Наступает эра искусственного интеллекта (ИИ), и компании должны подготовиться к этим изменениям. Важно проанализировать имеющиеся у сотрудников навыки, чтобы понять, какие дополнительные навыки им нужно приобрести. Компании следует разработать стратегию внедрения ИИ, чтобы определить области, в которых ИИ наиболее эффективен, будь то продукт или услуга. Бездействие неизбежно приведет к отставанию. Обучение должно включать в себя знакомство с ИИ, его возможностями и недостатками (ИИ хорош настолько, насколько хороши обучающие его данные). В этой статье рассказывается о текущем состоянии искусственного интеллекта и о том, что ждет нас в будущем.
Искусственный интеллект нашел свое применение в 2012 году, когда нейросеть AlexNet выиграла соревнование ImageNet с общим показателем ошибок 16,4 % по сравнению с более чем 26 %. Соревнование ImageNet — это набор из 1,4 миллиона изображений в 1000 категориях, таких как собаки, автомобили, растения и т. д. Нейронная сеть — это внутренний механизм всех технологий искусственного интеллекта. Считается, что нейронные сети основаны на принципах работы человеческого мозга, но это далеко от истины. Мозг устроен гораздо сложнее и эффективнее, чем нейронные сети. Мозг обладает сознанием, воображением, изобретательностью и креативностью — всем тем, чего нет у нейронных сетей. Кроме того, мозг динамичен и состоит из специализированных клеток — нейронов.
Количество параметров нейронных сетей выросло с нескольких миллионов до почти 200 миллиардов. Каждый параметр необходимо вычислять, что приводит к растущей потребности в высокопроизводительных вычислительных ресурсах и энергии. Программы с искусственным интеллектом обыграли людей в шахматы и в более сложную игру го. Такие программы, как ChatGPT, могут сочинять захватывающие истории и отвечать на сложные вопросы. Обучение большой сети может занимать месяцы на мощных серверах с сотнями тысяч процессоров.
Благодаря увеличению вычислительных мощностей стали возможны новые инструменты искусственного интеллекта и нейронные сети. Однако нейронные сети, благодаря которым были достигнуты все эти впечатляющие результаты, не осознают, что они делают. Это не осознанность, а просто вычисления.
Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. Для создания качественных параметров, определяющих функции и точность работы нейронной сети, алгоритмам обучения требуются обширные массивы данных. Машинное обучение продолжает развиваться по мере поступления новых данных и совершенствования алгоритмов. ИИ используется во многих областях, включая здравоохранение, финансы, производство и транспорт.
Будущее искусственного интеллекта выглядит многообещающим благодаря постоянному развитию технологий. По данным Statista, в 2021 году инвестиции в искусственный интеллект достигли 93,5 миллиарда долларов. Тенденция к увеличению размеров нейронных сетей, вероятно, сохранится и в ближайшем будущем, поскольку требуется все больше функциональных возможностей.
Одной из наиболее перспективных новых технологий является нейроморфная обработка данных. "Нейроморфная" означает "подобная мозгу". Специальные схемы используются для имитации работы динамических клеток мозга. Они не запускают никаких программ, но способны к обучению, и точно так же, как настоящие клетки мозга, все они работают одновременно, а не последовательно. Нейроморфные кортикальные модели искусственного интеллекта основаны на структуре и функциях неокортекса, внешней области мозга, ответственной за сложные когнитивные процессы, и являются небольшими, более быстрыми и менее энергоемкими, чем компьютеры.
Ожидается, что исследования этих и других структур мозга приведут к повышению уровня интеллекта и улучшению когнитивных способностей по сравнению с предыдущими типами искусственного интеллекта. Несмотря на то, что эти искусственные кортикальные сети состоят из нескольких миллионов узлов, они еще далеки от того, чтобы имитировать человеческий интеллект.
Подобно тому, как мозг состоит из множества различных структур, для выполнения определенных функций может потребоваться использование разных типов нейронных сетей. Неокортекс — это лишь одна из частей мозга, отвечающая за познание и интеллект. Он тесно связан с таламусом, гиппокампом и мозжечком — областями мозга, которые важны для различных когнитивных процессов.
Моделирование этих областей и неокортекса может привести к созданию более совершенных систем искусственного интеллекта. Таламус — это центральный узел, принимающий сенсорную информацию в головном мозге. Моделирование таламуса может улучшить способность ИИ обрабатывать сенсорную информацию, такую как слуховые, тактильные и зрительные данные.
Гиппокамп участвует в пространственной навигации и формировании долговременной памяти. Моделирование функций гиппокампа может улучшить способность систем искусственного интеллекта к обучению и избирательному формированию долговременной памяти.
Мозжечок имеет множество связей со всеми областями неокортекса. Моделирование мозжечка может привести к одновременной обработке поступающих данных, пока ИИ осваивает что-то новое, например управление автомобилем.
Несмотря на то, что нейробиологические исследования этих областей мозга еще не завершены, уже накоплено достаточно информации для создания моделей, которые могут дать ответы на открытые вопросы и заполнить некоторые пробелы с помощью экспериментов. Возможно, однажды кортикальные нейроморфные нейронные сети вытеснят современные нейронные сети, лежащие в основе искусственного интеллекта и обеспечивающие его многочисленные успехи.
Одно из ключевых различий — метод обучения. Современным нейронным сетям требуются миллионы примеров и алгоритм обратной связи по ошибкам для корректировки параметров. Такие сеансы обучения могут длиться неделями и требуют использования дорогих мощных компьютеров стоимостью в миллионы долларов.
Кортикальные нейроморфные нейронные сети обучаются на небольшом количестве примеров, поэтому их внедрение обходится дешевле. Нейроморфная обработка данных устраняет необходимость в колоссальных компьютерных ресурсах. Непрерывное обучение накапливает опыт, что позволяет получать более точные результаты.
Ожидается, что в ближайшие пять лет кортикальные нейронные сети будут использоваться в самых разных областях — от распознавания речи до обработки изображений, освоения космоса, здравоохранения и робототехники. Развитие кортикальных нейронных сетей может привести к появлению общего искусственного интеллекта (AGI) — заветной цели в области искусственного интеллекта. Появление AGI ускорит развитие мировой экономики, многократно усилив человеческую изобретательность и повысив безопасность. AGI, вероятно, принесет человечеству такую же пользу, как и предыдущие экономические революции. Интернет и компьютеры изменили наш подход к ведению бизнеса. В будущем произойдет аналогичный сдвиг в том, как люди распоряжаются своим временем.
Искусственный интеллект — стремительно развивающаяся область, и компании не могут позволить себе стоять на месте. Чтобы повысить квалификацию сотрудников, необходимо уже сейчас принимать меры, которые позволят им совершенствовать свои навыки для решения задач будущего. Ищите возможности обучить своих сотрудников работе с этой новой технологией, чтобы внедрить ее во всей организации.
