Кто и зачем использует слабый искусственный интеллект
Некоторые вещи быстрее достать из гугла, чем из закромов собственной памяти
Искусственный интеллект... Прочитав это словосочетание, вы сразу представляете себе эдаких роботов, которые служат человеку подобно тому, как все это показано в произведениях Айзека Азимова и других фантастов.
Но, вообще, специалисты выделяют несколько видов искусственного интеллекта, причем как раз роботы здесь ни при чем. Основные типы ИИ — это простая форма и «обычная».
В качестве последней подразумевается разумная машина, система, способная мыслить абстрактными категориями и осознавать себя. До создания подобной технологий еще очень далеко, и не факт, что она когда-либо появится (хотя многие футурологи дают всего 3-5 лет до ее появления).
Что касается слабой формы ИИ, то здесь все интереснее. О ней в материале рассказывает Михаил Брусов, генеральный директор и сооснователь Cindicator.
Слабый интеллект? Кому это нужно?
Дело в том, что это не совсем интеллект, а скорее, совокупность алгоритмов, сотни и тысячи отдельных слоев нейросети, которые позволяют какой-либо системе действовать самостоятельно. В качестве яркого примера можно привести автономные автомобили, которые способны кататься по дорогам общего пользования без участия человека.
Еще один пример, более наглядный — когнитивная система IBM Watson, которая может обрабатывать огромные массивы неструктурированных данных, выдавая в конце работы четкий и ясный результат.
Что за работа? Ну, например, оценка состояния пациента с постановкой предварительного диагноза. Watson анализирует историю болезни пациента, подтягивает информацию из интернета и своей базы данных, анализирует все это и ставит диагноз, а также предлагает способ лечения (индивидуальный для конкретно этого пациента).
Чтобы понять возможности этой системы, стоит только упомянуть, что она способна усваивать тысячи страниц печатной информации в секунду, одновременно анализируя все «прочитанное».
Кроме медицины, ИИ применяется в автомобилестроении (как уже упоминалось выше), гидрометеорологии, астрономии, физике, военном деле. Такие системы используются уже повсюду, мы их просто не замечаем. Многие облачные сервисы, автопилоты автомобилей, программы по обработке изображений управляются слабой формой ИИ. Но особенно хорошо слабая форма ИИ проявила себя в финансовой сфере (подробнее об этом немного ниже).
Так что там про интеллекты?
Да, вернемся к сути статьи. Поскольку машины разумными станут нескоро, то нужно учиться использовать то, что есть. Сейчас все больше специалистов по ИИ склоняется к тому, что машина должна не заменять человека в каких-то сферах, а дополнять его.
Заменить человека и его мышление целиком не получится, и от этой цели отказываются многие ученые и инженеры. А вот усиление способностей людей – это гораздо более практичная задача, которую решают современные специалисты.
Приведем еще один пример
Горнодобывающая компания ведет бурение скважины в сложных геологических условиях. При этом из этой компании ушло сразу несколько опытных сотрудников, которые хорошо представляют, что и как нужно делать в такой ситуации. Да, остались их записи и рекомендации, но чтобы ознакомиться со всем этим оставшимся сотрудникам, нужна масса времени.
Человек, каким бы умным он ни был, не в состоянии проработать техническую документацию за многие годы, а то и десятилетия, чтобы найти решение проблемы. И здесь приходит на помощь искусственный интеллект, система, которая:
- Обрабатывает тот массив данных, который хранится в архивах компании (бумажные материалы, конечно, нужно оцифровать).
- Затем эта информация структурируется и ранжируется.
- После обработки, машина может отвечать на запросы пользователей, причем понимать не только напечатанный текст, но и их речь.
К примеру, молодой инженер компании задает вопрос: «Какое сверло использовать на горизонте 5 с такой-то твердостью породы и минералогическим составом?». Машина быстро «смотрит», что записано в базе, и дает рекомендации на основе предыдущих бурений со схожими параметрами горной породы. Человек выбирает один из предложенных вариантов и действует.
В этой ситуации принятие решение лежит полностью на этом сотруднике. Машина дает лишь советы, которые можно использовать, а можно и отвергнуть. Но, в любом случае, работать с таким помощником можно гораздо более эффективно, чем без него. Машина в этой ситуации дополняет человека. Специалисты по ИИ, оценив эту схему, предложили новый термин — дополненный интеллект.
Вот что характеризует дополненный интеллект:
- Он дополняет человека в тех областях, где мы не слишком сильны;
- Расширяет возможности человека, а не делает все сам, как робот;
- Работает именно тогда, когда нужно, он незаметен в обычной ситуации.
В эволюции человеко-машинного взаимодействия меняется, прежде всего, способ мышления человека, его сознание и интеллект, способ оперировать информацией, извлекать знание, принимать решения и совершать любые виды ментальной работы разума.
Где зарыты корни
Корни дополненного интеллекта можно разглядеть в истории развития интернета ещё до текущего уже явного проявления ИИ. Взять, например, Википедию или Гугл: как они аккуратно перехватили у нашего мозга функцию памяти. С ростом доступности информации плавно изменяется отношение к пониманию того, что мы в действительности знаем.
Некоторые вещи быстрее достать из гугла, чем из закромов собственной памяти, какие-то вещи мы бессознательно отказываемся запоминать самостоятельно, понимая, что их легче будет в будущем загуглить или достать из какого-нибудь мессенджера или почтового ящика.
Хорошо мы запоминаем только то, что необходимо будет оперативно использовать в ближайшем времени. Смысл ментальных глаголов «знать» или «помнить» плавно перетекает в способность извлекать знание из некой памяти, будь то память собственного мозга или база данных всемирной сети, это становится не так уж и важно. Главное, что информация эффективно хранится и может быть использована нами в любой необходимый момент.
Развитие программных решений в сети позволяет делегировать всё более сложные ментальные процессы и дополнять наш разум. С эволюцией технологий, наш ум становится всё больше связан с глобальной сетью, опираясь или «расширяясь» в неё. И в то же самое время он является его частью. Кто-то всегда помнит о нас и наших сильных компетенциях, и если кому-то нужна будет наша профессиональная консультация — этот кто-то сможет нам написать и спросить.
Так, почти любой человек может получить необходимое знание, понимание или профессиональный прогноз в любое время. Можно сказать, что наш интеллект представляет собой ценное дополнение интеллекту интересующегося, интеллект можно представить себе в виде информационного капитала.
И, конечно, финансы
Финансовая сфера становится все более обширной и сложно предсказуемой. Человек, каким бы хорошим специалистом он ни был, просто не в состоянии учесть все те сотни или даже тысячи факторов, которые влияют на состояние экономики или финансовой сферы даже не во всем мире, а в отдельно взятом регионе.
Фондовые рынки — сфера, где идеально сочетаются возможности человека и машины. Несколько компаний как отечественных, так и зарубежных, используют предсказания собственных аналитиков, но не используют эти данные сразу, а обрабатывают их при помощи дополненного (или гибридного) интеллекта. В результате появляется решение, которое лишено предвзятости и эмоций, а является выверенным, и основывается на четких фактах.
Мы обучаем искусственный интеллект задавать вопросы и узнавать компетентность большого множества финансовых аналитиков, и извлекать из их ответов ценное знание. Порядка тринадцати тысяч финансовых аналитиков каждый день через мобильное приложение получают вопросы для анализа или прогнозирования событий на финансовых рынках.
Их разум производит анализ рынка, и они дают ответы системе. А на основании накопленной статистики точности прогнозов каждого аналитика искусственный интеллект динамически меняет обобщенным ответам-прогнозам веса доверия, синтезируя точные сигналы из полученного множества прогнозов.
В этой конструкции дополнением к искусственному интеллекту служит коллективный разум людей. Такой гибридный интеллект объединяет в себе сильные стороны обоих типов разума.
Как все это работает?
В то же самое время здесь легко можно разглядеть природу дополненного интеллекта с обеих его сторон:
- С одной стороны, каждый аналитик, перед тем как сделать свой ментальный вклад, проводит аналитическую работу, зачастую обращаясь к дополняющему его информационному полю интернета и различным программным сервисам, там представленным, в том числе построенных с использованием технологий машинного обучения.
- С другой стороны, результат работы гибридного интеллекта, то есть прогнозы или сигналы на финансовых рынках и инвестиционные идеи дополняют картину мира, помогая профессиональным трейдерам и хедж фондам принимать решения по инвестиционным сделкам.
Мы наблюдаем любопытный процесс объединения глобального разума на новых и всё более глубоких уровнях, переплетающимися друг с другом. Этот процесс взаимного дополнения основан на эволюции и симбиозе разума человека и машины.
Дополненный интеллект и трейдеры, чей разум он дополняет, принимают более эффективные инвестиционные решения. При этом каждый аналитик за точность своего интеллектуального вклада получает вознаграждение в виде токенов экосистемы, обладающих определенной ценностью. Так что использование дополненного интеллекта выгодно всем — и инвесторам, и фондам, которые распоряжаются инвестициям, и, конечно, аналитикам, которые принимают решения о вкладе средств в ту либо иную сферу или конкретную компанию.
Материалы по теме:
Искусственный интеллект научился определять сексуальную ориентацию по фотографии
Путин: «Лидер в сфере искусственного интеллекта станет властелином мира»
Рынок человеческого внимания существовал всегда. Вот как он меняется в эпоху ИИ
Как роботы отнимают работу у поэтов, художников и музыкантов
-
Партнёрский материал Компании научились собирать данные. Принимать решения — нет: почему цифры не помогают сами по себе 21 июля 2026, 16:04
-
Личное Ван Чуаньфу. Как химик без денег на оборудование построил автомобильную империю BYD 27 июля 2026, 22:13
-
Личное Реклама будущего — предвосхищающая: не ждет запроса, а работает на опережение 22 июля 2026, 19:00
-
Игры Аша Шарма. Как дочь индийских иммигрантов возглавила Xbox, не проработав ни дня в играх 04 августа 2026, 23:04
-
Бизнес «Многие до сих пор ремесленники, а не предприниматели»: гид о том, как добиться роста в бизнесе 04 августа 2026, 11:48
-
IT Как построить технологическую империю, когда против тебя весь рынок: история Huawei 03 августа 2026, 18:27
-
IT От конкурента PlayStation до её поставщика: история Xbox 03 августа 2026, 00:07
-
Бизнес Как Sony превратила отказ Nintendo в игровую империю: история PlayStation 02 августа 2026, 13:03
-
Технологии Инсайдеры раскрыли новые детали юбилейной модели iPhone 20 — смартфон будет таким же тонким, как iPhone Air 05 августа 2026, 18:30
-
Бизнес РЖД в третий раз попыталась продать Рижский вокзал — но желающих купить объект за 4 млрд ₽ не нашлось 05 августа 2026, 22:00
-
Тренды Россияне чаще всего подписываются на блогеров с уникальным опытом — юмор привлекает аудиторию сильнее честности 05 августа 2026, 21:00
-
Деньги Средняя зарплата в Москве выросла до 183,6 тыс. рублей — разрыв с регионами превысил 73 тыс. рублей 05 августа 2026, 20:30
-
Бизнес Spotify достиг 300 млн премиум-подписчиков во втором квартале 2026 года — выручка сервиса выросла до €4,8 млрд 05 августа 2026, 20:00
-
Россия Собрать ребёнка в школу в среднем стоит 6 тыс. ₽ в 2026 году — вещи для мальчиков обойдутся дороже, чем для девочек 05 августа 2026, 19:40
-
Тренды «Война Миров: Сибирь» впервые станет доступна игрокам — демо-версию представят на Comic Con Игромир 2026 05 августа 2026, 17:30
-
Россия Улицы Москвы будут патрулировать робособаки от Сбера — пока в тестовом режиме 05 августа 2026, 14:10