Искусственный интеллект, который пока что занимает роль вершины технологического прогресса, обещает будущее, в котором машины превзойдут человека в решении различных задач. Однако в современных условиях реальность выглядит немного иначе. В то время как системы машинного обучения и генеративный ИИ привлекают внимание как временные меры, призванные облегчить когнитивную нагрузку на инженеров, разработка машин, эмулирующих мыслительные процессы человека, продолжается.
Генеративный ИИ, часто оказывающийся в центре внимания, опирается на нейросети – технологию, корни которой уходят вглубь десятилетий. Изначально служившие "круиз-контролем" для сложных систем, сегодня системы машинного обучения демонстрируют возможности обнаружения ошибок и реагирования на угрозы, повышая эффективность работы. Более того, они демонстрируют способность к прогнозированию на основе исторических данных.
Адаптивность механизмов обучения и реагирования распространяется на различные технологические области. В частности, интеграция ИИ в экологические технологии демонстрирует его потенциал, облегчая операции с большими объемами данных и оптимизируя использование ресурсов. Однако, вопреки распространенному мнению, энергоэффективность моделей ИИ и нейронных сетей в процессе работы сопоставима с обычным программным обеспечением. Суть проблемы заключается в энергоемкой стадии разработки, что вызывает споры о компромиссе между будущими преимуществами и текущими энергозатратами.
Критики утверждают, что многие начинания в области ИИ не имеют практического применения, а разработчики вкладывают в такие проекты значительные энергетические ресурсы.
Хотя идея замены инженеров устройствами с ИИ привлекательна с точки зрения сокращения трудозатрат, она создает свои сложности. Переход от интерфейсов, управляемых человеком, к системам, управляемым ИИ, влечет за собой сложное программирование и потенциальные проблемы. Поэтому, несмотря на то, что инновации заслуживают одобрения, к ним следует подходить с осторожностью. Неизбежность вытеснения ИИ некоторых инженерных функций подчеркивает необходимость продуманных стратегий внедрения в отрасли.