Тренды и прогнозы: что произошло с ИИ в пандемию и как он будет развиваться дальше

В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.

2020 год изменил привычный нам уклад жизни, особенно это отразилось на цифровизации. По данным McKinsey, внедрение цифровых технологий в бизнес и в жизни обычных людей, которое в другом случае заняло бы пять лет, в пандемию случилось за восемь недель.

Что же случилось с искусственным интеллектом за этот прорывной для IT год?

Как используют искусственный интеллект сегодня

Прежде всего, мы должны определиться, что же все-таки считать искусственным интеллектом. Если мы говорим об использовании ИИ в индустрии сегодня, то в 99% случаях имеем в виду автоматизацию процессов. Человек стремится заменить свой труд роботизированным, переключить внимание с рутинных задач на более интересные.

Но нельзя сказать, чтобы системы автоматизации принимали сложные решения: все-таки их работа пока еще достаточно примитивна. Обладает ли искусственным интеллектом автоматизированная система бухгалтерского учета? Скорее нет — она способна выполнять свои функции, облегчать работу и экономить ресурсы, но заниматься более сложными вещами, такими как разработка учетной политики, она пока не может.

Кроме автоматизации и снижения затрат, ИИ все чаще применяют для увеличения прибыли. Популярнее становятся рекомендательные системы, которые предлагают пользователям купить подходящие им товары и тем самым повышают продажи. Причем касается это не только интернет-магазинов, но и самых разных областей — например, производства контента.

Проблемы с внедрением

К сожалению, бывает и так, что ИИ внедряется не потому, что он необходим, а чтобы компания могла показать свою современность и выделиться на рынке. Но кого сегодня можно удивить системой автоматизации? Интерес как для бизнеса, так и для исследователей должны представлять новые технологии, которые потенциально могут изменить мир.

Можно подойти к вопросу использования ИИ и с другой стороны. Предположим, ИИ создает решение для покупателя — например, предсказывает поведение акций. Разве покупатель этого решения не имеет права знать, как ИИ пришел к именно таким выводам?

Сегодня технологии применяются практически как ремесло: у инженеров появилось множество эмпирических методов с black boxes, но вместе с ними не пришло понимание, «почему это работает». Чтобы создать новые, более надежные алгоритмы, нужно досконально понимать, как работают уже существующие.

Что произошло с ИИ в 2020 году

В 2020 году из-за пандемии ускорилось развитие ИИ в самых разных областях. Его стали чаще применять в медицине, при диагностике заболеваний — недавно мы услышали о «КТ-калькуляторе», который способен оценить степень поражения легких при COVID-19. Исследователи по всему миру занялись проблемой коронавируса и его последствиями: например, группа ученых из MIT и Гарварда создали алгоритм, который способен оценивать влияние пандемии на психическое состояние человека с помощью обработки естественного языка. Ожидается, что в будущем ИИ сможет предсказывать развитие болезней у человека.

Сельское хозяйство — одна из немногих выросших в кризис областей, и здесь также применяют новые технологии. Уже сегодня ИИ может оценивать состояние растений и почвы, обнаруживать сорняки и прицельно обрабатывать их гербицидами, не задевая полезные растения. Население Земли продолжает расти, и автоматизация сельского хозяйства будет только развиваться.

Но что можно считать по-настоящему значимым событием 2020 года в области ИИ? Без сомнений, одно из них — это работа компании DeepMind. Команда обучила ИИ предсказывать 3D-структуру белка на основе цепочки аминокислот — была решена проблема, поставленная более 50 лет назад. В век поиска способов справиться с коронавирусом эта работа особенно актуальна и потенциально может ускорить дальнейшие поиски лекарств как от коронавируса, так и от других заболеваний.

Второе не менее значимое событие — выпуск компанией OpenAI третьего поколения алгоритма обработки естественного языка GPT-3. В то время как предыдущий алгоритм GPT-2 имел 1,5 миллиарда параметров, третье поколение имеет уже 175 миллиардов. GTP-3 способна не просто отвечать на вопросы, но и генерировать целые статьи — на данный момент это самая мощная система общения человека и машины.

Что еще можно назвать настоящими прорывами в области ИИ, а не просто автоматизацией? Например, Google научил компьютер обыгрывать человека в такие сложные игры, как го и StarCraft. Также настоящим триумфом станет внедрение беспилотных автомобилей — но это сложный и масштабный проект, который вряд ли будет реализован в 2021 году.

В каких направлениях будет развиваться ИИ

Если говорить о 2021-м, то пока не очень понятно, будут ли принципиальные изменения в сравнении с 2020 годом. Но люди устали от удаленки и хотят вернуться обратно к настоящему общению и невиртуальным занятиям. Во время пандемии взлетели акции Zoom, Netflix и прочего софта, который был нужен при удаленном режиме жизни. Но после появления информации о вакцине  капитализация Dropbox уменьшилась на миллиард, а Netflix моментально обрушился. Люди буквально сказали: «Это все было очень хорошо, но, пожалуй, хватит». Этот пример дает нам понять, что, скорее всего, в 2021 году все будет не так однозначно.

Регулирование

В чем мы можем быть уверены — так это в том, что уже в ближайшем будущем появится проблема регулирования ИИ. Если процесс автоматизирован, то как, в случае ошибки, понять, где заканчивается вина механизма и начинается вина человека? Уже сегодня появляются стартапы, которые помогают компаниям использовать ИИ в рамках существующих законов. Однако область движется вперед, и также будут развиваться способы регулирования деятельности, связанной с ИИ. Будущее ставит перед нами множество интересных вопросов, на которые нам только предстоит найти ответы.

Также дополнительная сложность регулирования — в том, что ИИ применяется в самых разных сферах жизни, каждая из которых требует уникальных нормативных актов. То есть для использования ИИ в беспилотниках нужны одни законы, а в медицине — совершенно другие.

Инфографика: Cognilytica. Источник

Многие государства пока не торопятся принимать решения в этом вопросе. Они ждут момента, когда ИИ-технологии будут достаточно распространены, чтобы можно было рассчитать возможные риски их использования и подготовить адекватные им законы. Подобная ситуация, например, в свое время происходила с вопросом использования телефона за рулем — регулирование в этой области появилось, только когда водители стали достаточно часто отвлекаться на телефоны, и когда стало понятно, что это ведет к опасным ситуациям.

Сегодня сложно выбрать область, где искусственный интеллект был бы бесполезен. Разработки в медицине, сельском хозяйстве, образовании, банковской сфере, добыче полезных ископаемых — ИИ продолжает завоевывать самые разные отрасли.

Однако работа над самим ИИ, понимание его строения и архитектуры может стать наиболее интересным направлением, которое позволит лучше понять его работу и создать новые, более осознанные способы внедрения. Академическая среда считает, что инвестирование в фундаментальную науку ИИ в 2021 году должно стать трендом, учитывая, что этот год был объявлен годом науки и технологий. Количество команд, которые занимались бы исследованиями в области ИИ, должно увеличиться.

Фото на обложке: ktsdesign / Shutterstock