Технический прогресс не стоит на месте ровно столько, сколько существует человечество — на это есть объективные эволюционные причины. Когда-то человек изобрел колесо и значительно упростил свою жизнь — это можно назвать самой первой вехой технологического развития. Но мы не будем здесь описывать ключевые события всех этапов развития человечества, а лишь проведем аналогию с тем, что происходит сейчас и что уже было более 100 лет назад.
Вспомним эпоху индустриализации, когда станки начали заменять человека. Именно в то время многие ремесленники потеряли свою работу — их заменили машины. Было много недовольных — не все смогли переучиться, да и подходящей работы могло просто не быть. Но без процесса индустриализации было бы невозможно никакое развитие. Тогда человечество тяжело переживало этот период — сейчас то, что почти всё делают станки, уже давно является нормой.
Позже появились компьютеры, но компьютеризация была растянута на несколько десятилетий — такого прорыва, как со станками, не получилось, поэтому процесс прошел более-менее гладко. Сейчас наступает эпоха внедрения искусственного интеллекта практически во все аспекты нашей жизни. И здесь идет много споров и дискуссий — может ли он полностью заменить людей на работе и чего вообще можно ждать от бездушных машин. Об этом и будет данная статья. Но для начала небольшой ликбез о том, что такое искусственный интеллект и чем он вообще отличается от обычной работы компьютера.
Что такое ИИ, в чем отличие от обычного программного обеспечения?
Содержание
ПО представляет собой сущность, которая в большинстве случаев работает ровно так, как было задано разработчиком или пользователем. По факту, программа является лишь инструментом для большого количества задач и без пользователя, который задает ей нужное действие, она бесполезна. Компьютер в обычном представлении работает по заданной программе и не может от нее отклоняться.
С помощью различных скриптов и макросов ПО можно научить делать многое, но опять же оно будет работать только по заранее заданному сценарию. Само оно «думать» не сможет. Да, можно написать десятки и даже сотни сценариев, но в случае, если условный сценарий завершается, то процесс останавливается — нужна помощь пользователя.
С появлением искусственного интеллекта всё стало намного проще — по сути, компьютер научили «думать» и даже принимать решения. Единственный минус, который мы здесь сразу видим — сам по себе компьютер думать не будет, его нужно обучить мышлению на основе каких-либо данных: тем, с чем он будет работать. Чем больше информации для обучения нейросети, тем более качественный результат она может выдать.
Нейросеть является математической моделью и работает по принципу клеток живого организма — нейронов. Искусственный нейрон представляет собой условный процессор, который получает информацию и общается с другими искусственными нейронами. Чем больше таких процессоров, тем выше качество работы искусственного интеллекта. Исходя из данных, на которых прошло обучение, а также в зависимости от мощности, ИИ может выполнять самые различные задачи и даже принимать решения.
Единственное, чего он лишен, — чувств и эмоций, хотя, в принципе, ничего не мешает научить его даже обижаться. К примеру, у моих знакомых был случай, когда голосовой помощник обиделся и какое-то время не хотел общаться с тем человеком, который его обидел.
Подведем небольшой итог: обычная работа за компьютером — это программирование того или иного сценария. А нейросети не программируются, а обучаются на основе каких-либо данных. Чем выше качество обучения, тем лучше результаты работы ИИ.
Что может нейросеть?
Искусственный интеллект может многое. От написания текстов и рассказов до распознавания лиц на фото и видео. Он способен работать практически с любыми данными, будь это сложные арифметические формулы, тексты, изображения и даже видео. Всё, что мы можем как-то воспринимать своими органами чувств, переводится в математическую формулу — ИИ безразлично, с чем работать: для нейросети это просто обычные цифры, которыми она оперирует.
Сейчас покажу несколько примеров, с которыми нейросеть справляется на отлично:
- Написание практически любых текстов, рассказов, повествований. Полученный результат может быть основан на каких-либо входящих данных, но если у нейросети недостаточно информации, то она может даже выдумать тот или иной вариант развития событий. Есть такой термин — искусственная галлюцинация, когда ИИ ошибается, но уверен в своей правоте. Многое зависит исключительно от промта — входных данных, которые он получит от пользователя.
- Решение самых различных задач практически по любым научным дисциплинам. Сложные формулы и расчеты в различных сферах нейросеть может выполнять очень быстро.
- Работа с графикой и изображениями. Искусственный интеллект может создавать изображения по заданному промту. Притом картинки могут быть очень вычурными. Также искусственный интеллект неплохо работает с видео (как пример — нейросеть Sora), может создавать самые различные ситуации, в которых даже не нужны актеры. Сюда же можно включить распознавание ситуаций, лиц, образов — всё это может применяться в самых различных сферах человеческой деятельности.
- ИИ может использоваться при создании дизайна, музыки и других креативных вещей.
- В медицине нейросети применяются, как правило, для диагностики заболеваний. Например, если раньше рентгеновский или эхо-снимок рассматривал врач-диагност, то сейчас часто такие задачи доверяют именно искусственному интеллекту. Также он может помочь врачу в постановке диагноза, анализируя десятки результатов исследований.
- Нейросети хорошо зарекомендовали себя как инструмент для финансового моделирования той или иной экономической ситуации как внутри какой-либо организации, так и в более глобальном смысле.
Нейросеть, по факту, может предсказать развитие тех или иных событий и выдать довольно точный результат. Аналитики уже давно используют данный инструмент для оценки рынка акций и прочих финансовых дел.
Банки уже стали использовать ИИ для скоринга — оценки кредитоспособности клиента. Если раньше скоринг был достаточно примитивный: собирал важные цифры о доходах, расходах и наличии других обязательств, а дальше передавал на оценку живому человеку, то сейчас этим занимается нейросеть: время принятия решения сократилось до нескольких минут.
В промышленности искусственный интеллект уже зарекомендовал себя в роли дефектолога и как инструмент оптимизации процессов и снижения вероятности отказа оборудования. Впрочем, пройдет несколько лет, и промышленность может полностью перейти под управление нейросетей — в таком случае риск брака или ошибок кратно снизится.
Нейросети могут разрабатывать компьютерные игры и создавать вычурные миры. Часто современные игры используют нейронку для того, чтобы сделать поведение героев игры более реалистичным и менее предсказуемым, что добавляет интереса к самой игре. Условно, если раньше игровые персонажи имели несколько сценариев, то ИИ может создавать просто бесконечное количество шаблонов поведения.
ИИ используется также в системах автопилота — как обычных автомобилей, так и самолетов и прочих систем. Это позволяет машине решать задачи без участия оператора и самостоятельно принимать те или иные решения в зависимости от ситуации.
Нейронные сети способны распознавать и генерировать речь. Можно добавить, что они отлично справляются с переводами на разные языки, поскольку знают все правила и могут переводить тексты любой тематики.
Могут быть использованы и в обучении людей — самостоятельно проверять работу, давать задания и контролировать весь учебный процесс. Притом создаваемые материалы могут быть уникальными в рамках учебного заведения, и студенту вряд ли удастся воспользоваться решебником.
Способов применения искусственного интеллекта очень много — сейчас он проникает практически во все области человеческой жизни. Если так прикинуть, то сложно сказать, где его нельзя будет использовать, — список сфер просто безграничен. Например, уже сейчас нейросети с помощью телескопов и имеющихся входных данных открывают экзопланеты в других звездных системах.
Нейросети бывают разными
Нужно сделать оговорку на то, что нейросеть — это не какой-то условный суперкомпьютер для решения любых задач. Нет. Например, в вашем смартфоне, возможно, уже есть функция AI-камеры, где искусственный интеллект занимается улучшением полученного изображения. Работа такой нейросети примитивна: оценив изображения, она может определять, что на картинках, и подстраивать различные параметры. Например, добавить больше света, повысить четкость, яркость и контрастность. За эту работу может отвечать как процессор внутри смартфона, так и отдельный чип, в котором заложена данная информация.
Мы даже можем не знать, что какое-то устройство работает по принципу нейронной сети. Сейчас активно разрабатываются специальные чипы, которые заточены именно под ИИ. Нужны они как для того, чтобы разгрузить центральный процессор устройства, так и для более точной и правильной работы самой сети. И в будущем такие нейрочипы могут быть встроены в самые различные устройства.
Заменит ли нейросеть человека?
Вернемся к самому главному вопросу, который будоражит человечество. А что будет, если искусственный интеллект полностью заменит человека? И что же у нас останется? Неужели только те люди, которые будут обучать эти самые нейросети? Здесь можно представить действительно апокалиптический сценарий, когда одна нейронка будет обучать другую, и человек будет вовсе не нужен. А давайте немного пофантазируем и представим себе ситуацию, когда нейросеть вдруг решит, что она превосходит человека, и использует какой-нибудь автоматический завод для создания роботов или оружия массового поражения?
Пока что это всего лишь сценарий хорошего фантастического фильма, но если мыслить последовательно и логически, то такое в теории может случиться в будущем. Скорее всего, деятельность нейросетей будет ограничиваться законами — уже сейчас во многих странах мира принимаются законы об обязательной маркировке контента, который создан нейросетью. Это нужно для того, чтобы пользователь отличал, например, он смотрит фильм с реальными актерами или же кино было снято с помощью ИИ.
Но мы рассмотрим этот вопрос более подробно. В каких сферах нейросети смогут заменить деятельность человека? Если мыслить логически, то короткий ответ будет таким: практически во всех, где нужно думать. Ведь, как я уже рассказывал выше, они способны анализировать и думать так, как это делает человек. Полностью заменить человека на работе ИИ не сможет, но, скорее всего, уйдут в прошлое несколько сотен различных профессий, о которых сейчас и поговорим.
Бухгалтеры и аудиторы
Всю деятельность, связанную с финансами, уже давно можно возложить на плечи искусственного интеллекта. Да, уже существуют десятки бухгалтерских программ, и большая часть рутинной работы делается автоматически. Нейросеть же сможет полностью управлять подобными процессами, считать прибыль, платить налоги, выдавать зарплаты. Такая должность, как финансовый аудитор, также может исчезнуть, особенно если всеми финансовыми делами будет управлять нейросеть, которая вряд ли ошибется или сделает что-то умышленно.
Диспетчеры и операторы
Прогресс в распознавании речи приведет к тому, что человек-диспетчер или оператор будет попросту не нужен. Современные технологии не только распознают речь, но и способны ее синтезировать — говорить разными голосами. Представим себе ситуацию, что раньше в колл-центре работали десятки людей, а сейчас их вполне может заменить один мощный компьютер — дополнительный плюс еще и в том, что человеческий фактор можно исключить. Нейросеть сама все сделает.
Переводчики
С переводчиками ситуация та же, что и с операторами. Увы, данная профессия тоже может уйти в прошлое — искусственный интеллект может переводить на лету и распознавать речь. В итоге мы получаем не только классический машинный перевод, с чем уже несколько десятков лет справляются компьютерные программы, а практически такой же, который делает человек. И произносить слова такой переводчик будет идеально — к тому же, человек сможет и сам обучаться разным языкам.
Уже сейчас существуют и активно используются технологии озвучки и автоматического перевода с помощью ИИ. Наверное, многие видели на YouTube ролики с искусственным голосом — именно так манимейкеры зарабатывают — просто автоматически забирают зарубежное видео, делают перевод и загружают на свой аккаунт.
Секретари, администраторы
Секретари, скорее всего, будут нужны только для статуса. А делами сможет заниматься компьютер. Администраторы тоже могут исчезнуть — проконсультировать, записать, проводить сумеет и робот.
Редакторы, копирайтеры
Нейросеть способна не только править ошибки и оформлять текст как нужно, но и самостоятельно писать любые повествования и рассказы. Например, многие новостные издания переписывают информацию друг у друга — этим тоже может заниматься искусственный интеллект. Представим себе, какими объемами он может оперировать — не нужен будет целый штат копирайтеров, редакторов и даже журналистов.
Маркетологи и аналитики данных
Уже сейчас маркетологи используют искусственный интеллект для создания и анализа рекламных объявлений. Буквально в начале этого года я лично собирал систему, которая работает с моими данными через ChatGPT — теперь нейросеть самостоятельно генерирует рекламные тексты, подбирает изображения. Работает эта система через ChainDesk — необходимо «скормить» нужные данные ChatGPT, с которыми она и будет работать.
Также ИИ анализирует эффективность работы рекламы. Когда я готовил данную статью, то связался с человеком, которому помогал развернуть всю инфраструктуру, — эффективность его труда повысилась на 15%.
Пройдет время, и ИИ станет выполнять всю подобную аналитическую работу, причем намного лучше, чем живой человек.
Биржевые трейдеры
Нейросети помогают в таких моментах, когда необходимо исключить ошибки. Могут анализировать миллионы различных данных, а также прогнозировать те или иные события. С их помощью торги на бирже будут максимально выгодны для участников. Скорее всего, потом даже начнутся соревнования, какая нейросеть лучше. Люди просто будут платить за аренду мощностей, которые нужны для анализа.
Водители
Пройдет еще какое-то время, и транспорт станет беспилотным, управляемым с помощью нейросетей. Не весь, конечно, а какая-то его часть. В идеальных условиях такие транспортные средства вряд ли попадут в ДТП или нарушат правила дорожного движения. Но пока что это довольно отдаленная перспектива и, вероятно, водители еще долгое время будут нужны.
Врачи-диагносты
ИИ уже сейчас может заниматься диагностированием заболеваний, исходя из информации, которую ему задают. Также он способен анализировать снимки УЗИ, томографии и прочие исследования. А затем, исходя из всех данных, ставить диагноз. Конечно, 100% таких задач вряд ли доверят нейросети, но она может помочь медикам, и уже сейчас это хорошо работает.
Программисты
Если мыслить глобально, то останутся только те программисты, которые занимаются разработками в сфере ИИ. А почему? Уже в 2024 году тот же ChatGPT отлично программирует практически на всех языках. Лично знаю человека, который с его помощью создал сайт под заказ. Пока что, конечно, нейросеть не может запрограммировать сайт с нуля, но пройдет время, и достаточно будет только дать техническое задание и подождать какое-то время — выйдет продукт, на создание которого ушла бы сотня человеко-часов.
Сюда же можно добавить и дизайнеров — сегодня ИИ уже умеет создавать дизайн.
Юристы
Юрист должен знать законы и хорошо в них ориентироваться. Также он обязан учитывать и судебную практику. В будущем место юриста займет нейросеть, и, возможно, даже классических судов, которые есть сейчас, не будет. Всё сделает машина — объективно и беспристрастно. Сюда же относим и страховых агентов.
Больше статей и видео в нашем Дзен-канале
Логисты, кадровики
Сейчас активно внедряют роботов в логистику, причем не только на склады, есть даже роботы-курьеры. Искусственный интеллект поможет исключить ошибки и логистика будет работать как часы. Сюда же можно отнести и кадровиков — анализ резюме и даже автоматический диалог с соискателем может привести к тому, что профессия HR уйдет в прошлое.
ИИ может быть использован в разных отраслях, а именно: сельском хозяйстве, ЖКХ, машиностроении, здравоохранении, строительстве, фармацевтике и многих-многих других.
Большую часть профессий ИИ не заменит полностью
Мы сейчас тут можем перечислить, наверное, еще с сотню профессий и отраслей, которые в будущем сможет заменить искусственный интеллект. Стоит понимать, что большую часть профессий он все равно не заменит — нужен будет человек, который бы:
- задавал данные для сети, проверял и следил бы за всеми процессами. Представим себе бухгалтерскую нейросеть крупного предприятия — человек, ничего не смыслящий в бухгалтерии, вряд ли сможет контролировать все процессы и проверять результат работы;
- нет ответственности за работу. Ведь машину по закону не оштрафуешь и не привлечешь к уголовной ответственности. Все равно такие люди будут, поэтому нейросеть заменит большое количество сотрудников, но не всех.
А, например, такие профессии, как водитель, еще очень долго ИИ не сможет заменить повсеместно. Ведь помимо специального автомобиля нужна еще и инфраструктура. И климат сильно влияет — страшно даже представить, что будет, если в такси на автопилоте замерзнет какой-нибудь датчик. Последствия могут быть самыми негативными.
В машиностроении и промышленности помимо нейросетей нужны сложные механизмы, автоматические конвейеры, за которыми все равно должен следить человек. Поэтому многие профессии останутся и просто трансформируются. Ведь машины и станки нужно обслуживать, а до роботов, которые могут «крутить гайки», как это делает человек, еще далеко — подавляющее большинство даже самых современных человекоподобных роботов не отличаются большой гибкостью и работают очень медленно.
Да, автоматическое производство уже и сейчас существует и кое-где даже управляется с помощью нейронных сетей, но все равно четко контролируется человеком. Чтобы создать полноценных роботов, которые будут выполнять абсолютно все физические действия, человечеству придется решить еще немало вопросов.
Здесь также есть очень важный нюанс — человеческий фактор. Представим себе такую ситуацию, что вы пришли в госорган за какой-либо справкой. И так получилось, что в документе, на основе которого вам нужна условная справка, вкралась ошибка. Причем ошибка нетипичная. Как правило, такие вопросы решаются визитом к начальству, а здесь ИИ «скажет»: нет, справку не выдам, потому что в его алгоритмах нет такой ошибки. Эта проблема, скорее всего, будет иметь место быть на первых этапах внедрения подобных технологий.
Но можно пофантазировать и наоборот. Искусственный интеллект всегда выдаст справку вне зависимости от своего настроения и желания. А то как-то лет 10 назад был случай, что в паспорте транспортного средства выцвели буквы, хотя они были вполне себе читабельными. В одном отделении ГИБДД просто отказались ставить его на учет, зато в другом поставили без проблем и даже без каких-либо замечаний. Видимо, всё зависело именно от настроения сотрудника. Если у ИИ будут все необходимые данные, он беспристрастно сделает свою работу — у него нет ни эмоций, ни личных переживаний.
Кстати, сейчас очень много различных нейросетей, которые работают в режиме чат-бота: вы спрашиваете, а система отвечает. Здесь нужно подчеркнуть, что создание запроса для ИИ уже является целой наукой — чем точнее и развернутее будет запрос, тем более качественным будет результат. Например, ИИ может спокойно написать рассказ — нужно дать по максимуму вводных, ведь при нехватке исходной информации система просто выдумает остальное для объема.
Можно подчеркнуть, что подобные системы сейчас встраиваются в операционные системы. Такой подход упрощает пользователю работу за компьютером. Например, вам необходимо вставить из документа Excel данные в текстовый редактор Word. Но копировать данные нельзя, нужно выбрать только то, что нужно. Если данных много, то заниматься «копипастом» придется очень долго. А можно будет просто научить компьютер делать это самостоятельно — и весь процесс займет буквально несколько секунд. Такой в будущем и станет работа пользователя за компьютером.
Также и с поиском данных — можно будет голосом сказать компьютеру: «Найди переписку с Катей за прошлый месяц, где мы обсуждали закупочные цены поставщиков, а также открой письмо от нее с прайсом», — и компьютер сам всё сделает.
Как обстоят дела с ИИ в России?
В России нейросети развиваются очень активно — 16 мая 2024 года вышла новость на РИА Новости о том, что искусственный интеллект компании «Билайн» проанализировал все новости из СМИ за 2023 год и определил компании, которые уже используют нейросети в своей работе.
Согласно рейтингу, «Сбер» стал победителем в номинациях «Инвестиционная открытость», «Присутствие в инфополе», «Банки. Вклад в развитие ИИ». «Яндекс» стал лучшим в номинации «Вклад в подготовку кадров», а VK — «Социальный искусственный интеллект». Москва заняла первое место в номинации «Вклад региона в развитие ИИ», здесь же спецприз получил Камчатский край. Ozon победил в номинации «Ритейл. Вклад в развитие ИИ», а НИУ ВШЭ — «Вузы. Вклад в развитие ИИ».
Также все практически знают, что есть нейросети у Яндекса Yandex GPT (встроена в браузер), у Сбера (GigaChat) и компании VK. Например, Yandex GPT доступен в браузере и сервисах компании, GigaChat удобно использовать на сайте и в Telegram. А вот компания VK внедрила ИИ в В Почте, Облаке, Заметках и Календаре Mail.ru.
И это лишь те инструменты, которые видны простому пользователю. На самом же деле нейронные сети используют многие компании.
В России есть государственный проект «Искусственный интеллект Российской Федерации», который курирует и поддерживает пилотные проекты по ИИ в нашей стране. Например, еще в начале апреля «Сколково» объявил об отборе пилотных проектов в этой сфере и выделил 554 млн рублей на поддержку. Сумма каждого гранта — от 20 до 100 млн рублей. Чтобы получить такой грант, проект должен быть пилотным и использоваться в производстве, операционной деятельности или же в работе сервисов.
7 мая 2024 года президент подписал указ «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года», в который входит развитие искусственного интеллекта. При обсуждении указа законодатели подчеркнули, что Россия уже сейчас входит в группу стран-лидеров по внедрению ИИ во все сферы жизни: «Технологическую революцию мы не проспали».
А это значит, что государство будет постоянно поддерживать подобные разработки, так как они уже показали положительный результат во многих сферах. Также президент поручил автоматизировать процессы в госуправлении: управление государством — вещь очень сложная, за тысячами чиновников уследить нереально, вот здесь как раз машина может помочь справиться.
На международном Кантонском конгрессе первый вице-премьер Дмитрий Чернышенко подчеркнул:
«Россия ставит амбициозную цель — стать самой комфортной регуляторной юрисдикцией. Для этого продолжится устранение нормативно-правовых ограничений для разработки, внедрения и использования ИИ. Эффективным механизмом регулирования стали также экспериментальные правовые режимы. Сейчас утверждено 13 ЭПР в сфере эксплуатации беспилотных авиасистем и беспилотного автотранспорта, а также в области здравоохранения».
И несомненно, что наша страна даже в столь сложный период, связанный с санкциями, не упустит свое место в гонке за искусственным интеллектом.
Основные проблемы нейросетей
На самом деле не всё так просто. Новые технологии порождают и новые проблемы. Я уже писал о том, что есть такой термин «искусственная галлюцинация» — когда нейросеть уверена в своей правоте и выдает выдуманный результат. Лично я столкнулся с этим при работе с популярным ChatGPT, когда использовал его для помощи в администрировании сервиса. Поленился написать нужный скрипт, так как ранее ChatGPT неплохо помогал мне во многих вопросах.
В общем, ИИ выдал результат, который внешне казался мне правильным, но на самом деле таких методов и функций просто не существовало. В итоге я потерял практически полдня своего времени на поиск ошибки, и уже потом, дойдя до нужной документации, понял — такого просто не бывает. Притом ChatGPT упорно не хотел понимать свою ошибку и был уверен, что он дает исключительно верный результат.
Подобные «галлюцинации» нейросетей могут привести к большим ошибкам. Часть аналитиков считает, что такие проблемы нормальны для нейросети, которая работает с огромным количеством данных. Другие же полагают, что проблема в недостаточном количестве данных. Кстати, лично я считаю, что в моей ситуации проблема была как раз в отсутствии нужных данных — у меня была очень специфическая задача, сильно кастомная в плане поднятия нужной инфраструктуры, и подобное даже не гуглилось. Пришлось перелопатить массу документации, чтобы найти проблему. Возможно, у ChatGPT просто не было всей информации.
В целом, можно выделить несколько проблем, связанных с нейросетями:
— ошибки, неточности и недостаточность данных могут привести к тому, что сеть будет давать неправильные результаты. В случае, если ИИ работает с огромным количеством информации, то обычному человеку и даже группе людей будет очень сложно найти ошибку. И это на самом деле очень большая проблема именно крупных нейросетей — контролировать их сложно.
Например, нейросеть может решать научные задачи за несколько секунд, в то время как группа ученых потратила бы на это много лет!
— этические вопросы также являются проблемой. Ведь ИИ — это не живой человек, а компьютер. И он может не учитывать много нюансов, которые бы считались этически недопустимыми. По факту нейросеть полностью материальна.
— безопасность. Любая компьютерная сеть может быть в теории взломана. Что будет, если злоумышленники получат доступ к суперкомпьютеру, который, скажем, управляет государством? Масштабы такой проблемы сложно даже представить — может наступить крах во многих сферах, последствия которого потом придется исправлять годами.
Сложностей и правда много — со временем они, конечно же, будут устраняться. Скорее всего, разработчики создадут вспомогательные нейросети, более примитивные, предназначенные для проверки работу основной сети. Но все равно без контроля человека полноценное использование ИИ пока невозможно.
Здесь еще можно подвести небольшой подитог: с небольшими нейросетями, которые занимаются какими-то конкретными задачами, проблем уже сейчас практически нет. А вот с глобальными, которые работают с терабайтами различных данных, может быть полная непредсказуемость. Но ученые и разработчики работают над этими вопросами.
Заключение
В заключение хочется сказать, что современные компьютерные технологии в ближайшем будущем начнут заменять профессии. Но этот процесс не будет быстрым и постепенным.
К тому же появятся новые рабочие места — все равно будут нужны люди, которые займутся обучением нейронных сетей и контролем за процессами работы. Пока можно сказать, что ИИ еще не вытеснил толком ни одной профессии — люди пользуются им как помощником, и притом очень успешно. Но пока можно считать, что данная технология находится в зачаточном состоянии — полученный результат необходимо тщательно проверять. Это всего лишь вопрос времени — наступит эпоха, когда одна нейросеть будет обучать другую, и человек вовсе не будет нужен.
Возможно, использование подобных сетей будет жестко регулироваться на законодательном уровне — это будет нужно как раз для того, чтобы компьютеры буквально не захватили мир, как в фантастических фильмах. Не исключено, что будут приняты законы, которые станут ограничивать использование ИИ, например, компания будет обязана держать и живых людей, а не полагаться во всем только на бездушные машины.
Это будет нужно для того, чтобы и рабочие места для людей были, и какие-то конкретные профессии не вымерли окончательно. Но в любом случае за искусственным интеллектом — будущее. Если правильно использовать подобные системы, то они в разы упрощают человеческую жизнь, ускоряют научные открытия и в целом весь технический прогресс. Ведь человек использует свой мозг не полностью — это знали уже давно. А машины могут мыслить практически безгранично — всё зависит от обучения и оперируемых данных.
Станет ли человек думать хуже из-за привычки полагаться на ИИ? Вспомним появление калькулятора — этот инструмент упростил жизнь многим, но думать не разучил. Скорее всего, здесь будет так же — вряд ли закроются профильные факультеты вузов, где обучают тем профессиям, которые может заменить ИИ. Ведь чтобы проверять и настраивать сеть тоже нужны образованные люди.
Сейчас активно разрабатывается аппаратная часть для подобных систем, чтобы вычисления выполнялись быстрее и качественнее. Здесь можно провести аналогии со специальным железом для майнинга криптовалюты, которое более продуктивно для таких задач. И эта сфера будет только развиваться — все отрасли уже проявляют к ней интерес.
С активным внедрением сотовых сетей пятого поколения (5G) использование ИИ будет намного упрощено, поскольку скорость передачи данных существенно увеличится. В итоге, ресурсоемкие операции смогут выполняться в облачных вычислительных системах. Технический прогресс идет очень последовательно и сильно зависит от многих сфер нашей жизни.
Кстати, если кто-то из читателей собирается обучаться или переобучаться на какую-либо IT-специальность и колеблется между языками программирования и технологиями, то можно смело выбирать направление искусственного интеллекта. За ним — будущее!
