Наука под названием «искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии относятся к информационным технологиям. Многие предприятия и отдельные отрасли экономики в ближайшие несколько лет ожидает не просто автоматизация подавляющего большинства процессов, а полный переход к автономному производству [1]. Предпосылки этого перехода наблюдаются уже сейчас, когда многие процессы переключаются в цифровой режим онлайн. Цифровая трансформация предоставляет ценную возможность для основных бизнес-функций, таких как финансы и HR, дает возможность уйти от ручных процессов и автоматизировать ключевые области. За автоматизацией, облачными вычислениями и IoT следует искусственный интеллект, чтобы сделать более умную машину, более умную фабрику и экосистему умных технологий.
В этом новом мире цифровые технологии – это не выбор, а фундаментальная бизнес-стратегия, которая должна быть внедрена в каждую часть организации. Трансформация может способствовать лучшему сотрудничеству внутри организаций и между ними, более персонифицированным способам взаимодействия с клиентами, более высокой продуктивности сотрудников, а также более точному анализу данных – всё это помогает бизнесу расти и дает ему больше шансов на процветание после пандемии.
Отслеживать и подхватывать тренды, опираясь на трансформирующие технологии – задача любого предприятия, которое стремится быть инновационным. Хотя в каждой отдельной отрасли существует своя специфика, красной нитью фронт четвертой промышленной революции связывают такие технологические тренды, как применение чат-ботов [2], последующая роботизация [3]; кастомное производство, ядром которого являются аддитивные технологии; социальные медиа-платформы; сквозная технология больших данных и облаков; Интернет вещей; технология блокчейна [4], включая растущую волну интереса в части невзаимозаменяемых токенов NFT (non-fungible token); технологии виртуальной, дополненной и смешанной реальностей [5] и др.
Уже сегодня многие тренды выявляются не человеком, а компьютерными системами и алгоритмами, активно использующими машинное обучение и искусственный интеллект (англ. artificial intelligence, AI), что само по себе также является одним из ключевых технологических трендов современности [6, 7]. Искусственный интеллект связан со способностью машин мыслить, как люди – обладать способностью познавать разум, воспринимать и принимать решения рациональным и разумным образом. Технологии, связанные с искусственным интеллектом, включают, в частности, машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка.
Машинное обучение – это одно из направлений применения AI. В нем используются математические модели данных, которые помогают компьютеру обучаться без непосредственных инструкций. Это позволяет компьютерным системам самостоятельно обучаться и совершенствоваться на основе опыта.
Целью данной статьи является выявление и обзор возможностей использования инновационной технологии искусственного интеллекта в различных сферах деятельности, а также иллюстрация эволюции и перспектив его развития.
Материалы и методы исследования
В качестве материалов исследования использовались статьи отечественных и зарубежных авторов, описывающие роль, современные тренды и перспективы развития технологии искусственного интеллекта. При проведении исследования использовались методы системного и ситуационного анализа, а также метод систематического обзора для исследования развития технологии искусственного интеллекта во временном и отраслевом аспектах.
Искусственный интеллект – область междисциплинарных исследований моделирования, понимания и воссоздания интеллекта и когнитивных процессов на основе математических, информационных, логических, психологических, лингвистических и биологических принципов. Целью развития этого направления цифровизации является создание искусственных устройств, способных к обучению, коммуникациям, разумным рассуждениям, целеполаганию и целенаправленному поведению.
Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний, а человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способностях к логическим рассуждениям. Поэтому для создания интеллектуальных систем на компьютере нужно решить две задачи: моделирование знаний (разработка методов формализации знаний для ввода их в компьютерную память в качестве базы знаний); моделирование рассуждений (создание компьютерных программ, имитирующих логику человеческого мышления при решении разнообразных задач).
Результаты исследования и их обсуждение
Уже несколько лет подряд технологии искусственного интеллекта удерживают одно из первых мест в различных рейтингах технологических трендов во всем мире. Можно сказать, что искусственный интеллект – это способность компьютерной системы имитировать когнитивные функции человека, такие как обучение и решение задач. Посредством AI компьютерная система использует математические функции и логику для имитации процессов мышления, которые позволяют людям обучаться на новой информации и принимать решения. Хотя AI и машинное обучение тесно связаны, это разные понятия. Машинное обучение считается подмножеством AI. Следует отметить, что AI увеличивает отрыв от такого реактивного тренда, как мобильные сети. При этом уверенный рост в среднем на 30 % начал наблюдаться еще в 2014 г. Анализ «Цикла зрелости прорывных технологий» (рисунок) подтверждает актуальность AI: в 2020 г. технологии искусственного интеллекта находились на самом пике инновационных триггеров [8].
Цикл зрелости для прорывных технологий (Hype cycle) Gartner в 2020 г. Источник: Цикл зрелости прорывных технологий 2020 [8]
Из рисунка видно, что данная технология достаточно развита и применяется в различных сферах экономики. Данное место в тренде она будет занимать еще 5–10 лет. Уйдет ли тренд в область «разочарования» или станет рутинным во всех отраслях, зависит от участников рынка и их потребностей.
Уже сейчас многие организации переживают быструю цифровую трансформацию, зачастую требующую эффективного внедрения технологий AI для создания конкурентного преимущества перед другими участниками рынка. В случае использования алгоритмов компаниям необходимо четкое понимание того, как развивать взаимодействие людей и алгоритмов для принятия оптимальных решений. Ряд зарубежных исследователей уже сейчас изучают симбиоз человека и AI [9].
Технологии искусственного интеллекта быстро развиваются и продолжают совершенствоваться, что оказывает существенное влияние на экономику в части производительности, роста, конкуренции, инноваций и занятости.
Надо отметить, что не все позитивно оценивают потенциал AI. Широко распространены пессимистические взгляды на влияние искусственного интеллекта на общество. Так, Илон Маск и Стивен Хокинг утверждают, что искусственный интеллект может привести к тому, что только малая часть компаний будет доминировать в обществе. Лишь немногие рабочие места останутся для людей.
Среди перспективных направлений использования искусственного интеллекта в будущем можно назвать следующие:
а) глубокое обучение: когда машины используют сложные алгоритмы для имитации нейронной сети человеческого мозга и изучают область знаний практически без присмотра человека;
б) обработка естественного языка: это методы машинного обучения, используемые для поиска закономерностей в больших наборах данных и распознавания естественного языка. Например, применение для анализа чувств, когда алгоритмы могут искать закономерности в публикациях в социальных сетях, чтобы понять, что клиенты думают о конкретных брендах и товарах.
AI управляется сочетанием практически безграничных вычислительных мощностей в облаке, оцифровки нашего мира и прорывов в том, как компьютеры могут использовать эту информацию для обучения и рассуждений во многом так же, как это делают люди.
Применяя передовые технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и когнитивные услуги, к данным, поступающим из производственного процесса, компании теперь имеют дополнительный уровень понимания своих данных. Это позволяет повысить операционную эффективность, ускорить производство, оптимизировать работу оборудования, минимизировать отходы и снизить затраты на техническое обслуживание.
Ключевым ресурсом в AI являются данные. Машинное обучение использует данные, чтобы делать прогнозы о том, что именно люди желают, когда находятся под влиянием того или иного воздействия, и что они в этот момент предпринимают. Это создает проблемы с конфиденциальностью. Исследователи отмечают, что конфиденциальность является сложной задачей по следующим причинам: дешевое хранилище означает, что данные могут храниться дольше, чем длится жизнь человека, который сгенерировал предназначенные данные; отсутствие конкуренции означает, что данные могут быть переориентированы для других целей, кроме первоначальных; внешние эффекты означают, что данные, созданные одним человеком, могут содержать информацию о других [10].
Согласно недавнему исследованию международной консалтинговой компании Frost&Sullivan, рынок технологий искусственного интеллекта в ближайшие годы будет расти в среднем на 31 % в год. К 2022 г. его объем может достигнуть $52,5 млрд. Внедрение технологий искусственного интеллекта позволит увеличить мировой рынок товаров и услуг на $15,7 трлн в течение ближайших 10 лет. В списке основных сфер применения AI здравоохранение, информационная безопасность и информационные технологии, финансы, автомобилестроение и развлечения. Также существенное влияние эти технологии будут оказывать на развитие ритейла, энергетики и оборонной отрасли. «Умные» технологии стимулируют развитие робототехники, когнитивных, нейроморфных, квантовых и масштабных вычислений [11].
На сегодня основная деятельность искусственного интеллекта направлена на расширение человеческих возможностей. AI берет на себя не только рутинные дела, требующие огромного внимания (обработка какого-либо массива информации), но и наукоемкие направления, некоторые из которых не может выполнять специалист этой сферы (к примеру, поиск дефектов в товаре на металлообрабатывающем предприятии). Машинное обучение является самой развитой технологией и имеет наибольшую долю внедрений в практическом использовании.
В AI ежегодно в мире вкладывается $150 млрд, при этом по данным исследования компании Pricewaterhouse наибольший вклад в ВВП от применения этой технологии получают в Китае – 26,1 %. Согласно анализу трендов, проведенному международной организацией интеллектуальной собственности WIPO, количество ежегодных научных публикаций по теме AI стабильно растет на 5,6 %, а всего опубликовано более 1,5 млн научных трудов в этом направлении [12].
По словам Алексея Шестерикова, основателя и главного директора компании AWATERA, внедрение искусственного интеллекта приведёт к мировой переквалификации до 50 % работников всех сфер. Монотонный труд переводчиков сместят алгоритмы, а человеку останутся лишь креативные направления деятельности [13].
Автоматизация задач бизнеса противопоставляет автоматизацию задач осознанию контекста. Первый включает в себя стандартизированные или основанные на правилах применения AI, требующие согласованности и навязывания логики. Например, IBM Deep Blue применила стандартизированные правила и специфические алгоритмы, чтобы обыграть лучшего шахматиста [14]. Такой AI лучше всего подходит для контекстов с четкими правилами и предсказуемыми результатами, такими как шахматы. На круизном лайнере Symphony of the Seas два робота Rock‘em и Sock‘em делают коктейли для клиентов. В другом месте робот может предоставить помощь в оценке кредитоспособности и налоговой подготовке. Несмотря на то, что эти приложения AI связаны с довольно структурированным контекстом, многие фирмы с трудом внедряют даже эти технологии и полагаются на специализированные компании или такие консалтинговые фирмы, как Accenture или Deloitte, для разработки и настройки первоначального AI.
Быть осведомленным о контексте значит для AI «учиться» и расширять свои знания от первоначальных, данных людьми. Такой AI может решать сложные задачи, применяя целостное мышление и контекстно-зависимые ответы [15].
Заключение
Искусственный интеллект делает нашу жизнь более эффективной с каждым днем. Он поддерживает многие программы и службы, которые помогают нам делать повседневные вещи, такие как связь с друзьями, использование программы электронной почты или использование службы совместного использования.
Технологические возможности искусственного интеллекта расширяют возможности компаний, стремящихся к инновационному развитию и поиску новых возможностей для удовлетворения растущих запросов и ожиданий своих клиентов. Интеграция AI в производственные процессы позволяет одновременно сокращать издержки и обеспечить более высокий уровень качества производимой продукции и услуг, что позволит занимать более прочные позиции относительно конкурентов. Технологии, требующие обработки большого количества данных и основанные на искусственном интеллекте, могут решить самые большие проблемы мира, но они также создают риски для отдельных лиц и групп. Поэтому при развертывании новых технологий необходимо учитывать этические последствия использования AI для выявления и устранения вреда.
Обзор существующих исследований дает нам основания полагать, что большинство пользователей имеют сомнения по внедрению и использованию AI. Однако данная тенденция изменяется, поскольку преимущества искусственного интеллекта становятся с каждым днем все более очевидными. Искусственный интеллект обещает предоставить одну из самых значительных и прорывных инноваций этого века. Беспилотные автомобили, роботы-помощники и автоматизированная диагностика заболеваний – все это продукты развивающейся революции искусственного интеллекта, которая изменит наш образ жизни и работу. Несмотря на угрозу сокращения рабочих мест, с развитием технологии искусственного интеллекта потребуются профессионалы с хорошо развитыми цифровыми компетенциями, которые в ближайшие пару десятков лет будут очень востребованы на рынке труда.
Библиографическая ссылка
Масюк Н.Н., Кирьянов А.Е., Бушуева М.А., Шакуев Д.А. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК КЛЮЧЕВОЙ ЭЛЕМЕНТ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ЭКОНОМИКИ // Фундаментальные исследования. – 2021. – № 10. – С. 49-54;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43108 (дата обращения: 26.04.2024).