Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения

Обновлено:
Время чтения: 5 мин
Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения
Поделиться

В этой статье я хотел бы поделиться впечатлениями после Horasis Global Meeting, который проходил с 5 по 8 мая 2018 в славном городе западной части материка Евразия – Кашкайше.

На митинг съехались более 700 делегатов со всего мира из стран Европы, Азии и Африки. Среди них были известные политики, финансисты, банкиры, предприниматели.

Тема встречи Horasis Global Meeting 2018

Поскольку тема Horasis Global Meeting в 2018 году была “Inspiring the future”, все говорили о будущем, о том, что нас ожидает в области религии, блокчейна и криптовалют, сохранится ли бедность, как изменятся радикализм и патриотизм и т.п.

Мне бы хотелось остановиться на теме искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, по которой я выступал.

Надо признаться, что взгляды многих футурологов совпадают с моими, например, в том, что через 5-10 лет рынок труда изменится до неузнаваемости. Уже сейчас мы входим в новую волну развития «цифровой экономики».

Развитие искусственного интеллекта

Использование «искусственного интеллекта» грозит исчезновением профессии таксиста и ставит в группу риска профессии врача, учителя, юриста.

Сегодня вопрос о существовании и развитии «искусственного интеллекта» является спорным. В моем понимании, пока компьютер не научится сам синтезировать знание на основе фактов, говорить об искусственном интеллекте преждевременно. Мне больше нравится термин «слабый искусственный интеллект» или «система с использованием искусственного интеллекта». К сожалению, многие компании и журналисты часто спекулируют этим термином, причем безосновательно. Даже чатботы и самые продвинутые роботы-собеседники не могут называться искусственным интеллектом.

Чат-боты: настоящее и будущее искусственного интеллекта
Чат-боты: настоящее и будущее искусственного интеллекта
Время чтения: 10 мин

Судя по тому, как многие докладчики использовали этот термин, складывалось ощущение, что люди реально верят в существование ИИ.

Но что мы на самом деле сегодня имеем?

Есть системы, способные обрабатывать большое количество информации по заданным критериям, жестким или с гибким.

Например, со слов одного из управляющих директоров Банка Канады, читает всю китайскую прессу и оценивает состояние китайской экономики исходя из анализа реальных цифр, отраженных в китайских СМИ. В моем понимании, это хороший и серьезный задел для заявления о существовании «слабого ИИ».

Правда, возникает масса вопросов: каким образом реализовано это решение и чем оно лучше обычного алгоритма на основе статистических методов.

Разница между статистической обработкой информации и методами машинного обучения

Вообще надо сказать, что многие не до конца понимают разницу между методами статистической обработки информации и обработки ее с помощью машинного обучения и нейросетей.

Основное отличие заключается в том, что статистический метод обработки требует базовой настройки, в то время как метод на основе нейросетей в подобной настройке не нуждается, зато требует изначальной закладки примеров «правильного и неправильного», «белого и черного», «хорошего и плохого». На основании этого система сама выявляет и находит признаки, которые в статистике нужно находить и выставлять самому пользователю, с другой стороны, на выходе получается «черный ящик», спрогнозировать работу и развитие которого практически невозможно.

Для многих компаний и потенциальных заказчиков это становится неприятным сюрпризом, когда компания предлагает решение, у которого нет алгоритма, т.е. заказчик получает нечто, за результаты работы чего производитель не можете ручаться.

Внедрение инновационных технологий

Вместе с тем уже существуют системы распознавания образов в реальном времени. Компания Uber, к примеру, использует решения Microsoft Cognitive для анализа данных, поступающих с камер водителей.

Уже сегодня некоторые крупные города вполне серьезно обсуждают вопросы, связанные с «интеллектуальным управлением города» для управления транспортным потоком, распределения электричества и т.п.

Проблемы и этические аспекты использования нейросетей в обществе
Проблемы и этические аспекты использования нейросетей в обществе
Время чтения: 4 мин

Весьма интересным представляется решение по использованию данных анализа социального профиля клиентов одного шведского банка в соцсетях. Подобные методы развития искусственного интеллекта уже применяют клаудсорсинговые компании по выдаче коротких займов онлайн. Кроме того, для выявления индекса удовлетворенности анализируются фотографии клиентов банков, иными словами, по выражению лица оценивают, остался ли клиент доволен визитом в банк.

Со слов Жозе Мануэля Баррозу на Horasis Global meeting, «умные системы» позволяют таким крупным банкам, как: Goldman Sachs находить элементы сговора и фиксировать манипуляции с ценами на различного рода финансовые инструменты, кстати, подобным анализом занимается и Банк Канады. Это позволяет при виде всплеска активности на том или ином финансовом инструменте быстро принимать решение о проведении дополнительной проверки или ограничить торговлю данным финансовым инструментом.

Как бы то ни было, ни одно из представленных сегодня на рынке решений нельзя назвать системой с искусственным интеллектом в полном смысле слова. Все они обладают элементами или имеют свойства искусственного интеллекта, однако до настоящего искусственного интеллекта бизнес-сообществу и обывателям пока еще далеко.

И отвечая на главный вопрос : «ИИ сейчас это: реальность или все же распиаренный миф?», я бы скорее сказал, что мы принимаем желаемое за действительное, но в реальности это скорее «модная фишка», которой пока еще не существует.

Рейтинг статьи
0,0
Оценок: 0
Оцените эту статью
Фомичев Георгий
Напишите, пожалуйста, свое мнение по этой теме:
avatar
  Подписаться  
Уведомить о
Фомичев Георгий
Читайте другие мои статьи:
Содержание Оценить Комментарии
Поделиться