Любой наш смартфон — простотаки «город, населенный слабым ИИ», где есть системы распознавания речи и система навигации с прокладкой маршрута в режиме реального времени, система спам-фильтра и система умного клавишного набора с прогнозированием слов. Системы слабого ИИ бронируют нам билеты и предлагают варианты поездок на отдых.
Слабый ИИ работает на складах, в логистике и в транспорте. В сфере морских перевозок искусственный интеллект позволяет обрабатывать данные из тысяч судовых манифестов и записей, ежедневно заполняемых в мире, чтобы оптимизировать загрузку портов и в конечном счете сократить время перевозок. Такие приложения, как Waze, используют данные о трафике, чтобы прогнозировать интенсивность движения на определенной дороге в конкретное время суток.
В нашем автомобиле, например, установлена система ABS и прочие системы помощи при движении, система впрыска топлива. Автопилот, который уже давным-давно был привычным делом для летчиков, пришел наконец-то и в самую массовую с точки зрения численности вовлеченных в нее людей отрасль автомобильных транспортных перевозок.
Например, уже довольно давно компания «Мерседес-Бенц» презентовала прототип роботизированного грузовика, который самостоятельно, без участия водителя, может двигаться по шоссе в условиях междугороднего сообщения. Для Германии это, в общем-то, достаточно актуально — автопилоты позволят значительно упростить труд водителей фур, из-за чисто человеческих ошибок и усталости которых и происходит большинство аварий на дорогах, так как чисто технические проблемы уже давным-давно отошли на задний план при эксплуатации современных грузовых автомобилей.
Для компаний-перевозчиков же это, скорее всего, позволит лоббировать увеличение рабочего дня для водителей: сейчас в Германии существуют очень жесткие нормы по времени, которое фактически водитель может проводить за рулем автомобиля. К слову сказать, попутно с роботизацией автомобиля, в новом большегрузном грузовике «Мерседес» решает и массу сопутствующих проблем отрасли: например, устраняются извечно опасные «мертвые зоны» в поле зрения грузовика: с помощью стереокамер и радаров большинство объектов дорожного движения уверенно определяются еще на расстоянии в 70–100 м, а машинный интеллект успевает адекватно и быстро среагировать в случае опасности даже с самого необычного направления. Кроме того, грузовики-роботы смогут обмениваться дорожной информацией по Wi-Fi на расстоянии до 500 м, что позволит им получать массу информации не только через собственные сенсоры, но и через камеры и радары других участников дорожного движения. Стоит отметить, что пример далеко не уникален — подобные автомобили сейчас разрабатываются с различной степенью успешности по всему миру, в том числе и в России.
Банки применяют системы искусственного интеллекта в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Алгоритмическая торговля предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающей ту скорость, на которую способен человеческий организм. Это позволяет делать миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами. С их помощью уже давным-давно продаются и покупаются акции, валюты и многие другие товары.
Методы распознавания образов (включая как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, в спам-фильтрах, системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности. Так, например, искусственные нейронные сети, такие как технология Concept Processing в программном обеспечении EMR, используются в качестве клинических систем принятия решений для медицинской диагностики.
Другое применение искусственного интеллекта заключается в управлении человеческими ресурсами и рекрутинге. Существует три способа использования ИИ для управления человеческими ресурсами и найма специалистов. ИИ используется для просмотра резюме и ранжирования кандидатов в соответствии с их уровнем квалификации. Он также используется для прогнозирования успеха кандидата в заданных ролях через платформы сопоставления должностей.
И наконец, ИИ используется при создании чат-ботов, которые могут автоматизировать повторяющиеся коммуникационные задачи.
С 2016 по 2017 гг. компания потребительских товаров Unilever использовала искусственный интеллект, чтобы отобразить всех сотрудников начального уровня. ИИ Unilever использовал игры, основанные на нейробиологии, записанные интервью и анализ лицевых и речевых сигналов, чтобы предсказать успех кандидата в компании. Unilever сотрудничала с Pymetrics и HireVue, чтобы создать новую систему анализа на основе ИИ и увеличить число рассматриваемых кандидатов с 15 000 до 30 000 в течение одного года. Unilever также сократил время на обработку заявлений от 4 месяцев до 4 недель и сэкономил более 50 000 часов времени рекрутеров.
Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двух- или трехмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчет верной экономической стратегии и т. д. В 2018 г. исследователи из Корнеллского университета создали пару генеративно-состязательных сетей и обучили их на примере шутера DOOM. В процессе обучения нейронные сети определили основные принципы построения уровней этой игры, и после этого они стали способны генерировать новые уровни без помощи со стороны людей.
Различные средства ИИ также широко используются в области обеспечения безопасности, распознавании речи и текста, интеллектуального анализа данных и фильтрации спама в электронной почте. Также разрабатываются приложения для распознавания жестов (понимание языка жестов машинами), индивидуальное распознавание голоса, глобальное распознавание голоса (от множества людей в шумной комнате), распознавание лица для интерпретации эмоций и невербальных сигналов. Другие приложения — это роботизированная навигация, преодоление препятствий и распознавание объектов.
В целом продолжать рассказывать о сегодняшних применениях роботов и систем слабого искусственного интеллекта можно очень долго: автоматизированные билетные кассы вместо кассиров и вендинговые автоматы вместо продавцов, роботы-уборщики вместо дворников-таджиков и складские роботы вместо грузчиков и каптерщика. Практически любая отрасль человеческой экономики, которая может быть представлена нехитрым сюжетом «копать от забора и до обеда», может быть роботизирована уже в ближайшее время (конечно, если это будет выгодно экономически) и снабжена системами слабого искусственного интеллекта, которые, в большинстве случаев, позволяют руководить роботами ничуть не хуже пилотов, водителей, комбайнеров или трактористов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Как мы можем видеть, искусственный интеллект в наше время уже существует и успешно используется в самых неожиданных местах для самых разнообразных целей. Да, он не такой, как нам описывали фантасты, но кто знает, что будет дальше?
С точки зрения авторов, стоит ожидать, что использование ИИ в различных видах будет только расти, но ожидать, что нас всех заменят роботами, тоже как минимум не очень умно. Как показывает история человечества, в основном долгосрочные прогнозы строятся, исходя из реалий текущих общественного строя и экономики, а они со временем могут измениться до неузнаваемости. Соответственно, все более широкое использование и различных роботов, и искусственного интеллекта в целом заметно поменяет и технологии, и экономику — но человечество в целом не пострадает. Скорее, появятся новые профессии, старые — либо исчезнут, либо уменьшится сфера их применения, но без работы люди не останутся.
Зато чего стоит ожидать — так это определенных прорывов в науке и технологии, обусловленных ростом как вычислительных мощностей, так и возможностей по моделированию самых разнообразных конструкций и процессов. Время покажет!
