«AI, проспись!» — требует цифровая экономика

Технологии AI уверенно встраиваются в бизнес-модели отечественной цифровой экономики и занимают все новые и новые сегменты рынка. Транспорт, логистика, «умная» городская инфраструктура, медицина, агробизнес, промышленные предприятия используют нейросетевые методы и алгоритмы для оптимизации производства товаров и услуг.

Развитие и расширение областей применения технологий AI на базе искусственных нейронных сетей является некоторой данностью, которую давно надо было принять. И с повышением эффективности нейросетей и вычислительных мощностей для их обучения, таким технологиям будут доступны для решения все более сложные задачи.

Разработчики технологий AI решают прежде всего задачу повышения эффективности деятельности человека в результате применения алгоритмов человеко-машинного взаимодействия, за счет автоматизации рутинных операций, позволяющее человеку сконцентрироваться на высокоинтеллектуальном труде, а не замены человека машиной. При этом всегда найдется почва для злоупотреблений – школьники и студенты, за которых нейросети делают домашние задания; псевдоученые, за которых специальные программы генерируют научный текст итак далее. По мере совершенствования архитектур и моделей обучения нейросетей, области применения и решения задач будут дополняться. То есть нахождение простых ошибок кода разработчика, равно как и генерация фрагментов кода, в том числе вредоносного, сейчас вполне решаемые задачи для не программистов.

В качестве примера вполне закономерной эволюции моделей машинного обучения предыдущих поколений, можно привести Deep Learning мультиязыковую модель типа ChatGPT, позволяющая решать широкий спектр в том числе научно-образовательных задач. Российским школьникам понадобилась всего пара недель после появления OpenAI, для того, чтобы начать автоматически генерировать тексты домашних заданий. При этом системы генерации текста, в том числе научного, существуют достаточно давно, однако в этот раз качество текста значительно повысилось.

Генеративно-состязательные нейросетевые модели тоже появились достаточно давно, но широкую известность получили несколько лет назад после начала массового генерирования фейкового видеоконтента – дипфейков. Однако следует отметить, что сегодня мы говорим прежде всего о внедрении систем слабого AI. То есть AI, который может быстро и качественно решать поставленные задачи по созданным человеком алгоритмам, не понимая внутреннего содержания процессов. Сгенерировать научный текст, выполнить домашнее задание – пожалуйста, сделать научное открытие – нет.

При появлении технологий сильного AI, конфигурация цифровой экономики может измениться принципиально, и надо быть готовыми оперативно реагировать на новые технологические вызовы. Занятно, что одним из последних исследовательских трендов изучения сильного AI стала гипотеза о необходимости имитации биологического сна для нейросетей, по аналогии со сном человеческого мозга.

23 января, 2023

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

30.01.2023
На «чёрном рынке» растёт стоимость банковских карт
30.01.2023
Baidu вскакивает на поезд OpenAI
30.01.2023
Без «железа» любая операционная система теряет смысл
30.01.2023
Замена техники Ingenico не потребует никаких усилий
30.01.2023
В России необходимо создать собственную среду разработки
30.01.2023
Как работают MDM-приложения, каковы их преимущества и недостатки
30.01.2023
С продуктом R-Style Softlab получать налоговый вычет станет проще
27.01.2023
Хакер получил доступ к «чёрному списку» пассажиров Управления транспортной безопасности США
27.01.2023
Хакеры атакуют британских политиков и журналистов
27.01.2023
Деятельность Hive пресечена в результате совместной операции 13 стран

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных