101 факт об искусственном интеллекте. Как подготовиться к жизни в новой реальности

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 - Kyle Wiggers, “Google’s computer vision model tracks objects and colorizes videos”, Venture Beat, June 27, 2018, https://ventu- rebeat.com/2018/06/27/googles-computer-vision-model-tracks-ob- jects-and-colorizes-videos].

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 - Will Knight, “We can now use AI to see through walls”, MIT Technology Review, June 12, 2018, https://www.technologyreview.com/the-downlo- ad/611419/we-can-now-use-ai-to-see-through-walls].

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 - April Glaser, “Google’s ability to understand language is nearly equi- valent to humans”, Recode, May 31, 2017, https://www.recode. net/2017/5/31/15720118/google-understand-language-speech-equi- valent-humans-code-conference-mary-meeker].

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.

Вот лишь несколько причин, почему каждому из нас необходимо начать искать дополнительную информацию по технологиям искусственного интеллекта. В конце данной книги вы найдете список из 20 вопросов и ответов, которые раскрывают некоторые из тем, указанных выше.

Я надеюсь, что, прочитав о темах, раскрываемых в данной книге, вы не только приобретете больший интерес к искусственному интеллекту, но и станете говорить о нем более открыто и часто и, возможно, даже сами начнете работать с новыми инструментами искусственного интеллекта.

4. Информация – новая нефть?

Размышляя об искусственном интеллекте, можно задать следующие вопросы: почему искусственный интеллект так важен? Почему так много крупных технологических компаний вкладывают усилия в развитие и применение инструментов искусственного интеллекта?

С точки зрения развития одна из очевидных причин роста количества инструментов искусственного интеллекта состоит в экспоненциальном увеличении вычислительных мощностей компьютеров, что, в свою очередь, позволило компьютерам обрабатывать более сложные алгоритмы. Это те самые виды продвинутых алгоритмов, за счет которых и функционирует ИИ.

Данные являются другим важным элементом ускорения развития искусственного интеллекта. Если максимально упростить, то можно сказать, что создавать продукты и приложения с искусственным интеллектом без наличия данных практически невозможно.

В техническом сообществе есть одно очень известное высказывание: «Данные – новая нефть». Сегодня самыми важными компаниями зачастую являются те, у которых есть доступ к самым большим объемам данных. Однако в бизнесе важен не только объем данных, но и их качество.

Я все же могу возразить: данные даже лучше нефти. В те годы, когда нефть была одним из ценнейших ресурсов в мире, лишь некоторые компании имели возможность извлекать из нее выгоду. Однако теперь, когда практически любой человек может усвоить базовые знания об искусственном интеллекте и машинном обучении и использовать полученные навыки для создания ценных инструментов и когда можно с легкостью воспользоваться бесплатными онлайн-источниками информации, каждый может извлечь выгоду из данных.

Доступ к данным

В современном мире у нас есть обилие данных, которые мы можем использовать. Например, тридцать лет назад объем данных по здравоохранению, дорожному движению, финансам и другим важным областям деятельности и темам был далеко не таким большим, как сейчас, и создавать решения на базе искусственного интеллекта для решения основных проблем в этих областях было просто невозможно.

Пользуясь той же логикой, можно предположить, что технологии, которые существуют у нас сейчас, будут иметь даже большее значение спустя десять лет, поскольку появится доступ к еще большему объему данных.

Один из примеров данной концепции можно найти в наблюдении за разработкой самоуправляемых автомобилей и связанных друг с другом «умных» городов. Основным компонентом, делающим создание этих вещей возможным, является объем данных, которые можно собрать и проанализировать для увеличения производительности систем искусственного интеллекта.

Анализ данных обычно опирается на два вида информации: структурированные и неструктурированные данные. Чтобы действительно понять системы ИИ, важно знать ключевые различия между двумя типами данных.

Обычно структурированные данные используются гораздо чаще неструктурированных. Структурированные данные включают в себя простые данные, такие как числовые значения, даты, валюты или адреса. Неструктурированные данные включают в себя более сложные для анализа типы данных: текст, изображения и видео. Однако развитие инструментов искусственного интеллекта сделало возможным анализ более обширного спектра неструктурированных данных, которые затем можно использовать для создания рекомендаций и прогнозов.

Мощная аналитика даст нам возможность в будущем применять инструменты искусственного интеллекта для всего общества в целом.

Рис. 1.6. Структурированные и неструктурированные данные

В «Меррилл Линч» посчитали, что 80–90 % всех бизнес-данных в мире не структурированы, это означает, что анализ именно такого типа данных очень ценен[14 - Wikipedia entry on Unstructured data, November 10, 2017, https:// en.wikipedia.org/wiki/Unstructured_data]. Результаты анализа неструктурированных данных могут привести к возникновению ряда преимуществ в нашем современном обществе, включая, помимо прочего, лучшие возможности для здравоохранения, более безопасные схемы дорожного движения, а также облегчение доступа к образованию.

Использование данных в бизнесе и общественной деятельности

«Большие данные» также помогают крупным компаниям улучшать свою внешнюю и внутреннюю деятельность. Ли Кайфу, венчурный капиталист и директор компании Sinovation Ventures, описывает причины того, почему данные важны для технологических компаний, в пяти шагах, которые компании используют для улучшения своих решений в области искусственного интеллекта:

Получение большего количества данных: поисковый алгоритм Google содержит в себе огромное количество данных. Кроме того, Facebook не стала бы настолько мощной социальной сетью без доступа к данным о человеческом общении. Основная идея здесь состоит в том, что технологические компании могут создавать услуги, которые были бы настолько мощными и полезными, чтобы люди хотели давать сервису пользоваться своими данными.

Лучший продукт с обученным искусственным интеллектом: в случае Google и Facebook ваш пользовательский опыт учитывает ваши индивидуальные предпочтения, чтобы быть максимально полезным вам. Это становится возможным благодаря наличию инструментов на базе искусственного интеллекта, которые способны персонализировать опыт.

Увеличение числа пользователей: если у пользователей был положительный опыт использования продукта, они, как правило, рекомендуют его своим друзьям.

Повышение прибыли: увеличение числа пользователей всегда означает увеличение прибыли.

Доступ к высококвалифицированным специалистам по теории и методам анализа данных и процессов, а также к экспертам в области машинного обучения: поскольку прибыль компаний растет, они получают возможность привлекать самых лучших в мире экспертов в области искусственного интеллекта[15 - Kai-Fu Lee, “The State of Artificial Intelligence in China – Kai-Fu Lee”, The Artificial Intelligence Channel, YouTube, November 03, 2017, htt- ps://youtu.be/KtVOdFDYk3I].

В конце концов, чем больше в компанию приходит специалистов по теории и методам анализа данных и процессов, а также экспертов по машинному обучению, тем значительнее становятся их исследования в области искусственного интеллекта, что, в свою очередь, позволяет компании не только становиться более значимой, но и лучше подготовиться к будущему.