Будущее ИИ в 2023 году: что принесет искусственный интеллект в будущем?
Опубликовано: 2023-04-23Как технологический гик, я очарован эволюцией ИИ (искусственного интеллекта) и тем, как он изменил мир, в котором мы живем сегодня.
ИИ прошел долгий путь с момента своего появления в 1950-х годах, и теперь это вездесущая технология, которая меняет то, как мы работаем, общаемся и живем.
Если кажется, что будущее ИИ изменится быстро, то это потому, что инновации в области ИИ происходят сейчас так быстро, что за ними трудно угнаться.
Португальский поэт Луис Вас де Камоэнс писал: « Времена меняются, как и наша воля, То, что мы есть, постоянно меняется; Весь мир состоит из изменений И вечного обретения новых качеств ».
На самом деле искусственный интеллект меняет будущее людей практически во всех областях. Это уже главная сила, стоящая за новыми технологиями, такими как большие данные, робототехника и Интернет вещей (IoT) .
Благодаря таким инструментам, как ChatGPT и генераторы изображений ИИ, он также является движущей силой генеративного ИИ, который в обозримом будущем продолжит оставаться технологическим новатором.
Около 44% компаний хотят вложить много денег и усилий в ИИ и использовать его в своем бизнесе. В 2021 году изобретатели IBM получили 9 130 патентов, 2 300 из них касались ИИ.
Похоже, ИИ изменит (и продолжает менять) мир. Но каким образом?
Оглавление
Эволюция ИИ
Эволюцию ИИ можно разделить на три основных этапа: системы, основанные на правилах, машинное обучение и глубокое обучение.
1. Системы, основанные на правилах
Первый этап ИИ характеризовался системами, основанными на правилах, которые использовали набор заранее определенных правил для принятия решений и выполнения задач.
Эти системы были ограничены в своей способности учиться на данных, поскольку они могли принимать решения только на основе запрограммированных в них правил.
Несмотря на свои ограничения, системы на основе правил по-прежнему использовались в различных приложениях, включая экспертные системы для медицинской диагностики и системы поддержки принятия решений для бизнеса.
2. Машинное обучение
Второй этап ИИ начался в 1990-х годах с внедрением алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы позволили машинам учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени путем проб и ошибок.
Машинное обучение используется в самых разных приложениях, от распознавания изображений и обработки естественного языка до систем обнаружения мошенничества и рекомендаций.
Некоторые из наиболее популярных алгоритмов машинного обучения включают деревья решений, нейронные сети и машины опорных векторов.
3. Глубокое обучение
Третий и самый последний этап ИИ — это глубокое обучение, которое позволило машинам учиться на неструктурированных данных, таких как изображения, видео и аудио.
Алгоритмы глубокого обучения основаны на искусственных нейронных сетях, которые имитируют то, как человеческий мозг обрабатывает информацию.
Глубокое обучение используется в широком спектре приложений, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и автономное вождение.
Некоторые из самых популярных сред глубокого обучения включают TensorFlow, Keras и PyTorch .
Влияние ИИ на общество
Искусственный интеллект (ИИ) становится все более влиятельной технологией, влияющей на различные аспекты нашей повседневной жизни. Хотя это дает значительные преимущества, оно также связано с потенциальными рисками и этическими соображениями.
Вот некоторые способы воздействия ИИ на общество, а также последние статистические данные и примеры.
1. Занятость
Ожидается, что ИИ изменит рынок труда, что приведет к изменениям в характере и количестве доступных рабочих мест.
Согласно отчету Всемирного экономического форума, к 2025 году внедрение ИИ и автоматизации приведет к сокращению около 85 миллионов рабочих мест .
Однако ожидается также создание 97 миллионов новых рабочих мест по всему миру , в основном в области компьютерных наук, инженерии и математики.
Примеры:
- Amazon использует роботов для автоматизации складских операций, уменьшая потребность в ручном труде.
- Индустрия здравоохранения использует алгоритмы искусственного интеллекта для медицинской диагностики и персонализированных планов лечения, создавая новые возможности трудоустройства для медицинских работников.
2. Здравоохранение
ИИ уже используется в здравоохранении для улучшения результатов лечения пациентов и снижения затрат. Алгоритмы ИИ могут анализировать медицинские изображения и данные пациентов, выявляя закономерности, которые врачам может быть трудно обнаружить.
Он также используется для разработки индивидуальных планов лечения на основе генетического состава пациента и истории болезни.
Примеры:
- DeepMind Health от Google использует искусственный интеллект для анализа медицинских изображений для выявления ранних признаков заболеваний глаз, таких как диабетическая ретинопатия.
- IBM Watson Health использует искусственный интеллект для разработки персонализированных планов лечения рака на основе ДНК пациента.
3. Образование
ИИ может преобразовать образование, предоставляя учащимся персонализированный опыт обучения. Он может анализировать стиль обучения учащегося и предоставлять индивидуальные уроки и отзывы.
Это также может снизить нагрузку на учителей за счет автоматизации таких задач, как выставление оценок и планирование уроков.
Примеры:
- Платформа искусственного интеллекта Carnegie Learning предоставляет учащимся персонализированные занятия по математике, анализируя их сильные и слабые стороны для создания индивидуального плана обучения.
- Платформа адаптивного обучения Knewton использует ИИ для персонализации процесса обучения, корректируя содержание и уровень сложности уроков в зависимости от успеваемости учащегося.
4. Социальные сети
ИИ широко используется платформами социальных сетей для анализа пользовательских данных и поведения, что приводит к более персонализированному и привлекательному пользовательскому опыту.
Однако есть опасения по поводу этических последствий использования ИИ в социальных сетях, включая проблемы, связанные с конфиденциальностью, предвзятостью и распространением дезинформации.
Примеры:
- Алгоритм Facebook использует искусственный интеллект, чтобы предлагать контент, который может заинтересовать пользователя, на основе его истории просмотров и взаимодействий на платформе.
- Система искусственного интеллекта Twitter используется для обнаружения и удаления спама и вредоносного контента с платформы, создавая более безопасный и позитивный пользовательский интерфейс.
Ближайшее будущее ИИ
Ближайшее будущее ИИ обещает быть захватывающим, с множеством новых приложений и достижений на горизонте. Вот несколько примеров ближайшего будущего ИИ, а также недавняя статистика.
1. Автономные транспортные средства
Ожидается, что в ближайшем будущем автономные транспортные средства станут более распространенными, и такие компании, как Tesla, Waymo и Uber, вкладывают значительные средства в эту технологию.
Согласно отчету Allied Market Research, ожидается, что к 2026 году мировой рынок автономных транспортных средств достигнет 556,67 млрд долларов , а среднегодовой темп роста с 2019 по 2026 год составит 39,47% .
Примеры:
- Waymo, дочерняя компания Alphabet, тестирует свои беспилотные автомобили в Аризоне и планирует запустить коммерческую услугу в ближайшем будущем.
- Tesla работает над созданием полностью автономных транспортных средств и уже представила несколько расширенных функций помощи водителю.
2. Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) — это подраздел ИИ, который фокусируется на взаимодействии между компьютерами и людьми посредством естественного языка.
Он имеет множество приложений, включая виртуальных помощников, чат-ботов и языковой перевод.
Согласно отчету MarketsandMarkets, ожидается , что к 2026 году мировой рынок NLP достигнет 35,1 миллиарда долларов , а среднегодовой темп роста с 2021 по 2026 год составит 21,5% .
Примеры:
- Ассистент Google использует НЛП, чтобы понимать запросы пользователей и отвечать на них, обеспечивая более естественное диалоговое взаимодействие.
- Amazon Alexa может выполнять широкий спектр задач, от установки напоминаний до управления устройствами умного дома, используя NLP для понимания пользовательских команд.
3. Здравоохранение
ИИ уже используется в здравоохранении для улучшения результатов лечения пациентов и снижения затрат, и ожидается, что эта тенденция сохранится в ближайшем будущем.
В отчете Tractica прогнозируется, что к 2025 году мировой рынок здравоохранения с использованием ИИ достигнет 36,1 миллиарда долларов , увеличившись на 41,5%.
Примеры:
- FDA одобрило несколько алгоритмов искусственного интеллекта для медицинской диагностики и планирования лечения, в том числе алгоритм, который может обнаруживать диабетическую ретинопатию.
- Исследователи используют ИИ для разработки новых лекарственных препаратов, а недавнее исследование использует ИИ для выявления потенциального кандидата на лекарство от болезни Альцгеймера.
4. Кибербезопасность
ИИ все чаще используется для повышения кибербезопасности благодаря его способности анализировать большие объемы данных и обнаруживать закономерности, которые могут свидетельствовать о кибератаке.
Согласно отчету MarketsandMarkets, ожидается, что глобальный рынок ИИ в сфере кибербезопасности достигнет 38,2 млрд долларов к 2026 году, увеличившись в среднем на 23,3% с 2021 по 2026 год.
Примеры:
- IBM Watson for Cybersecurity использует искусственный интеллект для анализа огромных объемов данных безопасности, помогая выявлять потенциальные угрозы и уязвимости.
- Корпоративная иммунная система Darktrace использует искусственный интеллект для обнаружения кибератак и реагирования на них в режиме реального времени, повышая уровень безопасности организаций.
ИИ и риски конфиденциальности
По мере того, как ИИ продолжает становиться все более продвинутым и широко распространенным, растет беспокойство по поводу рисков для конфиденциальности, связанных с этой технологией. Вот несколько примеров рисков, связанных с искусственным интеллектом и конфиденциальностью, а также последние статистические данные.
1. Технология распознавания лиц
Технология распознавания лиц используется в различных контекстах, включая правоохранительные органы, рекламу и социальные сети.
Однако это вызывает серьезные опасения в отношении конфиденциальности, поскольку его можно использовать для отслеживания перемещений и действий людей без их согласия.
Согласно отчету Pew Research Center, 56% американцев недовольны использованием технологии распознавания лиц компаниями или правительством.
Примеры:
- В 2019 году Наблюдательный совет Сан-Франциско запретил использование технологии распознавания лиц полицией и другими государственными учреждениями, сославшись на опасения по поводу конфиденциальности и гражданских свобод.
- Недавнее исследование, проведенное Национальным институтом стандартов и технологий, показало, что многие коммерческие алгоритмы распознавания лиц имеют более высокий уровень ошибок для людей с более темным оттенком кожи, что вызывает опасения по поводу возможной предвзятости и дискриминации.
2. Умные домашние устройства
Устройства для умного дома, такие как Amazon Alexa и Google Home, становятся все более популярными, но они также вызывают проблемы с конфиденциальностью, поскольку они собирают данные о действиях и разговорах пользователей.
Согласно опросу Pew Research Center, 81% американцев считают, что потенциальные риски компаний, собирающих данные о них, перевешивают преимущества.
Примеры:
- В 2019 году выяснилось, что Amazon Alexa записывает разговоры и отправляет их сторонним подрядчикам для анализа без ведома и согласия пользователей.
- Недавнее исследование Consumer Reports показало, что многие умные домашние устройства не имеют базовых средств защиты конфиденциальности и безопасности, что делает их уязвимыми для взлома и утечки данных.
3. Социальные сети
Платформы социальных сетей, такие как Facebook и Twitter, используют ИИ для анализа пользовательских данных и таргетированной рекламы. Однако это вызывает опасения в отношении конфиденциальности, поскольку личная информация пользователей используется без их ведома или согласия.
Согласно опросу Pew Research Center , 79% американцев не уверены, что компании будут ответственно использовать их личную информацию.
Примеры:
- В 2018 году выяснилось, что Cambridge Analytica собрала данные миллионов пользователей Facebook без их согласия и использовала эти данные, чтобы повлиять на президентские выборы в США в 2016 году.
- Недавнее исследование Норвежского совета потребителей показало, что приложения для знакомств, такие как Tinder и Grindr, передавали пользовательские данные сторонним рекламодателям без ведома или согласия пользователей.
Подготовка к будущему ИИ
Поскольку ИИ продолжает развиваться быстрыми темпами, для отдельных лиц, организаций и правительств важно подготовиться к будущему этой технологии.
Вот несколько ключевых способов, которыми мы можем подготовиться к будущему ИИ, а также последние статистические данные.
1. Инвестируйте в образование и обучение
По мере того, как ИИ становится все более распространенным в рабочей силе, будет расти потребность в работниках с навыками в этой области.
Согласно отчету Всемирного экономического форума, к 2022 году 54% всех сотрудников потребуют значительной переквалификации и повышения квалификации.
Инвестиции в программы образования и обучения могут помочь отдельным лицам и организациям подготовиться к будущему ИИ.
Примеры:
- Правительство Великобритании объявило об инвестициях в размере 1 миллиарда фунтов стерлингов в образование и исследования в области искусственного интеллекта, направленные на подготовку нового поколения экспертов в области искусственного интеллекта и ускорение экономического роста.
- В США Национальный научный фонд выделил более 100 миллионов долларов в виде грантов на исследования и образование в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
2. Способствовать сотрудничеству и инновациям
Сотрудничество и инновации являются ключом к раскрытию всего потенциала ИИ. Работая вместе, отдельные лица, организации и правительства могут обмениваться знаниями и ресурсами, а также разрабатывать новые и инновационные приложения для ИИ.
Примеры:
- Партнерство по ИИ, коалиция компаний и организаций, занимающихся разработкой ответственного ИИ, насчитывает более 100 членов, включая Amazon, Google и Microsoft .
- Европейский союз запустил флагманскую инициативу стоимостью 1 миллиард евро для поддержки исследований и инноваций в области искусственного интеллекта и робототехники.
3. Устранение этических и социальных последствий
Поскольку ИИ становится все более распространенным в обществе, важно учитывать этические и социальные последствия этой технологии. Это включает в себя такие вопросы, как предвзятость, конфиденциальность и увольнение.
Примеры:
- Глобальная инициатива IEEE по этике автономных и интеллектуальных систем, объединяющая более 300 экспертов из промышленности, научных кругов и правительства, работает над разработкой этических стандартов для ИИ.
- Европейская комиссия выпустила руководство по этике ИИ, которое включает такие принципы, как прозрачность, подотчетность и недискриминация.
Как мы будем использовать ОИИ?
Искусственный общий интеллект (AGI) — это гипотетическая форма искусственного интеллекта, способная выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек.
Хотя ОИИ еще предстоит полностью реализовать, многие эксперты считают, что в конечном итоге он станет реальностью. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые потенциальные области применения ОИИ и обсудим, как его можно использовать на благо человечества.
Приложения АГИ
- Здравоохранение: ОИИ можно использовать для разработки новых методов лечения заболеваний путем анализа огромного количества медицинских данных и выявления новых закономерностей и корреляций. AGI также можно использовать для разработки индивидуальных планов лечения для отдельных пациентов, основанных на их уникальной истории болезни и генетическом составе.
- Транспорт: AGI можно использовать для улучшения транспорта и логистики за счет оптимизации транспортного потока и уменьшения заторов на дорогах и автомагистралях. AGI также можно использовать для повышения безопасности автономных транспортных средств, позволяя им лучше понимать свое окружение и принимать более обоснованные решения.
- Образование: AGI можно использовать для персонализации образования и сделать его более доступным для людей с разными стилями обучения и способностями. ОИИ также можно использовать для разработки новых учебных материалов и учебных программ на основе последних исследований в области когнитивной психологии и неврологии.
- Наука: ОИИ можно использовать для продвижения научных исследований в различных областях путем анализа огромных объемов данных и выявления новых закономерностей и тенденций. AGI также можно использовать для разработки и запуска сложных симуляций, для проверки теорий и моделей в виртуальной среде.
- Производство: AGI можно использовать для оптимизации производственных процессов путем выявления неэффективных и узких мест в производственной линии. ОИИ также можно использовать для разработки новых продуктов и материалов с учетом конкретных потребностей и предпочтений потребителей.
Преимущества АГИ
- Повышение эффективности: AGI может значительно повысить эффективность в различных отраслях за счет автоматизации задач, которые в настоящее время выполняются людьми. Это может привести к повышению производительности и снижению затрат, что принесет пользу как предприятиям, так и потребителям.
- Повышенная точность: ОИИ может повысить точность в различных задачах за счет анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей и корреляций, которые могут быть упущены людьми. Это может привести к более точным диагнозам в здравоохранении, более эффективной транспортировке и логистике, а также более эффективным научным исследованиям.
- Повышенная безопасность: AGI может повысить безопасность в различных отраслях промышленности, позволяя машинам принимать более обоснованные решения и избегать потенциальных опасностей. Это может привести к более безопасной транспортировке, более надежным производственным процессам и более безопасным условиям труда для сотрудников.
- Улучшенная доступность: AGI может сделать различные услуги более доступными для людей с разными потребностями и способностями, персонализируя услуги и адаптируя их к индивидуальным предпочтениям. Это может привести к более справедливому доступу к здравоохранению, образованию и другим услугам.
Проблемы ОИИ
Хотя у AGI, безусловно, есть преимущества, есть и проблемы, которые необходимо решить. Одной из самых больших проблем является обеспечение того, чтобы AGI развивался ответственным и этичным образом.
Это включает в себя обеспечение того, чтобы ОИИ соответствовал человеческим ценностям и был запрограммирован действовать в соответствии с этическими принципами.
Еще одна проблема заключается в обеспечении безопасности и надежности AGI. Это включает в себя разработку механизмов надзора для обеспечения того, чтобы ОИИ не использовался во вредных целях и не представлял угрозы для безопасности человека.
Быстрые ссылки:
- Преимущества ИИ: вклад ИИ в наше общество и экономику!
- Как искусственный интеллект меняет бизнес?
- Что такое искусственный интеллект?
- В чем разница между искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением?
Заключение: будущее ИИ в 2023 году
В заключение можно сказать, что искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается и меняет все аспекты нашей жизни, от здравоохранения до транспорта, образования, развлечений и так далее.
Хотя ИИ может принести человечеству огромные преимущества, такие как повышение эффективности, точности, безопасности и доступности, он также создает новые проблемы и риски, которые необходимо решать.
Поскольку мы готовимся к будущему ИИ, важно разработать механизмы надзора, чтобы гарантировать, что ИИ разрабатывается и используется ответственным и этичным образом.
Мы также должны обеспечить безопасность и надежность ИИ и его соответствие человеческим ценностям и этическим принципам. Поступая таким образом, мы можем использовать возможности ИИ, чтобы принести пользу человечеству значимым образом, минимизируя при этом потенциальные риски и проблемы.