Единого определения ИИ не существует

Единого определения ИИ не существует. То, что 20 лет назад считалось «просто алгоритмом», сегодня могут подавать как «слабый ИИ». Эта расплывчатость позволяет растягивать термин на множество технологий. Действует и эффект хайпа: ИИ — главный технологический нарратив нашего времени. Быть вне ИИ — значит быть вне тренда, чего не может позволить себе ни одна компания, университет или стартап.

Слово «интеллект» в рамках кухонной философии или онлайн-гносеологии обладает огромной силой. Блоггеры приписывают системе свойства, аналогичные человеческим (понимание, мышление, обучение), даже если на деле это просто статистическая оптимизация.

Тревожиться или бояться искусственного интеллекта — структурно то же самое, что бояться арифметики или дифференциального исчисления. Правда, исторически их основная роль состояла в создании систем наведения ракет, и стоит опасаться, что многозвездные генералы в штабах НАТО решат, что могут нанести первый удар без гарантированного взаимного уничтожения. о тут нужно помнить, что атомная бомба — это «оружие слабых». Как говорил президент России Владимир Путин, «оторопь берет», когда видишь, как бомбардировщики стран НАТО выбомбливают малые страны без своего ядерного оружия. Но НАТО пока еще способа выиграть конвенциональную войну.

В обыденной жизни, если отбросить маркетинг и шумиху, ответ прагматичен: использовать распознавание образов, хоть сто раз назови его искусственным интеллектом, стоит не потому, что это модно, а потому что это — хорошо разработанный и часто самый эффективный способ решить конкретную бизнес-задачу.

Суть современного ИИ — не мистика, а математика и данные. Успех определяется не самим фактом «использования ИИ», а тем, насколько грамотно этот инструмент встроен в бизнес-процессы для решения конкретных измеримых задач. Этот инструмент для многих уже стал таким же обязательным, как компьютер или интернет.

Спрогнозировать развитие ИИ на ближайшие пару десятилетий несложно. Будут развиваться альтернативные нейросетям алгоритмы вычисления мер близости и алгоритмы отнесения объектов к тому или иному классу данных (тех самых «образов»). Смоделировать все функции высшей нервной деятельности человеческого мозга относительно несложно, но в результате получится модель мозга новорожденного, которого еще лет 20 нужно учить премудростям человеческого социального существования. К тому же, ряд функций встроен в мозг «аппаратно, а не программно». Например, в США и DARPA бьются над вопросом, почему человеческий малыш легко выучивает несколько языков, но не может освоить язык птиц. Или почему человеческий мозг даже студентов, изучающих теорию вероятностей, (это экспериментально установлено) не в состоянии генерировать поток случайных чисел с нормальным распределением. Работы, словом, непочатый край.

https://bit.samag.ru/uart/more/209