Специально для "Российской газеты" Александр Игнатов, эксперт отдела аналитических исследований "Высшей школы управления финансами", рассказал о видах искусственного интеллекта и оценил его вклад в мировую экономику:
- История со Сбербанком на самом деле не удивляет. Так как в России лидирующее место по объему использования ИИ в своей работе занимает именно банковский сектор. До 55 процентов всех операций уже сейчас прямо или косвенно происходят с применением ИИ. До 45 процентов всех действий по анализу платежеспособности клиента проверяется искусственным интеллектом (по данному показателю, Россия входит в Топ-5 стран мира).
В том числе, благодаря возможности ИИ обрабатывать огромный объем данных, банки начали подключать оценку с помощью "косвенных" признаков. Так, если у вас в профиле много фотографий с дорогими видами, это может повысить шанс на получение кредита. Большая часть таких систем работает в тестовом режиме и итоговое решение все равно принимает человек, однако внедрение ИИ с каждым годом становиться все заметнее.
Кроме того, ИИ уже давно взяли на себя примитивные функции человека в сфере обслуживания. Так, чаты с роботами и решение вопросов через автоответчик с каждым годом становятся все более привычной практикой, в банках до 40 процентов обращений пользователей уже сейчас решаются ботами. Это позволяет компаниям тратить меньше денег на оплату рабочей силы "первой линии" и сфокусироваться на решении глобальных задач развития бизнеса. Не зря именно банковский сектор показывает одни из самых высоких темпов роста в стране, обгоняя в среднем конкурентов на 5-7 процентов в год.
В повседневной жизни искусственный интеллект используются практически везде. Сейчас каждое носимое устройство имеет голосового помощника, который решит практически любую задачу. Также появились такие системы, как "умный дом", "умная колонка", "умный дисплей" и так далее. То есть человеку достаточно просто лежать на диване, а ИИ все сделает сам.
Более того, уже долгое время в мире ведутся разработки особого чипа, который будет вживляться в мозг. Это интерфейс между мозгом и машиной, целью которого является интеграция человека с искусственным интеллектом. Данный интерфейс считывает и стимулирует нейроны, с помощью чего появится возможность восстанавливать память, зрение и функции конечностей. Как сказал Илон Маск: "мы почти киборги", и видимо, все к этому и идет. Сегодня, стоит только забыть дома телефон, планшет или компьютер, человек будет чувствовать дискомфорт, будто оставил дома конечность.
В экономике главная задача искусственного интеллекта заключается в снижении стоимости производства.
Примером таких технологий может стать полупроводник, с помощью которого мы смогли сильно увеличить объем обрабатываемой информации и научились делать это значительно дешевле. Если раньше для расчета экономической рентабельности проектов тяжелого машиностроительного завода использовался целый отдел из 30 человек, то сегодня, весь отдел может быть заменен одним файлом с электронными таблицами и одним оператором ЭВМ.
ИИ выводит обработку и анализ данных на качественно новый уровень, предоставляя человеку все данные в простом и понятном виде, а человек лишь делает выводы.
И вот тут мы подходим к главному минусу систем ИИ - они умеют работать с информацией, но практически не умеют делать далеко идущих выводов. Получается, что ИИ, в современных условиях, это не самостоятельный продукт или сфера, а своего рода гаечный ключ, который не может работать сам по себе, а требует постоянного контроля.
Тем не менее, сами по себе эти системы уже оказали значительное влияние на экономику. С одной стороны, они сильно сократили потребность в рабочих местах с низкой квалификацией, где необходимо день за днем выполнять однотипные расчеты или изыскания. С другой стороны, благодаря таким системам, появилась возможность реализовать большой объем сложных процессов силами маленьких команд и создать рабочие места, которые раньше были невозможны технически.
Например, аналитики баз-данных создают системы, которые позволяют выполнять определенный круг задач с использованием ИИ. Программисты создают все новые и новые системы, которые работают быстрее и могут справляться с более сложными задачами, такими как расчет траекторий полетов космических аппаратов или поиск новых свойств известных лекарственных препаратов.
По предварительным оценкам, объем мировой экономики благодаря искусственному интеллекту может вырасти в 2 и более раза уже в ближайшие 10 лет.
Также, системы ИИ существенно смещают экономический баланс с "арифметики" анализа - в пользу выводов и действий. Сегодня любой компьютер может спрогнозировать поведение автомобиля на дороге, но вот как реализовать эти вычисления и прогнозы в реальной жизни - это новая задача, которая становится куда более актуальной.
В современном мире выделяется 4 типа искусственного интеллекта. Первый - это реактивные машины, алгоритмы способные решать узкий круг задач "здесь и сейчас". Они не умеют оперировать данными прошлого и каждый раз ищут пути решения снова.
Примером такого ИИ может выступать суперкомпьютер от IBM Deep Blue который смог обыграть в шахматы Гарри Каспарова в конце 90-х годов. Многие современные машины, выглядят куда более сложными и умными, они используют нейросети, но, по сути, они недалеко ушли от машин систем начала двухтысячных.
Второй тип ИИ - это системы с ограниченной памятью. Такими, например, являются автомобили с автопилотом. Они могут оценивать ситуацию не только сейчас, но и сравнивать ее с той, что была недавно. Эти системы собирают данные об окружающих машинах, знаках и разметке, сопоставляют с текущей ситуацией на дороге и принимают решения. Однако, они не могут хранить информацию вечно и вырабатывать привычки и навыки, как это происходит с живым водителем.
Третий и четвертый тип ИИ - это машины с начальным разумом и самосознанием. Такие системы смогут не только учиться, но и понимать для чего они существуют и что от них ожидают.