Hello, World, друзі! Сьогодні я хочу поговорити про перспективи штучного інтелекту в найближчому майбутньому.
Ідея цієї статті прийшла до мене з останніх новин. Адже не минає і дня, щоб якісь новини зі світу штучного інтелекту нас не потішили.
Днями я натрапив на новину, в якій йшлось про те, що гра PacMan була реалізована за допомогою нейронної мережі, яка навчалась виключно на відео, що були зняті за мотивами цієї гри. І ось ця гра народилась в результаті цього дослідження, яке проводили спеціалісти nVidia.
І це дуже чудово, бо це говорить про те, що в області навчання нейронних мереж досягнуто певних позитивних меж, які дозволяють нам говорити про те, що завдання розпізнавання мовлення, розпізнавання образів, навігації вирішуються мережами з досить високим рівнем якості.
Це, в свою чергу, говорить про те, що разово навчені нейронні мережі можуть повторно використовуватись у аналогічних задачах і знайти своє призначення у якості автоматизації певних сфер життєдіяльності людини.
Зрозуміло, що штучний інтелект у нашому розумінні не зовсім інтелект. Він не володіє абстрактним мисленням, не володіє творчим мисленням і найголовніше, він не володіє бажанням навчатись. Тобто дитина, яка народжується, без підказок від людини починає пізнавати світ навколо себе та має безліч засобів це зробити.
Штучний інтелект сьогодні потребує постановки задачі. Ба, більше, потребує постановки критеріїв якості навчання. Найголовнішим є той факт, що він потребує людину.
У зв’язку з цим зрозуміло, що розвиток штучного інтелекту буде одночасно розвивати і вимоги в людях, які будуть його навчати.
Data-science спеціалісти будуть найближчими роками дуже затребуваними, бо нейронна мережа, володіючи можливістю навчатись, на жаль не володіє можливість навчатись самостійно без участі homo sapiens. Їй досі потрібна людина, яка навчить її.
Аби підготувати безліч навчальних прикладів, для оцінки якості навчання потрібна людина. Експерту необхідно буде оцінити всі нюанси, які пов’язані з певною діяльністю нейронної мережі, щоб зрозуміти, що мережа отримала якісне навчання.
Цілком зрозуміло, що сьогоднішні задачі, які вирішуються нині на раз-два людиною, можна автоматизувати. Я маю на увазі професії, які пов’язані, перш за все, з ручною працею.
Для того, аби навчити нейронну мережу потрібно проводити власне спеціалізоване навчання під кожну галузь. То ж майбутнє нейронних мереж зводиться до розвитку універсальних нейромереж.
Іншими словами, потрібно створити таку мережу, яка буде навчатись одразу у декількох напрямках і вміщувати в собі можливість переносити досвід з одного напряму на інший, а також накопичувати досвід.
Сучасні нейронні мережі не мають особливості накопичувати досвід і являються математичним апаратом, який певним чином обробляє вхідні дані і дає результат. Мозок людини працює складніше. Відповідно, результати, які може дати людина, теж складніші.
Тому, кажучи про перспективи, то перша перспектива – це розвиток спеціальностей, пов’язаних з навчанням нейронних мереж та з використанням вже готових нейромереж для певних задач – Data Science напрямок. Цей напрямок, на мій погляд буде дуже активно розвиватись.
Другий момент – автоматизація простої ручної праці. Тобто це будуть помічники різного виду, складу та форми.
Третє – це зміщення області вивчення у напрямку накопичення досвіду абстрактного мислення, творчості, себто наближення до людини.
І, звичайно, напрямок, який буде забезпечувати навчання нейронних мереж без людської участі та можливості отримувати інформацію, систематизовувати її повторно використовувати, як це робить людина.
Потрібно розуміти, що людина насправді не зовсім вільна в своєму виборі навчання тому, що джерела для вивчення інформації береться із суспільства. Пригадайте ефект Мауглі з однойменної книги Редьярда Кіплінга.
Тим не менше, напрямок самостійного навчанні без участі людини неодмінно має місце в майбутньому.
Також не можна обійти увагою галузь освоєння космосу, де першочергово будуть мати застосування нейронні мережі. Особливо у важкодоступних для людини місцях, де їй складно знаходитись у силу фізіологічних особливостей або взагалі неможливе існування як біологічного виду.
У таких умовах можна буде використовувати автоматизованих помічників, які будуть вести підготовку певних космічних об’єктів для того, щоб потім туди могло потрапити людство.
Невпинний зсув у бік інтелектуальної праці спостерігається давно. Професії з ручною працею стануть менш затребуваними, в той час, як професіям інтелектуальної праці буде надаватись перевага.
Такий вийшов прогноз впливу штучного інтелекту на наше з вами життя на найближчі 15-20 років.
