XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

В современном обществе набирает популярность применения так называемого «Искусственного интеллекта » . Разбирая данный термин возникает вопрос: а что такое ИИ? Каким образом он работает? В каких сферах возможно применение ИИ? Каковы его плюсы/минусы?

Для начала – раскроем основные понятия. Термин «Интеллект» лучше всего понимается как способность индивида адаптировать свое поведение к новым обстоятельствам. Человеческий интеллект – это не одна способность, а целая группа способностей, таких как: ощущение, восприятие, мышление, воображение, представление, память. Термин «искусственный интеллект» ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Стэндфордском университете. Конференция проходила с целью обсуждения возможности реализации ИИ. Помимо Маккарти присутствовали Тьюринг, Шеннон, Минский и другие.

Искусственный интеллект (ИИ) – это наука и технология создания компьютерных алгоритмов и программ, которые функционируют как интеллектуальные системы: обучаются и сохраняют информацию на основе опыта, оценивают и применяют абстрактные концепции, используют полученные знания, чтобы влиять на окружающую среду.

Искусственный интеллект делят на 2 типа: слабый и сильный. Слабый ИИ ещё называют узконаправленным, потому что он может выполнять только задачи в определённых рамках. Такими являются все существующие на сегодня разработки на основе технологии ИИ. Сильный искусственный интеллект сможет решать любые задачи в неограниченном спектре областей. Чтобы представить сильный ИИ, вспомните Джарвиса – помощника Тони Старка в "Железном человеке". Сегодня такой ИИ реализовать невозможно, да и сама идея его создания признана чистой утопией.

Технологию ИИ можно реализовывать по-разному. Один из способов – нейросети. Нейросеть строится по тому же принципу, что и нервные сети в живом организме, отсюда и название. В организме в сеть соединяются нервные клетки – нейроны, они образуют нервную систему. А в искусственной нейросети используются простые процессоры – вычислительные элементы, которые соединяются и взаимодействуют по такой же схеме.

В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта. Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач. Чтобы нейросети могли функционировать таким образом, используются методы машинного обучения. Причём в случае с нейросетями такое обучение требует много вычислительных ресурсов.

Далее меня очень интересовал вопрос , а с чего начиналась история развития ИИ в нашей стране?

Коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (1787-1853) ставил задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного. В 1832 году С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем.

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым. С начала 1960-х М. Л. HYPERLINK "https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D1%82%D0%BB%D0%B8%D0%BD,_%D0%9C%D0%B8%D1%85%D0%B0%D0%B8%D0%BB_%D0%9B%D1%8C%D0%B2%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87"Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

В 1966 году В. Ф. HYPERLINK "https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D1%83%D1%80%D1%87%D0%B8%D0%BD,_%D0%92%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D0%BD_%D0%A4%D1%91%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87"Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. По мнению Д. А. Поспелова, науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики. При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов. Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются.

ИИ принес компаниям $700 млрд - Gartner

25 апреля 2018 года аналитическое агентство Gartner опубликовало результаты исследования, показывающие, сколько компании в мире заработали денег благодаря использованию технологий искусственного интеллекта.

Эксперты оценили коммерческую ценность ИИ-систем в компаниях, представляющих различные отрасли. Сумма складывается из дополнительной выручки, объема сокращенных расходов, а также доходов, полученных в результате повышения качества обслуживания клиентов благодаря внедрению таких технологий.

Прогноз по суммарной выручке компаний, полученной благодаря искусственному интеллекту, данные Gartner

Итак, в 2017 году компании по всему миру получили $692 млрд только потому, что использовали искусственный интеллект. В 2018-м доход вырастет до $1,2 трлн, а к 2022 году выгода будет измеряться почти $4 трлн, прогнозируют исследователи.

По словам аналитика, сначала основной доход бизнеса от использования искусственного интеллекта будет поступать за счет улучшения обслуживания клиентов, поскольку компании уже видят влияние таких технологий на увеличение и удержание заказчиков. Кроме того, организации ищут возможности использования ИИ для повышения эффективности бизнес-процессов, чтобы улучшить принятие решений и автоматизировать больше задач, добавил Лавлок.

Gartner: К 2020 году ИИ станет приоритетом в ИТ-расходах для трети компаний

В июле 2017 года компания Gartner опубликовала свой прогноз относительно применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, согласно которому к 2020 году данные технологии будут присутствовать практически во всех новых программных продуктах и сервисах. Также специалисты полагают, что к этому времени ИИ станет частью стратегии цифровой трансформации и окажется приоритетом для инвестиций почти для трети компаний.^[2]

При этом аналитики отмечают, что несмотря на все опасения, которые вызывает у людей ИИ, связанные, в частности, с угрозой потери рабочих мест, он все же быстро проникает во все сферы человеческой деятельности. По мнению экспертов, технологии машинного обучения могут и уже существенно дополняют человеческие возможности.

При этом, как подчеркнули в Gartner, облачные и мобильные технологии по-прежнему остаются драйверами роста ИТ-расходов, несмотря на то, что основное внимание приковано к таким технологиям, как VR и ИИ.

Аналитики Gartner прогнозируют, что рынок корпоративного HYPERLINK "http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA)"ПО будет расти высокими темпами относительно других сегментов ИТ-отрасли. Так, если в 2016 году продажи ПО увеличились на 5,3% (до $326 млрд), то в 2017-2018 гг. ожидается рост на 7,6% и 8,6% - до $351 и $381 млрд соответственно. Растущие продажи ПО исследователи объясняют сохраняющимися инвестициями компаний в аналитику, ИИ, средства работы с большими данными и SaaS-решения.

Teradata: 80% компаний уже вкладываются в ИИ, прогнозируя ряд сложностей в будущем

Согласно результатам исследования Teradata, опубликованным в начале октября 2017 года, подавляющее большинство предприятий (80%) инвестируют в технологии искусственного интеллекта (ИИ), однако каждый третий руководитель считает, что для поддержания конкурентоспособности его компании придется увеличить объем таких инвестиций в течение последующих трех лет. При этом, по ожиданиям предприятий, на пути внедрения технологий ИИ могут возникнуть серьезные препятствия, преодолеть которые может помочь введение руководящей должности Главного специалиста по технологиям ИИ, ответственного за оптимизацию и координацию деятельности по внедрению технологий ИИ.

Компании наращивают инвестиции в ИИ

Согласно результатам опроса, компании настроены оптимистично и рассчитывают на то, что их инвестиции в технологии ИИ окупятся.

К отраслям, представители которых прогнозируют максимальный эффект от инвестиций в технологии ИИ, относятся отрасль ИТ, технологий и телекоммуникаций (59%), коммерческие и профессиональные услуги (43%), а также поделившие третье место сфера обслуживания потребителей и сектор финансовых услуг (32%).

В тройку лидеров среди видов деятельности, в которых прогнозируется рост выручки в результате инвестиций в технологии ИИ, входят: разработка новых продуктов/НИОКР (50%), обслуживание потребителей (46%), а также снабжение и производственная деятельность (42%). Полученные результаты согласуются с данными об основных направлениях инвестиций в технологии ИИ, среди которых качество обслуживания клиентов (62%), разработка новых продуктов (59%) и оптимизация производства (55%).

Несмотря на высокие показатели использования технологий ИИ и ожидаемый эффект от их применения, отмечается большой потенциал для их дальнейшего внедрения:

80% респондентов отмечают, что технологии ИИ уже используются в их организации в той или иной форме, однако 42% указывают на наличие больших возможностей для их дальнейшего внедрения по всем направлениям деятельности.

30% уверены, что их организация все еще недостаточно инвестирует в технологии ИИ, и для поддержания конкурентоспособности в своей отрасли ей потребуется увеличить объем таких инвестиций в течение последующих трех лет.

По данным на октябрь 2017 года, опрошенные компании инвестируют в технологии ИИ в среднем $6,47 млн США по сравнению с $8,25 млн инвестиций в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

Ряд факторов могут осложнить реализацию технологий ИИ

Подавляющее большинство респондентов указывают на ряд факторов, препятствующих внедрению технологий ИИ и получению дохода от инвестиций в них. В качестве основных препятствий называются отсутствие информационно-технологической инфраструктуры и нехватка квалифицированных специалистов. При том руководители предприятий гораздо меньше задумываются о влиянии технологий ИИ и автоматизации на моральное состояние персонала - всего лишь 20% считают это ограничивающим фактором, а еще меньшее их число (19%) обеспокоены разработкой технико-экономического обоснования внедрения технологий ИИ.

По мнению 91% опрошенных, внедрение технологий ИИ может быть ограничено рядом факторов, основными из которых являются отсутствие информационно-технологической инфраструктуры (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (34%). Далее идут такие факторы, как недостаток денежных средств для внедрения (30%), ограничения, связанные с установленными процедурами, правилами и правами (28%), а также влияние на ожидания потребителей (23%). Для сравнения, всего лишь 19% называют в качестве препятствия недостаточно разработанное технико-экономическое обоснование внедрения технологий ИИ, и только 20% задумываются о влиянии технологий ИИ и автоматизации на моральное состояние персонала.

*Ожидания бизнеса относительно роста доходов и сокращения затрат/повышения эффективности в результате инвестиций в технологии ИИ разделились примерно поровну - 53% и 47% соответственно.

Только 28% респондентов считают, что в их организации достаточно квалифицированных специалистов для приобретения, создания и внедрения технологий ИИ.

К чему приведет востребованность ИИ в компаниях

Пока для решения вопросов, связанных с применением технологий ИИ и разработкой стратегии, привлекаются директора по ИТ (47%) и технические специалисты (43%). Однако в будущем, по мнению 62% опрошенных, ИИ станут настолько востребованными для разработки стратегии по всем видам деятельности, что для координации и управления деятельностью по их внедрению на предприятии потребуется привлечение главного специалиста по технологиям ИИ.

По прогнозам компаний доход на каждый инвестированный доллар составит $1,99 в течение ближайших 5 лет и $2,87 в течение последующих 10 лет.

Наибольший эффект ожидается в следующих отраслях: отрасль ИТ, технологий и телекоммуникаций (59%), коммерческие и профессиональные услуги (43%), сфера обслуживания потребителей (32%), сектор финансовых услуг (32%), а также обрабатывающие отрасли и производство (31%).

Что это значит

Компании в целом прогнозируют, что технологии ИИ станут неотъемлемой частью нашей жизни, в связи с чем через 5 лет планируют увеличить свои инвестиции в них вдвое, а в течение 10 лет - втрое. Однако они понимают, что для обеспечения максимальной эффективности этих инвестиций им необходимо пересмотреть свои представления о том, как технологии ИИ могут повлиять на все аспекты их деятельности, и разработать соответствующую гибкую стратегию повышения эффективности.

Об исследовании

Опрос был проведен исследовательской компанией рынка технологий Vanson Bourne по заказу корпорации Teradata. В опроса приняли участие представители 260 крупных организаций, осуществляющих свою деятельности по всему миру.

PwC: ИИ увеличит глобальный ВВП на $15,7 трлн

Согласно результатам исследования PwC «Искусственный интеллект: не упустить выгоду», в 2030 году глобальный ВВП вырастет на 14 %, или на 15,7 триллиона долларов США, в связи с активным использованием искусственного интеллекта. На основании детального анализа влияния технологий с использованием искусственного интеллекта (ИИ) на бизнес авторы отчета представляют обзор экономик, имеющих предпосылки к извлечению максимальной выгоды из ИИ.

Эксперты PwC подсчитали, что более половины прироста будет обусловлено повышением производительности труда в период 2016-2030 гг. Остальная прибыль будет получена за счет увеличения потребительского спроса вследствие совершенствования товаров посредством ИИ. Наибольшую экономическую выгоду из ИИ смогут извлечь Китай(прирост ВВП в 2030 году +26 %) и страны Северной Америки (+14,5 %), или 10,7 триллиона долларов США - почти 70 % прироста мирового ВВП.

Поначалу в странах Северной Америки темпы роста производительности превысят таковые в Китае, поскольку в этих странах выше уровень готовности к внедрению ИИ и больше доля рабочих мест, которые можно автоматизировать.

Однако через 10 лет, после несколько более медленного наращивания необходимой технологической и экспертной базы, Китай опередит США по темпам увеличения объемов производительности за счет внедрения ИИ.

Страны Европы и развитые страны Азии также получат от внедрения ИИ существенные экономические выгоды (9-12 % ВВП в 2030 году).

В развивающихся странах будет наблюдаться более скромный прирост ВВП от внедрения ИИ (менее 6 %) вследствие прогнозируемого значительно менее интенсивного распространения технологий с использованием ИИ (включая страны Латинской Америки и Африки).

Salesforce: Внедрение ИИ увеличит выручку мирового бизнеса на $1,1 трлн.

Согласно результатам исследования, проведенного IDC по заказу Salesforce, к 2021 г. искусственный интеллект (ИИ) позволит бизнесу получить дополнительную выручку в размере $1,1 трлн. Это станет возможным благодаря внедрению алгоритмов ИИ в системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Доходы коммерческих структур вырастут за счет увеличения производительности труда и сокращения расходов на автоматизацию производственных процессов. Каждый из названных факторов увеличит выручку бизнеса на 121 и 265 млрд. долл. соответственно^[3].

По оценкам IDC, ИИ прямо повлияет на создание более 800 тыс. рабочих мест и еще на 2 млн. косвенно. Эксперты отмечают, что этот показатель компенсирует потери вакансий, которые могли возникнуть из-за внедрения ИИ. Ожидается, что будущий год будет ключевым для адаптации технологий ИИ - почти половина (40%) из числа принявших участие в исследовании организаций заявила о готовности внедрять их в ближайшие два года. В частности, почти четверть из их числа будут адаптировать технологии машинного обучения, текстовый анализ - 27%, голосовое распознавание - 30%, продвинутый числовой анализ - 31%.

IDC полагает, что общемировые расходы на когнитивные/ИИ-системы, включающие в себя аппаратное и программное обеспечение, а также соответствующие услуги, увеличатся с 8 млрд. долл. в 2016 г., до 46 млрд. долл. в 2020 г. В наибольшем выигрыше от внедрения ИИ за рассматриваемый период окажутся США (596 млрд. долл.). Следом разместятся Япония (91 млрд.), Германия (62 млрд.), Великобритания (55 млрд.) и Франция (50 млрд.).

А в итоге хотелось бы оценить возможные риски применения ИИ и его положительное влияние .

Минусы искусственного интеллекта

Первый минус - сбои. Перекладывая множество сложных задач на искусственный интеллект не стоит забывать, что любая машина может давать сбои. Небольшая ошибка в вычислениях может снежным комом нарастить огромное количество последовательных проблем. Также это может привести к потере важных данных, подлежащих обработке машиной. Ведь она будет контролировать большинство операций и баз данных. Второй минус - противостояние. Постоянное совершенствование логических процессов может обособить искусственный интеллект и от человечества. Агрессивное воздействие даже одного государства в своих интересах способно вызвать опасные и непредсказуемые последствия. Что будет, если в своих интересах начнет действовать глобальная современная машина? Стоит только искусственному интеллекту решить, что человек угроза или помеха, как вымирание людей станет лишь вопросом времени. Контроль всех производств и устройств ставит человека перед лицом потенциальной угрозы. Третий минус - замена. По мере того как искусственный интеллект станет заменять человека в различных сферах, все больше людей останутся без работы. Заводское производство, основа трудоустройства в огромном количестве мест, и это еще не предел. Степень замены человеческого труда на роботизированный интеллект еще трудно представить, но последствия вряд ли будут в пользу обычных людей. А даже если в выигрыше останутся все, блаженная праздность блаженного существования может оказаться еще большим вредом.

Плюсы искусственного интеллекта

Первый плюс - изучение. Искусственный разум как нельзя лучше подходит для различного рода механической деятельности. Безопасное изучение космоса, глубин океана или земного ядра не подходит ни для людей ни для обычных машин. Интеллект в свою очередь может подстроиться под ситуацию без угрозы вреда здоровью. Любые эксперименты и испытания с помощью искусственного интеллекта будут происходить куда быстрее и дешевле, чем это может сделать человек. Второй плюс - работа. Сейчас ни одно производства мира не является полностью автоматическим, так как машина не способна оценить результат своих действий. Искусственный ум может не только без труда управлять сотнями заводов по всему миру, одновременно без остановок и передышек, но еще и проверять оценку качества. Это позволит в разы удешевить производство. Также можно будет наладить работу на вредных и опасных объектах, где велика смертность и травмоопасность.

Вывод.

Ключевая цель статьи - раскрыть понятие искусственного интелекта для обычного пользователя, объяснить каким образом реализовывается ИИ. Сравнить плюсы и минусы его появления, а также оценить влияние применения технологий искуственного интелекта в различных сферах, в основном в экономике.

Для достижения цели выполнены следующие действия:

-поиск и подготовка ,необходимой для раскрытия темы , информации.

-отсеивание и раскрытие итогого материала, статистических данных.

-составление плана и пошаговое логическое разложение данных.

В современном мире увеличилась необходимость применения технологий ИИ , для повышения производительности и конкурентоспосоности компаний в различных отраслях. Также следует не забывать о том , что необходим контроль над работой такого рода технологий. Открыть новые вакансии для развития применения искуственного интелекта, тем самым упрощая рутинные и трудоемкие процессы для обычного человека.

Интернет-ресурсы:

1) https://is.gd/C8Tlnr дата обращения:01.11.2018; Время:22:41

2)http://iupr.ru/domains_data/files/zurnal_27/EMCEV%20D.I.(Informacionnye%20i%20kommunikativnye%20tehnologii).pdf дата обращения:01.11.2018 Время:22:41

3) https://is.gd/PQ31p8 дата обращения:01.11.2018 Время:22:41

4) https://opartnerke.ru/plyusy-i-minusy-iskusstvennogo-intellekta/дата обращения:01.11.2018 Время:22:41

4)https://informburo.kz/stati/iskusstvennyy-intellekt-kak-on-rabotaet-i-pochemu-ego-schitayut-opasnostyu.html дата обращения: 13.12.2018 Время: 19:02

Код для цитирования: Скопировать