По поводу возникшего в последнее время интереса к ИИ есть такая оптимистичная статья на Хабре:
Инвестирование в ИИ сулит больше выгод, чем рисков.(Оффтоп)
Сложно предсказать каким образом будет развиваться технология искусственного интеллекта в ближайшие 10-20 лет, но потенциал для прибылей огромный. К 2018 году роботы будут управлять работой более 3-х млн человек; к 2020 г, умные машины станут главным объектом инвестирования для более чем трети руководителей корпораций по инвестиционной политике.
Многие сферы деятельности, от журналистики до обслуживания клиентов уже обслуживаются ИИ, который может все точнее воспроизводить действия людей и перенимать наш опыт. То, что когда-то представлялось технологией будущего уже стучится в двери, и единственный оставшийся вопрос- это как она будет внедрена в массовый рынок.
С течением времени, разработки промышленного мира, который сейчас в хвост и в гриву использует ИИ, совершенствуя эти разработки в процессе, станут более надежными и полезными для целого ряда областей. Организации, которые могут позволить себе масштабно вкладываться в ИИ, создают мощный импульс для того, чтобы еще больше компаний последовали их примеру.Тем, кто не может этого себе позволить, придется занимать оставшиеся ниши, рискуя остаться за бортом инноваций.
Риск против прибыли
Хотя кто-то может считать, что невозможно предугадать чего больше в применении ИИ в бизнесе- рисков или прибыли, аналитики предсказывают, что к 2020 году 5% всех коммерческих сделок будут обрабатываться автономными программными агентами.
Будущее ИИ зависит от компаний, готовых рискнуть и инвестировать в него, вне зависимости от возможных сложностей, готовых провести исследование технологии и финансировать его постоянное совершенствование. Некоторые уже сами не ведая вкладываются в новые технологии, как та компания, которая за 6 лет в общей сложности заплатила своему программисту больше полумиллиона долларов, и в итоге выяснила, что он автоматизировал свою работу.
Многие из разработок в сфере ИИ приходят к нам из военной сферы. Только правительство США требуется 4,6 миллиарда долларов для финансирования дронов в следующем году, чтобы заменить использующиеся сейчас дроны, управляемые людьми- беспилотными. Дронам, управляемым ИИ, достаточно задать пункт назначения, и они сами обходят объекты ПВО и прокладывают себе маршрут, а «убийственные» решения меж тем принимают люди.
Логика такова: риск остаться за бортом намного выше, чем преимущества осторожного подхода к данному вопросу.
Такие учреждения, как Массачусетский технологический институт и Оксфордский университет усердно работают над изучением мозга и имитацией его работы. Тут существуют два пути: создание ИИ, воспроизводящего сложные алгоритмы человеческого мозга или реплика, что вызывает некоторые этические вопросы. Например, какими правами должен обладать ИИ? И что происходит, когда сервер, на котором хранится реплика мозга близкого человека, падает?
Хотя пока ответов на эти вопросы нет, очевидные преимущества ИИ для всех отраслей деятельности заставят всех крупных игроков всех секторов экономики использовать технологию. Все должны понимать, что, как и любые прочие достижения технологии, ставшие неотъемлемой частью современной промышленности, искуственный интелект тоже станет незаменимым инструментом.
Будущее вычислительной техники
До недавнего времени, ИИ подразумевал создание инструментов предварительного программирования для конкретных задач. И функции были чрезвычайно негибкими. Подобные схемы, основанные на ИИ, стали уже общепринятыми. Будущее ИИ- в возможности самообучения. Другими словами, ИИ больше не должен получать прямые команды, чтобы понимать что от него требуется.
Сейчас используются GPS- системы, которые зависит от автоматизированной схемы восприятия и обучения-мобильные устройства, которые могут интерпретировать речь и поисковые системы, которые учатся интерпретировать наши намерения. Именно программирование делает такие разработки как DeepMind от Google и Watson IBM следующим шагом развития ИИ.
DeepMind не было предварительно запрограммировано: нет специфических программ или модулей для конкретных задач. DeepMind обучается сам. Система специально разработана для общности, так чтобы конечный результат был независимым свойством. Независимые свойства, как например способность обыгрывать гроссмейстеров Го ещё больше впечатляют, когда понимаешь, что никто не программировал DeepMind на это.
Как правило, ИИ весьма ограничен и может выполнять только то, на что запрограммирован, но Olli-автомобиль- робот от Watson -обучается в процессе работы и общения с пассажирами. Каждый раз, когда новый пассажир запрашивает рекомендацию или пункт назначения, автомобиль запоминает информацию для работы со следующим человеком. Постоянно добавляются новые датчики, и автомобиль (как шофер-человек) все время «умнеет» в ходе работы.
Но смогут ли системы ИИ делать то, что от них ожидают такие компании как Google: например, предугадывать покупательские привычки пользователей лучше, чем используемое сейчас ПО? Или динамично оптимизировать цикл производства и сбыта на основе прошлых тенденций? Вот где кроются настоящие деньги, это намного более сложная задача, чем игры, вождение и выполнение повторяющихся действий.
То, что сейчас умеют различные платформы ИИ, типа выбора наиболее подходящей одежды или предсказывание проблем со здоровьем ясно говорит о том, что ИИ расширяется, и более сложные задачи будут доступны уже в ближайшем будущем.
Скоро ИИ сможет имитировать сложные процессы принятия решения человеком, к примеру давать советы по инвестициям или выписывать лекарства больным. На самом деле, с учетом постоянного обучения, скоро поддержка первого уровня и опасные работы (к примеру, вождение грузовиков) будут полностью осуществляться роботами что приведёт к новой промышленной революции, и у людей высвободится время для решения проблем вместо выполнения повторяющихся действий.
Цена воздержания от инвестиций в ИИ
Преимущества и риски инвестирования смутны, непонятны и являются предметом дискуссий. Один известный риск, общий для всех нововведений -это неопределенность. То есть пока риски в основном связаны с потенциально неудачным инвестированием, а это уже давно не ново в мире финансов.
И хотя эти технологии странны и новы, все придерживаются мнения, что риск остаться за бортом намного выше и серьезнее, чем преимущества осторожного поведения в данном вопросе.
. Если полученный результат никому не нужен даже бесплатно, то надо ж было думать, прежде чем копать в до такой степени неинтересном направлении?