Искусственный интеллект (ИИ) стал широко использоваться в социальных сетях, но многие люди не знают его истинного значения и возможностей. По оценкам, к 2030 году стоимость, создаваемая ИИ, достигнет около 13 триллионов долларов США, что сделает его значительным вкладом в глобальный экономический рост. Однако, несмотря на экспоненциальный рост и влияние на отрасли, ИИ не заменит человека. Скорее, это улучшит наши возможности и будет работать вместе с нами, чтобы сделать нашу жизнь проще.

Эта технология важна, потому что она изменит то, как мы живем и работаем. Его можно использовать для автоматизации рутинных задач, повышения эффективности в таких отраслях, как здравоохранение и транспорт, и даже для решения некоторых из самых насущных мировых проблем, таких как изменение климата и бедность.

История ИИ

Концепция искусственного интеллекта не нова и существует с 1950-х годов. Тем не менее, развитие технологии искусственного интеллекта прошло через различные этапы, со своими успехами и неудачами. В 1956 году Джон Маккарти ввел термин искусственный интеллект, а в 1957 году был создан первый шахматный компьютер. В 1961 году персептрон Розенблатта разработал фундаментальную концепцию нейронных сетей. Однако технологические ограничения 70-х и 80-х годов привели к первой зиме ИИ.

Прорывы в области нейронных сетей в 80-х и 90-х годах проложили путь к разработке экспертных систем и первого промышленного робота General Motors. Но вторая зима ИИ была еще впереди из-за неспособности систем ИИ оправдать ожидания. Только с появлением больших данных и глубокого обучения в сочетании с увеличением вычислительной мощности более ранние представления об ИИ стали реальностью.

С 2010 года мы наблюдаем значительный рост развития ИИ: в 2018 году OpenAI (Created ChatGPT) ввел термин генеративный предварительно обученный преобразователь. Генеративный предварительно обученный преобразователь — это технология, стоящая за чат-ботами, такими как ChatGPT.

Сегодня искусственный интеллект применяется в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, образование и развлечения, для повышения эффективности, производительности и качества жизни.

Технический обзор

ИИ — это способность машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Одной из ключевых движущих сил ИИ является использование алгоритмов, представляющих собой наборы инструкций, которые позволяют машинам учиться и принимать решения на основе данных. Эти алгоритмы можно обучать с использованием больших объемов данных, что позволяет машинам распознавать закономерности и делать прогнозы с высокой степенью точности.

ИИ можно разделить на две основные категории:узкий или слабый ИИ и общий или сильный ИИ. Узкий или слабый ИИ относится к системам, предназначенным для выполнения конкретной задачи или набора задач, таких как распознавание изображений (Google Photos, Adobe Stock, Sephora) или языковой перевод (Google Translate, DeepL). Эти системы обучены распознавать закономерности и принимать решения в определенной области. Напротив, общий или сильный ИИ относится к системам, предназначенным для выполнения любой интеллектуальной задачи, которую может выполнить человек, с тем же уровнем гибкости и творчества.

Одной из ключевых движущих сил ИИ является машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения используются для обучения систем ИИ путем обработки больших объемов данных и изучения шаблонов на основе этих данных. Это позволяет системам ИИ делать прогнозы и принимать решения на основе ранее невиданных данных.

Реальные применения ИИ в нашей повседневной жизни

Искусственный интеллект — неотъемлемая часть нашей повседневной жизни, а не только со времен ChatGPT, как мы уже читали в верхней части статьи. В приложении я перечислил несколько примеров приложений, чтобы дать вам представление о том, где повсеместно используется искусственный интеллект:

  1. Здравоохранение. ИИ помогает врачам точнее диагностировать заболевания и находить новые методы лечения. DeepMind от Google использует ИИ для выявления заболеваний глаз, а IBM Watson помогает онкологам ставить более точные диагнозы и давать рекомендации по лечению.
  2. Финансы.ИИ используется для оптимизации инвестиционных портфелей и выявления закономерностей в финансовых данных. Платформа Aladdin от BlackRock использует ИИ для управления портфелями, а J.P. Morgan использует ИИ для анализа кредитного риска.
  3. Транспорт. ИИ используется для улучшения транспортных потоков и создания беспилотных автомобилей. Система автопилота Tesla использует ИИ для управления автомобилями, а Uber и Lyft используют ИИ для оптимизации своих платформ для совместного использования.
  4. Развлечения.ИИ используется для персонализации рекомендаций контента и создания нового контента. Netflix использует ИИ, чтобы рекомендовать шоу и фильмы своим пользователям, а музыка, созданная ИИ, используется в видеоиграх и рекламе.
  5. Образование.ИИ используется для персонализации обучения и улучшения образовательных результатов. Carnegie Learning использует ИИ для создания индивидуальных планов обучения для учащихся, а Coursera использует ИИ для оценки заданий и предоставления отзывов учащимся.

Одними из ведущих компаний в области искусственного интеллекта являются Google, Amazon, Microsoft, IBM, Facebook и Tesla. Эти компании вложили значительные средства в исследования и разработки в области ИИ и добились успеха в разработке передовых технологий ИИ, которые меняют отрасли.

Ограничения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект добился значительных успехов в последние годы, однако важно отметить, что ИИ — это не волшебная палочка, а сплав многих областей обучения, таких как информатика, электротехника, математика, статистика. , психологии, лингвистики и философии. У технологии еще много ограничений. Например, машины могут с трудом адаптироваться к новым или неожиданным ситуациям, и им может не хватать творчества, эмпатии и интуиции, которыми обладают люди. Кроме того, системы ИИ могут быть предвзятыми, отражая предвзятость, присутствующую в данных, используемых для их обучения.

Кроме того, искусственный интеллект также может быть подвержен галлюцинациям. Галлюцинации в ИИ возникают, когда модель машинного обучения генерирует результаты, основанные не на реальных данных или входных данных, а на собственных внутренних предубеждениях и ограничениях. Эти галлюцинации могут быть вызваны переобучением, когда модель становится слишком специализированной для обучающих данных, или недообучением, когда модель слишком упрощена и не может отразить сложность реального мира. В некоторых случаях галлюцинации могут быть преднамеренными, как в случае с генеративно-состязательными сетями (GAN), которые предназначены для создания реалистичных, но поддельных данных.

Как использовать искусственный интеллект в организации

Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, организациям необходимо определить области, в которых он может принести наибольшую пользу. Для этого требуется понимание бизнес-процессов, потоков данных и болевых точек, которые можно решить с помощью ИИ.

Как только потенциальные варианты использования определены, важно инвестировать в технологии и навыки, необходимые для использования потенциала ИИ. ИИ требует больших объемов данных и вычислительной мощности для эффективной работы, поэтому инвестиции в эти области необходимы. Это включает в себя создание или приобретение необходимой инфраструктуры, такой как платформы облачных вычислений, системы хранения и обработки данных и высокопроизводительные вычислительные кластеры.

Инвестирование в ИИ — это не разовое мероприятие, а непрерывный процесс улучшения и усовершенствования. По мере появления новых данных и изменения бизнес-процессов модели ИИ необходимо обновлять и оптимизировать, чтобы поддерживать их точность и актуальность. Это требует постоянных инвестиций в управление данными, качество данных и обучение моделей.

Влияние на рынок труда

Хотя ИИ может преобразовать различные отрасли, как это уже десятилетиями происходило с различными компаниями, такими как Google, Apple, Microsoft, Tesla, Netflix, YouTube, Amazon и многими другими, существуют также опасения по поводу его влияния на рынок труда.

По мере того, как системы искусственного интеллекта становятся более совершенными, они могут выполнять задачи, которые ранее выполнялись людьми, что приводит к перемещению рабочих мест. По данным McKinsey & Company,ожидается, что автоматизация заменит около 400 миллионов рабочих, что составляет около 15 % мировой рабочей силы, и на нее может повлиять автоматизация в период с 2016 по 2030 год, исходя из прогноза темпы и масштабы принятия. Однако, если скорость принятия будет выше, число может увеличиться до 800 миллионов, что составит 30% рабочей силы.

Тем не менее важно отметить, что ИИ также создает новые рабочие места. Поскольку автоматизация вытесняет некоторых работников, в тот же период также будет расти спрос на работу и последующее увеличение возможностей трудоустройства. Отчет Mc Kinsey&Company показал, что до 2030 года возникнет дополнительный спрос на рабочую силу в диапазоне от 21 % до 33 % от мировой рабочей силы (что эквивалентно 555–890 миллионам рабочих мест). более чем компенсирует количество потерянных рабочих мест. Страны с развивающейся экономикой, такие как Индия, где население трудоспособного возраста быстро растет, получат одни из самых значительных успехов.

Еда на вынос

ИИ изменит то, как мы живем и работаем в 21 веке. Получив более глубокое понимание ИИ и его возможностей, отдельные лица и организации могут позиционировать себя, чтобы воспользоваться многими преимуществами, которые может предложить эта технология. Однако важно понимать, что искусственный интеллект — это технология, а не волшебная таблетка, которая решает все проблемы. Искусственный интеллект часто может быть не оптимальным решением для конкретной проблемы.

Дайте мне знать, что вы думаете.

Я здесь не только для того, чтобы поговорить с вами — я тоже хочу услышать от вас! Я хотел бы получить ваши отзывы об этой статье и любые рекомендации, которые вы могли бы иметь для улучшения. Вместе мы можем демистифицировать ИИ и помочь компаниям любого размера использовать всю мощь этой захватывающей технологии — давайте вместе изучим возможности ИИ!

Не забудьте поделиться этой статьей с друзьями и призвать других подписаться.