«Искусственный интеллект (ИИ) автоматизирует все вокруг и оставит людей без работы», «ИИ – это технология из области научной фантастики», «Роботы захватят мир»… Хайп вокруг ИИ породил множество мифов в ведущих СМИ, на уровне руководства компаний, в различных организациях. Одни полагают, что «всемогущий» ИИ захватит весь мир, другие же считают, что ИИ – не более, чем модное слово. Истина же где-то посередине. Компания Gartner выделила шесть широко распространенных мифов и заблуждений об ИИ, а наш эксперт из Artezio поделился своим видением на этот счет. Для создания ценностей руководители должны четко понимать, как работает искусственный интеллект и каковы его ограничения.  «Во время кризиса COVID-19 большинство организаций сохранили или даже увеличили свои инвестиции в искусственный интеллект, – говорит Сании Алаибеи, главный директор по аналитике Gartner. – Но только лишь половина этих проектов когда-либо доходит до реализации». ИИ – это не только выполнение рутинных задач. ИТ-руководителям необходимо создавать ценности, используя ИИ, выстраивать преимущества для бизнеса, такие как снижение затрат и совершенствование производственного процесса, находить практическое применение технологии.  ИИ становится важным фактором оптимизации затрат и обеспечения непрерывности бизнеса во время кризиса COVID-19. В противовес заблуждению, что ИИ является непозволительной роскошью, когда предприятия испытывают трудности с денежными потоками и неопределенными экономическими условиями, ИИ приносит прибыль. Эта технология улучшает взаимодействие с клиентами, гораздо быстрее анализирует данные, заранее оповещает о предстоящих сбоях и автоматизирует принятие решений.    Машинное обучение – это разновидность искусственного интеллекта. ML требует хорошо продуманной стратегии обучения и сбора данных. С другой стороны, ИИ – это обобщающий термин для широкого набора техник компьютерной инженерии, начиная с ML и систем, основанных на правилах, заканчивая методами оптимизации и обработкой естественного языка (NLP).  Складывается впечатление, что законченный продукт машинного обучения способен обучаться самостоятельно. В то же время опытные специалисты по обработке данных формулируют проблему, подготавливают данные, определяют соответствующие наборы данных, устраняют возможные ошибки в тренировочной выборке и, самое главное, постоянно обновляют программное обеспечение для интеграции новых знаний и данных в последующий цикл обучения.  В основе любой технологии искусственного интеллекта лежат данные, правила и другой вид информации, полученные от экспертов. Так как все люди так или иначе предвзяты по своей природе, то же касается и ИИ. Системы, которые часто переобучают, к примеру, используя данные из социальных сетей, даже более уязвимы к нежелательной предвзятости или умышленному вредоносному влиянию.   Даже если ваша текущая стратегия искусственного интеллекта – это «отсутствие ИИ», это должно быть осознанное решение на основе исследования и тщательного изучения.  «На данный момент не существует способа полностью избавиться от предвзятости, но мы стараемся свести ее до минимума, – говорит Александр Линден, вице-президент по аналитике Gartner. – Помимо технологических решений, таких как разнообразные наборы данных, очень важно также обеспечить разнообразие в командах, работающих с ИИ, и создать условия для того, чтобы члены команды могли просматривать работу друг друга. Этот простой процесс может существенно сократить предвзятость выбора и подтверждения данных». ИИ позволяет бизнесу принимать более точные решения, используя предсказания, классификации и кластеризацию. Благодаря этому решения на базе ИИ могут глубоко проникать в рабочее окружение, не только заменяя рутинные задачи, но также дополняя более сложные.    Взять, например, использование ИИ для обработки изображений в сфере здравоохранения. Приложение для рентгена грудной клетки на основе ИИ может обнаружить заболевания быстрее, чем это могут сделать радиологи. В сфере финансов и страхования используются робо-советники для управления капиталом и выявления мошенничества. Эти возможности не исключают вовлечения человека в эти задачи, но в конечном итоге ограничатся наблюдением и выявлением необычных случаев. С их помощью можно настраивать профили вакансий, планировать загрузки и формировать предложения о вариантах переподготовки для сотрудников.  Каждой организации следует рассмотреть потенциальное влияние ИИ на свою стратегию и проанализировать, как эта технология может применяться для решения бизнес-проблем компании. Во многих случаях неиспользование ИИ – это то же самое, что и отказ от следующей фазы автоматизации, который может поставить предприятие в невыгодное положение.     «Даже если ИИ не решает проблему мгновенно, бизнес должен пересмотреть решение в сторону периодического применения искусственного интеллекта, – утверждает Алаибеи. – Организациям следует найти подходящие примеры, которые используют силу ИИ, чтобы дополнить труд людей, решения и взаимодействие, в том числе и другие функциональные инновационные возможности». В последующие четыре года 69% того, чем сейчас занимаются менеджеры будет автоматизировано. В таком изменяющемся мире предприятиям необходимо проверить на практике то, каким образом им лучше интегрировать ИИ в свою стратегию и быть готовым к предстоящим изменениям. Научный консультант Artezio, профессор математики Владимир Крылов о перспективах использования ИИ для регулирования общественных отношений “Существует еще один миф, о котором не сказала автор статьи Сара Хипполд. Этот миф описывает перспективу применения искусственного интеллекта для справедливого регулирования общественных отношений. И если само применение ИИ, например, в судебной системе или для решения общественных споров еще не вызывает серьезных сомнений, то задайте себе вопрос, может ли решение ИИ быть абсолютно справедливым на все 100%. Я некоторое время назад увлекся исследованиями в области создания робота-юриста. Пришлось общаться с нашими юристами – учеными и практиками. Мы даже опубликовали несколько статей в таких изданиях, как «Законность и правопорядок». В итоге я получил немало уроков по правоведению и юридической практике и пришел к такому важному для себя вопросу: “А возможно ли обществу создать такую правовую формальную базу (законы, нормативные акты, руководства), чтобы общество сочло ее исчерпывающе справедливой?” Оказывается, юристы во многом считают, что создать такую правовую базу люди смогут, только если им будет помогать ИИ.  А существующее положение с правовым регулированием имеет персистентные дефекты. Все потому, что право, и есть общественный договор, созданный самими людьми со всеми их недостатками и проблемами. Но ведь ИИ (как мы считаем) – это воплощение человеческого опыта, и оно не приносит ничего инопланетного и сверхъестественного. Вот здесь и кроется ответ на поставленный вопрос о возможности создания ИИ, воплощающего справедливое регулирование общественных отношений на 100%. Это возможно только в том случае, если существует положительный ответ на вопрос: “Может ли быть формализован справедливый на 100% общественный договор?” Ответить на него я, конечно, не могу. Ответ надо искать где-то в философии права, наверное. Или нужно заменить «справедливый на 100% » на какую-то другую формулировку, например, что ИИ позволит обществу чувствовать себя более счастливым или всем членам общества заниматься тем, чем они хотят сами или…” Похоже, что ИИ из модной технологии переходит в стадию одного из стандартных инструментов в руках директоров компаний для решения повседневных задач. Однако, чтобы эффективно использовать ИИ, получать дополнительные ценности от технологии, компаниям надо учиться мыслить и ставить задачи в категориях ИИ. Вероятнее всего уже в ближайшем будущем такие навыки для руководителей и технических директоров будут абсолютной необходимостью не только для развития, но и просто для сохранения конкурентных преимуществ бизнеса. А у вас в компании уже есть ИИ-стратегия? IT-журналист