---

Скачать книгу

---

интеллект

      Искусственный интеллект снова атакует

      Евгения Чернозатонская

      Мир переживает волну интереса к искусственному интеллекту, а бизнес готов вкладывать миллиарды в ИИ-решения. Оправданны ли эти инвестиции?

      По данным опроса Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, 80 % компаний уже применяют или собираются применять инструменты искусственного интеллекта (ИИ) в своих бизнес-процессах. Напомним, что ИИ – это обширная и разнородная область Computer Science, включающая такие направления, как нейросети, машинное обучение, глубинное обучение, обучение с подкреплением, компьютерное зрение и общение на естественном языке.

      Задачи, с которыми должны справляться машины, чтобы их можно было считать «интеллектуальными», – умение распознавать изображения, решать задачи, понимать человеческий язык, анализировать данные и выдавать экспертные оценки – были определены более полувека назад.

      Тогда же появился термин «искусственный интеллект». Удивительно, что ранние ИИ-разработки были сосредоточены в основном на классических играх, в первую очередь шахматах, а также на попытках алгоритмического машинного перевода, которые велись с конца 1950-х. Именно успехи в игровом поединке с человеком считались мерой разумности машины.

      В 1996 году весь мир следил за матчем компьютера Deep Blue с тогдашним чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым (признан в России иноагентом). Победа Deep Blue принесла славу ее создателям и подняла акции компании IBM, вложившейся в этот проект.

      Сейчас ИИ проник во все сферы человеческой деятельности: образование, науку, искусство, промышленность и транспорт. А когда вычислительные мощности перестали ограничивать объемы обработки данных, компании стали производить их в невиданных прежде масштабах, и бизнес вступил в эру ИИ.

      У этого понятия есть разные определения. Они довольно сложные, поэтому мы воспользуемся объяснением «на пальцах», предложенным Рубеном Ениколоповым, научным руководителем Российской экономической школы[11].

      Допустим, что у нас есть таблица Excel. В первой колонке число, во второй – тоже число, а в третьей – их произведение. Excel сама перемножит числа, если вы введете формулу умножения. А теперь представим себе, что формулы нет, но есть несколько строк из трех чисел: множитель, множитель, произведение и т. д. Вы хотите, чтобы машина сама догадалась, что в третьей колонке произведение чисел. Это и есть задача для ИИ, и сейчас он решает ее для огромных и многомерных массивов данных разного формата, а вместо простой формулы произведения выдает сложные интегральные метрики. Бизнес-применение ИИ опирается в первую очередь на его способность улавливать закономерности в массивах данных.

ЭКОНОМИКА

      Системы, которые относятся к классу ИИ, – многомиллиардная индустрия. По прогнозу IDC[12], в 2023 году мировой объем инвестиций в ИИ достигнет $154 млрд, а к 2026 году – $300 млрд (в оценку включены софт и «железо»). Как распределятся эти миллиарды? Из 36 сфер применения ИИ, выделенных

---

Скачать книгу