В чём заключается концепция "Сингулярность" в искусственном интеллекте?

Привет. Сингулярность в искусственном интеллекте (AI) - это та точка, когда уровень развития машин выходит за рамки человеческого интеллекта и, таким образом, становятся самодостаточными. Джон фон Нейман впервые определил этот термин в 1950-х годах, также его продвигал еще один известный футурист и технолог Рэй Курцвейл.

Идея состоит в том, что глобальные усилия по созданию AI, вероятно, приведут к Сингулярности в какой-то момент. Курцвейл фактически предсказал, что это произойдет к 2045 году. Это будет критический переходный момент, когда люди больше не будут контролировать эволюцию AI и робототехники. Машины будут саморазвиваться, учиться самосовершенствованию, и последующие технологические итерации, вероятно, будут значительно превосходить и, возможно, меняться со скоростью, которая выходит за рамки нашего понимания.

Искусственный интеллект привлек к себе серьезное внимание общественности благодаря множеству нововведений, внедряемых на рынке, поддерживаемых все более прикладными разработками и совместными усилиями технологических компаний. Такие инновации позволяют машинам учиться и становиться более эффективными без вмешательства человека. Главная цель состоит в том, чтобы разработать системы, которые могут учиться на собственном опыте подобно человеку и даже превосходить человеческие возможности в некоторых познавательных задачах, тем самым оказывая значительное влияние на бизнес и общество. Цель таких разработок сегодня заключается в улучшении жизни людей и всего мира в целом.

С точки зрения понимания бизнес-аналитики, появление AI в качестве средства обработки больших данных является прорывным. Такие дисциплины, как маркетинг, сталкиваются с серьезными позитивными изменениями, используя методы AI для изучения, моделирования и прогнозирования поведения людей и рынков. Взрывному росту данных частично способствуют датчики, которые производят интеллект окружающей среды, наряду с распознаванием лиц, интеллектуальными средами и захватом движения. Примерами этих технологий являются Google DeepMind и IBM Watson. Все эти технологические инновации - это попытки построить машины, которые «думают» как люди.

Вот некоторые из примеров, иллюстрирующих этот экспоненциальный технологический прогресс:

Наши компьютерные системы в течение некоторого времени интегрировали данные, технологии и человеческий опыт. Мы добились значительных успехов в таких областях, как здравоохранение, генетика, автоматизация задач, редактирование генов, а также военной промышленности. Наши текущие системы уже продвигаются вперед по пути к Сингулярности. Сегодняшние компьютеры не только способны давать ответы в режиме реального времени, они могут предсказать, что мы можем еще спросить, основываясь на данных, собранных о нас в окружающем мире. Действительно, мы живем в этой симбиотической жизни вместе с нашими интеллектуальными устройствами. 

У нас есть такие продукты, как наши смартфоны, которые всегда с нами и технологии с поддержкой голоса, такие как Alexa от компании Amazon, которая использует фундаментальную форму машинного обучения. Наши автомобили становятся более умными в управлении, обнаружении столкновений и скоро могут привести нас к полностью самоуправляемым автомобилям.

Объективное воздействие AI на общество представляет собой ключевую проблему в вопросе Сингулярности; понятие массовой трансформации рабочих мест, некоторые из которых будут неактуальными и менее производительными по сравнению с машинами на искусственном интеллекте. Также, важно отметить, что существует некоторое беспокойство относительно последствий неконтролируемого развития AI: будут ли системы работать, чтобы развивать и сохранять общество, или они в конечном итоге станут экзистенциальной угрозой для нашей планеты и ее жителей? 

Как защитить безопасность, этику и конфиденциальность при автоматизации больших данных и глубокого обучения? Наконец, кто в конечном итоге официально несет ответственность за действия автоматизированных систем и услуг, например, самоуправляемых автомобилей? Такие вопросы, вероятно, останутся без ответа еще в течение нескольких лет.

В настоящее время мы знаем, что автоматизация продолжает оказывать влияние на общество, даже на этой начальной стадии развития AI. Благодаря своим превосходным возможностям познавательной, математической и способности обработки данных, интеллектуальные системы и даже роботы уже заменяют работников в областях медицины, производства, торговли акциями, страхования, банковского дела и т.д. Например, IBM Watson развертывается в крупных больницах по всему миру, чтобы помочь врачам лучше диагностировать заболевания. 

Кроме того, японская медицинская страховая компания недавно уменьшила свою человеческую рабочую силу в пользу систем с поддержкой AI, которые не только объединяют информацию о клиентах за считанные секунды, но и обнаруживают мошенничество и многие другие детали с очень высокой степенью точности. Хедж-фонды также начинают заменять трейдеров и финансовых консультантов системами, способными обрабатывать и учиться на основе Big Data, они могут предлагать более точные рекомендации по инвестициям по сравнению людьми. Роботизированное производство растет экспоненциально и, скорее всего, приведет к значительному социальному напряжению в некоторых странах в ближайшее время.

Нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект откроет новую эпоху технологических преимуществ для общества и бизнеса. Ожидается рост производительности, и общество станет бенефициаром гораздо более высокого уровня жизни в результате социально-экономических преимуществ, создаваемых высокоинтеллектуальными машинами. Эти машины, вероятно, будут более продуктивными, надежными и эффективными в отношении выполнения когнитивных задач и многих других видов работ, например, производства и производства, по сравнению с работниками-людьми.

Следует отметить, что люди, скорее всего, сохранят преимущество в отношении межличностных, эмоциональных, творческих и других высокоуровневых аспектов мышления и производства. Эти машины, скорее всего, будут выполнять задачи очень неэмоционально, не получая никакой ценности от фактического опыта, как человек. Некоторые считают, что машины могут догнать людей в этих областях, просто подражая творчеству и копирую эмоциональное поведение.

Прогресс в развитии AI, вероятно, начнет оказывать огромное давление на правительства во всем мире, даже задолго до точки Сингулярности. Необходимо будет сфокусировать внимание на образовании, и, возможно, изменить все наши представления о карьере. Некоторые исследователи считают, что важно иметь централизованный руководящий орган, который закладывает рамки для приоритизации позитивных результатов искусственного интеллекта.

При всех этих изменениях обществу придется инвестировать в переобучение большого числа людей в тех областях, где они могут быть более ценными и эффективными, чем искусственный интеллект, например, роли, требующие эмоционального интеллекта и социальной работы. В ожидании широкой трансформации рабочих мест некоторые страны начали экспериментировать с концепцией универсального базового дохода в качестве способа поддержания определенного уровня жизни.

Потенциальные риски AI - и, в конечном итоге, Сингулярность - включают понятия, которые раньше были ограничены областью научной фантастики, - что машины автоматически обратяться против нас.

Кибербезопасность - еще одна важная проблема в отношении искусственного интеллекта, имеющая и хороший и плохой аспект одновременно. С точки зрения защиты, машинное обучение дает значительные преимущества в обнаружении вторжений и в обеспечении безопасности. С другой стороны, кибератаки на основе AI могут быть чрезвычайно эффективными, хотя считается, что преимущество принадлежит защите. Кроме того, по мере развития искусственного интеллекта он, безусловно, будет использоваться в киберпреступности, а кибер-саботаж может быть направлен на жизненно важную инфраструктуру. Такие угрозы служат основанием для проведения серьезных исследований в области обороны.

Несмотря на все эти проблемы, интерес к этим инновациям неуклонно растет, и инвестиции, в настоящее время, сосредоточены на разработке новых технологий искусственного интеллекта, которые повышают человеческий потенциал, тем самым делая людей более здоровыми, счастливыми, более высокоэффективными и более интеллектуальными. Этот краткосрочный выигрыш может стать нашей обреченностью в длительной перспективе, если мы не будем достаточно осторожны. 

Подробней, фото 1, 2, 3, 4