Искусственный интеллект и его ближайшее будущее
В последнее время мы видим все больше статей, обсуждений и даже книг про то, что такое искусственный интеллект и как его можно использовать. Технологическими компаниями уже создаются ассоциации для взаимного обсуждения целей и задач нового направления развития. Предлагаемые сегодня решения и разработки открывают новые грани использования искусственного интеллекта и способствуют более глубокой его интеграции в повседневную жизнь человека.
Будущее, которое мы так долго ждали, о котором с интересом читали в научной литературе и которое представляли в сюжетах фантастических фильмов, уже наступило. Что же будет дальше? В этом материале мы публикуем мнение визионеров лаборатории Microsoft Research о текущем положении дел в сфере развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) и о его трендах на ближайшие несколько лет.
В следующем году и ближайшие несколько лет очередной стимул развития получат технологии лингвистической обработки. Так, в частности, функционал инструментов распознавания речи будет пополняться все новыми языками. Появится больше систем, позволяющих понимать, обрабатывать и генерировать языки. Эти решения откроют пользователю новые возможности легко переключаться с одного языка на другой, более того, возможны даже будут мультиязычные беседы.
В перспективе ближайших нескольких лет появятся системы искусственного интеллекта, которые смогут без труда общаться с людьми и даже будут адаптироваться к различным социальным ситуациям, будь то переговоры, жаркие дискуссии или философские рассуждения. Поэтому в следующие 10 лет нам стоит ожидать появления такого явления, как социально-культурный искусственный интеллект.
Мы научились создавать машины, которые способны взаимодействовать с человеком, понимать его потребности и помогать в решении повседневных задач. Алгоритмы глубинного машинного обучения сегодня способны генерировать результат, который нужен человеку, обнажая зачастую то, что в приличном обществе принято осуждать. Другими словами, мы научили искусственный интеллект пониманию и удовлетворению ежедневных потребностей человека, но пока не научили хорошим манерам и этике. Значит ли это, что дисциплины морали и нравственности не являются приоритетом современного человека, его ежедневной необходимостью? Совсем нет.
Поэтому задача следующих ближайших лет – разработать правила для ИИ и алгоритмы машинного обучения, исключающие воспроизводство результатов, содержащих дискриминационные и пренебрегающие этическими нормами данные. Прорывом в этом направлении станет появление алгоритмов, которые являются справедливыми, ответственными и более устойчивыми к манипуляциям с вводом ложных данных.
В следующем году продолжится совершенствование алгоритмов машинного интеллекта в области поиска. Уже через несколько лет нам стоит ожидать трансформации логики работы всего направления. Будет появляться все больше систем, способных работать под командным голосовым управлением и распознавать речевые запросы, а также запросы, состоящие из картинок, звука, видео, геолокационных и других метаданных. Это приведет к тому, что поисковые запросы пользователей будут все более ситуативными, в рамках существующего контекста (местоположение, доступность информации, визуальное или звуковое окружение и т. п.). Эта тенденция будет ускоряться.
Оператор машинного интеллекта уже существующая реальность. В ближайшие несколько лет таких необычных профессий станет больше. По данным исследовательского центра Microsoft, к 2027 году треть работоспособного населения будет занято в сфере услуг, которые будут оказывать системы на базе искусственного интеллекта (например, налоговое консультирование, поддержка здравоохранения и т. п.). Это говорит о том, что в искусственном интеллекте – источник повышения рабочей силы.
В 2017 году мы увидим первые решения на базе интернета вещей для сельского хозяйства. Такие решения будут строиться на объединении функциональности компьютерного зрения и облачных технологий. Это позволит фермерам диагностировать, контролировать, анализировать, планировать состояние своих хозяйств на всех этапах производства. Фермеры с помощью искусственного интеллекта смогут поддерживать рентабельность своих производств независимо от изменения климата, засухи и стихийных бедствий.
Будущее пищевой промышленности зависит от нашей способности сохранить и улучшить использование основных ресурсов нашей планеты, уменьшить истощение почвы путем перехода от традиционной сельскохозяйственной практики к альтернативной с малыми энергозатратами. Для окружающей среды и экологии упор будет сделан на сохранение наших лесов с помощью измерительных технологий.
В следующем году будет продолжен быстрый прогресс в области компьютерного зрения на основе алгоритмов глубинного машинного обучения. Мы уже можем наблюдать, как запущенный недавно проект Iceberg позволяет по-новому взглянуть на хоккейные матчи. Алгоритмы компьютерного зрения предоставляют возможность обрабатывать объекты на видеокадрах в реальном времени для анализа и принятия решений – в данном случае со стороны тренера играющей команды. А родоначальник «уберизации», компания Uber, использует когнитивные сервисы для верификации водителя в автомобиле, сравнивая фотографию, сделанную на телефон, с информацией из зарегистрированного профиля. Достоверность водителя повышает безопасность поездок, лояльность пользователей и в конечном итоге напрямую влияет на растущий бизнес компании.
К 2027 году способность компьютеров «видеть» будет повсеместной, так как мы будем иметь высокоразвитые устройства обработки изображений, мощные вычислительные ресурсы и комбинированные методы обучения машинного интеллекта. Достижения этих методов приведут к расширению отраслей применения этой технологии: от производства и здравоохранения до финансов и безопасности.
Эффективность традиционного бизнеса регулируется за счет роста продаж или сокращения издержек производства. Искусственный интеллект позволяет по-новому взглянуть на традиционные бизнес-задачи, видоизменить бизнес-модели и обнаружить ранее скрытый экономический потенциал целых отраслей. Мы это видели и раньше на примере так называемой «уберизации».
Сбор, обработка и анализ больших данных с помощью алгоритмов машинного обучения позволяет компаниям экономить миллионы долларов ежегодно, демонстрируя себе и рынку потенциал решений на базе искусственного интеллекта для разных отраслей в ближайшем будущем. Речь идет о внедрении систем, позволяющих компаниям принимать взвешенные, долгосрочные бизнес-решения и своевременно реагировать на ситуацию в отрасли в зависимости от экономического, физического и географического контекста.
Алгоритмы искусственного интеллекта доступны многие десятилетия, но именно сейчас вычислительные облачные мощности и бизнес-ценность позволили им стать в центр ежедневных переговоров.
Самоуправляемые автомобили, решения для борьбы с раковыми опухолями, прогнозирование поведения рынков и многое другое – все это открывает новые возможности для бизнеса каждый день. Еще никогда такие сложные технологии не были доступны каждому, а значит, у нас есть все шансы застать золотой век четвертой индустриальной революции – век искусственного интеллекта.