Да, искусственный интеллект — это будущее, которое мы видим и которое уже вокруг нас. Да, это мощный инструмент. Но не спешите радоваться: с ростом возможностей возникают проблемы искусственного интеллекта в современном мире. Почему же технологии искусственного интеллекта не так уж и безоблачны?
Проблемы искусственного интеллекта в современном мире: 5 вызовов технологиям
Чем большей силой ты обладаешь, тем больше у тебя ответственности. Именно такое наставление получает небезызвестный супер-герой, лазающий по стенам. Что же общего между человеком-пауком и искусственным интеллектом?
Возможности. Края и предела которым нет. То, о чем вчера писали фантасты в своих романах, уже давно в нашем обихода. То, о чем говорят аналитики сегодня, будет в в утренних новостях уже завтра. Технологии искусственного интеллекта развиваются быстрее, чем мы моргаем или дышим. Впрочем полноценное их применение в обыденной жизни ещё оторвано от реальности. Сколь мощным бы ни был искусственный интеллект. И виной тому — ряд проблем, с которыми практически сразу столкнулись разработчики ИИ.
Проблема первая: конфиденциальность и безопасность данных
Пожалуй, самая очевидная проблема из ныне обозначенных. Не секрет, что для правильной работы ИИ требуются огромнейшие объёмы данных. Их надо где-то хранить, и самое главное — хранить безопасно, не допускаю утечек. К слову, один из вариантов — анонимизация, но и она не сильно уберегает обычных пользователей от действий злоумышленников. Сегодня, какими мощными ни были методы обеспечения безопасности данных, ИИ представляет собой слабое звено в этой цепочки. Иными словами, уровень уязвимости сопоставить с уровнем возможностей.
Безусловно, ИИ будет действовать так, как его обучат. Или, сказать точнее, как он обучиться сам. И вроде бы самостоятельное обучение алгоритмов даёт надежду на некую степень объективности, ИИ зачастую действует вразрез мнению социума. «Благодаря» неизученности механизмов и шаловливым действиям отдельных пользователей ИИ легко может превратиться в расиста или сексиста. Или, в лучшем случае, просто в бота, закидывающего в сеть недостоверную информацию. Конечно, решение лежит на поверхности: установить дополнительные правила, посадить ИИ на информационную диету… но проблема остаётся до сих пор нерешенной.
Проблема искусственного интеллекта N3: ресурсы
Или, точнее сказать, их нехватка. Вполне логично предположить, что обработка большего количества данных требует большей производительности компьютера. А теперь сделаем поправку: речь идёт не просто о большом количестве, а о Больших Данных (Big Data). Да, для решения простых задач средних ресурсов вполне достаточно. Но простые задачи нам перестали быть интересны. Нам уже не хватает того, что голосовые помощники включают свет в гостиной или заказывают еду в зависимости от имеющихся в холодильнике продуктов. Нам нужно больше. Намного больше. А это, в свою очередь, требует сверхмощного оборудования и… правильно, электроэнергии. Пригласите в студию госпожу Тунберг, она сейчас вам все растолкует.
И.. Стоит ли говорить о том, что сама по себе разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта — удовольствие не из дешёвых?
Проблемы искусственного интеллекта в современном мире: сложность
Снова об очевидном? Ну, простите. Но, позвольте спросить, много ли вы знаете специалистов в области искусственного интеллекта лично? А много ли, думаете, их на рынке труда? Вот-вот. Несмотря на то, что ИИ был создан человеком, он успел настолько сильно развиться (в том числе самостоятельно), что уже стал предметом изучения. И, как бы это смешно ни звучало, остаётся неизученным. Иначе говоря, это чёрный ящик. Давайте на примере. Есть алгоритм распознавания картинок, которым наделён искусственный интеллект. Сильно его упростив, можно увидеть совокупность условных факторов (если-то-иначе). Например, если у животного есть полоски и оно похоже на лошадь, скорее всего, это зебра. Однако если ИИ выдаст ответ, что это пчела, то, вероятнее всего мы не поймём, почему так получилось. Регуляризация, повышение прозрачности, обучение профильных специалистов — вот, что нужно технологиям искусственного интеллекта. Вот, чего им не хватает.
Ещё одна проблема: скорость
Нет-нет, я не говорю о том, что ИИ выдаёт результат медленно (хотя сегодня и такое не редкость). Многие сервисы, построенные на технологии искусственного интеллекта, могут похвастаться высочайшей скоростью обработки данных и решения задач. Речь идёт о том, что технологии искусственного интеллекта в какой-то степени похожи на слонов. Безумно сильные, умные животные. С феноменальной памятью. В некоторой степенью грациозные. Но неторопливые. От слова «совсем». Так же, как и слонам, искусственному интеллекту сегодня не хватает скорости:
- развертывания;
- реакции;
- обучения.
Впрочем за скорость волноваться приходится меньше всего. Оглядываясь на перспективу развития технологий (всех), невооружённым взглядом можно увидеть экспоненту, по которой скорость (во всех её аспектах) летит вверх.
Само собой, проблем, быть может, и больше. В этой статье приведены лишь основные. Те, которые волнуют разработчиков и пользователей сегодня. Будут решены эти, появятся новые. В любом случае, каждая из них — это вызов для технологий искусственного интеллекта. И, кажется, ИИ уже их принял.