Артур Кларк: «Любая достаточно развитая технология неотличима от магии»
Галина Черникова
Технологии шагнули так далеко, что наша жизнь стала напоминать сказку. Правда, скорее не диснеевскую про принцесс, а русскую народную, где все немного более практично.
Современные навигаторы – это почти волшебный клубок Ивана-царевича. Они быстро рассчитывают маршрут, предупреждают о пробках и даже помогают избежать препятствий на дороге. Конечно, сказочный клубок обладал магией, но и наши GPS не уступают – благодаря спутникам, они работают где угодно, от густых лесов до городских джунглей.
В сказках скатерть-самобранка накрывала стол в мгновение ока, но современные технологии превращают этот процесс в удовольствие – ведь что может быть волшебнее доставки вашего любимого блюда прямо к порогу?
Технологии окружают нас повсюду, и пусть они не совсем волшебные, однако их возможности напоминают, что сказка может быть ближе, чем кажется.
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) радикально изменило сложившийся порядок вещей и стиль жизни. Понятие ИИ появилось в 50-е вместе с первыми компьютерами. Термин был предложен американским ученым Джоном Маккарти на конференции в Дартмутском колледже для обозначения исследований, направленных на создание машин, которые будут решать задачи, требующие интеллекта. Основная идея заключалась в том, что интеллект – это набор вычислимых процессов, которые можно воспроизвести с помощью компьютеров.
Многих пугает слово «интеллект», потому что создается впечатление, что внутри компьютера происходят мыслительные процессы, как в голове у человека, а ведь это не совсем так.
Для начала давайте разберемся, что включает в себя понятие ИИ. Существуют различные методы, которые можно условно разделить на два типа: методы традиционные и машинное обучение.
Традиционные методы искусственного интеллекта основаны на решении компьютерами задач с помощью заранее заданных правил и логических принципов. Например, если компьютер должен помочь в диагностике заболеваний, он может использовать набор правил, чтобы на основе симптомов определить возможную болезнь, подобно тому, как врач использует свои знания и опыт.
Или, когда вам нужно выбрать самый быстрый маршрут для путешествия, компьютер может найти оптимальный вариант. А если нужно принимать решения в игре (например, в шахматах), программа может анализировать возможные ходы, чтобы выбрать лучший.
Также существуют методы, которые помогают компьютерам «думать» по строгим логическим правилам. Такие методы могут использоваться, например, для обработки языка или при планировании действий. Иногда задачи решаются неидеально, но быстро, с помощью простых правил, которые дают хорошее приближенное решение.
Эти методы полагаются на четкие инструкции и логику, что делает их полезными для решения задач в разных областях.
Машинное обучение – это метод, при котором компьютеры учатся решать задачи, анализируя примеры данных, а не следуя заранее заданным правилам. Вместо того чтобы указывать компьютеру точные инструкции, мы даем ему множество примеров, и он сам находит закономерности или связи в этих данных, чтобы сделать выводы или предсказания.
Представьте, что мы хотим научить компьютер распознавать картины, написанные в разных стилях. Для этого мы покажем ему много примеров картин разных художников, и компьютер будет анализировать, чем они отличаются, например, какие цвета использует каждый художник или как он рисует формы. После этого, увидев новую картину, он сможет сказать, к какому стилю она относится, потому что он научился распознавать эти особенности.
Однако важно понимать, что компьютер будет видеть не совсем картины, а набор чисел, которые для любого человека не будут нести никакой смысловой нагрузки. Любая картинка состоит из пикселей, и каждый пиксель представлен тремя значениями – интенсивностью красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов. Например, полностью белый пиксель имеет значения 255, 255, 255, а черный – 0, 0, 0.
Когда мы обучаем компьютер распознавать картины, мы даем ему изображения в виде числовых данных и указываем, к какому художнику они относятся. Например, одно изображение подписываем как Саврасов, другое – как Рембрандт. Машина анализирует эти данные, выявляет закономерности и учится различать стили художников. Процесс основан на сложных методах математического анализа и линейной алгебры.
Здесь все понятно, скажите вы, но как же ИИ рисует новые картины, он что, научился придумывать что-то новое сам и скоро человек совсем не будет нужен? Генеративный искусственный интеллект, такой как модели для создания изображений и текста, работает, изучая огромные объемы данных и выявляя в них закономерности. Когда он рисует картинки, он не копирует существующие изображения, а создает новые, комбинируя цвета, формы и текстуры на основе полученных примеров. Когда он пишет текст, он не размышляет, а просто предсказывает, какое слово или фраза наиболее вероятны в данном контексте, используя знания из миллионов прочитанных текстов.
Моя работа в фармацевтической компании связана с машинным обучением и анализом данных. Наша команда работает над задачами, охватывающими весь бизнес. Мы анализируем эффективность рекламы, разрабатываем модели, которые помогают отвечать на вопросы потребителей. Мы также прогнозируем вспышки гриппа, чтобы заранее обеспечить аптеки нужными препаратами. В производстве мы работаем с потоками данных с заводов, помогая автоматизировать контроль качества и оптимизировать производство. И это не просто анализ цифр, а поиск решений, которые делают здравоохранение доступнее и эффективнее. Технологии меняют медицину, и быть частью этих изменений – действительно увлекательно.
Не стоит бояться, что искусственный интеллект отнимет у вас работу. Да, он меняет нашу жизнь, и пока сложно предсказать, куда нас приведет технический прогресс, но важно помнить, что технологии расширяют наши возможности, а не отнимают их. Когда-то ткацкий станок заменил ручное плетение, но это не уничтожило профессию, связанную с производством ткани, а наоборот, дало толчок развитию моды как искусства. Освободившись от рутинного труда, люди смогли сосредоточиться на творчестве и поиске новых материалов и смыслов.
Так и с искусственным интеллектом: он берет на себя скучную, монотонную работу, оставляя людям то, что требует воображения, критического мышления и эмоционального интеллекта. Вместо того чтобы бояться перемен, стоит научиться использовать новые инструменты себе во благо.
