. Также для получения более подробной информации вы можете пройти по следующей ссылке: deeplearningbook.org.
Помимо этого, я рекомендую вам пройти хотя бы один из онлайн-курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению, доступных на сайтах udacity.com и edx.org.
Для упрощения описания в данной книге я использую именно термин «искусственный интеллект», хотя во многих случаях я имею в виду глубокое или машинное обучение. Помните, что термин «искусственный интеллект» в данной книге часто используется в широком смысле.
Технологии искусственного интеллекта и области его применения стали одной из ведущих тем новостей. К сожалению, в СМИ присутствует огромное количество недостоверной информации, которая вводит простых людей в заблуждение. Одним из лучших и наиболее достоверных источников актуальных новостей, связанных с искусственным интеллектом, является AI Index. Данный всеобъемлющий сайт представляет собой широкий спектр достоверной информации об искусственном интеллекте, включая последние тенденции и информацию от ведущих экспертов в области ИИ, таких как Себастьян Трун, Эрик Бринолфссон, Ли Кайфу и Эндрю Ын. Перейти на сайт можно по ссылке: www.aiindex.org.
2. Будет ли искусственный интеллект способен видеть, слышать и понимать?
Для того чтобы лучше понять, насколько огромным будет влияние ИИ на нашу жизнь, полезным будет знать, что технологии искусственного интеллекта на данный момент могут видеть (компьютерное зрение), слышать (распознавание речи) и понимать (обработка естественного языка) гораздо лучше, чем когда-либо ранее. Рисунок 1.5 прекрасно показывает данную идею.
Исследователи искусственного интеллекта успешно продвигаются в каждой из трех сфер. Например, в Google заявили, что разработали технологию компьютерного зрения, которая может добавлять на изначально черно-белые видео и фотографии соответствующие цвета[11].
Google также разработал технологию распознавания речи, которая способна слышать и понимать речь практически так же хорошо, как человек, а точность восприятия данной технологией английского языка составляет 95 %[12].
Другим удивительным достижением в сфере компьютерного зрения можно считать то, что ученым из Массачусетского технологического института (МТИ) удалось разработать искусственный интеллект, который может видеть сквозь стены, используя радиочастотные волны[13].
В ближайшем будущем мы сможем узнать о похожих достижениях в области трех этих технологий. Мы можем быть уверены, что помощь, которую ИИ предложит человечеству, будет неизмерима, если он сможет идеально видеть, слышать и понимать.
Рис. 1.5. Искусственный интеллект может видеть, слышать и понимать
Важны будут все три компонента, но компьютерное зрение станет наиболее значимым из них, поскольку предлагает самый широкий спектр применений для таких вещей, как самоуправляемые автомобили, распознавание лиц, дроны и робототехника.
Мой прогноз состоит в том, что в будущем компьютерное зрение будет использоваться практически повсюду, в том числе и в каждом устройстве у вас дома. Например, ваш холодильник сможет использовать компьютерное зрение, чтобы понять, чего не хватает, и самостоятельно заказывать необходимые продукты. Кроме того, большинство зданий будут использовать компьютерное зрение в целях безопасности, избегая таким образом необходимости в охранниках. Компьютерное зрение также может использоваться в супермаркетах и других магазинах розничной торговли: применяя технологию распознавания лиц для анализа ваших эмоций, основанных на выражении лица, можно будет составлять предложения о покупке тех или иных товаров.
А теперь подумайте о своей работе. Как применение одной из трех этих технологий искусственного интеллекта (компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка) может помочь вам выполнять свою работу эффективнее?
3. Что делает искусственный интеллект настолько важным в наше время?
Что же все-таки делает искусственный интеллект настолько необходимой и важной технологией в наше время?
Эксперт в области искусственного интеллекта и глубинного обучения, Эндрю Ын, сказал об этом, возможно, лучше всех, описывая искусственный интеллект как новое электричество. Говоря об этом, он продемонстрировал свою веру в то, что ИИ вскоре станет источником энергии для большей части нашей общественной деятельности и бизнеса, что приведет к кардинальному изменению стиля нашей работы и жизни.
Я верю, что изучение принципа работы искусственного интеллекта и понимание его воздействия на нашу жизнь настолько же важно (если не важнее), как умение читать и писать. Мы входим в эру искусственного интеллекта, поэтому важно уже сейчас понять в этом вопросе все, что мы можем.
Есть множество причин, по которым получение знаний по искусственному интеллекту должно быть в приоритете, и вот несколько самых важных из них:
• Скорость внедрения ИИ: новые технологии искусственного интеллекта внедряются в ошеломительном темпе, за которым трудно поспеть. Сегодня людей, действительно понимающих все возможные последствия, которые принесет с собой такое быстрое развитие технологий, очень мало. Очевидно, что стремительные изменения создадут некоторые сложности – их мы разберем по ходу книги.
• Потенциальное влияние на общество: трудно представить то огромное количество вещей, которые будет способен улучшить, изменить или создать ИИ, когда мы начнем применять его во множестве разных сфер.
• Приоритет искусственного интеллекта для каждой крупной технологической компании: даже Google – компания, заявлявшая, что основным приоритетом для нее является мобильность, – переключилась на разработку искусственного интеллекта. Практически каждая технологическая компания инвестирует в исследование и разработку искусственного интеллекта, что наглядно демонстрирует важность искусственного интеллекта для бизнеса в целом.
• Недостаток квалифицированных работников: из-за крайне быстрого развития ИИ появилась огромная потребность в большем количестве грамотных специалистов по теории и методам анализа данных и процессов, экспертов в области машинного обучения, а также других профессионалов из разных технических областей, которые могут создавать другие решения и услуги. Играет роль и недостаток других специалистов, например учителей и консультантов, кто мог бы помочь объяснить, к чему приведет развитие ИИ, которое, в свою очередь, поможет бизнесу и людям адаптироваться к новым реалиям.
• Конкурентные преимущества для компаний, которые внедряют искусственный интеллект правильно и делают это раньше всех: как крупные, так и небольшие компании могут применять ИИ, и те, кто сделает это раньше других, и сделает это правильно, получат огромное конкурентное преимущество.
• Юридические последствия по всему миру: практически в каждой стране необходимо будет корректировать и обновлять законодательство, чтобы оно соответствовало новым трендам эры искусственного интеллекта. Также существует потребность в информации о способах, с помощью которых общества смогут получить выгоду от применения ИИ в различных областях, таких как здравоохранение и логистика.
• Развитие этики: поскольку мы готовимся к росту ИИ, нам необходимо подтолкнуть компании к развитию новых технологий в этической и ответственной манере, чтобы они имели возможность приносить большую пользу человечеству и повышать стандарты жизни по всему миру. Однако, поскольку это гораздо проще сказать, чем сделать, данные подходы необходимо внедрить еще до окончания процесса разработки искусственного интеллекта.
• Информирование о преимуществах и возможностях: люди, работающие на технологические компании, зачастую имеют самый позитивный взгляд на будущие возможности, которые будут предоставлены искусственным интеллектом. Однако вне этого сектора люди часто имеют негативное отношение к инструментам ИИ из-за недостатка знаний в данной области. Распространение информации о преимуществах ИИ станет важным фактором помощи людям в облегчении процесса принятия этих новых технологий. В будущем самые продуктивные члены общества будут работать вместе с искусственным интеллектом, создавая партнерские отношения между человеком и роботом и делая свою работу гораздо эффективнее. Важно делиться знаниями о том, как это правильно сделать.
• Сотрудничество бизнеса и общества: исследование и разработка искусственного интеллекта должны осуществляться не только в больших технологических компаниях. Напротив, должен существовать сильный и открытый процесс международной коммуникации и коммуникации между компаниями всех размеров, равно как и процесс коммуникации между бизнесом и обществом.