Пять проблем, которые пока не может решить искусственный интеллект

Проблема №1. Отсутствие данных и безопасность

AI требует данные для анализа и обучения — без достаточного количества структурированных данных не получится создать полезное на практике решение с искусственным интеллектом. К примеру, чтобы точно распознавать лица на фотографиях, нужно проанализировать десятки (а лучше сотни) тысяч снимков.

Многие отрасли, особенно госсектор, до сих пор полагаются на бумажные архивы, полная оцифровка которых займет время. Для бизнеса это означает, что недостаточно разработать софт для AI — сначала нужно получить доступ к данным.

Исследование McKinsey Global Institute показало, что лидерами по внедрению искусственного интеллекта стали финтех и телеком, а среди отстающих — строительство, образование и туризм, в которых не хватает оцифрованных данных. При этом качество данных не менее важно, чем их объем. Невозможно построить верные модели на основе некачественных данных.

Из-за этого остро встает проблема безопасности и защиты данных от возможного замусоривания и нецелевого использования злоумышленниками. Прежде чем начать внедрять искусственный интеллект, компаниям нужно задуматься о кибербезопасности.

Проблема №2. «Фейк ньюс» и кибербуллинг

Искусственный интеллект пока не способен отделять правду от вымысла и бороться с дезинформацией. Хотя компания OpenAI уже создала искусственный интеллект для генерации убедительных «фейк ньюс», алгоритмы до сих пор распознают фейки хуже людей.

Другое ограничение искусственного интеллекта: его неспособность распознавать эмоции в соцсетях. Этот недостаток мешает, в частности, эффективно решать проблему кибербуллинга. Существующие механизмы требуют участия людей, которые должны жаловаться на оскорбительные посты.

Проблема №3. Здоровье и доверие

Люди не доверяют искусственному интеллекту, что сильно тормозит его внедрение. Разработанный IBM проект Watson for Oncology способен рекомендовать варианты лечения для 13 разновидностей рака — в некоторых случаях решение алгоритма на 93% совпадало с рекомендациями экспертов-онкологов.

Но врачи оказались не готовы делегировать решение вопросов жизни и смерти машине. Остро встал и вопрос ответственности за потенциальную ошибку, допущенную искусственным интеллектом.

К тому же, проявилась проблема выборки данных, на которых обучали Watson, — иностранные госпитали жаловались, что программа ориентирована на американские врачебные практики и методы лечения. В результате некоторые внедрившие технологию больницы отказались от нее, сославшись на высокие затраты и неудовлетворительные результаты.

Возможно, существует способ решить проблему недоверия общества к искусственному интеллекту. Исследование американских ученых показало, что люди готовы доверять AI, если смогут внести незначительные изменения в его алгоритмы.

Проблема №4. Творчество и шутки

Искусственный интеллект лишен креативности — он способен только подражать стилю людей, но не создавать свой. Медиа давно используют AI для написания спортивных новостей и криминальной хроники, но шутки и романы в исполнении роботов до сих пор не выдерживают критики.

С прозой дела обстоят не лучше: хотя есть разработки, демонстрирующие способность искусственного интеллекта писать рассказы, до получения компьютером Нобелевской премии по литературе еще далеко.

Проблема №5. Что такое интеллект

Сооснователь Apple Стив Возняк предложил использовать «Кофейный тест» для измерения способностей машинного интеллекта. Чтобы пройти тест Возняка, робот должен войти в незнакомую квартиру, найти кофеварку, налить воды, достать кружку и приготовить кофе. Пока никому не удалось пройти эту проверку. В «Кофейном тесте» есть доля шутки, но он показывает серьезные ограничения интеллекта современных машин.

Основатель Landing AI и Coursera Эндрю Ын считает, что успешно автоматизировать можно те интеллектуальные задачи, решение которых занимает у человека меньше секунды.

Проблема в том, что люди сами пока не до конца понимают, что же такое интеллект. В течение десятилетий исследователи считали, что идеальным показателем уровня интеллекта является игра в шахматы. Сегодня гроссмейстеры не могут конкурировать с машинами, но способность чат-ботов и голосовых ассистентов поддерживать осмысленный разговор ушла не дальше уровня пятилетнего ребенка.

Решение: как превратить проблемы в вызовы

Каждое ограничение искусственного интеллекта сегодня — это вызов для разработчиков и предпринимателей. Задачи, которые пока не подвластны машине, должны стать вызовом для нового поколения исследователей. Например, можно создать сервис, угадывающий эмоции человека по сообщениям в соцсетях, или обучить нейросеть остроумно шутить и создать на ее основе вирусное приложение, которое покорит мир.

Таким вызовам посвящены новые технологические проекты молодых IT-специалистов, инвестиции на развитие которых они ищут на многочисленных хакатонах и конкурсах стартапов. Например:

• при поддержке правительства Москвы прошел Urban.Tech Challenge;
• РВК с 2013 года каждый год запускает акселератор GenerationS;
• в «Сколково» состоялся блокчейн-хакатон Russianblockchainweek 2018;
• ИК «Криптонит» запустил Криптонит Startup Challenge;
• «МегаФон» в декабре 2018 провел MegaFon Big Data Challenge;
• Сбербанк и акселератор 500 Startups помогают стартапам развивать продукт и оттачивать позиционирование.

Современные разработчики имеют множество возможностей для реализации собственных идей, потому и каждое ограничение искусственного интеллекта найдет свое решение и амбициозную команду.

Фото на обложке: Unsplash