Штучний інтелект – чи вам відомо що це?

Штучний інтелект (Artificial Intelligence) — це далеко не те, що ми здебільшого уявляємо. Дізнайтеся що таке штучний інтелект, які етичні аспекти та які є його основні характеристики, а також які наслідки для людства новітні технології можуть з собою нести.

Штучний інтелект – це не про супер роботів

Більшість людей погано розуміють що таке штучний інтелект. 

Навіть, провідним бізнес- та політичним лідерам не вистачає розуміння. Більшість звичайних людей плутають штучний інтелект з супер-потужними роботами або гіпер-інтелектуальними пристроями. Голівуд відклав негативний слід на наше сприйняття штучного інтелекту та новітніх технологій. Але штучний інтелект – це не про роботів.

загроза штучного інтелекту

Відсутність зрозумілості цього терміну дає можливість песимістам щодо технологій стверджувати, що штучний інтелект загрожує завоювати людей,є загрозою робочих місць, може придушити індивідуальну свободу та знищити конфіденційність особистості.

Які характеристики штучного інтелекту

Проблемою є відсутність узгодженого визначення штучного інтелекту.   Алан Тюрінг, один з батьків концепції штучного інтелекту, в 1950 році виклав роздуми про «мислячі машини», які могли б міркувати на рівні людини. Його відомий « Тест Тьюринга » вказує на те, що комп’ютери мають повною мірою розвязувати головоломки на людському рівні для того, щоб їх вважали з “автономним мисленням”.

Тест Тюрінга

 Джон Маккарті  вперше використав термін «штучний інтелект» для позначення машин, які могли б мислити автономно. Він назвав цей поріг “отриманням комп’ютера, що робить речі, для яких потрібен людський інтелект”.

штучний інтелект john mccarthy

Починаючи з 1950-х років, вчені сперечалися над тим, що включається в «мислення» та «інтелект», і що є «повністю автономним», коли мова йде про апаратне та програмне забезпечення. Комп’ютери вже перемагають людей в шахах і здатні миттєво обробляти величезну кількість інформації.

Сьогодні під штучним інтелектом як правило, маються на увазі «машини, які реагують на стимуляцію, що відповідає традиційним реакціям людей, враховуючи здатність людини до споглядання, судження і намірів». Такі системи мають три якості, які складають суть штучного інтелекту: намір, інтелект і адаптивність.

Намір (цінності)

Алгоритми штучного інтелекту призначені для прийняття рішень, часто використовуючи дані реального часу. Вони відрізняються від пасивних машин, які здатні лише механічно або заздалегідь визначити відповіді. Використовуючи датчики, цифрові дані вони поєднують інформацію з різних джерел, миттєво аналізують матеріал і діють на основі інформації, отриманої з цих даних. Вони мають певні наміри та цілі.

Приклад з  транспортної галузі  показує, як це відбувається з безпілотними автомобілями.  Автономні транспортні засоби оснащені дистанційними датчиками, які збирають інформацію з оточення транспортного засобу. Система LIDAR використовує радар, щоб побачити об’єкти перед і навколо транспортного засобу і приймати миттєві рішення щодо наявності об’єктів, відстаней і чи загрожує автомобілю зіткнення. Бортові комп’ютери об’єднують цю інформацію з датчиками даних, щоб визначити, чи є якісь небезпечні умови, чи транспортний засіб потребує змінити смугу, або він повинен сповільнитися або повністю зупинитися. Весь матеріал повинен бути проаналізований негайно, щоб уникнути краху та тримати автомобіль у правильній керунку.

Завдяки масовим вдосконаленням систем зберігання даних, швидкостях обробки та аналітичним методам, ці алгоритми здатні до величезної складності в аналізі та прийнятті рішень. 

Така ж логіка застосовується в системах підігріву, які використовують датчики для визначення того, чи хтось перебуває в кімнаті, і автоматично регулюють нагрівання, охолодження та освітлення на основі цієї інформації. Метою є оптимальне збереження енергії та використання ресурсів.

До тих пір, поки ці системи відповідають важливим людським цінностям, існує незначний ризик того, що штучний інтелект поставить під загрозу людей.  Комп’ютери можуть мати намір, аналізуючи інформацію таким чином, щоб допомагати людям. Однак, якщо програмне забезпечення погано розроблене або засноване на неповній або упередженій інформації, це може загрожувати людям.

Інтелект

Штучний інтелект часто поєднується з машинним навчанням і аналітикою даних, і отримана комбінація дозволяє інтелектуальне прийняття рішень. Машинне навчання бере дані і шукає основні тенденції. Якщо він помічає щось, що є актуальним для практичної проблеми, розробники програмного забезпечення можуть прийняти ці знання і використовувати його з аналітикою даних для розуміння конкретних питань.

Наприклад, є   системи штучного інтелекту для управління навчальними закладами в школі . Вони збирають інформацію про місце розташування, бажані школи, основні інтереси тощо, а також рекомендують учнів певним школам на основі цього матеріалу. До тих пір, поки існує згода щодо основних критеріїв, ці системи працюють розумно і ефективно.

штучний інтелект

Звичайно, часто дійсність далека від бажаної.  Для батьків, вчителів та адміністраторів шкіл важливі різні фактори. Чи повинні студенти завжди призначатися до школи поблизу, або ж інші критерії повинні перекривати цей фактор? З цих причин дизайнери програмного забезпечення повинні збалансувати конкуруючі інтереси і досягати розумних рішень, які відображають важливі значення в цій конкретній спільноті.

Прийняття такого роду рішень дедалі більше потрапляє на плечі комп’ютерних програмістів. Вони повинні будувати інтелектуальні алгоритми, які збирають рішення на основі ряду різних міркувань. Це може включати такі основні принципи, як ефективність і справедливість. Визначення того, як узгодити конфліктні цінності, є одним з найважливіших завдань, що стоять перед дизайнерами штучного інтелекту. Дуже важливо, щоб вони писали код і включали інформацію, яка є неупередженою та недискримінаційною. Недотримання цього призводить до несправедливих алгоритмів штучного інтелекту.

Адаптивність штучного інтелекту

Останньою якістю, якою відзначається штучний інтелект, є здатність до навчання та адаптації, оскільки він збирає інформацію та приймає рішення. Ефективний штучний інтелект повинен відрегулювати як обставини або умови змін. Це може включати зміни у фінансовій ситуації, дорожніх умовах, екологічних міркуваннях або військових обставинах.  Штучний інтелект повинен інтегрувати ці зміни в свої алгоритми і приймати рішення про те, як адаптуватися до нових можливостей.

навчання штучного інтелекту

Ці питання найбільш ілюструються у транспортній сфері.Безпілотні автомобілі можуть використовувати комунікації між машинами для попередження інших автомобілів на дорозі про настання затору, вибоїни, будівництво шосе або інші можливі перешкоди руху. Транспортні засоби можуть скористатися досвідом інших транспортних засобів на дорозі, без участі людини, і весь обєм їх досягнутого «досвіду» негайно і повністю переноситься на інші аналогічно налаштовані транспортні засоби. Їх вдосконалені алгоритми, сенсори та камери включають досвід роботи в поточних операціях, а також використовують приладові панелі та візуальні дисплеї, щоб представити інформацію в реальному часі, щоб люди-водії могли зрозуміти поточний трафік і умови руху.

Подібна логіка застосовується до штучного інтелекту, розробленого для планування зустрічей. Є персональні цифрові помічники, які здатні динамічно визначати уподобання людини та відповідати на запити електронної пошти для особистих зустрічей. Без будь-якого людського втручання, цифровий помічник може робити зустрічі, налаштовувати графіки і передавати ці побажання іншим особам. 

Побудова адаптованих систем, які вчатся у своїй роботі, має потенціал підвищення ефективності. Такі алгоритми можуть обробляти складні завдання і приймати судження, які повторюють або перевершують те, що може зробити людина. 

Дізнайтеся що таке машинне навчання штучного інтелекту та які його приклади.

ВИСНОВОК (штучний інтелект – друг чи небезпека?)

Коротше кажучи, в останні роки було досягнуто надзвичайних успіхів у здатності систем штучного інтелекту включати номіри, інтелект і адаптивність у свої алгоритми. Замість того, щоб бути механічним, програмне забезпечення штучного інтелекту вчиться і включає в себе реальний досвід у прийнятті рішень. Таким чином, він підвищує продуктивність людини і збільшує можливості людей.

штучний інтелект

Звичайно, ці досягнення також змушують людей нервувати щодо сценаріїв кінця світу, які сенсаційно популяризуються кінематографістами. Ситуації, коли роботи, що працюють від штучного інтелекту, підводять людей або приймають хибні цінності, лякають людей і змушують їх задаватися питанням, чи штучний інтелект робить корисний внесок або може загрожувати людству. Так деякі вчені побоюються, що штучний інтелект становить загрозу для демократії.

На це питання немає простої відповіді, але розробники системи повинні включати важливі етичні цінності в алгоритми, щоб переконатися, що вони відповідають людським переконанням і навчаються і адаптуються таким чином, щоб вони відповідали цінностям спільноти. 

Для того, щоб максимізувати позитивні результати, організації повинні наймати етиків, які працюють з корпоративними керівниками та розробниками програмного забезпечення. Треба організовувати групи з рецензування штучного інтелекту, які б регулярно розглядали корпоративні етичні питання та проводили аудит того, як приймаються різні рішення щодо кодування, впроваджують навчальні програми з штучного інтелекту.

Це дасть гарантії суспільству, що системи штучного інтелекту мють наміри, є розумними і адаптованими, при цьому дотримуючись основних людських цінностей. Таким чином, країни можуть рухатися вперед і отримувати вигоди від штучного інтелекту та новітніх технологій, не жертвуючи важливими якостями, які визначають людство.

Також дізнайтеся топ-10 цікавих (тривожних) фактів про штучний інтелект.

Джерело: brookings.edu

Подібні новини