Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Search in posts
Search in pages
Filter by Categories
Новости
Статьи

Статьи

Мифы про искусственный интеллект

Искусственный интеллект – противоречивое и активно обсуждаемое явление, которое способно сформировать направление развития многих видов бизнеса и общества в целом. Статья предлагает взгляд на мифы, связанные с технологиями ИИ.

Ученые предсказывают тотальное распространение искусственного интеллекта (ИИ) на все сферы в ближайшие годы. Многие же считают такие прогнозы далекими от реальности. Разумно предположить, что правда где-то посередине. Искусственный интеллект открывает невиданные раньше возможности, однако ему под силу далеко не всё.

Данная статья предлагает развеять некоторые мифы, связанные технологиями ИИ .

Миф 1. Искусственный интеллект мыслит и решает проблемы, как человек

Искусственный интеллект превратился в разрекламированный рыночный термин и  часто употребляется в очень обобщенном смысле. В технологиях ИИ на данный момент отсутствует универсальный интеллект и есть мнение, что он и не нужен. Зачастую, функции ИИ разрабатываются под конкретную цель (к примеру, обработка текста или речи на естественном языке (NLP), распознавание изображений, оптимизация информационно-поисковых систем, поддержка азартных игр, прогнозирование либо специфические функции автопилотируемого автомобиля). Специальные функции зачастую приносят большую прибыль, чем универсальные.

Миф 2. Разработать и внедрить ИИ легко: он сам себя обучает

Даже отдельные составляющие ИИ, такие как средства машинного обучения, внедрить порой сложно. Безусловно, уровень задач, стоящих перед технологиями ИИ различается, однако в целом внедрение алгоритмов, эффективно работающих на основе корпоративного ПО, – работа достаточно кропотливая.

Зачастую, существующие в настоящее время алгоритмы машинного обучения понять несложно. Трудности начинаются при отборе подходящего алгоритма для решения конкретной проблемы и правильном описании проблемы алгоритму. Это требует досконального знания проблемы, а также глубокого понимания возможностей и ограничений доступных алгоритмов и моделей. Данная проблема очень распространена в практике использования вычислительных машин и систем.

Сложным моментом остается и количество практических испытаний систем ИИ, позволяющих универсализировать их применение для решения новых проблем. Стоить помнить, что устранение неполадок в работе ИИ может растянуться на длительный срок при неправильной организации, поскольку построенные нейронными сетями модели могут быть довольно сложными для понимания.

Миф 3. Все сферы накапливают большие массивы данных

Согласимся, что с развитием компьютерных технологий количество данных компаний всех сфер экономики постоянно растет. За один только рейс Boeing 787 формируется 500 ГБ данных, собираемых различными датчиками и инструментами. В любой момент времени в небе находится около 170 самолетов Boeing 787, потому объем накапливаемых данных очень велик. И тем актуальнее вопросы, нередко возникающие во процессе разработки алгоритмов машинного обучения: «Правильные ли данные мы используем?», «Возможно ли из этих данных извлечь полезную информацию?».

Показателен опыт работы с большими массивами данных в отделе инноваций IFS Labs: специалисты IFS разрабатывают инструменты для анализа тональности текста. Согласно Википедии, анализ тональности текста (интеллектуальная оценка) включает в себя обработку естественного языка, анализ текста и вычислительную лингвистику для определения и извлечения субъективной информации в первоисточниках.

Анализ тональности текста может использоваться для повышения точности прогнозирования спроса на основе огромного количества данных из социальных сетей. Если вы хотите понять, к примеру, отношение людей к новейшему iPhone, с большой вероятностью данных для анализа будет достаточно. Однако, если необходимо изучить отношение людей к установке интеллектуальных измерительных устройств в масштабах страны, найти необходимые данные гораздо сложнее.

Иными словами, успешное применение технологий машинного обучения существенно зависит от количества и надежности массивов данных.

Миф 4. Все рабочие места займут роботы

До сих пор, каждая технологическая революция создавала больше рабочих мест, чем ликвидировала. Рассмотрим промышленную революцию или масштабное распространение Интернет-технологий – они помогли трудоустроить большее количество людей, чем раньше, и зачастую новые рабочие места оказались более высокооплачиваемыми. Большинство аналитиков считают, что преимущества ИИ окажутся важнее недостатков, особенно если людям помогут получить новые навыки для работы с интеллектуальными информационными системами.

Помимо этого, технологи часто развиваются дольше, чем изначально предполагалось, а устройства с ИИ будут совершенствоваться еще многие десятилетия. Далеко не факт, что они смогут полноценно заменить человека на рабочем месте. Более вероятным видится прогноз взаимодополняющей симбиотической работы человека и устройств с ИИ.

И наконец, несмотря на то, что технологии ИИ обеспечат нам возможность увеличить объем работ и частично заменят человеческий труд, создадутся и новые рабочие места, потребующие высококвалифицированных работников. Аналитики компании Gartner прогнозируют, что «уже в 2020 г. искусственный интеллект стимулирует развитие 2,3 млн новых рабочих мест, ликвидировав при этом 1,8 млн более не нужных».

Послесловие

Разумеется, в статье рассмотрены далеко не все вопросы по теме ИИ, многие из которых возможно также назовут мифами. Будущее ИИ лежит на пересечении оптимистичных и пессимистичных прогнозов ученых и аналитиков. Всем новостям и прогнозам верить не стоит, однако в реально осуществимые в будущем процессы смысл инвестировать есть. Они способны изменить способ ведения бизнеса.

Источник: Artificial Intelligence Myths

Похожие новости

Контакты

Украина, 61072, г. Харьков, просп. Науки 43

+38 (057) 754 30 90, +38 (057) 781 62 28

info@ifsukraine.com

Возникли вопросы? Отправьте нам сообщение