Искусственный интеллект окружает нас повсюду и меняет то, как мы живем каждый день. Компьютерное оборудование, включая графические процессоры, кластеры облачных вычислений и т. Д., Наконец, стало достаточно мощным, чтобы мы могли практически реализовать и использовать алгоритмы глубокого обучения для выполнения задач, которые невозможно выполнить людям.
Наиболее распространенный набор алгоритмов, на который ссылается большинство людей, когда они говорят об искусственном интеллекте, - это нейронные сети. Теперь вам может быть интересно, что такое нейронная сеть и как она работает, и хотя я считаю, что сегодня очень важно оставаться в курсе этих тем, эта статья не предназначена для исчерпывающего понимания таких тем. Однако, чтобы получить очень хорошее представление о том, как работает большинство алгоритмов глубокого обучения (нейронных сетей), вы можете думать о них как о линейном уравнении из средней школы, y = mx + b. Думайте об этом, как будто у вас есть координата x (данные, которые вы хотите проанализировать) и координата y (метка). По сути, вы здесь пытаетесь найти m и b, которые «сопоставляют» вашу координату x с координатой y. Например, если вы введены (5, 32), то возможным решением будет m = 6 и b = 2, потому что 32 = 6 * 5 + 2. По сути, это то, что происходит внутри алгоритмов глубокого обучения, за исключением того, что вместо использования скалярных значений, таких как m и b, мы используем многомерные векторы, матрицы и тензоры для выполнения этого. вычисление на нелинейных данных.
Опять же, эта статья не предназначена для того, чтобы дать очень полное представление о том, как работают эти алгоритмы, но если вы хотите узнать больше, есть ряд ресурсов, на которые вы можете ссылаться в конце статьи.
Сейчас существует довольно распространенное заблуждение об ИИ, которое было распространено Голливудом, средствами массовой информации и скептиками, что ИИ и машины каким-то образом станут разумными и самонадеянными существами, поймут, что они не нуждаются в нас, людях, и развернут массовую деятельность. заговор с целью уничтожить человеческую жизнь в том виде, в каком мы ее знаем. Легко понять, сколько людей могут видеть в этом реальность, которая не так уж далека, и, в свою очередь, негативно воспринимать сообщество исследователей глубокого обучения в целом за то, что они слишком наивны, чтобы понимать, что их работа приближает конец. дней все ближе и ближе.
Но идея о том, что машины захватят нас и уничтожат нас, не является самой большой проблемой, с которой сталкивается человечество в отношении искусственного интеллекта. Хотя научные и основанные на данных аргументы в пользу этого апокалиптического будущего имеют определенные достоинства, по моему личному мнению и мнению большинства других исследователей, это будущее слишком далеко, чтобы о нем беспокоиться, и его можно легко избежать.
Настоящая проблема, с которой сталкивается общество, - это массовое увольнение с работы, которое произойдет, когда автоматизация в результате использования искусственного интеллекта станет обычным явлением.
Автоматизация
Что такое автоматизация?
Автоматизация (сущ.): использование в основном автоматического оборудования в системе производства или другого производственного процесса
Другими словами, автоматизация - это использование машин для выполнения некоторой задачи или процесса. Обычно машины используются вместо людей для выполнения какой-либо задачи либо дешевле, либо более эффективно, либо и того, и другого, чем это было возможно для человека.
Мы видели примеры и случаи автоматизации много раз в истории. Одним из первых примеров являются операторы стрелочных переводов, единственной задачей которых было следить за тем, чтобы поезда оставались на правильном пути, управляя стрелочными переводами, которые меняли пути. С появлением автоматического управления поездом (1) эти рабочие места постепенно упали, так как спрос снизился. Другой известный пример автоматизации - на заводах, где количество рабочих значительно сократилось, поскольку были изобретены машины, которые могли выполнять задачу рабочего за небольшую часть времени и денег.
Эти случаи увольнения с работы не были встречены добрыми сердцами со стороны уволенных. На самом деле все было наоборот: рабочие сопротивлялись своим предыдущим работодателям, создавали профсоюзы и даже бунтовали.
Как мы справились с автоматизацией и увольнением?
Хотя правительство не приняло каких-либо экстремальных программ оздоровления для оказания помощи людям в периоды резкого увольнения с работы, были предприняты действия, которые помогли бы облегчить причиняемую ими боль. Правила, касающиеся того, как быстро компания может внедрить методы автоматизации в свою деловую практику для замены людей-работников, программы социального обеспечения и профсоюзы, помогли сократить количество уволенных рабочих и помочь тем, кто уже был перемещен.
В конечном итоге люди представляют собой чрезвычайно устойчивый вид, и в прошлом работники учились улучшать и наращивать свои навыки, чтобы они могли приносить пользу экономике и получать работу. Рабочие перешли с заводских рабочих мест на инженерное дело, медицину, искусство и т. Д. И в конечном итоге заполнили те дыры в экономике, которые были востребованы, и оставили те, которые не были востребованы. К сожалению, те, кто не смог адаптироваться из-за возраста, физических, умственных или каких-либо других ограничений, были вынуждены полагаться на программы, предоставленные государством.
Хотя смещение, вызванное автоматизацией, которое мы наблюдали и читали в прошлом, кажется плохим, нам все же удалось выйти из него сильнее и технологически более надежным. Однако то, что мы увидим в ближайшем будущем, затмевает то, что происходило до сих пор.
Перемещение и кто будет затронут
Как упоминалось ранее, в прошлом многие рабочие места на заводе были заменены автоматизацией. эти типы работы, когда человек выполняет какую-то повторяющуюся задачу снова и снова для достижения какой-то всеобъемлющей цели, обычно являются теми, от которых раньше отказывались. Заработная плата на этих работах была примерно средней для этого населения, если не меньше, а люди, которые работали на этих работах, часто были не очень образованными. Хотя есть несколько примеров, противоречащих этому, большинство из них следовали этому образцу.
Эта модель будет и дальше развиваться, поскольку рост технологий, таких как автомобили с автоматическим управлением, займет рабочие места в транспортных услугах (такси / Uber / метро и т. Д.), Доставке почты, грузовых перевозках и многих других подобных работах. Как и в прошлом, это работа, которая несколько повторяется и требует небольшого воображения. Это будет очень большой проблемой, поскольку миллионы людей только в США полагаются на эту работу, чтобы заработать себе на жизнь.
Кажется, что смещение вышеупомянутых рабочих мест - это то, что большинство людей может ясно видеть в происходящем. Почти необъяснимо кажется естественным прогрессом то, что эти рабочие места будут заменены машинами, как раньше.
Но некоторые рабочие места, которые будут уволены в будущем, будут не только низкооплачиваемыми или повторяющимися. Радиологи, юристы, финансовые аналитики, бухгалтеры, управленческие службы и даже инженеры-программисты могут быть заменены искусственным интеллектом. Большинству людей трудно в это поверить, потому что эти рабочие места белых воротничков - это те, за образование которых мы платим сотни тысяч долларов, они уважаются обществом и могут быть настолько сложными, что компьютер не может делать их. Хотя это было верно в прошлом, когда все компьютерные алгоритмы были длинным набором булевой логики. Но теперь, благодаря недавним достижениям в алгоритмах глубокого обучения, теперь у нас появилась возможность разрабатывать компьютерные модели, которые могут выполнять задачи этих рабочих мест более эффективно и за небольшую часть зарплаты, которую требует большинство рабочих сегодня.
Теперь, если вы занимаетесь какой-либо из этих сфер карьеры, ваша работа не исчезнет завтра или, возможно, даже в ближайшие несколько лет. Исследователям глубокого обучения потребуется несколько лет, чтобы разработать сложные и достаточно мощные алгоритмы, чтобы точно выполнять эту работу, и еще больше времени, чтобы законодатели приняли законопроекты, разрешающие компьютерам выполнять эту работу. Но по мере того, как компании направляют этим исследователям миллиарды и миллиарды долларов финансирования, расчетное время, в течение которого эти алгоритмы станут коммерчески осуществимыми, становится все меньше и меньше.
Работа со смещением
Если это массовое перемещение не будет решено в соответствующем поместье, это может привести к широким социальным волнениям. История показывает нам, что люди, которые чувствуют себя ненужными в обществе, склонны идти против социальных норм и набрасываться на них. Это основная причина того, почему большинство беспорядков вспыхивает во время значительных социальных, политических или экономических волнений.
Самым очевидным решением этой проблемы было бы предоставление оздоровительных программ для пострадавших, но все становится немного сложнее. Проведение оздоровительных программ уже является деликатной темой для обсуждения, поскольку все люди с разными политическими взглядами имеют разные мнения по этому поводу. Некоторые считают, что правительство должно вмешаться и помочь тем, кто в этом нуждается во времена нестабильности, в то время как другие считают, что любая подобная попытка - это скользкая дорожка, которая приведет к марксистскому обществу.
Учитывая размер и масштаб смещения, которое произойдет, ясно, что какое бы решение ни было принято для ослабления беспорядков, оно будет сделано на массовом уровне. Это добавляет больше доверия к тем, кто против социальных программ, поскольку сам масштаб программ сделает общество более уязвимым к сползанию все ближе и ближе к социализму.
Аргумент о том, что всегда будут новые рабочие места, которые могут выполнять люди, также имеет некоторые достоинства. Хотя трудно представить, что именно могут быть эти рабочие места, есть несколько очевидных примеров. Алгоритмы глубокого обучения требуют огромных объемов данных для правильного обучения. Эти данные могут быть чем угодно, от изображений для приложения компьютерного зрения до исторических цен на акции и новостных статей для анализа цен на акции. Все эти данные должны быть помечены, чтобы компьютер мог их понять. Вы спросите, что такое маркированные данные? Помеченные данные - это просто некоторые данные произвольного типа (изображение, видео, текст) и количественная метка, связанная с этими данными, которая говорит, что это за данные. Например, изображение цветка со связанной с ним этикеткой, в которой говорится, что это цветок, считается данными с меткой. Люди должны маркировать этот тип данных, поэтому маркировка данных может стать возможной работой, которую люди могут выполнять в будущем.
Хотя эти рабочие места будут, почти неизбежно, что потребуются также социальные программы, предоставляемые государством. Одна из самых противоречивых социальных программ, обсуждаемая многочисленными экономистами и технологами, - это базовый всеобщий доход. По очевидным причинам многие люди разрываются по поводу этой концепции, поскольку она идет вразрез со всем, что отстаивают капиталистическая экономика и история Соединенных Штатов, но, учитывая обстоятельства, в которых мы окажемся очень скоро, может возникнуть необходимость сохранить огромную количество покоящихся уволенных рабочих. Хотя эти социальные программы будут очень дорогими для налогоплательщиков, в конечном итоге они будут дешевле, чем устранение побочных эффектов социальных волнений.
Яркая сторона
Важно сосредоточиться на проблемах, которые создает искусственный интеллект, чтобы мы могли придумать творческие и необходимые решения, пока не стало слишком поздно. Несмотря на то, что все недостатки искусственного интеллекта легко ошеломить, есть также множество положительных побочных эффектов.
Творчество - это нечто уникальное для людей и живых существ, поэтому такие отрасли, как искусство, развлечения, товары ручной работы и т. Д., Получат новое возрождение. Дипломы гуманитарных или гуманитарных наук могут стать одними из самых ценных в будущем.
Цена на многие часто используемые товары также резко упадет. Поскольку методы, используемые для производства обычных предметов, становятся все более и более автоматизированными, неизбежно, что однажды цена станет настолько низкой, что эти предметы станут почти бесплатными, если не почти бесплатными, для покупки. Это заставляет компании думать о новых бизнес-моделях, как продавать свой продукт. Некоторые возможности могут заключаться в обмене материальных товаров на информацию о клиентах, подобно тому, как такие компании, как Facebook и Google, поступают со своими цифровыми товарами.
Вывод
Искусственный интеллект уже радикально меняет мир вокруг нас. Искусственный интеллект будет играть большую роль во всех сферах жизни - от способов передвижения и перевозки грузов до обучения наших детей и ухода за ними.
Поскольку это будет так глубоко укорениться в нашем обществе, это будет означать, что, к сожалению, большое количество людей неизбежно будет перемещено на рабочем месте. Это может привести к множеству различных результатов, и будут ли эти результаты положительными или отрицательными, все зависит от того, как мы, как общество, готовимся к изменениям и перемещению и реагируем на них.
Хотя кажется, что все находится не в руках обычных людей, и те, у кого есть полномочия и которые создают эти алгоритмы, - единственные, кто может все, есть несколько действий, которые обычные люди могут предпринять, чтобы обеспечить процветающее будущее.
Обратиться к правительственным чиновникам и потребовать, чтобы они серьезно отнеслись к будущему искусственного интеллекта, - это один из способов продвинуть этот вопрос в правительстве. Также неплохо изучить основы работы алгоритмов искусственного интеллекта. Это не для того, чтобы вам нужно было разработать эти алгоритмы, а для того, чтобы вы могли поговорить с кем-нибудь о их последствиях, а также о том, что возможно, а что нет.
Есть еще много действий, которые можно предпринять, чтобы лучше подготовить себя и общество к будущему с помощью искусственного интеллекта. Важно помнить, что сам по себе искусственный интеллект не страшен. Будущее с роботами, которые выглядят прямо из фильмов о Терминаторе, скорее всего, не произойдет. Действительно важно знать о реальных побочных эффектах искусственного интеллекта и быть готовыми к ним.
Ресурсы по глубокому обучению / искусственному интеллекту
Https://www.amazon.com/Superintelligence-Dangers-Strategies-Nick-Bostrom/dp/1501227742
