Мир меняется слишком быстро - проблемы перенаселения, бум технологий, сложности с экологией, падение человеческого и развитие искусственного интеллекта. Чтобы осознать динамику развития искуственного интеллекта (ИИ), посмотрим на событий, которые могут произойти на Земле до 2100 года.

Если верить Бену Россу, эксперту исследовательского агенства MYOB Technology, искусственный интеллект достигнет уровня человеческого уже к 2040 году. В данном утверждении он полагается на Закон Мура, который говорит об удвоении возможностей компьютерных систем каждый год, а также на усреднение прогнозов, составленных многими другими учеными по всему миру. При этом, уже к 2100 году искусственный интеллект ощутимо превзойдет человеческий, поэтому именно на него будут полагаться по всем мире.

Большинство ученых сходятся на мысли, что искусственный интеллект находится на стыке между философией и информатикой, потому что на данный момент нет четкого определения и понимания, что такое ИИ. Существует много сложных теорий по этому поводу: какие должны быть характеристики системы, чтобы она была умной. Если не думать об этом, то можно сказать, что интеллект – способность, навык к обучению, к правильному осознанию, применению полученных знаний в практических условиях. А значит, ИИ имеет полное право иметь навыки для того, чтобы учиться, осознавать свои знания и использовать их.

Некоторые ученые 20 века на Дартмутском семинаре определили, что искусственный интеллект – это, в первую очередь, система, которая способна переводить тексты в будущем с одного языка на другой, распознавать объекты по фото или видео, возможно, улавливать смысл произнесенных фраз и т.д. Даже не вдумываясь в эти слова, можно заметить, что это суждение правильно, оно совпадает с реальностью, верней, это и есть наша реальность, в которой мы сейчас живем. Неудивительно, что мы не замечаем, как ИИ активно внедрился в нашу жизнь и стал настоящим помощником в разных сферах деятельности.

Однако применение ИИ в любой сфере не всегда было и, на данный момент, будет идеальным, так как эта система еще не точно и не полностью разработана, чтобы не создавать никаких огрех. Поэтому с применением искусственного интеллекта ученые и люди столкнулись с несколькими аспектами использования ИИ, что привело не к положительным результатам. Сейчас мы рассмотрим наиболее популярные ошибки по статистике, которые представлены на рисунке 1.

В настоящее время представлено и проведено много теоретических и практических исследований по наилучшим методам использования искусственного интеллекта, ученые пытаются решить проблемы  в разных областях. У этих проблем пока не найдено точного решения и пока они остаются актуальными.

В связи с активным внедрением ИИ в нашу жизнь, был разработан тест Алана Тьюринга, который показывает способность программы улавливать все нюансы поведения человека до мелочей так, что человек не сможет определить, с кем именно он общается - с ИИ или с живым собеседником.

 

Тьюринг предложил стороннему наблюдателю оценивать разговор между человеком и машиной. Судья не видел, кто именно отвечает, но знал, что один из собеседников - ИИ. Разговор был ограничен только текстовым каналом (компьютерная клавиатура и экран), поэтому результат не зависел от способности машины отображать слова как человеческую речь. В случае, если программе удавалось обмануть человека, считалось, что она эффективно справилась с тестом.

На основании теста Алана Тьюринга были придуманы 4 подхода к искусственному интеллекту:

- Символьный подход: совокупность всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневых символических (читаемых человеком) представлениях о задачах, логике и поиске. Символьный подход широко применялся в исследованиях ИИ 1950–80-х годов.

- Логический подход: термин «логический подход» предполагает апеллирование к логике, размышлениям, решению задач с помощью логических шагов. Ученые логики еще в XIX веке разработали точные обозначения для всех видов объектов в мире и отношений между ними. Существовали программы, которые могли решить любую логическую задачу (пик популярности данного подхода пришелся на конец 1950–70-х годов). Сторонники логического подхода в рамках логического искусственного интеллекта надеялись выстроить на основе таких программ (в частности, записанных на языке Prolog) интеллектуальные системы.

- Агентно-ориентированный подход: имеются предположения, что компьютерные агенты будут делать больше: работать автономно, воспринимать сигналы окружающей среды, с помощью специальных датчиков, приспосабливаться к изменениям, создавать цели и выполнять их.

- Гибридный подход: считается, что этот подход, который стал популярным в конце 80-х, работает наиболее эффективно, так как представляет собой сочетание символьных и нейронных моделей. Гибридный подход увеличивает когнитивные и вычислительные возможности машины.

Рынок технологий искусственного интеллекта постоянно развивается, поэтому ожидается, что к 2025 году он вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста в 36,62%, а к  2100 году данный рынок будет оцениваться в трлн долларов США. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.

Но все же, где используется ИИ в настоящее время и широкие ли у него сферы применения? На самом деле, осталось относительно небольшое количество сфер, где технологии ИИ совсем не применяются. 

Кроме этого, ИИ используется в обороне и в военном деле. Например, в армии США разрабатывается искусственный интеллект, который способен распознавать человеческое лицо в темноте или сквозь стены – с помощью тепловизора.

В бизнесе и торговле. ИИ улучшает качество сервиса и обеспечивает индивидуальный подход к каждому потребителю. Эти технологии распознают мошенничество с банковскими картами, дают персональные советы и подбирают товар.

В спорте. Технологии используются для создания прогнозов результатов матчей, путем анализа опыта команд и отдельных игроков. Иногда прогнозы матчей оказываются верными, но в большинстве случаев ИИ просчитывается.

В культуре. Сюда можно отнести музыку, живопись, видео, литературу, компьютерные игры. Рассмотрим их более подробно:

1.Музыка – здесь ученые не остановились на разнообразии и создали много разных увлекательных и креативных технологий. Например, синтезатор Nsynth Super от Google  использует нейронные сети, чтобы создавать на основе музыкальных инструментов разные звуки. Проект Sony Flow Machines предлагает совершенно другую технологию. Умный электронный композитор сочиняет собственную оригинальную мелодию. Компания в 2016 году представила синг Daddy’s Car, в основу которого легла музыка The Beatles.

2.Живопись – разработчики DeepDream создали программу, которая с помощью распознавания лиц способна рисовать Сюрреалистические картины. Был открыт сайт, на котором каждый желающий может в сотрудничестве с ИИ создать уникальную картину.

3.Видео – программы Google и Facebook разработали видео, где можно в буквальном смысле «заставить» человека на экране произносить любые слова или изобразить весь спектр эмоций. Нейросети способны заменить одного актера на другого, и порой такие видео отличить от простых довольно сложно.

4.Литература – нейросеть от Facebook научилась писать стихи, соблюдая размер, ритм, рифму. Но над машиной еще нужно долго работать, чтобы она могла передавать эмоции и смысл лирических произведений.

5.Компьютерные игры – здесь нейросети используются для управления противником, игровыми ботами. Но ИИ можно научить считывать зрительную информацию с экрана и управлять игровым персонажем, как это делает реальный игрок.

6.Промышленность и сельское хозяйство – ИИ позволяет делать работу более автоматизированной, вплоть до того, что участие человека не требуется; контролирует также износ оборудования, выполнение поставленных планов, целей и других факторов, за которыми обычно следит человек. В сельском хозяйстве искусственный интеллект нужен для того, чтобы проверять состояние растений, уровень влажности, наличие в почве необходимых питательных веществ; умные технологии способны определять заболевания растений, напавших на них вредителей по фото.

7.Быт – прежде всего, это всем известные умные дома. Задача большинства таких научных разработок – автоматизация и облегчения бытового труда. Большинству домов доступен такой функционал, как раздвинуть шторы, разбудить человека с помощью радио, включить кофеварку, активировать сигнализацию и т.д. Разумеется, в будущем с развитием технологий и ИИ функции существенно будут расширены.

8.Отдельным пунктом хочется рассмотреть применение ИИ в сфере образования, где данная технология стремительно набирает популярность среди учителей, педагогов, преподавателей.

Как замечает CEO Active Learning Алексей Коровин, ранее CEO ОТП Банка и член правления Альфа-банка: «телевидение не вытеснило радио, а электронная книга - бумажную», поэтому и «внедрение AI в обучение находится пока в экспериментальной фазе», хотя вектор развития технологий уже понятен.

Роботу, который выглядит, как ожившая игрушка, легко завоевать сердца маленьких учеников. Например, почти в 600 детских садах Китая вместе с воспитателями трудятся круглолицые Keeko - машины чуть крупнее домашнего кота, которые умеют загадывать загадки и рассказывать истории. Малыши от такого новшества в восторге, но преподаватели не спешат перекладывать на Keeko все свои обязанности: ребятам до семи лет важно учиться общаться, в первую очередь, с живыми людьми.

Другой пример - желтая игрушечная кошка, которая учит детей играть в шахматы. Робот iCat может давать советы и способен считывать эмоции: если машина понимает, что малышу грустно или тяжело, она дает подсказки или пытается приободрить компаньона. Исследование ученых Технического университета Лиссабона показало, что во время игры с iCat дети 8-9 лет чаще чувствуют, что общаются с интеллектуальным существом, якобы способным испытывать эмоции (в отличие от игры с роботом, который не умеет подбадривать).

Одной из первых роботизированных учительниц в мире была гуманоид по имени Сая - в 2009 году она начала вести уроки науки и техники для японских пятиклассников. Вблизи девушка выглядела довольно странно: она умела выражать шесть базовых эмоций, но в ее исполнении они мало чем отличались друг от друга. Дети восприняли железного учителя с интересом и, как отмечают разработчики, сразу после первого занятия принялись тыкать ее пальцами в лицо и щипать. Сая вряд ли стала бы полноценной заменой учителей, признаются создатели машины, но ее помощь может пригодиться в сельской местности, где педагогов часто не хватает.

Сегодня роботов-учителей используют как ассистентов, которые не остаются один на один с аудиторией, а помогают преподавателям, например, с презентациями или тестированием студентов. В 2019 году такой подручный начал работать в Марбургском университете имени Филиппа в Германии - его зовут Yuki. А в лицее при Казанском федеральном университете пару лет назад появилась Eva - та самая обаятельная героиня из мультика «Валли». Глазастый робот на движущейся платформе ассистирует на уроках для 7-9 классов: он может провести диктант или ответить на вопросы.

Если школьный учитель еще может удержать в голове, кто из учеников какие темы усваивает лучше, то преподавателю в университете вряд ли удастся найти индивидуальный подход к каждому студенту. Здесь педагогам помогают алгоритмы, позволяющие адаптировать образовательный контент под запросы и особенности ученика. Например, программа для изучения английского Parla, прежде чем предложить задания, тщательно изучает социальные сети и выясняет, через какую тему получится заинтересовать студента английским - через экономику, технологии или, может быть, искусство. Еще Parla анализирует результаты тестов и возвращает ученика к разделу, который нужно повторить, если чувствует, что у него остались пробелы в знаниях.

Российская платформа «Талант» собирает данные участников мероприятий Национальной технологической инициативы (НТИ) и рекомендует, в чем еще им можно поучаствовать. В Великобритании используют платформу Century Tech, в которой обрабатываются данные о расписании, обучающих курсах, достижениях учеников, там даже есть раздел для родителей с аналитикой о прогрессе ребенка. Недавно Фламандский регион Бельгии подписал соглашение с разработчиками продукта: технологию внедрят во всех 700 школах области - это первый в истории пример, когда решение об использовании ИИ в образовании принимается на государственном уровне.

Сегодня в университетах Китая активно используют программу Rain Classroom, алгоритм которой помогает проводить экспресс-тестирования.

Машина может помочь особенному ребенку получить важные навыки общения. Например, французская разработка по имени Nao смогла завоевать доверие воспитанников начальной школы английского города Бирмингем: дети, которые обычно с трудом идут на контакт, довольно быстро адаптировались и стали называть железного учителя другом. Nao умеет работать и в обычных школах: он сам не решает задачи, а дает подсказки, чтобы студенты самостоятельно разобрались, как выполнить задание.

Иммунодефицит, травмы, врожденные заболевания - есть множество причин, из-за которых некоторые дети не могут ходить в школу. Робот-посредник VGo for Remote Students позволяет школьникам на домашнем обучении не просто слушать лекции, отвечать на вопросы и следить за уроком через веб-камеру, но даже болтать со сверстниками на перемене.

Итак, рассмотрим варианты применения искусственного интеллекта в образовании:

1. Адаптивное обучение. Это самая многообещающая возможность применения ИИ в образовании. Оно поможет отслеживать индивидуальный прогресс каждого студента.

2.Персонализированное обучение. Широкий спектр образовательных программ, в которых методика и темп обучения зависят от потребностей каждого ученика, его особых интересов и предпочтений.

ИИ адаптирует образовательный процесс к индивидуальной скорости обучения каждого студента и предлагает задания возрастающей сложности. При таком подходе  каждый может выбрать комфортный режим: можно учиться как в быстром, так и медленном темпе.

3.Автоматическое оценивание. Система автоматического оценивания на основе искусственного интеллекта использует компьютерные программы, имитирующие поведение учителей при проверке домашних заданий. Она может оценить знания студента, проанализировать ответы, предоставить индивидуальную обратную связь и создать обучающий план с учётом индивидуальных особенностей.

4.Интервальное обучение. Эта образовательная методика с использованием технологий позволяет эффективно закреплять пройденный материал.

5.Оценка преподавателя студентами. Учебные заведения обращают внимание на отношение учеников к учителям и проводят анкетирование.

6. Умный кампус отвечает на любые запросы студентов, которые  связаны с учебой и жизнью в студенческом городке: как найти лекционную аудиторию, зарегистрироваться на выбранный курс, получить задания, найти свободное место на парковке или связаться с профессором.

7. Контроль экзаменационного процесса. Дистанционное обучение - флагман современного образования. А дистанционные экзамены - его обязательная составляющая.

Таким образом, искусственный интеллект - основа современного онлайн-образования.

Сегодня существуют три основных причины, по которым его нужно интенсивно внедрять в образовательный процесс: ИИ помогает сделать процесс обучения более эффективным и удобным для студентов и преподавателей; ИИ повышает вовлеченность через геймификацию; ИИ позволяет максимально автоматизировать процесс.

Есть ли перспективы развития искусственного интеллекта? Научные исследования на тему ИИ ведутся около 50-ти лет, но точное обоснование того опасен ли он или нет, не может дать ни один ученый. В кинематографии режиссеры часто фантазируют на эту тему и в своих фильмах показывают, что ИИ будет опасным для человека, другие же - наоборот, что он станет надежным другом. В связи с этим далеко не все понимают суть технологии. Более рационально это можно рассмотреть на примере мировой экономики.

Лидерами мирового рынка являются две корпорации – Intel и AMD, известные всем мощными процессорами. Первая кампания сосредоточена на выпуске автомобилей с более высокой тактовой частотой, вторая же ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.

Что же касается национального развития ИИ, то тут три десятка стран утвердили стратегии развития искусственного интеллекта. В октябре 2019 года данный проект был приняты в России.

Будущее искусственного интеллекта по мнению Тревора Сэндса из Lockheed Martin весьма оптимистичное. Он считает, что в ближайшие 5-15 лет в этой области будет большой прорыв. Ученый не исключает, что новаторские идеи по большей части будут исходит от корпорации Google.

Однако ученый опровергает тот факт, что искусственный интеллект сможет заменить человека, так как причина в том, что мозг человека состоит из большого количества миллиардов нейронов и к тому же пластичен. Ему не трудно заниматься не одной, а разными сферами деятельности одновременно и быстро переключаться между ними. Тогда, как ИИ обеспечен лишь несколькими тысячами или миллионом искусственно разработанных нейронов. Даже если предположить, что будут проводиться активные научные работы по совершенствованию тех недостатков, которые имеются на сегодняшний момент, то компьютеры с ИИ все равно не смогут составить конкуренцию мозгу человека.

Для того, чтобы полно оценить сферу влияния ИИ на сферы жизнедеятельности человека, в рамках написания данной работы, был проведен опрос среди студентов 2 курса ГОУ МО ВО ГГТУ г.о. Орехово – Зуево.

Однозначный интерес проявляет половина респондентов (51%). Однако признались, что хорошо разбираются в этом вопросе, лишь 5%. Еще 6% сказали, что совсем не интересуются этой темой.

66% респондентов считают, что к 2010 году возможно уравнение искусственного интеллекта с интеллектом человека.

Опрошенные в большинстве случая не сомневаются в том, что ИИ к к 2100 году заменят человека в сфере обработки и анализа данных - так сказали 94% человека. В скором будущем в замене человека ИИ в опасном для здоровья труде уверены 92%, в управлении транспортными средствами - 74%, в сфере обслуживания и ручном труде - по 69%. Сферами, из которых ИИ не вытеснит человека, большинство опрошенных назвали творчество и образование.

Главными плюсами в развитии искусственного интеллекта респонденты считают возможность освободить человека от вредного или опасного производства (85%), повышение скорости и качества обработки данных (77%), а также освобождение от монотонного труда и исключение человеческого фактора из производственных процессов (по 65%).

В числе основных минусов ИИ респонденты назвали возможность применения этого интеллекта против человека (66%), возможность ошибок и сбоев (67%) и сокращение рабочих мест (71%). В целом 74% опрошенных считают, что повсеместное внедрение ИИ приведет к массовой безработице, и только 2% уверены, что этого не случится.

В настоящий момент опрошенные отмечают абсолютное превосходство ИИ в таких областях деятельности, как хранение и поиск информации - так считают 92 и 85% участников опроса. Превосходство ИИ в эффективности анализа информации отмечают 73% опрошенных, построения логических связей - 46%. Однако в некоторых сферах деятельности большинство опрошенных отдают превосходство человеку, например, в способности к обучению (57%), постановке и достижении целей (74%), генерировании идей (83%) и творчестве (90%).

К 2100 году наиболее оправданным и эффективным применение искусственного интеллекта опрошенные видят в сфере промышленности (76%), службах поддержки клиентов (47%) и транспортной отрасли (46%). В эффективность ИИ в сфере финансов и медицины верят существенно меньше опрошенных - 38 и 23% соответственно.

Таким образом, искусственный интеллект входит в нашу жизнь практически незаметно, внедряется в разные сферы человеческой деятельности. ИИ применяется как минимум в 16 сферах. Его использование в жизни человека значительно упростило и повысило качество выполняемых задач, позволило снизить нагрузку на человеческий ресурс и оптимизировать многие процессы.

Объективную оценку искусственного интеллекта проводить сейчас сложно, потому что ИИ задействованы не во всех сферах жизнедеятельности человека, однако, он упрощает большинство процессов и позволяет сосредоточить внимание на других факторах, например, на развитии или разработке нового плана  для расширения возможностей бизнеса и т.д.

Сегодня алгоритмы искусственного интеллекта и нейронных сетей находятся в зачаточном состоянии, однако к 2100 году человечество достигнет новый уровень. Этот уровень будет означать, что человек сможет создать ИИ, который, в свою очередь, будет создавать более совершенные алгоритмы. Это значит, что сам искусственный интеллект сможет развиваться вообще без помощи человека, который будет лишь контролировать этот процесс.

Все описанное выше – это только фундамент для более глобальной цели, которая разовьется к 2100 году. Используя полный набор инструментов, у людей появится возможность создать настоящий человеческий мозг, способный думать, мечтать, размышлять. Полноценный искусственный мозг откроет перед человечеством безграничные возможности. Но это не конечная остановка на нашем пути, ведь созданный мозг будет индивидуальным и оригинальным.

Список использованной литературы

 

1. Вопросы искусственного интеллекта. - М.: Ленанд, 2018. - 120 c.
2. Евменов В.П. Интеллектуальные системы управления: превосходство искусственного интеллекта над естественным интеллектом? / В.П. Евменов. - Москва: ИЛ, 2016. - 439 c.
3. Области применения искусственного интеллекта https://zen.yandex.ru
4. Осипов Г. С. Лекции по искусственному интеллекту / Г.С. Осипов. - М.: Либроком, 2014. - 272 c.
5. Саттон Р.С. Обучение с подкреплением / Р.С. Саттон. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2017. - 387 c.
6. Сферы применения систем искусственного интеллекта https://maff.io
7. Уитби Блай Искусственный интеллект: Реальна ли Матрица / Блай Уитби. - М.: ФАИР-Пресс, 2019. - 224 c.
8. Финн В.К. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия / В.К. Финн. - Москва: Огни, 2015. - 890 c.
9. Что ИИ может и (пока) не может сделать для вашего бизнеса https://habr.com/ru
10. Что такое искусственный интеллект (ИИ): определение понятия простыми словами https://zen.yandex.ru
11. Что такое искусственный интеллект? https://geekbrains.ru
12. Шамис А.Л. Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта / А.Л. Шамис. - М.: Едиториал УРСС, 2015. - 224 c.