Миф №1: ИИ, способный полностью смоделировать человеческий мозг, уже существует.
Это неправда, до такого еще далеко. В реальности человеческий мозг куда сложнее, чем просто модель, основанная на алгоритмах. ИИ алгоритм обучается с помощью методов оптимизации на основе модели и массивов данных. Или в некоторой искусственно обозначенной среды (хотя она может быть и вполне реальной — нашим миром).
Миф №2: ИИ и машинное обучение — это одно и то же.
На самом деле, машинное обучение — это и часть научной области ИИ, и сама по себе отдельная область научных исследований.
Миф №3: для решения сложной задачи всегда нужны сложные алгоритмы, придуманные умнейшими учеными планеты.
На самом деле есть интересный момент. Гипотетически, если есть огромное количество «хороших» данных, то часть важных задач можно решить, используя простейшие алгоритмы из теории машинного обучения и нейронных сетей. Правда, зачастую это не так. И тогда уже нужны более продвинутые модели.
Миф №4: все устройства, алгоритмы, где используются ИИ постоянно самообучаются и самосовершенствуются.
На практике же таких алгоритмов в отрасли сейчас меньшинство. Большинство алгоритмов после обучения запускаются в работу и прекращают обучение. Если появляются новые данные, разработчик заново переобучает всю систему или же дообучает существующую. Однако сейчас в коммерческих продуктах все чаще ставят системы способные в какой-то степени получать обратную связь и дообучаться «на лету».
Миф №5: внедрение ИИ моментально решит все проблемы компании.
На самом деле должно пройти определённое количество времени (количество зависит от задачи), прежде чем начнет ощущаться эффект. Возможен даже сценарий, что никакой пользы от ИИ не будет. Тут много моментов связанных с доступными данными, решаемыми задачами и т. д.
Миф №6: ИИ отберет у людей всю работу.
Такое вряд ли произойдет в ближайшие лет 100, а может и все 200. В любом случае, человек может всегда найти себе работу. Как минимум, предсказать, когда будет смоделирован полноценный человеческий интеллект сложно. Будет ли он способен сразу решать творческие задачи? Вряд ли.
Несомненно, есть определенные профессии, где ИИ может вытеснить людей уже в ближайшем будущем и это даже происходит сейчас. Например, заводы компании Tesla. Там часть процессов автоматизирована и, думаю, не обошлось без применения алгоритмов ИИ. Слышал, что в Сбербанке сократили менеджеров среднего звена заменив их программой на основе ИИ.
Задуматься о смене профессии или повышения квалификации стоит уже сейчас. И это уже не шутки и не далекая перспектива, это происходит сегодня. Темпы будут нарастать по мере роста уровня технологий.
Миф №7: ИИ научили творить.
На самом деле это сложно назвать творчеством, по крайней мере в привычном нам понимании. Это скорее обучение, например, нейронной сети на базе определённого количества информации, чаще всего изображений, звуков и дальнейшее воспроизведение некоторое «усреднения» данной информации с добавлением элемента случайности (читай генератора случайных чисел). Я, конечно, очень упростил, но, надеюсь, смог передать суть. На творческие озарения алгоритмы пока что не способны. Как минимум на озарения в привычном нам понимании.
Миф №8: Системы на базе ИИ могут быть непредвзятыми и беспристрастными.
Это сложный вопрос. На данный момент, то, какое решение примет ИИ, зависит от используемой базы данных и применяемых методах обучения. Если система и принимает решения, которые кажутся предвзятыми, то лишь потому, что она была так обучена разработчиком на таких данных.
Полную статью можете прочитать на нашем сайте.
P.S. Подписывайся на наш канал в Дзен и Telegram, если тебе понравилась эта статья.
