Развитие искусственного интеллекта в нашей жизни

Многие из нас ежедневно взаимодействуют с искусственным интеллектом начиная с личных помощников Siri и "OK, Google" на смартфонах, социальными сетями, которые предлагают вам в друзья тех, кого порой вы уже и забыли, что знали и привычные пылесосы, которые оценивают уровень загрязнений и препятствия в вашем доме...

Глубокое обучение систем ИИ, позволяет связывать не только людей по "обрывкам" информации, но и просчитывать, прогнозировать события, возможные риски и отклонения от стоящих целей в режиме реального времени. Так, при проведении фондовых торгов уже много лет используются алгоритмы самообучающегося искусственного разума.

Как вы знаете, в некоторых странах уже можно смело добавить в список ИИ самоуправляемые автомобили, логистику компаний по заложенным параметрам задач, разнообразные дроны, удивительные результаты построения медицинских прогнозов по части параметров (которые эксперты и врачи не способны оценить ввиду колоссальных объемов информации о пациентах со всего мира) и многое другое...

По оценкам аналитиков, только с внедрением ИИ в системы взаимоотношений с клиентами (CRM) и оценки рисков мошенничества уже через 3 года искусственный интеллект позволит увеличить выручку более чем на триллион долларов. Очень жаль, что в настоящее время в России уделяется так мало внимания развитию технологий машинного обучения на государственном уровне, мы не попадаем даже в топ-30 по инвестициям в эти области (даже если брать в оценку только бизнес-сектор).

Нужно не забывать и о различных умных устройствах, так называемом "интернете вещей", который и создаёт последующую базу для обучения искусственного интеллекта, ведь по большому счёту практически все предметы потенциально имеют интерес передачи каких-либо данных для анализа и прогнозирования (начиная с систем умного дома, и заканчивая автономными электростанциями).

Так, после появления возможностей аналитики больших данных с ИИ в крупных компаниях, стало значительно легче работать и принимать решения с меньшим количеством ошибок и человеческого фактора. А значит высвобожденные ресурсы будут направлены на оперативное решение и других задач.

Современные суперкомпьютеры конечно могут решать задачи, но ведь они полагаются исключительно на "грубую мощность", и оценив данный недостаток к примеру, IBM уже анонсировали создание для армии США компьютера, работающего по принципам человеческого мозга.

Его производительность эквивалентна системе из 64 миллионов нейронов с 16 миллиардами синапсов (связанных по типу мозга). При этом, каждое его ядро будет частью распределенной сети и работать параллельно с другими (даже при отказе одного из ядер).

Удивительно, насколько ошибочные бывают оценки, еще лет 15 назад читая мнения футурологов, я, как и многие предполагал развитие искусственного интеллекта и автоматизации простых, тривиальных вещей. Мне казалось, что ИИ заменить простые профессии, где не требуется высокого уровня знаний, а теперь я вижу, как боты с качественным алгоритмом легко подменяют юристов, а аналитика данных заменяет многие медицинские специальности. Для замены же простых функций в перспективе - инвестировать не выгодно, платить зарплату человеку намного дешевле. Да, недостаточно я уделял времени на изучение работ Алан Тьюринга и др.

Остаётся надеяться и верить, что тенденция многих стран в решении вероятного всплеска масштабной безработицы, придёт к реализации уже описанных на полях Голоса - подходов обеспечения универсального базового дохода (когда всем будет выплачиваться минимально необходимая сумма денег). Примеры из истории подсказывают мне, что это чистой воды утопия (если распространять повсюду).

Выходит, что осталось только подготавливаться к решению этических и моральных вопросов в становлении искусственного интеллекта на благо всех людей.