Подрывные инновации: будущее технологий и общества

Артем Глебович Теплов, 2023

«Подрывные инновации: будущее технологий и общества» – это содержательная книга, наводящая на размышления, в которой рассказывается о быстро развивающемся мире технологий и их влиянии на общество. Книга, написанная ведущим экспертом в этой области в России, предлагает всесторонний и глубокий анализ самых прорывных инноваций нашего времени и даёт читателю представление о том, как они изменят наш мир в будущем.Книга охватывает широкий спектр передовых технологий, от искусственного интеллекта и блокчейна до сотовой связи 5G и квантовых вычислений, которые революционизируют целые отрасли экономики и меняют то, как мы живем, трудимся и общаемся. Автор умело разбирает сложные концепции и технологии, делая их понятными для широкого круга читателей.Одним из наиболее поразительных аспектов этой книги является то, как автор исследует потенциальные последствия инноваций на технологии и общество. Автор предлагает всесторонний анализ потенциальных преимуществ инновационных технологий.

Глава 1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения безграничен, и мы должны использовать его во благо обществу. Будь то автоматизация утомительных задач, улучшение процесса принятия решений или решение сложных проблем, эти технологии способны преобразовать любые отрасли экономики и улучшить качество жизни всех людей.

Автор

История и эволюция ИИ

В этой главе представлен краткий обзор истории и эволюции ИИ с выделением ключевых событий и вех, сформировавших эту область человеческой деятельности. В ней также обсуждается текущее состояние отрасли и тенденции, определяющие будущие разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики и инженерии, ориентированная на создание интеллектуальных машин, выполняющих задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных и улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи с течением времени.

История ИИ восходит к 1950-м годам, когда исследователи впервые начали изучать концепцию создания интеллектуальных машин. Ранние усилия были сосредоточены на разработке программ, которые могли бы выполнять определенные функции, такие как игра в шахматы или решение математических задач. В 1960-х и 1970-х годах исследователи начали сосредотачиваться на разработке более универсальных систем ИИ, которые могли бы обучаться и адаптироваться к новым задачам.

Трудно приписать разработку ИИ одному человеку или группе людей, поскольку эта область знания поступательно развивалась благодаря вкладу многих исследователей и учёных. Одним из пионеров в этой области считают Алана Тьюринга, которому приписывают разработку концепции универсальной машины, способной выполнять любые вычисления, он также известен своей работой над тестом Тьюринга — тестом для определения того, может ли машина демонстрировать разумное поведение. Алана Тьюринга ещё называют отцом информатики.

Ведущим разработчиком ИИ является Джон Маккарти, который ввёл термин «искусственный интеллект» в 1956 году и сыграл важную роль в разработке программ исследования ИИ в Стэнфордском университете и Массачусетском технологическом институте.

Большой вклад в разработку ИИ также внесли: Марвин Мински, который основал Лабораторию искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте и помог создать область искусственных нейронных сетей, Ричард Саттон, который развивал область обучения с подкреплением, а также Артур Сэмюэл, разработавший первую программу самообучения в 1950-х годах.

В 1980-х и 1990-х годах развитие ИИ продолжилось, увеличилось финансирование, поскольку исследователи добились значительного прогресса в разработке алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Эти достижения проложили путь для разработки многих широко используемых сегодня приложений ИИ, таких как распознавание речи, классификация изображений и обработка естественного языка.

В последние годы область ИИ продолжала развиваться и расширяться благодаря значительным достижениям в таких областях, как глубокое обучение и обучение с подкреплением. Эти достижения привели к разработке новых продуктов и услуг на основе ИИ, таких как автономные транспортные средства, персональные помощники и интеллектуальные домашние устройства.

Помимо ключевых событий и вех в истории ИИ, следует осветить текущее состояние и тенденции в этой области, определяющие будущие разработки. Одним из ключевых направлений, формирующих будущее ИИ, является внедрение алгоритмов и методов машинного обучения, позволяющих компьютерам учиться на основе новых данных и со временем улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи. Эти алгоритмы становятся все более распространенными в широком диапазоне приложений, они используются для анализа больших наборов данных, прогнозирования и выполнения задач, которые людям было бы трудно или невозможно выполнить самостоятельно. В области машинного обучения количество статей и публикаций в этой области растёт в геометрической прогрессии. Согласно исследованию журнала «AI Frontiers», количество статей, опубликованных на конференциях по машинному обучению, выросло с 50 в 2000 году до более 5000 в 2022 году.

В настоящее время получило своё развитие использование глубокого обучения, представляющего собой тип машинного обучения, который включает использование искусственных нейронных сетей с несколькими уровнями блоков обработки, известных как «нейроны». Эти сети способны обучаться и адаптироваться к новым данным и используются для достижения самых современных результатов в таких областях, как распознавание изображений и речи.

Исследователи работают над созданием общего искусственного интеллекта (AGI), который представляет собой способность машины выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, в то время как современные системы ИИ, как правило, предназначены для выполнения только конкретных задач. Общий ИИ всё ещё находится на ранних стадиях развития, но если он будет реализован, это позволит кардинально изменить повседневную жизнь людей. Исследование консалтинговой компании «Accenture» показывает, что к 2035 году искусственный интеллект может повысить ежегодные темпы экономического роста в развитых странах в среднем на 1,7 процентных пункта, увеличив мировую экономику на 15,7 триллиона долларов.

Рассмотрим несколько проблем и этических соображений, связанных с развитием ОИИ. Одна из основных проблем заключается в том, что ИИ может превзойти интеллект человека и его возможности, что вызывает серьёзные опасения по поводу замещения людей на рабочих местах и возможности того, что машины станут более мощными и востребованными, чем люди. Существуют также опасения по поводу возможности использования ИИ в злонамеренных целях, например, при разработке автономного оружия или для наблюдения и отслеживания. Кроме того, возникают вопросы о том, как обеспечить прозрачность и объяснимость систем ИИ, а также как обеспечить их этичную и ответственную разработку.

ИИ всё чаще используется в промышленности и бизнесе как способ повышения эффективности производства и оказания услуг, снижения затрат и повышения производительности труда. Очевидно, что эта тенденция сохранится в ближайшей перспективе, поскольку всё больше компаний стремятся внедрить ИИ в свою деятельность. В одном из отчётов компании «MarketsandMarkets», занимающейся программами роста, указывается, что размер мирового рынка искусственного интеллекта вырастет с 21,46 миллиардов долларов в 2018 году до 190,61 миллиардов долларов к 2025 году при среднегодовом темпе роста 36,62% в течение прогнозируемого периода.

Стремительное развитие ИИ и машинного обучения вероятнее всего будет определяющим в этой области знания и окажет серьёзное влияние на различные сферы деятельности человека и общество в целом.

Текущие приложения и потенциальные будущие разработки

По состоянию на 2022 год количество стартапов в области ИИ во всем мире превысило 15 000, абсолютными лидерами являются Китай и США, за которыми следуют Индия, Канада и Великобритания.

Согласно прогнозу американской исследовательской и консалтинговой компании «Gartner», специализирующейся на рынках информационных технологий, уже в 2023 году 75% крупных и средних организаций будут использовать ИИ для улучшения хотя бы одного из основных процессов продаж своей продукции.

Искусственный интеллект и машинное обучение имеют широкую область применения в различных отраслях и секторах экономики. Некоторые из текущих приложений искусственного интеллекта и машинного обучения включают:

— распознавание речи, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения позволяют компьютерам распознавать и расшифровывать разговорную речь, позволяя пользователям взаимодействовать с устройствами и системами с помощью голосовых команд;

— анализ изображений и видео, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения используются для анализа и классификации изображений и видео, такие приложения позволяют с высокой степенью точности распознавать объекты или лица людей, анализировать их настроения;

— обработку естественного языка, когда алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют компьютерам понимать и генерировать человеческий язык, такие приложения могут использоваться в качестве языкового переводчика, чат-бота или виртуального помощника;

— предиктивную аналитику, когда алгоритмы машинного обучения применяются для анализа данных и прогнозирования будущих результатов, что позволяет использовать такие приложения для обнаружения мошенничества, предотвращения оттока клиентов или прогнозирования спроса на товары и услуги.

В робототехнике ИИ и алгоритмы машинного обучения используются для того, чтобы роботы могли выполнять такие задачи, как навигация, манипулирование объектами и принятие решений.

В дополнение к этим текущим приложениям существует много потенциальных будущих разработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые как ожидается, окажут значительное влияние в будущем, в частности:

— в здравоохранении, где разрабатываются алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогут в решении таких задач, как диагностика, планирование лечения и поиск лекарств;

— на транспорте, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для разработки автономных транспортных средств, а также для повышения эффективности и безопасности транспортных систем;

— в образовании, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для персонализированного обучения и помощи в таких задачах, как выставление оценок и планирование курсов;

— в финансовой сфере, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для повышения эффективности и точности финансовых процессов, таких как обнаружение мошенничества и оценка кредитных рисков.

В целом, текущие и потенциальные будущие приложения ИИ и машинного обучения разнообразны и широкомасштабны и, вероятно, будут оказывать значительное влияние на многие аспекты жизни общества и на то, как мы живем и работаем.

Среди прочих перспективных разработок в области ИИ и машинного обучения:

— персональные рекомендации, предусматривающие использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для персонализации рекомендаций по продуктам, услугам или контенту на основе интересов и предпочтений человека;

— профилактическое обслуживание, позволяющее прогнозировать вероятность отказа оборудования, проводить упреждающее обслуживание и снижать риски непредвиденных простоев на основе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения;

— сельское хозяйство, где искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для оптимизации урожайности, улучшения ирригации и решения таких задач, как борьба с вредителями и управление почвой;

— мониторинг окружающей среды, где искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для анализа данных с датчиков и других источников в целях выявления тенденций и закономерностей, оценки состояния окружающей среды, планирования природоохранных мероприятий и прогнозирования потенциальных проблем;

— реагирование на стихийные бедствия, где искусственный интеллект и машинное обучение на основе анализа данных с датчиков и других источников позволит заблаговременно выявлять потенциальные стихийные бедствия, такие как землетрясения, наводнения, цунами и т.д. для принятия мер по реагированию и восстановлению.

В 2023 году правительством США объявлено о планах установки вдоль мексиканской границы башен наблюдения с искусственным интеллектом, чтобы повысить безопасность и контроль на границе. Башни с ИИ, разработанные компанией «Anduril Industries», будут оснащены солнечными панелями, камерами и датчиками. Данные, собранные этими башнями, будут обработаны с помощью ИИ и переданы операторам для дальнейшего анализа. Технологии ИИ в этих башнях смогут точно различать людей, животных и транспортные средства, а также собирать все данные, необходимые для усиления пограничного контроля. Стоимость контракта не разглашается, но известно, что он будет действовать в течение пяти лет и за этот период будет установлено 200 башен.

В 2023 году в Китайской Народной Республике (КНР) введён в эксплуатацию первый в мире беспилотный дрон-корабль под названием «Zhu Hai Yun», который дистанционно управляется искусственным интеллектом или операторами. Это морское судно длиной 88,5 метра способно развивать скорость до 18 узлов и оснащено десятками различных типов воздушных, надводных и подводных дронов. Основное назначение «Zhu Hai Yun» — научные исследования, такие как геодезические работы, отбор проб и их анализ, картографирование и многое другое. Кроме того, дрон-корабль можно использовать для патрулирования и борьбы с браконьерством. Интеграция передовых технологий ИИ в это судно представляет собой значительный шаг вперёд в области передовых морских операций, поскольку позволяет повысить эффективность, безопасность и автономность при выполнении сложных исследовательских и наблюдательных задач.

В 2023 году германский стартап «German Bionic» представил свой новейший экзоскелетный костюм, который является не только самым легким, но и самым универсальным экзоскелетным костюмом с поддержкой ИИ. Компания стремится повысить безопасность на физически сложных работах с помощью своего ассортимента интеллектуальных устройств. «German Bionic» представила три новых продукта: Apogee, Smart SafetyVest и комплект German Bionic IO. Костюм Apogee поддерживает пользователей во время подъёмных движений и травм осанки, а Smart SafetyVest оснащён усовершенствованными датчиками и искусственным интеллектом для предоставления персонализированной эргономической информации на основе данных. Комплект German Bionic IO — это облачное средство, которое лежит в основе новых костюмов фирмы, преобразуя информацию о здоровье и безопасности в большие данные для постоянного анализа и улучшения показателей безопасности.

В январе 2023 года китайское информационное агентство Синьхуа вошло в историю, представив первую в мире женщину-ведущую новостей с использованием искусственного интеллекта Синь Сяомэн. Синь, разработанная с помощью местной поисковой системы Sogou, присоединится к двум другим мужчинам-ведущим с искусственным интеллектом в хостинге новостных сегментов, а ее первое появление запланировано на март 2023 года. Этот шаг следует за ноябрьским дебютом агентства виртуального телеведущего, который с тех пор сделал 3400 новостных репортажей и накопил 10 000 минут эфирного времени. С помощью этого инновационного использования технологии искусственного интеллекта Синьхуа устанавливает новый стандарт футуристического будущего новостного вещания.

В январе 2023 года Microsoft вложила значительные средства в OpenAI, ведущую компанию, занимающуюся исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта. Эти многомиллиардные инвестиции позволят интегрировать модели искусственного интеллекта OpenAI в продукты Microsoft, включая поисковую систему Bing, а также широко используемый пакет Office Suite, включая Word, PowerPoint и Outlook. Этот шаг расширит возможности этих продуктов, предоставив пользователям более продвинутые функции и функции. Microsoft также объявила, что будет оказывать дополнительную поддержку OpenAI, разрабатывая суперкомпьютеры и предоставляя ресурсы облачных вычислений через платформу Microsoft Azure. Это третья инвестиция Microsoft в OpenAI, соучредителями которой являются Илон Маск и инвестор Сэм Альтман.

В ближайшем будущем разработки в области ИИ и машинного обучения, вероятно, станут более разнообразными и будут напрямую зависеть от дальнейшего развития этой области знания и появления новых технологий и методов.

Этические соображения и проблемы

Как и в любой новой технологии, разработка и использование искусственного интеллекта и машинного обучения поднимают ряд этических соображений и проблем, некоторые из которых уже сегодня требуют серьёзного рассмотрения и поиска решений:

— предвзятость — алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут быть предвзятыми, если они обучаются на наборах данных, содержащих предвзятые данные. Это может привести к несправедливым или дискриминационным результатам, например к алгоритму, рекомендующему разные продукты или услуги разным людям в зависимости от их расы или пола;

— конфиденциальность — использование искусственного интеллекта и машинного обучения может вызвать проблемы с конфиденциальностью, если оно связано со сбором и анализом личных данных. Важно обеспечить, чтобы персональные данные собирались и использовались таким образом, чтобы обеспечивались прозрачность алгоритмов и естественное право людей на неприкосновенность частной жизни;

— автономия — по мере того как системы искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более изощрёнными, существует риск того, что они могут принимать решения или совершать действия, которые не полностью понимаются или контролируются людьми. Резонно возникает вопрос о том, в какой степени этим системам следует предоставить самостоятельность и наделить ответственностью в связи с их автономностью;

— прозрачность — у людей могут возникнуть трудности с пониманием того, как алгоритмы ИИ и машинного обучения принимают решения, и это отсутствие прозрачности может вызвать опасения по поводу подотчетности и доверия. Очень важно обеспечить прозрачность и подотчетность всех алгоритмов;

— занятость — более широкое использование ИИ и машинного обучения приведёт к ускорению автоматизации технологических процессов и вытеснению людей из производственных цепочек. Это поднимает вопросы о воздействии на занятость населения и необходимости устранения потенциальных негативных последствий для работников.

Этические соображения и проблемы, связанные с ИИ и машинным обучением, сложны и многогранны, для их решения потребуется сбалансированный и продуманный подход, учитывающий потенциальные преимущества и риски этих технологий. Помимо соображений и проблем, упомянутых выше, существует ряд более широких социальных и экономических проблем, возникающих в связи с разработкой и использованием ИИ и машинного обучения, к ним относятся:

— неравенство — использование ИИ и машинного обучения может усугубить существующее неравенство, особенно если определенные группы людей не смогут получить доступ к этим технологиям или воспользоваться ими. Важно обеспечить, чтобы при разработке и внедрении новых технологий учитывались потребности и перспективы всех членов общества;

— регулирование — по мере того как ИИ и машинное обучение становятся все более распространенными, необходимы соответствующие общепринятые правила регулирования. Политические институты обязаны принять меры, гарантирующие, что эти технологии разрабатываются и используются социально ответственным и этичным образом. Эти меры могут включать разработку новых законов и правил, а также установление отраслевых стандартов и передовых практик;

— образование — поскольку ИИ и машинное обучение становятся все более важными в самых разных сферах деятельности, людям необходимо обладать навыками и знаниями, необходимыми для понимания этих технологий и работы с ними. Для этого потребуются инвестиции в образование и профессиональное обучение, чтобы обеспечить готовность рабочей силы к меняющемуся характеру работы;

— общественное понимание — более широкое использование ИИ и машинного обучения может привести к непониманию и недоверию людей к новым технологиям. Важно обеспечить популяризацию и постоянное участие широкой общественности в обсуждении этих технологий, чтобы помочь укрепить в людях доверие и понимание.

Этические проблемы, связанные с ИИ и машинным обучением, сложны и многогранны, для их решения потребуется сбалансированный и продуманный подход, учитывающий потенциальные преимущества и риски этих технологий.

Внедрение искусственного интеллекта в различных отраслях промышленности может привести к серьёзным сокращениям рабочих мест и социальным потрясениям. Например, в обрабатывающей промышленности, управляемые ИИ роботы и системы автоматизации с большей скоростью, точностью и эффективностью могут полностью заменить человека при выполнении таких задач, как сборка, сварка, покраска, сортировка и т.д.

Ещё одна причина для беспокойства заключается в том, что ИИ способен обучаться и адаптироваться к новым задачам, а это означает, что со временем он может выполнять все больше и больше задач. Это, ожидаемо, может привести к сценарию экономического развития, при котором в ближайшие годы ИИ возьмёт на себя большое количество функций, включая такие, как ввод данных и обслуживание клиентов, программирование и информационные технологии.

Согласно прогнозам Всемирного экономического форума, по состоянию на 2023 год ИИ уже создаст дополнительно 2,3 миллиона рабочих мест и при этом сократит в экономике 1,8 миллиона малоэффективных рабочих мест.

Одним из возможных решений проблемы занятости может стать инвестирование в программы переподготовки и обучения для работников, которые рискуют потерять работу из-за ИИ, с целью освоения ими навыков и знаний, необходимых для перехода на новую работу. Это также означает совместную работу для создания устойчивого будущего.

Другое потенциальное решение — инвестировать в техническую политику, поддерживающую разработку и внедрение новых технологий, таких как передовая робототехника, 3D-печать и другие формы автоматизации. Эти технологии могут не только сократить потребность в человеческом труде за счёт повышения производительности и эффективности, но и привести к созданию новых рабочих мест в других секторах экономики.

На правительственном уровне следует рассмотреть возможность введения универсального базового дохода (УБД) в качестве средства защиты тех, кто может потерять работу из-за ИИ. УБД — это форма социального обеспечения, при которой все граждане регулярно получают денежную сумму от государства, независимо от того, работают они или нет. УБД может помочь уменьшить бедность и обеспечить защиту для тех, кто может потерять работу из-за ИИ.

Внедрение ИИ в нашу жизнь — сложный процесс, требующий комплексного подхода, чтобы реализовать все преимущества ИИ и свести к минимуму негативное воздействие на занятость и общество в целом. При тщательном планировании, инвестициях и ответственных действиях мы можем снизить риски и использовать потенциал ИИ для создания более процветающего и устойчивого будущего для всех.

В заключение следует отметить, что развитие искусственного интеллекта неизбежно приведёт к новой промышленной революции и, в полном смысле этого слова, поменяет нашу жизнь, а те, кто готов использовать искусственный интеллект во благо обществу в будущем будут иметь все шансы на успех.