Телеграм 5 популярных заблуждений об искусственном интеллекте
В этом десятилетии вся инфраструктура современных технологий и инноваций сосредоточилась на искусственном интеллекте. Но многим отнюдь не ясно, что это и какие последствия влечёт использование такой технологии. Вот пять распространённых заблуждений об ИИ.
1. ИИ пригоден для одной универсальной задачи
Искусственный интеллект стал применяться повсюду: голосовые помощники, беспилотные автомобили, полная автоматизация производства. Поэтому при встрече с этой технологией следует понимать, о каком направлении идёт речь. Одно можно сказать точно — не все ИИ одинаковые. К примеру, суперкомпьютер Deep Blue, который в 1997 году обыграл Гарри Каспарова в шахматы, опирался на совсем другую технологию, чем программа AlphaGo, победившая в 2016 году профессионального игрока Ли Седоля в Го. Так как организации сейчас сосредотачиваются на машинном и глубоком обучении, важно определить номенклатуру, которую сами исследователи используют для описания своей работы. Станет понятно, что компании часто лишь поверхностно соприкасаются с ИИ.
2. ИИ нужен для создания ажиотажа
Массовое заблуждение, замеченное в отношении искусственного интеллекта и глубокого обучения, — это обвинение в излишней суете и шумихе. Тут больше виновата повсеместная увлечённость глубоким обучением. Но чаще всего предвзятость формируется из-за новостей, раздувающих проблему при взгляде с одностороннего ракурса. ИИ — постоянно меняющаяся технология. Методы, которые эксперты недавно упорно отстаивали, могут отойти на второй план. А старые концепции, возникшие десятилетия назад, способны вернуться и развиваться с новой силой. Как и везде, в этом направлении нет строгой линейной прогрессии.
Например, нейронные сети, впервые предложенные в 1944 году, периодически то набирали популярность, то теряли. Но сейчас они опять стали основой передовых разработок искусственного интеллекта. Благодаря нейронным сетям мобильные устройства понимают вашу речь, а Facebook распознаёт ваших друзей на фотографиях. И поэтому компании теперь стараются разрабатывать универсальные маркетинговые инструменты, которые способны не только идентифицировать и сегментировать целевую аудиторию, но и рассчитывать расходы на рекламу.
3. Сильный искусственный интеллект почти разработан
Обыватели думают, что ИИ одновременно более развит и менее сознателен, чем человек. Действительность же заключается в том, что искусственный интеллект и глубокое обучение могут быть использованы там, где раньше справлялись только люди. Это уже и сочинение музыки, и предсказание исхода судебных дел, что стало практиковаться в Европейском суде по правам человека. Однако, машины всё ещё нуждаются в том, чтобы их направляли на достижение и реализацию конкретных целей. Программам, основанным на ИИ, необходима длительная тренировка, прежде чем они начнут приносить значимые результаты. Это затягивает создание сильного искусственного интеллекта: далеко не каждая модель или алгоритм обучения будет способствовать разработке такой совершенной системы. Но именно они играют главную роль в понимании обществом сути ИИ.
4. ИИ решит все проблемы бизнеса
Конечно, приложения на базе ИИ могут принести пользу любому бизнесу. Но они не станут спасением. И хоть по большей части эти инструменты весьма мощные, всё-таки их применение имеет пределы. Это потому, что большинство разработано для совершения конкретных действий, таких как реагирование на запросы клиентов или диагностика определённых заболеваний. Их результаты могут быть сверхточными, но основу моделей не получится легко перенести в другую отрасль или на другую задачу.
5. ИИ может обрабатывать информацию в любом виде
Алгоритмы искусственного интеллекта очень чувствительны к входящей информации. Если вы обучаете их на некачественных данных, то и результаты будут недостоверными. Любые данные, которые вводятся в алгоритм, должны быть максимально точными и полными, чтобы требуемый результат был достигнут. А значит, компании не могут просто загрузить тонну непроверенной информации в нейронную сеть и ожидать чего-то запредельного. Вместо этого данные должны быть заранее обработаны внутренней системой, чтобы в алгоритм поступила качественная информация.
Сейчас мир наблюдает за эволюцией ИИ. Мы уже готовы к приёму новых знаний и открытий, а индустрия уже наполнилась толковыми новаторами. Каким бы ни был следующий большой прорыв, важно понять, насколько далеко уже зашла разработка новых технологий, и как далеко нам ещё предстоит продвинуться.
