Будущее ИИ: Что ждет нас впереди?
Искусственный интеллект оказывает влияние на множество сфер, от здравоохранения до обороны. Он изменяет рынок труда, создавая новые возможности и вызывая вопросы конфиденциальности данных. Обучение в AI становится важным, а понимание его роли в будущем поможет преуспеть в различных областях.
Искусственный интеллект – это новая область, которую сейчас называют "слабым ИИ" из-за ограничений. Однако создание сильного ИИ – это будущее искусственного интеллекта. ИИ в настоящее время может превзойти людей только в нескольких конкретных навыках, но считается, что в будущем ИИ сможет превзойти людей во всех когнитивных задачах. Этот прогресс сопровождается как положительными, так и отрицательными последствиями, подчеркивая важность изучения навыков ИИ для тщательного управления и влияния на будущее.
Развитие искусственного интеллекта
Прежде чем говорить о будущем искусственного интеллекта, важно понять, что это такое и на каком этапе он сейчас находится. ИИ — это способность машин или компьютеров выполнять задачи, связанные с интеллектуальной деятельностью. Таким образом, ИИ — это область компьютерных наук, цель которой — создавать машины, способные воспроизводить человеческое поведение.
ИИ можно разделить на три категории в зависимости от его возможностей:
На данный момент ИИ классифицируется как Узкий ИИ или Слабый ИИ, который способен выполнять только определенные задачи. Примерами могут служить самоуправляемые автомобили, распознавание речи и другие технологии.
ИИ можно разделить на три категории в зависимости от его возможностей:
- Узкий ИИ: Он способен интеллектуально выполнять конкретные задачи. Сейчас ИИ находится на этапе узкого применения.
- Общий ИИ: Термин "Общий ИИ" относится к машинам, которые могут имитировать человеческий интеллект.
- Сверх-ИИ: Сверх-ИИ означает самосознающий ИИ, который обладает когнитивными способностями, превосходящими человеческие. Это уровень, на котором машины могут выполнять любые задачи, наравне с человеком.
На данный момент ИИ классифицируется как Узкий ИИ или Слабый ИИ, который способен выполнять только определенные задачи. Примерами могут служить самоуправляемые автомобили, распознавание речи и другие технологии.
Как выглядело будущее ИИ 10 лет назад?
Искусственный интеллект вызывал страх и восторг уже десятилетия, даже до того, как появилось это понятие, когда люди задумывались о создании машин по своему образу и подобию. Эта идея о том, что интеллектуальные артефакты должны быть похожи на людей, затмевала осознание того, что ИИ на самом деле уже давно существует. В то время как успехи в превосходстве над человеческими способностями в таких действиях, как шахматы (Hsu, 2002), го (Silver и др., 2016) и переводы (Wu и др., 2016), привлекают внимание общественности, ИИ уже с 1980-х годов является частью промышленного арсенала.
Тогда для инспекции печатных плат и обнаружения мошенничества с кредитными картами стали массово использоваться системы на основе правил, или "экспертные" системы. Также методы машинного обучения, такие как генетические алгоритмы, давно используются для решения сложных вычислительных задач, например, планирования, а нейронные сети применяются не только для моделирования и понимания человеческого обучения, но и для основного промышленного контроля и мониторинга.
В 1990-х годах вероятностные и байесовские методы стали революцией в машинном обучении, проложив путь к некоторым из самых широко используемых сегодня технологий ИИ, таких как поиск в огромных наборах данных. Эта возможность поиска включала в себя способность выполнять семантический анализ необработанных текстов, позволяя пользователям Интернета находить нужное содержимое среди миллиардов веб-страниц, просто вводя несколько фраз.
Тогда для инспекции печатных плат и обнаружения мошенничества с кредитными картами стали массово использоваться системы на основе правил, или "экспертные" системы. Также методы машинного обучения, такие как генетические алгоритмы, давно используются для решения сложных вычислительных задач, например, планирования, а нейронные сети применяются не только для моделирования и понимания человеческого обучения, но и для основного промышленного контроля и мониторинга.
В 1990-х годах вероятностные и байесовские методы стали революцией в машинном обучении, проложив путь к некоторым из самых широко используемых сегодня технологий ИИ, таких как поиск в огромных наборах данных. Эта возможность поиска включала в себя способность выполнять семантический анализ необработанных текстов, позволяя пользователям Интернета находить нужное содержимое среди миллиардов веб-страниц, просто вводя несколько фраз.
Эволюция искусственного интеллекта
Основатель компьютерных наук, Алан Тьюринг, заявил в 1947 году, что к концу века использование слов и общественное мнение изменятся настолько, что можно будет говорить о мышлении машин, не ожидая возражений. И его предсказание оказалось вполне оправданным. Из-за того, как происходят открытия, когда невообразимое ранее становится обыденным и старое уступает место новому, это кажется почти невероятным.
Термин "искусственный интеллект" впервые был использован в 1950-х годах, хотя идея мыслящих машин существует уже веками, хотя бы в мифах и легендах. С тех пор технология искусственного интеллекта значительно продвинулась и изменилась, как и её применения.
Изучение нейронных сетей доминировало в истории искусственного интеллекта с 1950-х по 1970-е годы; приложения машинного обучения начали появляться в следующие три десятилетия, с 1980-х по 2010-е годы. Машинное обучение породило более тонкую идею глубокого обучения благодаря постоянным исследованиям, растущему интересу и широкому применению. Кроме того, с каждым годом открываются новые главы, и первоначальные исследования ИИ, которые начались как прыжок в неизвестное, теперь превратились скорее в прыжок веры.
Термин "искусственный интеллект" впервые был использован в 1950-х годах, хотя идея мыслящих машин существует уже веками, хотя бы в мифах и легендах. С тех пор технология искусственного интеллекта значительно продвинулась и изменилась, как и её применения.
Изучение нейронных сетей доминировало в истории искусственного интеллекта с 1950-х по 1970-е годы; приложения машинного обучения начали появляться в следующие три десятилетия, с 1980-х по 2010-е годы. Машинное обучение породило более тонкую идею глубокого обучения благодаря постоянным исследованиям, растущему интересу и широкому применению. Кроме того, с каждым годом открываются новые главы, и первоначальные исследования ИИ, которые начались как прыжок в неизвестное, теперь превратились скорее в прыжок веры.
Будущее искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) обладает большим потенциалом, но сталкивается с рядом трудностей. Предполагается, что по мере развития технологий ИИ станет все более распространенным, что приведет к революции в таких отраслях, как здравоохранение, банковское дело и транспорт. Рынок труда изменится из-за автоматизации на основе ИИ, что потребует новых должностей и навыков.
ИИ находит применение практически в каждой сфере, и мы обсудим будущее ИИ в каждой ключевой области.
Даже если вы не посещаете врача, ИИ может диагностировать заболевания на основе симптомов, анализируя данные с фитнес-браслета или медицинской истории человека, выявляя закономерности и предлагая подходящие лекарства, которые можно легко заказать через мобильные телефоны.
Принятие ИИ в будущем принесет большие выгоды индустрии здравоохранения. Основное внимание в здравоохранении уделяется сбору точных и соответствующих данных о пациентах и людях, получающих лечение. Таким образом, ИИ идеально подходит для работы с большим объемом данных в здравоохранении. Кроме того, существует множество способов применения ИИ в этой отрасли.
ИИ легко масштабируется, адаптируется и применяется к многим бизнес-процессам. Когда мы помним, что ИИ — это всего лишь компьютерная программа, мы можем начать понимать возможные способы использования этой технологии. Благодаря своей способности приносить интеллект в задачи, которые раньше его не имели, ИИ используется в огромных масштабах.
Образовательная система может стать очень эффективной и адаптированной к личности и способностям каждого человека. Она предоставит возможности для одаренных учеников проявить себя, а также поможет отстающим ученикам лучше справляться с учебой. Качественное образование может укрепить индивидов и нации, а плохое может иметь катастрофические последствия.
Система ИИ, учитывая большое количество переменных, могла бы выбирать оптимальный способ управления фондами лучше, чем человек-руководитель. В мире финансов стратегии на основе ИИ готовы кардинально изменить традиционные практики торговли и инвестирования. Это может быть катастрофой для управляющих организаций, которые не могут позволить себе такие технологии, и может оказать масштабное воздействие на бизнес, так как решения будут приниматься быстро и резко. Конкуренция будет жесткой и напряженной всегда.
В будущем можно ожидать, что робо-советники на базе ИИ станут более распространенными в финансовом секторе. Например, новое исследование от Wealthramp показывает, что миллениалы имеют более целеустремленное и технологически ориентированное видение будущего финансового консультирования. По данным Wealthramp, треть состоятельных инвесторов «используют робо-советники и цифровые инструменты для осуществления инвестиций». Еще одна растущая отрасль — «бионический совет», который сочетает компьютерные расчеты с человеческой интуицией для более эффективного улучшения клиентских связей, чем это могли бы сделать отдельно взятые.
ИИ также улучшит эффективность выполнения миссий и обеспечит безопасность их исполнения. Однако вызывает определенные опасения то, что алгоритмы ИИ не всегда полностью объяснимы. Основная проблема здесь — это объяснимый ИИ, поскольку технологии быстро развиваются. Если такая технология попадет в неправильные руки или начнет принимать неверные решения самостоятельно, это может привести к катастрофическим последствиям.
ИИ находит применение практически в каждой сфере, и мы обсудим будущее ИИ в каждой ключевой области.
- Здравоохранение
Даже если вы не посещаете врача, ИИ может диагностировать заболевания на основе симптомов, анализируя данные с фитнес-браслета или медицинской истории человека, выявляя закономерности и предлагая подходящие лекарства, которые можно легко заказать через мобильные телефоны.
Принятие ИИ в будущем принесет большие выгоды индустрии здравоохранения. Основное внимание в здравоохранении уделяется сбору точных и соответствующих данных о пациентах и людях, получающих лечение. Таким образом, ИИ идеально подходит для работы с большим объемом данных в здравоохранении. Кроме того, существует множество способов применения ИИ в этой отрасли.
ИИ легко масштабируется, адаптируется и применяется к многим бизнес-процессам. Когда мы помним, что ИИ — это всего лишь компьютерная программа, мы можем начать понимать возможные способы использования этой технологии. Благодаря своей способности приносить интеллект в задачи, которые раньше его не имели, ИИ используется в огромных масштабах.
- ИИ в образовании
Образовательная система может стать очень эффективной и адаптированной к личности и способностям каждого человека. Она предоставит возможности для одаренных учеников проявить себя, а также поможет отстающим ученикам лучше справляться с учебой. Качественное образование может укрепить индивидов и нации, а плохое может иметь катастрофические последствия.
- ИИ в финансах
Система ИИ, учитывая большое количество переменных, могла бы выбирать оптимальный способ управления фондами лучше, чем человек-руководитель. В мире финансов стратегии на основе ИИ готовы кардинально изменить традиционные практики торговли и инвестирования. Это может быть катастрофой для управляющих организаций, которые не могут позволить себе такие технологии, и может оказать масштабное воздействие на бизнес, так как решения будут приниматься быстро и резко. Конкуренция будет жесткой и напряженной всегда.
В будущем можно ожидать, что робо-советники на базе ИИ станут более распространенными в финансовом секторе. Например, новое исследование от Wealthramp показывает, что миллениалы имеют более целеустремленное и технологически ориентированное видение будущего финансового консультирования. По данным Wealthramp, треть состоятельных инвесторов «используют робо-советники и цифровые инструменты для осуществления инвестиций». Еще одна растущая отрасль — «бионический совет», который сочетает компьютерные расчеты с человеческой интуицией для более эффективного улучшения клиентских связей, чем это могли бы сделать отдельно взятые.
- ИИ в военной сфере и кибербезопасности
ИИ также улучшит эффективность выполнения миссий и обеспечит безопасность их исполнения. Однако вызывает определенные опасения то, что алгоритмы ИИ не всегда полностью объяснимы. Основная проблема здесь — это объяснимый ИИ, поскольку технологии быстро развиваются. Если такая технология попадет в неправильные руки или начнет принимать неверные решения самостоятельно, это может привести к катастрофическим последствиям.
- Транспорт
- Реклама
Воздействие искусственного интеллекта
Искусственный интеллект может увеличить производительность на наших рабочих местах, что позволит людям выполнять больше работы. Когда ИИ начнет выполнять рутинные или опасные задачи, люди смогут сосредоточиться на делах, для которых они лучше подходят, например, на тех, что требуют творчества и эмпатии. Работники, занятые в более интересных и удовлетворительных работах, могут быть счастливее и чувствовать себя лучше.
С улучшенными возможностями мониторинга и диагностики, искусственный интеллект имеет потенциал радикально изменить сферу здравоохранения. ИИ может помочь медицинским учреждениям и организациям здравоохранения работать эффективнее, сокращая операционные расходы и экономя деньги. Возможность создания персонализированных схем лечения и планов лечения, а также улучшенный доступ к данным из разных медицинских учреждений — это лишь некоторые из возможностей, которые могут изменить жизни людей.
Риски для конфиденциальности
Рассматривая через призму приватности, искусственный интеллект не отличается от других технологий, поскольку приоритетом при создании технологий ИИ не является защита приватности. В отличие от риска, связанного с утечками данных, обработка личных данных с помощью ИИ представляет серьезный риск для прав и свобод людей, при этом почти не неся последствий для компаний, которые их используют. ИИ сталкивается с несколькими проблемами конфиденциальности, такими как:
Долговечность данных - из-за доступности хранения данных, они могут сохраняться дольше, чем живут люди, которые их создали.
Повторное использование данных - это использование данных не по первоначальной цели.
Утечки данных — это когда собирается информация о людях, которые не являются объектом сбора данных.
Собранные данные также вызывают проблемы конфиденциальности в области искусственного интеллекта и будущей работы, например, необходимость давать информированное согласие, возможность отказаться от сбора данных, ограничение сбора данных, объяснение целей обработки данных ИИ, и даже возможность запросить удаление данных. Но как люди, чьи данные были собраны, возможно, из-за побочного эффекта, даже узнают, что их информация была собрана, чтобы связаться с компаниями о своих данных или попросить их удалить?
С улучшенными возможностями мониторинга и диагностики, искусственный интеллект имеет потенциал радикально изменить сферу здравоохранения. ИИ может помочь медицинским учреждениям и организациям здравоохранения работать эффективнее, сокращая операционные расходы и экономя деньги. Возможность создания персонализированных схем лечения и планов лечения, а также улучшенный доступ к данным из разных медицинских учреждений — это лишь некоторые из возможностей, которые могут изменить жизни людей.
Риски для конфиденциальности
Рассматривая через призму приватности, искусственный интеллект не отличается от других технологий, поскольку приоритетом при создании технологий ИИ не является защита приватности. В отличие от риска, связанного с утечками данных, обработка личных данных с помощью ИИ представляет серьезный риск для прав и свобод людей, при этом почти не неся последствий для компаний, которые их используют. ИИ сталкивается с несколькими проблемами конфиденциальности, такими как:
Долговечность данных - из-за доступности хранения данных, они могут сохраняться дольше, чем живут люди, которые их создали.
Повторное использование данных - это использование данных не по первоначальной цели.
Утечки данных — это когда собирается информация о людях, которые не являются объектом сбора данных.
Собранные данные также вызывают проблемы конфиденциальности в области искусственного интеллекта и будущей работы, например, необходимость давать информированное согласие, возможность отказаться от сбора данных, ограничение сбора данных, объяснение целей обработки данных ИИ, и даже возможность запросить удаление данных. Но как люди, чьи данные были собраны, возможно, из-за побочного эффекта, даже узнают, что их информация была собрана, чтобы связаться с компаниями о своих данных или попросить их удалить?
Мифы о развитом искусственном интеллекте
- Глубокое обучение, машинное обучение и искусственный интеллект — это все разные вещи.
- Все системы искусственного интеллекта — это "черные ящики", тогда как системы без ИИ гораздо проще понять.
- Качество данных, которые используют системы ИИ для обучения, определяет их эффективность.
- Системы ИИ по своей сути несправедливы.
- ИИ заменит человеческий труд
- ИИ становится более похожим на человека.
Искусственный интеллект и будущее труда
Если вас интересует, как искусственный интеллект изменит будущее, то знайте, что роботы пока не собираются забирать вашу работу, так что можете немного успокоиться.
Учитывая, как искусственный интеллект представлен в СМИ, особенно в некоторых наших любимых научно-фантастических фильмах, понятно, что развитие этой технологии вызвало опасения, что однажды люди могут стать не нужны на рабочем месте. В конце концов, многие работы, которые раньше выполнялись человеческими руками, были автоматизированы по мере улучшения технологий. Естественно беспокоиться о том, что развитие умных компьютеров может означать начало конца для занятости, как мы ее знаем. Но не стоит волноваться! Работа все еще будет доступна для вас. Это простой ответ на вопрос о будущем ИИ.
Учитывая, как искусственный интеллект представлен в СМИ, особенно в некоторых наших любимых научно-фантастических фильмах, понятно, что развитие этой технологии вызвало опасения, что однажды люди могут стать не нужны на рабочем месте. В конце концов, многие работы, которые раньше выполнялись человеческими руками, были автоматизированы по мере улучшения технологий. Естественно беспокоиться о том, что развитие умных компьютеров может означать начало конца для занятости, как мы ее знаем. Но не стоит волноваться! Работа все еще будет доступна для вас. Это простой ответ на вопрос о будущем ИИ.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи