Содержание
Искусственного интеллекта не существует — Будущее на vc.ru
{«id»:13782,»url»:»\/distributions\/13782\/click?bit=1&hash=eb919bbabfd5e415d9f96360cab3892b410c270719341711e941698509bf391d»,»title»:»\u0411\u0430\u0431\u0443\u0448\u043a\u0430 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0432 RDR2 «,»buttonText»:»\u0418 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0439?»,»imageUuid»:»f143b30f-0a2f-5bbf-beb5-8b6d3c8787dc»,»isPaidAndBannersEnabled»:false}
На этом, в принципе, мы могли бы завершить статью, но предчувствуем волну протестов/вопросов/сомнений и потому коротко и понятно рассказываем, что сегодня подразумевают под искусственным интеллектом (далее ИИ).
2537
просмотров
Не ИИ, а алгоритмы
Итак, как мы и сказали, ИИ, как такового, не существует на данный момент. А в повседневной жизни мы сталкиваемся с алгоритмами машинного обучения, использующими нейронные сети. Причём чаще всего человек встречается с узкопрофильными моделями алгоритмов, которые могут выполнять одну задачу, но делают это максимально точно.
Как обучаются алгоритмы машинного обучения? Создаётся некая математическая модель, в которую подают данные. Человек, который занимается алгоритмами, подбирает вероятностную составляющую, чтобы получать нужные ответы. Предположим, у нас есть задача определять на фото кошек и собак. Берём большую выборку снимков этих животных, обучаем алгоритм по отличительным признакам (а их могут быть миллионы) выявлять, как выглядит каждый вид. Дальше обученный алгоритм запускается в работу.
Алгоритмы вокруг нас
Мы уже сроднились с алгоритмами и не представляем без них свою жизнь, даже если не замечаем их. Каждый раз, когда вы заказываете такси через приложение, запускается десяток алгоритмов: поиск подходящего авто, самого быстрого маршрута, расчёт стоимости и прочее. Всем этим занимаются специально обученные машины. И дальше будет больше.
Уверены, однажды наступит день, когда мы только будем заходить в транспорт, а деньги за поездку уже спишутся автоматически без использования дополнительных средств.
Наша компания O Vision работает именно в этом направлении. Мы стремимся (и делаем это довольно успешно) воплотить в реальность ситуацию, когда человек сможет выйти из дома с пустыми руками, но одним взглядом сможет пройти, куда угодно, оплатить любые покупки и прочее, не используя карты.
Уже сейчас в нашей системе O Gate задействовано множество алгоритмов детекции лиц, позволяющих ей сначала определить лицо, затем распознать личность, выявить, реальный человек перед ней или только фото и даже узнать, есть ли на персоне перед детектором очки/шляпы/маски и т. д.
Система O Gate
Развитие алгоритмов
За последние 5 лет произошла настоящая революция, все сферы нашей жизни перешли на автоматизацию. Научные переводы, статьи и рецепты пишутся с помощью машинного обучения. Заметили, как всё меньше востребованы переводчики? Просто основную работу за них делают машины, а откорректировать лёгкие несовершенства каждый может и сам.
И со временем многие сферы рутинной деятельности, не требующей интеллектуального труда, будут автоматизироваться с помощью машинного обучения и робототехники.
От мыслей к фактам. Буквально полгода назад OpenAl (передовики в разработке научно-технологических решений) выпустили модель GPT-3, которая может самостоятельно писать текст, как «Википедия». И это уже неидеальный, но интеллект. С ним можно общаться, он может переводить ваши слова в программируемый код и генерировать текст для вас. Этой модели «скормили» всю “Википедию” и тысячи книг, которые существуют в мире, благодаря чему GPT-3 знает ответ практически на любой вопрос. Лучше любого знатока.
Правда, однажды в процессе теста человек посоветовался с моделью: стоит ли ему покончить жизнь самоубийством? Машина ответила: «Стоит». Вот почему мы считаем, рано говорить о полноценном ИИ и его полной замене привычного человеческого общения, взаимодействия. Система неидеальна и вряд ли когда-то станет. Ведь создают её люди, которые также неидеальны и не могут просчитать бесконечное число вероятностей.
Scientific American: искусственный интеллект до сих пор не существует
Тренды
Телеканал
Pro
Инвестиции
Мероприятия
РБК+
Новая экономика
Тренды
Недвижимость
Спорт
Стиль
Национальные проекты
Город
Крипто
Дискуссионный клуб
Исследования
Кредитные рейтинги
Франшизы
Газета
Спецпроекты СПб
Конференции СПб
Спецпроекты
Проверка контрагентов
РБК Библиотека
Подкасты
ESG-индекс
Политика
Экономика
Бизнес
Технологии и медиа
Финансы
РБК КомпанииРБК Life
РБК
Тренды
Фото: Icons8 Team / Unsplash
Руководители многих компаний утверждают, что уже используют в своей работе искусственный интеллект.
Однако колумнисты издания Scientific American Макс Симкофф и Энди Махдави уверены, что ИИ — это будущее, не настоящее
Все дискуссии об искусственном интеллекте преждевременны: ИИ в бизнесе по-прежнему не существует. Симкофф и Махдави не единственные, кто так считают. Люк Джулия, вице-президент по инновациям Samsung и один из разработчиков Siri, предлагает говорить о «дополненном интеллекте» вместо «искусственного». Современные бизнес-инструменты включают математику, статистику, машинное обучение, глубокое обучение и большие данные — с более продвинутыми машинами, чем это было раньше. Но то, что часто называют ИИ, на самом деле не является искусственной формой интеллекта, утверждает Джулия.
По словам Симкоффа и Махдави, предприятия сегодня применяют не ИИ, а автоматизацию или машинное обучение. Последнее включает в себя набор вычислительных методов, с помощью которых машины выясняют, как постепенно улучшить свои результаты. Машинное обучение выстраивает закономерности и тенденции, анализируя данные, и делает выводы.
Эта технология требует машин, которые основываются на собственных «открытиях», используют логику для решения возникающих проблем и постоянно совершенствуются.
Чем это отличается от искусственного интеллекта? На взгляд колумнистов Scientific American, ИИ находит оптимальное решение проблемы, используя интеллект, подобный человеческому. Помимо анализа данных и поиска тенденций он объединяет информацию из других источников, чтобы найти логичный ответ. Настоящий искусственный интеллект даже может самостоятельно построить бизнес. Так что, когда наступит эпоха ИИ, мир начнет развиваться в совершенно иной парадигме.
Обновлено 10.12.2019
Главное в тренде
Материалы по теме
Этот исследователь говорит, что ИИ не является ни искусственным, ни разумным
Технологические компании любят изображать искусственный интеллект как точный и мощный инструмент во благо.
Кейт Кроуфорд говорит, что мифология ошибочна. В своей книге Атлас ИИ она посещает литиевый рудник, склад Амазонки и френологический архив черепов 19-го века, чтобы проиллюстрировать природные ресурсы, человеческий пот и плохие научные данные, лежащие в основе некоторых версий технологии. Кроуфорд, профессор Университета Южной Калифорнии и исследователь Microsoft, говорит, что многие приложения и побочные эффекты ИИ срочно нуждаются в регулировании.
Кроуфорд недавно обсуждал эти вопросы со старшим автором WIRED Томом Симонитом. Далее следует отредактированная стенограмма.
WIRED: Мало кто разбирается во всех технических деталях искусственного интеллекта. Вы утверждаете, что некоторые эксперты, работающие над этой технологией, глубже понимают ИИ.
КЕЙТ КРОУФОРД: Это представлено как неземной и объективный способ принятия решений, что-то, что мы можем подключить ко всему, от обучения детей до решения, кто выйдет под залог.
Но название обманчиво: ИИ не является ни искусственным, ни разумным.
ИИ создан из огромного количества природных ресурсов, топлива и человеческого труда. И это неразумно ни в каком виде человеческого разума. Он не способен различать вещи без тщательной подготовки человека, и у него совершенно другая статистическая логика создания смысла. С самого начала ИИ в 1956 году мы совершали эту ужасную ошибку, своего рода первородный грех, веря, что разум подобен компьютеру, и наоборот. Мы предполагаем, что эти вещи являются аналогом человеческого интеллекта, и ничто не может быть дальше от истины.
Вы опровергаете этот миф, показывая, как устроен ИИ. Как и многие промышленные процессы, он оказывается грязным. Некоторые системы машинного обучения построены на основе поспешно собранных данных, что может привести к таким проблемам, как службы распознавания лиц, более подверженные ошибкам в отношении меньшинств.
Нам нужно посмотреть на производство искусственного интеллекта от носа до хвоста.
Семена проблемы данных были посеяны в 1980-х годах, когда стало обычным использовать наборы данных без тщательного знания того, что находится внутри, или заботы о конфиденциальности. Это был просто «сырой» материал, повторно использованный в тысячах проектов.
Это превратилось в идеологию массового извлечения данных, но данные не являются инертной субстанцией — они всегда привносят контекст и политику. Предложения из Reddit будут отличаться от предложений в детских книгах. У изображений из баз данных фотографий другая история, чем у изображений с Оскара, но все они используются одинаково. Это вызывает множество проблем на последующих этапах. В 2021 году до сих пор не существует общеотраслевого стандарта для указания того, какие данные хранятся в обучающих наборах, как они были получены или потенциальных этических проблем.
Вы прослеживаете корни программного обеспечения для распознавания эмоций в сомнительной науке, финансируемой Министерством обороны в 1960-х годах.
Недавний обзор более 1000 исследовательских работ не обнаружил никаких доказательств того, что эмоции человека можно достоверно определить по его лицу.
Обнаружение эмоций представляет собой фантазию о том, что технология, наконец, ответит на вопросы, которые у нас есть о человеческой природе, которые вовсе не являются техническими вопросами. Эта идея, которая так оспаривалась в области психологии, сделала прыжок в машинное обучение, потому что это простая теория, которая подходит для инструментов. Запись лиц людей и сопоставление их с простыми, предопределенными эмоциональными состояниями работает с машинным обучением — если вы отбросите культуру и контекст, и вы можете менять то, как вы выглядите и чувствуете, сотни раз в день.
Может ли искусственный интеллект (ИИ) существовать без людей?
Несколько десятилетий назад искусственный интеллект (ИИ) использовался только в сфере развлечений. Люди восхищались мощью этой технологии, но сегодня ИИ и машинное обучение являются горячей темой.
Фактически, большинство людей так или иначе взаимодействовали с этой технологией в своей жизни.
Использование диалоговых приложений ИИ в тексте и голосе резко возросло. К ним относятся сложные виртуальные помощники и простые чат-боты, которые автоматизировали обслуживание клиентов и вывели его на новый уровень. Эта технология произвела революцию и в других отраслях.
Даже с учетом этих разработок ИИ еще не является самодостаточным. Возникает вопрос: может ли ИИ существовать без людей?
ИИ нуждается в людях, чтобы оставаться актуальным. Он рискует не идти в ногу без участия людей. Вот причины, по которым ИИ все еще нуждается в людях.
Может ли ИИ существовать без поддержки людей?
ИИ — одна из технологий, развивающихся с экспоненциальной скоростью. Машины с искусственным интеллектом работают лучше, двигаются быстрее и поднимают большие грузы, чем люди. Они такие же умные, как люди, поэтому могут делать почти все.
Однако технологии не могут развиваться без помощи человека. Инженеры должны разрабатывать и тестировать системы искусственного интеллекта для развития технологии. Поэтому люди и ИИ не взаимозаменяемы, а ИИ не может существовать без людей.
Многие разработчики говорят, что в будущем машины смогут мыслить независимо. Однако в реальном мире на это могут уйти десятилетия, потому что в настоящее время роботы запрограммированы и работают в рамках своей системы. Они зависят от кодов, которые пишут люди, поэтому они не могут критически мыслить в сложных сценариях.
Далее ИИ обрабатывает данные, которые люди вводят в систему. Без вмешательства человека машины будут простаивать. Поэтому пространство технологий ИИ все еще далеко от достижения человеческого интеллекта, чтобы помочь ему работать без помощи людей. Машины могут приносить пользу только до тех пор, пока за ними стоят люди.
Причины, по которым ИИ не заменит человека
·
Отсутствие эмоционального интеллекта
Люди обладают эмоциональным интеллектом, потому что они могут проявлять эмоции, выражать чувства, читать жесты и выражения лица, чтобы знать, что сказать.
Например, предприятия не могут заменить людей искусственным интеллектом в сфере обслуживания клиентов, потому что клиенты хотят личного общения. Какими бы сложными они ни были, роботы не могут проявлять чувства и сочувствие к клиентам.
Предприятия, которые заменят своих представителей по обслуживанию клиентов роботами, потеряют своих клиентов из-за отсутствия личного взаимодействия. Фактически, сегодня на рынке труда потребность в мягких навыках, таких как навыки ведения переговоров, навыки межличностного общения и общения, выше, чем в технических навыках.
Хотя системы искусственного интеллекта точны и быстры, они не чуткие, не интуитивные и не учитывают культурные особенности. Именно эти способности делают людей более эффективными, чем машины.
·
ИИ не может показывать чувства
Люди проявляют такие чувства, как счастье, печаль, надежда, удовольствие, доброта, благодарность, оптимизм, и этот список можно продолжать до бесконечности.
Они могут читать выражения и эмоции, которые демонстрируют другие люди, но машины с искусственным интеллектом не запрограммированы на это.
Большинство рабочих мест на рынке требуют общения между людьми и установления доверия, которое помогает людям раскрыться, расслабиться и поделиться своей информацией. Это правда, что машины с искусственным интеллектом могут имитировать человеческую речь, но они не могут проявлять эмпатию и другие чувства; таким образом, они упускают это человеческое прикосновение.
·
Люди строят отношения
Люди строят отношения, которые помогают им выполнять несколько задач. Хотя они могут добиться многого, работая в команде, они также показывают лучшие результаты по отдельности.
Члены команды проявляют эмоциональную приверженность и привязанность во время участия. Тем самым они показывают, что заботятся друг о друге, своей работе и своей компании. Построение отношений помогает людям находить клиентов, инвесторов и партнеров.
Машины не могут понять эмоциональную сторону человеческого поведения.
·
Не может заниматься творчеством
Люди способны выполнять большие проекты в творческом, технологическом и финансовом секторах, чем ИИ. На самом деле ИИ расширяет возможности людей в этих секторах, автоматизируя повторяющиеся, ручные и подверженные ошибкам задачи. Эти интеллектуальные автоматизированные решения позволяют сотрудникам сосредоточиться на более приоритетных и творческих задачах, пока они занимаются остальными делами.
·
Не удается найти творческие решения
ИИ построен на кодах, которые не позволяют ему творчески находить решения возникающих проблем. Они работают по программе, что ограничивает их способность анализировать контекст и разрабатывать сложные стратегии.
Человек взаимодействует с внешней средой и учитывает влияние извне при анализе информации. Они могут работать с искаженным обменом информацией и внезапными изменениями, поскольку они творчески вырабатывают видение и стратегию благодаря важнейшему элементу, называемому человеческой интуицией.