В общем, искусственный интеллект (ИИ) — вещь не новая. От работ писателей-фантастов ХІХ века, которые описывали умные машины, пленившие мир, до появления первых попыток формализовать понятие искусственного интеллекта прошло больше века. В основе методов ИИ лежит способность к самообучению и работа не по заранее определенным командам, а по результатам анализа ситуации. Например, отбор рекламы в социальных сетях, которая может быть интересна пользователю. Такой отбор выполняется на основе недавних поисков и является фактически реакцией системы на внешние факторы, а не заведомо заданным списком сайтов рекламодателей.
Появление компьютеров, которым по силам было выполнение множества вычислений, стало знаковым для внедрения методов искусственного интеллекта. Системы, которые сами могли принимать решение, стали широко использоваться в медицине и химии в 70-х годах ХХ века. Так же активно развиваются системы анализа естественного языка, ставшие прообразом современных чат-ботов. Фактически переломным моментом для технологий ИИ был тест Тьюринга, назначавшийся для определения, человеком или машиной является собеседник пользователя, с которым тот общается при помощи компьютера. Алгоритм прохождения такого теста фактически должен был указывать на наличие «мышления».
За свою историю развития искусственный интеллект переживал несколько взлетов и падений. Например, первые нейронные сети, призванные имитировать мозг человека и его работу, появлялись еще в 50-е годы ХХ века, хотя к 1990-м начался спад их популярности в связи с ограниченными вычислительными ресурсами тогдашних компьютеров. Кстати, к развитию искусственных нейронных сетей причастны и украинские ученые: в 1965 году профессор Ивахненко опубликовал результаты работы первых работоспособных сетей со многими слоями. А с конца 2007-го нейронные сети специальных структур снова стали популярными, в частности в задачах распознавания изображений. Например, есть класс нейронных сетей, который подобно человеку может «забывать» часть знаний, «изученных» сетью за предыдущий период. Поэтому, тегая друзей в социальных сетях или загружая фотографии наших любимцев, мы подсознательно способствуем обучению нейронных сетей и повышению точности их работы.
Не только мозг человека и особенности передачи и обработки сигналов в нем легли в основу разработки современных систем искусственного интеллекта. С 1990-х, например, приобретают популярность интеллектуальные агенты. Это специальные программы, которые для достижения цели имитируют общую работу живых существ в команде (муравьев, пчел, волков). Скажем, программируя несколько дронов, задача которых — найти некую цель и следовать за ней, мы фактически имитируем работу пчелиного роя. Клетки, их взаимодействие, способы обмена питательными веществами между ними легли в основу так называемых клеточных автоматов, широко используемых для моделирования распространения инфекций и вирусов. Скрещивание генов, передача определенных свойств от предков к потомкам — другие биологические особенности, отображенные в генетических алгоритмах (алгоритмах искусственного интеллекта с постепенным улучшением результатов работы). Пример использования таких алгоритмов — составление расписания занятий в учебных заведениях.
Еще один важный момент для развития искусственного интеллекта — области его применения. Так, на первых этапах развития ИИ использовался для решения глобальных задач человечества в медицине, космических исследованиях и т.п. Соответственно специалистов, которые могли бы заниматься такими проблемами, требовалось немного. Новой вехой развития стало активное использование ИИ в игровой индустрии. Методы поиска оптимальных решений и выигрышной стратегии стали все больше значить не только в классических играх (шахматах), но и в, казалось бы, несовместимых с искусственным интеллектом «стрелялках». Знаковые победы ИИ над Гарри Каспаровым, в Starcraft и Dota 2 стали возможными благодаря сохранению и обработке больших объемов информации. Кроме того, развитию искусственного интеллекта поспособствовали социальные сети, индустрия развлечений и широкое использование мобильных приспособлений. Поэтому с конца 2015-х практически по всему миру прослеживается спрос на образовательные программы, связанные с искусственным интеллектом, наукой о данных, системами глубинного обучения и т.п.
Теперь без ИИ невозможно представить себе ни дня. Распознавание номеров автомобилей с видео для определения нарушителей правил дорожного движения, суперувеличение изображений, онлайн-переводчики, чат-боты, таргетная реклама, генерация новостей, виртуальная и дополненная реальность прямо в наших мобильных телефонах — это лишь краткий перечень того, что мы видим вокруг. Просматривая фотографии, мы больше не можем быть уверенными в их реальности, не сгенерированы ли они компьютером.
Искусственный интеллект используется в разных сферах: финансах, недвижимости, сельском хозяйстве, промышленности. Уже не являются диковинкой медицинские операции, выполненные под полным или частичным руководством системы искусственного интеллекта. Упоминания об автономных машинах тоже не удивляют. ИИ незаменим для бизнеса: он позволяет изучать аудиторию, искать клиентов, оценивать качество работы сотрудников, искать причину дефектов произведенной продукции, заменять рутинную ручную работу автоматизированной, находить новые знания, которые помогут эффективно принимать решения. К примеру, зная базовую информацию о квартире и динамике рынка недвижимости, с помощью алгоритмов искусственного интеллекта несложно прогнозировать время, когда эту квартиру можно продать по наивыгоднейшей цене.
Более того, каждый из нас имеет дело с ИИ практически ежедневно и, даже не осознавая, помогает ему учиться (улучшать работу алгоритмов). Маркируя отзывы звездочками, включая геолокацию, общаясь с чат-ботом, переходя по ссылке рекламы, мы способствуем тому, что система запоминает наши решения, ищет закономерности, готовит рекомендации. Довольно часто вы можете даже не замечать, что общаетесь не с человеком, а ботом. Эту технологию используют колл-центры и чаты на веб-сайтах. Набирает популярность анализ изображений и видео. Это применяется в распознавании работников по лицам в офисах, системах поиска свободных мест на парковочных площадках, при введении данных банковской карточки с помощью фото.
Украина также ярко представлена на мировом рынке ИИ. Так, украинские стартапы Grammarly, Uniexo, Petcub и другие собрали миллионы долларов и известны на весь мир. Разработки украинских ІТ-компаний по управлению автономными автомобилями, дронами, медицинскими устройствами, способными не только следить за состоянием здоровья, но и предполагать его ухудшение, решения в сфере Индустриального интернета вещей и умных домов легли в основу как готовых самостоятельных решений, так и программных продуктов ведущих компаний (Tesla, Samsung, Google, Facebook и др.). Украинские университеты являются организаторами ряда научно-практических конференций по анализу данных, которые не только предоставляют возможность демонстрировать достижения украинских и зарубежных ученых, но и служат площадкой для общения с бизнесом.
Поняв важность искусственного интеллекта не только для развития науки, но и для быстрого роста промышленности, многие страны начали разрабатывать национальные стратегии развития искусственного интеллекта как основы стабильной экономики. Так, стратегии стран Европы делают акцент на этических нормах применения искусственного интеллекта, на использовании открытых данных в разных отраслях, поддержании образовательных программ, а Соединенных Штатов Америки — на целевом финансировании всех научных исследований, связанных с искусственным интеллектом. Некоторые страны даже имеют министерства или комитеты искусственного интеллекта (Объединенные Арабские Эмираты, Индия). В отдельных странах целые города становятся хабами (центрами развития и внедрения) искусственного интеллекта, например чешская Прага. В течение длительного времени объявляются всемирные соревнования по написанию алгоритмов ИИ для прикладных задач. Например, Kaggle — платформа для соревнований по аналитике и прогнозного моделирования — уже объединила свыше сотни решений по анализу заболеваемости COVID-19 и прогнозированию динамики его развития.
Украина не стала исключением в мировом стремлении развивать искусственный интеллект и внедрять его технологии для повышения уровня экономики. Министерство цифровой трансформации разработало Концепцию искусственного интеллекта. Основные направления концепции — образование и человеческий капитал, наука и инновации, экономика и бизнес, кибербезопасность, оборона и безопасность, государственное управление, правовое регулирование и этика, правосудие. Кроме того собран перечень образовательных программ заведений высшего образования Украины, по которым готовятся специалисты этого направления. Это, с одной стороны, позволяет поступающим лучше ориентироваться в перечне образовательных услуг, с другой — привлекает в отрасль специалистов и способствует повышению их квалификации. Вряд ли в ближайшее время оправдаются опасения фантастов и злые роботы завоюют мир и поработят человечество. Однако неминуемы изменения мировой экономики и номенклатуры профессий под влиянием ИИ. Для того чтобы Украина была в тренде таких изменений, необходимо иметь достаточно специалистов, способных разрабатывать и внедрять технологии искусственного интеллекта.