ИИ меняет наш мир, и его влияние будет огромным: в том, как мы работаем, мы живем, сотрудничаем, принимаем решения и действуем как общество. Но каковы риски и как нам подготовиться?
Искусственный интеллект. Один из самых популярных технологических терминов нашего времени - и очень часто используется чрезмерно или даже неправильно.
СМИ любят как истории успеха, так и «антиутопии», основанные на искусственном интеллекте. Машины заменяют людей, искусственный интеллект превосходит человеческий интеллект, роботы берут на себя управление и так далее.
Если вы посмотрите за пределы этой шумихи, вы поймете, что происходит настоящая революция. Чтобы понять потенциал ИИ, просто изучите последние достижения в таких областях, как глубокое обучение, и их приложения в таких областях, как компьютерное зрение и обработка естественного языка.
В настоящее время происходит серьезный сбой, который обеспечивается комбинацией технологий, позволяющих машинам распознавать огромные объемы данных и выполнять когнитивные функции.
ИИ меняет наш мир, и его влияние будет огромным: в том, как мы работаем, мы живем, сотрудничаем, принимаем решения и действуем как общество.
1. Искусственный интеллект, определение
Искусственный интеллект можно определить как технологию, позволяющую системам инкапсулировать когнитивные функции наряду с адаптивными и обучающими возможностями, что ведет к самосовершенствованию.
Системы на базе искусственного интеллекта могут фиксировать и «понимать» свою среду и принимать оптимальные решения в режиме реального времени для достижения конкретных целей.
Как характерный пример ИИ, «компьютерное зрение» позволяет системам «видеть» с помощью сложных алгоритмов. Они обучены определять широкий спектр объектов, таких как пейзажи, люди и объекты на картинке или видео.
В другом примере прикладного ИИ технологии «обработки естественного языка» позволяют взаимодействовать с машиной на основе естественной речи свободной формы.
НЛП и связанные с ним технологии могут «понимать» естественную речь и реагировать осмысленным образом. Как только машина извлекает контекст запроса «естественная речь», она синтезирует правильный ответ, который также возвращается пользователю как «естественная речь».
Быстрый прогресс ИИ поддерживается потоками данных об основных видах деятельности человека. К ним относятся онлайн-общение, социальное взаимодействие, использование устройств, поиск, потребление контента и потоки данных IoT - и это лишь некоторые из них.
Чтобы разобраться в этих огромных объемах сложных данных, системы искусственного интеллекта используют возможности облачных вычислений и специализированных алгоритмов машинного обучения. Центры обработки данных мирового масштаба с огромными размеченными наборами данных используются для обучения алгоритмов искусственного интеллекта выполнению определенных когнитивных функций.
См. также: Универсальное решение для фейковых новостей
2. Современное состояние
Алгоритмы теперь могут "видеть"
Способность компьютера «видеть» - поразительное достижение. Системы на базе искусственного интеллекта могут «понимать» контекст изображения или видео с впечатляющим уровнем детализации. Они могут идентифицировать расширяющийся набор сущностей - таких как люди, именованные лица, автомобили, дома, улицы, деревья и т. Д. - с возрастающим успехом.
По изображению или видео алгоритмы могут оценивать дополнительные свойства, такие как количество людей на изображении, их пол, возраст или даже их эмоциональное состояние.
Вы можете просто отправить семейное фото в один из имеющихся в продаже когнитивных сервисов и в считанные миллисекунды получить ответ с указанием идентифицированных людей, их пола, возраста и доминирующих эмоций. Также можно идентифицировать объект на фотографии. Например, ИИ может распознать автомобиль, а также его производителя и модель. Затем он может пометить его для улучшения поиска, группировки и обнаружения.
В ближайшем будущем алгоритмы смогут вывести даже предполагаемую ситуацию, например, детский праздник, спортивное мероприятие, бизнес-конференция или случайное расположение людей в парке.
Возможности применения компьютерного зрения впечатляют. От автономных автомобилей, которые могут видеть на 360 градусов и понимать окружающую среду и ее динамику в режиме реального времени, до специальных приложений, таких как Seeing AI от Microsoft - прототип системы, помогающий людям с ослабленным зрением или слепым понимать свое окружение!
Компьютерное зрение делает огромные шаги вперед и находит широкое применение в автономных автомобилях, навигации, робототехнике, распознавании образов, медицинской диагностике и многом другом. Системы искусственного интеллекта продолжают учиться, и они учатся быстро.
Прочтите эту статью, чтобы узнать больше о последних тенденциях в области искусственного интеллекта.
Диалог с «машиной»
Короткого взаимодействия с Amazon Alexa, Cortana, Siri или Google Assistant достаточно, чтобы осознать огромный прогресс технологий обработки естественного языка.
Microsoft и IBM объявили, что их технологии НЛП работают на том же уровне (или даже лучше) по сравнению с профессиональными транскриберами при обработке дискуссий, от спорта до политики.
Google недавно продемонстрировал Duplex, свою технологию цифрового помощника, которая может выполнять определенные задачи с помощью естественного разговора. Например, он может назначить встречу или встречу с помощью диалога в свободной форме с человеком.
Цифровые помощники будут становиться все более интеллектуальными, контекстными и проактивными.
В какой-то момент в не столь отдаленном будущем ваш цифровой помощник будет реагировать естественно в режиме разговора и, возможно, со стилем, отношением и юмором, соответствующими вашей личности и вашему текущему настроению.
Цифровые помощники постоянно учатся, используя каждое отдельное взаимодействие с пользователем. Они лучше соответствуют явно заявленным или неявно указанным предпочтениям пользователя. В какой-то момент DA станут активными и автономными за счет беспрепятственного использования глубоких знаний о пользователе, сигналов из пользовательской среды, а также глобальных тенденций и динамики.
3. Отрасли, на которые воздействует искусственный интеллект.
ИИ уже во многих отношениях влияет на нашу социально-экономическую систему. Мы вступили в фазу радикальной трансформации рынков, бизнеса, образования, правительства, систем социального обеспечения, компаний, моделей занятости и социальных структур. Скоро все будет преобразовано в результате интеллектуальных технологий и автоматизации.
Массовое внедрение ИИ коренным образом изменит все отрасли, как показано ниже.
Транспортные системы
Этот сектор переживает радикальные преобразования. Полностью автономные автомобили скоро станут реальностью. Они будут безопаснее, действеннее и действеннее. Автономные грузовики, интеллектуальные контейнеры, такси без водителя и умные города - это лишь некоторые примеры того, что может произойти в транспортной отрасли.
Искусственный интеллект в транспорте вызовет серьезные изменения не только в транспортных средствах, но и во всей экосистеме - от служб такси до электронной коммерции и служб доставки посылок.
Потребительские привычки сильно пострадают, поскольку они перейдут от владения автомобилем к использованию автосервисов по запросу.
Стоимость транспортного средства как услуги будет значительно ниже из-за, среди прочего, возможности более эффективного использования автомобилей компанией, предоставляющей услугу.
Целые транспортные сети, состоящие из автопарков автономных автомобилей, будут управляться алгоритмами искусственного интеллекта, чтобы лучше адаптироваться в режиме реального времени к спросу, трафику и другим условиям. Это изменит способ передвижения людей, а также способ расширения и роста городов.
Например, новая эра более дешевых, быстрых и безопасных перевозок с использованием автономных транспортных средств может вызвать тенденцию к деурбанизации, особенно если учесть, что время, проведенное в автономных транспортных средствах, может быть полностью продуктивным с возможности современного офиса.
Электронная торговля
Клиентский опыт становится умнее благодаря продвинутой персонализации на базе искусственного интеллекта, динамическому ценообразованию и созданию предложений.
Фулфилмент-центры становятся более автоматизированными - с роботами, перемещающимися по пространству для сбора продуктов и выполнения заказов клиентов - в некоторых случаях, автономно.
Беспилотные летательные аппараты и автомобили могут сыграть свою роль в последней части процесса доставки. Поскольку централизованный интеллект будет управлять всеми процессами, типичные процессы продаж, каналы, сети физических магазинов становятся менее важными, что подрывает отрасль.
Финансовые услуги, страхование
Любой сектор, требующий значительного объема обработки данных и обработки контента, также выиграет от ИИ.
Финансовые учреждения автоматизируют важные процессы, связанные с проверкой транзакций, выявлением мошенничества, торговлей акциями, рекомендациями и консультационными услугами.
Страховые компании будут использовать огромные объемы доступных данных, а также технологии прогнозирования и машинного обучения, чтобы лучше оценивать риски. В результате они смогут предлагать более качественные продукты, точно соответствующие потребностям конкретного клиента.
На компании по страхованию автомобилей также существенно повлияет внедрение умных автомобилей без водителя.
Государственные и гражданские службы
ИИ может оказать большое влияние на устранение бюрократии, улучшение обслуживания граждан, управления и социальных программ.
Юридические услуги
ИИ изменит определение даже более традиционных профессий, основанных на прочных отношениях, таких как профессии юриста. Типичные услуги поддержки в юридическом контексте связаны с обработкой документов, классификацией, обнаружением, обобщением, сравнением и управлением знаниями - задачами, в которых агенты ИИ уже преуспевают.
Разработка продукта
AI представляет новые возможности, изменяющие типичный процесс разработки продукта - для цифровых или физических продуктов. Благодаря общедоступности передовых когнитивных технологий (облачные коммерческие предложения ИИ через простые в использовании API-интерфейсы) и недорогим сценариям интеграции возможности инноваций на основе ИИ возрастают в геометрической прогрессии.
Коммерческие когнитивные API-интерфейсы и облако упрощают разработчикам программного обеспечения создание когнитивных приложений, основанных на расширенных возможностях искусственного интеллекта. Физические процессы производства продукции также могут получить выгоду от производственных линий на базе искусственного интеллекта, систем контроля качества и процессов постоянного совершенствования. Вскоре продукты будут строиться совершенно по-разному, они будут взаимосвязаны и интеллектуальны.
Образование
Система образования в целом будет значительно улучшена за счет искусственного интеллекта в дополнение к оцифрованному контенту, данным, научным и общим знаниям мирового масштаба.
Интеллектуальные образовательные агенты будут улавливать потребности учащегося в синтезе оптимальных персонализированных образовательных программ - в соответствии с намерениями учащегося, правильным уровнем, темпом, предпочтительными типами контента и другими параметрами.
В другом сценарии приложения на базе искусственного интеллекта смогут заранее рекомендовать возможности обучения и персонализированный образовательный контент - в зависимости от текущего состояния карьеры пользователя, уровня образования и предыдущего опыта.
Это может быть постоянно действующий умный «советник по обучению», открывающий подходящие возможности обучения для каждого пользователя.
4. Проблемы
Существуют серьезные опасения и вопросы, на которые нет ответов, относительно социальных, политических и этических последствий массового внедрения ИИ.
Например, ожидается, что «интеллектуальная автоматизация», которая может быть достигнута в больших масштабах с помощью искусственного интеллекта, изменит способ нашей работы и востребованные навыки. Некоторые роли устареют, а некоторые профессии со временем исчезнут.
Летальное автономное оружие
Концепция автономной машины впечатляет. Подумайте об автономном автомобиле, который может фиксировать окружающую среду и динамику и принимать решения в режиме реального времени для достижения заранее определенной цели - перемещаться из точки А в точку Б - при определенных ограничениях.
Однако в военном контексте эта автономия в принятии решений пугает: так называемое летальное автономное оружие относится к футуристическим роботизированным системам, которые могут поражать цели без вмешательства или одобрения человека.
Но кто контролирует конструкцию, работу и постановку целей таким «роботам-убийцам»? Как такой робот сможет разбираться в нюансах сложной ситуации и принимать опасные для жизни решения? И многое другое.
Риск предвзятости и необходимость прозрачности
Системы искусственного интеллекта учатся, анализируя огромные объемы данных, и продолжают адаптироваться за счет непрерывного моделирования данных взаимодействия и обратной связи с пользователями.
Как мы можем гарантировать беспристрастность начального обучения алгоритмов ИИ? Что, если компания вводит предвзятость через набор обучающих данных (намеренно или нет) в пользу определенных классов клиентов или пользователей?
Например, что, если алгоритм, отвечающий за выявление талантливых кандидатов из резерва резюме, унаследовал известные или неизвестные предубеждения, приводящие, например, к проблемам, связанным с разнообразием?
Мы должны обеспечить прозрачность таких систем в отношении процессов принятия решений. Это ключ к тому, чтобы лучше справляться с крайними случаями, поддерживая общее понимание и принятие более широкой аудиторией и обществом.
Доступ к данным, знаниям, технологиям.
В нашем взаимосвязанном мире относительно небольшое количество компаний собирает огромные объемы данных. Доступ к этим данным позволит точно воспроизводить нашу повседневную жизнь с точки зрения действий, взаимодействий и явно заявленных или неявно определенных интересов. Кто-то, имеющий доступ к этим данным, может «знать» нашу историю мобильности, наш онлайн-поиск и активность в социальных сетях, чаты, электронные письма и другие микроповедения и взаимодействия в Интернете.
Система искусственного интеллекта сможет «понять» любого онлайн-пользователя - с точки зрения интересов, повседневных привычек и будущих потребностей; он может давать впечатляющие оценки и прогнозы - от покупательского интереса до эмоционального состояния пользователя.
Если вы думаете об этом выходе ИИ в масштабе - анализе данных на уровне популяции - эти прогнозы и идеи могут описать синтез, состояние и динамику всей популяции.
Это, очевидно, предоставило бы огромные возможности тем, кто контролирует такие системы, над этим огромным количеством данных. Вспомните случай с Cambridge Analytica. Данные для отдельного пользователя могут иметь невысокую ценность, но при масштабном анализе - для достаточно большой группы пользователей с использованием продвинутых аналитических моделей и моделей вывода - они могут оказать огромное социально-политическое влияние.
Право на конфиденциальность
Когда вы рассматриваете возможность несанкционированного доступа к чьей-либо онлайн-истории (или другим) данным, очевидно, что право на конфиденциальность находится под угрозой. Но даже в случае оффлайн-пользователя - того, кто сознательно решил оставаться «отключенным», - право на конфиденциальность все еще находится под угрозой.
Представьте себе отключенного пользователя (без смартфонов или других устройств, знающих о местонахождении пользователя), перемещающегося по «умному городу» будущего. Прогулки по паре главных улиц будет достаточно, чтобы сеть камер видеонаблюдения запечатлела следы пользователя и, возможно, идентифицировала их с помощью надежного распознавания лиц в централизованном хранилище данных. Возникают очевидные, большие вопросы о том, кто и на каких условиях имеет доступ к этой информации.
Несанкционированный доступ и контроль
Безопасность и контроль доступа - важный аспект. Если кто-то скомпрометирует умную систему (например, автономный автомобиль), последствия могут быть катастрофическими. Безопасность интеллектуальных, подключенных систем и машин от несанкционированного доступа является главным приоритетом.
Технологическая безработица
Это определяется как безработица, «объясняемая» применением новых технологий - в эпоху искусственного интеллекта это относится к рабочим местам, замененным интеллектуальной автоматизацией.
В ближайшие годы мы станем свидетелями значительных изменений в рабочей силе и на рынках. Роли и рабочие места устареют, отрасли будут радикально преобразованы, модели занятости и взаимоотношения будут пересмотрены.
Например, задачи и действия, связанные с обслуживанием клиентов / call-центрами, управлением документами, модерацией контента, все в большей степени основываются на технологиях и интеллектуальных системах.
То же самое верно и для ролей, связанных с эксплуатацией и поддержкой производственных линий и заводов. На смену людям приходят умные роботы, которые могут безопасно перемещаться по пространству, находить и перемещать объекты (например, продукты, детали или инструменты) и выполнять сложные сборочные операции.
Но ИИ оказывается очень эффективным в обработке даже более сложных действий - тех, которые требуют обработки множества сигналов, потоков данных и накопленных знаний в режиме реального времени. Характерным случаем являются автономные транспортные средства, которые могут фиксировать и «понимать» окружающую среду и ее динамику - они могут «видеть», принимать решения и действовать в режиме реального времени. Профессиональные водители (такси, грузовики и т. Д.) Увидят, что спрос на их навыки быстро упадет.
Этика, социальная ответственность и трудные решения
AI позволяет принимать оптимальные решения в режиме реального времени. Хотя в большинстве случаев оптимальное решение является объективно определенным и общепринятым, есть несколько примеров, поднимающих этические и моральные вопросы.
Например, автономный автомобиль, который знает, что собирается наехать на пешехода, должен решить, будет ли он пытаться избежать чувствительного пешехода с помощью рискованного (для пассажиров) маневра. И это нужно решать за миллисекунды.
Логика, лежащая в основе этих критических решений, должна быть заранее определена, хорошо понята и принята. При этом подробная история активности и решений автономного автомобиля должна быть доступна и доступна для анализа - при соблюдении определенных правил защиты данных.
Непропорциональная власть и контроль над данными
Технологические компании вкладывают значительные средства в искусственный интеллект как на научном / инженерном, так и на коммерческом уровне и уровне разработки продуктов.
Эти корпорации имеют несравненное преимущество по сравнению с любыми амбициозными конкурентами. Огромные наборы данных, описывающие широкий спектр человеческой деятельности (поиск, общение, создание контента, социальное взаимодействие и т. Д.) Во многих различных форматах (текст, изображения, аудио, видео).
Стремясь сохранить свои лидирующие позиции на рынке, технологические корпорации, как правило, приобретают те многообещающие стартапы в области технологий / искусственного интеллекта, которые разрушают рынок. Это может привести к появлению сверхдержав с уникальной настройкой технологий искусственного интеллекта на огромных объемах накопленных пользовательских и машинных данных.
5. Обещание
В контексте Интернета вещей (IoT) миллиарды подключенных устройств непрерывно отправляют события, операции и другие данные, которые затем обрабатываются передовыми технологиями больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Это огромное количество данных в сочетании с растущей способностью разбираться в массивных и сложных наборах данных создает беспрецедентные возможности для улучшения здоровья, образа жизни, транспорта, образования и практически любой человеческой деятельности. При определенных предположениях эта технологическая революция приведет к новой эре процветания, творчества и благополучия.
И да, технологическая безработица - это риск.
Но в большинстве случаев искусственный интеллект будет играть вспомогательную роль для людей, позволяя человеческому фактору лучше справляться со сложными и критическими ситуациями, требующими осмысления и творческого мышления.
В будущем людям больше не нужно будет выполнять рутинную, малоценную работу. Кадровые ресурсы и лежащие в основе модели занятости перейдут от долгосрочных трудовых договоров на полный рабочий день к гибкому и выборочному предложению услуг.
Появится поток новых деловых возможностей, способствующих развитию культуры предпринимательства, творчества и инноваций.
Параллельно с этим будет создано множество новых ролей и специализаций - с упором на технологии и науку, что позволит людям высвободить время от монотонной, малоценной работы на более творческую деятельность.
Системы образования будут преобразованы в персонализированные программы и режим обучения в жизни. Инновации и творческое мышление будут усилены интеллектуальным доступом к накопленным в мире знаниям, идеям и творческой энергии.
Благодаря применению искусственного интеллекта в транспортной отрасли мы станем свидетелями значительного сокращения аварий и смертельных случаев на дорогах. Более того, люди выиграют от снижения транспортных расходов и повышения уровня обслуживания.
Люди получат лучший доступ к мировым знаниям в цифровом формате с помощью интеллектуальных инструментов открытия. Проблема «фейковых новостей», наряду с качеством контента, безопасностью и безопасностью в Интернете, будет решена с помощью интеллектуальных компонентов и сервисов на базе искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект также улучшает наши системы здравоохранения: более точные медицинские диагнозы, персонализированная медицина, более короткие циклы разработки лекарств значительно улучшат общую эффективность, уровень обслуживания пациентов и общий доступ к услугам здравоохранения.
См. также: Универсальное решение для фейковых новостей
6. Готовимся
Но как мы можем обеспечить правильное использование искусственного интеллекта - в интересах человека и общества? Как нам лучше всего адаптироваться к технологической трансформации, которая уже происходит?
Людям необходимо достичь общей осведомленности и понимания технологии, ее потенциала, преимуществ и связанных с ними рисков. Обществам необходимо адаптироваться к новому технологическому ландшафту и использовать искусственный интеллект как «умный инструмент», помогающий людям добиваться большего. Нам всем нужно осознавать ценность для человечества, но также видеть угрозы от неправильного использования ИИ.
Государствам необходимо адаптироваться, модернизируя законы, основы, социальные программы и свои системы образования. Необходимы новые стратегии - с упором на образование - наряду с новыми рамками для рынков, бизнеса и социальных систем; им необходимо переосмыслить, как рынки, компании и трудовые соглашения должны работать в новую эру интеллектуальной автоматизации; им необходимо перестроить социальные механизмы, чтобы охватить ряд новых сценариев и ситуаций.
Людям необходимо перейти в режим обучения жизни - научиться приобретать новые навыки и раскрывать новые таланты, которые более актуальны для нового порядка вещей.
Лидеры идей должны разработать правильные правила, рамки и глобальные соглашения, чтобы снизить риск централизации власти и контроля над данными и технологиями.
Эта технологическая революция открывает большие возможности для процветания и роста. Нам просто нужно как-то обеспечить, чтобы технология применялась и использовалась в правильном направлении. Нам нужна структура, которая будет направлять разработку приложений на базе искусственного интеллекта с базовыми правилами и теми спецификациями, которые гарантируют надежность, прозрачность и этическое соответствие.
Ключевые шаги в правильном направлении уже делаются. Например, уже обсуждается запрет ALW. Также есть движение в сторону объяснимого ИИ (XAI) и «права на объяснение». Это позволяет понять модели, используемые для искусственного интеллекта (и то, как они принимают конкретные решения, что также требуется в соответствии с Общим регламентом по защите данных Европейского Союза).
