Talend: Реальность революции искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — один из самых вызывающих воспоминания и запутанных терминов в области технологий. Понимая это, Джейсон Бисселл из Talend говорит, что ИИ сегодня — это повседневная реальность, но в будущем у него будет еще много возможностей…

Основываясь на исследовании, проведенном MIT Technology Review, бизнес-ландшафт Азии готов не только извлечь большую выгоду из развития искусственного интеллекта, но и (сыграть большую роль в помощи?) определить его.

Хотя лишь небольшой процент респондентов в настоящее время инвестирует в развитие ИИ в Азии, 25% фирм уже вложили средства на глобальном уровне, а еще 50% рассматривают возможность сделать это.

Мы видели, как машина освоила сложную игру Го, которая ранее считалась самой сложной задачей искусственной обработки. Мы были свидетелями того, как транспортные средства работали автономно, в том числе караваны грузовиков, пересекающие Европу с единственным оператором, контролирующим системы.

Мы наблюдаем распространение роботизированных аналогов и автоматизированных средств для выполнения самых разных задач, и все это породило шквал людей, утверждающих, что революция ИИ уже наступила.

Однако, хотя нет никаких сомнений в том, что в области ИИ были достигнуты значительные успехи, то, что мы видели, — это только начало пути к тому, что можно было бы считать полноценным ИИ.

Понимание роста возможностей ИИ имеет решающее значение для понимания достижений, которые мы наблюдаем. Полный ИИ, то есть полное, автономное сознание, включает в себя способность машины имитировать человека до такой степени, что он будет неотличим от него (так называемый тест Тьюринга).

Этот тип настоящего ИИ все еще далек от реальности.

Кто-то скажет, что основным препятствием для будущего развития ИИ является уже не наша способность разрабатывать необходимые алгоритмы, а, скорее, наличие вычислительной мощности для обработки объема данных, необходимых для того, чтобы научить машину интерпретировать такие сложные вещи, как эмоциональные реакции.

Хотя может пройти еще некоторое время, прежде чем мы достигнем полноценного ИИ, в ближайшем будущем будет гораздо больше практических применений базового ИИ, которые могут значительно улучшить нашу жизнь.

При использовании базового ИИ система обработки, встроенная в устройство (локальная) или подключенная к сети (облако), изучает и интерпретирует ответы на основе «опыта».

Этот опыт приходит в форме обучения с использованием наборов данных, которые моделируют ситуации, на которых мы хотим, чтобы система училась. Это слияние машинного обучения (МО) и ИИ.

Способность научить машины интерпретировать данные является ключевой технологией, лежащей в основе более сложных форм ИИ, которые могут быть автономными в своих реакциях на вводимые данные. Именно этому типу ИИ уделяется наибольшее внимание. В ближайшие десять лет использование ИИ на основе машинного обучения, вероятно, разделится на две категории:

1. Улучшение и автоматизация повседневной жизни

Управление домашними делами, беспилотные автомобили и грузовики и общая автоматизация задач, которые роботы могут выполнять значительно быстрее и надежнее, чем люди.

2. Исследование и разработка новых тенденций и идей

Искусственный интеллект может помочь ускорить открытие и науку, происходящие во всем мире каждый день. Использование искусственного интеллекта для автоматизации науки и технологий позволит нам открывать новые лекарства, технологии, инструменты, клетки, планеты и т. д., что в конечном итоге поднимет сам искусственный интеллект на новые высоты.

Нет сомнений в коммерческих перспективах автономных роботизированных систем на коммерческом рынке в таких аспектах, как конверсия онлайн-продаж, удовлетворенность клиентов и эффективность работы.

Мы видим, что это приложение уже совершенствуется до такой степени, что оно станет коммерчески жизнеспособным, что является первым шагом к тому, чтобы оно стало практичным и широко распространенным. Проще говоря, если из этого можно получить доход, он станет самоокупаемым и, таким образом, продолжит расти.

Amazon Echo, личный помощник, стал успешным коммерческим приложением автономной технологии в Соединенных Штатах. Технология автономных транспортных средств — одно из самых известных и востребованных приложений ИИ.

Ежегодно в Сингапуре в дорожно-транспортных происшествиях получают травмы или погибают около 9000 человек; Технология автономных транспортных средств могла бы почти полностью устранить это и значительно повысить доступность и эффективность транспорта для всех.

В дополнение к автоматизации транспорта и логистики создается большое количество дополнительных технологий, использующих автономные методы обработки.

В настоящее время концепция искусственного помощника или «чат-бота» является одной из самых популярных. Создавая иллюзию полностью разумного удаленного участника, он делает взаимодействие с технологиями более доступным.

У этой технологии были очевидные недостатки (яркий пример — нефильтрованный чат-бот Microsoft, «Tay»), но применение должным образом разработанных и управляемых искусственных систем для взаимодействия — важный шаг на пути к полноценному ИИ.

Это также чрезвычайно важное применение ИИ, поскольку оно принесет технологии тем, кто раньше не мог полностью использовать технологии по ряду физических или психических причин.

Делая технологии более простыми и более человечными для взаимодействия, вы устраняете некоторые барьеры на пути их использования, которые вызывают трудности у людей с различными нарушениями.

Использование ИИ для разработки и открытий только сейчас начинает набирать обороты, но в течение следующего десятилетия это станет областью значительных инвестиций и разработок.

В любом научном или исследовательском проекте задействовано так много повторяющихся задач, что использование роботизированных интеллектуальных механизмов для управления более сложными и повторяющимися задачами и их совершенствования значительно увеличило бы скорость, с которой могут быть обнаружены новые прорывы.

Существует также заманчивая возможность того, что по мере того, как мы увеличиваем возможности наших систем искусственного интеллекта, они действительно могут проводить исследования и открывать новые возможности для изучения.

Хотя до этого еще далеко, это может значительно ускорить открытия, необходимые для многих достижений, которые могут улучшить и продлить нашу жизнь.

Мрачное видение роботов, берущих на себя полный контроль над обществом, маловероятно; нюансы восприятия, интуиции и старые добрые «интуитивные реакции» до сих пор ускользают от машин.

Обучение на основе повторения, совершенствование шаблонов и разработка новых процессов находятся в пределах досягаемости современных моделей ИИ и будут укрепляться в ближайшие годы по мере дальнейшего развития ИИ, в частности машинного обучения и нейронных сетей.

Вместо того, чтобы пугаться предполагаемой угрозы ИИ, было бы разумно использовать возможности, которые предлагает ИИ.