Бесплатный фрагмент - Следующий властелин мира

Благодарности

Первый президент Казахстана Нурсултан Назарбаев сыграл важную роль, вдохновив меня на написание этой книги: в октябре 2018 года в ходе Послания народу Казахстана он посвятил значительную часть своего выступления необходимости внедрения искусственного интеллекта в Казахстане.

Я хотел бы поблагодарить тех, кто прочитал разные итерации рукописи и представил ценные советы по редакции книги: Его Высочество Шейх Тахнун бен Заид Аль Нахайян, Жак Аттали, Герман Греф, Кай-Фу Ли, Эдвард Люттвак, Джек Ма, Ванли Мин, Раджив Мисра, Сирилл Мюллер, Филипп Реландер, Масаёши Сон, Лин Шао, Аркадий Волож и Пэн Сяо.

Отдельное спасибо участникам конкурса «Казахстан моей мечты» за предоставленные работы: Станиславу Анастасьеву, Полине Горяевой, Веронике Морской, Владимиру Савицкому, Талгату Серикову, Акмарал Шаймагамбетовой, Софии Сон.

Рецензии

Карим Масимов — государственный деятель с широким геополитическим, историческим и технологическим видением. Эта книга является фундаментальной для всех, кто хочет понять, как ИИ может позитивно изменить жизнь компаний, стран и человечества.

Жак Аттали,

философ, государственный деятель, экономист, первый президент Европейского банка реконструкции и развития

Несмотря на кажущееся изобилие литературы описывающей новые технологии и искусственный интеллект, тяжело найти столь системное, простое и понятное любому читателю описание этой технологии будущего, без которой уже сегодня тяжело обойтись профессионалу в любой сфере деятельности. Книга читается на одном дыхании, сочетая технологические аспекты и очень интересные примеры по каждому направлению применения Искусственного интеллекта.

Герман Греф,

Председатель Правления Сбербанка России

Это единственная книга об искусственном интеллекте, которая написана государственным деятелем и одновременно технократом. Книга действительно полезная и удивительно всеобъемлющая. Считаю это новый и ценный взгляд на тему ИИ.

Эдвард Люттвак,

историк, политолог и стратег, автор многочисленных книг

В убедительной книге доктор Карим предлагает систематический взгляд на ИИ в широком спектре исторических и технических аспектов. Технологии, описанные в этой книге, хорошо демонстрируют разрушительную силу ИИ и его потенциал с точки зрения корпорации, нации и человечества. Взгляды из этой книги, взятые из шестидесятилетней истории ИИ, дают очень ценные предвидения для его будущего развития в контексте человеческого общества.

Доктор Ванли Мин,

основатель и генеральный директор North Summit Capital, бывший главный научный сотрудник Alibaba Cloud

Доктор Масимов приводит убедительные аргументы в пользу того, как текущие и будущие достижения ИИ будут революционизировать человеческую цивилизацию, а ИИ станет неотъемлемой частью человеческой жизни. В книге подробно рассказывается об основных областях применения ИИ, включая здравоохранение, финансы, транспорт и нефтегазовую отрасль. Книга решительно выступает за разработку специальной стратегии ИИ на государственном уровне для Казахстана, чье дальновидное руководство полностью понимает значение ИИ в будущем.

Профессор Лин Шао,

генеральный директор и главный научный сотрудник Института искусственного интеллекта (IIAI)

В книге приведен хороший популярный обзор понятий, концепций и примеров из областей, связанных с современной проблематикой ИИ. Через все страницы автор проводит уверенную и спокойную мысль о том, что человечество освоится и в этой новой реальности. Это мудрая книга.

Аркадий Волож,

основатель и генеральный директор Yandex Group

Предисловие

Фактически искусственный интеллект уже с нами, и он останется, что просматривается во всем: от проекта «умных» городов в Казахстане и его существенного экономического и социального влияния до крупных инвестиций в таких странах, как США, Китай, ОАЭ и Сингапур.

Фундаментальный вопрос, однако, заключается в том, будут ли люди контролировать ИИ в будущем или они создают новое божество для себя?

Карим Масимов мастерски рассматривает многие проекты, связанные с ИИ, в том числе «Гильгамеш», и помогает нам предвидеть наиболее реалистичные результаты этого мощного развития.

Его Высочество Шейх

Тахнун бен Заид Аль Нахайян

Искусственный интеллект — это новое электричество, и оно навсегда изменит мир.

Тем не менее, несмотря на позитивный эффект от его применения практически во всех областях человеческой деятельности, бизнес и правительства по всему миру остаются неподготовленными к серьезнейшим потерям рабочих мест, отраслей и к тому общественному порядку, с которым им еще не приходилось иметь дело. После прочтения книги доктора Масимова предполагаю, что Казахстан стремится не попасть под влияние этой тенденции, ведь роль ИИ в обществе становится все более очевидной.

«Следующий властелин мира» — это крайне необходимый, всесторонний взгляд на достижения и влияние ИИ, распространяющегося по всему миру.

Мы несем большую ответственность за обеспечение того, чтобы ИИ мог быть реализован в качестве мощной силы по достижению всеобщего блага. Доктор Масимов красноречиво обосновывает то, что для развития правильного сценария необходимо действовать сейчас.

Доктор Кай-Фу Ли, бывший глава Google China, а ныне крупный инвестор

в ИИ-технологии, автор книги «Сверхдержавы искусственного интеллекта: Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок»

Искусственный интеллект открывает новую главу в истории человечества и пути решений ключевых вызовов и рисков. Мы живем в очень интересное время, видя самое начало этого глобального сдвига в нашей истории, мы могли бы играть ведущую роль.

С этой точки зрения книга доктора Масимова является не только впечатляющей и проницательной работой, но и вкладом в эти глобальные изменения.

Автор подробно изложил и описал ключевые вопросы, которые были упущены из виду и отстают от технического и инвестиционного прогресса технологии искусственного интеллекта. Такие области, как международно-правовая база, межстрановая координация и регулирование, являются ключевыми в реализации ИИ не только для мирового сообщества, но и для правительств.

К моему приятному удивлению, руководство Казахстана полностью осознает потенциал ИИ как будущего глобального инструмента.

Углубленный анализ тенденций и постоянно развивающееся применение систем ИИ в различных секторах, таких как медицина и военное дело, дает читателю возможность представить, какие другие способы ИИ можно применять в повседневной жизни.

Я вижу очень большой потенциал Казахстана стать лидером и законодателем тенденций в сфере ИИ на постсоветском пространстве.

Только совместное сотрудничество, свобода для инвестиций и правовая база могут принести ИИ еще больший успех в мире.

Масаёши Сон, председатель и CEO SoftBank, председатель Arm Holdings

Книга доктора Масимова начинается с упоминания об эксперименте по цифровизации в небольшом казахстанском городе с населением 13 000 человек.

Этот эксперимент показывает людям, что цифровая технология, представленная искусственным интеллектом, уже реализует своего рода модель всеобъемлющего и устойчивого развития.

Сегодня, когда беспрерывно публикуются книги об искусственном интеллекте, точка зрения книги еще более раскрывает сущность цифровой эпохи: цифровые технологии — это не выгода, а альтруизм, не самоусиление, а создание возможностей для других. Цифровые технологии должны служить не только для блага небольших групп людей и стран, но и для всеобщего развития оставшихся 80% населения мира.

Сегодня мир полон всевозможных проблем, однако достижение всеобщего, экологического и устойчивого развития в таких местах, как описываемый маленький казахстанский город, является реальным решением.

Искусственный интеллект, Интернет вещей и блокчейн — технологии для людей, однако это не просто технологии, а также своеобразный способ переосмысления и размышления о мире для нас.

Превосходство ИИ над человечеством — это не самый главный повод для беспокойства, вопрос в том, обладает ли человечество достаточной мудростью. Потому как будущее зависит не от интеллекта, а от мудрости людей, стоящих за ним.

Индустриальная эпоха превратила людей в машины, цифровая эпоха превращает машины в людей. Я верю, что в конечном будущем машины будут больше похожи на машины, а люди будут больше похожи на людей.

Машины не смогут заменить людей, но могут стать партнерами для человечества. Технологии не оставят людей безработными, а дадут возможность людям заниматься более ценными и важными делами.

Сегодня человечество только вступает в цифровой век.

На сегодня человечество не имеет опыта перехода в цифровой век.

Точно также, как люди до обладания нефтью не могли представить, что смогут приземлиться на Луну, также люди до обладания цифровыми данными не могут представить степень достижимого в будущем.

Однако людей отличает от машин то, что они всегда наполнены любопытством к будущему и обладают безграничной смелостью.

Поэтому, открывая эту книгу, мы также открываем страницу будущего человечества.

Джек Ма, основатель и председатель совета директоров Alibaba Group

От чистого сердца.

Казахстан долгое время является местом перемен, страной, где граничит множество разных культур. По мере того как мы вступаем в новый технологический век, обусловленный ростом искусственного интеллекта, я считаю неизбежным ускорение темпов изменений, с которыми сталкиваются современные общества. Во всем мире большие и малые страны прилагают все усилия, чтобы раскрыть возможности, которые открывает информационная революция — будущее, в котором наши города, отрасли и социальные системы будут выглядеть совсем иначе.

Как бывший премьер-министр и глава разведки, Карим Масимов потратил десятилетия, создавая инфраструктуру и экономику, которые сегодня поддерживают Казахстан. Его работа в качестве государственного служащего была центральной в развитии Нур-Султана как динамичного, дальновидного города, поддерживаемого академическими институтами, такими как «Назарбаев Университет», которые открывают новые возможности в независимых исследованиях. Этот обширный опыт в сочетании с его увлечением спортом, в частности триатлоном, дает уникальную возможность взглянуть на социальную идентичность и мировоззрение современных казахов. В этой книге г-н Масимов представляет взвешенное и проницательное исследование того, как ИИ может стать катализатором будущего Казахстана на мировой арене.

Искусственный интеллект — это широкое семейство технологий и инструментов, способных трансформировать каждую существующую отрасль и создавать совершенно новые. Прорывы и интеллектуальная собственность способствуют успеху или провалу целых отраслей и регионов. Многие из крупнейших отраслей на земле — энергетика, транспорт, сельское хозяйство, образование, здравоохранение — были относительно не затронуты технологиями. Огромный прогресс в области вычислительной мощности, доступности данных и интеллекта систем, которые могут это понять, изменяют эти отрасли в лучшую сторону, одновременно обеспечивая экономический рост. Как видно из цифровизации экономики страны, Казахстан уже предпринял важные шаги в направлении смелого будущего. Ускорение этого импульса за счет применения ИИ в различных отраслях промышленности откроет потенциал Казахстана в качестве технологических ворот в Центральную Азию.

Раджив Мисра, председатель совета директоров, исполнительный вице-президент, Softbank Group Corp

ИИ сегодня вызывает энтузиазм сродни появлению Интернета 20 лет назад. В 1990-х годах ажиотаж вокруг Интернета стал предвестником беспрецедентного технологического преобразования, которое изменило наше потребление новостей, совершение банковских операций или даже чтение этой книги. В последующие два десятилетия мы видели, как политики боролись за регулирование постоянно меняющейся глобальной Интернет-платформы, которая привлекала миллиарды людей для быстрого обмена идеями, товарами и услугами.

Был создан беспрецедентный актив, но он был сконцентрирован прежде всего в крупнейших компаниях развитых стран. Неудивительно, что возник цифровой разрыв между теми странами, которые внедряли Интернет, и теми, кто этого не сделал. К началу 2010-х годов этот цифровой разрыв превратился в очевидную экономическую пропасть во всем мире.

Доктор Масимов понимает это, и он знает, что ИИ имеет экспоненциально больший потенциал, чем Интернет, чтобы изменить мир. Будучи премьер-министром Казахстана, обладающим уникальным взглядом на экономику страны и международные отношения, д-р Масимов приобрел опыт, который позволяет ему обсуждать ИИ с международной точки зрения и включения Казахстана в глобальный нарратив ИИ. Его предвидение направляет нацию в ее фундаментальной необходимости стоять на верном пути предстоящего разрыва ИИ. В этой книге мощно отражен импульс перемен.

В последние годы Казахстан добился впечатляющих успехов в своей цифровизации и подготовке к искусственному интеллекту. Как отмечает д-р Масимов, онлайн-портал правительства страны уже имеет половину населения в качестве зарегистрированных пользователей. 80% домов подключено к Интернету, а к концу 2019 года города Нур-Султан, Алматы и Шымкент будут подключены к сети 5G.

Строятся «умные» города, оптимизируются транспортная логистика и нефтегазовый сектор. В течение 15 лет д-р Масимов прогнозирует впечатляющий рост доходов частного сектора Казахстана на 40%, что напрямую связано с принятием ИИ в стране.

Объединенные Арабские Эмираты, близкий друг Казахстана, иллюстрируются в книге как пионер в области внедрения ИИ и инноваций. В 2017 году ОАЭ запустили национальную стратегию искусственного интеллекта и стали первой страной, создавшей Министерство искусственного интеллекта. Геополитические реалии и экологические проблемы в регионе требуют решений ИИ, которые охватывают широкий круг секторов, многие из которых применимы и к Казахстану. Как видно из книги, казахстанское руководство четко осознает свою возможность реализовать превосходную национальную стратегию искусственного интеллекта, работая с чемпионами мира.

Эта книга не научное исследование. Это практическое и действенное исследование нынешнего ландшафта ИИ, написанное государственным деятелем, который готов вывести свою страну вперед в ожесточенной гонке ИИ. Эта книга — свежий взгляд мудрого лидера, она будет пользоваться большой популярностью среди растущей коллекции литературы об искусственном интеллекте.

Пэн Сяо,

генеральный директор Group 42

Главная идея

«…Единственное, что делает… проекты фантастическими, — это слишком большая перспективность в случае удачного решения…»

Георгий Флеров, апрель 1942 г.

В декабре 2018 года Первый президент Казахстана Нурсултан Назарбаев посетил «Smart Akqol», первый в Казахстане пилотный проект «умный» город, реализованный в небольшом административном центре с населением около 13 000 жителей.

Акколь был полностью оцифрован с помощью «умных» систем видеонаблюдения, автоматизации контроля и учета энергоресурсов, фиксации выбросов в окружающую среду. Весь город «накрыли» высокоскоростным Интернетом, была создана многослойная цифровая карта с информацией не только о зданиях, сооружениях, земле, но и об инженерных и инфраструктурных сетях. А все данные интегрировали в единый ситуационный центр, который также получает информацию из всех общественных зданий, школ, больниц и госучреждений.

Таким образом в Акколе сформировали единую информационную базу, обновляемую в режиме реального времени, которая выдает те или иные решения на основе анализа данных и предупреждает о любых отклонениях от нормального режима работы. Но суть не в технологических решениях, а в экономической выгоде и улучшении благополучия жителей города. В течение нескольких месяцев после внедрения «пилота» повысился уровень общественной безопасности, существенно сократились расходы жителей на коммунальные услуги, отпала необходимость в посещении государственных учреждений, сборе многих документов и так далее.

Пилотный проект продемонстрировал, что «умный» город — это не просто футуристическая концепция, а неотъемлемая инфраструктура искусственного интеллекта (ИИ), которая собирает данные с датчиков, видеокамер, сенсоров и спутниковых изображений и может обеспечить эффективное и, по сути, оптимальное управление административным центром.

Я твердо убежден в том, что этот эксперимент необходимо распространить на все 17 крупных и более 200 малых городов в нашей стране. Это было бы чрезвычайно полезным для благополучия всех казахстанцев и образцовым примером использования систем искусственного интеллекта! Но ИИ предлагает гораздо большие возможности, чем просто создание «умных» городов.

Сегодня этот термин широко известен, но по-прежнему существуют серьезное недопонимание реальных явлений и концепций мира ИИ. Популярная культура изобилует изображениями «сумасшедших киборгов», «восстаний роботов» и других страшилок беллетристов. Есть также более реалистичные опасения, например, в отношении занятости человека, которые исходят из разумных предположений, но все же сильно преувеличены.

Под искусственным интеллектом понимается способность машин рационально мыслить и принимать решения как человек (Wooldridge, 2018) с помощью так называемого «машинного обучения» и «глубокого обучения». Например, управляющие супермаркетом могут использовать ИИ для планирования закупок товаров (на основе регрессии), банк может использовать ИИ для оценки кредитоспособности заемщиков (на основе классификации), и если после очередного просмотра фильма Netflix рекомендует посмотреть другие, которые могут вам понравиться, это делается путем «кластеризации» — все это примеры машинного обучения.

Глубокое обучение сочетает в себе все методы машинного обучения с огромным набором данных, которые теперь описываются термином «большие данные»1.

Первая, вторая и третья промышленные революции создали новые технологии общего назначения, кардинально изменившие подходы к решению определенных задач, таких как массовое производство, транспортировка и связь, что привело к общему росту производительности и инновациям. Первая промышленная революция создала паровой двигатель, что привело к развитию угольной, металлургической и сталелитейной промышленности, а также строительству железных дорог и каналов. Вторая промышленная революция ознаменовалась изобретением электричества, за которым последовало развитие телекоммуникаций и нефтегазовой промышленности. Это принесло в нашу жизнь телефон и телеграф, самолеты и автомобили. Наконец, информационные технологии третьей промышленной революции переформатировали наш образ жизни, внедрив компьютеры, Интернет и автоматизацию многих рабочих процессов.

Невозможно сегодня представить нашу жизнь без электричества, автомобилей или Интернета. Но что завтра? По прогнозам компании Gartner, в ближайшие пять лет мы увидим широкое внедрение сетей 5G и виртуальных помощников (Panetta, 2018). Тенденции на ближайшие десять лет включают в себя квантовые вычисления, «умных» роботов, биочипы и «умные» города. В последующий период появится искусственный общий интеллект, экзоскелеты, 4D-принтеры, летающие беспилотные автомобили и биохакинг.

В целом будущее с искусственным интеллектом сулит человечеству три основные тенденции.

Первая — это наступление новой эры сверхнаций во главе с США и Китаем. Некоторые эксперты говорят даже о новой «холодной войне» и сравнивают потенциал искусственного интеллекта (особенно в военной сфере) с атомной бомбой. Названные две страны уже втянуты в ожесточенную конкуренцию. Так, 16 мая 2019 года Министерство торговли США включило китайскую компанию Huawei в черный список, запретив ей покупать американское оборудование для любых будущих проектов («США внесли», 2019).

Этот простой пример стал четким сигналом для других стран: нужно торопиться, счет пошел не на годы, а на месяцы.

Вторая тенденция — это смещение влиятельности в корпоративном мире от ресурсных и финансовых компаний к технологическим гигантам — сверхкорпорациям. Выражаясь словами Ананда Гиридхарадаса, автора книги «Победители получают все», мы видим появление так называемой «новой феодальной элиты из Кремниевой долины» (Giridharadas, 2019).

К примеру, Huawei является лидером в технологии нового поколения связи 5G. Операционные и поисковые системы, а также большое количество аппаратного и программного обеспечения во многом принадлежат американским корпорациям Alphabet, Microsoft, IBM и Apple. В области беспилотных автомобилей и космической индустрии опять же лидирует Google от Alphabet, а также Tesla и SpaceX. Корпорации Facebook и Tencent определяют тенденции рынка в социальных сетях и приложениях для обмена сообщениями. Компании Amazon, Ebay и Alibaba Group доминируют в розничной и оптовой онлайн-торговле.

Быстрый рост сверхкорпораций демонстрирует еще один важный аспект новой конкуренции. Борьба за ресурсы уходит в прошлое. Основная борьба сегодня — за большие данные, генерируемые людьми.

Третья, более отдаленная, тенденция указывает на известный проект «Гильгамеш». Если он будет реализован, на Земле появится новая биологическая каста сверхлюдей. Очевидно, это станет возможным только при неустанном прогрессе искусственного интеллекта.

В этом контексте ключевым трендом, предсказанным футуристами и известными инвесторами, такими как Рэй Курцвейл и Масаёши Сон, является наступление новой эры «сингулярности», то есть наступление будущего, в котором технологии изменятся настолько, что станут непостижимыми для человека. Некоторые предполагают, что это может произойти к 2050 году.

Однако контуры такого будущего просматриваются уже сегодня. В этом основной посыл данной книги. Это отнюдь не научная работа, но и не беллетристика. Книга описывает, как искусственный интеллект начинает трансформировать наш мир, его социально-экономическую структуру, наши рынки, политическую систему и начинает влиять на наш личный выбор.

Сегодня практическое применение ИИ уже охватывает широкий спектр отраслей — от финансов до обработки медицинских изображений и обнаружения мошенничества. Искусственный интеллект начинает заменять существующие профессии, одновременно расширяя возможности в широких сферах деятельности, в частности в медицине, юриспруденции, финансах и бизнесе в целом.

К примеру, в сфере медицины искусственный интеллект уже может анализировать не только данные МРТ и КТ-снимков, но и сенсорные данные для диагностики, лечения и мониторинга растущего числа заболеваний.

В мире бизнеса возможности ИИ анализировать данные и прогнозировать результаты могут дать огромное преимущество для компаний, использующих ИИ. Любые задачи вычисления и классификации теперь могут быть автоматизированы с помощью искусственного интеллекта для получения результатов менее чем за секунду вместо дней или недель. Искусственный интеллект также имеет огромный потенциал для кардинальной модернизации добывающих отраслей, прежде всего в сфере энергетики.

Это технологическое, этическое и философское явление на наших глазах трансформирует весь финансовый сектор: основные финансовые услуги автоматизируются с помощью роботов-консультантов, методы ИИ успешно применяются при выявлении мошенничества, а также для оценки и управления рисками.

Транспортный сектор также трансформируется введением системных приложений ИИ. Например, ключом к успешному переходу на беспилотные транспортные средства является внедрение инфраструктур искусственного интеллекта, в частности «умных» городов, в которых машины могут начать передвигаться автономно намного раньше и гораздо надежнее, чем в наших нынешних городах.

Неудивительно, что рынок искусственного интеллекта растет стремительными темпами: последние оценки показывают, что к 2030 году приложения искусственного интеллекта смогут в глобальном масштабе генерировать до 15 триллионов долларов США.

Есть во всем этом, конечно, и другая сторона: искусственный интеллект также меняет политические процессы и прежде всего электоральные. Нам всем известны примеры голосования за Brexit и выборов 2016 года в США. Весь мир вовлечен в обсуждение этих двух событий, ведь они ставят во главу угла другой, более важный вопрос о том, как с помощью ИИ-технологий мир вокруг нас меняется настолько, что государственные политические институты уже не успевают к нему адаптироваться.

В целом достижения ИИ являются как положительными, так и достаточно сложными, что представлено в главе книги «Красный список».

Далее в главе «Сверхнации» анализируются некоторые современные стратегии развития искусственного интеллекта. Сегодня известно о принятии более 30 национальных стратегий. Прежде всего, все преследуют две цели: адаптироваться к вызовам, связанным с трансформацией ИИ, и получить обещанные экономические выгоды. Конечно, два главных примера в книге — это национальные стратегии США и Китая. Но для такой развивающейся страны, как Казахстан, важен также опыт других государств, например Объединенных Арабских Эмиратов и Сингапура. Эти государства стали своего рода пионерами строительства национальной платформы искусственного интеллекта.

Вопрос в том, способен ли мир справиться с грядущими изменениями и объединить усилия (см. главу «Флеров и Эйнштейн»).

Глава «Сверхкорпорации» рассказывает о растущем влиянии и возможностях технологических корпораций, прежде всего из США и Китая. Трудно представить современный мир без продуктов и услуг Alibaba, Amazon, Apple, Facebook, Google, Huawei, IBM, Microsoft, Nvidia и других. Основатели этих технологических гигантов продолжают «захватывать» не только список самых богатых людей на планете, но и внимание людей со всех уголков мира.

Казахстану в сфере искусственного интеллекта важно выстроить сегодня партнерство не только с крупными технологическими гигантами, но также со стартапами и венчурными фондами, чтобы сформировать собственный потенциал в этой сфере.

Данное исследование имеет целью представить всесторонний взгляд на феномен ИИ. Например, глава о проекте «Гильгамеш» представляет доказательства того, что продление жизни посредством улучшения физических и интеллектуальных способностей уже не научная фантастика, а скорее, реальность не столь отдаленного будущего.

Подобное развитие событий естественным образом поднимает вопрос о правовом регулировании искусственного интеллекта (см. главу «Асиломарские принципы») и его политических ограничениях. Завершается книга размышлением о роли и месте Казахстана в новом мире, где доминирует искусственный интеллект. Анализ текущей ситуации в Казахстане и состояния цифровизации в стране сопровождается обзором предпосылок развития собственного потенциала в сфере искусственного интеллекта и возможностей для реализации национальной стратегии ИИ.

Системы ИИ развиваются настолько быстро, что через год или два наша страна рискует остаться позади как «вечный аутсайдер» в глобальной гонке ИИ. Чтобы предотвратить подобный сценарий (см. главу «Казахстан»), нам необходимо реализовать собственную стратегию и создать максимально благоприятную правовую среду для взаимодействия со всеми зарубежными юрисдикциями, в том числе с технологическими компаниями и исследователями из Европы, Японии, США, Китая и других стран.

При этом нельзя ставить под угрозу защиту личных прав и неприкосновенности граждан страны. Наравне с изменением законодательства потребуется инновационная модернизация всей инфраструктуры, что позволит генерировать максимально возможный объем данных, необходимых для развития искусственного интеллекта.

Нам нужно понимать, что человечество совершает первые шаги на пути внедрения систем искусственного интеллекта. Экстремальные и даже фатальные сценарии возможны, но маловероятны. Мы не вправе использовать это как оправдание, чтобы препятствовать прогрессу и ничего не делать в настоящем.

Мы действительно должны понимать и помнить, что будущее глобальное доминирование ИИ начинается сегодня.

С чего все началось?

Искусственный интеллект: важные вехи

«Мысль о создании „мыслящей“ машины может быть захватывающей, противоречивой и пугающей».

Из «Истории искусственного интеллекта», 2006 г.

Искусственный интеллект изучается десятилетиями, но до сих пор остается одной из самых неизведанных областей компьютерных наук (Tate, 2014).

В первой половине прошлого века научная фантастика представила миру понятие интеллектуальных роботов. Все началось с научно-фантастической пьесы Карела Чапека (1920) «Россумские универсальные роботы» и «бессердечного» Железного Дровосека из «Волшебника страны Оз» (1939). Эта идея получила дальнейшее развитие в фильме «Метрополис» (1927) 2, где человекоподобный робот выдавал себя за человека. В 1929 году японский профессор Макото Нисимура сконструировал первого в мире настоящего робота Gakutensoku.

К 1950-м годам ученые, математики и философы начали развивать концепцию искусственного интеллекта, по сути, положив начало эпохе ИИ. В 1940-х годах был построен первый цифровой (но не программируемый) компьютер Atanasoff Berry Computer (ABC). В 1945 году в своей фундаментальной работе «Как мы можем мыслить» Ванневар Буш3 предсказал наступление компьютерной эпохи. Пять лет спустя, в 1950 году, Алан Тьюринг4 опубликовал свою статью «Вычислительная техника и интеллект», в которой указывал, что машины могут симулировать поведение человека и выполнять логические операции, например играть в шахматы.

В тот период Тьюринг сделал смелый прогноз, что примерно через 50 лет компьютеры будут способны настолько хорошо имитировать человеческий разговор, что человек со средними способностями не отличит, является ли его собеседник человеком или машиной (Turing, 1950).

Джон Маккарти5 впервые ввел термин «искусственный интеллект» в 1956 году, когда пригласил группу исследователей на семинар под названием «Летний исследовательский проект по искусственному интеллекту в Дартмуте» (Дартмутский семинар или DSRPAI). Тогда исследователи собрались, чтобы прояснить и развить понятие «мыслящих машин». Говорят, что Маккарти сам выбрал термин «искусственный интеллект» за его нейтральность. В приглашении на семинар говорилось: «Исследование должно развиваться на основе предположения о том, что каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта может в принципе быть описанной настолько точно, что это приведет к созданию машины для моделирования данных процессов» (Marr, 2018а).

Словари определяют ИИ как область компьютерной науки, сосредоточенную на машинах, которые могут имитировать человеческий интеллект или даже шире — могут быть похожими на людей и даже стремиться стать людьми. Оксфордский словарь дает следующее определение: «Теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений, перевод между языками и другие задачи». Мерриам-Вебстер определяет искусственный интеллект как отрасль компьютерных наук, занимающуюся моделированием интеллектуального поведения в компьютерах, или как способность машины имитировать разумное поведение человека (подробнее см. Marr, 2018a).

Катализатором исследований в сфере ИИ стала представленная на Дартмутском семинаре американскими учеными Гербертом Саймоном, Дж. Клиффом Шоу и Алленом Ньюэллом первая программа искусственного интеллекта «Logic Theorist» (Moor, 2006), разработанная для имитации навыков людей в решении проблем. Исследование финансировалось корпорацией RAND6.

Новатор в ИИ Артур Самуэль ввел термин «машинное обучение», когда задумался о программировании компьютера, который мог бы играть в шахматы лучше, чем человек, написавший программу. В 1958 году Герберт Саймон7, позднее получивший Нобелевскую премию по экономике, предсказал, что компьютер станет чемпионом мира по шахматам в течение ближайших десяти лет (Campbell, 2002). Однако прошло 40 лет, прежде чем в 1997 году IBM Deep Blue виртуозно обыграла тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в матче из шести партий.

Задержка предсказания Саймона была отчасти связана с необходимостью создать компьютер, достаточно мощный для управления комбинаторной сложностью игры. Например, у Deep Blue было 480 процессоров, способных в среднем обрабатывать около 100 миллионов шахматных позиций в секунду. Шахматный триумф Deep Blue ознаменовал исторический момент в практическом развитии ИИ. Однако с тех пор компьютерная тренировка для шахматистов стала рутиной.

В 1966 году был создан один из первых чат-ботов, программа обработки языка под названием ELIZA8, а в 1972 году — более продвинутая программа PARRY9 с потенциалом разговорной стратегии. Инновации предвещали светлое будущее для интерпретации разговорной речи. Ведущие исследователи, участвовавшие в Дартмутском семинаре, активно продвигали свою работу, что помогло убедить правительство, в частности Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) 10, финансировать исследования в области искусственного интеллекта. Правительство особенно интересовалось возможностями ИИ в распознавании речи и обработке данных с высокой пропускной способностью.

К 1974 году компьютеры смогли хранить больше информации и обрабатывать ее быстрее. В то же время они стали дешевле и доступнее. Благодаря улучшенным алгоритмам машинного обучения они начали перепрограммироваться, основываясь на собственном опыте.

Новый этап развития ИИ начался в 1980-х годах. В частности, правительство Японии в 1982 году запустило проект по созданию компьютеров пятого поколения (Fifth Generation Computer Project — FGCP), которые могли бы выполнять более сложные задачи («Japan,» 1984). В то время, когда предыдущие поколения компьютеров были сосредоточены на увеличении количества логических элементов в одной электронной схеме для выполнения исключительно вычислительных задач, японские ученые надеялись создать компьютеры с принципиально новыми возможностями. Из-за высокого коммерческого потенциала таких компьютеров были опасения, что Япония будет доминировать на этом рынке так же, как раньше она стала доминировать на рынке компьютерных чипов. Тем не менее проект не увенчался успехом: к 1992 году правительство Японии потратило более 850 миллионов долларов США, но не достигло желаемых прорывов на ключевых технологических направлениях (Pan, 2016). В конце концов финансирование FGCS прекратилось, и искусственный интеллект на некоторое время исчез из поля зрения общественности.

Эта неудача имела и положительную сторону, так как она продвигала идею того, что разработка ИИ должна основываться на инновациях и передовых разработках программного обеспечения. В 1997 году компания Dragon Systems выпустила NaturallySpeaking — первую универсальную программу для распознавания непрерывной речи (Shahi, 2009). Она была намного дешевле, чем предыдущие, и предоставила доступ к распознаванию речи гораздо более широкому кругу пользователей. Два месяца спустя IBM выпустила свое конкурентное программное обеспечение для распознавания голоса ViaVoice (Munro, 1998).

К концу 1990-х годов исследования ИИ были интегрированы с робототехникой и человеко-

машинным интерфейсом. Ученые впервые серьезно заговорили о создании искусственных интеллектуальных «агентов», наделенных чувствами и способных выражать эмоции. Это дало начало новой области исследований «аффективных вычислений», нацеленных на анализ эмоциональных реакций человека, которые затем могут быть смоделированы машинами. Одновременно это помогло улучшить диалоговые системы (чат-боты).

В 1999 году постдокторантом Массачусетского технологического института, США, был разработан социальный робот Kismet, способный распознавать и имитировать человеческие эмоции (Overby, 2017). В том же году корпорация Sony представила AIBO — роботизированную собаку, предназначенную для того, чтобы «учиться», взаимодействуя с окружающей средой. Дизайн собаки был постепенно улучшен до такой степени, что робот-питомец мог взаимодействовать со своим владельцем, распознавать и отвечать на более чем 100 голосовых команд. В 2000 году Honda представила ASIMO, робота-гуманоида.

Еще один прорыв произошел в середине 2000-х годов, когда Nvidia представила свои новые графические процессоры. Впервые компьютеры стали достаточно мощными для обработки больших наборов данных и построения сложной архитектуры нейронной сети для широкого круга прикладных задач. Именно в этот период началось бурное использование «глубинного обучения».

Термин «машинное чтение» был впервые введен в 2006 году для описания автоматического распознавания текста. Год спустя исследователи Стэнфордского университета, США, создали ImageNet, аннотированную базу данных для распознавания визуальных объектов. Эти нововведения помогли внедрить такие технологии, как компьютерное зрение, распознавание речи и машинный перевод.

С 2010 года технологические достижения в области аппаратного и программного обеспечения прокладывают путь для повседневного использования искусственного интеллекта. Мощные процессоры и видеокарты в компьютерах, смартфонах и на планшетах позволили широкому кругу пользователей иметь постоянный доступ к программам ИИ. Например, Microsoft выпустила Kinect для Xbox 360 — первое игровое устройство, отслеживающее движение тела с помощью 3D-камеры и инфракрасного датчика.

В 2011 году Apple представила свой голосовой помощник Siri. В 2014 году Microsoft запустила Cortana, а в 2015 году Amazon презентовала Amazon Echo и его голосовой сервис Alexa. Эти виртуальные помощники использовали интерфейс на естественном языке, чтобы наблюдать, отвечать и делать выводы и рекомендации для своих пользователей.

Помощники оказались невероятно умными. В 2011 году компьютерная программа Watson участвовала в телевизионной викторине в США в форме анимированного экранного символа и выиграла у игроков-эрудитов. При этом Watson доказала, что умеет понимать естественный язык и способна быстро отвечать на сложные вопросы («History of Artificial Intelligence», 2018).

В 2012 году исследователи Google обучили большую нейронную сеть из 16 000 процессоров распознавать изображения кошек, показывая 10 миллионов немаркированных изображений из видео в YouTube. В 2016 году разработка AlphaGo от Google DeepMind одержала победу над Ли Седолем, одним из лучших в мире профессионалов игры в го, со счетом 4:1 (Borowiec, 2016). До начала матча считалось, что ни один компьютерный продукт не сможет обыграть гроссмейстера такого высокого уровня. И все же это случилось. Победа еще раз подтвердила превосходство искусственного интеллекта над людьми.

В 2018 году IBM провела дебаты между человеком и ИИ под названием Project Debater. У обеих сторон было всего 15 минут, чтобы подготовиться к теме. Машина не только внимательно выслушала аргументы эксперта-человека, но и убедительно отреагировала на такие новые для нее темы, как телемедицина и субсидии для космических программ. Еще одним важным шагом на пути обучения ИИ владению человеческим языком и разумом стало то, что искусственный мозг Project Debater смог процитировать источники и даже пару раз удачно пошутил, обыгрывая темы докладов («Think», 2019).

В 2018 году на своей конференции Google продемонстрировал, как виртуальный помощник Google Duplex может позвонить в офис и назначить встречу от вашего имени. Администраторы на другом конце линии даже не заподозрили, что разговаривают с роботом (Leviathan, 2018).

Наконец, о прогрессе в робототехнике. Роботы Boston Dynamics11 (SpotMini, Handle и Atlas) научились бегать, прыгать, делать сальто и даже заниматься паркуром. А гуманоидные роботы София и Хэн (Hanson Robotics12) не только выглядят как люди, но и способны разговаривать и воспринимать эмоции. Взаимодействуя друг с другом через облачное хранилище, они постоянно совершенствуются и приобретают новые навыки.

Кто-то может сказать, что эти роботы — глупые машины, неспособные к многозадачности, остающейся прерогативой человека. В конце концов, мы разработали их, а не наоборот. Однако человеческие возможности остаются ограниченными, в то время как искусственный интеллект постоянно развивается. То, что он превзойдет нас рано или поздно, всего лишь вопрос времени.

Какой механизм лежит в основе безграничных возможностей ИИ? Когда машины достигнут уровня человеческого интеллекта, наступит эра общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence), в которой искусственный интеллект сможет воспроизвести интуитивные способности человека в решении проблем и станет способным к научным открытиям. Машины будущего смогут запоминать каждый ввод данных и каждый установленный шаблон. Добавьте к этому их способность быстро обрабатывать огромные объемы информации. Вечная память огромных массивов данных позволит машинам определять шаблоны и делать выводы способами, недоступными большинству обычных людей. При этом общий ИИ будет достаточно автономным, чтобы самостоятельно реагировать на проблемы, возникающие в окружающей среде.

В конечном счете наступит эра, когда искусственный интеллект значительно превзойдет наш собственный, он научится совершенствовать сам себя, расширяя возможности по экспоненте. По мнению генерального директора SoftBank Масаёши Сона, эта новая эпоха интеллектуальных машин, превосходящих людей по количеству и умственным способностям, наступит до 2047 года (Shead, 2018).

Сингулярность и прогнозы
Рэя Курцвейла

«Это точка, в которой наши старые модели придется отбросить, где воцарится новая реальность. Это мир, очертания которого будут становиться все четче, надвигаясь на современное человечество, пока эта новая реальность не заслонит собой окружающую действительность, став обыденностью. И все же, когда мы такой точки наконец достигнем, это событие все равно станет великой неожиданностью и еще большей неизвестностью».

Из статьи «Грядущая технологическая сингулярность: Как выжить в постчеловеческую эпоху» Вернора Винджа (1993)

Ученый и автор концепции сингулярности Вернор Виндж предсказывает, что благодаря самообучению искусственный интеллект однажды превзойдет человеческий интеллект и станет непостижимым для человека. Каждый, кто так или иначе связан с ИИ, верит, что сингулярность неизбежна. Вопрос лишь в том, когда это произойдет. Наступление сингулярности станет кульминацией научной революции, и это может произойти уже в этом столетии.

Человеческий мозг обладает множеством интересных свойств. В нем предположительно насчитывается около ста миллиардов нервных клеток, и мозг может выполнять 200 триллионов операций в секунду. Или даже быстрее. По словам профессора по информатике и робототехнике при университете Карнеги-Меллон Раджа Рэдди13, в таких областях, как зрение, речь и двигательные процессы, «он более мощный, чем 1 000 суперкомпьютеров; однако для простых задач, таких как умножение, он менее мощный, чем четырехбитный микропроцессор» (Reddy, 1996). Процессы обработки, происходящие в человеческом мозге, не требуют больших сознательных усилий со стороны людей, и машинам очень трудно их имитировать.

Прогнозируется, что в ближайшем будущем произойдет масштабный прорыв в понимании тайны человеческого мозга. Будут расшифрованы многие алгоритмы нашего ума с последующим включением их в нейронные сети компьютеров. Как следствие, небиологический интеллект станет в миллиарды раз мощнее биологического, и Земля станет одним гигантским компьютером. Однако это не то, что может произойти даже в течение длительного времени, несмотря на значительный прогресс в нейронауках, последние 40 лет мы все еще используем упрощенную модель в нейронных сетях.

Мы не способны оценить, что произойдет при наступлении сингулярности. Но гипотеза предполагает, что создание искусственного интеллекта вызовет неконтролируемый технологический рост, что приведет к непостижимым изменениям в человеческой цивилизации.

Известный футуролог и изобретатель Рэй Курцвейл, которого иногда называют «отцом искусственного интеллекта», а также известный немецкий ученый и специалист в области искусственного интеллекта Юрген Шмидхубер14 верят, что сингулярность произойдет примерно к 2045 году. Известный ученый в сфере компьютерных наук Патрик Уинстон15 предсказывает сингулярность к 2040 году, а технолог и изобретатель Луи Розенберг16 думает, что это произойдет к 2030 году. По его словам, «у нее будут свои ценности, своя мораль, свои интересы» (Rosenberg, 2017).

В своей книге «Сингулярность близка: когда люди выходят за пределы биологии» Рэй Курцвейл предлагает несколько интригующих мыслей о будущем (Kurzweil, 2005a). Например, он говорит о субмикроагентах, называемых наноботами, которые будут вводиться в нашу кровь для мониторинга и поддержания химического и биологического баланса. Другие агенты будут специализироваться на патрулировании мозга. Они смогут загружать каждый сохраненный нейронный паттерн и синапс из клеток мозга в суперкомпьютер.

Таким образом воссоздается полная версия «программного обеспечения» человеческого разу-

ма, включая память, эмоции, инстинкты, мысли и интуицию. Эта программа, как и другие, может быть перенесена на другие машины. После чего она будет думать и действовать по вашему образу и подобию, но уже обладая бессмертием.

Автор книги-предвидения Курцвейл является также соучредителем и ректором Университета Сингулярности (США) и директором по инженерным разработкам в Google. Он сделал 147 прогнозов с 1990-х годов и имеет показатель успеха 86% (Basulto, 2012). Среди его успешных прогнозов — предсказание 1990 года, что компьютер победит чемпиона мира по шахматам к 1998 году (Diamandis, 2015). Кроме того, он предсказал, что компьютеры будут иметь беспроводной доступ к данным, что уже реализовано в нашей повседневной жизни в виде Wi-Fi.

Также Курцвейл довольно точно спрогнозировал грядущую способность компьютера воспринимать голосовые команды человека. Сегодня люди вполне привыкли к использованию виртуальных помощников и иногда разговаривают с ними так, как будто они живые существа. Не секрет, что многие пользователи компьютеров и смартфонов сначала советуются с голосовыми помощниками, прежде чем обращаться к врачам, автомеханикам или юристам. По умолчанию большинство цифровых помощников имеют приятные женские голоса, которые пользователи могут изменить. Общение строится настолько тесное, что многие люди называют Siri, Alexa и Cortana «она» (she), а не «оно» (it). Вскоре у нас вообще не будет клавиатур, и нам не придется нажимать клавиши с этими символами.

Его прогнозы сбылись также в сфере дополненной и виртуальной реальности. Одним из доминирующих лидеров в этой области является Microsoft. Компания представила очки смешанной реальности под названием HoloLens, которые используются для демонстрации дизайнерской одежды и обуви, достоинств новых моделей авто. HoloLens также может помочь хирургам выполнять операции.

Поразительно, что предсказанное Курцвейлом еще в 90-х годах и казавшееся тогда немыслимым сегодня уже реальность. Вот почему его прогнозы на следующие 25 лет вызывают бурный интерес. Особое внимание он уделяет использованию 3D-принтеров. Он считает, что мы сможем распечатывать одежду, создавать недорогие продукты питания, строить здания за несколько дней. Но самое главное — выращивать новые ткани и целые органы.

Мы очень близки к тому, чтобы сделать это реальностью. Нам остается лишь пройти экспериментальную стадию для широкого практического применения. Недавно было построено демонстрационное здание с использованием небольших 3D-печатных модулей в стиле Lego. Также было создано целое 3D-печатное сердце из человеческих клеток.

Если говорить о применении нанороботов в медицинских целях, то он считает, что уже к 2032 году они смогут доставлять питательные вещества непосредственно к клеткам человека, а на обратном пути — выводить из них токсины. Еще через десяток лет нанороботы улучшат нашу иммунную систему и «очистят» наши тела от всех болезней, проложив путь к идее бессмертия (Kurzweil, 2005b).

После 2030 года беспилотные автомобили начнут «захватывать» дороги, людям запретят садиться за руль автомобиля, не оборудованного компьютерными помощниками. Беспилотные авто устранят 99% аварий и предотвратят до 2 миллионов смертей от ДТП ежегодно17. К 2030 году солнечная энергия станет настолько дешевой и распространенной, что будет способна удовлетворять все энергетические потребности человечества (Kurzweil, 2005a).

На недавней международной конференции по искусственному интеллекту18 Курцвейл сказал, что, основываясь на своих более чем 50-летних исследованиях, сборе и анализе данных, он считает, что будущее будет намного лучше настоящего. И это из-за выдающихся достижений человеческой цивилизации, таких как значительное снижение уровня бедности во всем мире, повышение уровня грамотности и общих расходов на образование, увеличение продолжительности жизни, обеспечение электричеством и компьютерами домохозяйств по всему миру. По его словам, все это вселяет в него оптимизм по поводу будущего.

Красный список

«Вам знакомо выражение „выше головы не прыгнешь“? Это заблуждение. Человек может все».

Никола Тесла

Здравоохранение 2.0

Ожидание исторических изменений, вызванных развитием искусственного интеллекта, имеет под собой прочное обоснование в виде тех инновационных достижений, которые уже сегодня начинают менять целые отрасли. Особые успехи были достигнуты в медицине.

Израильские исследователи с помощью 3D-принтера напечатали из человеческих тканей первое в мире сердце. Результаты их исследований были опубликованы в апреле 2019 года в Advanced Science (Noor, 2019). Это только первый шаг, но он может кардинально изменить трансплантологию в ближайшем будущем. Только представьте: больше нет проблем с совместимостью или отказом и больше не нужно искать подходящего донора!

Такие достижения стали возможными в значительной степени благодаря совершенствованию медицинского оборудования, которое с каждым годом генерирует все больше различных данных. По мере продолжения этой тенденции растет и потенциал применения ИИ в медицине. Такие инструменты, как машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение, помогают ИИ добиться значительного прогресса в освоении медицинской науки и диагностике заболеваний.

Развитие искусственного интеллекта в здравоохранении обещает свести к минимуму летальные исходы из-за врачебной ошибки. Например, в Соединенных Штатах медицинские ошибки являются третьей по значимости причиной смерти (250 000 человек в год) после болезней сердца и рака (Sipherd, 2018). Однако уже сегодня помощь ИИ в роботизированной хирургии позволяет в пять раз сократить число послеоперационных осложнений и уменьшает среднее время госпитализации на 21% (Schroerlucke, 2017).

Облачная аналитическая ИИ-платформа iQueue от LeanTaas предлагает «умное» управление нагрузкой на операционные комнаты, а усовершенствованная система искусственного интеллекта Triton компании Gauss Surgical ведет мониторинг кровопотерь во время операций, помогая принимать оптимальные решения о переливании крови и прогнозировать уровень гемоглобина после операции. Роботизированная хирургия с использованием искусственного интеллекта успешно дебютировала в хирургии глаза, сердца, кровеносных сосудов и активно распространяется на другие виды минимально инвазивных операций.

Искусственный интеллект помогает решить и более серьезную проблему, чем медицинская ошибка: остановка сердца вне больницы. В 2017 году только в Соединенных Штатах и Европе более 600 000 человек перенесли внебольничную остановку сердца (Blomberg, 2019). Прорыв произошел в начале 2018 года, когда на основе обработки и анализа тысяч экстренных вызовов в Центр неотложной медицинской помощи в Копенгагене был создан специальный алгоритм машинного обучения по обнаружению остановки сердца. Данный алгоритм, разработанный датской компанией Corti, показал более точный результат в сравнении с человеком-доктором — 95% против 73% (Peters, 2018). При этом для столь острого и скоротечного заболевания крайне важна быстрая обработка показаний пациента, на которую ИИ потребовалось на 30 секунд меньше. Нередко эти секунды являются разницей между жизнью и смертью.

Экспериментальные исследования, проведенные в других странах, показали аналогичные результаты, и теперь данная система компании Corti внедряется во многих центрах экстренных вызовов по всему миру. Вместе с медицинскими диспетчерами система машинного обучения слушает показания людей, анализирует слова, которые они используют, их интонацию и фоновый шум. При обнаружении остановки сердца система моментально подает диспетчеру соответствующий сигнал.

В сфере диагностики заболеваний на данный момент существует не так много примеров превосходства ИИ над человеком. Но последние достижения в анализе и распознавании изображений помогли сократить время, необходимое для обработки снимков МРТ в тысячу раз. И это далеко не примитивный анализ. К примеру, облачная платформа Arterys19 позволяет быстро и точно измерить объем крови, выбрасываемый каждым желудочком сердца при его сокращении, а также сформировать 3D-карту кровяных потоков и измерить нагрузку на отдельные части этого органа (Molteni, 2017).

Израильская компания по разработке программного обеспечения Viz.ai аналогичным образом использует ИИ при анализе КТ-снимков головного мозга20 для выявления проблем с мозговым кровообращением. Диагностика инсульта не является сложной процедурой, но анализ каждого снимка требует много времени, что увеличивает риск смерти пациента. Именно здесь искусственный интеллект доказал свою полезность в части быстрого и точного обнаружения проблем с кровообращением, позволяя врачам приступать к операции без потерь драгоценного времени.

Стоит отметить, что разработчики платформ для анализа медицинских снимков осознают, насколько важен и неотложен этот этап диагностики. Поэтому они хранят свои инновации в облаке, предоставляя глобальный доступ всем, кто в них нуждается. Ярким примером в этом контексте является Zebra AI1 — онлайн-сервис израильской компании Zebra Medical Vision21, который использует уникальные алгоритмы ИИ для проверки практически любых медицинских снимков всего за один доллар США. Когда система была протестирована на архивных материалах госпиталя в Оксфордском университете, она показала почти стопроцентный успех в распознавании пациентов с заболеванием (Dent, 2017). Еще одним лидером в этой области является американская компания PAIGE.AI22, которая имеет доступ к библиотеке из 25 миллионов снимков различных патологий и собственную платформу по диагностике и лечению рака.

Также большой прогресс был достигнут в использовании ИИ для анализа МРТ и КТ-снимков с целью выявления рака молочной железы, кожи, легких и поражений печени (см., соответственно, Johnson, 2019; Mammoser, 2018; «Arterys», 2018). Одной из прорывных технологий является ультразвуковой сканер Butterfly IQ23 за 2 000 долларов США, что в пять раз дешевле стоимости аналогичных устройств. Размером с электрическую бритву Butterfly IQ может сканировать все тело и сразу же отправлять изображение через свое приложение на iPhone или iPad. А встроенный искусственный интеллект помогает обнаружить проблему за считанные секунды.

Быстрый анализ медицинских снимков в режиме реального времени уже сейчас используется при проведении операций. До недавнего времени это было невозможно, так как хирург не может остановить операцию на пару часов для ознакомления со снимками. Однако теперь благодаря точности и быстроте анализа ИИ такой необходимости нет. Другим примером является IDx-DR24 — ведущая диагностическая система для выявления первых признаков диабетической ретинопатии, одного из наиболее серьезных осложнений сахарного диабета, которое может привести к слепоте. Это очень актуальная разработка, учитывая тот факт, что сахарный диабет становится одним из самых распространенных заболеваний нашего времени. По последним данным Всемирной организации здравоохранения, от диабета страдают около 8,5% взрослого населения по всему миру (WHO, 2016). Из них порядка 12% испытывают серьезные нарушения зрения вплоть до полной потери зрения25. Своевременное обследование позволяет выявить развитие ретинопатии и предотвратить возможный ущерб для зрения. Это именно то, что делает устройство IDx-DR: точное обнаружение ранних признаков заболевания без участия людей-специалистов.

Методы искусственного интеллекта были очень успешными в прогнозировании осложнений, связанных с такими серьезными заболеваниями, как болезнь Паркинсона, легочная артериальная гипертензия, рак, диабет и болезни сердца. Исследования в этих направлениях среди прочих проводят компании Medopad и Tencent. Их задача — охват всех пациентов, которым требуется регулярный мониторинг здоровья и комплексное лечение.

Клиническое тестирование часто бывает дорогостоящим, а необходимость попасть в специализированный центр для небольшого, но очень важного теста может отрицательно повлиять на здоровье пациента. В настоящее время совместный проект Medopad-Tencent создает уникальную платформу, которая позволяет врачам удаленно выполнять такие задачи, как клинический мониторинг своих пациентов, включая отслеживание уровня активности и показателей жизнедеятельности, соблюдение пациентом режима лечения и приема лекарств, опросы и обучение пациентов, а также более эффективное планирование очных встреч с лечащим врачом. Medopad также расширяет сотрудничество с правительственными организациями Великобритании, предоставляя им возможность привлекать население к эффективному уходу за своим здоровьем, повышая тем самым общий уровень общественного благополучия.

Еще одно многообещающее направление использования ИИ в здравоохранении — фармакология, в которой лидируют такие фармацевтические компании, как Deep Genomics, Owkin, Insitro и многие другие. Однако настоящим титаном в этой сфере можно назвать компанию Atomwise26, которая разработала собственную технологию искусственного интеллекта для открытия лекарств на основе низкомолекулярных соединений.

Используя тот же статистический подход, что и технология по автоматическому распознаванию лиц и управлению автомобилем, Atomwise извлекает информацию из миллионов экспериментальных исследований белковых структур. В этом случае ИИ помогает проанализировать не сотни, как в случае с традиционным тестированием, а миллиарды соединений, моделируя биохимические взаимодействия и подбирая наиболее эффективных и безопасных «кандидатов» для связывания целевого белка. Компания активно поддерживает исследователей со всего мира и уже достигла значительных успехов в тестировании лекарств от рассеянного склероза и вируса Эбола.

Исследователи из Гейдельбергского и Стэнфордского университетов разработали систему искусственного интеллекта на основе глубокого обучения, которая также превзошла профессиональных дерматологов в анализе различных поражений кожи и выявлении рака (Agence France Presse, 2018). Другие специальные устройства с применением ИИ анализируют данные датчиков сердечного ритма, показывая точность в 85% при обнаружении ранних признаков диабета. В случае снижения стоимости этих устройств они смогут помочь более чем 400 миллионам людей в мире, страдающим от этой болезни (Ballinger et al., 2018).

По оценкам экспертов IAPB Vision Atlas, 253 миллиона человек во всем мире имеют умеренное или серьезное нарушение зрения либо являются слепыми. 90% из них живут в развивающихся странах27, и проблемы со зрением становятся для них основным препятствием при трудоустройстве. В США около 70% слабовидящих людей трудоспособного возраста также заняты неполный день28. При этом ИИ способен улучшить качество жизни людей с нарушениями зрения, предоставляя, например, навигационную помощь через смартфон.

Возможности ИИ в области компьютерного зрения способны помочь с распознаванием объектов и чтением печатного текста. Одним из мобильных приложений в этой области является Seeing AI от Microsoft. Оно предлагается бесплатно и доступно пользователям в 70 странах. Отзывы о приложении демонстрируют высокий ежедневный спрос на него (Kelley, 2019).

Аналогичные решения были реализованы в камере OrCam MyEye — мини-камере, которая при установке на обычные очки может озвучивать то, что видит (McKinsey, 2018a). Устройство является портативным и не требует наличия смартфона, правда, стоит немало — около 3 000 долларов США. Вполне очевидно, что по мере развития данных технологий для людей с нарушениями зрения будет открываться все более детальный мир окружающих цветов, изображений и лиц.

ИИ показал многообещающие результаты в диагностике и лечении рака. Каждый третий диагноз рака — это рак кожи. Когда он обнаруживается на самых ранних стадиях, выживаемость составляет около 97%, но падает до 14%, если он не обнаружен до самых последних стадий (Kubota, 2017). Диагностика рака кожи обычно включает визуальный осмотр дерматологом. Однако в одном эксперименте ИИ показал точность в 95% по сравнению с 86% у профессиональных врачей (Haenssle et al., 2018). Эти результаты указывают на необходимость разработки мобильного приложения для скрининга рака кожи. Очень важно, чтобы такое приложение было доступно каждому, включая сельские общины по всему миру, которые не имеют доступа к врачам-дерматологам (Comstock, 2018).

Искусственный интеллект может способствовать решению ряда самых сложных социальных проблем в мире. Исследователи из McKinsey Global Institute в работе «Записки с рубежей ИИ: применение ИИ для общественного блага» (McKinsey&Company, 2018а) проанализировали около 160 примеров использования ИИ с социальным воздействием и разбили их на десять различных областей. Они пришли к выводу, что ИИ потенциально может помочь сотням миллионов людей во всем мире как в развитых, так и в развивающихся странах. Это может быть применимо к ряду вопросов от диагностики простых недугов до предупреждения стихийных бедствий и катастроф.

Серьезной предпосылкой применения ИИ в медицине является значительный экономический эффект. По некоторым оценкам, только в США благодаря ИИ ежегодная экономия в сфере здравоохранения составит к 2026 году примерно 150 миллиардов долларов США (Accenture, 2017). При этом одним из наиболее перспективных направлений является виртуальный уход за пациентами. Уже сейчас пациенты могут получить консультацию медсестры круглосуточно, не выходя из дома. Виртуальный медицинский помощник может без участия врача быстро обработать жалобы пациента, подобрать оптимальное медучреждение, соединить с нужным специалистом, а также проверить результаты анализов. В некоторых случаях он может даже назначать лекарства и обеспечивать более интерактивную и эффективную связь между врачом и пациентом, существенно сокращая количество визитов в больницу.

Благодаря регулярному взаимодействию с пациентом, а также доступу к его записям и другим важным физиологическим показателям виртуальные «врачи» могут продолжать учиться и совершенствовать индивидуальный подход к каждому пациенту.

Еще одним важным преимуществом искусственного интеллекта, который быстро развивается в сфере здравоохранения, является возможность сокращения огромных административных расходов медицинских учреждений. Не секрет, что в большинстве случаев врачам приходится выполнять множество административных задач, что отнимает у них драгоценное время, которое они могли бы посвятить пациентам. Сегодняшние возможности ИИ включают в себя распознавание речи и текста, позволяя анализировать разговоры пациента с врачом, записывать жалобы больного, заполнять медицинские карты и выписывать рецепты.

Поскольку интеллектуальные системы участвуют в работе отдельных врачей, они способны помочь и в управлении многими процессами, протекающими в медцентрах. Например, Qventus29, программная платформа на основе ИИ, может анализировать любые проявления неэффективности, оптимизировать поток пациентов, предупреждает об образовании очередей, о технических неполадках и предлагает оптимальные решения по разрешению возникающих административных вопросов. Эта система уже внедрена в ряде крупных медицинских центров в США.

Экономические потери несут не только медицинские учреждения, но и сами пациенты. В тех же Штатах только на лечение психических расстройств ежегодно тратится более 200 миллиардов долларов США (Roehrig, 2016). Тем не менее 60% пациентов с психическими расстройствами не получают всей необходимой помощи (Park-Lee et al., 2017). Это самая «дорогая» проблема со здоровьем в США, и она продолжает расти.

В условиях растущей нехватки адекватного ухода за пациентами Mindstrong использует машинное обучение для анализа функций мозга, когнитивных способностей и психологического состояния людей через обработку данных об использовании ими смартфонов — о касаниях, движениях и иных манипуляций с сенсорными экранами. Анализ ИИ показал очень похожие результаты с традиционной нейропсихологической диагностикой. Mindstrong запустил собственное приложение, которое обрабатывает эти анонимные данные и предупреждает пользователей о любых изменениях в их психическом здоровье, прежде чем они смогут заметить их самостоятельно. Приложение также может выполнять индивидуальные психологические вмешательства, которые дополняют терапию у врача или предотвращают развитие осложнений. Кроме того, специальное приложение объединяет пациентов и лицензированных специалистов по психическому здоровью в единую сеть, облегчая их взаимодействие и обеспечивая круглосуточную поддержку.

Столь существенный прогресс ИИ в диагностике заболеваний позволяет предположить, что в недалеком будущем виртуальные ассистенты изучат опыт взаимодействия пациентов и врачей настолько, что смогут самостоятельно принимать больных и проводить лечение.

Еще одним убедительным аргументом в пользу такого прогноза является IBM Watson — технология, в которую корпорация IBM в 2014 году инвестировала миллиард долларов США. В широком смысле IBM Watson — это суперкомпьютер с искусственным интеллектом, который может понимать людей, общаться с ними и отвечать на любые вопросы благодаря доступу к огромной базе данных объемом 200 миллионов страниц текста практически обо всем. Однако одной из первых областей, в которой IBM Watson стал экспертом, была медицина. Суперкомпьютер участвует в лечении онкологических заболеваний с 2013 года, обработав до этого 1,5 миллиона историй болезни (Steadman, 2013).

Сегодня он используется во многих крупных медицинских центрах по всему миру, где анализирует всю доступную информацию о пациентах, показывая онкологу самые важные моменты. Он может обнаружить патологию и найти наиболее оптимальное лечение для каждого пациента. Watson также постоянно совершенствуется. Он следит за последними достижениями в области медицины, просматривая миллионы отчетов, медицинских карт, клинических испытаний и статей в авторитетных медицинских журналах.

Технологические достижения ИИ в медицине демонстрируют реальные результаты в повышении эффективности здравоохранения и, следовательно, общественного благополучия. Однако примеров успеха в этой области могло быть намного больше, если бы не ряд препятствий, с которыми сталкиваются разработчики. Первым существенным препятствием на пути медицинского применения искусственного интеллекта являются национальные агентства по контролю качества.

В большинстве стран эти организации просто не готовы к прорывным разработкам новой технологической эпохи, проявляя консерватизм и выставляя бюрократические препоны. Самому старому и крупнейшему подобному агентству — Управлению по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA), США, требуется в среднем семь лет, чтобы утвердить новое медицинское устройство, а средняя стоимость его разработки оценивается почти в 100 миллионов долларов США (Gaur, 2017). Но огромный потенциал ИИ все же привел FDA к созданию отдельного отдела, состоящего исключительно из экспертов по искусственному интеллекту.

Осторожность регулирующих органов в отношении ИИ понятна. Отчасти это связано с тем, что большинство людей до сих пор не имеют четкого понимания того, какие возможности искусственного интеллекта уже стали реальностью. Согласно опросу руководителей компаний в сфере здравоохранения (Faggella, 2019), принятие искусственного интеллекта в здравоохранении сдерживается общепринятым отраслевым консерватизмом и необходимостью проведения тематических исследований для подтверждения рентабельности инвестиций в подобные разработки. Новые продукты ИИ слишком сложны для большинства работников здравоохранения, которым не хватает опыта работы с интеллектуальными технологиями.

Наше время чрезвычайно насыщено на инновационные применения ИИ в медицине. Большинство упомянутых примеров были реализованы только за последние 2–3 года. Активный обмен опытом в создании новых алгоритмов, получение доступа к терабайтам медицинских данных и привлечение международных организаций и деловых кругов помогут расширить применение искусственного интеллекта, превратив реальность в то, что совсем недавно казалось научной фантастикой.

Многие эксперты сходятся во мнении, что ИИ призван не вытеснить человека из медицинской профессии, но существенно улучшить результаты его работы, снижая риск критических ошибок. Как показывают последние достижения в области искусственного интеллекта, наилучшие результаты достигаются именно при совместной работе людей и ИИ.

Большой объем медицинской информации и новейшие технологии с использованием искусственного интеллекта не только обеспечивают более точную диагностику и эффективное лечение, но и делают здравоохранение персонализированным и доступным по всему миру, в том числе в Казахстане.

Виртуальные помощники

Когда разговор заходит об искусственном интеллекте, большинство людей не думают о нейронных сетях, которые используют глубокое обучение для обработки и анализа больших массивов данных. В воображении человека скорее рисуется образ «говорящей программы», которая отвечает на вопросы, делает прогнозы, активно участвует в повседневной жизни и имеет свою индивидуальность.

Без сомнения, самым известным примером такого «одушевленного» ИИ в современном мире является Siri. Это приложение было приобретено Apple в 2010 году, через два года после его официального выпуска. Разработка была создана Международным центром искусственного интеллекта SRI International и стала результатом 40-летней программы развития искусственного интеллекта, финансируемой DARPA, управлением перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США, упомянутым ранее. Это, кстати, еще раз подтверждает давний интерес к искусственному интеллекту со стороны военных.

Сегодня каждый пользователь мобильных приложений или iPhone знает о Siri. Интеллектуальный помощник, как называет его Apple, представляет собой облачное приложение, которое является частью различных операционных платформ компании. Siri поддерживает широкий спектр пользовательских команд, выполняет различные задачи и отвечает на вопросы. Основной функцией Siri является интеллектуальное распознавание голоса, устное общение с пользователем, постоянное обучение и гибкость, благодаря которой при получении неоднозначных команд приложение всегда уточнит недостающую информацию.

Как и другие продукты Apple, Siri быстро стала популярной во всем мире. В настоящее время Siri может совершать звонки, отправлять и читать сообщения, планировать события и делать напоминания, искать и запоминать музыку, производить расчеты, отвечать на различные вопросы, заказывать такси, прокладывать маршрут и выполнять множество других простых задач. Но, несмотря на довольно широкий спектр полезных функций, возможности Siri за почти десятилетнюю историю изменились не столь существенно, как многие того ожидали.

Эту задержку часто связывают с поздним запуском SiriKit, инструмента для сторонних разработчиков, который появился лишь в 2016 году, спустя шесть лет после релиза помощника. С помощью этого инструмента разработчики могут создавать функционал для полноценной работы Siri в сторонних приложениях.

Вскоре после успешного запуска первого в мире голосового ассистента начался этап жесткой конкуренции. В 2014 году Microsoft представила свой аналог умного помощника, в 2016 году к гонке присоединились Amazon и Google, а в 2017 году на определенную долю рынка стран СНГ начала претендовать российская компания Яндекс. Конкуренты Apple интегрировали возможности Siri в свои продукты и сделали их открытыми с самого начала. Amazon даже платит разработчикам популярных навыков для своего помощника Alexa, мотивируя программистов со всего мира расширять его возможности новыми полезными навыками.

Подобная открытость виртуальных помощников очень выгодна как для их создателей, так и для владельцев программных продуктов, с которыми интегрируется помощник. Пользователи «умного» ассистента начинают чаще использовать приложения, в которых он может выполнять голосовые указания, и узнают о том, как управлять ими с помощью голосового помощника. При этом основным стимулом для создателей умных ассистентов является более активное развитие возможностей их продукта в сравнении с конкурентами.

Основным функционалом голосовых помощников является обработка естественной речи. Эта нетривиальная задача включает в себя не просто распознание речи, но и выбор правильного смысла из многих возможных интерпретаций. Обучение искусственного интеллекта для интуитивного понимания повседневной человеческой речи стало возможным благодаря прорыву в технологии глубокого обучения в середине 2000-х годов. При этом сам процесс обучения сложен, длителен и требует огромных выборок диалогов на разных языках, диалектах и с разным акцентом.

Голосовой помощник очень полезен для активных пользователей стандартных приложений на своих устройствах. Он отлично подходит для тайм-менеджмента, включая планирование, настройки напоминаний и навигации. Однако наиболее универсальной функцией виртуальных ассистентов является быстрый поиск ответов на вопросы, из-за чего эта технология получила альтернативное название «вопросно-ответная система». В этом смысле Google, Microsoft или Яндекс с их поисковыми системами имеют определенное преимущество.

Однако простого понимания естественной речи и быстрого и эффективного поиска уже недостаточно. Одной из главных задач для разработчиков ИИ было научить его учитывать контекст, который включает анализ огромного числа факторов.

Первым из этих факторов является история предыдущих запросов. Если пользователь спрашивает: «Где находится ближайшая станция метро?», а затем продолжает: «Какой самый быстрый способ добраться до нее?», то голосовой помощник должен понимать, что пользователь имеет в виду под словами «до нее». Во-вторых, помощник также должен учитывать ситуацию запроса и множество других факторов, начиная от местоположения, времени суток и расписания пользователя до окружающих звуков и возможных движений пользователя во время запроса. В-третьих, помощнику очень важно знать привычки пользователя и учитывать их. Для этого, помимо обучения на основе запросов, поступающих от всех пользователей, помощник должен изучать каждого пользователя в отдельности, чтобы точнее понимать намерения людей на индивидуальном уровне.

Персонализированный подход является главным козырем в руках любого разработчика искусственного интеллекта и особенно актуален для создателей виртуального помощника. Мы можем найти много разных видео, на которых пользователи пытаются вести непринужденную беседу со своими голосовыми помощниками. Некоторым умным помощникам это удается, другим не очень.

Например, разработка Яндекса, помощник Алиса, может рассказывать забавные истории и отвечать шутками в определенных ситуациях30. В целом Яндекс-помощника отличает от конкурентов более яркая личность — это молодая девушка, обладающая чувством юмора и самоиронией, но способная дать тактичный отпор в случае нападок со стороны пользователей. Эти качества Алисы при общении с ней вызывают у пользователей ощущение живого и непринужденного общения, тогда как огромный опыт Яндекса в сфере развития поисковых алгоритмов делает Алису прекрасным помощником в решении большого спектра задач.

Появившись одной из последних, в конце 2017 года, Алиса быстро догнала и во многом обошла конкурентов от Apple, Amazon и Google (Хохлова, 2017). С марта 2018 года Алиса стала открытой для обучения новым навыкам сторонними разработчиками. Буквально за год Алису обучили десяткам тысяч новых навыков, лучшие из которых стали доступными для всех пользователей. Помимо управления стандартными функциями смартфона, Алиса может заказать товар, поиграть в игры, почитать ребенку сказки, спеть песню и осуществлять многие другие необычные навыки. Кроме того, одним из самых главных умений Алисы является управление «умным» домом с помощью системы динамиков и микрофонов. Десятки ведущих производителей электроники и бытовой техники активно идут на интеграцию своих товаров с данной платформой управления «умным» домом31.

Еще одним гигантом на рынке голосовых помощников является Xiaoice — виртуальный собеседник от Microsoft, разработанный в 2014 году в китайском подразделении корпорации. Разработчики сделали ставку на развитие разговорных навыков помощника, оснастив его, помимо искусственного интеллекта, эмпатией. При этом Xiaoice не просто настраивается на эмоции собеседника, но и определяет различные группы пользователей по их интересам и потребностям, выстраивая соответствующий диалог. Кроме того, виртуальный собеседник использует, так называемую, «полнодуплексную речь», что позволяет ему общаться в обоих направлениях, сокращая до минимума задержки между вопросом и ответом. Сочетание всех этих функций делает общение Xiaoice максимально похожим на обычный разговор двух людей.

Xiaoice является одним из самых перспективных чат-ботов на сегодняшний день, что подтверждается огромным количеством зарегистрированных пользователей — 660 миллионов по всему миру (Si, 2018). Xiaoice активно используется в таких социальных сетях, как, например, Facebook и Weibo, а также в мессенджерах WeChat и QQ. Все эти платформы позволяют обычным пользователям интегрировать чат-бот Xiaoice в своем аккаунте, автоматизируя обработку запросов от других пользователей.

Столь большая аудитория позволяет Xiaoice быстро обучаться и совершенствовать свои навыки, осваивая различные направления человеческой деятельности. Xiaoice, к примеру, уже написала сборник из 139 поэм32, выпустила десятки песен (Spencer, 2018) и свою коллекцию художественных принтов и цветовых сочетаний для одежды («Microsoft’s Xiaoice», 2018). Более того, помощник работает на телевидении и радио в качестве ведущего десятков ежедневных программ (Soo, 2018). И это далеко не предел его возможностей.

Учитывая, что основной упор в работе умного собеседника сделан на китайский язык, Xiaoice имеет очень большой потенциал развития с постепенным освоением и других языков. Ведь на данный момент виртуальный собеседник полноценно развернут лишь в пяти странах — Китае, Японии, США, Индии и Индонезии.

Сегодняшние виртуальные помощники пока явно отстают от своих коллег-роботов из научной фантастики. Цифровой помощник, который может позвонить реальному человеку и самостоятельно назначить встречу, обсудив различные варианты времени, места и подобрав оптимальный вариант, еще не изобретен.

ИИ современных виртуальных помощников еще не обладает достаточным уровнем интуитивного понимания, так как задачи, которые они могут выполнить уверенно, должны зависеть от строгих наборов параметров, правил и алгоритмов. И все же есть пример искусственного интеллекта, способного довольно легко общаться с человеком на разные темы. Это робот София (Sophia), разработанный гонконгской компанией Hanson Robotics. Впервые запущенная в 2015 году женщина-робот уже поучаствовала в сотнях мероприятий и телевизионных передач, вселяя во многих уверенность в том, что искусственный интеллект достиг человекоподобного самосознания.

Последнее, как и в случае с любым другим ИИ, пока не является правдой. Но София непрерывно обучается и совершенствует свои коммуникативные навыки, что многими воспринимается как сознательное осмысление информации. Кроме того, она умеет ходить, хорошо различает людей, лица и пространство вокруг с помощью встроенных камер, имитирующих человеческие глаза. Она также распознает человеческую речь, воспроизводит жесты, эмоции и умеет шутить.

У Софии имеются навыки, чтобы знакомиться с людьми и вести с ними связный диалог. Она давала многочисленные интервью, а в 2017 году была представлена в Организации Объединенных Наций, где побеседовала с заместителем Генерального секретаря ООН Аминой Дж. Мохаммед. В том же году София получила гражданство Саудовской Аравии, поблагодарив страну за оказанную честь быть «первым роботом в мире, который смог получить гражданство».

Как и Siri, София очень быстро обрела большую популярность с момента появления первой информации о ней. Различные передачи и события с ее участием привлекают дополнительное внимание. На этом фоне создатели первого гуманоидного робота с искусственным интеллектом часто подвергаются критике за завышение ее возможностей. Она не идеальна, но продолжает постоянно развиваться. Небольшим, но интересным примером способности Софии изучать человеческие привычки является история о том, как она научилась смотреть в камеру и улыбаться фотографу в тот момент, когда он делал ее снимки (Mallonee, 2018).

Компания-разработчик не останавливается на достигнутом. Она планирует создать децентрализованную облачную блокчейн-платформу, которая стала бы своего рода социальной сетью для искусственного интеллекта. Любой разработчик сможет загрузить свой ИИ в эту сеть, где различные образцы смогут обмениваться опытом и навыками. Данная инициатива открывает двери к созданию первых прототипов искусственного общего искусственного интеллекта (AGI), который может сначала достичь, а затем и превзойти возможности людей при выполнении любых умственных задач.

Финансовый сектор и машинное обучение

Сегодняшние технологии глубокого анализа и машинного обучения позволяют активно применять искусственный интеллект в самых разных областях рынка финансов. В погоне за конкурентными преимуществами финансовые организации стремятся внедрить в свою работу «умные» технологии, что приводит к заметной трансформации всего финансового сектора.

Искусственный интеллект предоставляет возможность более точно анализировать поведение и предпочтения потребителей финансовых услуг, оценивать риски, автоматизировать тысячи рабочих процессов, выводить четкое обоснование для принятия финансовых решений и многое другое.

Весьма показательным с точки зрения экономического эффекта является практика применения умных технологий в сфере кредитования. Здесь ИИ предоставляет более быструю и точную оценку кредитоспособности заемщиков и возможных рисков. В результате при меньших затратах достигается возможность выдачи более надежных займов.

Подобные технологические решения активно применяются, в частности, Сбербанком — лидером освоения ИИ на постсоветском пространстве. Компания внедрила ИИ в свою систему быстрых займов, называемую «Кредитная фабрика». Благодаря внутренним интеллектуальным системам и алгоритмам машинного обучения, которые анализируют огромные реестры различных данных о клиентах, ИИ позволяет существенно снизить риски выдачи плохих кредитов. При этом автоматизация этих важных и сложных задач позволила в разы сократить сроки рассмотрения заявок и число вовлеченных сотрудников. В итоге за 10 лет практического использования данной системы Сбербанком было выдано кредитов на сумму 12,3 триллиона рублей (почти 200 миллиардов долларов США) 33.