Искусственный интеллект (ИИ) больше не является технологией будущего; оно уже здесь и во многом влияет на нашу жизнь. За последнее десятилетие произошло быстрое развитие возможностей ИИ, что позволило использовать машины в самых разных новых областях.
Например, когда вы бронируете рейс, часто система искусственного интеллекта, а не человек, решает, сколько вы платите. Точно так же, когда вы добираетесь до аэропорта, система ИИ отслеживает ваши действия. Даже когда вы находитесь в самолете, система искусственного интеллекта помогает пилоту доставить вас к месту назначения.
Системы искусственного интеллекта также все чаще определяют несколько критических аспектов нашей жизни, например, получаем ли мы кредит, имеем ли мы право на получение социального обеспечения или нас нанимают на определенную работу. Они даже помогают определить, кто выйдет из тюрьмы. Хотя эти системы могут повысить эффективность и точность, они также могут увековечить предвзятость и дискриминацию.
Несколько правительств также покупают автономные системы вооружения для ведения войны, а некоторые используют системы ИИ для наблюдения и подавления. Эти приложения технологии ИИ вызвали обеспокоенность по поводу потенциального неправильного использования этой технологии и ее влияния на наше общество.
С другой стороны, системы ИИ также могут внести значительный вклад в такие области, как здравоохранение и наука. Например, системы искусственного интеллекта уже используются для диагностики заболеваний и разработки индивидуальных планов лечения. Кроме того, они помогают добиться прогресса в решении некоторых из самых сложных проблем в науке.
Более того, системы искусственного интеллекта теперь являются частью нашей повседневной жизни. Большие ИИ, называемые рекомендательными системами, определяют, что мы видим в социальных сетях, какие продукты нам показывают в интернет-магазинах и что нам рекомендуют на YouTube. Все чаще они не просто рекомендуют медиа, которые мы потребляем, но, основываясь на своей способности генерировать изображения и тексты, они также создают медиа, которые мы потребляем.
Виртуальные помощники, управляемые распознаванием речи, также вошли во многие домохозяйства за последнее десятилетие. Теперь беспилотные автомобили становятся реальностью, что может произвести революцию в сфере транспорта и логистики.
ИИ уже во многом влияет на нашу жизнь, и приведенный ниже список включает лишь некоторые из его многочисленных применений. Широкий спектр перечисленных приложений ясно показывает, что это очень общая технология, которую люди могут использовать для некоторых очень хороших целей, а также для некоторых чрезвычайно плохих. Для таких «технологий двойного назначения» важно, чтобы все мы развили понимание того, что происходит и как мы хотим использовать эту технологию.
Будущее ИИ: возможности и вызовы
По мере того, как технология ИИ продолжает развиваться, она представляет как значительные возможности, так и проблемы для нашего общества. В этой главе мы рассмотрим некоторые потенциальные будущие разработки и их последствия.
Одной из потенциальных областей значительного воздействия является рынок труда. Хотя системы ИИ могут повысить эффективность и точность, они также могут автоматизировать многие рабочие места, что может привести к значительной потере рабочих мест. Однако важно отметить, что ИИ также может создавать новые рабочие места, особенно в области программирования, анализа данных и робототехники.
Еще одна серьезная проблема заключается в том, что системы ИИ могут увековечить предвзятость и дискриминацию. Например, было показано, что алгоритмы распознавания лиц менее точны для цветных людей, что может иметь серьезные последствия в таких областях, как правоохранительные органы и практика найма. Решение этих проблем потребует согласованных усилий как от политиков, так и от разработчиков ИИ.
Более того, по мере того как системы ИИ становятся все более изощренными, они могут выполнять задачи, которые ранее считались исключительно сферой человеческого интеллекта, такие как творческая работа и принятие решений. Это может иметь серьезные последствия для таких областей, как искусство, музыка и даже право, где системы ИИ могут использоваться для предоставления юридических консультаций и даже принятия юридических решений.
Однако по мере того, как системы ИИ становятся более способными, их также может стать труднее понять и контролировать. Это может привести к непредвиденным последствиям, таким как принятие системами ИИ решений, противоречащих их прямому назначению, или причинение вреда людям. Решение этих проблем потребует значительных исследований и разработок в области безопасности ИИ.
Еще одна потенциальная область воздействия – это здравоохранение. Системы искусственного интеллекта могут значительно улучшить медицинскую диагностику и лечение, потенциально спасая жизни и снижая расходы на здравоохранение. Они также могут привести к разработке новых лекарств и методов лечения, особенно в области персонализированной медицины.
Наконец, системы ИИ также могут иметь серьезные последствия для нашей конфиденциальности и безопасности. По мере того, как системы ИИ становятся все более распространенными, они будут собирать и анализировать огромные объемы данных о нашей жизни, что может привести к нарушению нашей конфиденциальности. В то же время их также можно использовать для повышения безопасности, например, при обнаружении киберугроз или предотвращении преступлений.
Будущее ИИ одновременно захватывающее и сложное. Хотя ИИ может улучшить многие аспекты нашей жизни, он также сопряжен со значительными рисками и проблемами. Крайне важно, чтобы мы продолжали развивать технологию ИИ ответственным и этичным образом, уделяя особое внимание созданию будущего, полезного для всех членов общества.
Эволюция систем искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) прошел долгий путь с момента его появления в 1940-х годах. Как мы видели в предыдущем разделе, прогресс, достигнутый в технологии ИИ, привел к разработке мощных систем ИИ. Эти системы ИИ являются кульминацией десятилетий неуклонного развития технологий ИИ, которые были обусловлены тремя фундаментальными факторами — обучающими вычислениями, алгоритмами и входными данными.
Набор данных, созданный Хайме Севилья и его коллегами, который лежит в основе большой диаграммы, показанной в предыдущем разделе, обеспечивает историческую перспективу эволюции систем ИИ за последние восемь десятилетий. На диаграмме каждая система ИИ показана в виде маленького круга, где ее положение на горизонтальной оси указывает, когда она была построена, а ее положение на вертикальной оси указывает на объем вычислений, использованных для ее обучения.
|
| Краткая история искусственного интеллекта: наш мир в данных |
Обучающие вычисления, измеряемые в операциях с плавающей запятой (FLOP), являются одним из ключевых драйверов возможностей систем ИИ. Диаграмма ясно показывает, что по мере того, как обучающие вычисления увеличивались с годами, системы ИИ становились все более мощными. Логарифмическая шкала, используемая для построения обучающего расчета, показывает непрерывное увеличение со 100-кратным увеличением от каждой линии сетки к следующей.
В течение первых шести десятилетий обучающие вычисления увеличивались в соответствии с законом Мура, который гласит, что количество транзисторов на микрочипе удваивается каждые два года. Это привело к удвоению тренировочных вычислений примерно каждые 20 месяцев. Однако с 2010 года темпы роста ускорились до удвоения всего за шесть месяцев, что является поразительно быстрым темпом роста.
Увеличение обучающих вычислений привело к значительному расширению возможностей систем ИИ. Например, PaLM, система искусственного интеллекта, способная генерировать текст на естественном языке, потребовала для обучения 2,5 миллиарда петафлопсов, что более чем в пять миллионов раз больше, чем у AlexNet, системы искусственного интеллекта с самыми большими обучающими вычислениями всего десятью годами ранее.
Ожидается, что быстрый рост обучающих вычислений за последнее десятилетие продолжится, и это имеет серьезные последствия для будущего ИИ. По мере того, как системы ИИ станут более мощными, они смогут выполнять задачи, которые ранее считались невозможными. Это будет иметь далеко идущие последствия для различных отраслей и коренным образом изменит то, как мы живем и работаем.
Будущее ИИ
История ИИ отмечена неуклонным ростом обучающих вычислений и экспоненциальным ростом в последние годы. Но что мы можем ожидать от будущего ИИ? Есть несколько тенденций, которые, вероятно, будут определять развитие ИИ в ближайшие годы.
Во-первых, объем данных, доступных для обучения систем искусственного интеллекта, растет беспрецедентными темпами. С ростом Интернета и распространением датчиков мы ежедневно генерируем огромные объемы данных. Эти данные можно использовать для обучения систем ИИ распознаванию закономерностей и прогнозированию.
Во-вторых, растет интерес к разработке систем ИИ, которые могут учиться на меньшем количестве примеров. Одна из проблем современных систем искусственного интеллекта заключается в том, что для эффективного обучения им требуются большие объемы размеченных данных. Однако люди могут учиться на очень немногих примерах, и исследователи работают над созданием систем ИИ, которые могут делать то же самое.
В-третьих, существует тенденция к разработке систем ИИ, которые могут рассуждать и объяснять свои решения. Современные системы искусственного интеллекта часто рассматриваются как черные ящики, принимающие решения на основе сложных вычислений, которые людям трудно понять. Однако растет интерес к разработке систем ИИ, которые могут объяснить, как они пришли к тому или иному решению.
В-четвертых, существует стремление к разработке более надежных и устойчивых систем ИИ. Существующие системы искусственного интеллекта могут быть уязвимы для атак и могут выйти из строя при столкновении с непредвиденными ситуациями. Необходимы системы искусственного интеллекта, которые могут адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и продолжать функционировать, даже сталкиваясь с неожиданными проблемами.
Наконец, растет интерес к разработке систем ИИ, которые могут взаимодействовать с людьми. Существующие системы ИИ часто рассматриваются как инструменты, которые могут автоматизировать задачи, но у систем ИИ есть потенциал, чтобы работать вместе с людьми, расширяя наши возможности и помогая нам решать сложные проблемы.
Есть много интересных возможностей для будущего ИИ, но есть и опасения по поводу потенциальных рисков и проблем. По мере того, как системы ИИ становятся все более мощными и автономными, необходимо обеспечить их разработку ответственным и этичным образом. Также необходимы прозрачность и подотчетность в отношении того, как разрабатываются и используются системы ИИ.
История ИИ отмечена неуклонным ростом обучающих вычислений и экспоненциальным ростом в последние годы. Будущее ИИ, вероятно, будет определяться тенденциями к большему количеству данных, меньшему количеству примеров, рассуждений и объяснений, надежности и устойчивости, а также сотрудничеству с людьми. По мере продвижения вперед важно обеспечить, чтобы системы ИИ разрабатывались ответственным и этичным образом, с прозрачностью и подотчетностью. Поступая таким образом, мы можем использовать возможности ИИ для решения некоторых из самых насущных мировых проблем и создания лучшего будущего для всех.