Искусственный интеллект (ИИ) устойчиво занимает лидирующие позиции в топах прорывных технологий еще с конца прошлого века. Еще до начала практических разработок фантасты успешно эксплуатировали тему машинного разума. Как правило, основными были два сюжета – это утопическое процветающее человеческое общество, где все проблемы жизнеобеспечения возложены на умных роботов, и мрачные перспективы будущего, где власть над человеком захвачена машинами. Сегодня эти сюжеты легли в основу этических проблем разработки искусственного разума.

Чтобы создать цифровой интеллект, разработчики определили два основных направления. В одном случае это была имитация человеческого мозга со сложной сетью нейронов и нервных окончаний, а в другом – попытка разработки системы алгоритмов, повторяющих умственную деятельность человека. На заре разработок ИИ первый путь реализовать было довольно сложно из-за скромных возможностей вычислительной техники и слабой теоретической базы. Поэтому приоритет получил путь разработки алгоритмов. Однако не все задачи можно было решить этим способом. В некоторых случаях единственным выходом могли стать нейронные сети, которые и стали основой машинного обучения. Современные темпы развития компьютерной техники и нано технологий сыграли положительную роль в развитии искусственных нейронных сетей.

Каждый из путей создания искусственного интеллекта имел свои сильные и слабые стороны. При разработке системы алгоритмов необходимо было задавать формальное описание решения каждой задачи. То есть, чтобы расширить круг решаемых проблем, разработчику необходимо добавлять в программу новые алгоритмы. Тем не менее, такие устройства хорошо решали логические задачи, и уже в конце 90-х годов прошлого века машина обыграла в шахматы чемпиона мира.

Искусственные нейронные сети не требуют программирования в том смысле, как это реализуется при создании систем алгоритмов. Главное достоинство нейросетей в том, что они способны самообучаться. На основе большого объема правильных решений задач выстраивается зависимость между входными и выходными данными. Первой задачей, успешно решенной нейросетью, стало распознавание и классификация предметов на картинках не хуже, чем это делал человек.

Логично предположить, что объединение двух подходов к созданию ИИ могло бы дать потрясающие результаты. И действительно, одним из таких результатов стало гибридное решение, обыгравшее человека в игру го. Здесь проявились лучшие черты нейросетей и алгоритмов. ИИ сначала оценивал положение на доске как лучше/хуже, а потом алгоритм просчитывал только варианты, предсказанные нейросетью, как хорошие. При этом нет необходимости просчитывать все возможные варианты. Если это сравнить с поведением человека, то игрок интуитивно определяет текущую ситуацию, выбирая наиболее оптимальные ходы. Но, к сожалению, такой гибридный подход пока не всегда возможен.

Практическое применение искусственного интеллекта пришло на уже подготовленную почву. Компьютерная обработка данных сформировала среду структурированной и стандартизированной информации. Применение скриптов в различных сферах снизило зависимость результатов работы от квалификации и личных качеств работников.

Происходит адаптация образа жизни человека под цифровые технологии. Поэтому зона использования ИИ будет постоянно расширяться, частично заменяя человеческий труд.

Использование ИИ в управлении транспортными средствами позволяет реализовать на практике идеи фантастов о машинах без водителя. Уже прошли успешные испытания пилотных версий большегрузных автомобилей. Вероятно, в ближайшее время можно ожидать появление роботов-такси, заменяющих традиционных таксистов.

Высокая скорость компьютерной обработки больших объемов информации в сочетании с самообучающимся искусственным интеллектом позволяет уже сегодня экономить тысячи часов рабочего времени, уменьшая до нуля время отклика на запрос клиента. По оценкам экспертов к 2020 году около 85% взаимодействий с клиентом будет осуществляться без участия человека. Однако использование ИИ не ограничивается только внешними коммуникациями. Инновационно ориентированные компании планируют включать технологию искусственного интеллекта в свои стратегии найма и удержания. Это может быть отбор и фильтрация резюме по заданным параметрам, отслеживание потенциальных проблем и причин падения производительности, анализ поведения сотрудников и многое другое.

Приведем мнения двух экспертов. По словам главы отдела консультирования и услуг Microsoft Italy: «Искусственный интеллект станет новым бизнес-инструментом, и скоро компании уже не будут представлять, как без него можно обходиться. В 2019 году возможности искусственного интеллекта станут доступны на современных устройствах внутри компаний, что сократит задержки, обусловленные использованием облака. Это, в свою очередь, заметно отразится на характере распределенных сетей и сделает технологию ИИ такой же повсеместной, какими сегодня являются смартфоны и электронная почта».

С этим полностью согласен директор Canon Europe по стратегическому развитию Патрик Бишофф: «Будущее — это интеллектуальные периферийные и облачные решения. Другими словами, интеллектуальные решения, которые всегда под рукой».

В качестве одного из способов реализации ИИ, который появляется уже сегодня, можно рассматривать интернет вещей. Умные датчики и подключенные устройства успешно применяются в быту и не производстве. Одновременно с этим ведутся разработки гибридных облачных систем, которые из сочетания центра обработки данных с общедоступным облаком превращаются в вычислительные единицы. Сейчас эти две тенденции достигли такого уровня, что 2019 год можно считать началом эры интеллектуальных облаков и интеллектуальной периферии.

Понятно, что практическое применение ИИ имеет необозримые перспективы. Это и полная автоматизация многих процессов, и обеспечение безопасности, и ювелирная точность хирургических операций, спасающая человеческие жизни, и предугадывание желаний, с целью максимального удовлетворения потребностей. Все это перекликается с сюжетом фантастов о создании процветающего общества, где почти вся работа возложена на роботов. И тогда мы вплотную столкнемся с этическим вопросом о самосознании искусственного интеллекта. Можно ли его признать разумным существом, равным человеку и уравнять в правах? Но это только одна сторона медали. В действительности придется столкнуться с рядом проблем другого рода.

Внедрение ИИ в деятельность человека будет приводить к сокращению традиционных рабочих мест. Не у дел могут оказаться не только работники call-центров и водители, но и юристы, врачи, учителя. Сейчас мы даже не можем до конца осознать насколько ИИ способен заменить человека. То есть, высвобождение трудовых ресурсов станет определенной проблемой. Чтобы ее решить, необходима адаптация общества к индустрии высоких технологий. Но сложность будет в поиске тех сфер, где человек сможет конкурировать с искусственным разумом.

В процессе развития ИИ придется столкнуться со многими «детскими» болезнями растущего машинного «разума». Несбалансированность входной информации будет вызывать на выходе тенденциозность.

Одно из проявлений такого явления, с которым уже пришлось столкнуться, получило название «проблемы белого человека». Это название было дано из-за преобладания белых мужчин в результатах работы ИИ.

Так, например, рекламные алгоритмы выдавали высокооплачиваемые вакансии в основном посетителям мужского пола. Алгоритмы, подбирающие имена, чаще оставляли свой выбор на «белых» именах. В конкурсе красоты ИИ давал призовые места белым конкурсанткам.

Другая проблема ИИ выявилась в социальных сетях, в частности в Facebook. Исходя из предпочтений пользователя, ему предлагался контент только в одном ключе. При этом скрывались альтернативные точки зрения. На текущем этапе подобные явления можно списать на несовершенство алгоритмов и машинного обучения. Но в дальнейшем, если ИИ будет принимать жизнеопределяющие решения, например, вынесение вердиктов в суде, такое недопустимо.

Как и любая сильная технология ИИ может иметь двойное назначение. Поэтому ее нужно защищать от манипулирования данными и искажения алгоритмов третьими лицами. То есть, на ИИ должны распространяться все мероприятия кибербезопасности, возможно, в большей степени. Как это будет реализовано на практике пока остается открытым вопросом.

Однако есть и другая проблема искусственного интеллекта, которая сложнее и глубже всех остальных. Несмотря на математические модели, теоретическую и экспериментальную базы, даже разработчики этих алгоритмов не могут объяснить, как действует их продукт.

ИИ представляет собой «черный ящик», который теоретически должен выдавать ожидаемые результаты. Но практика может отличаться от теории. Не зная, протекающие в «черном ящике» процессы, их невозможно контролировать.

В отличие от человека машина учится решать задачи, но не понимает, что она делает. Это может приводить к тому, что задача будет решена, но совсем не так, как ожидалось, хотя формально это будет являться решением. В качестве примера можно привести некоторые «нестандартные» решения ИИ, созданных для прохождения игр:

• Игрок убивает себя в конце первого уровня, чтобы не проиграть на втором уровне;
• Чтобы не проиграть, игрок постоянно ставит игру на паузу;
• При моделировании искусственной жизни, где выживание требовало энергии, но рождение детей энергии при этом не отнимало, ИИ создал вид, ведущий сидячий образ жизни, занимающийся в основном спариванием с целью производства потомства, которое можно было бы потом съесть или использовать в качестве помощников для производства более съедобных отпрысков.

В играх такие решения выглядят забавно, но в жизни это чревато глобальными трагедиями. Вполне вероятно, что для ИИ решением задачи борьбы с раком будет уничтожением всех больных, страдающих от этого заболевания. Поэтому сценарий уничтожения человечества машинами не кажется таким уж утопическим.

Как в будущем сложится симбиоз человека и машины можно только предполагать. Необходимо понимать, что технологии ИИ будут развиваться и дальше. Они открывают слишком много заманчивых перспектив. Прогресс остановить невозможно. Но ответственность за будущее пока еще лежит на человеке – создадим ли мы мир всеобщего процветания или будем уничтожены своим же творением.