Искусственный интеллект (ИИ)Artificial intelligence (AI). Что такое искусственный интеллект? История развития и перспективы. Основные направления исследований Внедрение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект – горячая тема. Технологии, основанные на ИИ, у одних вызывают восторженный оптимизм, у других – страх и скепсис. О разрушительном потенциале искусственного интеллекта предупреждали такие авторитеты, как Илон Маск и Стивен Хокинг . Но повышенный эмоциональный накал всегда сопутствует новым явлениям, последствия развития которых непредсказуемы. Сегодня, когда технологии искусственного интеллекта только зарождаются , руководителям полезно оценить их потенциал и понять, как их эффективно использовать в своей отрасли.

1. Инвестиции в исследования и инновации

Практические результаты инвестиций в ИИ все еще остаются неясными. Тем не менее, компании понимают, что он может дать очень ценные преимущества, и наращивают усилия в этом направлении. Согласно исследованию McKinsey Global Institute, такие технологические лидеры, как Google и Baidu в 2016 году инвестировали $20-30 млн в проекты, связанные с искусственным интеллектом , причем около 90% этой суммы приходится именно на НИОКР.

Есть примеры кейсов успешного применения искусственного интеллекта. Так, производитель мотоциклов Harley Davidson увеличил производство через три месяца после внедрения маркетинговой системы Albert, основанной на искусственном интеллекте. Другие компании также демонстрируют сильные результаты, особенно в сферах, где машинное обучение позволяет создавать эффективные бизнес-модели и стимулировать продажи.

Почти 80% компаний, согласно опросу Capgemini , благодаря искусственному интеллекту улучшили методы анализа. В частности, юристы JP Morgan смогли сократить время, которое тратится на изучение сделок и тысяч страниц документов, и при этом уменьшилось количество ошибок.

Цель исследований – найти перспективные варианты использования, а затем адаптировать искусственный интеллект к задачам компании. Внедрение искусственного интеллекта ради него самого не должно становиться нормой.

2. Последствия автоматизации труда

Одно из самых больших опасений связано с тем, что искусственный интеллект ведет к обесцениванию человеческого капитала. Автоматизация вытесняет дорогостоящий человеческий труд, поскольку машины могут выполнять те же функции с большей эффективностью и меньшими затратами.

На самом деле этот аргумент не выглядит убедительным. То же исследование Capgemini показало, что большинство компаний, внедривших искусственный интеллект, увеличило число вакансий и улучшило качество обслуживания. Видеть в ИИ инструмент развития компании – более продуктивно, чем опасаться увольнения сотрудников.

Во многих областях искусственный интеллект не заменит человека . Компании будут создавать комбинированные системы, использующие преимущества обеих вариантов. Например, KLM внедрила искусственный интеллект в качестве модели обслуживания первого уровня. Это сокращает время ожидания клиентов, чей запрос не требует проработки. Благодаря этому у операторов появляется время для решения более сложных задач. Так же поступили в China Merchants Bank .

Важно находить сектора, в которых ИИ помогает людям лучше выполнять свою работу и при этом эффективно оптимизирует операции.

3. Обучение команды

Об инновациях всегда известно слишком мало в момент их появления. Первые пользователи и даже сами создатели тратят массу ресурсов на их освоение, а доход получает тот, кто, отставая на несколько шагов, пользуется уже отлаженной технологией. Совместное исследование BCG и MIT показало, что лидеры большинства отраслей считают, что технологии ИИ будут иметь решающее значение в следующие пять лет. Компании уже начинают осознавать потенциал платформ на базе искусственного интеллекта, 83% опрошенных рассматривает их как стратегическую возможность для роста.

Для большинства высокотехнологичных компаний глубокая экспертиза в области искусственного интеллекта не является абсолютно необходимой. Однако критически важно понимать основные аспекты этой технологии, чтобы оценить ее потенциал. Важно видеть такие возможности ИИ, как самообучение программ на основе ранее полученных данных, облегчение рутинных операций, усиление конкурентных позиций бизнеса.

Одновременно руководители должны позаботиться о повышении информированности сотрудников о методах применения ИИ в своей отрасли. Важно помочь сотрудникам подготовиться к предстоящему распространению этой технологии, получив знания через онлайн-курсы и аналогичные корпоративные программы.

4. Создание новых рабочих мест для управления ИИ

Существует опасение, что инженерные и другие технические специальности сильнее всего пострадают от бума ИИ. Однако экспертные мнения и отраслевые исследования говорят о другом. Сначала технологическая революция действительно может привести к потере рабочих мест , однако затем потребуются сотрудники для обслуживания самой этой системы.

В то же время критически важно создавать новые рабочие места в различных подразделениях компании, а не только в департаментах, непосредственно обслуживающих технологии. Искусственный интеллект успешно справляется с примитивными и повторяющимися операциями, в том числе – с анализом и маркетингом. Однако для них все равно потребуется мониторинг и постоянная адаптация. Поэтому, чтобы успешно внедрять ИИ и плавно переходить на новые рабочие алгоритмы, необходимы согласованные действия разных подразделений.

5. Сохранение человеческого лица HR-службы

В применении новых технологий важен баланс и понимание границ допустимого. Есть мнение, что в такой сфере, как подбор персонала искусственный интеллект предпочтительнее, чем человеческое общение. Машина лучше справится с анализом сотен резюме и поиском подходящего кандидата.

Решая различные HR-задачи, важно оставаться эмоционально открытым. Люди чувствуют себя более комфортно, когда общаются с другим человеком. Искусственный интеллект будет ценным в таких областях, как начисление заработной платы, рекрутинг, оценка эффективности и планирование работы сотрудников. Но он никогда полностью не заменит HR-специалистов.

Перевод с английского.

Согласно результатам глобального исследования Microsoft, недоверие компаний к искусственному интеллекту (ИИ) уходит в прошлое. Практически все опрошенные руководители уже сегодня считают его важным для решения стратегических задач их организаций. В подтверждение этому 27% уже внедрили ИИ в ключевые бизнес-процессы и сервисы, а еще 46% готовят пилотные проекты на его основе.

Microsoft представила результаты глобального исследования «Интеллектуальная экономика: трансформация индустрий и общества под влиянием искусственного интеллекта» (Intelligent Economies: AI’s Transformation of Industries and Society)[i], целью которого было выявить отношение бизнеса к технологии ИИ.

Согласно результатам опроса, несмотря на существующие предубеждения, 94% руководителей считают, что эти технологии важны для решения стратегических задач их организаций, причем 37% характеризуют их как «очень важные». Топ-менеджеры уверены, что ИИ в ближайшие годы улучшит многие сферы их бизнеса. В частности, он поможет при внедрении инноваций (89%), привлечении и удержании талантливых сотрудников (85%), а также в развитии продуктов (84%). Причем 27% опрошенных организаций уже внедрили эти технологии в ключевые бизнес-процессы и сервисы, а еще 46% готовят пилотные проекты с их использованием. Также 59% руководителей уверены, что благодаря ИИ вырастет зарплата сотрудников, а 56% связывают с ним повышение уровня занятости в своей стране или отрасли.

Компании наиболее часто используют ИИ для предиктивной аналитики, управления операциями в режиме реального времени, обслуживания клиентов и риск-менеджмента. Наиболее популярная сфера применения при этом различается в зависимости от индустрии: респонденты из розничной торговли чаще указывают обслуживание клиентов (31% по сравнению c 21% в среднем по всем индустриям), а финансовый сектор - выявление мошеннических действий (25% к 16%).

Респонденты уверены в позитивном влиянии ИИ не только на развитие их бизнеса, но и на экономику в целом в течение ближайших 5 лет. Так, по их мнению, он будет способствовать экономическому развитию (90%), повышению продуктивности (86%) и инновационности (84%), а также созданию рабочих мест (69%) в их стране и индустрии.

В оценке успешности внедрений наиболее частым критерием для руководителей является качество работы решения (36%). Затем следуют окупаемость инвестиций (ROI, 32%) и удовлетворенность клиентов (31%). 14% компаний признают, что у них пока нет установленных показателей, позволяющих оценить успех развернутого решения.

Основными сдерживающими факторами при внедрении подобных технологий являются финансовые риски (42%), сложности в развертывании, если организация не имеет необходимых ресурсов (36%), а также трудности, связанные с обучением сотрудников (35%). Тем не менее, компании предпринимают конкретные шаги для разрешения данных проблем: 76% заявили, что подготовлены к рискам, связанным с ИИ, а 71% - что уже разработали политики и правила по его внедрению и контролю.

Исследование Microsoft еще раз доказало, что важнейшую роль в цифровой трансформации каждой компании играют руководители, которые должны брать на себя ответственность за продвижение использования новых технологий и обучение сотрудников. Внедрение подобных решений должно проводиться системно и быть первоочередной стратегической задачей всей организации.

[i] В исследовании приняли участие более 400 руководителей высшего звена из 8 стран: Франции, Германии, Мексики, Польши, Южной Африки, Таиланда, Великобритании и США. Сферы деятельности их компаний включали финансовое обслуживание, здравоохранение и медико-биологическую отрасль, производство, розничную торговлю и государственный сектор.

Наступил ли уже небывалый технологический прогресс, связанный с возможностями искусственного интеллекта (ИИ)? Во многих областях умные технологии уже применяются. Тем не менее машинам нужно еще много времени, чтобы стать по-настоящему равными или превосходить людей. Пока ученые не разработали супер-интеллект - «сильный ИИ», поэтому мы, люди, продолжаем сосуществовать и использовать машинный «слабый ИИ».

«Сильный ИИ» в будущем заменит людей, а «слабый ИИ» - это расширение когнитивных способностей человека, и уже сегодня он помогает в решении точных задач. Искусственный интеллект станет основной модернизации общества и экономики. ИИ поможет справиться и с более глобальными задачами - например, развитие умных городов, обеспечение более безопасного и бесперебойного движения транспортных средств, снижение потребления энергии, оптимизация электрических сетей, сокращение выбросов углекислого газа и даже более эффективная защита доступа в интернет.

Принимая во внимание демографическое развитие, повышение общей производительности за счет использования интеллектуальных технологий станет серьезным конкурентным преимуществом для предприятий.

Интеллект нужно стимулировать

«Слабый ИИ» и традиционные информационные системы, основанные на правилах, уже сегодня приносят ощутимую пользу компаниям. Они управляют финансовыми операциями, составляют предварительные расчеты, моделируют развитие экономики. Искусственный интеллект хорошо распознает различные нарушения, такие как мошенничество с кредитными картами.

Кроме того, интеллектуальные инструменты отлично помогают ставить диагнозы и делать прогнозы в медицине. В частности, машинный интеллект может оценить рентгеновские снимки прежде, чем врач-рентгенолог сделает окончательное заключение.

Когда нужно распознать шаблон текста, изображения в нем, почерк, материалы и вещества, ИИ справляется с этим лучше, чем люди. Все это важно при упреждающем обслуживании и ремонте.

Искусственный интеллект имеет большой потенциал в сфере экономики и бизнеса. ИИ не только избавит пользователей от выполнения рутинный операций или опасных задач, но и позволит намного быстрее анализировать большие объемы данных, принимать решения на основе полученных прогнозов. Более того, роботы найдут широкое применение в автоматизации производства, и это откроет много новых возможностей. Например, такие страны, как Германия, станут более привлекательными для создания производства, ИИ сделает его конкурентоспособным. Экономических причин для аутсорсинга производства в страны с более низкой заработной платой больше не будет. Благодаря более интеллектуальным продуктам, процессам и машинам (Интернет вещей , IoT) появятся новые бизнес-направления.

ИИ превращается в революционную базовую технологию, которая изменит традиционные способы работы и программные приложения. Но надо понимать, что, подобно людям, машины также совершают порой ошибки. Пока здоровье человека и его жизнь не поставлены на карту, ошибки допустимы. Оценивая процент корректного выполнения задач, мы можем определить вероятность правильного вычисления алгоритма. Нам больше не придется выполнять задачи вручную, но нужно будет отслеживать результаты обработки и корректировать работу машины при необходимости.

Информация - это ключ

Человеческие когнитивные способности ограничены. Мы не используем даже 80% всей информации, которую получаем. При этом день ото дня этой информации становится все больше. Эпоха Индустрии 4.0 и Интернета вещей увеличит объем мировых данных в 10 раз к 2020 году.

Сегодняшний шквал информации идеально подходит для приложений искусственного интеллекта. Однако ERP-системы, например, не способны обрабатывать основную часть корпоративной информации. Для этого требуется контекстно-зависимое программное обеспечение, которое может эффективно управлять большими объемами данных, хранить их и при необходимости горизонтально масштабировать базы данных. Все это было и остается функциями систем управления корпоративным контентом - ECM.

Уже 20 лет назад большая часть информации, порядка 80%, в бизнес-контексте была не структурирована. Ситуация до сих пор не изменилась: электронные письма, документы, контент в социальных сетях, веб-сайты, машинные данные, изображения, видео и т.д.

В эпоху искусственного интеллекта информацию, наконец, признали важной частью производства. В будущем информационная логистика станет одним из ключевых факторов, которые будут влиять на формирование стоимости продукта. Информационное хранилище - ядро??ECM, и именно системы этого класса свободно работают с новой валютой бизнеса - с информацией.

Управление информацией является технологически сложной задачей для компаний. Помимо ECM- и ERP-cистем, используются множество других бизнес-приложений, а их содержимое хранится в отдельных базах данных и структурах. Это все влияет на производительность сотрудников предприятий. Кроме того, подобная ситуация осложняет внедрение искусственного интеллекта. ИИ нуждается в данных из разных источников, чтобы учиться и составлять прогнозы, поэтому интеграция информационных систем компании важна стратегически, как никогда ранее.

Контакт с новой технологией

Человеко-компьютерный интерфейс больше не ограничивается клавиатурой, мышью, сканером и камерой. Вскоре все типы устройств, решений и программных приложений смогут отвечать на запросы пользователя, причем не на техническом языке, а точно так же, как общаются между собой люди. Мы сможем установить человекоподобный диалог с машиной. В настоящее время многие компании работают над возможностью обрабатывать естественный человеческий язык в ECM.

Больше никаких пользовательских интерфейсов

В отличие от людей виртуальным агентам не нужны пользовательские интерфейсы. В будущем уже не будет традиционных пользовательских интерфейсов для сбора данных, поиска и передачи информации. Как и в случае с финансовыми операциями, люди будут вовлечены в бизнес-процесс только в том случае, если система зарегистрирует отклонение или выйдет из-под контроля. С такими системами, как ECM, основанными на алгоритмах, бизнес-процессы и принятие многих решений можно будет по большей части автоматизировать. Если говорить на перспективу, управление информацией станет несколько иным: предсказывая потребности пользователя, система будет выводить информацию в контексте текущей работы, действий, решений, т.е. искать вручную больше не придется.

Скорее всего, первые компании, которые станут работать с ECM-системами на основе ИИ, будут из сферы финансовых услуг, где функции административного персонала заключаются главным образом в обработке информации. Бухгалтерия также имеет дело с огромными объемами данных, при этом их сложность постоянно возрастает из-за новых правовых норм и более строгих требований. Автоматическая обработка входящих счетов уже сегодня заключается в полностью автоматизированном процессе или даже в автоматическом создании проводок при выставлении счетов-фактур.

Искусственный интеллект должен нести пользу и выгоду

Искусственный интеллект - это настоящее искусство, потому что, с одной стороны, технология должна служить людям, а с другой - не умалять ценности труда человека. Мы находимся лишь в начале огромного пути и интересных событий, и конца пока не видно. Несмотря на всю шумиху вокруг цифровизации, большую часть компаний сложно называть продвинутыми в этом деле. Но цифровизация является предпосылкой к внедрению искусственного интеллекта.

Пока ИИ развивается, нужно цифровизировать предприятия. ECM-системы должны быть на повестке дня для большинства компаний, их ценность измерить трудно, но в практичности никто не сомневается - их просто нужно развернуть.

Перевод - Екатерина Михеева, DIRECTUM

На сегодняшний день у нас есть все необходимые инструменты для того, чтобы переключить ИТ на более высокие обороты и успешно развивать нашу культуру в условиях нового столетия: у нас есть высокоскоростной Интернет, облачные сервисы, интеллектуальные устройства, супермощные серверы и бурно растущий Интернет вещей. Что же в таком случае дальше делать предприятиям, чтобы отыскать свое конкурентное преимущество? А уже и так понятно, что: они добавляют дополнительные функциональные возможности посредством искусственного интеллекта. ИИ нынче является составной частью беспрецедентно большого количества приложений и объектов: носимых устройств, автомобилей, приложений для организации личного и рабочего времени; его используют в армии, здравоохранении, домашнем досуге - список можно продолжить. Тем не менее, на волне роста популярности ИИ шумиха вокруг него может сбить организации с толку, помешав тщательно оценить, какие ИИ-технологии им подходят. Ниже, основываясь на отраслевых данных, полученных старшим научным консультантом фирмы Narrative Science Крисом Хэммондом в рамках подготовки его книги «Practical Artificial Intelligence for Dummies», мы сформулируем ряд советов, которые необходимо держать в уме, пытаясь разобраться в доступных на рынке бизнес-решениях на базе ИИ.

Руководству предприятий, желающих с помощью искусственного интеллекта решать специфические бизнес-задачи, нужно тщательно изучить особенности технологии, чтобы наверняка убедиться, что выбранная ими ИИ-система хорошо подходит для актуальных проблем.

Составьте представление о фактической проблеме, которую нужно решить. Помните, что ваша цель состоит в том, чтобы решать фактические проблемы бизнеса, а не в том, чтобы просто выработать некую ИИ-стратегию. Вы должны осознавать трудности, с которыми на данный момент столкнулся ваш бизнес, знать пути их решения и искать ИИ-технологию, подходящую под этот процесс.

Узнайте, какие у вас есть варианты. Осмотритесь на рынке соответствующих услуг и добросовестно проработайте весь спектр доступных на нем систем. ИИ стал модным словечком, поэтому предложений хоть отбавляй, но нужно как можно раньше выделить среди них подходящие решения. Проведите исследование, чтобы знать, какие варианты есть в вашем распоряжении.

Узнайте ограничения, накладываемые данными. Сосредоточьтесь на имеющихся у вас данных. Возможно, у вас достаточно данных, чтобы сделать некое умозаключение или прогноз, но ни одна система не способна думать за рамками тех данных, которые вы ей скормите.

Разберитесь в потребностях вашего бизнеса. Поймите, что именно вам нужно, и руководствуйтесь этим при поиске соответствующего технического решения. Вместо того, чтобы начинать с вопроса «Как бы мне использовать ИИ?», сначала присмотритесь к насущным задачам. А уж после этого отыщите технологии, которые могут помочь в этом случае.

ИИ и машинное обучение - это два разных понятия. Не путайте машинное обучение с искусственным интеллектом. Этот принцип хорошо сформулировал консультант по большим данным Бернард Марр: «Искусственный интеллект - это более широкое понятие, подразумевающее способность машин выполнять задания методами, которые мы назвали бы интеллектуальными, тогда как машинное обучение является текущей прикладной сферой ИИ, основанной на идее, что у нас, по-хорошему, должна быть возможность просто обеспечить машинам доступ к неким данным, а они уже сами по ним обучатся».

Выясните наиболее компромиссный вариант. Всегда держите в уме плюсы и минусы специализированных и универсальных систем. Широта спектра применения любой системы прямо пропорциональна ее поверхностности. Например, если система понимает все языки, вряд ли речь идет о глубоком их понимании.

Внедрите ИИ в производственный процесс. Придумайте, как встроить вашу систему в производственный процесс и кто будет ею пользоваться.

ИИ все равно требует контроля со стороны человека. ИИ не сможет работать успешно просто потому, что он «умный». Ему нужен кто-то, кто поможет ему обучаться. В связи с этим учтите, что приобретая ИИ-технологию, вы заключаете партнерские отношения между человеком и компьютером.

Внимательно изучите вспомогательные технологии. Всегда продумывайте, как ваши системы будут взаимодействовать изнутри и снаружи. Например, если вы хотите, чтобы выходные данные вашей системы можно было проверять или давать пояснения к сделанным ею заключениям, то одного машинного обучения может оказаться недостаточно. Рассмотрите варианты с другими ИИ-технологиями, работу которых можно отслеживать и проверять, а также автоматически получать пояснения по аналитическим решениям, например, за счет усовершенствованной генерации текста на естественном языке.

Работайте с теми вендорами, которые умеют объяснить суть ИИ. Помните историю о голом короле? Не позволяйте себя запугать вендорам или ИТ-специалистам, уверяющим вас, что их продукты слишком сложны для вашего понимания. Если вы не можете понять, как работает то или иное решение, это потому что продающая его фирма не в состоянии его объяснить, а не потому, что до вас туго доходит.

Понятие искусственный интеллект (ИИ или AI) объединяет в себе не только технологии, позволяющие создавать интеллектуальные машины (включая компьютерные программы). ИИ – это также одно из направлений научной мысли.

Искусственный интеллект — определение

Интеллект – это психическая составляющая человека, которая обладает следующими способностями:

• приспособленческая;
• обучаемость посредством накопления опыта и знаний;
• способность применять знания и навыки для управления окружающей средой.

Интеллект объединяет в себе все способности человека к познанию действительности. При помощи него человек мыслит, запоминает новую информацию, воспринимает окружающую среду и так далее.

Под искусственным интеллектом понимается одно из направлений информационных технологий, которое занимается изучением и разработкой систем (машин), наделенных возможностями человеческого интеллекта: способность к обучению, логическому рассуждению и так далее.

В настоящий момент работа над искусственным интеллектом проводится путем создания новых программ и алгоритмов, решающих задачи так же, как это делает человек.

В связи с тем, что определение ИИ эволюционирует по мере развития этого направления, необходимо упомянуть AI Effect. Под ним понимается эффект, который создает искусственный интеллект, достигнувший некоторого прогресса. Например, если ИИ научился выполнять какие-либо действия, то сразу подключаются критики, которые доказывают, что эти успехи не свидетельствуют о наличии мышления у машины.

Сегодня развитие искусственного интеллекта идет по двум независимым направлениям:

• нейрокибернетика;
• логический подход.

Первое направление предусматривает исследование нейронных сетей и эволюционных вычислений с точки зрения биологии. Логический подход подразумевает разработку систем, которые имитируют интеллектуальные процессы высокого уровня: мышление, речь и так далее.

Первые работы в области ИИ начали вести в середине прошлого века. Пионером исследований в этом направлении стал Алан Тьюринг , хотя определенные идеи начали высказывать философы и математики в Средние века. В частности, еще в начале 20-го века была представлена механическое устройство, способное решать шахматные задачи.

Но по-настоящему это направление сформировалось к середине прошлого столетия. Появление работ по ИИ предваряли исследования о природе человека, способах познания окружающего мира, возможностях мыслительного процесса и других сферах. К тому времени появились первые компьютеры и алгоритмы. То есть, был создан фундамент, на котором зародилось новое направление исследований.

В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой задавался вопросами о возможностях будущих машин, а также о том, способны ли они обойти человека в плане разумности. Именно этот ученый разработал процедуру, названную потом в его честь: тест Тьюринга.

После опубликования работ английского ученого появились новые исследования в области ИИ. По мнению Тьюринга, мыслящей может быть признана только та машина, которую невозможно при общении отличить от человека. Примерно в то же время, когда появилась статься ученого, зародилась концепция, получившая название Baby Machine. Она предусматривала поступательное развитие ИИ и создание машин, мыслительные процессы которых сначала формируются на уровне ребенка, а затем постепенно улучшаются.

Термин «искусственный интеллект» зародился позднее. В 1952 году группа ученых, включая Тьюринга, собралась в американском университете Дартмунда, чтобы обсудить вопросы, связанные с ИИ. После той встречи началось активное развитие машин с возможностями искусственного интеллекта.

Особую роль в создании новых технологий в области ИИ сыграли военные ведомства, которые активно финансировали это направление исследований. Впоследствии работы в области искусственного интеллекта начали привлекать крупные компании.

Современная жизнь ставит более сложные задачи перед исследователями. Поэтому развитие ИИ ведется в принципиально других условиях, если сравнивать их с тем, что происходило в период зарождения искусственного интеллекта. Процессы глобализации, действия злоумышленников в цифровой сфере, развитие Интернета и другие проблемы – все это ставит перед учеными сложные задачи, решение которых лежит в области ИИ.

Несмотря на успехи, достигнутые в этой сфере в последние годы (например, появление автономной техники), до сих пор не утихают голоса скептиков, которые не верят в создание действительно искусственного интеллекта, а не очень способной программы. Ряд критиков опасается, что активное развитие ИИ вскоре приведет к ситуации, когда машины полностью заменят людей.

Направления исследований

Философы пока не пришли к единому мнению о том, какова природа человеческого интеллекта, и каков его статус. В связи с этим в научных работах, посвященных ИИ, встречается множество идей, повествующих, какие задачи решает искусственный интеллект. Также отсутствует единое понимание вопроса, какую машину можно считать разумной.

Сегодня развитие технологий искусственного интеллекта идет по двум направлениям:

1. Нисходящее (семиотическое). Оно предусматривает разработку новых систем и баз знаний, которые имитируют высокоуровневые психические процессы типа речи, выражения эмоций и мышления.
2. Восходящее (биологическое). Данный подход предполагает проведение исследований в области нейронных сетей, посредством которых создаются модели интеллектуального поведения с точки зрения биологических процессов. На базе этого направления создаются нейрокомпьютеры.

Определяет способность искусственного интеллекта (машины) мыслить так же, как человек. В общем понимании этот подход предусматривает создание ИИ, поведение которого не отличается от людских действий в одинаковых, нормальных ситуациях. По сути, тест Тьюринга предполагает, что машина будет разумной лишь в том случае, если при общении с ней невозможно понять, кто говорит: механизм или живой человек.

Книги в жанре фантастика предлагают другой метод оценки возможностей ИИ. Настоящим искусственный интеллект станет в том случае, если он будет чувствовать и сможет творить. Однако этот подход к определению не выдерживает практического применения. Уже сейчас, например, создаются машины, которые обладают способностью реагировать на изменения окружающей среды (холод, тепло и так далее). При этом они не могут чувствовать так, как это делает человек.

Символьный подход

Успех в решении задач во многом определяется способностью гибко подходить к ситуации. Машины, в отличие от людей, интерпретируют полученные данные единым образом. Поэтому в решении задач принимает участие только человек. Машина проводит операции на основании написанных алгоритмов, которые исключают применение нескольких моделей абстрагирования. Добиться гибкости от программ удается путем увеличения ресурсов, задействованных в ходе решения задач.

Указанные выше недостатки характерны для символьного подхода, применяемого при разработке ИИ. Однако данное направление развития искусственного интеллекта позволяет создавать новые правила в процессе вычисления. А проблемы, возникающие у символьного подхода, способны решить логические методы.

Логический подход

Этот подход предполагает создание моделей, имитирующих процесс рассуждения. В его основе заложены принципы логики.

Данный подход не предусматривает применение жестких алгоритмов, которые приводят к определенному результату.

Агентно-ориентированный подход

Он задействует интеллектуальных агентов. Этот подход предполагает следующее: интеллект представляет собой вычислительную часть, посредством которой достигаются поставленные цели. Машина играет роль интеллектуального агента. Она познает окружающую среду при помощи специальных датчиков, а взаимодействует с ней посредством механических частей.

Агентно-ориентированный подход уделяет основное внимание разработке алгоритмов и методов, которые позволяют машинам сохранять работоспособность в различных ситуациях.

Гибридный подход

Этот подход предусматривает объединение нейронных и символьных моделей, за счет чего достигается решение всех задач, связанных с процессами мышления и вычислений. Например, нейронные сети могут генерировать направление, в котором двигается работа машины. А статическое обучение предоставляет тот базис, посредством которого решаются задачи.

Согласно прогнозам экспертов компании Gartner , к началу 2020-х годов практически все выпускаемые программные продукты будут использовать технологии искусственного интеллекта. Также специалисты предполагают, что около 30% инвестиций в цифровую сферу будут приходиться на ИИ.

По мнению аналитиков Gartner, искусственный интеллект открывает новые возможности для кооперации людей и машин. При этом процесс вытеснения человека ИИ невозможно остановить и в будущем он будет ускоряться.

В компании PwC считают, что к 2030 году объем мирового валового внутреннего продукта вырастет примерно на 14% за счет быстрого внедрения новых технологий. Причем примерно 50% прироста обеспечит повышение эффективности производственных процессов. Вторую половину показателя составит дополнительная прибыль, полученная за счет внедрения ИИ в продукты.

Первоначально эффект от использования искусственного интеллекта получит США, так как в этой стране созданы лучшие условия для эксплуатации машин на ИИ. В дальнейшем их опередит Китай, который извлечет максимальную прибыль, внедряя подобные технологии в продукцию и ее производство.

Эксперты компании Saleforce заявляют, что ИИ позволит увеличить доходность малого бизнеса примерно на 1,1 триллиона долларов. Причем произойдет это к 2021 году. Отчасти добиться указанного показателя удастся за счет реализации решений, предлагаемых ИИ, в системы, отвечающие за коммуникацию с клиентами. Одновременно с этим будет улучаться эффективность производственных процессов благодаря их автоматизации.

Внедрение новых технологий также позволит создать дополнительные 800 тысяч рабочих мест. Эксперты отмечают, что указанный показатель нивелирует потери вакансий, произошедшие из-за автоматизации процессов. По прогнозу аналитиков, основанных на результатах опроса среди компаний, их расходы на автоматизацию производственных процессов к началу 2020-х годов возрастут примерно до 46 миллиардов долларов.

В России также ведутся работы в области ИИ. На протяжении 10 лет государство профинансировало более 1,3 тысячи проектов в данной сфере. Причем большая часть инвестиций пошло на развитие программ, не связанных с ведением коммерческой деятельности. Это показывает, что российское бизнес-сообщество пока не заинтересовано во внедрении технологий искусственного интеллекта.

В общей сложности на указанные цели в России инвестировали порядка 23 миллиардов рублей. Размер государственных субсидий уступает тем объемам финансирования сферы ИИ, которые демонстрируют другие страны. В США на эти цели каждый год выделяют порядка 200 миллионов долларов.

В основном в России из госбюджета выделяют средства на развитие технологий ИИ, которые затем применяются в транспортной сфере, оборонной промышленности и в проектах, связанных с обеспечением безопасности. Это обстоятельство указывает на то, что в нашей стране чаще инвестируют в направления, которые позволяют быстро добиться определенного эффекта от вложенных средств.

Приведенное выше исследование также показало, что в России сейчас накоплен высокий потенциал для подготовки специалистов, которые могут быть задействованы в разработке технологий ИИ. За 5 последних лет обучение по направлениям, связанным с ИИ, прошли примерно 200 тысяч человек.

Технологии ИИ развиваются в следующих направлениях:

• решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность;
• разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством.

В настоящий момент исследователи сосредоточены на разработке технологий, которые решают практические задачи. Пока ученые не приблизились к созданию полноценного искусственного разума.

Разработкой технологиями в области ИИ занимаются многие компании. «Яндекс» не один год применяет их в работе поисковика. С 2016 года российская IT-компания занимается исследованиями в области нейронных сетей. Последние изменяют характер работы поисковиков. В частности, нейронные сети сопоставляют введенный пользователем запрос с неким векторным числом, который наиболее полно отражает смысл поставленной задачи. Иными словами, поиск ведется не по слову, а именно по сути информации, запрашиваемой человеком.

В 2016 году «Яндекс» запустил сервис «Дзен» , который анализирует предпочтения пользователей.

У компании Abbyy недавно появилась система Compreno . При помощи нее удается понять на естественном языке написанный текст. На рынок также сравнительно недавно вышли и другие системы, основанные на технологиях искусственного интеллекта:

1. Findo. Система способна распознавать человеческую речь и занимается поиском информации в различных документах и файлах, используя при этом сложные запросы.
2. Gamalon. Эта компания представила систему со способностью к самообучению.
3. Watson. Компьютер компании IBM, использующий в процессе поиска информации большое количество алгоритмов.
4. ViaVoice. Система распознавания человеческой речи.

Крупные коммерческие компании не обходят стороной достижения в области искусственного интеллекта. Банки активно внедряют подобные технологии в свою деятельность. При помощи систем, основанных на ИИ, они проводят операции на биржах, ведут управление собственностью и выполняют иные операции.

Оборонная промышленность, медицина и другие сферы внедряют технологии распознавания объектов. А компании, занимающие разработкой компьютерных игр, применяют ИИ для создания очередного продукта.

В течение нескольких последних лет группа американских ученых ведет работу над проектом NEIL , в рамках которого исследователи предлагают компьютеру распознать, что изображено на фотографии. Специалисты предполагают, что таким образом они смогут создать систему, способную самообучаться без внешнего вмешательства.

Компания VisionLab представила собственную платформу LUNA , которая может в режиме реального времени распознавать лица, выбирая их из огромного кластера изображений и видеороликов. Данную технологию сегодня применяют крупные банки и сетевые ретейлеры. При помощи LUNA можно сопоставлять предпочтения людей и предлагать им соответствующие товары и услуги.

Над подобными технологиями работает российская компания N-Tech Lab . При этом ее специалисты питаются создать систему распознавания лиц, основанную на нейронных сетях. По последним данным, российская разработка лучше справляется с поставленными задачами, чем человек.

По мнению Стивена Хокинга, развитие технологий искусственного интеллекта в будущем приведет к гибели человечества. Ученый отметил, что люди из-за внедрения ИИ начнут постепенно деградировать. А в условиях естественной эволюции, когда человеку для выживания необходимо постоянно бороться, этот процесс неминуемо приведет к его гибели.

В России положительно рассматривают вопрос внедрения ИИ. Алексей Кудрин однажды заявил о том, что использование таких технологий позволит примерно на 0,3% от ВПП уменьшить расходы на обеспечение работы государственного аппарата. Дмитрий Медведев предрекает исчезновение ряда профессий из-за внедрения ИИ. Однако чиновник подчеркнул, что использование таких технологий приведет к бурному развитию других отраслей.

По данным экспертов Всемирного экономического форума, к началу 2020-х годов в мире из-за автоматизации производства рабочих мест лишаться около 7 миллионов человек. Внедрение ИИ с высокой долей вероятности вызовет трансформацию экономики и исчезновение ряда профессий, связанных с обработкой данных.

Эксперты McKinsey заявляют, что активнее процесс автоматизации производства будет проходить в России, Китае и Индии. В этих странах в ближайшее время до 50% рабочих потеряют свои местах из-за внедрения ИИ. Их место займут компьютеризированные системы и роботы.

По данным McKinsey, искусственный интеллект заменит собой профессии, предусматривающие физический труд и обработку информации: розничная торговля, гостиничный персонал и так далее.

К середине текущего столетия, как полагают эксперты американской компании, число рабочих мест во всем мире сократится примерно на 50%. Места людей займут машины, способные проводить аналогичные операции с той же или более высокой эффективностью. При этом эксперты не исключают варианта, при котором данный прогноз будет реализован раньше указанного срока.

Другие аналитики отмечают вред, который могут нанести роботы. Например, эксперты McKinsey обращают внимание на то, что роботы, в отличие от людей, не платят налоги. В результате из-за снижения объемов поступлений в бюджет государство не сможет поддерживать инфраструктуру на прежнем уровне. Поэтому Билл Гейтс предложил ввести новый налог на роботизированную технику.

Технологии ИИ повышают эффективность работы компаний за счет снижения числа совершаемых ошибок. Кроме того, они позволяют повысить скорость выполнения операций до того уровня, который не может достигнуть человек.