ИИ – это новая область, которую сейчас называют “слабым ИИ” (из-за ограничений).
Однако создание сильного ИИ – это будущее
искусственного интеллекта.
В настоящее время ИИ может победить людей только в а нескольких конкретных навыках, но считается, что в будущем ИИ сможет превзойти людей во всех когнитивных задачах.
Этот прогресс сопровождается как хорошими, так и плохими результатами, подчеркивающими, насколько важно овладеть
навыками ИИ, чтобы тщательно управлять будущим и влиять на него.
Рост ИИ
Прежде чем углубляться в будущее ИИ, важно сначала понять что такое искусственный интеллект и где он находится в настоящее время. “ИИ – это способность машин или роботов, управляемых компьютером, выполнять задачи, связанные с интеллектом”. В результате ИИ – это а отрасль информатики, целью которой является создание интеллектуальных машин, способных копировать поведение человека.
ИИ можно разделить на три категории в зависимости от его возможностей:
- Узкий ИИ: он способен разумно выполнять конкретные задачи. АI is nоw in а restriсted stаge.
- Общий ИИ: Общий искусственный интеллект, или AGI, – это а термин, обозначающий машины, которые могут имитировать человеческий интеллект.
- Супер-ИИ: Супер-ИИ относится к обладающему самосознанием ИИ, который обладает когнитивными способностями, превосходящими человеческие. Это уровень, на котором машины с когнитивными способностями могут выполнять любую задачу, которая по силам человеку.
На данный момент, Ай классифицируется как узкие AI или слабый AI, которые могут делать только конкретные задания. Самоуправляемые автомобили, голосового и других технологий, некоторые из его примеры.
Как выглядело будущее ИИ 10 лет назад?
ИИ вызывал одновременно ужас и волнение на протяжении десятилетий, еще до того, как была придумана эта фраза, поскольку люди рассматривали возможность разработки машин по своему образу и подобию. Представление о том, что интеллектуальные артефакты должны быть объектами, подобными человеку, ослепило большинство из нас от истины, что ИИ был достигнут довольно давно. В то время как успехи в превышении человеческих компетенций в таких видах человеческой деятельности, как шахматы в заголовках газет говорится, что ИИ является частью промышленного арсенала, по крайней мере, с 1980-х годов.
Затем для проверки печатных плат и обнаружения мошенничества с кредитными картами основными технологиями стали производственные системы, или “экспертные” системы. Аналогично, Методологии ML такие, как генетические алгоритмы, уже давно используются для решения сложных вычислительных задач, таких как планирование, а нейронные сети используются не только для моделирования и понимания процесса обучения человека, но и для фундаментального промышленного контроля и мониторинга.
Вероятностные и байесовские методы произвели революцию машинное обучение в 1990-х годах проложило путь для некоторых из наиболее широко используемых технологий ИИ сегодня, таких как поиск по огромным массивам данных. Эта функция поиска включала в себя возможность выполнять семантический анализ необработанного текста, позволяя веб-пользователям находить нужный контент среди миллиардов веб-страниц, просто набрав а несколько фраз (Лоу, 2001; Буллинария и Леви, 2007).
Эволюция ИИ
Основатель информатики Алан Тьюринг заявил в 1947 году, что к концу столетия употребление слов и общее информированное мнение изменятся настолько, что можно будет говорить о мыслящих машинах, не ожидая, что их будут оспаривать. Не было бы надуманным утверждать, что он был прав. Из-за природы открытий, когда ранее немыслимые вещи становятся обычным делом, а старое уступает место новому, это почти непостижимо.
Фраза “искусственный интеллект” впервые была использована в 1950-х годах, хотя идее мыслящих машин уже много веков, пусть и только в мифологии и легендах. С тех пор технология искусственного интеллекта продвинулась вперед и изменилась несколькими способами, во многом так же, как и ее приложения.
Изучение нейронных сетей доминировало в истории искусственного интеллекта с 1950-х по 1970-е годы; приложения для машинного обучения начали появляться в следующие три десятилетия, с 1980-х по 2010-е годы. Машинное обучение породило более тонкую идею глубокого обучения благодаря постоянному изучению, повышенному интересу и широкому применению. Кроме того, поскольку каждый год открываются новые главы, первоначальные исследования прыжка ИИ в неизвестность превратились в нечто большее, чем прыжок веры.
Будущее искусственного интеллекта
У искусственного интеллекта (ИИ) светлое будущее, но он также сталкивается с рядом трудностей. По прогнозам, ИИ будет становиться все более распространенным по мере развития технологий, революционизируя такие секторы, как здравоохранение, банковское дело и транспорт. Рынок труда изменится в результате автоматизации, основанной на ИИ, что потребует новых должностей и навыков.
ИИ находит применение практически во всех областях, и мы поговорим о будущем ИИ в каждой из ключевых областей.
- Отрасли здравоохранения
На долю Индии приходится 17.7% населения мира, что делает его второй по численности страной после Китая. Все граждане страны не имеют доступа к медицинским учреждениям. Это связано с а нехваткой квалифицированных врачей, неадекватной инфраструктурой и другими факторами. Некоторые люди не могут получить доступ к врачам или больницам.
Даже если вы не обращаетесь к врачу, ИИ может диагностировать заболевания на основе симптомов, считывая данные из а фитнес-браслета или а истории болезни человека, анализируя закономерности и предлагая соответствующие лекарства, которые можно легко заказать по мобильному телефону.
Те, кто внедряет искусственный интеллект, многое выиграют от внедрения искусственного интеллекта в будущем в сфере здравоохранения. Основным направлением деятельности отрасли здравоохранения в целом был сбор точных и актуальных данных о пациентах и тех, кто проходит лечение. В результате ИИ отлично подходит для обработки огромного объема данных в отрасли здравоохранения. Кроме того, существует несколько приложений для ИИ в отрасли здравоохранения.
ИИ легко расширяем, адаптируем и применяем ко многим бизнес-процессам. Возможно, мы начнем понимать возможное использование технологии, когда вспомним, что ИИ – это всего лишь компьютерная программа. Благодаря своей способности предоставлять интеллектуальные данные тем рабочим местам, где их раньше не хватало, ИИ используется в огромных масштабах.
- ИИ в образовании
Уровень образования, получаемого молодежью, определяет прогресс страны. Мы видим, что сейчас доступно а множество курсов по ИИ. Однако в будущем ИИ изменит традиционное школьное образование. Обрабатывающие производства больше не нуждаются в квалифицированных рабочих, поскольку их в основном заменили роботы и технологии.
Система образования потенциально может быть очень эффективной и адаптированной к индивидуальности и способностям человека. Это дало бы возможности проявить себя более способным ученикам, а также а лучшую возможность для испытывающих трудности учеников справиться с трудностями. С одной стороны, надлежащее образование может укрепить отдельных людей и целые нации, а неправильное образование может иметь катастрофические последствия.
- ИИ в финансах
Экономическое и финансовое положение любой страны напрямую связано с количественной оценкой ее роста. Алгоритм искусственного интеллекта в настоящее время используется в управлении фондами акционерного капитала.
При определении оптимального подхода к управлению средствами система ИИ может учитывать а большое количество переменных. В мире финансы Тактика, основанная на ИИ, направлена на разрушение традиционных методов торговли и инвестирования. Это может иметь катастрофические последствия для организаций по управлению фондами, которые не могут позволить себе такие возможности, и это может оказать а масштабное влияние на бизнес, потому что выбор будет сделан быстро и внезапно. Конкуренция всегда будет жесткой и напряженной.
Можно ожидать, что в будущем роботы-консультанты, управляемые ИИ, будут более распространены в финансовом секторе. Например, новое исследование Wealthramp показывает, что у миллениалов более целенаправленное и технологически ориентированное видение будущего финансовых ориентиров. По данным Wealthramp, треть состоятельных инвесторов “используют роботов-консультантов и цифровые инструменты для осуществления инвестиций”. Бионические консультации – еще одна растущая отрасль, в которой компьютерные расчеты сочетаются с человеческой интуицией для улучшения взаимодействия с клиентами более эффективно, чем это может быть сделано в одиночку.
- ИИ в вооруженных силах и кибербезопасности
Военные технологии с помощью ИИ создали автономные системы вооружения, для которых не требуются люди, что стало самым безопасным способом повышения безопасности страны. а В ближайшем будущем мы можем стать свидетелями появления военных роботов, которые будут столь же умны, как а солдат / коммандос, и способны выполнять различные задачи.
Методы с поддержкой ИИ повысят эффективность миссий, а также обеспечат наиболее безопасное выполнение. Элемент систем с поддержкой ИИ, который вызывает небольшую озабоченность, заключается в том, что алгоритм, который они используют, не совсем объясним. Ключевым вопросом здесь будет объяснимый ИИ, поскольку он глубок. нейронные сети растут быстрее и продолжают развиваться. Когда технология попадает не в те руки или сама принимает неверные решения, это может иметь катастрофические последствия.
- Транспорт
Если вы считаете, что беспилотные автомобили – это дело будущего, подумайте еще раз. Умные автомобили уже появились на рынке. В 2015 году только в 8% автомобилей и других транспортных средств были установлены технологии, управляемые искусственным интеллектом, но к 2025 году этот процент, по прогнозам, вырастет до 109%. На данный момент подключенные автомобили в моде в автомобильном бизнесе. Эти автомобили оснащены системами прогнозирования, которые надежно информируют водителей о возможных отказах запасных компонентов, инструкциях по маршруту и вождению, процедурах предупреждения чрезвычайных ситуаций и многом другом. К 2020 году подключенные автомобили со встроенными беспроводными соединениями и сетями станут отраслевым стандартом. Внедрение прототипов автономных транспортных средств также постепенно становится реальностью.
- Реклама
Системы на базе ИИ позволят эффективно воспроизвести кампанию с доступом к историческим данным и обеспечить точные результаты, вместо того чтобы вкладывать тысячи долларов в кампанию, чтобы посмотреть, принесет ли она пользу определенному кругу целевых аудиторий. Это произвело бы революцию в маркетинге, предоставив компаниям и брендам безопасное место для инвестирования своих средств. Интеллектуальные инструменты и подходы к анализу настроений могут упростить общение с потенциальными потребителями, генерирование потенциальных клиентов и преобразование их в продажи, определение доли рынка нового продукта перед запуском и проведение конкурентных исследований.
Влияние ИИ
Производительность искусственного интеллекта может повысить производительность наших рабочих мест, что принесет пользу людям, позволив им выполнять больше работы. Поскольку будущее ИИ приходит на смену утомительным или опасным задачам, у сотрудников появляется возможность сосредоточиться на задачах, для которых они более подготовлены, например, требующих креативности и сопереживания. Люди, занятые на более полезной работе, могут быть счастливее и удовлетвореннее.
Благодаря улучшенным возможностям мониторинга и диагностики искусственный интеллект способен кардинально изменить сектор здравоохранения. ИИ может помочь медицинским учреждениям функционировать лучше, снижая эксплуатационные расходы и экономя деньги. Потенциал персонализированных схем приема лекарств и планов лечения, а также расширенный доступ провайдеров к данным нескольких медицинских учреждений – вот лишь несколько возможностей, которые изменят жизнь.
Риски для конфиденциальности
Если смотреть на это сквозь призму концепции конфиденциальности, искусственный интеллект ничем не отличается от других технологий, потому что конфиденциальность не была приоритетом при создании технологии искусственного интеллекта. В отличие от риска, создаваемого утечкой данных, обработка персональных данных ИИ сопряжена с существенным риском для прав и свобод отдельных лиц и в то же время несет очень незначительные “последствия” для вовлеченных фирм. Искусственный интеллект создает несколько проблем конфиденциальности, таких как:
Сохраняемость данных – благодаря доступному хранению данные сохраняются дольше, чем люди, которые их создали.
Повторное использование данных – повторное использование данных относится к использованию данных в целях, отличных от изначально задуманных.
Утечки данных — сбор информации о лицах, которые не являются объектом сбора данных
Полученные данные также создают проблемы конфиденциальности в ИИ и будущем работы, такие как добровольное предоставление обоснованного разрешения, возможность отказаться, ограничение сбора данных, определение цели обработки ИИ и даже возможность удаления данных по запросу. Но как люди, чьи данные были собраны, возможно, из-за вторичного эффекта, могли бы даже знать, что их информация была использована, чтобы связаться с компаниями по поводу их данных или попросить их удалить?
Мифы о продвинутом искусственном интеллекте
- Глубокое обучение, машинное обучение и искусственный интеллект – это одно и то же.
- Все системы искусственного интеллекта представляют собой “черные ящики”, в то время как системы, не связанные с искусственным интеллектом, гораздо проще понять.
- Данные, которые системы искусственного интеллекта используют для обучения, определяют, насколько они хороши.
- Системы искусственного интеллекта по своей сути несправедливы;
- ИИ заменит человеческую работу; ИИ становится все более человекоподобным.
