Тема використання розробок штучного інтелекту (ШІ) уже давно є однією з найобговорюваніших у суспільстві: вона спричинила численні дискусії, конференції, неформальні бесіди й ділові зустрічі, причому не обов'язково у сфері ІТ-технологій.

 

 Перші розумні асистенти й програми ввійшли в наше життя досить непомітно, адже людині, що не працює в цій індустрії, буває складно сказати, де використовується те, що зараз називають «машинним навчанням», а де тільки звичайний програмний код. А перші прототипи того, що нині називають штучним інтелектом, були створені ще в далекі 1950-ті роки. До того ж розуміння самого поняття «машинне навчання» є доволі складним у контексті сучасних дискусій, адже його значення трансформують залежно від суті розмови. Тому те, що є простим підходом, сформованим на основі правил та регулярних виразів, можуть називати ШІ. Для кращого розуміння необхідно визначити, які існують основні концепції, пов'язані з цією сферою, перспективи розвитку ШІ, найцікавіші й найскладніші проблеми, вирішувані розробниками провідних країн світу й індустрії, та де можна очікувати найактивніше впровадження алгоритмів машинного навчання.

Коли мова заходить про ШІ, то його розробники нерідко відповідають, що такого інтелекту просто не існує. Певною мірою ця думка є слушною, адже ШІ - лише концепція, а самі алгоритми базуються на лінійній алгебрі, теорії ймовірності, статистиці та інших напрямках вищої математики. Найпопулярніша модель машинного навчання - нейронна мережа - є лише результатом лінійних та нелінійних операцій над матрицями, значення елементів котрих знаходять за допомогою градієнтного спуску чи подібних методів оптимізації, а самі нейронні мережі стали популярними ще в 1980-х роках. Те саме стосується й інших моделей ШІ, наприклад дерев прийняття рішень, перші прототипи яких не потребували навіть комп'ютера. А найважливіші розділи математики, що забезпечують функціонування цих алгоритмів, були створені задовго до появи перших процесорів. Причиною ж активізації впровадження ШІ в наше життя стала розробка потужних комп'ютерів, які можуть здійснювати неймовірну кількість обчислень за дуже короткий період часу. Звісно, суспільству хотілося б вірити в ідею про самосвідомість роботів та їхню здатність відчувати біль, втому, смуток, інші людські емоції...

Однак насправді кожне з правил Айзека Азімова виконуватиметься лише тоді, коли розробник ШІ сам забажає, щоб машина їх розуміла. По суті, ШІ можна порівняти з дитиною, яка здатна навчатися лише від своїх батьків, а вони, своєю чергою надаватимуть їй лише ті знання, які захочуть. Наприклад, нейронна мережа, створена для розпізнавання фігур людей на зображенні, не вміє моделювати людську мову; алгоритм для розпізнавання теми статті не зможе її перекласти чи зреферувати зміст. Згадуючи відомі інтерв'ю з роботом Софією, могло б здатися, що в цього пристрою є потенціал, щоб поводитися так само, як людина. Попри те, кожна з відповідей машини, реакцій та рухів є лише частиною однієї з натренованих моделей, що були створені за допомогою мільйонів прикладів людських діалогів, міміки, рухів. Для «виховання» цієї машини було витрачено чимало місяців тренування різноманітних алгоритмів, кожен із яких побудований на основі матричних операцій і методів оптимізації значень коефіцієнтів. Що, звісно, звучить зовсім не так цікаво, як відповіді самої Софії. Окремим питанням, що обговорюється так само часто, як і можливості ШІ, є те, чи здатен він захопити планету. Сама постановка цього судження некоректна, оскільки ШІ не є якимось алгоритмом чи продуктом, який може сам ухвалювати рішення. Тому найправильнішою відповіддю на це запитання може бути така: ШІ - лише ще один інструмент, який ми тримаємо у своїх руках.

Звісно, згадуючи про Софію та схожі на неї моделі, які демонструють настільки неймовірні результати, виникає зацікавленість: а які програмні продукти є найбільш вражаючими та важливими? Це запитання доволі складне в контексті надзвичайно стрімкого розвитку і обчислювальних потужностей, і самих алгоритмів. Наразі Google AI посідає безумовно передові позиції в цій індустрії. Кількість проектів, якими опікується цей підрозділ Google, перерахувати дуже складно, однак є й те, чим ми вже користуємося щодня: автокорекція написаного тексту, розпізнавання облич на зображеннях, переклад будь-якою мовою та чимало інших послуг. Складнішими та екзотичнішими проектами є безпілотні автономні автівки, розумні роботи, які можуть працювати в екстремальних умовах, перший фільм, повністю створений нейронною мережею...

Є й такі факти застосування ШІ, які стосуються життя та здоров'я людини, зокрема, це надточна діагностика захворювань на ранніх стадіях, а також лікування тяжкохворих. Чимало вчених вважає, що тісний зв'язок між алгоритмами машинного навчання й досягненнями сучасної медицини в майбутньому сприятиме створенню такої біоінженерії, яка з успіхом боротиметься з багатьма поки що невиліковними недугами. Зокрема, це стосується спадкових захворювань, яких можна уникнути шляхом корекції послідовностей білків у ланцюжках генів. По суті, описані вище можливості дають змогу людству піднятися на декілька сходинок у своєму розвитку, адже існуючі системи ШІ уже можуть бути ефективнішими, ніж лікарі, особливо коли йдеться про ранню діагностику та обробку результатів аналізів.

Варто зазначити, що Китай фігурує як країна, що має найпросунутіші розробки у сфері ШІ. Певною мірою це відповідає дійсності, адже рейтингова система для громадян країни, новини про яку на деякий час заполонили мережі, є піонером в ІТ-галузі й поки що не має конкурентів. Морально-етичний аспект подібних систем - це зовсім інша тема, яка, безумовно, теж потребує відкритих обговорень, адже такі алгоритми порушують право на конфіденційність й втручаються в особисте життя.

Найбільшим конкурентом Китаю є США. За оцінками експертів, вони займають другу (дехто переконує - першу) сходинку за ефективністю інтеграції машинного навчання в життя соціуму.

Етичний аспект використання ШІ - це окрема частина індустрії, яка сформувалася внаслідок інтенсивного впровадження даних алгоритмів у повсякденне життя. Зокрема, доволі актуальними є проблеми конфіденційності та анонімності особистої інформації, можливості інтерпретувати рішення алгоритмів машинного навчання, їхня абсолютна прозорість та нечутливість до атак (які, звісно, можуть спрямовуватися на ці програми так само, як і на будь-які інші). Потужні корпорації вже створюють етичні норми та формують політику використання даних усередині самих компаній. У контексті сучасних тенденцій це, поза сумнівом, правильні кроки.

Така робота здійснюється і в Україні. Так, проект Kyiv Smart City, який активно співпрацює з КМДА і вже затвердив низку інноваційних починань, також займається створенням актуальної політики та етики інтеграції ШІ в міський простір.

Окрім зацікавленості у можливостях алгоритмів ШІ та проблемах, пов'язаних з упровадженням їх у наше життя, турбує й питання, чи замінить ШІ нас самих і чи не забере він наші робочі місця. Основна мета, яку ставлять перед собою розробники ШІ, - це створенням кожного з продуктів покращувати рівень життя людини та полегшувати її працю завдяки автоматизації рутинних процесів. Тому можна напевне сказати, що професії касира, водія чи офіціанта для людини з часом зникнуть, оскільки їх порівняно легко замінити «інтелектуальною» машиною. Однак це не означає, що частина суспільства залишиться без роботи. Відмова від таких професій надає людині іншу можливість - займатися завданнями більш високого рівня складності. Приміром, водій контролюватиме автомобілі на складних відрізках дороги або ж касир ухвалюватиме рішення в суперечливих ситуаціях. Крім того, кожен із нас може допомагати машині навчатися та поліпшувати точність її роботи. Тож люди, які мають чималий професійний досвід у будь-якій галузі, завжди будуть затребувані. Що стосується автоматизації творчих професій на кшталт живопису чи літератури, то однозначно дати відповідь на це запитання поки що не може ніхто, адже мистецтво має надто багато творчих складових. Можна хіба що стверджувати, що чим багатограннішою і складнішою є ідея, яку втілює митець, тим складніше (або й зовсім неможливо) її реалізувати роботові. Адже алгоритми машинного навчання працюють лише завдяки даним, які вже надійшли в модель під час тренування, тож ШІ здатен лише у якийсь спосіб копіювати та комбінувати те, що є, але не творити щось нове. Прикладом на підтвердження цього є зрежисований ШІ фільм: по суті, це комбінація вже готових кадрів із різних фільмів та модифікація готових діалогів, сюжетів, ідей. На перший погляд він ніби доволі вражаючий, нетиповий, однак якщо проаналізувати глибше, то виявляються й джерела, звідки було взято певні елементи готової короткометражки.

В Україні є власний потенціал у сфері штучного інтелекту, розвивається кілька компаній та проектів, які займаються розробками в сфері ШІ. Серед найвідоміших - Ring Ukraine, Grammarly, DataRobot, Wix. Українські R&D компанії відомі світові як місця, де створюється якісне розумне програмне забезпечення. І це стосується не лише згаданих компаній, а й менших - стартапів, у продуктах яких ядром нерідко є алгоритми машинного навчання.

Попри все, штучний інтелект є насамперед нашим другом, а не ворогом, якого варто боятися і яким нас повсякчас лякають противники ШІ. Завдяки автоматизації рутинних процесів, ефективному вирішенню буденних задач, підвищенню продуктивності виробництв, загалом покращенню життя людства кожен член суспільства зможе відчути себе комфортніше й затишніше серед технологій, які його оточують. Звісно, людям притаманне скептичне ставлення до всього нового, а ШІ не є винятком... Понад 100 років тому такою ж індустріальною революцією було активне впровадження фабрик та мануфактур замість ручної праці, і теж були свої скептики та противники, однак урешті це стало важливим рушієм і нормою прогресу.

Нині настав час до чергових змін на краще.

Автор: Галина Олійник

Джерело: «Український Тиждень»
 матеріал друкованого видання № 23 (603)