Искусственный интеллект. Начало новой технологической революции: вызовы и возможности

Впрочем, стремительный прогресс глубокого обучения не останавливается ни на минуту, и многие из этих ограничений постепенно преодолеваются. Разрабатываются подходы для создания более прозрачных и объяснимых нейросетей, алгоритмы переноса обучения и мета-обучения, техники работы с малыми и несбалансированными выборками. Недавние прорывы в обучении огромных языковых моделей на гигантских массивах текстовых данных привели к неожиданной реакции – появлению у них свойств и способностей (таких как здравый смысл, логический вывод, объяснение своих действий), которым их никто явно не обучал. Это уже очень близко к так называемому "сильному" или "общему" ИИ (Artificial General Intelligence, AGI) – то есть интеллекту, по гибкости и универсальности сравнимому с человеческим. Многие исследователи считают, что глубокое обучение в сочетании с идеями нейробиологии, когнитивистики, эволюционных вычислений и других смежных дисциплин – это путь, который в конечном итоге приведет к созданию AGI.

"Мокрый код" и нейроморфные процессоры – на пути к искусственному мозгу

Стоит упомянуть еще несколько перспективных и захватывающих направлений на стыке ИИ и нейронаук. Во-первых, это попытки объединить искусственные и биологические нейронные сети в единую систему – так называемые "гибридные" нейросети или "мокрый код". Идея в том, чтобы выращивать живые нейроны на микрочипах и заставлять их обмениваться сигналами с искусственными, кремниевыми нейронами. Ученые надеются, что такое "совмещение мозга и компьютера" позволит воспользоваться преимуществами обоих типов вычислительных систем: быстродействием и точностью электронных схем и адаптивностью, энергоэффективностью биологических нейронов. Уже есть первые успехи в этой области – например, "нейроморфный" процессор TrueNorth от IBM, содержащий миллион программируемых "нейронов", соединенных по принципам мозга.

Во-вторых, активно ведутся исследования по "обратной разработке" мозга – то есть по детальному изучению и моделированию структур и процессов биологических нейронных сетей с целью воспроизведения их в кремнии. Масштабные проекты, такие как Human Brain Project в Европе и BRAIN Initiative в США, объединяют усилия нейробиологов, информатиков и инженеров для создания точных компьютерных моделей участков мозга и в перспективе – его полного воспроизведения. При успехе этот подход позволит не только лучше понять работу нашего мышления, но и построить принципиально новые, "мозгоподобные" вычислительные системы.

Конечно, до полного воспроизведения человеческого интеллекта нам еще очень далеко. Но уже сегодня гибридные и нейроморфные системы показывают впечатляющие результаты в робототехнике, распознавании образов, обработке сигналов и других областях, требующих адаптивности и энергоэффективности. А в перспективе именно этот подход может оказаться ключом к созданию действительно разумных машин.

1.2.2. Области применения ИИ: компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и др.

Поговорив о теоретических основах и ключевых подходах современного ИИ, самое время перейти к практике и посмотреть, как эти мощные инструменты применяются для решения разнообразных задач в реальном мире. Искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу жизнь, хотя мы не всегда это осознаем – он незримо трудится в наших гаджетах и сервисах, на производстве и в лабораториях, помогает принимать решения врачам, управленцам, финансистам. Давайте рассмотрим несколько наиболее ярких и важных сфер, переживающих революцию благодаря внедрению интеллектуальных алгоритмов.

Компьютерное зрение – научить машину видеть и понимать мир

Начнем с компьютерного зрения – возможно, наиболее впечатляющего примера того, как искусственный интеллект за считанные годы научился решать задачу, которая раньше казалась под силу лишь человеку. Хотя первые попытки анализа изображений появились еще в 1960-х, долгое время успехи в этой области были довольно скромными. Программы могли с горем пополам находить границы объектов или распознавать простейшие символы, но для более-менее комплексного "понимания" картинки их возможностей категорически не хватало.

Ситуация кардинально изменилась в начале 2010-х с приходом глубоких сверточных нейросетей. Эти многослойные математические модели, вдохновленные структурой зрительной коры, оказались невероятно эффективны в выделении иерархий визуальных признаков – от простых линий и контуров до сложных текстур, форм и семантических концептов. Обученные на гигантских базах размеченных изображений, современные нейросети способны классифицировать объекты на фото и видео с точностью, сравнимой с человеческой или даже превосходящей ее.

Более того, передовые модели компьютерного зрения уже выходят за рамки простой классификации и демонстрируют поистине удивительные навыки визуального "понимания". Они могут находить и отслеживать множество объектов в динамической сцене, сегментировать изображение по классам пикселей, оценивать трехмерную структуру и положение предметов в пространстве, определять аномалии и нехарактерное поведение. По сути, у машин появляется своего рода "модель мира", позволяющая не просто воспринимать, но и интерпретировать увиденное.

Естественно, столь впечатляющие способности тут же нашли применение в целом ряде индустрий:

В робототехнике компьютерное зрение стало "глазами" автономных агентов – беспилотных автомобилей, дронов, сервисных роботов. Оно позволяет им ориентироваться в пространстве, различать объекты, оценивать препятствия и безопасные траектории движения. Без качественного "машинного зрения" немыслимы такие инновации как роботы-доставщики, робомобили, автоматизация складов и производств.

В медицине алгоритмы анализа изображений помогают ставить диагнозы, обнаруживать отклонения и патологии на снимках МРТ, рентгена, УЗИ, КТ. Нейросети научились распознавать злокачественные опухоли, определять стадии болезней сетчатки, прогнозировать осложнения на основе анализа медицинских фото и видео. Компьютерное зрение уже показывает точность, не уступающую опытным специалистам и даже превосходящую их в некоторых узких задачах.

В ритейле и рекламе визуальная аналитика используется, чтобы изучать поведение покупателей в магазинах, оценивать их реакцию на товары и промо-материалы. Интеллектуальные камеры способны отслеживать перемещение людей, фиксировать, где они останавливаются и на что обращают внимание. На основе этих инсайтов ритейлеры могут оптимизировать выкладку, персонализировать предложения, повысить эффективность продаж.

В охранных системах нейросети видеонаблюдения умеют распознавать лица, идентифицировать конкретных людей, определять опасные ситуации, такие как оставленные предметы или нетипичное поведение. Это позволяет предотвращать инциденты, ускоряет реагирование служб безопасности и правоохранителей. Конечно, здесь возникают серьезные вопросы приватности и этики использования данных, но польза для обеспечения общественной безопасности тоже несомненна.

В индустрии развлечений модели компьютерного зрения лежат в основе дополненной реальности, анимации аватаров, трекинга движений в играх и спецэффектах. Нейросети способны в реальном времени менять лица актеров, интегрировать виртуальные объекты в живое видео, управлять цифровыми персонажами на основе мимики реальных людей. Это открывает безграничный простор для творчества и интерактивности нового поколения.

Можно с уверенностью сказать, что компьютерное зрение – одна из самых прорывных и впечатляющих областей применения современного ИИ. Оно в прямом смысле позволяет машинам обрести зрение и взаимодействовать с реальным миром почти так же, как это делаем мы. Конечно, до полноценного визуального интеллекта, сравнимого с человеческим, еще далеко – нейросети пока лучше работают в узких специфических задачах. Но прогресс в этой сфере стремителен и поражает воображение – буквально на наших глазах компьютеры учатся видеть и понимать окружающую действительность.

Обработка естественного языка – от распознавания речи к пониманию смыслов

Другая важнейшая веха на пути к созданию "думающих машин" – это обработка естественного языка (NLP – Natural Language Processing). Под ней понимают широкий спектр задач, связанных с анализом и генерацией человеческой речи и текстов с помощью компьютеров. Сюда входят распознавание и синтез речи, машинный перевод, извлечение информации, анализ тональности, чат-боты и виртуальные ассистенты, автоматическое реферирование и многое другое. По сути, NLP должна научить машины "понимать" естественный язык во всей его сложности и неоднозначности для того, чтобы мы могли общаться с ними так же, как друг с другом.

Как и во многих других областях ИИ, в обработке языка долгое время доминировали "инженерные" методы, основанные на экспертных правилах и шаблонах. Исследователи вручную описывали грамматики, словари, языковые модели, на основе которых программы пытались анализировать и генерировать тексты. Однако естественный язык оказался настолько многогранным, изменчивым и неоднозначным, что такие системы неизбежно спотыкались на всем, что выходило за рамки предустановленных правил.

Новую жизнь в NLP вдохнуло машинное обучение и особенно глубокие нейронные сети. Вместо того, чтобы полагаться на заданные человеком шаблоны, нейросетевые языковые модели учатся "понимать" речь и тексты на огромных массивах реальных данных. Они находят статистические закономерности на разных уровнях – от частотности слов и устойчивых выражений до абстрактных понятий и семантических связей. По сути, современные NLP-системы как бы "считывают" язык из самих текстов, а не из правил, что делает их гораздо более гибкими и устойчивыми к неоднозначностям.

Особенно впечатляют успехи глубокого обучения в таких сферах, как машинный перевод и языковые модели. Алгоритмы вроде Google Translate или DeepL уже способны переводить тексты практически на уровне профессиональных лингвистов, учитывая сложнейшие нюансы контекста и стиля. А тренированные на огромных массивах текстов нейросети типа GPT-4, BERT, T5 демонстрируют удивительную способность к пониманию смысла, логическому выводу, генерации связных и осмысленных текстов. Они могут поддерживать диалог, отвечать на вопросы, пересказывать тексты своими словами, писать эссе на заданную тему – и все это часто неотличимо от результатов работы человека.

Естественно, столь мощные лингвистические модели находят применение в самых разных областях:

В бизнесе чат-боты и виртуальные ассистенты на базе NLP берут на себя значительную часть коммуникаций с клиентами. Они консультируют по продуктам и услугам, помогают оформить заказ, отвечают на типовые вопросы. При этом современные языковые модели способны поддерживать практически неотличимый от человеческого диалог, подстраиваясь под конкретного собеседника.

В медиа и издательском деле алгоритмы обработки текстов берут на себя поиск и агрегацию информации, написание несложных новостных заметок, автоматическое реферирование и классификацию публикаций. Журналистам и редакторам это помогает быстрее находить интересные темы, экономить время на рутине и сосредотачиваться на по-настоящему творческой работе.

В образовании интеллектуальные системы оценки текстов уже помогают проверять эссе, сочинения, открытые ответы студентов. Они способны не только выявлять грамматические и стилистические ошибки, но и оценивать релевантность содержания, полноту раскрытия темы, общее качество аргументации. В перспективе это может привести к массовой персонализации и автоматизации обратной связи в обучении.

В науке о данных и аналитике NLP-инструменты позволяют извлекать ценную информацию из неструктурированных текстовых массивов – отзывов клиентов, постов в соцсетях, комментариев на форумах. Анализ тональности, автоматическое тегирование, кластеризация текстов помогают быстро понять общественное мнение по разным вопросам, выявить проблемные зоны, предсказать тренды – задачи критически важные для бизнеса и управления.

Ну и конечно, одно из самых очевидных и многообещающих применений NLP – это создание настоящих разговорных ИИ, способных общаться с человеком на естественном языке. Уже сейчас нейросетевые собеседники вроде Replica, Xiaoice или Meena удивляют своей способностью поддерживать связный и увлекательный диалог практически на любые темы. Пока они скорее интересные игрушки, чем серьезные интеллектуальные партнеры, но потенциал таких систем поистине грандиозен.

Обработка естественного языка – ключевая веха на пути к созданию "сильного", человекоподобного ИИ. В конце концов, именно язык лежит в основе нашего интеллекта, мышления, способности познавать мир и делиться знаниями. Обучив машины понимать и использовать этот чудесный инструмент, мы не просто делаем их более удобными для человека, но как бы приоткрываем для них дверь в мир смыслов, абстракций и творческой игры разума. И хотя до полноценной "лингвистической сингулярности" еще далеко, нельзя не восхищаться тем, как стремительно искусственный интеллект осваивает все новые уровни и пласты языка – той самой квинтэссенции человечности.

Рекомендательные системы – ИИ как советчик и проводник в мире контента

Представьте, что у вас есть персональный советчик, который отлично знает ваши вкусы, привычки и предпочтения. Он всегда может подсказать, какой фильм посмотреть, какую книгу почитать, где лучше отдохнуть и что купить для дома. Причем его рекомендации удивительно точны и со временем становятся только лучше, потому что он постоянно учится на ваших реакциях и обратной связи. Звучит фантастически? А ведь именно такого "цифрового советчика" мы уже встречаем практически каждый день – в виде рекомендательных систем, которые незаметно, но прочно вошли в нашу жизнь.

По сути, рекомендательная система – это алгоритм, который пытается предсказать, какие объекты (товары, контент, услуги) наиболее интересны и релевантны для конкретного пользователя. Он анализирует историю взаимодействий человека с системой, находит похожих на него пользователей и на основе этого формирует персональные рекомендации – список объектов, которые с высокой вероятностью будут полезны и привлекательны для него.

Технически современные рекомендательные сервисы строятся на базе продвинутых методов машинного обучения – коллаборативной и контентной фильтрации, факторизационных машин, нейросетей. Они учатся улавливать глубокие и неочевидные взаимосвязи в огромных массивах данных о пользователях и объектах. Например, находят похожих пользователей не только по очевидным признакам (возраст, город, пол), но и по скрытым паттернам поведения. Или обнаруживают неожиданные корреляции между предпочтениями в разных доменах – скажем, любителям группы Radiohead часто нравятся фильмы Тарковского.

Впрочем, мощь рекомендательных систем проявляется не только в умении находить любопытные инсайты, но и в их всепроникающем охвате, который мы уже воспринимаем как должное:

Музыкальные и видеосервисы вроде Яндекс Музыка, Spotify, YouTube, Netflix практически полностью опираются на рекомендательные алгоритмы в подборе контента. Плейлисты дня, персональная радиостанция, похожие исполнители – все это генерируют "движки" автоматических рекомендаций. По сути, они выступают в роли персональных диджеев, кураторов, критиков, помогая пользователям ориентироваться в океане контента.

Онлайн-магазины и маркетплейсы используют "умные" рекомендации как мощнейший инструмент повышения продаж. Амазон, eBay, AliExpress подбирают для покупателей товары на основе истории просмотров и покупок, размещают персональные баннеры и объявления, предлагают сопутствующие продукты. По некоторым оценкам, до 35% дохода Amazon приносят рекомендации "С этим товаром также покупают".

В социальных сетях и медиа алгоритмы рекомендаций формируют индивидуальные ленты новостей, предлагают вступить в сообщества по интересам, подписаться на тех или иных блогеров. Фактически именно эти системы сейчас определяют, какой контент мы видим и потребляем. С одной стороны, это помогает справиться с информационной перегрузкой, но с другой – несет риски "пузырей фильтров".

Даже в таких консервативных областях как HR и образование рекомендательные сервисы используются, чтобы предлагать соискателям релевантные вакансии, а студентам – подходящие курсы и учебные материалы. В перспективе это позволит выстраивать полностью персонализированные траектории профессионального развития.

Как мы видим, рекомендательные системы стали неотъемлемой частью нашей цифровой реальности. Они направляют наше внимание, формируют предпочтения, по сути, выступают в роли путеводителей и лоцманов в безбрежном океане информации. С каждым годом эти алгоритмы становятся все умнее, проникают во все новые домены (здравоохранение, госуслуги, знакомства), учатся не просто угадывать наши желания, но и предвосхищать потребности, которые мы сами еще не осознали.

Конечно, такая власть умных систем над умами и сердцами людей не может не вызывать опасений. Ведь рекомендательные ИИ потенциально способны манипулировать нашим выбором, усиливать предрассудки, формировать ложную картину мира. Вопросы этичности, разнообразия, информационных пузырей становятся все более острыми по мере того, как алгоритмы пронизывают нашу жизнь.

И все же в целом феномен рекомендательных систем скорее позитивен. Эти цифровые помощники экономят наше время и внимание, помогают находить действительно ценные вещи в море информационного шума. Кроме того, они уже становятся чем-то большим, чем просто инструментами потребления – в перспективе "умные" рекомендации могут помочь нам лучше понять себя, развить вкус, расширить кругозор. Ведь настоящий интеллект проявляется не только в том, чтобы потакать нашим поверхностным "хотелкам", но и в том, чтобы показать неожиданное, вдохновить на новое.

1.2.3. Примеры применения искусственного интеллекта в различных отраслях

Искусственный интеллект уже перестал быть научной фантастикой и становится привычной частью нашей реальности. Все больше отраслей экономики и сфер жизни трансформируются под воздействием «умных» алгоритмов и систем. Давайте попробуем понять масштаб и многообразие применения ИИ на примере нескольких ключевых индустрий.

Здравоохранение и медицина

Пожалуй, медицина – одна из самых перспективных и многообещающих отраслей для внедрения искусственного интеллект. Колоссальные объемы накопленных биомедицинских данных, острая потребность в персонализации лечения, необходимость принятия комплексных решений в условиях неопределенности – все это создает идеальные условия для триумфа «умных» помощников.

Уже сейчас ИИ-системы помогают врачам ставить диагнозы, обнаруживая закономерности и аномалии в медицинских изображениях (рентген, МРТ, УЗИ, гистологические снимки). Алгоритмы компьютерного зрения научились находить злокачественные опухоли, определять стадии ретинопатии, кардиологических заболеваний, выявлять туберкулез и COVID-19 по рентгенограммам и КТ. В ряде узких задач интеллектуальные системы уже превосходят лучших специалистов-людей.

Другой важнейший кластер задач – это предсказательная аналитика и поддержка клинических решений. Искусственный интеллект способен выявлять группы риска развития хронических заболеваний, прогнозировать осложнения, подбирать оптимальную терапию на основе генетических, клинических и иных данных пациента. Потенциал применения гигантский – от превентивной медицины и ранней диагностики до персонализированных схем лечения генетических болезней и рака.

Интеллектуальные системы уже помогают оптимизировать работу клиник и страховых компаний, автоматизировать рутинные процессы (например, заполнение медкарт на основе речи), распределять ресурсы. В перспективе нас ждет еще более впечатляющее: роботы-хирурги, «умные» импланты и протезы, лекарства, разработанные с помощью ИИ, генная терапия и редактирование. Цель – сделать медицинскую помощь проактивной, персонализированной, высокоточной, а значит, максимально эффективной.

Финансы и банкинг

Индустрия финансовых услуг еще одна сфера, переживающая колоссальную трансформацию под воздействием искусственного интеллекта. Она словно создана для того, чтобы алгоритмы здесь расцвели: гигантские массивы структурированных данных, скоростные транзакции, необходимость мгновенно реагировать на рыночные изменения – идеальная среда для самообучающихся систем.

Один из самых очевидных кейсов – это алгоритмическая торговля на фондовых биржах. ИИ-модели способны анализировать колоссальные объемы данных о ценах, сделках, новостях, находить неявные закономерности и молниеносно принимать решения о покупке/продаже активов. Львиная доля транзакций на современных биржах совершается именно такими высокочастотными роботами, и их доля будет только расти.

Другой важнейший кластер приложений – это персональные финансовые ассистенты: умные чат-боты, роботы-консультанты, адаптивные интерфейсы мобильных приложений. Они помогают людям управлять счетами, кредитами, инвестициями с помощью простых голосовых команд и понятных визуальных интерфейсов. Их задача – сделать финансовые продукты доступными и удобными для массового потребителя.

Интеллектуальные системы также позволяют тоньше сегментировать клиентов, точнее оценивать кредитные риски, персонализировать страховые и инвестиционные продукты. Например, алгоритмы машинного обучения способны анализировать не только стандартные финансовые метрики, но и поведенческие данные из соцсетей, истории покупок, геолокации, чтобы предсказать платежеспособность человека. Это открывает дорогу к более справедливому кредитованию для миллионов людей без традиционной кредитной истории.

Отдельная ниша – выявление мошенничества и отмывания денег. Умные алгоритмы в реальном времени отслеживают миллионы транзакций, чтобы найти подозрительные аномалии, связи, паттерны – как в банковских картах, так и в блокчейн-сетях. Такие ИИ-системы уже помогают предотвращать преступления и защищать интересы добросовестных клиентов.

Наконец, искусственный интеллект становится важнейшим элементом RegTech – системы контроля за соблюдением нормативных требований. Алгоритмы контент-анализа способны отслеживать регуляторные изменения в автоматическом режиме, находить релевантные положения в громадном массиве юридических документов, предлагать алгоритмы действий.

Пожалуй, трудно найти другую отрасль, столь комплексно и динамично трансформирующуюся под воздействием ИИ, как финансы. Умные системы здесь выполняют сразу несколько функций:

снижают издержки и повышают эффективность рутинных процессов – от анализа документов до транзакционного скоринга;

открывают дорогу к более тонкой настройке продуктов и услуг под потребности конкретных клиентов;

помогают предсказывать риски и возможности, реагировать на стремительные изменения, принимать решения в моменте;

повышают безопасность и доверие, защищая и права потребителей, и интересы бизнеса.

В целом, искусственный интллект делает финансовую систему более умной, быстрой, инклюзивной и устойчивой. Однако он же порождает и новые вызовы – от рисков дестабилизации рынков алгоритмами до угроз дискриминации и нарушения приватности. Сбалансировать пользу и опасности рассматриваемой технологии в такой чувствительной сфере как финансы – одна из ключевых задач на пути к процветающему обществу.

Промышленность и энергетика

Говоря о прорывном потенциале и искусственного интеллекта, невозможно обойти вниманием реальный сектор – промышленное производство, энергосистемы, добычу и переработку ресурсов. В этих традиционных отраслях «умные» технологии приносят, возможно, не такую яркую, но не менее значимую пользу – повышают производительность, оптимизируют процессы, позволяют более рачительно использовать ресурсы.

Один из ключевых кластеров – это промышленная робототехника и интеллектуальная автоматизация. Интеллектуальные системы способны не просто механически повторять заложенные человеком операции, но адаптироваться к переменам, самостоятельно оптимизировать свои действия. Например, роботы с компьютерным зрением научились гибко перемещаться и манипулировать объектами в неструктурированной среде. ИИ-алгоритмы позволяют координировать целые роевые системы автономных агентов – беспилотных погрузчиков, складских транспортеров, сборочных манипуляторов. В результате повышаются производительность, безопасность и гибкость индустриальных процессов.

Другой важнейший кейс – это предиктивное обслуживание оборудования. Интеллектуальные модели способны по косвенным признакам – вибрации, температуре, звуку – выявлять дефекты и предсказывать поломки станков, двигателей, турбин и т.д. Это позволяет превентивно устранять неисправности, сокращать незапланированные простои, увеличивать общую эффективность активов (OEE). Причем современные алгоритмы уже способны не просто ставить диагноз, но и предлагать оптимальные сценарии ТОиР.