Крестины / 27.06.2020

Введение. Искусственный интеллект в бизнесе Инвестиции в исследования и инновации

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

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:

Нисходящее (семиотическое). Оно предусматривает разработку новых систем и баз знаний, которые имитируют высокоуровневые психические процессы типа речи, выражения эмоций и мышления.
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:

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

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

обработка текста на естественном языке
экспертные системы
виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
системы рекомендаций.

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2019: Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке

16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO /IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы », созданного на базе РВК , о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

Развитие продуктов и услуг на базе искусственного интеллекта требует однозначной трактовки используемых понятий всеми участниками рынка. Стандарт терминологии позволит унифицировать «язык», на котором общаются разработчики, заказчики и профессиональное сообщество, классифицировать такие свойства продуктов на базе ИИ, как «безопасность», «воспроизводимость», «достоверность» и «конфиденциальность». Единая терминология также станет важным фактором для развития технологий искусственного интеллекта в рамках Национальной технологической инициативы – алгоритмы ИИ используют более 80% компаний в периметре НТИ. Кроме того, решение ISO/IEC позволит укрепить авторитет и расширить влияние российских экспертов при дальнейшей разработке международных стандартов.

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

В рамках работы на международном уровне делегации из России удалось добиться ряда знаковых решений, которые будут иметь долгосрочный эффект для развития в стране технологий искусственного интеллекта. Разработка русскоязычной версии стандарта, еще и со столь ранней фазы – гарантия синхронизации с международным полем, а развитие подкомитета ISO/IEC и инициация международных документов с российским соредакторством – это фундамент для дальнейшего продвижения интересов российских разработчиков за рубежом», - прокомментировал.

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

ИИ на транспорте

Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

В декабре 2017 года

В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Музыка

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Сегодня самые успешные компании, от Bosch до Starbucks, пользуются разработками на базе Artificial intelligence (AI) для сокращения расходов, повышения прибыли и улучшения производительности.

С точки зрения бизнеса искусственный интеллект – широкое понятие. Сюда входят и машинное обучение, и компьютерное зрение, и прогнозирование, и много чего еще. Благодаря способности обрабатывать данные быстрее и успешнее человеческого мозга AI востребован в разных бизнес-сферах.

Самый очевидный путь применения AI – виртуальные помощники. Siri и Ok Google – не единственные примеры. Набирающие популярность чат-боты – тоже продукт искусственного интеллекта, созданный для помощи клиентам компаний.

Например, в 2017 году The Royal Bank of Scotland запустил Luvo, который с помощью распознавания речи общается с клиентами банка через цифровые устройства и выполняет стандартные операции вроде денежных переводов. Виртуальные помощники – это один из AI инструментов, который пришел, чтобы остаться.

Постоянный контроль и мониторинг инфраструктуры компании – еще одна возможность использовать AI-технологии в бизнесе. Французская энергетическая компания Engie применяет на предприятиях дронов с программами распознавания изображений на основе машинного обучения. Дроны следят за оборудованием – они исследуют инфраструктуру, чтобы предотвратить возможные повреждения.

AI-системы контроля и мониторинга хорошо подходят и для городской среды. Наиболее простой пример: распознавание автомобильных номеров применяется муниципальными организациями.

Системы мониторинга на базе искусственного интеллекта помогут снизить риски износа и повреждения оборудования и создать подушку безопасности для компании.

Высокие технологии помогают автоматизировать разные процессы – от простой отправки писем до бронирования авиабилетов. Но цель высокоинтеллектуальных решений – не заменить людей, а сделать человеческий труд эффективнее.

Так, японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance установила программу от IBM – Watson Explorer AI. Cистема анализирует данные медполисов, чтобы вычислить размеры выплат. По расчетам Fukoku, внедрение АI позволит увеличить производительность на 30%.

Другой пример: Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий – от бронирования отелей до аренды транспорта – эффективно использует машинное обучение, чтобы составлять индивидуальные рекомендации пользователям портала.

Искусственный интеллект показывает хорошие результаты в построении прогнозов благодаря навыку обучаться. В отличие от традиционных подходов к прогнозированию, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения – когда поступают новые данные, она становится лучше.

«80% всех данных в мире не структурированы», – громко заявляет IBM. В это сложно поверить. Но факт остается фактом – с широким распространением мобильных устройств мы ежедневно генерируем массу цифрового неструктурированного контента: сообщения в мессенджерах, письма, фото и видео. Алгоритмы AI помогают структурировать данные так, чтобы впоследствии их проанализировать. Подобный принцип заложен в основе Siri – неструктурированная разговорная речь, проходя через алгоритм программы, становится структурированной и подвергается дальнейшей обработке.

В анализе неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают смешанную информацию годами. Такой анализ способен облегчить работу и самих R&D инженеров – сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и проследить важные взаимосвязи.

«Через 5–10 лет искусственный интеллект и, в частности, глубинное обучение, позволят роботам выполнять наиболее утомительные и трудоемкие задачи, которые мы делаем ежедневно», – уверен Мэтт Мерфи, директор компании Chime. Ее профиль – умные CRM- системы для агентств недвижимости.

Реальный бизнес следует этой тенденции. Онлайн-ритейлер Ocado строит систему компьютерного зрения и сеть роботов, чтобы заменить процесс сканирования баркодов на своих торговых складах. Это поможет ускорить поиск и выдачу нужных товаров.

По подсчетам ученых, в ближайшее десятилетие рынок роботов будет активно расти.

Искусственный интеллект в будущем

Перспектива внедрения искусственного интеллекта интригует и одновременно устрашает: по результатам исследования Accenture, искусственный интеллект (ИИ) может удвоить годовые темпы экономического роста к 2035 году, изменив характер выполняемой работы и создав новую модель взаимодействия человека и машины.

Предполагаемое влияние технологий ИИ на бизнес будет заключаться в увеличении производительности труда на 40% за счет фундаментальных изменений в схеме выполнения той или иной работы и усиления роли людей в создании условий для роста бизнеса.

Есть предположение, что появятся роботы-руководители и даже роботы-CEO – для этого есть все основания, поскольку роботы более объективны и менее чувствительны по сравнению с людьми.

ИИ приведет к значительным сокращениям рабочих мест в ближайшем будущем. Сегодня уже сократили 4000 из 9000 рабочих мест, подлежащих сокращению в соответствии с 5-летним планом, озвученным в конце 2015 года. По словам CEO банка, новые технологии позволят Deutsche сократить в тысячу раз больше рабочих мест, он также полагает, что в целом все компании смогут заменить сотрудников на роботов.

Компьютерная обработка и урегулирование претензий. Считается, что машина может обработать запрос в течение нескольких секунд, в то время как выполнение той же задачи человеком занимает почти час.

Несмотря на то, что машины все больше будут замещать людей в выполнении монотонных задач, вряд ли можно найти замену креативности и социальному поведению. Будут появляться новые рабочие места, названия которых сегодня даже еще неизвестны. По мере того как машины будут заменять людей в выполнении рутинных задач, структура компаний будет меняться – в будущем спрос на квалифицированных специалистов возрастет, а вместе с ним зарплатные ожидания самих специалистов. Таким образом, очевидно: чем выше квалификация, тем больше вероятность, что люди сохранят свои рабочие места. А когда появятся новые – это будут, прежде всего, руководящие позиции. Согласно исследованию, проведенному консалтинговой компанией Capgemini, две из трех позиций будут требовать наличия управленческих навыков.

Где машина заменит человека

1. Пассажиро и грузоперевозки

Развитие ИИ неизбежно повлияет на таксистов, да и вообще на всех перевозчиков. В США прогнозируют, что через 15 лет весь транспорт станет автоматизированным. Самоходные транспортные средства заменят водителей такси и общественного транспорта, операторов экскаватора, дальнобойщиков, шоферов.

Теsla и Google уже год тестируют беспилотные автомобили в США. В Питтсбурге (штат Пенсильвания), а также в Сингапуре беспилотные авто уже начали использовать в качестве такси. А РФ и Финляндия даже ведут переговоры о создании инфраструктуры для беспилотного сообщения между странами.

К 2025 году американские автопроизводители планируют наладить массовый выпуск беспилотных автомобилей для широкого круга покупателей. В них не будет руля и педалей.

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) позволят избегать аварий: машины будут считывать информацию друг с друга, знать о встречном движении и менять траекторию и скорость движения в зависимости от этих данных. Не нужен будет даже светофор – машины сами будут видеть, что дорогу им пересекает другой автомобиль и уклоняться от столкновений.

Единственное, что пока тормозит повсеместное распространение машин на автопилоте – плохое состояние дорог. Но и это препятствие временное. Не исключено, что вскоре и дороги для машин будут не нужны – они будут летать по воздуху. Компания Terrafugia работает над таким летающим автомобилем с 2013 года, сейчас он проходит тестирование. Полетом в нем также будет управлять компьютерная система – пользователю достаточно лишь указать пункт назначения.

Соответственно вслед за водителями исчезнут и кондукторы. В некоторых городах поезда уже ездят сами по себе, а плату за проезд в них с банковских карточек считывают автоматически с помощью телефонов.

2. Производство

Роботы вытесняют ручной труд в производстве. Так, Adidas строит полностью автоматизированный завод в Германии, где все – начиная от моделирования одежды до ее пошивки – делают роботы. Процесс производства пары кроссовок от начала и до конца занимает около пяти часов. Для сравнения: на нынешней цепочке поставок Adidas в Азии аналогичный процесс может занять несколько недель. Роботы также смогут быстро создавать обувь под заказ конкретного клиента – весомое конкурентное преимущество.

3. Охранные услуги

Сфера охранных услуг тоже компьютеризируется. Консьержей, охранников, вахтеров заменят системы идентификации лиц, которые в связи с участившимися террористическими угрозами уже вводятся повсеместно в точках больших скоплений людей. Это удобно и эффективно: компьютер распознает лицо человека и сразу определяет, есть ли у него судимость, потенциально опасен или нет, был ли замечен в контакте с преступниками. Кстати, в этом плане ИИ существенно осложнит работу домушников: компьютер мгновенно определит, вошел в подъезд сосед или посторонний.

Сейчас в Британии система распознавания лиц в метро еще и коннектится к аккаунтам человека в соцсетях, определяет, состоит ли он в террористических группировках – если одновременно несколько подозрительных людей заходят в метро, система тут же подает сигнал в полицию.

4. Торговля

В Сиэтле Amazon открыл первый в мире магазин без касс, продавцов и очередей. Сканирующие устройства автоматически пробивают товар на выходе и снимают деньги со счета.

В основе лежит технология Just Walk Out. Она автоматически засекает, когда продукты снимаются с полок и возвращаются на место, и формирует виртуальную корзину. На ее основании сразу после того, как покупатель покинул магазин, ему приходит счет.

Все массовые профессии – такие как кассиры, продавцы, торговые посредники, мерчендайзеры, складские работники, даже официанты – можно автоматизировать, а значит, их автоматизируют. Зайдите в Макдональдс возле Лувра в Париже – там работает очень мало людей. Потому что социальные стандарты слишком высокие, и дорого нанимать человека на работу даже в Макдональдсе, потому что ему надо платить минимум 1600 евро. Поэтому все роботизируется.

5. Консультационный бизнес

Сегодня в виртуальном мире их успешно заменяют чат-боты. Они в режиме онлайн дают советы по покупке и помогают покупателям решать проблемы с товарами. Эксперты не исключают, что вскоре в магазинах появятся специальные роботы, которые будут презентовать продукцию компаний, приветствовать посетителей, рассказывать им о характеристиках товара, демонстрируя его изображения на экране. По мимике и языку тела роботы будут распознавать эмоции человека и соответствующим образом реагировать на них.

6. Бухгалтерия

С введением электронного документооборота исчезает необходимость в огромном пласте людей, которые занимались бумажной работой, переносили документы с места на место и вносили данные в базы. Фактически любой человек сам сможет подавать декларации, составлять базовые документы для открытия своего предприятия, например. Еще несколько лет назад фирмы специально для этого нанимали бухгалтера.

7. Финансовые услуги

Здесь речь идет не только о банальном перекладывании бумажек. Программное обеспечение эффективно заменяет брокеров и трейдеров.

Так, с 2000 года число финансовых сотрудников на Уолл-стрит снизилось примерно на одну треть. Компьютер вместо них проводит сотни тысяч сделок, в течение доли секунды принимает решение о купле-продаже на основе данных, которые автоматически собираются на рынке и биржевых сервисах. За это время человек успеет лишь сделать глоток кофе.

Уже сейчас на американской фондовой бирже 40% операций по принятию решений о покупке или продаже акций принимает ИИ. У трейдеров много специальных программ, которые определяют тренды, анализируют котировки сразу на нескольких биржах и выстраивают математическую модель, как они будут двигаться дальше. Человек на это не способен.

8. Услуги переводчиков

На самом деле, вымиранию этой профессии невольно способствует каждый из нас: каждый раз, когда вы вводите текст в онлайн-переводчик, вы его обучаете. Если вы указываете, что слово в предложении переведено неправильно, компьютер это запоминает. С каждым таким исправлением он учится, а машинный перевод становится все более совершенным. Google начал применять нейросети для перевода в конце 2016 года – количество ошибок в переводах текстов сократилось на 60%.

Сейчас поисковые гиганты Яндекс и Google тестируют нейросистемы с углубленным морфологическим анализом, которые кардинально по-новому подходят к переводу текстов.

Вот пример: переводчика учили переводить с японского на английский и с корейского на английский. Внезапно выяснилось, что ИИ способен переводить напрямую с японского на корейский, хотя его этому не учили. Нейросеть сама создала собственный алгоритм перевода, в котором язык-посредник (английский) был не нужен.

Эксперты уверяют: со временем лексический запас смартфона сравняется с человеческим. ИИ даже сможет создавать собственный язык. Человечество забудет, что такое языковые барьеры: больше не нужно будет тратить годы на изучение иностранного – ваш смартфон легко и грамотно обеспечит синхронный перевод на любой язык планеты.

9. Колл-центры

Многие компании уже заменили операторов колл-центров на автоматические программы, которые реагируют на жалобы клиентов и предлагают им соответствующие решения. В случае если робот не может справиться с проблемой сам, он автоматически переключает абонента на живого сотрудника.

10. Программирование и веб-дизайн

В ближайшее время рабочими будут признаны специальности, которые сейчас считаются интеллектуальными: программирование, веб-дизайн, 3D-проектирование. Все это за человека уже сегодня без труда может делать машина.

Например, чтобы смоделировать и изготовить зубной протез, сейчас специалист-стоматолог должен учиться много лет и получить соответствующую квалификацию, а само изготовление такого протеза обходится очень дорого. Но уже сегодня 3D-принтеры могут печатать зубные протезы – быстро и дешево. И вскоре такие специалисты будут не нужны.

Что касается разработки сайтов, по словам экспертов, вскоре нейронные сети научатся самостоятельно разрабатывать как верстку, так и дизайн сайтов, приложений и программ. Человек будет просто задавать нужные ему параметры.

Уже сейчас программисты пишут код не так, как делали программисты еще двадцать лет назад, когда наизусть нужно было помнить все команды. Сейчас программа уже сама предлагает программисту коды, и он выбирает нужные. Это будет и дальше автоматизироваться. Может дойти до того, что человек будет говорить: «Siri, а напиши-ка мне такую-то программу». И Siri напишет.

11. Услуги экскурсоводов

ИИ и сегодня с легкостью определяет, где мы находимся, дает историческую справку, показывает фотографии и виртуальные обзоры местности.

Нейронная сеть может дать гораздо больше информации и подстроиться под интересы слушателей. Таргетированный контент сейчас выходит на первое место – по этому алгоритму работает Facebook, показывая то, что интересно, Google и т.д. Система понимает, чем интересуется человек, и преподносит это именно в том ключе, в котором это будет интересно видеть. Живые экскурсоводы останутся, но они станут скорее экзотикой.

12. Армия

Беспилотные летательные аппараты, дроны, роботы-охранники, системы мониторинга уже справляются со многими задачами гораздо лучше человека и даже принимают решения – открывать огонь или нет, по форме и оружию определяя врага. В ближайшем будущем, по словам экспертов, они начнут заменять живых солдат и в наземных миссиях. Вскоре человек удаленно будет управлять танками и самолетами, сам не участвуя в боях.

Здесь нельзя не вспомнить автономную гусеничную машину MAARS (Modular Advanced Armed Robotic System) – это робот. В его арсенале – пулемет, а также слезоточивые, осколочные, фугасные и дымовые гранаты. При этом MAARS способен не только убивать, но и спасать – обезвреживать мины и вытаскивать раненых людей с поля боя.

13. Строительство

Строительство уже частично автоматизировано. Дом уже необязательно строить – его можно напечатать на специальном строительном 3D-принтере. Человек выбирает понравившийся дизайн дома, нажимает одну кнопку и гигантский 3D-принтер печатает необходимые блоки из бетона или другого материала.

Компания WinSun в Китае разрабатывает такие дома с 2014 года. А шанхайский 3D-принтер для печати домов может создать десять зданий из строительных и промышленных отходов. Стоимость производства одного такого дома – не выше $5 тыс. долларов.

14. Производство еды

За массовое производство еды для человека тоже вскоре могут взяться 3D-принтеры. По большому счету в них можно загрузить любые материалы, и почему бы не сделать это и со съедобными продуктами. Компания Natural Machines уже представила подобную разработку. 3D-принтер Foodini позволяет загружать в него до пяти различных ингредиентов – можно задать необходимую программу, и блюдо будет быстро «напечатано».

15. Турагенства

Еще лет пять назад на каждом углу были офисы турфирм, но уже сейчас турагенты фактически исчезли: их вытеснили автоматические платформы для бронирования и заказа билетов и мест для отдыха. Те, кто остался на рыке сейчас, ориентирован в основном на пожилых людей, которые не доверяют электронным системам оплаты.

16. Космонавтика

Место робототехнике найдется и в космосе. Роботы уже выполняют черную работу на станции. А робот Robonaut2 (R2) от NASA и General Motors уже бороздит просторы земной орбиты. R2 способен работать как внутри МКС, так и в открытом космосе. И ему не нужен для этого громоздкий скафандр. Впоследствии планируется, что R2 высадится на Луну – это безопасно и недорого.

17. Услуги курьеров и почта

Услуги доставки уже постепенно берут на себя дроны и прочие аналогичные устройства. Со склада – прямо в дом, удобно и быстро.

18. Медицина

Медицина наряду с обороной – лидеры по инвестициям в разработку ИИ.

Так, в Нью-Йоркском Онкологическом центре Memorial Sloan-Kettering внедрили систему автоматической медицинской диагностики с помощью суперкомпьютера Watson. Он определяет диагноз более точно, чем врачи, и подбирает для каждого индивидуального случая оптимальный способ лечения. Точность диагнозов Watson объясняется тем, что он изучил 600 000 медицинских исследований (около 2 млн страниц текста).

Менее сложные заболевания вскоре можно будет диагностировать с помощью мобильного телефона. Лондонский стартап Your.MD совершенствует приложение для устройств iOS и Android, способное выслушивать жалобы человека в текстовом или голосовом режиме и определять его болезнь.

Хирурги-роботы уже проводят операции, на микроуровне сшивают ткани. Вместо накладывания швов врачи сейчас используют роботизированные степлеры. Существуют и роботы-анестезиологи, с 2013 года эти системы разрешены в США. Их использование вместо услуг профессионального анестезиолога на американском рынке позволяет сэкономить от $450 до $1850 в пересчете на одного пациента.

19. Фармацевтика

Лекарства пациентам уже начали раздавать роботы. В Сан-Франциско медицинский центр UCSF установил в двух госпиталях экспериментальные автоматы, которые, получив от врача электронный рецепт, отвешивают нужные дозы медикаментов, упаковывают их в пилюли и выдают пациенту.

20. Услуги няни

Роботы могут заменить нянь и сиделок. Японская компания NEC разработала робота PaPeRo, который способен развлекать людей и ухаживать за детьми и слабоумными, помогая им развивать навыки общения. Робот умеет вести диалог естественным и приятным голосом, рассказывать шутки, гадать, загадывать загадки, напоминать о приеме лекарств и передавать голосовые сообщения от человека другим людям, которых PaPeRo распознает по лицам.

21. Образование

Многие уже сейчас перешли на дистанционное обучение. Возможно в скором времени преподавателей также заменят роботы.

Сейчас можно получить диплом любого вуза дистанционно. Один преподаватель может учить не десять человек, сколько поместится в классе, а тысячи людей одновременно. Эксперты считают, что в отрасли начнется некий естественный отбор и преподавать останутся только высококвалифицированные, которые действительно ценятся в профессиональной среде и обладают исключительными знаниями.

22. Спорт

Тренировки уже сейчас во многих мобильных приложениях ведет робот – это дешевле, и онлайн-трансляция может охватывать неограниченное количество пользователей.

23. Журналистика

Los Angeles Times, Associated Press, Forbes и прочие широко известные СМИ уже сегодня активно используют роботов – они создают оперативные финансовые сводки, результаты спортивных матчей и дают информацию о погоде. Роботы намного быстрее журналистов соберут информацию, выяснят кто, что, когда, где, как и почему, даже опросят экспертов и оформят итоговый информационный материал. Специалисты Narrative Science прогнозируют, что через 15 лет 90% новостных репортажей будут генерироваться автоматически.

Конечно, речь не идет о колумнистике и жанре художественного репортажа, граничащего с литературой, – тут в тонкости наблюдений, мастерстве передачи живых эмоций и красоте стиля компьютер превзойти человека не сможет. По крайней мере, пока.

24. Религия

Частично ИИ уже внедряются в церковь. За примерами далеко ходить не надо: в прошлом году во Львове создали сервис для заказа молитв через Интернет. К тому же уже несколько лет для того, чтобы положить записку в Стену Плача, совсем необязательно ехать в Иерусалим – достаточно лишь оставить свое сообщение в интернет-представительстве святыни.

25. Банки

С начала 2017 года Bank of America открыл в США три полностью автоматизированных отделения. Их площадь в 4 раза меньше обычного, а еще там нет сотрудников. Клиенты пользуются банкоматами и консультируются по видеосвязи с работниками из других отделений. В основном новые офисы банка занимаются ипотекой, оформлением кредитных карт и автокредитов.

Экспериментирует в этом направлении и другой американский банк - Goldman Sachs. Если раньше в головном офисе покупали и продавали акции 600 трейдеров, то сегодня их осталось только двое. Всю работу выполняют программы при поддержке 200 компьютерных инженеров. Платформа по объединению балансов кредитных карт также полностью управляется программным обеспечением.

26. Ресторанный бизнес

В Сан-Франциско и Гонконге открылись мини-кофейни Cafe X, в которых готовят напитки и обслуживают посетителей роботы. Заказ можно сделать в заведении или за его пределами с помощью мобильного приложения. Робот может приготовить 120 порций кофе в час. Тем не менее чистят и заправляют кофейные машины и занимаются обслуживанием компьютерного и программного обеспечения в Cafe X люди.

27. Юриспруденция

Стартап DoNotPay заменил ботами адвокатов: проект помогает пользователям обжаловать уведомления о нарушении правил дорожного движения.

Другой юридический стартап eBrevia использует искусственный интеллект для извлечения данных из текстов контрактов, чтобы быстрее эти контракты проанализировать.

Сбербанк еще в прошлом году запустил робота-юриста, который самостоятельно пишет исковые заявления на должников. Вскоре он сможет заменить 3 тыс. сотрудников. Сбербанк намерен доверить роботу составление практически всех исков против физических лиц.

«Планы у нас достаточно большие, мы таких роботов производим по целому ряду направлений», – рассказал зампред правления Сбербанка Вадим Кулик. В прошлом году глава кредитной организации Герман Греф заявил, что через 5 лет работу в компании потеряют десятки тысяч работающих ныне людей, так как 80% решений будет автоматически принимать искусственный интеллект.

28. Наука

Что же, и такая наука нужна, но в данном случае ученым, «высиживающим» свои трактаты, вполне возможно, в скором времени грозит безработица. Современная техническая база позволяет выполнять эксперименты, систематизировать и обрабатывать результаты, планировать дальнейшие опыты и делать маленькие открытия без участия людей. «Первой ласточкой» стал робот Адам, созданный в Кембридже. Эта машина заменила нескольких лаборантов, она начала трудиться в 2009 году. Уже есть и Ева, изобретающая новые лекарства от малярии в Манчестерском университете. Естественно, она – тоже робот.

29. Шоу-бизнес

Эта область человеческой деятельности, имеющая определенное отношение к искусству, тоже подвержена автоматизации. К примеру, не ахти каким чудом считаются концерты, даваемые голографическим образом репера Шакура Тупака, убитого неизвестными еще в 1996 году. Правда, в данном случае в репертуаре все же произведения покойного певца, но учитывая общий уровень современной поп-культуры, можно смело предположить, что машины кое-какие песни могли бы исполнять и не хуже.

Пока еще киноиндустрия и телевидение не полностью перешли на искусственных актеров (которым не нужно платить гонораров, экономия налицо), но если дела пойдут и дальше в том же направлении, то ждать этого недолго. К примеру, для начала можно автоматизировать труд сценаристов, ломающих голову в поиске новых историй, в то время как компьютер куда быстрее создаст интригующее начало, вполне добротный сюжет и неожиданный финал, если его соответствующим образом запрограммировать. Да и музыку писать он тоже может, может быть, не шедевры, но и современная музыка, которая звучит по радио, отнюдь не высокого уровня.

30. Авиация

Раньше в летных школах и училищах готовили пилотов. Теперь эта профессия, скорее, заслуживает названия «оператор», настолько она стала рутинной. В этом, конечно же, есть важный отрицательный момент. При возникновении внештатной ситуации летчик не всегда готов импровизировать, но с веяниями нового времени не поспоришь. Совершенствование технологий управления проявляется в том, что беспилотниками можно теперь управлять дистанционно, как авиамоделями, за много километров от самолета. Впрочем, и это уже вчерашний день, современные дроны способны выполнять полностью самостоятельный полет.

Особенно это важно для военных, ведь в этом случае жизни летчиков не подвергаются опасности. Но и гражданские лайнеры может пилотировать робот, в этом, собственно, ничего нового нет, достаточно вспомнить наш «Буран», слетавший на орбиту без единого космонавта на борту и благополучно вернувшийся.

Теперь это привычно, любой самолет можно посадить без участия экипажа, автоматизация управления достигла того уровня совершенства, когда машина может действовать не хуже человека. Другой вопрос, понравится ли это пассажирам. Может быть, если они в скором времени тоже станут роботами… И все же? Нет, машины людей не заменят. Какими бы совершенными ни были роботы, они всегда действуют по программе, пусть и очень сложной.

31. Клининг

Сегодня существуют роботы, которые умеют пылесосить квартиру, ходить в магазин.

Перспективы

Эксперты настаивают: исчезнут лишь профессии, связанные с монотонным ручным трудом, в которых нет творческой, интеллектуальной, креативной составляющей, а главное – необходимости чисто человеческого сопереживания.

«Действительно, некоторые профессии исчезнут, но только те, которые можно полностью автоматизировать. Человеческие кадры будут все так же востребованы, например, в индустрии «Любви и заботы» – тех сферах, где машина просто не сможет заменить компонент человеческого тепла и участия. Это и та работа, которую сегодня делают волонтеры, – забота о престарелых и больных, поддержка пострадавших, помощь людям с ограниченными возможностями», – считает HR-специалист Лариса Брувер.

Профессии сместятся в сторону интеллектуального и творческого труда – в сферы, где даже само-обучающиеся алгоритмы либо не смогут показать ту же производительность, либо роботизация будет ограничена искусственно из-за риска потери контроля за процессом.

Чем более сложной и творческой является профессия, тем меньше ей грозит автоматизация. Артисты, ведущие, дизайнеры, актеры, шоумены, художники – эти профессии не исчезнут.

Впрочем, сегодня роботы уже научились создавать произведения искусства. Андрей Карпаты из Стэндфордского университета создал программу, в которую можно загрузить определенные тексты, скажем сонеты Шекспира, и она сама начнет генерировать тексты в той же стилистике. По тому же принципу нейронные сети уже могут рисовать картины в стиле Ван Гога и Пикассо, генерировать музыку а-ля Бах. Есть даже музыкальный альбом «Нейронная оборона», тексты к которому написал робот.

Насколько ценно и качественно такое творчество – другой вопрос. Для тех, кто настроен на примитивное потребление, особой разницы между произведением Моцарта и робота не будет. Но можно ли считать это искусством?

Успокаивает тот факт, что робот может повторить, просчитать, скопировать – но не может создать ничего кардинально нового. Пока что компьютерное творчество – это всего лишь подражание.

Вот почему запрос на человеческую странность и гениальность останется. Ученые, изобретатели, исследователи, творцы искусства – люди не созидающие, а создающие – без них развитие общества, даже при тотальной автоматизации труда, невозможно. К тому же у повсеместного распространения роботов есть существенный плюс: на их фоне все больше будет цениться уникальность и исключительность, присущая лишь человеку.

Поэтому, чтобы добиться успеха, нужно развивать те способности, которые не доступны роботам: креативность, воображение, инициативу, лидерские качества. Гораздо больше шансов на успех у тех стран, которые смогут сбалансировать товарные рынки и когнитивно-креативный потенциал.

По прогнозам ученых Утрехтского университета, автоматизация труда хотя и сократит число рабочих мест, но зато позволит компаниям сократить затраты на производство, а вместе с этим и цены на товар – чем повысит покупательскую способность граждан и сформирует новые рабочие места в других отраслях.

К тому же за роботами все равно еще долгое время будет необходим надзор со стороны человека. Появится необходимость в профессии робоэтика – профессионала, который будет обучать роботов и следить, чтобы те не навредили человеку.

В конце минувшего года ООН опубликовала доклад, согласно которому в ближайшие годы из-за развития технологий более 65% рабочей силы развитых стран лишатся работы. Людей просто заменят роботы и автоматизированные системы управления. Аналитики Bank of America считают, что из-за автоматизации и роботизации в ближайшие 10–15 лет администраторы, чиновники, пекари, мясники, рыбаки и налоговые инспекторы окажутся ненужными. Также машины во многом заменят HR-менеджеров.

В исследовании The Future of Jobs, недавно опубликованном Всемирным экономическим форумом (ВЭФ), уточняется, что рабочие места исчезнут преимущественно в сфере административной работы и реальном секторе, а прибавятся (но значительно меньше) – в интеллектуальных и высокотехнологичных сферах.

В связи с этим в мире всерьез заговорили о необходимости введения безусловного базового дохода, который обеспечил бы население, оставшееся без работы. А основатель Microsoft Билл Гейтс даже предложил брать с роботов, выполняющих человеческую работу, подоходные налоги. «Если, к примеру, человек работает на фабрике и получает $50 тысяч, из его зарплаты делаются отчисления. Если робот делает то же самое, целесообразно с него брать аналогичный налог», – отметил Гейтс.

Началось все с научно-технической революции, которая послужила мощнейшим толчком в развитии технологий. Именно тогда произошел переход от индустриального общества к постиндустриальному. Гениями, перевернувшими привычную картину мира, безусловно, считают Николу Тесла с его переменным током, Александра Попова с изобретением радио, Александра Белла – благодаря ему, человечество познакомилось с телефоном.

Стоит упомянуть и о людях, которые еще совсем недавно созидали или продолжают работать на этой благодатной ниве. Билл Гейтс, Марк Цукерберг, Илон Маск – выдающиеся умы, которые внесли, и продолжают вносить весомый вклад в развитие общества сегодня. Они двигают вперед наш, новый, высокотехнологический мир. И уже совсем скоро взорам людей предстанет новое чудо. Неутомимый Илон Маск заявил, что через десять лет появится возможность писать сообщения с помощью «силы мысли». Сравнительно недавно его назвали бы сумасшедшим или чудаком, а в старые добрые могли и на кол! Но в двадцать первом веке мир стал терпимей и любознательней. Однако удивить человечество, пресыщенное большим количеством новинок, сложно, информирует .

Так что же способно заинтересовать наше поколение и поднять технологии на новый уровень? Ответ - искусственный интеллект и нанотехнологии. Создание искусственного интеллекта приведет к появлению новых направлений, а также расширению функций уже существующих, таких как распознавание и синтез речи, прогностика, кластерный анализ и многих других. Разработки ведутся достаточно давно, но для создания полностью работоспособной модели потребуется новое техническое решение, известное как «квантовый суперкомпьютер», чья вычислительная мощность сможет обеспечить полноценную функциональность.

Внедрение в жизнь данных идей имеет свои глобальные минусы и плюсы:
Первым плюсом является производственный фактор. Сегодня присутствие человека необходимо, он оценивает качество выполненной работы и устраняет технические неисправности.

В перспективе искусственный интеллект будет управлять всей цепочкой самостоятельно. Предполагается, что делать он это будет на порядок лучше своего создателя.

Второй – исследования. Изучения космоса, глубин океана или земного ядра станут более безопасными, дают больше возможностей. Где не пройдет человек, справится машина.

Третий – медицина. Диагностика, хирургия, реабилитация, имплантаты.

Из минусов можно выделить:
Главным является замена человека машинами, что приведет к массовой незанятости населения. Что делать с миллионами, миллиардами безработных людей? Вопрос пока открыт.

Вторым – сбои в работе мировых информационных и производственных сетях. Это может создать проблемы всепланетного масштаба.

В 2003 году в и Канаде произошли нарушения в системе энергоснабжения. Нью-Йорк, Детройт, Торонто, Монреаль, Оттава остались без электричества. Пробки на дорогах, сотни тысяч людей заперты в метро, факты мародерства, человеческие жертвы, колебания на мировых нефтяных биржах.

Вот такой неприятный звоночек. Причины озвучивались разные. Удар молнии, сбои на АЭС, но факт остается фактом. Пятьдесят миллионов человек остались без света на несколько часов, и это привело к панике и растерянности. Одни вели себя как потерявшиеся дети, другие – хуже зверей.

Мир очень хрупок, а налет цивилизованности человечества очень тонок.

Третий – захват власти на планете искинами, порабощение или полное уничтожение людей. Сегодня такой сценарий рассматривается только в фантастических фильмах и книгах. Но человечеству ведь не впервой сказку делать былью. И не обязательно сказку с хэппи эндом.

Но будем оптимистами. Верим в человеческий гений и новые имена в мире высоких технологий и гуманных идей. Цивилизация уже не раз стояла на грани, но каждый раз появляются люди с передовыми, нестандартными мыслями, которые не дают рухнуть в пропасть.

Ошибка в тексте? Выделите ее мышкой! И нажмите: Ctrl + Enter

Предыдущая запись

Делаем профессиональный педикюр: средства, инструменты, рекомендации

Следующая запись

Какие необходимы документы на развод с ребенком?

Вверх

Введение. Искусственный интеллект в бизнесе Инвестиции в исследования и инновации