В наше время уже почти каждый слышал про искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение и этими словами мало кого удивишь. Кому-то может показаться, что это разные вещи, однако на деле это все одно единое целое, а наука изучающая эти вещи называется Data Science (ну или наука о данных, если на нашем родном).
Data Science — это наука о данных, которая помогает нам находить полезную информацию и делать выводы из различных данных. Это что-то вроде детектива, который ищет улики в куче бумаг, чтобы понять, что произошло. Задача этой области заключается в выявлении определенных паттернов поведения данных и на их основе предсказании чего-либо.
Где применяется Data Science?
- Бизнес: Помогает понять, что хотят клиенты, и как лучше продавать товары.
- Медицина: Помогает врачам ставить диагнозы и разрабатывать лекарства.
- Финансы: Помогает банкам выявлять мошенничество и управлять рисками.
- Маркетинг: Помогает делать рекламу более целевой и эффективной.
Безусловно это очень хорошо, когда в таких областях есть специалисты, которые используя данные и ИИ (искусственный интеллект), могут привнести пользу обществу.
Но в наше время большей популярностью пользуются генеративные нейронные сети, то есть те, что способны сгенерировать какой-либо ответ на поставленную задачу (это может быть обычный вопрос, просьба генерации изображения или музыки). Наверняка вы слышали про ChatGPT, а если вдруг нет, то в двух словах можно сказать, что это LLM (большая языковая модель), которая обучена на различных текстовых данных и способна выдать ответ на любой вопрос (не факт, что верный), поддержать диалог, сочинить какую-нибудь историю, либо выдать план задач.
Таким образом, не сложно догадаться, что более ценными и востребованными являются те специалисты, которые способны строить большие модели искусственного интеллекта.
Что дальше?
На самом деле за очень короткий промежуток времени технологии в области Data Science'а шагнули сильно вперед, нам даже сложно представить, а что будет через пять лет с ИИ. К началу 2026 года OpenAI планируют выпустить ChatGPT-5, который будет обладать «интеллектом уровня доктора наук», лишь эта новость уже плавит мозги, а что нас ждет еще через пару лет, тяжело сказать.
Со скуки я имел диалог с ChatGPT-4.5 насчет выживаемости человека, как вида (отсюда и название статьи). Я ему предложил создать копию нашего мира в альтернативной вселенной и сохранить тенденцию развития ИИ. Его ответ меня слегка поразил, при пессимистичном исходе событий у нас осталось около 100 лет. Я бы конечно не стал верить таким заявлениям, однако звучит это очень пугающе.
Заключение
Data Science безусловно является очень интересной и прогрессирующей наукой, в наше время без которой не обойтись. В следствие накопления огромного количества данных и появляется спрос на таких специалистов, которые способны из огромной кучи букв и цифр найти различные связи и зависимости, используя на благо общества.
Данная статья является своего рода абстрактной и подходит для людей, которые не лезли самостоятельно в эту сферу. Дальше я планирую писать статьи на более прикладные темы, которые помогут начинающим ребятам погрузиться в это дело, здесь будут обзоры различным методов, библиотек и реализаций чего-либо. А на этом все, спасибо за потраченное время, надеюсь было хоть капельку, но интересно.