Сможет ли искусственный интеллект заменить человека

Сколько бы мы ни рассказывали о пользе программ на основе искусственного интеллекта, многие люди до сих пор с опаской относятся к подобным технологиям. Сегодня развеем мифы об ИИ и выясним, могут ли инновационные алгоритмы работать без участия человека.

Истинное значение понятия «искусственный интеллект»

Когда речь заходит об «обязанностях» искусственного интеллекта, можно предположить, что программы призваны выполнять рутинные процессы, которые обычно занимают много времени. Однако сейчас системам на основе ИИ по силам более творческие задачи: сочинение текстов, рисование картин, написание музыки и т. п.

Выражение «Искусственный интеллект скоро заменит человека» можно считать некорректным. Специалисты в сфере технологий используют понятие ИИ для обозначения направления в науке, к которому относятся инновационные решения по автоматизации различных процессов. В этом случае программы для выполнения рутинных и затратных по времени задач разрабатываются людьми. При этом системы должны постоянно развиваться и совершенствоваться, что невозможно без применения интеллектуальных способностей специалистов. Так, ранее нейросети учили выполнять предсказуемые ходы в «Марио», а сейчас компьютерные программы могут играть в самую сложную настольную игру в мире - «Го». Без постоянного, системного обучения нейронные сети самостоятельно не смогли бы достигнуть таких результатов.

Система ошибается - человек исправляет

В процессе работы над созданием алгоритма Dbrain мы придерживались системы human-in-the-loop. Это понятие означает симбиоз нейронных сетей и специалистов. Человек в такой системе обучает и тестирует программу, в процессе чего создается непрерывная связь (loop). Алгоритм на начальных стадиях разработки может совершать ошибки, которые специалист определяет и исправляет. В дальнейшем программа не будет допускать подобные неточности.

Система human-in-the-loop позволяет:

1. Добиться максимального качестве выполняемых задач. Для наглядности приведем пример: до создания алгоритма Dbrain наша команда проанализировала подобные программы для автоматической обработки документов. Их точность часто не превышала 85%. После совершенствования автоматизированных алгоритмов нейросети научились распознавать даже рукописный текст, фото паспортов с заломами и засветами.
2. Постоянно совершенствовать программы на основе ИИ. Чем больше вариантов ошибок предоставить нейронной сети, тем точнее система будет работать в будущем. Люди постоянно определяют возможные неточности, тем самым совершенствуя алгоритм.
3. Обеспечение специалистов новыми рабочими местами. Объем информации, которую нужно обрабатывать, постоянно увеличивается, поэтому в будущем может понадобиться еще больше людей для разметки данных. При этом такую работу можно выполнять из дома, в комфортных условиях.

Во многих процессах точность ИИ достигает и даже превышает 95%. Однако в некоторых сферах деятельности этот показатель должен быть 100-процентным. Мы уже рассказывали в одной из предыдущих статей, как применили искусственный интеллект в финансовой сфере и добились точности алгоритма в 99,3%. В некоторых случаях даже этого показателя недостаточно. Например, обученные нейросети в условиях плохой видимости могут применяться для посадки самолетов. Программа определяет свободную полосу и посылает сигнал диспетчеру. В этом случае крайне важно, чтобы система сработала с точностью 100%.

Подведем итоги

Искусственный интеллект постоянно совершенствуется и набирает популярность, но это не повод воспринимать его как угрозу для работающей части населения. Не стоит забывать, что без помощи человека не получится создать сверхточные алгоритмы.