Искусственный интеллект за и против: Человеческий мозг против искусственного интеллекта – Новости – Научно-образовательный портал IQ – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Человеческий мозг против искусственного интеллекта – Новости – Научно-образовательный портал IQ – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

В связи с постоянным развитием систем искусственного интеллекта (ИИ) и совершенствованием алгоритмов машинного обучения в обществе нарастает вполне обоснованный страх за будущее человечества. Что если нас ждёт будущее как в фильме «Терминатор»? Машины уже управляют нашими домами, следят за нами на улице, работают в сфере услуг. Что если они решат взбунтоваться… Однако не стоит волноваться: десятки исследований доказали, что человеческий мозг во многом опережает даже самый умный искусственный интеллект. В чём именно — IQ.HSE рассказали студентка ОП «Журналистика» НИУ ВШЭ Ульяна Сироткина и психофизиолог, аспирант НИУ ВШЭ, автор научно-популярного комикса об улучшении памяти Полина Кривых.

Абстрактные понятия

Наверняка у вас есть знакомый со слабым зрением, который хоть однажды рассказывал, как принял пакет за кошку или прохожего за столб. Однако первое ошибочное впечатление рассеялось в результате повторной обработки образа при более детальном рассмотрении предмета. В итоге и пакет, и прохожий были распознаны. Человек способен ставить под сомнение свои впечатления и умозаключения, что позволяет обрабатывать абстрактные понятия: мы можем совершить ошибку в определении, но в результате корректировки приходим к истине.

Для искусственного интеллекта усвоение абстрактных понятий — настоящее испытание, часто непосильное. Любые изменения внешних характеристик объекта могут привести к ложной идентификации. Например, человек сможет распознать женские туфли, даже если шпилька изогнута причудливым образом, а к носку прикреплены перья; алгоритм — нет. 

Именно поэтому сайты используют капчи — последовательности букв и цифр — для верификации. Человек сможет различить очертания замаскированного символа и правильно вписать его в поле. Для машины малейшее отклонение от исходно запрограммированного образа буквы или цифры создаёт непреодолимое препятствие для идентификации.

Научение через взаимодействие

Люди, в отличие от машин, охотно делятся друг с другом информацией: сообщают последние новости, объясняют дорогу до магазина, пересказывают прогноз погоды. В результате осознанного проговаривания, во-первых, улучшается собственное понимание концепции (наверняка вы замечали, что глубже вникаете в материал, когда пытаетесь объяснить его кому-то). Во-вторых, другой человек получает новые сведения, которые находят отклик в его личном опыте. 

Искусственный интеллект учится иначе — путём многоуровневой рефлексии — обращения к своим ошибкам и удачным действиям. Она циклически повторяется много раз. Так ИИ корректирует и развивает установленный алгоритм, если находит ошибки во время апробации, но не может делиться полученной информацией с другими устройствами. То есть машины — полные индивидуалисты в процессе научения.

Научение через обработку информации

В некоторых африканских общинах дети слышат речь всего несколько десятков часов в год (по сравнению с сотнями и даже тысячами в европейских семьях), однако это не мешает им эффективно усвоить родной язык за первые годы жизни. Для искусственного интеллекта недостаточно такого объёма информации: необходим огромный массив данных и долгое время для того, чтобы машина овладела самыми минимальными базовыми речевыми навыками. Другими словами, ИИ поглощает много информации и извлекает из неё мало пользы. Зато человеческий мозг работает совершенно иначе — он умеет выжимать максимум из минимума.

Систематизация знаний о мире

Нотные тетради, математические формулы и сборники грамматических правил доказывают, что человек способен систематизировать разрозненные абстрактные явления внешнего мира. В случайной последовательности мы можем найти закономерность, вывести общий принцип, по которому сможем составить аналогичный ряд в будущем.

Люди способны описать практически любое физическое явление с помощью абстрактных систем знаков — математических формул — а затем собрать их в упорядоченные системы по определённому признаку. Для машинных алгоритмов недоступен глубинный анализ, несвойственно стремление к систематизации, выработке универсальных принципов.

Моментальное усвоение информации

Представьте, что вы услышали в речи знакомого новое сленговое слово. Из контекста предложения и интонации вы угадываете его смысл и уже через пару минут используете в своей реплике. Зная общие грамматические правила, характерные для нашего языка, вы сможете изменить форму слова, например, на повелительное наклонение. Способность моментально внедрять новую информацию в существующую систему знаний — слабое место искусственного интеллекта и несомненное преимущество человеческого мозга.

Разработчики систем глубокого обучения работают над устранением несовершенств искусственных нейронных сетей, приближая отдельные способности к уровню человеческого мозга. Однако то, что находится внутри нашего черепа, — не просто набор нескольких улучшенных навыков, а обширная система уникальных умений и практически неисчерпаемого потенциала. Это делает человеческий мозг победителем в схватке с искусственным интеллектом сейчас и в обозримом будущем.
IQ

Авторы текста: Ульяна Сироткина, Полина Кривых

21 мая, 2021 г.

Высокие технологии

Топ

Стоит ли бояться искусственного интеллекта: за и против

Правила жизни

Теги:

роботы

искусственный интеллект

Страх человека перед машиной-творцом зародился не вчера и не позавчера, а пару столетий назад — когда началась механизация и автоматизация производства и работники заводов стали совершать разрушительные набеги на оборудование. С тех пор технологии шагнули далеко вперед и стали неотъемлемой частью нашей жизни — но страх перед ними никуда не делся. По просьбе Правила жизни Иван Сорокин проследил историю взаимоотношений «человек — машина» с 1800-х по настоящее время — от аналитической машины Чарльза Бэббиджа до бума дипфейков.

«Лос-Анджелес, ноябрь 2019». Если с датой прибытия в 2015 год Марти Макфлая из «Назад в будущее» по какой-то причине случилось много накладок и фальстартов, то фэндом «Бегущего по лезвию» оказался более дисциплинированным: в начале ноября 2019-го как по команде ленты соцсетей погрузились в ностальгию по теперь уже ретровзгляду на наше настоящее, каким оно могло бы быть. Билборды «Атари» и неуклюжие интерфейсы, дождливая Калифорния, возвращение причесок и платьев из сороковых — ну и, конечно, андроиды, почти неотличимые от людей. Несмотря на многие упущения в предсказании будущего, «Бегущий по лезвию» очень верно отразил тот постоянно нарастающий за последние лет сорок дискомфорт, что характеризует отношения человека и вычислительных машин (что во многом и определяет неубывающую актуальность фильма). Откуда мы на самом деле знаем, что мы умнее компьютера? Как жить, когда тебя целиком заменяет технология? Что если нас всех можно свести к алгоритмам?

Вопросы, еще не так давно лежавшие в умозрительной плоскости, становятся максимально приземленными: недавно стало известно, что компания Тимура Бекмамбетова Screenlife Technologies находится в активной фазе разработки русскоязычного синтезатора голоса Vera Voice (подобные технологии, позволяющие нейросети «говорить» голосом знаменитостей на английском, уже существуют и используются).

Без работы рискуют остаться не только актеры: нейросети уже умеют писать простые тексты, генерировать узоры и мелодии, вести вполне осмысленные диалоги, коммуницировать с другими нейросетями. В ближайшие годы многим из нас придется всерьез задумываться над сменой профессии и над тем, насколько большую часть своей жизни мы готовы отдать на откуп искусственному интеллекту. К счастью, к осмыслению этих вопросов нас очень хорошо подготовила популярная наука, популярная философия и в целом поп-культура XIX, XX и XXI веков: страх перед машиной-творцом — это, кажется, естественное состояние человека и многие технологические достижения в равной степени подпитывали его и помогали его преодолеть.

1811

Растущая механизация производства тканей и текстильных изделий приводит к падению дохода английских ткачей и вязальщиков (на их невзгоды накладывается общее падение благосостояния в стране в связи с наполеоновскими войнами). В Ноттингемшире, где сосредоточено много подобных производств, заговорщики по ночам встречаются на торфяниках и планируют разрушительные атаки на станки; затем эта практика распространяется по всей Англии. Своим духовным предводителем они считают некого Неда Ладда — героя, впоследствии оказавшегося мифическим, но давшего движению луддитов название. В действиях движения слились воедино недовольство экономическим положением и падением уровня качества товаров, страх перед неизбежным наступлением будущего и кризис экзистенции — все то, что характеризует и нынешний страх перед искусственным интеллектом. Слово «неолуддит» до сих пор используется как страшное ругательство, сообщающее о том, что собеседник недалек и необразован, — при этом о неиллюзорных классовых причинах восстания предпочитают не вспоминать.

1837

Чарльз Бэббидж описывает аналитическую машину — первый компьютер, обладающий полнотой по Тьюрингу (то есть подобный всем современным компьютерам). Бэббидж в итоге не смог раздобыть достаточно денег, чтобы соорудить свой механизм, так что он не построен по исходным схемам и по сей день. Это не помешало Аде Лавлейс в 1843 году придумать первую современную программу, которая могла бы работать на таком компьютере, и таким образом стать первой программисткой в истории.

1902

Рассматривая артефакты, обнаруженные на затонувшем рядом с островом Антикитера древнеримском корабле, археолог Валериос Стаис обращает внимание на один из «камней»: внутри него находятся шестеренки. Стаис предполагает, что механизм предназначался для предсказания затмений и положения небесных тел, но ему никто не верит: остальные артефакты на корабле датированы примерно I веком до нашей эры, и до 1902 года никаких астрономических механизмов той эпохи никто не находил. О механизме забывают до середины пятидесятых годов XX века, когда несколько ученых подтверждают его природу и датировку. С тех пор так называемый антикитерский механизм, сравнимый по сложности с устройствами XIV века нашей эры, стал для кого-то символом неверия человечества в собственные способности, а для кого-то — знаком о визите инопланетян. Как бы то ни было, механизм показывает, что математическое и механическое мышление очень высокого уровня было доступно нашим далеким предкам — и они передавали часть его машинам. Легенды об оживающих статуях из древнегреческих и древнеегипетских мифов обретают плоть и подпитывают конспирологию искусственного интеллекта.

1920

Выходит пьеса чешского драматурга Карела Чапека R.U.R. (Rossumovi Univerzální Roboti), она же «Универсальные роботы Россума». Опираясь на античные мифы об автоматонах, на легенду о Прометее, на иудейскую концепцию големов, на теорию Сэмюэла Батлера об эволюции сознания у машин и, разумеется, на главного литературного предшественника всех рассказов о разумных механизмах — роман Мэри Шелли «Франкенштейн», — Чапек почти единолично придумывает современную художественную концепцию «робота», искусственного полуразумного слуги (справедливости ради, у Чапека это организмы, а не механизмы). Весьма характерно, что первая же история о роботах заканчивается полным уничтожением человечества. В 1923 году выйдет первая постановка на английском, а слово с простым славянским корнем закрепится в большинстве языков мира. Кроме того, блестящие металлические костюмы из фильма Фрица Ланга «Метрополис» 1927 года, созданного с явной оглядкой на R.U.R., на долгие годы определят внешний облик большинства роботов на экране.

1942

Химик, популяризатор науки и великий писатель Айзек Азимов в рассказе «Хоровод» формулирует базовые принципы не только существования искусственного интеллекта, но и написания сюжетов о нем. Они известны как «Три закона робототехники»:

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.
3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

Деконструкция законов Азимова в научной фантастике активно началась уже в 1950-е, когда «робот-убийца» стал тропом в фильмах категории Б, постепенно перекочевавшим и в высокобюджетные кинокартины. Современные истории об искусственном интеллекте либо полностью игнорируют эти законы, либо модифицируют их так, чтобы сделать возможным существование воинственных роботов. Несмотря на это, специалисты в области искусственного интеллекта и сейчас продолжают ориентироваться на технооптимистические и просциентистские позиции Азимова.

1950

Как утверждает физик Эдвин Томпсон Джейнс в своей книге «Теория вероятности: Логика науки», в 1948 году математика и физика Джона фон Неймана на лекции спросили, может ли машина думать, на что он в запале ответил следующее: «Вы утверждаете, что есть вещи, которые машина не может выполнить. Если вы мне укажете точно, что же именно не способна сделать машина, я всегда смогу построить такую машину, которая сможет сделать именно вот это!» Будто комментируя это высказывание, два года спустя математик, программист и герой войны Алан Тьюринг в статье предлагает одну из ключевых концепций искусственного интеллекта — тест Тьюринга, активно использующийся и по сей день (пусть и в модифицированном виде, пусть и его критика звучит все активнее). Отличить компьютер от человека Тьюринг предлагал следующим образом: задать вопрос (исключительно письменно) и получить ответ как от человека, так и от машины. Если человек, получающий ответы на свои вопросы, не может понять, где ему отвечает человек, а где — искусственный разум, то тест пройден. Сцены, основанные на прохождении или непрохождении теста Тьюринга, есть в нескольких дюжинах научно-фантастических фильмов, романов и сериалов. Выдуманный «тест Войта-Кампфа» из «Бегущего по лезвию» фактически является вариацией теста Тьюринга, где следователь задает ключевые вопросы и следит за реакцией подозреваемого. Как и во многих других случаях, отрицательный результат теста приводит к агрессии и жестокости.

1956

В Дартмутском колледже проходит конференция, где впервые официально использовано словосочетание «искусственный интеллект». Почти все ее участники на долгие годы вперед определяют не только моду в кибернетике, развившейся из сомнительной новомодной области сороковых в полноценную науку, но и конкретно в разработке искусственного разума. Так, Марвин Минский консультировал Артура Кларка при написании сценария фильма «2001» — одного из самых известных сюжетов об искусственном интеллекте, намеренном убивать людей (в честь Марвина назван и один из персонажей, Виктор Каминский).

1957

Психолог Фрэнк Розенблатт, уверенный в том, что машины можно обучать так же, как животных, тестирует самообучающийся электронный механизм Перцептрон — первый прототип нейросети. В шестидесятые и семидесятые пионерские труды Розенблатта были отчасти высмеяны и забыты — в том числе вышеупомянутым Минским. Некоторые эксперты считают, что игнорирование нейросетей как концепции затруднило развитие искусственного интеллекта на годы, а то и десятилетия: в поп-культуру нейросети полноценно вошли только в 2010-е, когда на рынки вышли самообучающиеся графические приложения и чат-боты.

1965

Джозеф Вейценбаум создает ELIZA — первого чат-бота в современном понимании. Программа ELIZA, названная в честь героини «Пигмалиона» Элайзы Дулитл, была в состоянии вести полноценный диалог с достаточно большим набором фраз и соблюдением грамматики английского языка. Несмотря на явные достижения, работы над подобными проектами были впоследствии закрыты в целом ряде исследовательских институтов: к концу шестидесятых оказалось, что изначальные прогнозы о скорости развития искусственного интеллекта были излишне оптимистичными (мол, успехи в «разгадке» основанных на логике настольных игр — все, на что стоит надеяться ИИ в ближайшие годы). На влиятельность ELIZA это впрочем не повлияло: похожий интерфейс Джордж Лукас использовал в своей дебютной полнометражке «THX 1138», а экран с выбором диалоговых опций стал источником вдохновения для целого ряда ранних видеоигр, включая, скажем, Zork. Напрямую восходит к ELIZA и генеалогия голосовых ассистентов (которые тоже зачастую носят «женские» имена: Алекса, Кортана, Алиса).

1980

На рынке появляются первые лисп-машины — специальные компьютеры, приспособленные для экспертных систем, способных анализировать большое число данных и выдавать возможный вариант решения для конкретной ситуации. Фактически это первое массовое применение концепции big data в повседневной жизни: экспертные системы работали со скоростью, принципиально невозможной для людей, анализирующих то же количество сигналов. Системы заработали в медицине, кризисном менеджменте, борьбе с катастрофами, анализе безопасности производств и так далее. Деньги возвращаются в искусственный интеллект: теперь в нем заинтересованы не только военные ведомства и большие правительства, но и частные компании. Логичным образом большим хитом в 1983 году становится фильм-катастрофа о сломавшейся экспертной системе — «Военные игры» (паника по поводу человеческих жизней, доверяемых компьютерам, пересекается с паникой по поводу излишнего увлечения видеоиграми).

1986

Группа Эрнста Дикманса в Баварии проводит первые тесты полностью автономных автомобилей, использующих технологии анализа изображений, поступающих на видеокамеры, — но только на специально подготовленных трассах.

Уже в 1995 году автомобиль Дикманса был способен доехать от Мюнхена до датского Оденсе и обратно, развивая на автобане скорость до 175 км/ч. В девяностые предсказания беспилотного будущего были гораздо более радужными, чем сейчас: в частности, стартапы вроде Uber рассчитывали на массовое внедрение беспилотных автомобилей уже в начале 2020-х. Однако препятствия в видеораспознавании всё еще существуют: в 2018 году была зарегистрирована первая смерть пешехода под колесами автономного автомобиля (и это был как раз автомобиль, принадлежащий Uber).

В том же 1986 году выходит последний сезон сериала Knight Rider о разумном автомобиле, борющемся с преступностью совместно с очень популярным в Германии Дэвидом Хассельхофом.

1997

Первая половина девяностых — эпоха киберпанка в книгах, кино и видеоиграх. Соответственно, сюжеты о порабощении человечества роботами и компьютерами становятся абсолютным мейнстримом (начиная примерно с «Терминатора-2», где главный антагонист — это обретшая самосознание военная нейросеть Skynet). В новостях тоже можно услышать апокалиптические ноты — особенно в обсуждении победы суперкомпьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым. Шахматы долгое время были священным Граалем искусственного интеллекта: если побеждать человека в нарды ИИ научился еще в 1979 году, а программа, успешно играющая в шашки, стала первым примером искусственного интеллекта в истории (в зависимости от определения это датируется либо 1952, либо 1956 годом), то шахматы, отличающиеся большей вариативностью и непредсказуемостью (а также вполне себе выступающие как символ интеллектуальности как таковой), не давались компьютеру довольно долго. Но и это прошло: фотографии грустного Каспарова обошли все СМИ.

1998

Небольшой, но очень назойливый бум роботов-игрушек (в первую очередь похожих на гремлинов Furby и хай-тек-собак Aibo). Игрушки нельзя программировать в полноценном смысле этого слова, но они действительно обучаются (в случае Фёрби — языку, в случае Айбо — движениям) и начинают выполнять команды. Это совпадает со сменой парадигмы в изображении ИИ в кино: роботы больше не враги и не чудовища (и даже не комические персонажи в духе «Короткого замыкания»). Мелодраматические «Двухсотлетний человек» и «Искусственный интеллект» дружно переосмысляют и перепридумывают роль роботов в обществе как полноценных участников, пусть и со своими особенностями: вернуться к концепции «доброго слуги» напрямую уже никак не получится. Ну, по крайней мере, с теми роботами, которые напоминают людей или животных: случившийся чуть позже бум роботов-пылесосов показывает, что в отсутствие антропо- и зооморфизма мы всё еще испытываем ограниченную эмпатию к роботам.

2001

Выходит фильм (мультфильм? заставка к игре, но без игры?) Final Fantasy: The Spirits Within, срежисcированный создателем одноименной серии РПГ Хиронобу Сакагути и по-прежнему считающийся одним из лучших примеров того, что такое «зловещая долина» (когда искусственное изображение человека слишком сильно похоже на него, чтобы не считать это абстракцией, но недостаточно сильно, чтобы принять изображение за живое существо). Фильм разорит киноотдел компании Square, но подарит нам интересную дискуссию о природе «цифровой актрисы» Аки Росс и ее постерах в бикини (все эти обсуждения объективации 3D-моделей получат новую силу в 2010-х, с большим распространением VR-порнографии и вопросами прав роботов на неприкосновенность).

2007

«Первой виртуальной группой» часто называют Gorillaz, но это всё же пример классических музыкантов, скрытых за мультипликационным фасадом. Хацунэ Мику (имя можно перевести, как «первый звук будущего») — это уже совсем другое дело: певица, которой как бы нет и, строго говоря, быть не может. Первый и самый известный из вокалоидов, японских плагинов для синтеза голоса, обладает мультипликационным аватаром, собственными песнями и внушительной фан-базой. Это, конечно, не первый прецедент поющего компьютера (помимо прочего, здесь стоит вспомнить великий российский проект 386 DX и его каверы на гитарную классику), но самый известный и самый значимый: в этот момент продюсеры по всему миру резко поняли, что заменить можно не только создателей мелодий, но и певцов.

youtube

Смотреть

2012

Один из хедлайнеров важнейшего мейнстримового фестиваля Coachella — голограмма (ну, точнее, видеопроекция). Не фигурально, а вполне буквально: убитый в 1996 году Тупак Шакур «воскрес» в совместном концерте со Снупом Доггом и Доктором Дре (потом они даже планировали поехать в тур, но в итоге Дре решил, что это лишнее). Сомнительное с этической точки зрения «воскрешение» Тупака привело к возвращению его альбомов в чарты и ускорению совершенствования подобных технологий: уже в вышедшем в 2016 году фильме «Изгой-один» умерший в 1994 году Питер Кушинг, восстановленный в виде 3D-модели, играл довольно значимую роль.

Дальше — больше: в 2020 году должен выйти фильм «В поисках Джека», где одну из главных ролей играет Джеймс Дин, погибший в 1955 году. Тем временем основанный в России стартап Replika продолжает работу над созданием нейросетей, способных имитировать речевые и лексические особенности погибших людей.

youtube

Смотреть

2018

Выходит FakeApp, первая коммерческая программа для домашнего изготовления так называемых дипфейков, где голос или лицо одного человека совмещаются с телом и лицом другого человека, так что на экране можно наблюдать видеогибрид, аналог вышеупомянутого «цифрового воскрешения» или превращение одного лица в другое. Разумеется, первым делом эта технология используется для изготовления поддельной порнографии со знаменитостями (по некоторым подсчетам, это более чем 95 % всех дипфейков). Тут как тут и банковские махинации с видео и голосом, а заодно и фальшивые видео, порочащие политических оппонентов (одно такое видео, со спикером Нэнси Пелоси, ретвитнул официальный аккаунт Дональда Трампа). Буквально про это последние несколько лет говорит Славой Жижек: «Для меня главный вопрос — и это вопрос без ответа — как подобные технологии повлияют на наше восприятие самих себя. Будем ли мы восприниматься как свободные живые существа — или же нами будут управлять цифровые автоматы. И ключевой момент заключается в следующем: мы даже можем не узнать, что они нами управляют». 

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

Каково это — играть на сцене с роботом

«Машины как я»: фрагмент нового романа Иэна Макьюэна

преимуществ и недостатков искусственного интеллекта | Сунил Кумар

Искусственный интеллект — одна из новых технологий, которая пытается имитировать человеческое мышление в системах ИИ. Джон Маккарти изобрел термин «искусственный интеллект» в 1950 году.

Он сказал: « Каждый аспект обучения или любое другое свойство интеллекта в принципе можно описать настолько точно, что можно создать машину для его имитации. Будут предприняты попытки найти, как заставить машины использовать язык, формировать абстракции и концепции, решать проблемы, которые теперь остаются за людьми, и улучшать себя. ’

Искусственный интеллект — это способность компьютерной программы учиться и думать. Все можно считать искусственным интеллектом, если оно включает в себя программу, делающую что-то, что, как мы обычно думаем, полагается на интеллект человека.

Преимущества приложений искусственного интеллекта огромны и могут революционизировать любой профессиональный сектор. Давайте посмотрим на некоторые из них

1) Сокращение человеческих ошибок:

Фраза « человеческая ошибка » родилась потому, что люди время от времени совершают ошибки. Однако компьютеры не совершают этих ошибок, если они правильно запрограммированы. При использовании искусственного интеллекта решения принимаются на основе ранее собранной информации с применением определенного набора алгоритмов. Таким образом, ошибки уменьшаются, и появляется возможность достижения точности с большей степенью точности.

Пример: В прогнозировании погоды с использованием ИИ они сократили большую часть человеческих ошибок.

2) Рискует вместо людей:

Это одно из самых больших преимуществ искусственного интеллекта. Мы можем преодолеть многие опасные ограничения людей, разработав робота с искусственным интеллектом, который, в свою очередь, может делать опасные вещи за нас. Будь то полет на Марс, обезвреживание бомбы, исследование самых глубоких уголков океана, добыча угля и нефти, его можно эффективно использовать при любых природных или техногенных катастрофах.

Пример: Вы слышали о Чернобыль 9?0004 л взрыв АЭС в Украине? В то время не было роботов с искусственным интеллектом, которые могли бы помочь нам свести к минимуму эффект радиации, контролируя огонь на ранних стадиях, поскольку любой человек, приблизившийся к ядру, погибал в считанные минуты. В конце концов, они высыпали песок и бор с вертолетов с небольшого расстояния.

Роботы AI могут использоваться в таких ситуациях, когда вмешательство может быть опасным.

3) Доступно 24×7:

Среднестатистический человек будет работать 4-6 часов в день без перерывов. Люди устроены таким образом, что у них есть время, чтобы освежиться и подготовиться к новому рабочему дню, и у них даже есть еженедельные выходные, чтобы оставаться в гармонии со своей работой и личной жизнью. Но с помощью ИИ мы можем заставить машины работать 24×7 без перерывов и даже не скучать, в отличие от людей.

Пример: Образовательные институты и центры поддержки получают множество запросов и проблем, которые можно эффективно решать с помощью ИИ.

4) Помощь в повторяющихся работах:

В нашей повседневной работе мы будем выполнять много повторяющихся работ, таких как отправка писем с благодарностью, проверка определенных документов на наличие ошибок и многое другое. Используя искусственный интеллект, мы можем продуктивно автоматизировать эти рутинные задачи и даже удалить « скучных 9».0004» задач для людей и освободить их для творчества.

Пример: В банках мы часто видим множество проверок документов для получения кредита, что является повторяющейся задачей для владельца банка. Используя AI Cognitive Automation, владелец может ускорить процесс проверки документов, от чего выиграют как клиенты, так и владелец.

5) Цифровая помощь:

Некоторые высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями, что снижает потребность в человеческих ресурсах. Цифровые помощники также используются на многих веб-сайтах, чтобы предоставлять то, что хотят пользователи. Мы можем поговорить с ними о том, что мы ищем. Некоторые чат-боты спроектированы таким образом, что становится сложно определить, с кем мы общаемся: с чат-ботом или с человеком.

Пример: Все мы знаем, что в организациях есть группа поддержки клиентов, которая должна разъяснять сомнения и запросы клиентов. Используя ИИ, организации могут настроить голосового бота или чат-бота, который поможет клиентам со всеми их запросами. Мы видим, что многие организации уже начали использовать их на своих веб-сайтах и ​​в мобильных приложениях.

6) Более быстрые решения:

Используя ИИ вместе с другими технологиями, мы можем заставить машины принимать решения быстрее, чем человек, и быстрее выполнять действия. Принимая решение, человек будет анализировать множество факторов как эмоционально, так и практически, но машина с искусственным интеллектом работает на том, что она запрограммирована, и быстрее выдает результаты.

Пример: Все мы играли в шахматы в Windows. Почти невозможно превзойти процессор в сложном режиме из-за искусственного интеллекта, стоящего за этой игрой. Он сделает наилучший возможный шаг за очень короткое время в соответствии с используемыми алгоритмами.

7) Ежедневные приложения:

Ежедневные приложения, такие как Apple Siri , Window Cortana , Google OK Google часто используются в нашей повседневной жизни, будь то поиск местоположения, съемка селфи, создание телефонный звонок, ответ на почту и многое другое.

Пример: Около 20 лет назад, когда мы собирались куда-то отправиться, мы спрашивали дорогу у человека, который уже был там. Но теперь все, что нам нужно сделать, это сказать « OK Google , где Вишакхапатнам». Он покажет вам местоположение Вишакхапатнама на карте Google и лучший путь между вами и Вишакхапатнамом.

8) Новые изобретения:

ИИ приводит в действие множество изобретений почти во всех областях, которые помогут людям решить большинство сложных проблем.

Пример: В последнее время врачи могут прогнозировать рак молочной железы у женщин на более ранних стадиях, используя передовые технологии на основе искусственного интеллекта.

Поскольку каждая светлая сторона имеет более темную версию. Искусственный интеллект также имеет некоторые недостатки. Давайте посмотрим на некоторые из них

1) Высокая стоимость создания:

Поскольку ИИ обновляется каждый день, аппаратное и программное обеспечение должно обновляться со временем, чтобы соответствовать последним требованиям. Машины нуждаются в ремонте и обслуживании, которые требуют больших затрат. Его создание требует огромных затрат, так как это очень сложные машины.

2) Делаем людей ленивыми:

ИИ делает людей ленивыми с помощью своих приложений, автоматизирующих большую часть работы. Люди, как правило, становятся зависимыми от этих изобретений, которые могут создать проблемы для будущих поколений.

3) Безработица:

Поскольку ИИ заменяет большинство повторяющихся задач и других работ роботами, вмешательство человека становится меньше, что вызовет серьезную проблему в стандартах занятости. Каждая организация стремится заменить людей с минимальной квалификацией роботами с искусственным интеллектом, которые могут выполнять аналогичную работу с большей эффективностью.

4) Без эмоций:

Нет сомнений в том, что машины работают намного лучше, когда речь идет об эффективной работе, но они не могут заменить человеческую связь, которая создает команду. Машины не могут установить связь с людьми, что является важным атрибутом, когда дело доходит до управления командой.

5) Отсутствие нестандартного мышления:

Машины могут выполнять только те задачи, для которых они предназначены или запрограммированы, все, что выходит за рамки этого, имеет тенденцию к сбою или дает нерелевантные результаты, которые могут быть основным фоном.

ОБЗОР:

Вот некоторые преимущества и недостатки искусственного интеллекта. Каждое новое изобретение или прорыв будут иметь и то, и другое, но мы, люди, должны позаботиться об этом и использовать положительные стороны изобретения для создания лучшего мира. Искусственный интеллект имеет огромные потенциальные преимущества. Ключ для людей гарантирует, что « восстание роботов » не выйдет из-под контроля. Некоторые люди также говорят, что искусственный интеллект может уничтожить человеческую цивилизацию, если попадет не в те руки. Но все же ни одно из приложений ИИ, сделанных в таком масштабе, не способно уничтожить или поработить человечество.

Полезен ли искусственный интеллект для общества? 3 главных плюса и минуса

Последнее обновление:

21.01.2022
|
Автор:
ProCon.org
|
БОЛЬШЕ ЗАГОЛОВКОВ

Аргументы за/против | Вопросы для обсуждения | Примите меры | Источники | Подробнее Дебаты

Искусственный интеллект (ИИ) — это использование «компьютеров и машин для имитации возможностей человеческого разума в решении проблем и принятии решений», согласно IBM. [1]

Идея искусственного интеллекта насчитывает не менее 2700 лет. Как объяснила Эдриенн Майор, исследователь, фольклорист и историк науки из Стэнфордского университета: «Наша способность воображать искусственный интеллект восходит к древним временам. Задолго до того, как технологические достижения сделали возможными самодвижущиеся устройства, идеи создания искусственной жизни и роботов были исследованы в древних мифах». [2]

Мэр отметил, что мифы о Гефесте, греческом боге изобретательства и кузнечного дела, содержат предшественников ИИ. Например, Гефест создал гигантского бронзового человека Талоса, у которого была таинственная жизненная сила от богов, называемая ихор . Гефест также создал Пандору и ее печально известную коробку, а также набор автоматических слуг из золота, которым были даны знания богов. Мэр заключил: «Ни один из этих мифов не имеет хорошего конца после того, как искусственные существа будут отправлены на Землю. Как будто мифы говорят, что это здорово, что эти искусственные вещи на небесах используются богами. Но как только они взаимодействуют с людьми, мы получаем хаос и разрушение». [2]

Современная версия ИИ во многом началась, когда Алан Тьюринг, который способствовал взлому нацистского кода Enigma во время Второй мировой войны, создал тест Тьюринга, чтобы определить, способен ли компьютер «думать». Ценность и легитимность теста уже давно являются предметом споров. [1] [3] [4]

«Отец искусственного интеллекта» Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект», когда вместе с Марвином Мински и Клодом Шенноном предложил провести летний семинар 1956 года по этой теме в Дартмутском колледже. . Маккарти определил искусственный интеллект как «науку и технику создания разумных машин». Позже он создал язык компьютерного программирования LISP (который до сих пор используется в ИИ), организовал компьютерные шахматные игры против человеческих противников из России и разработал первый компьютер с возможностью «рука-глаз» — все важные строительные блоки для ИИ. [1] [5] [6] [7]

Первая программа искусственного интеллекта, предназначенная для имитации того, как люди решают проблемы, Logic Theorist, была создана Алленом Ньюэллом, Дж. К. Шоу и Гербертом Саймоном в 1955–1956 годах. Программа была разработана для решения задач из Principia Mathematica (1910-13), написанной Альфредом Нортом Уайтхедом и Бертраном Расселом. [1] [8]

В 1958 году Фрэнк Розенблатт изобрел персептрон, который, как он утверждал, был «первой машиной, способной генерировать оригинальные идеи». Хотя скептики преследовали машину, позже ее хвалили как «основу всего этого искусственного интеллекта». [1] [9]

По мере того, как в 1960-х и 70-х годах компьютеры дешевели, программы ИИ, такие как ELIZA Джозефа Вейценбаума, процветали, и правительственные учреждения США, включая Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA), начали финансировать исследования, связанные с ИИ. Но компьютеры были еще слишком слабы, чтобы справляться с языковыми задачами, которые перед ними ставили исследователи. Еще один приток финансирования в 1980-х и начале 90-х годов способствовал развитию исследований, включая изобретение экспертных систем Эдвардом Фейгенбаумом и Джошуа Ледербергом. Но прогресс снова пошел на убыль из-за сокращения государственного финансирования. [10]

В 1997 году Гэри Каспаров, действующий чемпион мира по шахматам и гроссмейстер, потерпел поражение от компьютерной программы IBM Deep Blue AI, что стало огромным шагом для исследователей ИИ. Совсем недавно достижения в области ограничения и скорости хранения компьютеров открыли новые возможности для исследований и внедрения ИИ, такие как помощь в научных исследованиях и создание новых путей в медицине для диагностики пациентов, роботизированной хирургии и разработки лекарств. [1] [10] [11] [12]

В настоящее время искусственный интеллект используется для различных повседневных реализаций, включая программное обеспечение для распознавания лиц, алгоритмы онлайн-покупок, поисковые системы, цифровые помощники, такие как Siri и Alexa, службы перевода, автоматизированную безопасность. функции на автомобилях (и обещанные беспилотные автомобили будущего), кибербезопасность, безопасность сканирования тела в аэропорту, стратегию игры в покер и борьбу с дезинформацией в социальных сетях, среди прочего. [13] [58]

Полезен ли искусственный интеллект для общества?

Про 1

ИИ может сделать повседневную жизнь более удобной и приятной, улучшая наше здоровье и уровень жизни.

Зачем сидеть в пробке, если приложение карты может сориентировать вас вокруг автомобильной аварии? Зачем возиться с сумками для покупок в поисках ключей в темноте, когда предустановленная команда на основе местоположения может осветить дверной проем, когда вы приближаетесь к уже незапертой двери? [23]

Зачем прокручивать сотни возможных телепередач, если потоковое приложение уже знает, какие жанры вам нравятся? Зачем забывать яйца в продуктовом магазине, когда цифровой помощник может провести инвентаризацию вашего холодильника, добавить их в список покупок и заказать доставку на дом? Всем этим чудесам помогает технология искусственного интеллекта. [23]

Фитнес-приложения с поддержкой ИИ получили широкое распространение во время пандемии COVID-19, когда спортивные залы были закрыты, что увеличило количество вариантов ИИ для домашних тренировок. Теперь вы можете не только установить ежедневную цель шагов с ободряющими напоминаниями на своих смарт-часах, но вы можете кататься по сельской местности на велосипеде Peloton из своего гаража или иметь личного тренера на телевизоре в гостиной. Для более специализированного фитнеса носимые устройства с искусственным интеллектом могут отслеживать позы йоги или удары в гольф и бейсбол. [24] [25]

ИИ может даже улучшить визиты к врачу и медицинские процедуры. Он может предупреждать медицинских работников о закономерностях в данных о вашем здоровье по сравнению с обширной библиотекой медицинских данных, а также выполнять бумажную работу, связанную с приемами у врача, чтобы у врачей было больше времени, чтобы сосредоточиться на своих пациентах, что приводит к более персонализированному уходу. ИИ может даже помочь хирургам быть быстрее, точнее и менее инвазивными в своих операциях. [26]

Умные колонки

, в том числе Amazon Echo, могут использовать искусственный интеллект, чтобы успокаивать детей, чтобы они заснули, и следить за их дыханием. Используя искусственный интеллект, динамики также могут обнаруживать регулярное и нерегулярное сердцебиение, а также сердечные приступы и застойную сердечную недостаточность. [27] [28] [29]

Про 2

ИИ может предложить доступность для людей с ограниченными возможностями.

Искусственный интеллект обычно интегрируется в смартфоны и другие бытовые устройства. Виртуальные помощники, в том числе Siri, Alexa и Cortana, могут выполнять бесчисленное множество задач, от телефонного звонка до навигации в Интернете. Например, глухие и слабослышащие могут получить доступ к стенограммам голосовой почты или другому аудио. [20]

Другие виртуальные помощники могут расшифровывать разговоры по мере их возникновения, что позволяет лучше понять и принять участие тем, у кого проблемы с общением. Использование голосовых команд с виртуальными помощниками может облегчить работу людям с ограниченными возможностями, у которых могут возникнуть трудности с навигацией по небольшим кнопкам или экранам или с включением лампы. [20]

Приложения с поддержкой искусственного интеллекта на смартфонах и других устройствах, включая VoiceOver и TalkBack, могут читать сообщения, описывать значки приложений или изображения, а также предоставлять такую ​​информацию, как уровень заряда батареи для людей с нарушениями зрения. Другие приложения, такие как Voiceitt, могут расшифровывать и стандартизировать голоса людей с нарушениями речи. [20]

Wheelmap предоставляет пользователям информацию о доступности для инвалидных колясок. Кроме того, Evelity предлагает пользователям инструменты для навигации внутри помещений, которые настраиваются в соответствии с потребностями пользователя, предоставляя звуковые или текстовые инструкции и маршруты для доступа для инвалидных колясок. [20]

Другие реализации ИИ, такие как интеллектуальные термостаты, интеллектуальное освещение и интеллектуальные розетки, могут быть автоматизированы для работы по расписанию, чтобы помочь людям с двигательными или когнитивными нарушениями вести более независимую жизнь. [21]

Более продвинутые проекты ИИ могут сочетаться с робототехникой для помощи людям с ограниченными возможностями. HOOBOX Robotics, например, использует программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы позволить пользователю инвалидной коляски перемещать инвалидную коляску с помощью выражения лица, облегчая движение для пожилых людей и людей с БАС или квадрипарезом. [22]

Про 3

Искусственный интеллект может повысить безопасность на рабочем месте.

ИИ не испытывает стресса, усталости и болезней — трех основных причин несчастных случаев с людьми на рабочем месте. Роботы с искусственным интеллектом могут сотрудничать с людьми или заменять их для выполнения особо опасных задач. Например, 50% строительных компаний, которые использовали дроны для осмотра крыш и других рискованных задач, добились повышения безопасности. [14] [15]

Искусственный интеллект также может помочь людям быть в большей безопасности. Например, ИИ может следить за тем, чтобы сотрудники своевременно проходили обучение, отслеживая и автоматически планируя обучение по технике безопасности или другое обучение. ИИ также может проверять и предлагать исправления для эргономики, чтобы предотвратить повторяющиеся стрессовые травмы или что-то еще похуже. [16]

Программа искусственного интеллекта под названием AI-SAFE (Автоматизированная интеллектуальная система обеспечения безопасной рабочей среды) предназначена для автоматизации проверки средств индивидуальной защиты (СИЗ) на рабочем месте, исключая человеческие ошибки, которые могут привести к несчастным случаям на рабочем месте. С COVID-19 и большим количеством людей, носящих больше СИЗ для предотвращения распространения вируса, такой тип ИИ может защитить от вспышек. [17] [18] [19]

В Индии в разгар пандемии коронавируса искусственный интеллект использовался для безопасного открытия заводов, предоставляя камеры, мобильные телефоны и технологии на основе смарт-носимых устройств для обеспечения социального дистанцирования, регулярного измерения температуры сотрудников и отслеживания контактов, если кто-либо дал положительный результат на вирус. [18] [19]

AI также может выполнять более деликатные задачи по снижению вреда на рабочем месте, такие как сканирование рабочих электронных писем на предмет ненадлежащего поведения и типов домогательств. [15]

Кон 1

ИИ нанесет ущерб уровню жизни многих людей, вызвав массовую безработицу, поскольку роботы заменят людей.

Роботы с искусственным интеллектом и другое программное и аппаратное обеспечение становятся менее дорогими и не нуждаются ни в каких преимуществах и услугах, необходимых работникам-людям, таких как больничные, обеденные часы, перерывы в туалете, медицинское страхование, повышение заработной платы, продвижение по службе и обзоры производительности, что означает проблемы для рабочих и общества в целом. [51]

48% экспертов считают, что искусственный интеллект заменит большое количество рабочих мест «синих» и даже «белых воротничков», что приведет к усилению неравенства доходов, росту безработицы и разрушению общественного порядка. [35]

Аксиома «все, что можно автоматизировать, будет автоматизировано» уже не научная фантастика. Киоски самообслуживания в таких магазинах, как CVS, Target и WalMart, используют видео и сканеры с искусственным интеллектом, чтобы предотвращать кражи, предупреждать персонал о подозрительных транзакциях, предсказывать тенденции покупок и устранять проблемы на кассе. Эти машины с искусственным интеллектом вытеснили кассиров-людей. . В 2019 году было потеряно около 11 000 рабочих мест в розничной торговле.во многом благодаря кассам самообслуживания и другим технологиям. В 2020 году, во время пандемии COVID-19, производитель касс самообслуживания поставил на 25% больше единиц по всему миру, что отражает тот факт, что более 70% американских покупателей продуктовых магазинов предпочли самообслуживание или бесконтактные кассы. [35] [52] [53] [54] [55]

Согласно отчету Всемирного экономического форума за октябрь 2020 года, 43% опрошенных предприятий планировали сократить штат сотрудников в пользу автоматизации. Многие предприятия, особенно рестораны быстрого питания, розничные магазины и отели, автоматизировали рабочие места во время пандемии COVID-19.пандемия. [35]

Неравенство в доходах усугубилось за последние четыре десятилетия, поскольку 50-70% изменений в зарплатах американцев были вызваны снижением заработной платы рабочих, чьи отрасли быстро автоматизировались, включая технологии ИИ. [56] [57]

Кон 2

ИИ повторяет и усугубляет человеческий расизм.

Было обнаружено, что распознавание лиц имеет расовую предвзятость, легко распознавая лица белых мужчин и ошибочно идентифицируя чернокожих женщин в 35% случаев. Одно исследование программы Amazon Rekognition AI ошибочно сопоставило 28 членов Конгресса США с фотографиями из криминальной базы данных. 40% ошибок были цветными людьми. [22] [36] [43] [44]

ИИ также непропорционально часто используется против чернокожих и коричневых сообществ, с большим количеством камер наблюдения федеральной и местной полиции в цветных районах и большим количеством слежки в социальных сетях за Black Lives Matter и другими чернокожими активистами. Одни и те же технологии используются для принятия решений о жилье и трудоустройстве, а также для проверок TSA в аэропортах. По этим причинам некоторые города, в том числе Бостон и Сан-Франциско, запретили полиции использовать систему распознавания лиц. [36] [43]

Было обнаружено, что одно конкретное программное обеспечение ИИ, которому было поручено прогнозировать риск рецидивизма для судов США, — профилирование управления правонарушителями исправительных учреждений для альтернативных санкций (Compas) — ложно маркировало чернокожих ответчиков как подвергающихся высокому риску в два раза чаще, чем белые защитники, и ложно маркировало белых обвиняемых. как низкий риск чаще. [45] [46]

В Китае ИИ для распознавания лиц использовался для отслеживания уйгуров, преимущественно мусульманского меньшинства. США и другие правительства обвинили правительство Китая в геноциде и принудительном труде в Синьцзяне, где проживает большое количество уйгуров. [47] [48]

Помимо распознавания лиц, онлайн-алгоритмы искусственного интеллекта часто не в состоянии распознать и подвергнуть цензуре расовые оскорбления, такие как недавний инцидент в описании продукта Amazon для черной куклы. ИИ также не способен различать, когда N-слово используется как оскорбление, а когда оно используется чернокожим в культурных целях. Также было обнаружено, что алгоритмы ИИ демонстрируют «стойкую антимусульманскую предвзятость», связывая насилие со словом «мусульманин» чаще, чем со словами, описывающими другие религии, включая христиан, иудеев, сикхов или буддистов. [49] [50]

Кон 3

Искусственный интеллект создает опасные риски для конфиденциальности.

Технологию распознавания лиц можно использовать для пассивного безосновательного наблюдения без знания лица, за которым наблюдают. В России распознавание лиц использовалось для отслеживания и задержания протестующих, которые поддерживали заключенного в тюрьму оппозиционного политика Алексея Навального. Россияне опасаются, что новая система оплаты по распознаванию лиц в московском метро увеличит количество таких арестов. [36] [37] [38]

Ring, компания по производству дверных звонков с искусственным интеллектом, по состоянию на 2019 год сотрудничала с более чем 400 полицейскими управлениями, что позволяет полиции запрашивать кадры с камер дверных звонков пользователей. Хотя пользователям было разрешено отказывать в доступе к любым видеозаписям, эксперты по конфиденциальности опасаются, что тесные отношения между Ring и полицией могут нарушить конфиденциальность клиентов, особенно когда дверные звонки часто записывают чужое имущество. [39]

AI также следует за вами по вашим еженедельным поручениям. Target использовала алгоритм, чтобы определить, какие покупатели были беременны, и отправила им по почте купоны для детей и беременных, нарушая медицинскую конфиденциальность тех, кто может быть беременным, а также тех, чьи модели покупок могут просто имитировать беременных. [40] [41]

Более того, искусственный интеллект может оказаться находкой для мошенников. В 2020 году группа из 17 преступников украла 35 миллионов долларов из банка в Объединенных Арабских Эмиратах, используя технологию искусственного интеллекта «глубокий голос», чтобы выдать себя за сотрудника, уполномоченного осуществлять денежные переводы. В 2019 году воры попытались украсть 240 000 долларов, используя ту же технологию искусственного интеллекта, чтобы выдать себя за генерального директора энергетической компании в Соединенном Королевстве. [42]

Вопросы для обсуждения

1. Полезен ли искусственный интеллект для общества? Объясните свой ответ (ответы).

2. Какие приложения вы бы хотели, чтобы ИИ взял на себя? От каких приложений (таких как обработка белья или сбор фруктов и выполнение заказов на еду) вы бы хотели, чтобы ИИ держался подальше. Объясните свой ответ (ответы).

3. Подумайте, как ИИ влияет на вашу повседневную жизнь. Используете ли вы, например, распознавание лиц, чтобы разблокировать телефон, или цифрового помощника, чтобы узнать погоду? Облегчают ли эти приложения вашу жизнь или вы могли бы обойтись без них? Объясните свои ответы.

Примите меры

1. Рассмотрим аргумент Кай-Фу Ли в TED Talk о том, что ИИ может «спасти наше человечество».

2. Послушайте, как эксперт по искусственному интеллекту Тоби Уолш обсуждает плюсы и минусы искусственного интеллекта в своем недавнем интервью для Britannica.

3. Узнайте «все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте» с Ником Хитом

4. Изучите «странные» опасности ИИ с помощью TED Talk Джанель Шейн.

5. Подумайте, как вы относитесь к этой проблеме, прежде чем читать эту статью. Изменилось ли ваше мнение после прочтения плюсов и минусов по этой теме? Если да, то как? Назовите два-три способа. Если ваши мысли не изменились, перечислите два-три способа, которыми ваше лучшее понимание «другой стороны проблемы» теперь поможет вам лучше аргументировать свою позицию.

6. Продвигайте позицию и политику, которую вы поддерживаете, написав национальным сенаторам и представителям США.

Источники

	1.	IBM Cloud Education, «Искусственный интеллект (ИИ)», ibm.com.com, 3 июня 2020 г.
	2.	Аарон Герцманн, «Вот что древние греки говорили о робототехнике и ИИ», weforum.org, 18 марта 2019 г.
	3.	Имперские военные музеи, «Как Алан Тьюринг взломал код Enigma», iwm.org.uk (по состоянию на 7 октября 2021 г.)
	4.	Ноэль Шарки, «Алан Тьюринг: эксперимент, который сформировал искусственный интеллект», bbc. com, 21 июня 2012 г.
	5.	Музей компьютерной истории, John McCarthy, computerhistory.org (по состоянию на 7 октября 2021 г.)
	6.	Энди Пирт, «Посвящение Джону Маккарти, отцу искусственного интеллекта (ИИ)», Artificial-solutions.com, 29 октября 2020 г.
	7.	Эндрю Майерс, «Джон Маккарти из Стэнфорда, выдающаяся фигура в области искусственного интеллекта, умер в возрасте 84 лет», news.stanford.edu, 25 октября 2011 г.
	8.	History Computer, «Logic Theorist — Complete History of the Logic Theorist Program», history-computer.com (по состоянию на 7 октября 2021 г.)
	9.	Мелани Лефковиц, «Профессорский перцептрон проложил путь для ИИ — на 60 лет раньше», news.cornell.edu, 25 сентября 2019 г.
	10.	Роквелл Аньоха, «История искусственного интеллекта», sitn.hms.harvard.edu, 28 августа 2017 г.
	11.	Виктория Стерн, «ИИ для хирургов: текущие реалии, будущие возможности», generalsurgerynews.com, 8 июля 2021 г.
	12.	Дэн Фальк, «Как искусственный интеллект меняет науку», quantamagazine.org, 11 марта 2019 г.
	13.	Европейский парламент, «Что такое искусственный интеллект и как он используется?», europarl.europa.eu, 29 марта., 2021
	14.	Ирен Зуэко, «Решит ли ИИ ваши проблемы безопасности на рабочем месте?», pro-sapien.com (по состоянию на 13 октября 2021 г.)
	15.	Национальная ассоциация специалистов по безопасности, «Как искусственный интеллект/машинное обучение могут улучшить охрану труда, безопасность и окружающую среду», naspweb.com, 10 января 2020 г.
	16.	Райан Куиринг, «Умнее, чем вы думаете: влияние ИИ на безопасность на рабочем месте», ehstoday.com, 8 июня 2021 г.
	17.	Ник Криссос, «Представляем AI-SAFE: совместное решение для обеспечения безопасности работников», gblogs.cisco.com, 23 января 2018 г.
	18.	Теджприт Сингх Чопра, «Фабричные рабочие сталкиваются с серьезным риском заражения COVID-19. Вот как ИИ может помочь обеспечить их безопасность», weforum.org, 29 июля 2020 г.
	19.	Марк Була, «Как искусственный интеллект может повысить безопасность на рабочем месте по мере снятия ограничений», ehstoday.com, 29 июля., 2020
	20.	Кэрол Мартинес, «Искусственный интеллект и доступность: примеры технологии, которая служит людям с ограниченными возможностями», inclusivecitymaker.com, 5 марта 2021 г.
	21.	Ноа Рю, «Как ИИ помогает людям с ограниченными возможностями», rollwithoutlimits.com, 25 февраля 2019 г.
	22.	Джеки Сноу, «Как люди с ограниченными возможностями используют ИИ для улучшения своей жизни», pbs. org, 30 января 2019 г.
	23.	Бернард Марр, «10 лучших примеров того, как ИИ уже используется в нашей повседневной жизни», forbes.com, 16 декабря 2019 г.
	24.	Джон Кутсер, «Фитнес на основе искусственного интеллекта: делаем спортивные залы устаревшими?», forbes.com, 4 августа 2020 г.
	25.	Маниша Саху, «Как ИИ революционизирует фитнес-индустрию?», analyticssteps.com, 9 июля 2021 г.
	26.	Амиша и др., «Обзор искусственного интеллекта в медицине», стр. Journal of Family Medicine and Primary Care , ncbi.nlm.nih.gov, июль 2019 г.
	27.	Сара МакКуэйт, «Первая интеллектуальная акустическая система, которая использует белый шум для мониторинга дыхания младенцев», Washington.edu, 15 октября 2019 г.
	28.	Science Daily, «Первая система искусственного интеллекта для бесконтактного мониторинга сердечного ритма с использованием интеллектуальных динамиков», sciencedaily. com, 9 марта 2021 г.
	29.	Николас Ферн, «Искусственный интеллект обнаруживает сердечную недостаточность по одному удару сердца со 100% точностью», forbes.com, 12 сентября 2019 г.
	30.	Адитья Шах, «Борьба с огнем с помощью машинного обучения: два студента используют TensorFlow для прогнозирования лесных пожаров», blog.google, 4 июня 2018 г.
	31.	Саад Ансари и Ясир Хохар, «Использование TensorFlow для обеспечения счастья фермеров и здоровья коров», blog.google, 18 января 2018 г.
	32.	М Умер Мирза, «10 самых необычных, но блестящих вариантов использования искусственного интеллекта (ИИ)», thinkml.ai, 17 сентября 2020 г.
	33.	Бенард Марр, «10 замечательных примеров использования искусственного интеллекта (ИИ) во благо», forbes.com, 22 июня 2020 г.
	34.	Калум Макклелланд, «Влияние искусственного интеллекта — повсеместное сокращение рабочих мест», . iotforall.com, 1 июля 2020 г.
	35.	Аарон Смит и Жанна Андерсон, «ИИ, робототехника и будущее рабочих мест», pewresearch.org, 6 августа 2014 г.
	36.	ACLU, «Распознавание лиц», aclu.org (по состоянию на 15 октября 2021 г.)
	37.	Петр Зауэр, «Страхи конфиденциальности, поскольку Московский метрополитен внедряет платежную систему распознавания лиц», theguardian.com, 15 октября 2021 г.
	38.	Глеб Столяров и Габриэль Тетро-Фарбер, «Face Control»: российская полиция использует цифровые технологии против протестующих», reuters.com, 11 февраля 2021 г.
	39.	Дрю Харвелл, «Фирма Ring, производящая дверные звонки и камеры, сотрудничает с 400 полицейскими силами, расширяя возможности наблюдения», Washingtonpost.com, 28 августа 2019 г.
	40.	Дэвид А. Тейч, «Искусственный интеллект и конфиденциальность данных — превращение риска в преимущество», forbes. com, 10 августа 2020 г.
	41.	Кашмир Хилл, «Как Target выяснила, что девочка-подросток была беременна раньше, чем ее отец», forbes.com, 16 февраля 2012 г.
	42.	Томас Брюстер, «Мошенники клонировали голос директора компании при ограблении банка на 35 миллионов долларов, находка полиции», forbes.com, 14 октября 2021 г.
	43.	ACLU, «Как расистская технология наблюдения за распознаванием лиц?», aclu.org, 16 июня 2020 г.
	44.	Алекс Наджиби, «Расовая дискриминация в технологии распознавания лиц», harvard.edu, 4 октября 2020 г.
	45.	Джулия Ангвин, Джефф Ларсон, Сурья Матту и Лорен Киршнер, «Machine Bias», propublica.org, 23 мая 2016 г.
	46.	Стивен Бураньи, «Восстание расистских роботов — как ИИ изучает все наши худшие импульсы», theguardian.com, 8 августа 2017 г.
	47.	Пол Мозур, «Один месяц, 500 000 сканирований лица: как Китай использует ИИ. профилировать меньшинство», nytimes.com, 14 апреля 2019 г.
	48.	Би-би-си, «Кто такие уйгуры и почему Китай обвиняют в геноциде?», bbc.com, 21 июня 2021 г.
	49.	Хорхе Баррера и Альберт Леунг, «У ИИ есть проблема расизма, но решить ее сложно, говорят эксперты», cbc.ca, 17 мая 2020 г.
	50.	Джейкоб Сноу, «Распознавание лиц Amazon ошибочно сопоставило фотографии 28 членов Конгресса», aclu.org, 26 июля 2018 г.
	51.	Джек Келли, «Уэллс Фарго прогнозирует, что роботы украдут 200 000 банковских рабочих мест в течение следующих 10 лет», forbes.com, 8 октября 2019 г.
	52.	Loss Prevention Media, «Как ИИ помогает ритейлерам управлять точностью и потерями касс самообслуживания», losspreventionmedia.com, 28 сентября 2021 г.
	53.	Энн Стайч, «Кассы самообслуживания способствуют сокращению рабочих мест в розничной торговле», bizjournals.com, 8 апреля 2019 г.
	54.	Центр инноваций в области технологий розничной торговли, «Розничные продавцы активно инвестируют в технологии касс самообслуживания в условиях вспышки Covid-19», ru.retailtechinnovationhub.com, 6 июля 2021 г.
	55.	Retail Consumer Experience, «COVID-19 побуждает покупателей продуктовых магазинов к самообслуживанию», retailcustomerexperience.com, 8 апреля 2020 г.
	56.	Дарон Асемоглу и Паскуаль Рестрепо, «Задачи, автоматизация и рост неравенства в оплате труда в США», nber.org, июнь 2021 г.
	57.	Джек Келли, «Искусственный интеллект привел к снижению заработной платы на 50–70%, создав неравенство в доходах и создав угрозу для миллионов рабочих мест», forbes.com, 18 июня 2021 г.
	58.