Прошедший 2018 год стал еще одним годом повышенного интереса к технологиям искусственного интеллекта (ИИ) и постепенных достижений ИИ. Машины все еще могут конкурировать с людьми только в тщательно подготовленных условиях или при выполнении узких задач. Хорошая новость заключается в том, что по мере развития технологий, борьба за лидерство еще очень острая, и даже Европа, где политики беспокоятся о том, что континент отстает от Китая и США, все еще весьма конкурентоспособна.
Согласно ежегодному отчету «Индекс искусственного интеллекта за 2018 год», в организационный комитет которого входят ведущие ученые по искусственному интеллекту, такие как Йоав Шохам (Yoav Shoham) из Стэнфордского университета и Эрик Бриньольфссон и(Erik Brynjolfsson) из Массачусетского технологического института, ИИ продвинулся во всех отслеживаемых областях и параметрах. Некоторые из показателей, от количества опубликованных работ и посещаемости конференций до упоминаний в корпоративных отчетах о доходах и на парламентских слушаниях, демонстрируют ажиотаж вокруг ИИ.
Другие данные отражают улучшение производительности. В этом году ИИ стал более точным и намного быстрее распознавал изображения. Кроме того, улучшен синтаксический анализ грамматической структуры предложений, ответы на вопросы с несколькими вариантами ответов и перевод. Но, приближает ли этот прогресс нас к действительно сверхчеловеческому ИИ, это другой вопрос.
В части возможностей перевода для определения точности используется мера под названием «Двуязычная оценка». Он сравнивает машинно-переведенные предложения с предложениями, переведенными людьми-экспертами и в этом году почти половина машинных переводов новостных статей с английского на немецкий и обратно сравнивалась с переводом, сделанным людьми. В этом году Microsoft с большой помпой объявила о том, что ее приложение на основе ИИ делало то же, что и люди, переводя новости с китайского на английский. Но в основной статье сообщается о гораздо более низких показателях для китайских переводов, чем для отдельно опубликованных немецких переводов, и оценки точности профессионалов-переводчиков составляют от 50 до 70 %. Алгоритмы машинного перевода все еще воспроизводят много «бреда» и, действительно, в основном ограниченно полезны для людей с некоторым пониманием, как языков, так и контекста.
Улучшенное распознавание изображений творило чудеса в некоторых областях медицины. Например, Google разработал систему классификации рака простаты, которая делает это более точно, чем патологоанатомы США, и команда из Стэнфорда добилась аналогичного успеха с раком кожи. В тех случаях, когда существует большое количество данных и ценится точность, ИИ может помочь людям принимать более правильные решения, даже если ИИ все еще регулярно выдает ошибочный результат, когда обучается с использованием предвзятых наборов данных или намеренно обманывается. Люди менее склонны к неправильной идентификации объектов и лучше способны исправлять свои предубеждения.
Навыки интеллектуального анализа данных и ответов на вопросы временами могут сделать ИИ почти человеком. В этом году IBM представила текущую итерацию своего приложения для организации дебатов Project Debater, который пытается спорить с людьми, следуя правилам таких соревнований. Упражнение выглядит впечатляюще - машина мгновенно собирает и упорядочивает информацию, упаковывает ее в грамматически правильные предложения и вставляет предварительно написанные анекдоты в почти правильные места. Но, как обнаружил присутствующий эксперт ИИ, приложение имело тенденцию просто повторять свои доводы в ответ на аргументы. В то время, как идея иметь машину с ее сверхчеловеческой способностью анализировать данные, принимать участие в мозговых штурмах является захватывающей, «мы, безусловно, не стоим на пороге того, чтобы системы ИИ побеждали в дебатах своих человеческих коллег», - написал эксперт Крис Рид из университета Данди в Шотландии. «Современные технологии искусственного интеллекта настолько далеки от таких сценариев, насколько римские эксперименты с паровой энергией были далеки от результатов промышленной революции», - заключил он.
Как часто случается с развитием технологий, ИИ слишком рано получил слишком много внимания. Но, если в предыдущие годы некоторые исследователи ИИ ворчали, что шумиха может помешать прогрессу, потому что люди разочаруются в невыполненном обещании «блестящей игрушки» и внимание к ИИ станет слишком устойчивым, а финансовые и интеллектуальные ресурсы, брошенные в этом направлении, слишком велики, чтобы так и есть на самом деле, то теперь соревнование в искусственном интеллекте является вопросом престижа для крупных стран.
Пока что у США, Европы и Китая есть свои сильные стороны. Данные в отчете об индексе искусственного интеллекта показывают, что США являются безудержным лидером в области патентов, а Китай занимает первое место по количеству докладов, представляемых на крупных конференциях. Но именно в Европе публикуется наибольшее количество статей по ИИ (28 % от общего числа по сравнению с 25 % в Китае и 17 % в США). В отчете, опубликованном Объединенным исследовательским центром Европейской комиссии в этом месяце, говорится, что в Европейском союзе находится четверть из примерно 35 000 организаций, работающих сегодня в области искусственного интеллекта, по сравнению с 28% в США и 23% в Китае.
По словам McKinsey & Co., Европа также соперничает с конкурентами, когда дело доходит до внедрения ИИ в бизнесе, особенно в области автоматизации процессов.
Это может стать неожиданностью для европейских лидеров, особенно немецких и французских, которые часто говорят об отставании. Недавно министр экономики Германии Питер Альтмайер поддержал идею создания общеевропейской государственной корпорации, аналогичной Airbus, для поддержки конкуренции в области искусственного интеллекта.
Европе не нужно массовое государственное вмешательство, чтобы наверстать упущенное, как это было в 1960-х и 1970-х годах, когда Boeing доминировал в авиационной промышленности. Но ЕС и правительства в Северной Америке и Китае будут вливать больше ресурсов в ИИ в ближайшие годы, и в ключевых конкурирующих странах, вероятно, появятся четкие модели развития ИИ, поскольку регулирование следует за деньгами. В отчете Объединенного исследовательского центра названы три подхода, которые легко сопоставить с регионами их происхождения: «ИИ для получения прибыли», «ИИ для контроля» и «ИИ для общества». Эти подходы также можно определить как «ориентированные на человека, этические вопросы и безопасность».
Независимо от того, насколько хорошо технология ИИ в конечном итоге будет работать, крупные страны уже использовали ее для мягкой силы и идеологической конкуренции. Это напоминает повтор «космической гонки» прошлого века, не наблюдавшийся в таком явном виде в течение многих десятилетий.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz на основе материалов Bloomberg