• Usd 66.74
  • Eur 75.61
  • Btc 3424.53 $

Редакция

editorial@incrussia.ru

Реклама

ad@incrussia.ru

Журнал

В пух и перья. Как заработать на подушках и тапочках, если ты программист на пенсии

В пух и перья. Как заработать на подушках и тапочках, если ты программист на пенсии

Рубрики

О журнале

Соцсети

Напишите нам

7 мифов об искусственном интеллекте

7 мифов об искусственном интеллекте
Фото: Yu Ruidong/China News Service/VCG via Getty Images

Среди технологических разработок  Google на днях представила обновленного голосового помощника, который может сам позвонить и забронировать столик в ресторане, купить билеты, заказать пиццу или новые кроссовки — звучит почти как магия. Искусственный интеллект окружен мифами: одни видят в нем спасителя, другие — угрозу человечеству, третьи — универсального помощника на все случаи жизни, четвертые — волшебную машину для решения любых проблем бизнеса. Заместитель директора по исследованиям и разработкам компании ABBYY Татьяна Даниэлян отделяет правду от научной фантастики и развенчивает 7 популярных мифов об ИИ.


Миф №1

Искусственный интеллект и роботы — одно и то же


Роботы — это аппаратные или программные комплексы, которые используют, чтобы ускорить и упростить работу людей в сложной, а иногда и опасной среде. Если провести аналогию с человеком, то роботы — это руки: они передвигают предметы, собирают детали, работают с опасными веществами; примеры — робот-спасатель Фёдор или робот-сборщик мебели из IKEA. В офисах работают программные роботы — самообучающиеся приложения, которые повторяют действия человека в интерфейсе компьютера: копируют и вводят данные в базы, извлекают контактную информацию о клиентах из писем и документов, заполняют формы и отчеты, выполняя монотонные механические действия в несколько раз быстрее любого офисного работника. Такие программы внедряет в банках стартап UiPath: роботы собирают информацию об активах, доходах и расходах клиента и наполняют ею базу для оформления кредитных заявок, а еще могут в реальном времени отслеживать подозрительные активности по счетам и блокировать сомнительные транзакции.

Искусственный интеллект — это уже не «руки», а «голова». Более «умная» технология, которая может решать сложные нелинейные задачи: оценивать качество продукции, одобрять кредиты, анализировать закупочную документацию и выбирать лучшего поставщика, читать резюме и подбирать для компании персонал и т.д. Робот-рекрутер Вера — на самом деле не робот, а сервис на основе технологий искусственного интеллекта.

Промышленные и программные роботы могут работать в связке с ИИ. Такая связка технологий называется интеллектуальной автоматизацией, когда ограниченные возможности роботов дополняются технологиями компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания речи и т.д. Прежде чем начать проект с использованием интеллектуальных технологий, полезно разобраться, какую проблему вы хотите решить с их помощью. Для рутинных, повторяющихся, предсказуемых задач лучше подойдут роботы. Для более сложных, нетипичных бизнес-процессов потребуется искусственный интеллект или сочетание ИИ с программными роботами.


Миф №2

Достаточно научить ИИ работать на небольшом количестве данных — и можно запускать его в промышленную эксплуатацию


Для полноценной работы ИИ нужно решить целый комплекс задач: выбрать большой объем подходящих данных, архитектуру и настройки сети, провести обучение сети, выявить возможные ошибки и т.п. Это итерационный процесс: обучить, найти ошибки, обучить еще раз. При этом данные устаревают, а задача может изменяться в процессе обучения.

Например, если беспилотный автомобиль при разработке тренировали только в дневное время и при солнечной погоде, он может не справиться с управлением ночью или в туман — для его обучения потребуется новый набор данных. Так, например, «тренируется» Google Waymo: сигналы светофора, пешеходы и полицейские, парковка — все это для автомобиля разные образовательные «дисциплины», и для каждой требуется отдельный набор данных. А для интеллектуальной технологии оценки качества пиццы, которую внедрила пиццерия «Папа Джонс», потребовалось 700 тыс. снимков пиццы, которые компания собирала 10 лет, — точность экспертизы гарантирует непрерывное обучение системы.


Миф №3

ИИ моментально принесет прибыль компании


В среднем проекты с использованием искусственного интеллекта начинают приносить доходы не раньше, чем через полгода. Так, производитель мотоциклов Harley Davidson сообщил о росте продаж в Нью-Йорке на 40% — результатов они смогли достичь, полгода анализируя предпочтения клиентов с помощью интеллектуальных алгоритмов. Розничная сеть «М. Видео» благодаря искусственному интеллекту увеличила продажи в онлайн-магазине на 30%, но это произошло только через 9 месяцев после начала проекта. В банке ВТБ элементы искусственного интеллекта в 2,5 раза быстрее обрабатывают данные из документов, что поможет  банку обслуживать на 25% больше клиентов, — но результаты можно будет увидеть только через год. Если вы планируете применить искусственный интеллект в бизнесе, стоит относиться к такому проекту, как к среднесрочной инвестиции.


Миф №4

ИИ отберет у людей работу


Физик Стивен Хокинг высказывал опасения, что ИИ заменит людей. Есть задачи, которые можно автоматизировать на 60-70%; некоторые интеллектуальные сервисы (например рекомендации в онлайн-магазинах или музыкальных приложениях) могут работать без дополнительного контроля человека.

Но если верить данным нового исследования Организации экономического сотрудничества и развития, такая сильная автоматизация возможна лишь для 14% профессий. Это или опасная и физически тяжелая работа (добыча ископаемых, строительство, производство), или, если речь идет о работе в офисе, повторяющиеся задачи, связанные с поиском и первичной обработкой информации (как поиск документов в корпоративных системах не по ключевым словам, а по смыслу).

Поэтому не стоит надеяться, что в обозримом будущем вы сможете заменить всех своих сотрудников искусственным интеллектом. Скорее, ИИ повлияет не на количество рабочих мест, а на само содержание работы. И успех в этом случае возможен, если сотрудники тесно взаимодействуют с технологиями, контролируют качество их работы, делегируют им рутинные действия, а сами выполняют более творческие и интеллектуальные задачи.


Миф №5

ИИ доступно творчество


ИИ может неплохо подражать творчеству людей. Например, нейросеть может создать трехсекундный мультфильм по текстовому описанию. Проекты The Next Rembrandt, НейроСкрябин создают произведения, похожие на творчество Рембрандта и Скрябина. Новинка Gmail Smart Comprose может дописывать за вас предложения, строя предположения на основе сотен и тысяч писем, которые люди отправляли раньше.

Но все подобные произведения ИИ так или иначе похожи на что-то, что мы уже видели или слышали. Машина еще не может сама написать книгу, создать новый стиль одежды или оригинальное музыкальное произведение. Но саму способность подражать, создавать похожее, но не одинаковое, можно использовать во благо бизнеса. Так, с помощью ИИ уже создают новые модели одежды в стиле Tommy Hillfiger, рисуют ландшафты в видеоиграх и пишут короткие новостные заметки с жесткой структурой в The Washington Post.


Миф №6

ИИ может быть непредвзятым и беспристрастным


Машинным обучением занимаются люди, а люди по своей природе не беспристрастны. Система зависит от количества и качества данных, которые используются при обучении, и если информации недостаточно, результаты работы ИИ будут заведомо необъективными. В эту «ловушку» попал разработчик первого ИИ на конкурсе красоты Beauty.AI: в наборе фотографий, по которой машина училась определять стандарты красоты, было недостаточно чернокожих людей, и робот сделал вывод, что светлый цвет кожи является признаком привлекательности. В похожей ситуации оказался чат-бот Microsoft, который обучался общению у пользователей Twitter в возрасте от 18 до 24 лет и очень быстро научился писать скандальные посты и оскорблять людей.

Хотя существование объективного ИИ невозможно, может появиться «объясняемый ИИ» (explainable AI). Если создать более прозрачную технологию и научиться показывать результаты работы ИИ в доступной форме, люди (не только специалисты по машинному обучению) смогут понимать, на чем основаны те или иные гипотезы машин.  Для бизнеса это означает, что ИИ вскоре может стать не просто «черным ящиком», а полноценным аналитическим инструментом, который будет предлагать варианты решения, подкрепленные аргументами. Так, при подготовке маркетинговой кампании с помощью ИИ система сможет не только анализировать информацию о покупателях и прогнозировать интерес к продукту, но и дать маркетологу обоснованный ответ, почему, например, более вероятно, что автомобиль дорогой марки приобретет покупатель из Казани, а не из Москвы. И объясняемый ИИ особенно важен в задачах, которые связаны с высокой степенью финансовых рисков или опасностью для жизни (в нефтепереработке, производстве автомобилей, медицине и т.п.).


Миф №7

ИИ может стать человеком


ИИ может быстрее человека решать задачи, связанные с обработкой большого объема данных. Это помогает ему выигрывать в шахматы, покер и го, выявлять финансовые нарушения или предсказывать погоду. Уже сейчас ИИ может самообучаться или обучаться с учителем. Но, несмотря на такие возможности, это лишь технология, которая может выполнять одну или несколько задач, поставленных человеком. В отличие от человека, ИИ не умеет создавать новые оригинальные вещи или процессы и самостоятельно принимать решения, в том числе этического характера. Он пока не может любить, грустить, творить, дружить, но он может помогать в бизнесе и предупреждать человека об опасностях.

Рассылка журнала Inc.
Подпишитесь на самые важные материалы о бизнесе
и технологиях в России