Учёные рассказали, влияет ли уровень IQ на успех в жизни; Российская газета

Искусственный интеллект — угроза или помощник для человечества?

Поделиться сообщением в

Внешние ссылки откроются в отдельном окне

Внешние ссылки откроются в отдельном окне

Умные машины научились блефовать, обыгрывать профессионалов в шахматы или Го, переводить и распознавать человеческий голос. Каждую неделю мы узнаем о все новых подвигах компьютерных программ, уже умеющих ставить медицинские диагнозы, рисовать не хуже Рембрандта, петь или генерировать текст. Стоит ли человеку опасаться искусственного интеллекта?

По-настоящему «горячей» тема искусственного интеллекта (ИИ/AI) стала в последние несколько лет. Ученые связывают это с бурным развитием нейронных сетей (одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта), которое, в свою очередь, стало возможным с появлением мощных компьютеров.

«С начала 2010-х годов под влиянием впечатляющих успехов, полученных в результате применения многослойных нейронных сетей (в первую очередь сверточных и рекуррентных), эта область привлекла серьезное внимание как со стороны ученых и инженеров, так и со стороны инвесторов», — комментирует автор одной из российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Ученое сообщество может спорить о сроках появления умных машин, но сходится в одном: развитие технологий окажет безусловное влияние на общество, экономику и отношения между людьми в будущем. Уже сейчас раздаются призывы обдумать этические принципы разработки искусственного интеллекта, удостоверившись в том, что искусственный интеллект развивается в безопасном для людей направлении.

Этот материал подготовлен в качестве ответа на вопросы, присланные нашими читателями о научных достижениях. Задать свои вопросы по другим темам вы можете по этим ссылкам (О жизни в Британии, О культурной жизни Лондона).

Экономический эффект и влияние на рынок труда

Научная фантастика и Голливуд сформировали представление об «искусственном интеллекте» как о следующей форме жизни на планете, которая поработит человечество в Матрице или организует ему ядерный Судный день. Выживших добьет Терминатор.

В действительности, несмотря на последние достижения в области искусственного интеллекта, до появления разумных машиносуществ еще далеко, признают ученые и специалисты. И те, и другие, впрочем, советуют на некоторые аспекты обратить внимание уже сейчас.

По оценкам исследовательской организации McKinsey Global Institute, в ближайшие десять лет новые технологии радикально изменят рынок труда на планете, что позволит сэкономить порядка 50 трлн долларов.

Изменения коснутся сотен миллионов рабочих мест. Люди все больше и больше будут перекладывать часть своих служебных заданий и многие рутинные задачи на машину, что позволит им сосредоточиться на творческой работе.

«С некоторой точки зрения у человечества в целом есть важная и интересная задача — развиваться каждому конкретному индивидууму гораздо быстрее, чем человечество развивает системы искусственного интеллекта», — считает эксперт, директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов.

Но вместе с автоматизацией неминуемо пострадают менее квалифицированные кадры, и уже сейчас необходимо задуматься, как их защитить, переучить и подготовить к новой жизни.

Пострадать, как показывает практика, могут не только синие воротнички, но и работники умственного труда. Несколько дней назад Goldman Sachs заменил команду из 600 трейдеров на двух человек и автоматизированные программы алгоритмического трейдинга, для обслуживания которых были наняты 200 разработчиков-программистов.

Искусственный интеллект сам по себе не тождественен автоматизации процессов, но развитие ИИ приведет к тому, что все больше задач будет по силам компьютерной программе.

Среди вариантов решения проблемы вытеснения человека машиной на рынке труда, как указывает Аллисон Дютман, координатор программ Foresight Institute — некоммерческой организации, базирующейся в Силиконовой долине для продвижения новых технологий, — введение понятия «универсальный базовый доход», который бы получал каждый житель вне зависимости от уровня дохода и занятости. Подобный доход финансировался бы за счет так называемого инновационного налога Land Value Tax, введение которого сейчас активно обсуждается в Силиконовой долине.

Личность ли искусственный интеллект?

Является ли роботизированная система личностью? Может ли умный компьютер голосовать? Какого он пола? Отношения человека и умной машины уже сейчас обсуждают депутаты Европарламента, задаваясь вопросом, следует ли наделять будущих роботом статусом «электронной личности».

Как указывает Дютман, люди нехотя делятся правами с теми, кто им непонятен, а значит будут сопротивляться «очеловечиванию» ИИ.

«Принимая во внимание, как долго человечество шло к тому, чтобы наделить равными правами всех людей, вне зависимости от цвета их кожи, расы или гендера, можно уже сейчас предположить, что и машины они не сходу не признают равными.

Вместе с этическими появляются и юридические тонкости: кто возьмет на себя ответственность в случае аварии беспилотного автомобиля или поломки умного медицинского устройства — и нравственные вопросы: стоит ли развивать беспилотное оружие, способное действовать без ведома человека?

Третья этическая головоломка обсуждается чаще других и волнует человечество гораздо больше: что теоретически может сделать с человечеством суперинтеллект, настоящая умная машина?

Научить ИИ этике

Специалисты в области развития ИИ признают: пусть не в ближайшие 20-30 лет, но человечество все же доживет до появления настоящего искусственного интеллекта, который будет умнее своего создателя.

«Последний бастион будет взят тогда, когда будет создан так называемый «сильный ИИ» (Strong AI, Artificial General Intelligence), то есть такой ИИ, который будет способен решать неопределенно широкий спектр интеллектуальных задач», — говорит Сергей Марков.

А главное, такой ИИ сможет самостоятельно думать.

Исследованием угроз, которые таит ИИ, а также этическими проблемами, связанными с новыми технологиями, занимаются многие институты, в числе которых организация Future of Life Institute (Институт будущего жизни), Foresight Institute, Future of Humanity Institute, OpenAI и другие.

Решение Аллисон Дютман из Foresight Institute — дать компьютеру прочитать всю научную литературу, научные статьи, поднимающие вопрос об этике, и сделать эту информацию основой для его будущих решений.

Что такое Нейронные сети и какое у них будущее?

Большинство экспертов связывают прогресс в развитии ИИ с развитием нейронных сетей.

Нейронные сети — это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на моделировании биологических процессов, которые происходят в человеческом мозгу.

Именно им мы обязаны появлению впечатляющих результатов в распознавании речи и изображений, постановке медицинских диагнозов, переводе текста и создании изображений, генерации речи и музыкальной композиции.

На сегодня, как признают специалисты, нейронные сети признаны одним из лучших алгоритмов машинного обучения, а решения на их основе показывают на данный момент самые выдающиеся результаты.

И это несмотря на то, что современные нейронные сети устроены в полторы тысячи раз проще, чем головной мозг крысы.

«Пока что создаваемые нами нейронные сети относительно невелики по сравнению, скажем, с нейронной сетью человеческого мозга и, кроме того, они представляют собой весьма упрощенный аналог естественных нейронных сетей. Поэтому пока что при помощи нейронных сетей мы решаем в основном сугубо прикладные задачи», — рассказывает Сергей Марков.

Сейчас создаются специализированные процессоры для обучения таких сетей (так называемые нейроморфические процессоры), которые позволят увеличить скорость вычислений на несколько порядков.

Разработчики не просто заняты сейчас увеличением количества нейронов в сети, но и изменением конструкции сетей. «Сложные системы конфигурации сетей — то, с чем сейчас производится наибольшее число экспериментов», — рассказывает Григорий Бакунов.

Читайте также:  Обострение хронического тонзиллита симптомы и лечение

А тот факт, что такие системы стали сравнительно доступными большому числу рядовых разработчиков, привел к появлению стартапов, экспериментирующих с нейронными сетями, например Prisma (приложение позволяет обрабатывать фотографии, превращая их в стилизации картин известных художников) и Mubert (онлайн-композитор электронной музыки).

Что нас ждет в ближайшее время

Как прогнозирует профессор Университетского колледжа Лондона и Principal Scientist Nokia Bell Labs Ник Лейн, человека будут окружать еще больше «умных вещей». Они станут компактнее и эффективнее.

Профессор приводит такой пример: если раньше встроенный в стену сенсор мог лишь осознавать, что кто-то прошел мимо, то в будущем он будет не только знать, кто конкретно прошел, но и как ведет себя человек, не нуждается ли в чем, не представляет ли он угрозу для себя или окружающих.

Сенсор размером с пуговицу сможет оповещать человека в случае опасности.

С профессором согласен и Григорий Бакунов из «Яндекса»: «В ближайшее время нас ждет бум развития узких искусственных интеллектов, которые помогают решать какую-то одну довольно простую задачу, но которую они будут решать даже лучше, чем человек».

Система распознавания голоса, например, уже сейчас распознает некоторые голосовые команды и адреса лучше, чем человек.

«Наиболее вероятным путем развития нашей цивилизации является путь синтеза человека и машины: палка, одежда, автомобиль, мобильный телефон, кардиостимулятор или кохлеарный имплантат — по мере развития наши инструменты все более и более напоминают продолжение наших тел. Уже завтра машины смогут получать от человека мысленные команды, воспринимать мысленно формируемые визуальные образы, передавать информацию непосредственно в мозг — такие проекты уже сейчас существуют за стенами наиболее продвинутых технологических лабораторий», — подытоживает Сергей Марков.

Журналисты пока еще нужны?

Газета Financial Times в прошлом году провела довольно рискованный эксперимент, одновременно поставив задачу написать текст своему профильному корреспонденту и умной программе по имени Эмма. Обе статьи затем должен был прочитать редактор Financial Times и угадать, за какой из двух заметок стоит журналист, а за какой компьютер.

Перед этим своеобразным «краш-тестом» корреспондент Financial Times признавалась: «Я думаю, программа точно справится с задачей быстрее меня. Но, надеюсь, я все-таки сделаю это лучше».

Так и случилось: Эмма действительно оказалась быстрее — программа сгенерировала текст на основе статистики об уровне безработицы в Британии за 12 минут. Журналистке потребовалось 35 минут. И, как она сама впоследствии признавалась, Эмма превзошла ее ожидания. Программа не только умело обращалась с фактами, но и поставила новость в контекст, предположив, как возможный «брексит» (дело было в мае 2016 года, до референдума о выходе Британии из ЕС) может изменить ситуацию.

Но кое-что Эмма сделала все же хуже журналистки. «Статья Эммы была написана немного более корявым языком. Но главное, в ней было очень много цифр, — признавался редактор FT. — А, пожалуй, главное, что мы тут пытаемся делать, так это выбирать только действительно важные цифры».

Эмма — продукт стартапа Stealth. В компании говорят, что у Эммы есть команда живых помощников, но утверждают, что все, что она пишет или делает, — продукт исключительно ее «мозгов».

И все-таки — надо ли бояться ИИ?

Многие, если не все специалисты, задействованные на сегодняшний день в разработке систем искусственного интеллекта, охотно признают, что ИИ не скоро сделает людей ненужными. Именно потому, что искусственный интеллект еще не настолько умен. Главное, чего ему на сегодняшний день не хватает, — автономной возможности думать.

«Сейчас бояться ИИ ни в каком виде не стоит. Можно подождать лет 30-40, пока действительно какие-то радикальные изменения произойдут», — считает Бакунов.

Но кое-что уже происходит: понемногу стирается грань между работой или задачей, выполненной человеком, и задачей, выполненной машиной. Как объясняют специалисты, уже сейчас порой бывает сложно понять, кто сидит внутри системы — человек или машина.

«Нет критериев, когда мы сможем понять, что внутри машины зародилось сознание», — задается вопросом Бакунов.

Человек станет скрепкой?

Известный адепт алармистской точки зрения, в рамках которой ужасы, описанные в Терминаторе, могут стать реальностью, — философ Ник Бостром — придерживается мнения, что достигший интеллектуального уровня человека ИИ способен будет уничтожить человечество.

Бостром объясняет на примере скрепок: вы ставите перед искусственным интеллектом задачу делать скрепки, как можно больше и лучше. ИИ в какой-то момент понимает, что человек представляет угрозу, потому что может выключить компьютер, что будет противоречить задаче делать как можно больше скрепок. В случае, если человек не представляет угрозу, ИИ решает, что человеческие тела состоят из атомов, которые можно использовать для производства отличных скрепок. Итог — компьютер изведет человечество на скрепки.

Такой сценарий многим кажется преувеличением. По мнению Сергея Маркова, например, «высокая эффективность выполнения нелепой цели несовместима с нелепостью этой цели — грубо говоря, ИИ, способный переделать весь мир в скрепки, будет неизбежно достаточно умен для того, чтобы отказаться от такой цели».

Искусственный интеллект как золотая рыбка

Британский специалист в области искусственного интеллекта, профессор когнитивной науки в Университете Сассекса Маргарет Боден относится к утверждениям о скором пришествии умных машин скептически.

Профессор приводит пример «золотой рыбки», когда в обмен на свободу рыбак загадывает три желания. Одно из желаний — вернуть сына с войны, второе — 50 тысяч долларов и третье — возможность наутро загадать еще одно желание.

В тот же вечер в дом рыбака постучали. Сына вернули с войны — в гробу. Рыбак получил страховку в 50 тысяч долларов.

«Замените в этой притче рыбку на ИИ, и все станет ясно — объясняет Боден. — Ах, да, на следующий день рыбак воспользовался третьим желанием и — отменил предыдущие два».

Возможен ли перенос сознания в машину?

Сергей Марков:

«Если говорить о возможности полного переноса сознания, то современными предшественниками такой технологии будущего являются проекты, подобные Blue Brain, направленные на создание действующих электронных аналогов мозга, а также проекты, направленные на создание интерфейсов мозг-машина (BCI) — аппараты для протезирования потерянного зрения, слуха, замены утраченных конечностей, даже частей мозга.

Очень интересным и перспективным направлением является оптогенетика (в принципе для сопряжения мозга и машины можно менять не только машины, но и саму нервную ткань, создавая в ней искусственные фоторецепторы).

Когда будет решен широкий спектр инженерных задач в рамках таких частных проектов, я думаю, что задача переноса сознания станет вполне разрешимой. Уже сейчас мечтатели предлагают гипотетические схемы для осуществления подобного проекта.

Например, Ян Корчмарюк, предложивший в свое время название «сеттлеретика» для направления исследований, связанных с переносом сознания, считает, что наиболее перспективной схемой является использование специализированных нанороботов, внедряемых в нейроны человеческого мозга. Впрочем, для успешного воплощения подобной схемы необходимо решить целый ряд сложных инженерных проблем».

Все за сегодня

Политика

Экономика

Наука

Война и ВПК

Общество

  • Культура
  • История
  • Религия
  • Спорт
  • Россия глазами иностранцев

ИноБлоги

Подкасты

Мультимедиа

  • Фото
  • Инфографика
  • ИноВидео
  • ИноАудио

Важен ли в жизни интеллект?

В жизни важен уровень интеллекта, только не нужно забывать, что жизненный успех тестом не измерить

Интервью с психологом, сотрудником Гуманитарно-социального университета (SWPS) в Катовицах Мачеем Тарадаем (Maciej Taraday).

Gazeta Wyborcza: Важен ли в жизни интеллект?

Мачей Тарадай: Это очень тонкий вопрос. Мы крайне трепетно относимся к теме интеллекта: услышать, что у вас проблемы с интеллектуальным уровнем, это не то же самое, что услышать, что вы медленно бегаете. Но да, действительно, интеллект, понимаемый как мыслительные способности, которые позволяют хорошо справляться с ситуациями, требующими решения нетривиальных проблем, играет важную роль в достижении жизненных успехов.

Читайте также:  Паралич Дежерин-Клюмпке — Википедия

— Но ведь их добиваются не только исключительно умные люди?

— Тут можно провести аналогию с ростом. Не каждый высокий человек становится звездой баскетбола, но среди выдающихся баскетболистов, низкорослых людей, скорее, нет. Кроме роста важны усилия, умение стремиться к цели, решительность. С интеллектом то же самое. Не все умные люди становятся успешными.

— Мы отличаемся друг от друга уровнем интеллекта. От чего он зависит?

— Мы отличаемся по скорости, с которой учимся, гибкости мышления, способности понимать сложные темы. Эти черты в значительной степени наследуются генетически, но многое зависит также от нашего окружения.

— Можно ли стимулировать интеллектуальное развитие?

— Большое влияние на наши способности оказывает среда, в которой мы растем и учимся. Интеллект зависит от генов, но они реализуют свой потенциал только в благоприятной, интеллектуально стимулирующей среде.

— Если это так, люди должны становиться все умнее. Ведь мир все больше усложняется.

— Да, так происходит. С начала XX века в западных странах уровень интеллекта растет примерно на три пункта каждые 10 лет. Эту закономерность обнаружил и описал новозеландский ученый Джеймс Флинн (James Flynn), поэтому ее сейчас называют «эффектом Флинна».

— Это значит, что мы стали умнее наших дедов?

— Да, хотя все это не так просто. Мы развиваем несколько другие умения, связанные с техническим прогрессом и изменениями общественной среды. Распространенным явлением становится знание хотя бы одного иностранного языка. Кроме того мы учимся пользоваться сложными компьютерными программами и языками программирования.

— Почему мы становимся умнее?

— Благодаря технологическому прогрессу и распространению образования. Стало цениться инновационное мышление, умение разрешать проблемы. Благодаря этому мы можем ориентироваться в изменчивых условиях, а цивилизация развивается.

— Известно ли, что такое вообще интеллект?

— Очень сложно создать определение, с которым согласятся все ученые из разных отраслей науки. Но это естественное понятие, мы его понимаем: хотя его значение нельзя назвать четким, мы можем без проблем привести примеры умных людей или поведения, которое свидетельствует о высоком уровне интеллекта. При этом генетик поведения, нейробиолог или когнитивный психолог будут говорить об интеллекте немного по-разному.

— Вы принадлежите к третьей группе?

— Да, я стараюсь найти в механизмах памяти основу гибкого интеллекта.

— Звучит очень сложно.

— Речь идет о способности выявлять сложные абстрактные взаимоотношения между символами и обрабатывать их. Иными словами, я стараюсь ответить на вопрос, в чем состоит уникальность памяти очень умных людей.

— У людей с очень хорошей памятью уровень интеллекта выше?

— Это не так просто: важно, о каком типе памяти мы говорим. Рабочая память, то есть ограниченная сфера, в которой мы активно перерабатываем информацию, такая мысленная записная книжка, у умных людей работает очень хорошо. Образно говоря, базой для интеллекта может служить объемная и быстрая «оперативная память» и исправно функционирующий поисковик данных.

— Эти способности можно как-то тренировать?

— Ум точно невозможно натренировать решением головоломок и кроссвордов, потому что таким образом мы разрабатываем лишь умение… решать кроссворды. Между тем любопытные результаты получили голландские ученые из Лейденского университета. Они показали, что благодаря компьютерной тренировке, нацеленной на поддержание определенного диапазона мозговых волн (гамма), можно несколько повысить уровень интеллекта. Но это пока разрозненные результаты.

— Как выглядела такая тренировка?

— Работу нашего мозга в виде мозговых волн можно зафиксировать на его «корпусе» — черепе. Биоэлектрическая активность мозга регистрируется при помощи электродов, прикрепленных к коже головы. Для этого используют прибор, который называется электроэнцефалограф. Участников эксперимента проинструктировали, что в процессе тренировки им нужно постараться увеличить темп звуков, производимых компьютером. А их скорость зависела от фиксирующегося у испытуемых диапазона мозговых волн.

— Что нужно было сделать, чтобы мозг создавал нужные волны?

— Благодаря переводу электроэнцефалографического сигнала в звук или простую анимацию мы можем заставить участников эксперимента поддерживать необходимый диапазон мозговых волн. Когда эти люди сосредотачиваются, растет доля гамма–ритма, а одновременно с этим увеличивается, например, темп звуков. Такая нейротренировка позволяет регулировать пропорции колебаний разного типа. В голландских исследованиях было отмечено, что чем больше у участников эксперимента повышалась интенсивность гамма–ритма, тем умнее они становились.

— А правда ли, что интеллектов несколько?

— Вы, видимо, имеет в виду выдвинутую в 1983 году теорию Говарда Гарднера (Howard Gardner). Он разделил интеллект на восемь типов: логико–математический, вербальный, натуралистический, музыкальный, пространственный, телесно-кинестетический, межличностный (который также называют эмоциональным) и внутриличностный.

— Особенно много говорят об эмоциональном интеллекте…

— Это понятие пропагандировал Дэниел Гоулман (Daniel Goleman). Эмоциональный интеллект — это способность замечать и правильно интерпретировать эмоциональные состояния самого себя и окружающих людей.

— Подтвердили ли теорию Гарднера другие исследователи?

— Пока нет, и все доступные данные свидетельствуют, скорее, не в пользу этого подхода. Гарднер утверждает, что люди могут отличаться разными видами интеллекта. Кто-то, например, может иметь отлично развитый пространственный интеллект, но быть не слишком одаренным в языковом плане. Однако в тестах, проверяющих разные аспекты общего интеллекта (логическое мышление, словарь, объем памяти), наблюдается сильная связь между этими сферами. По всей вероятности, за разными способностями, которые составляют интеллект, стоит один фактор, то есть это не, как предлагает Гарднер, изолированные друг от друга умения.

— Значит, его идеи не дали психологам ничего полезного?

— Это не так. Гарднер обратил наше внимание на то, что люди отличаются друг от друга сильнее, чем может показаться, если принимать во внимание только умение видеть абстрактные взаимоотношения между символами. Это важно особенно в образовании. Такое знание помогает нам не упустить из поля зрения тех учеников, у которых, например, есть особый талант к танцам. К сожалению, я не знаю ни одной образовательной системы, в которой телесно–кинестетические возможности ставят на первое место перед математическими. Именно поэтому мы не можем позволить, чтобы люди с предрасположенностью к двигательной деятельности чувствовали себя лишними в системе, которая преимущественно ценит умение обрабатывать символы.

— Возможно, вместо того, чтобы тестировать интеллект, лучше наблюдать за разными людьми в разных условиях, и это расскажет нам больше об их возможностях?

— Если мы хотим узнать возможности конкретного человека, это хорошая идея. Однократное измерение уровня интеллекта — это, определенно, не самый лучший метод оценить его способности. Но у такого метода есть важные преимущества: он позволяет получить результаты, которые помещают человека в контекст популяции. Можно также предсказать, насколько успешен будет человек в образовательной сфере. Помимо прочего — это просто быстрый метод. Тесты также помогают наблюдать, как уровень интеллекта меняется с течением времени у разных поколений.

— Но тесты все упрощают.

— Конечно. Но в этом нет ничего плохого, пока эти упрощения не становятся вредными. Так что на вопрос, важен ли в жизни интеллект, следует ответить, конечно, да. Но при этом нужно помнить, что жизненный успех тестами не измеришь.

Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ.

Интеллект в жизни человека

Американский кибернетик Грей Уолтер создал первых автономных роботов с незамысловатой конструкцией: три колеса, два моторчика, два реле, два конденсатора и один фотоэлемент. За медлительность Уолтер назвал их «черепахами». Они моделировали исследование окружающего пространства, поиск и достижение цели. Первые образцы назывались Элмер (ELMER: ELectro-MEchanical Robot) и Элси (ELSIE: Electro-mechanical robot, Light-Sensitive with Internal and External stability).

Читайте также:  Основные причины по которым у нас снижается слух

Photo: Getty Images Russia

Джорджтаунский университет провел эксперимент по проверке возможностей машинного перевода с русского языка на английский. Проект возник на пересечении интересов американских ученых и разведчиков, которые хотели читать советские научные публикации (в 1950-е годы на русском издавалось больше 30% научной литературы в мире). Технология использовала шесть грамматических правил, а словарь включал всего 250 записей. Машина успешно перевела более 60 предложений. Презентация повлияла на решение многих стран инвестировать в вычислительную лингвистику и обработку естественного языка.

Photo: Getty Images Russia

General Motors установила на одном из заводов первого в мире промышленного робота Unimate. Он захватывал раскаленные заготовки деталей автомобиля, опускал их в бассейн с охлаждающей жидкостью и устанавливал на конвейер для обрезки и полировки. Робот заменил три смены рабочих на тяжелом, грязном и опасном производстве. Некоторые из этих роботов трудятся на заводах GM до сих пор и отработали уже больше 100 тыс. часов.

Sony выпустила первого автономного домашнего робота — электронную собаку AIBO. Компьютер стал претендовать на роль любимца и лучшего друга человека. Собака-робот подражает таким эмоциям, как радость, грусть, страх, гнев, умеет играть с хозяином и выполнять его команды. Многие владельцы AIBO отмечали, что уже через несколько недель начинали воспринимать ее как живое существо.

Суперкомпьютер IBM Watson обыграл двух чемпионов телевикторины Jeopardy!. Watson анализировал запросы на естественном языке и находил ответы в электронном хранилище текстов, цифр и фактов. Этот успех обусловил новый взрыв интереса к AI в мире. В течение следующих лет масштабные разработки появляются и в России: распознавание лиц (VisionLabs, N-tech.Lab), обработка естественного языка (ABBYY), речевые технологии (ЦРТ).

Компания Tesla выпустила серийный автомобиль с системой полуавтономного вождения. Четыре штата США — Невада, Флорида, Калифорния и Мичиган — разрешили использовать такие автомобили на дорогах.

Photo: РИА Новости

Искусственный интеллект научился диагностировать туберкулез на рентгеновских снимках с точностью, близкой к 100%. Это поможет бороться с болезнью в районах, где работает мало медицинских специалистов. За год AI в разных проектах научился управлять дронами, сочинять музыку, придумывать новые лекарства, определять переломы на рентгеновских снимках и даже раскрыл запутанное дело о коррупции.

Photo: Getty Images Russia

Одно из наиболее перспективных направлений AI — это системы на основе машинного обучения, в том числе глубокого. «Сфер применения этих технологий — множество. AI может предотвращать аварийные ситуации на предприятиях, защищать бизнес и клиентов от мошенничества, отвечать на запросы в клиентскую поддержку, читать и понимать миллионы страниц законов и постановлений, чтобы помогать компаниям приводить бизнес в соответствие с правовыми нормами», — подчеркивает Дмитрий Шушкин.

Компании и государственные организации активно инвестируют в разработки в сфере AI, поскольку такие технологии помогают автоматизировать наиболее трудоемкую и рутинную работу, считают в PwC. «Научная и техническая база в России позволяет ряду компаний сделать первые шаги в этом направлении, а некоторым — добиться существенных успехов», — отмечает руководитель центра компетенции по прикладному анализу данных PwC в России Олег Данильченко. По его словам, такие проекты ведут компании в сфере финансов, телекоммуникациях, нефтегазе, металлургии и агропромышленном комплексе.

На заводах General Electric трудятся роботы Rethink Robotics — Baxter и Sawyer. Первый пакует коробки, переносит их и загружает на конвейер, второй — собирает электронику и другие устройства. В «головы» роботов встроена камера с системой распознавания образов. Чтобы обучить робота, человеку достаточно взять «руки» машины в свои и направлять его движения.

Photo: Rethink Robotics

Автомобильный концерн Volkswagen тестирует работу бортовых компьютеров с помощью «умных» алгоритмов. Технологии ABBYY автоматически проверяют правильность настроек в разных версиях ПО на десятках разных языков, выявляют ошибки и передают информацию инженерам-тестировщикам.

Photo: Getty Images Russia

Исследователи DeepMind (подразделение Google) на основе почти 1 млн обезличенных томографических снимков глаз создают алгоритмы, которые помогут на ранней стадии диагностировать два глазных заболевания — влажную возрастную макулодистрофию и диабетическую ретинопатию.

Разработчик программных продуктов для инвестирования — компания Vanguard — создала полуавтономных инвестиционных консультантов для управления активами клиентов (Personal Advisor Services, PAS). В его портфеле активы на $65 млрд, что в четыре раза больше, чем у ближайшего конкурента Betterment. Клиенты, которые доверяют PAS, получают в среднем 6% годового дохода.

Photo: Getty Images Russia

Компания PepsiCo автоматизировала обработку данных для подготовки финансовой отчетности. Интеллектуальная платформа ABBYY распознает текст на нескольких языках, работает с валютами разных стран, сама заполняет сложные реквизиты и передает их в учетную систему SAP.

Photo: Getty Images Russia

Платежная система PayPal применяет AI, чтобы обнаруживать и предотвращать подозрительные транзакции. Машинное обучение, которое используется в сервисах PayPal уже на протяжении десяти лет, снижает материальные и репутационные риски.

В 2016 году Министерство обороны РФ объявило конкурс на создание роботов для эвакуации раненых. Пилотные исследования показали, что благодаря роботам появятся новые возможности диагностики, мониторинга состояния и лечения людей в труднодоступных местах. Разработки гражданского робота-спасателя ведет и МЧС. Робот FEDOR умеет повторять движения оператора, передавать видео- и аудиосигналы, поднимать грузы до 10 кг. В июле 2017 года он научился садиться на продольный и поперечный шпагат. Эти навыки помогут роботу преодолевать сложные препятствия и спасать людей в чрезвычайных ситуациях.

Photo: Александр Овчаров/РИА Новости

AI трансформирует и взаимодействие компаний с клиентами. Технологии помогают не только ускорить обслуживание, но и узнавать больше об интересах и предпочтениях людей, чтобы предлагать им действительно нужные товары и услуги. По данным американской исследовательской компании CB Insights, в 2016 году 1600 крупных компаний активно инвестировали в AI-разработки в отраслях, связанных с жизнью и поведением человека: красоту и здоровье, ретейл, рекламу и маркетинг.

Машинное обучение, компьютерное зрение, обработка данных на естественном языке — эти технологии активно внедряются в России и мире.

В Сбербанке рассчитывают, что в 2018 году роботы будут принимать большинство решений о выдаче кредитов и формировать для потребителей индивидуальные предложения. Применение AI выгодно и банку, и клиентам, полагает директор управления «Цифровой корпоративный банк» Сбербанка Евгений Колбин: «Интернет-банк может предлагать клиентам только те продукты и услуги, которые будут релевантны текущим нуждам и потребностям с учетом субъективных факторов».

Искусственный интеллект позволит финансовому сектору сократить издержки на рутинные операции, риски и убытки от непредвиденных ситуаций, утверждает Евгений Колбин. Например, потенциально AI сможет предупреждать организацию, клиента банка, о негативных последствиях проведения сделки с тем или иным контрагентом. Через пять лет 80% всех решений будут приниматься с помощью искусственного интеллекта, говорит эксперт.

Машинное обучение помогает банкам более точно определять заемщиков с низкой платежной дисциплиной и прогнозировать просрочку выплат, говорит директор по управлению проектами Big Data & Data science банка ВТБ Василий Гаршин. По его словам, модели на основе AI строят более качественные прогнозы, однако они менее прозрачны по сравнению с традиционными методами аналитики и требуют высокой квалификации в области работы с данными. «Это основное ограничение, не позволяющее широко применять искусственный интеллект в кредитных организациях», — комментирует Василий Гаршин. Впрочем, это не мешает уже сейчас использовать машинные алгоритмы для управления рисками и анализа потребностей клиентов.

Ссылка на основную публикацию
Уход за кожей тела в домашних условиях — «Питательное и увлажняющее молочко для тела своими руками,
Косметическое молочко в домашних условиях Одним из востребованных косметических средств является молочко, которое используется для снятия макияжа, очищения кожных покровов...
Урок биологии на тему; Эритроциты и лейкоциты
Срок жизни эритроцитов: средняя продолжительность жизни в здоровом организме Эритроциты – главные и самые многочисленные клетки крови. Эти маленькие помощники...
Уролесан инструкция по применению, цена, отзывы, аналоги капель, капсул Уролесан
Уролесан ® (Urolesan) инструкция по применению Владелец регистрационного удостоверения: Контакты для обращений: Лекарственная форма Форма выпуска, упаковка и состав препарата...
Уход за лицом после Ботокса и Диспорта Статьи Бионика
Диспорт — что нельзя делать после процедуры Инъекции ботулотоксинов занимают лидирующие позиции в косметологии, а главные конкуренты в борьбе с...
Adblock detector