XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

Искусственный интеллект сегодня является одним из передовых направлений научных разработок в области информационных технологий. Это тренд, которым охвачены все развитые государства мира. Инвестиции в новые технологии этой области растут с каждым годом: согласно отчёту The 2019 AI Index Report Стэнфордского университета глобальные инвестиции в развитие искусственного интеллекта за 2019 года составили 70 млрд. долларов. Это на 30 млр. долларов больше, чем в 2017 году. [1]. Современный искусственный интеллект базируются на новейших информационных технологиях и актуальном знаний человека о процессах мироустройства и жизнедеятельности. Очевидно, что за искусственным интеллектом будущее развития человечества и мира. С появлением и внедрением полноценно работающего искусственного интеллекта в нашу жизнь из множества профессий человек будет вытеснен. Людям останутся лишь творческие направления и те сферы, что обслуживают искусственный интеллект.

Искусственный интеллект – это комплекс технологических решений, позволяющих имитировать когнитивные функции человека (принятие решений, анализ информации, самообучение, возможность действовать без заданного алгоритма – импровизация) и получать при этом результаты, сопоставимые с человеческими. Современные технологии искусственного интеллекта – это компьютерное зрение, обработка языка, анализ жестов, синтез речи, самообучающиеся системы обработки информации, принятия решений.

Среди главных трендов развития технологий искусственного интеллекта сегодня можно выделить: гиперавтоматизацию, цифровые двойники, «умные устройства», искусственный интеллект в системах управления персоналом и безопасности. Рассмотрим каждый из них подробно ниже:

Гиперавтоматизация появилась впервые в крупных исследованиях как ключевой тренд развития технологий, в том числе решений искусственного интеллекта, в аналитике центра исследований компании Gartner, предлагающей услуги передового обучения руководителей принимать правильные решения и использовать технологии будущего. Так, на ежегодном симпозиуме, проводимом компанией, в 2019 году были представлен отчёт о ТОП-10 стратегических технологических трендах, в котором гиперавтоматизация заняла 1 место.

Эта технология предполагает сочетание множественного машинного обучения (самообучение на основе существующих технологий искусственного интеллекта), упакованного программного обеспечения и средств автоматизации для выполнения работы. При этом она основана не только на роботизации процессов производства, уже привычной для многих крупных компаний, но и на сочетании инструментов автоматики с теми этапами процесса, где возможна некоторая импровизация, то есть предполагается участие человека для принятия решения. Это может относится к дизайнерским решениям, или к принятию решению на основе выходных цифровых данных. Всё это в рамках гиперавтоматизации будет автоматизировано в сложный процесс на основе работы искусственного интеллекта. Гиперавтоматизация безусловно является главной целью развития сферы автоматизации процессов производства на следующие десять и больше лет.

Цифровые двойники. Больше всего цифровые двойники используются в промышленном секторе. Согласно докладу Digital twin market - growth, trends, and forecast (2020 - 2025) консалтинговой компании Mordor Intelligence промышленный сектор использует треть существующих технологий цифровых двойников и является передовым блоком в финансировании их дальнейшего развития[2]. Внедрение цифровых двойников – общемировая тенденция. Существенным сдерживающим фактором здесь остаётся недоверие к программному обеспечению, вытесняющему человека из производственных операций. В этом аспекте нужно лишь время, чтобы изменилось представление о цифровизации в обществе. В текущей тенденции ожидается, что уже в течение 10 лет взгляд на новые технологии сильно изменится, как и изменится отношение к искусственного интеллекту в рамках положительной динамики.

Автономные вещи. Интернет вещей сегодня развивается в интернет автономных вещей, которые могут действовать без участия человека. Это, например, беспилотники (в том числе автомобили, вертолёты, самолёты) или автономные роботы. В этом направлении успехи сегодня всё ещё незначительны, однако это важная часть четвертой промышленной революции.

Интернет тел. Это всевозможные технологические приспособления к нашему телу. Например, привычные Apple Watch, фитнес-трекеры, «умные» контактные линзы и др. Идут разработки над тем, чтобы в будущем снабдить человеческое тело всевозможными сенсорами, которые буду считывать показатели нашей жизнеспособности.

Искусственный интеллект в кибербезопасности. Это сфера сегодня существенно переходит в «цифру» и искусственный интеллект. Новые технологии используют злоумышленники, ими же укрепляют защиту цифрового поля различных систем. Исследователи аналитической компании IntSights в докладе Automated hacking, deepfakes are going to be major cybersecurity threats in 2020, посвященном компьютерной безопасности, отвели технологиям искусственного интеллекта главное место среди существующих киберугроз. В основном речь идёт о массовом применении технологий при таргетированных и автоматических атаках. В то же время благодаря решениям, основанным на искусственном интеллекте, совершенствуются и методы борьбы с вредоносными программами, сетевыми рисками, «ботами» и т.д. [3].

HR-трансформация. По оценке аналитиков Всемирного экономического форума, к 2022 году автоматизация и внедрение новых технологий, в том числе искусственного интеллекта, приведёт к сокращению 75 млн рабочих мест, создав при этом около 133 млн новых [4].

Однако, здесь возникает несколько проблем: непринятие новой реальности, непонимание неотвратимости наступление четвёртой промышленной революции, отказ от обучения новому. В этом аспекте будут большие трудности с переходом в «новый» мир. При этом, не все прогнозы так оптимистичны: аналитики Forrester ожидают, что к 2030 году будет сокращено 29% рабочих мест, а создано лишь 13% [5]. Реальное распространение новых технологий создаёт и другие проблемы. Согласно исследованиями в области психологии работникам сегодня люди чувствуют себя в основном некомфортно в условиях работы с роботами и цифровыми двойниками и нужно много времени, чтобы привыкнуть.

Помимо этого, существует ряд проблем, связанных непосредственно с самим развитием искусственного интеллекта сегодня. Среди которых в рамках нашей работы мы выделили две: ложное использование искусственного интеллекта для привлечения средств и понимание ограниченности возможностей.

На фоне такого внимания к новым технологий возникают много стартапов, выдающих свои идеи за новые направления в развитии искусственного интеллекта, однако это лишь способ легко привлечь средства за счёт высокого предложения на рынке инвестиций в этой области. Это первая проблема современного развития искусственного интеллекта. Она сильно тормозит развитие реальных проектов, которые сложно отличить от ложных [6].

Вторая проблема – понимание ограниченности возможности. Отношение к технологиям искусственного интеллекта сегодня вступают в фазу некоторого недоверия, даже – здорового скепсиса. Вера в могущество «цифры» сменяется поминаем предела, границ, за которыми смысл использование новых технологий неочевиден, и даже неясно как именно их можно использовать в другом ракурсе. Например, в многолетний эксперимент с использованием искусственного интеллекта в Принстоне окончился неудачей. Суть состояла в том, что обученная 13 тысячам параметров оценки ИИ-система среди 4 тысяч семей только в 23% случаях верно предсказала, что человека в будущем могут ждать «материальные невзгоды», и это лучший из прогнозов. Худший – 3% (это оценивалась вероятность увольнения с работы) [7].

Таким образом, здоровое отношение к искусственному интеллекту сегодня заключается в понимании, что это лишь часть полного набора информационных технологий. Если иметь большой пласт данных, можно соорудить ИИ-систему, которая в состоянии грамотно перевести текст, распознать дорожный знак, обыграть человека в шашки или даже выпустить ракету по самостоятельно определённой цели. Однако, по результатам исследований многих учёных, можно с уверенностью сказать, что по сравнению даже с созданием компьютера, всё вышеперечисленное является простейшими технологиями.

Искусственный интеллект – это будущее, «новый мир», результат четвёртой промышленной революции. Однако, она только начинается и продлится ещё не одно десятилетие. Важно относиться к этому со здоровым скепсисом и не ожидать быстрых результатов. Это связано не только с технологическими ограничениями или пузырём в бизнесе ИИ-систем, но и с проблемами отношения человека к новым технологиям, которые мы рассмотрели в настоящей работе.

Список литературы

The 2019 AI Index Report // Stanford HAI. [Электронный ресурс] URL: https://hai.stanford.edu/research/ai-index-2019 (дата обращения: 16.11.2020).

Digital twin market - growth, trends, and forecast (2020 - 2025) // Консалтинговая маркетинговая компания Mordor Intelligence [Электронный ресурс] URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/digital-twin-market (дата обращения: 16.11.2020).

Automated hacking, deepfakes are going to be major cybersecurity threats in 2020 // Докладаналитическойкомпании IntSights [Электронныйресурс] URL: https://www.cnbc.com/2019/12/18/automated-hacking-deepfakes-top-cybersecurity-threats-in-2020.html (датаобращения: 16.11.2020).

The Future of Jobs, 2018 // Word Economic Forum. [Электронный ресурс] URL: http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/ (дата обращения: 16.11.2020).

Forrester: The Future Of Work Is Dynamic And Adaptive, 2019 [Электронныйресурс] URL: https://go.forrester.com/press-newsroom/future-of-work/ (датаобращения: 16.11.2020).

The State of AI 2019: Divergence // ММС Ventures reports [Электронныйресурс] URL: https://www.stateofai2019.com/ (датаобращения: 16.11.2020).

Искусственный интеллект-2020: приходит понимание ограниченных возможностей // Экспертный центр DiRussia [Электронный ресурс] URL: https://d-russia.ru/iskusstvennyj-intellekt-2020-prihodit-ponimanie-ogranichennyh-vozmozhnostej.html (дата обращения: 16.11.2020).