• EXHIBIT_YEAR_ROUND_DI

    #38 - INDUSTRIAL SOFTWARE

    Искусственный интеллект: стоит ли его бояться?

    enEnglish deDeutsch frFrançais esEspañol pt-ptPortuguês itItaliano ja日本語 zh-hans简体中文

    Интернет и мобильные технологии генерируют огромные объемы цифровых данных. Искусственный интеллект (ИИ), еще до недавнего времени обрабатывающий эти данные невидимыми способами, сегодня на широкомасштабном уровне изменил промышленность и то, как мы работаем. Стоит ли пугаться этого?

    Управляя всем, от новых методов человеко-компьютерного взаимодействия до более эффективных бизнес-процессов, темпы развития ИИ ошеломляют. Исследовательское бюро Gartner предполагает, что ИИ будет управлять 85% всех межклиентских отношений к 2020 году. По прогнозам Рей Курцвайла, директора инженерных технологий в Google, роботы достигнут уровня человеческого интеллекта к 2029 году. Gartner также утверждает, что к 2025 году одну треть профессий будут выполнять роботы и умные машины. Можно с острожностью относиться к этим прогнозам, но тем не менее развитие ИИ пробуждает страх того, что человеческая рабочая сила однажды исчезнет совсем.

    Избавиться от человеческой рабочей силы или усовершенствовать ее?

    По мнению Амир Банифатеми, специалиста по ИИ из некоммерческой организации XPRIZE в Калифорнии, такие опасения необоснованы.

    «ИИ может дать рабочим более широкий и эффективный доступ к инструментам и данным. Это значит, что рабочие смогут не только справляться с более сложными проблемами, но и научатся новым навыкам.» Каждый бизнес-сектор должен подготовить свою рабочую силу пользоваться новыми возможностями, усовершенствованной производительностью и растущим инновационным потенциалом, которые все чаще предлагает ИИ.

    В бионауке, благодаря ИИ, исследования в области медикаментов прогрессируют на беспрецедентном уровне. Джеймс Чандлер, вице-президент ИИ компании BenevolentAI в Лондоне, объясняет:

    «ИИ обладает уникальной возможностью извлекать знания из обширных наборов научных данных. ИИ способен максимально быстро определить причины болезни и предложить адекватное лечение. Подобные примеры показывают, что ИИ повышают человеческий интеллект, а не заменяют его.»

    В прошлом году Шеффилдский Институт Трансляционной Нейронауки в Великобритании подтвердил, что исследования лекарств по технологии BenevolentAI дали позитивные результаты в лечении болезни двигательного нейрона. Непрерывное развитие ИИ также изменит отношения между рабочими. Spark, виртуальное голосовое приложение от Cisco, использует технологию машинного обучения ИИ компании MindMeld. Оно позволяет пользователям приложения принимать участие в собраниях и завершать их, инициировать и останавливать записи голосовых команд.

    В этом году Spark будет проводить множество тестов, используя обратную связь для улучшения качества услуг. Вероятно, появится возможность автоматически задавать действия и создавать отчеты о собраниях. По мнению Чинтана Пателя, технического директора Cisco в Великобритании и Ирландии,

    «Одной из основных проблем, с которой сталкиваются ИИ исследователи и инженеры, является понимание человека в его естественном окружении, включая рабочее место. Усовершенствование машинного интеллекта, возможно, приведет к развитию ИИ персонала, который сможет давать советы по улучшению производительности.»

    ИИ уже реальность

    Звучит как в фильме Уилла Смита, но мир уже полон ИИ. Любой сектор промышленности, где требуется обработка больших объемов данных, уже пользуется ИИ.

    В здравоохранении Watson for Oncology является когнитивной технологией, предлагающей врачам варианты лечения на основе анализа медицинских данных. В сфере обслуживания клиентов ИИ-решения Nanorep и WorkFusion находят все более широкое применение.   Господин Пател из Cisco утверждает, что

    «Серьезная задача для каждого сектора промышленности на сегодняшний день — это понять, как ИИ может преобразовать бизнес-модели и рабочие процессы, чтобы помочь работникам повысить уровень выполняемых ими обязанностей, а рутинные и повторяющиеся задачи будут выполняться автоматически».

    ИИ не является автономной системой. Его нужно развивать, применять и использовать в контексте других передовых технологий, особенно в Интернете вещей (IoT) и кибербезопасности. Автономные транспортные средства являются отличным примером такой взаимозависимости. Программный код, самообучающиеся возможности, использование интеллектуальных сетей и ссылки на общедоступные беспроводные сети должны работать совместно с ИИ, чтобы безопасно доставлять людей и товары в нужное место в нужное время.

    В будущем одним из наиболее актуальных вопросов будет определение областей, в которых компании понимают, что передовые технологии, такие как глубокое обучение, могут увеличить прибыльность, а затем, убедившись в экспериментальных данных, полностью использовать преимущества.

    По мнению господина Чандлера из BenevolentAI,

    «Обучение компьютеров использованию отраслевых данных потребует инновационных, полууправляемых методов обучения, которые должны быть гораздо более экономичными и практичными, чем сегодняшние полностью контролируемые методы.»

     

    Перевели с английского Ирина Кожина и Елена Видаль

    enEnglish deDeutsch frFrançais esEspañol pt-ptPortuguês itItaliano ja日本語 zh-hans简体中文


    About the Author

    Daniel Allen is a writer and a photographer. His work has featured in numerous publications, including CNN, BBC, The National Geographic Traveller.

    Related Posts

    Sorry, nothing here!

    Style Switcher

    Highlight Color:

                   

    Backgrounds:

                        

    You can also set your own colors or background from the Admin Panel.