5 вещей, которые искусственный интеллект делает лучше человека (и уже давно)
Обязательно ли обладать сознанием для того, чтобы в чем-то быть лучше человека? Однозначно, нет. Сейчас ИИ легко может “получить докторскую степень” и даже обставить вас в покер. Поговорим о том, в чём искусственные нейронные сети уже лучше человека.
Создание научных теорий
Всё ещё думаете, что машины никогда не будут творческими, любопытными и способными открывать что-то значимое, потому что им не хватает сознания, “души”? Команда Tufts доказала, что это не так. Интеллекту не нужно сознание, чтобы создавать новые знания. Исследователи создали ИИ, который смог открыть первую научную теорию: о том, как плоские черви («планарии») регенерируют части тела. И было это, кстати, ещё в 2015 году.
Игра в покер
Старательно отрабатываете “покер-фейс”? Против беспристрастного ИИ это не поможет, он силен не только в благородной игре Го. Система Libratus, созданная исследователями из университета Карнеги-Меллон в Пенсильвании, победила четырех лучших в мире игроков. Покер сложная игра для ИИ. Потому что нет единого идеального хода, и потому что компьютер должен поступать случайным образом, чтобы оппоненты не понимали когда он блефует. Но Libratus доказал, ИИ теперь блефует лучше мировых чемпионов.
Транскрибация аудио
По данным ComputerWorld, исследователи из Microsoft создали автоматизированную систему распознавания речи на основе ИИ, которая показывает результаты лучшие, чем у людей. Сначала система ИИ показывала коэффициент ошибок 5,9%, так же, как и люди-транскрибаторы, нанятые Microsoft. Когда тест повторили, то он показал коэффициент ошибок 11,1%, что почти соответствовало человеческому показателю в 11,3%. Так что и это искусственный интеллект делает лучше нас.
Написание новостей
Машинный интеллект круче человека в преобразовании структурированных данных в слова. Журналист Financial Times на личном опыте убедился в этом, когда соревновался с ИИ по имени Эмма, разработанным командой калифорнийского стартапа Stealth.
Использование интуиции
The Washington Post сообщает, что алгоритм, созданный Максом Кантером в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT, может находить паттерны в разрозненных наборах данных, как и люди, чья профессия называется “data scientist”. Например, ИИ может предсказать, когда студент вероятнее всего откажется от онлайн-курса или найти причину, по которой кто-то совершает повторную покупку в интернет-магазине. Алгоритм работает подобно человеческой интуиции при этом не просит повышения, да и в целом требует меньше ресурсов. Хотя маловероятно, что такие алгоритмы полностью заменят человеческую интуицию, но они вполне могут быть полезны при работе с большими объемами данных.
Что дальше?
“Настанет момент, когда технология полностью автоматизирует выполнение целых процессов, операций в различных отраслях”, — уверен Александр Шаповалов, коммерческий директор компании "ТехЛАБ". При этом он акцентирует внимание на моменте обучения нейросетей: “Настройки, заложенные в систему при обучении на тестовых дата-сетах, для сети являются истиной. Поэтому если на этапе обучения такой интеллектуальной технологии допущены ошибки или неточности, система будет проводить анализ данных в условиях промышленной эксплуатации со значительной погрешностью или не различать сущности с двусмысленным толкованием. В таких сферах, как здравоохранение, где даже малейшая ошибка нейронной сети может стать фатальной, разработчики должны тщательно подходить к формированию эталонных данных, привлекая к обучению «умного» алгоритма опытных инструкторов – врачей и фармакологов”. Но это мы с вами и так знаем. Уже видели, как нейросети выходят из-под контроля или становятся расистами, если их недоучить “этике” или неправильно составить выборку для обучения. Поэтому специально для тех, кто боится, что его заменят роботы: хорошие специалисты всегда будут цениться, иначе кому учить и контролировать ИИ? Конечно, возможно, другому ИИ, но это уже совсем другая история...
