Раскрытие возможностей искусственного интеллекта: изучение его влияния на общество
Искусственный интеллект (ИИ), известный некоторым как промышленная революция (IR) 4.0, определенно изменит не только то, как мы делаем что-то, как мы относимся к другим, но и то, что мы знаем о себе.
Искусственный интеллект (ИИ) стал преобразующей технологией, которая меняет отрасли, революционизирует процессы и коренным образом меняет наш образ жизни и работы. Благодаря своей способности моделировать человеческий интеллект и выполнять сложные задачи ИИ открыл новые границы возможностей в различных областях. В этом обширном блоге мы углубимся в силу ИИ и изучим его глубокое влияние на общество.
Однако современный ИИ оказывает огромное влияние на то, как мы что-то делаем, а также на то, как мы относимся друг к другу. Перед лицом этой проблемы необходимо рассмотреть и разработать новые принципы биоэтики ИИ, чтобы обеспечить руководство для технологии ИИ, которое следует соблюдать, чтобы мир получил пользу от прогресса этого нового интеллекта.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) имеет множество различных определений; некоторые видят в ней созданную технологию, позволяющую компьютерам и машинам функционировать разумно. Некоторые видят в нем машину, которая заменяет человеческий труд работой на мужчин с более эффективным и быстрым результатом. Другие видят в нем «систему», способную правильно интерпретировать внешние данные, учиться на таких данных и использовать эти знания для достижения конкретных целей и задач посредством гибкой адаптации.
Несмотря на разные определения, общее понимание ИИ состоит в том, что он связан с машинами и компьютерами, чтобы помочь человечеству решать проблемы и облегчать рабочие процессы. Короче говоря, это интеллект, созданный людьми и демонстрируемый машинами. Термин ИИ используется для описания этих функций созданного человеком инструмента, который имитирует «когнитивные» способности естественного интеллекта человеческого разума.
ИИ — это способность машины выполнять когнитивные функции, которые мы связываем с человеческим разумом, такие как восприятие, рассуждение, обучение, взаимодействие с окружающей средой, решение проблем и даже проявление творчества. Вы, вероятно, взаимодействовали с ИИ, даже если не осознавали этого — голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, основаны на технологии ИИ, как и некоторые чат-боты обслуживания клиентов, которые появляются, чтобы помочь вам перемещаться по веб-сайтам.
Наряду с быстрым развитием кибернетических технологий в последние годы ИИ встречается почти во всех сферах нашей жизни, и некоторые из них уже не могут рассматриваться как ИИ, потому что они настолько распространены в повседневной жизни, что мы к ним уже привыкли. как оптическое распознавание символов или Siri (интерфейс интерпретации и распознавания речи) информационно-поискового оборудования на компьютере.
Прикладной ИИ — просто искусственный интеллект, применяемый для решения реальных проблем — имеет серьезные последствия для делового мира. Используя искусственный интеллект, компании могут сделать бизнес более эффективным и прибыльным. Но, в конечном счете, ценность искусственного интеллекта заключается не в самих системах, а в том, как компании используют эти системы для помощи людям, и в их способности объяснить акционерам и общественности, что эти системы делают, таким образом, чтобы завоевать доверие.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это форма искусственного интеллекта, основанная на алгоритмах, которые обучаются на данных. Эти алгоритмы могут обнаруживать закономерности и учиться делать прогнозы и рекомендации, обрабатывая данные и опыт, а не получая явные инструкции по программированию. Алгоритмы также адаптируются в ответ на новые данные и опыт, чтобы со временем повысить их эффективность. Объем и сложность данных, которые сейчас генерируются, слишком велики, чтобы люди могли с ними разумно считаться, увеличили потенциал машинного обучения, а также потребность в нем. За годы, прошедшие после его широкого распространения, которое началось в 1970-х годах, машинное обучение оказало влияние на ряд отраслей, включая достижения в области анализа медицинских изображений и прогнозирования погоды с высоким разрешением.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который может обрабатывать более широкий спектр ресурсов данных (например, изображения в дополнение к тексту), требует еще меньшего вмешательства человека и часто может давать более точные результаты, чем традиционное машинное обучение. Глубокое обучение использует нейронные сети — на основе того, как нейроны взаимодействуют в человеческом мозге — для приема данных и их обработки посредством нескольких итераций, которые изучают все более сложные характеристики данных. Затем нейронная сеть может делать выводы о данных, узнавать, является ли определение правильным, и использовать то, что она узнала, для определения новых данных. Например, как только он «узнает», как выглядит объект, он может распознать его на новом изображении.
Вот три типа искусственных нейронных сетей, используемых в машинном обучении:
1.Нейронные сети с прямой связью
В этой простой нейронной сети, впервые предложенной в 1958 году, информация перемещается только в одном направлении: вперед от входного слоя модели к ее выходному слою, никогда не возвращаясь назад для повторного анализа моделью. Это означает, что вы можете передавать или вводить данные в модель, а затем «обучать» модель предсказывать что-то о различных наборах данных. В качестве примера можно привести нейронные сети с прямой связью, которые используются в банковской сфере, среди прочих отраслей, для обнаружения мошеннических финансовых транзакций.
Вот как это работает: во-первых, вы обучаете модель прогнозировать, является ли транзакция мошеннической, на основе набора данных, который вы использовали для ручной маркировки транзакций как мошеннических или нет. Затем вы можете использовать модель, чтобы предсказать, являются ли новые входящие транзакции мошенническими, чтобы вы могли пометить их для более тщательного изучения или сразу заблокировать.
2. Сверточные нейронные сети (CNN)
CNN — это тип нейронной сети с прямой связью, смоделированный по структуре зрительной коры животных, части мозга, которая обрабатывает изображения. Таким образом, CNN хорошо подходят для задач восприятия, таких как способность идентифицировать виды птиц или растений на основе фотографий. Варианты использования в бизнесе включают диагностику заболеваний с помощью медицинских сканирований или обнаружение логотипа компании в социальных сетях для управления репутацией бренда или выявления потенциальных совместных маркетинговых возможностей.
Вот как работают CNN:
Во-первых, CNN получает изображение, например, буквы «А», которое обрабатывается как набор пикселей.
В скрытых слоях CNN идентифицирует уникальные функции — например, отдельные линии, составляющие букву «А».
CNN теперь может классифицировать другое изображение как букву «А», если обнаружит, что изображение обладает уникальными характеристиками, ранее идентифицированными как составляющие букву.
3. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
RNN — это искусственные нейронные сети, соединения которых включают циклы, что означает, что модель перемещает данные вперед и зацикливает их назад, чтобы снова пройти через предыдущие уровни. RNN полезны для прогнозирования настроения или окончания последовательности, например, большого образца текста, речи или изображений. Они могут это сделать, потому что каждый отдельный ввод подается в модель сам по себе, а также в сочетании с предыдущим вводом.
Продолжая банковский пример, RNN могут помочь обнаружить мошеннические финансовые транзакции так же, как нейронные сети с прямой связью, но более сложным способом. В то время как нейронные сети с прямой связью могут помочь предсказать, может ли отдельная транзакция быть мошеннической, рекуррентные нейронные сети могут «учиться» на финансовом поведении человека — например, на последовательности транзакций, таких как история кредитной карты, — и измерять каждую транзакцию. против записи человека в целом. Это можно сделать в дополнение к использованию общих знаний модели нейронной сети с прямой связью.
Как и в случае с большинством изменений в жизни, искусственный интеллект продолжает преобразовывать мир, в котором мы живем, будут иметь как положительные, так и отрицательные последствия для общества. много людей для размышлений. Как оптимист в душе, я считаю, что изменения в основном будут хорошими, но для некоторых могут быть сложными. Вот некоторые из проблем, с которыми можно столкнуться (и мы должны подумать о том, как их решить сейчас), а также несколько положительных воздействий, которые искусственный интеллект окажет на общество.
Преобразующее влияние искусственного интеллекта на наше общество будет иметь далеко идущие экономические, правовые, политические и нормативные последствия, которые нам необходимо обсуждать и к которым нужно готовиться. Определить, кто виноват в том, что автономный автомобиль причинил вред пешеходу, или как справиться с глобальной гонкой автономных вооружений — это лишь пара примеров проблем, с которыми придется столкнуться.
Станут ли машины сверхразумными и потеряют ли люди контроль? Хотя ведутся споры о том, насколько вероятен этот сценарий, мы знаем, что всегда есть непредвиденные последствия, когда внедряются новые технологии. Эти непреднамеренные результаты искусственного интеллекта, вероятно, бросят вызов всем нам.
Другая проблема заключается в обеспечении того, чтобы ИИ не стал настолько искусным в выполнении работы, для которой он был разработан, что он перешел бы этические или правовые границы. Хотя изначальное намерение и цель ИИ состоит в том, чтобы принести пользу человечеству, если он решит идти к достижению желаемой цели деструктивным (но эффективным способом), это негативно повлияет на общество. Алгоритмы ИИ должны быть построены таким образом, чтобы соответствовать всеобъемлющим целям людей.
Алгоритмы искусственного интеллекта основаны на данных. По мере того как собирается все больше и больше данных о каждой минуте дня каждого человека, наша конфиденциальность подвергается риску. Если предприятия и правительства решат принимать решения на основе информации, которую они собирают о вас, как это делает Китай со своей системой социального кредита, это может перерасти в социальное угнетение.
Влияние искусственного интеллекта
1. Повышение эффективности и автоматизации:
ИИ обладает замечательной способностью обрабатывать огромные объемы данных, распознавать закономерности и принимать разумные решения в режиме реального времени. Это привело к значительному прогрессу в области автоматизации в различных отраслях. Развертывая системы и алгоритмы на основе ИИ, предприятия могут оптимизировать операции, повысить производительность и сократить расходы. Задачи, которые когда-то требовали вмешательства человека, теперь можно автоматизировать, высвобождая драгоценное время для более стратегических и творческих задач.
2. Революция в здравоохранении:
Влияние ИИ на отрасль здравоохранения невозможно переоценить. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские данные, включая истории болезни, диагностические изображения и исследовательские документы, чтобы ставить точные диагнозы, выявлять потенциальные риски и предлагать персонализированные планы лечения. Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта также улучшили уход за пациентами, обеспечивая круглосуточную поддержку и своевременную информацию. Более того, открытие лекарств с помощью ИИ ускорило разработку новых лекарств и методов лечения, обещая надежду на ранее неизлечимые заболевания.
3. Трансформация транспорта и логистики:
ИИ меняет то, как мы добираемся до работы и перевозим товары. Беспилотные автомобили с искусственным интеллектом могут повысить безопасность дорожного движения, уменьшить заторы на дорогах и повысить эффективность использования топлива. Алгоритмы ИИ могут оптимизировать маршрутизацию и планирование, повышая эффективность логистических операций. Кроме того, системы профилактического обслуживания на основе ИИ могут предвидеть сбои оборудования, сводя к минимуму время простоя и максимально повышая эффективность работы.
4. Расширение возможностей обслуживания клиентов:
ИИ произвел революцию в обслуживании клиентов, представив виртуальных помощников и чат-ботов, способных понимать запросы клиентов и отвечать на них. Эти интерфейсы на основе искусственного интеллекта обеспечивают быстрые и точные ответы, повышая удовлетворенность клиентов и снижая нагрузку на агентов службы поддержки. Обработка естественного языка (NLP) и анализ настроений позволяют системам ИИ понимать настроения клиентов и соответствующим образом адаптировать ответы, повышая общее качество обслуживания клиентов.
5. Развитие образования и обучения:
ИИ может изменить образовательный ландшафт, предоставляя персонализированный опыт обучения. Интеллектуальные системы обучения могут адаптироваться к потребностям отдельных учащихся, предлагая индивидуальные инструкции и обратную связь. Образовательные платформы на базе ИИ также могут анализировать огромные объемы образовательных данных, чтобы выявлять пробелы в обучении, рекомендовать подходящие ресурсы и более эффективно оценивать успеваемость учащихся. Кроме того, инструменты языкового перевода на основе ИИ облегчают глобальное сотрудничество и обмен знаниями.
6. Решение социальных проблем:
ИИ все чаще используется для решения сложных социальных проблем. Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать обширные наборы данных, чтобы выявлять закономерности и прогнозировать стихийные бедствия, обеспечивая более эффективное управление стихийными бедствиями и реагирование на них. Решения на основе ИИ также используются в моделировании климата, оптимизации энергопотребления и мониторинге окружающей среды для обеспечения устойчивости. Кроме того, решения на основе ИИ используются для решения социальных проблем, таких как бедность, неравенство и доступность здравоохранения, предлагая инновационные подходы к социальным проблемам.
7. Этические соображения и ответственный ИИ:
По мере того как ИИ продолжает развиваться, этические соображения приобретают первостепенное значение. Ответственная разработка и развертывание систем ИИ требуют решения проблем, связанных с конфиденциальностью, безопасностью, предвзятостью и подотчетностью. Инициативы, продвигающие прозрачность, объяснимость и справедливость алгоритмов ИИ, имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы технологии ИИ приносили пользу обществу в целом и смягчали потенциальные негативные последствия.
Влияние искусственного интеллекта на человеческое общество
Негативное влияние
В свете непрекращающихся достижений в области технологий искусственного интеллекта возникли вопросы относительно потенциального устаревания человеческого труда, поскольку автоматизация делает механические операции все более самодостаточными. Возникает уместный вопрос: поддадутся ли люди праздности и в конечном итоге регрессируют до примитивного состояния? Эволюционная прогрессия охватывает обширные периоды, делая любой потенциальный регресс незаметным в ближайшем будущем. Тем не менее возникает критическое соображение: что, если ИИ достигнет беспрецедентного уровня господства, что позволит ему автономно брать на себя управление и игнорировать команды своих создателей-людей?
1. Значительная социальная трансформация, которая изменит то, как мы живем в нашем человеческом сообществе, не за горами. В то время как человечество традиционно полагалось на трудолюбие для поддержания своих средств к существованию, появление ИИ позволяет нам программировать машины для выполнения задач без необходимости физического труда. В результате человеческое взаимодействие и личный обмен идеями могут постепенно снижаться, поскольку ИИ берет на себя роль посредника в общении, делая личные встречи менее важными.
2. Безработица является неизбежным следствием замены многих рабочих мест автоматизированными машинами. В настоящее время автомобильные сборочные линии заполнены машинами и роботами, что вытесняет традиционных рабочих с их работы. Даже в супермаркетах цифровые устройства теперь могут брать на себя задачи, которые раньше выполняли продавцы, что еще больше снижает потребность в человеческом труде.
3. Внедрение ИИ, вероятно, усугубит имущественное неравенство, поскольку инвесторы и владельцы технологии ИИ получат непропорционально большую выгоду от доходов, которые она генерирует. Эта тенденция может привести к увеличению разрыва между богатыми и бедными, что приведет к более выраженному М-образному распределению богатства.
4. Новые вызовы возникнут не только в сфере общества, но и внутри самого ИИ. По мере того, как системы ИИ обучаются и учатся выполнять назначенные им задачи, у них есть потенциал перейти к этапу, когда человеческий контроль станет ограниченным. Это может привести к непредвиденным проблемам и последствиям, поскольку ИИ функционирует автономно, игнорируя команды, отдаваемые людьми-контроллерами.
5. Люди-создатели ИИ могут непреднамеренно привнести расовую предвзятость или разработать системы ИИ, которые ориентированы на эгоцентризм и представляют угрозу для определенных лиц или групп. Например, Организация Объединенных Наций приняла меры по ограничению распространения ядерной энергии из-за опасений по поводу ее неизбирательного использования, которое может привести к уничтожению человечества или нацеливанию господства на определенные расы или регионы. Точно так же ИИ можно запрограммировать на определенные расы или заранее определенные объекты, что потенциально может привести к катастрофическим глобальным бедствиям от рук программистов.
Положительное влияние
Тем не менее, ИИ также оказывает множество положительных воздействий на человечество, особенно в сфере здравоохранения. ИИ дает компьютерам возможность учиться, рассуждать и применять логические рассуждения. Благодаря сотрудничеству между учеными, медицинскими исследователями, клиницистами, математиками и инженерами системы искусственного интеллекта могут быть разработаны с целью медицинской диагностики и лечения, тем самым обеспечивая надежные и безопасные системы оказания медицинской помощи. Интеграция ИИ в здравоохранение демонстрирует его значительный вклад [7, 11]:
1. Быстрая и точная диагностика:
Компьютер IBM Watson продемонстрировал замечательные диагностические возможности. Вводя данные пациента в компьютер, ИИ может мгновенно поставить диагноз. Кроме того, ИИ может предложить врачам различные варианты лечения. Этот процесс включает в себя загрузку цифровых результатов физического обследования в компьютер, который затем рассматривает все возможности и автоматически диагностирует, страдает ли пациент недостатками или заболеваниями, и даже предлагает доступные варианты лечения.
2. Социально-терапевтические роботы:
Чтобы снять напряжение, снизить кровяное давление, беспокойство, одиночество и улучшить социальное взаимодействие, пожилым людям часто рекомендуют домашних животных. Однако концепция киборгов возникла как потенциальные компаньоны для одиноких пожилых людей, способные помогать по хозяйству. Терапевтические роботы и социально-вспомогательные робототехники способствуют улучшению качества жизни пожилых людей и людей с ограниченными физическими возможностями [12].
3. Снижение ошибок из-за усталости человека:
Человеческие ошибки на рабочем месте неизбежны и часто обходятся дорого. Чем выше уровень усталости, тем выше риск возникновения ошибок. Технология искусственного интеллекта, с другой стороны, не испытывает усталости или эмоциональных отвлечений. Он сводит к минимуму ошибки и выполняет задачи быстрее и точнее.
4. Вклад в хирургические процедуры на основе ИИ:
Хирургические процедуры на основе ИИ стали доступными для пациентов. Хотя медицинские работники по-прежнему работают с этими системами искусственного интеллекта, они могут выполнять задачи с меньшим ущербом для организма. Хирургическая система да Винчи, роботизированная технология, позволяющая выполнять минимально инвазивные процедуры, в настоящее время широко используется в больницах. Эти системы обеспечивают уровень точности и аккуратности, намного превосходящий ручные процедуры. Менее инвазивные операции приводят к уменьшению травм, минимальной кровопотере и снижению беспокойства пациента.
5. Расширенная радиология:
Появление компьютерных томографов в 1971 году и магнитно-резонансной томографии (МРТ) в 1977 году произвело революцию в диагностической визуализации. Со временем достижения в области искусственного интеллекта облегчили разработку алгоритмов для выявления конкретных заболеваний и анализа результатов сканирования [9]. Технология искусственного интеллекта сыграла значительную роль в постоянном совершенствовании рентгенологических методов.
6. Виртуальное присутствие:
Технология виртуального присутствия позволяет дистанционно диагностировать заболевания, избавляя пациентов от необходимости вставать с постели. Используя роботов удаленного присутствия, врачи могут осматривать пациентов без физического присутствия. Медицинские работники могут передвигаться и взаимодействовать с пациентами почти так же эффективно, как если бы они присутствовали физически. Эта возможность позволяет специалистам оказывать помощь пациентам, которые не могут путешествовать.
Влияние искусственного интеллекта на здравоохранение огромно: он предлагает быструю и точную диагностику, социально-терапевтических роботов, снижение числа ошибок из-за усталости человека, хирургические вмешательства на основе искусственного интеллекта, улучшенные рентгенологические методы и возможность обеспечить виртуальное присутствие при удаленной диагностике. Эти достижения могут произвести революцию в оказании медицинской помощи, улучшить результаты лечения пациентов и повысить общее качество медицинской помощи.
Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашего мира, и крайне важно подчеркнуть важность биоэтики ИИ, которая включает в себя благодеяние, отстаивание ценностей, ясность сознания и подотчетность. Учитывая, что у ИИ нет души, его биоэтика должна превзойти присущую ему неспособность к сопереживанию. Важно признать, что ИИ — это реальность в нашем обществе. Мы должны прислушаться к словам Джозефа Вейзенбаума, выдающегося пионера ИИ, который предостерегал от того, чтобы позволять компьютерам принимать важные решения за нас, поскольку таким машинам, как ИИ, не хватает сострадательной мудрости и морального суждения, которыми обладают люди. Биоэтика — это не просто вопрос расчета, но и процесс осознания.
Хотя разработчики ИИ могут вводить огромные объемы информации, данных и программ, чтобы заставить ИИ функционировать как человек, в своей основе он остается машиной и инструментом. ИИ всегда будет ИИ, неспособным испытывать настоящие человеческие эмоции или полностью сопереживать. Поэтому необходимо с большой осторожностью подходить к разработке технологии ИИ. Как заявила фон дер Ляйен в Белой книге об ИИ — Европейский подход к совершенству и доверию: «ИИ должен служить людям и, следовательно, он должен всегда уважать права людей… ИИ с высокой степенью риска, который потенциально нарушает права людей, должен быть тщательно протестирован. и сертифицируется до выхода на наш рынок».
Заключение:
Искусственный интеллект меняет правила игры, трансформируя отрасли, повышая эффективность и решая социальные проблемы. Обладая способностью обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, ИИ может открыть новые возможности и создать лучшее будущее. Тем не менее, важно учитывать этические соображения, связанные с ИИ, и обеспечивать ответственное развитие, чтобы максимизировать его положительное влияние. Поскольку ИИ продолжает развиваться
Если вы дошли до этого момента, успешные люди выглядят как вы!
Меня зовут Джей Дуэйн. Бывший ребенок, все еще пожарный, а в настоящее время инженер-программист. Спасибо, что дочитали до конца этой статьи.
Давайте общаться в Твиттере
Оставайся классным!
