Чем занимается искусственный интеллект
Почему искусственный интеллект нужно изучать даже гуманитариям
Рассказываем, с чего начать изучение ИИ
Что такое ИИ и почему это так интересно
Искусственный интеллект – это способность машины имитировать человеческое мышление. Так называют современную технологию, с помощью которой электронные устройства, программы и роботы могут решать различные задачи по заданным алгоритмам.
Тема искусственного интеллекта и машинного мышления интересовала учёных ещё до изобретения компьютеров, а после появления ЭВМ вышла на новый уровень. В 1950-60-х годах вопросы, связанные с созданием и использованием искусственного интеллекта, стали широко обсуждаться в обществе.
Ответ на этот вопрос найти сложно ещё и потому, что нет чётких критериев разумности машины. Если это умение делать логические умозаключения, то компьютер давно превзошёл человека. Если же речь идёт о гибкости и оригинальности мышления, тут человек пока ещё превосходит даже самые современные интеллектуальные устройства.
ИИ активно используется в самых разных областях, список которых с каждым годом расширяется, и найти своё место в этой сфере могут не только технари, но и гуманитарии – специалисты по управлению проектами, рекламе и пиару, психологи, экономисты, лингвисты.
Что могут программы с искусственным интеллектом
Современные технологии искусственного интеллекта позволяют создать устройства и программы, которые:
В каких сферах применяется ИИ
Обработка языка
Машинный перевод активно используется в интернете и социальных сетях, совершенствуясь с каждым годом. Компьютер научился распознавать и устную, и письменную, и печатную речь. По прогнозам, переводчик станет одной из первых профессий, которая исчезнет «по вине» ИИ.
Компьютерные игры
Искусственный интеллект используется для создания игровой Вселенной, он управляет ботами – персонажами, за которых не играют люди. С помощью ИИ создаются игровые стратегии.
Управление финансами
Программы и устройства успешно осуществляют бухгалтерские операции, ведут учёт и контроль, могут создавать прогнозы на основе имеющихся данных. Специальные программы ведут учёт расходов.
Анализ окружающей среды
Технологии искусственного интеллекта применяются для создания «умных домов». Контроль над всем, что происходит в доме – электричеством, отоплением, вентиляцией, работой бытовой техники осуществляет специальная программа. Роботы-пылесосы сканируют окружающее пространство, чтобы определить, нужно ли им приступать к работе.
Мобильные приложения
Программы для мобильных телефонов умеют распознавать лица, отслеживать наше месторасположение, следят за режимом сна и питания.
Транспорт
С помощью интеллектуальных устройств можно выстроить маршрут передвижения с учётом пробок, компьютер в современном автомобиле в определённых режимах отслеживает положение машины на дороге, контролирует скорость и мощность двигателя. Технология ИИ используется в автомобилях, способных передвигаться без участия человека.
Медиа
С помощью специальных программ можно планировать и публиковать материалы в интернете и соцсетях. Технологии ИИ подбирают контент в соответствии с интересами пользователя. В недалёком будущем компьютерные программы, вероятно, научатся создавать тексты на основе уже загруженных в интернет материалов.
ИИ может анализировать резюме соискателей, распределять их на группы в зависимости от навыков и квалификации и даже определять, насколько работник подходит для той или иной должности.
Медицина
Искусственный интеллект анализирует данные пациентов и выявляет связь между методами лечения и состоянием больного. В будущем планируется создать роботов, которые будут ставить диагноз на основе имеющихся симптомов, обращаясь к медицинской базе данных.
Тяжёлая промышленность
Роботы активно применяются в областях, где необходима постоянная концентрация на совершении одних и тех же рутинных действий. Самый высокий уровень внедрения машин с элементами искусственного интеллекта в производство на данный момент отмечен в Японии: на 10 000 сотрудников автомобильной промышленности там приходилось в 2014 году около 1500 роботов.
Зачем изучать технологию ИИ
Искусственный интеллект – технология не только настоящего, но и будущего, и у специалистов в этой сфере не будет проблем с трудоустройством в ближайшие несколько десятков лет. В эту область уже сейчас привлекаются огромные инвестиции, а значит, не будет проблем и с оплатой труда работников, занимающихся разработкой, изготовлением и внедрением технологий ИИ.
Вклад в науку и культуру
Искусственный интеллект и создание интеллектуальных программ и устройств – та область, в которой постоянно совершаются новые открытия. Занимаясь искусственным интеллектом, учёные и инженеры находятся на переднем крае мировой науки, продвигают человечество вперёд. Кроме того, развитие искусственного интеллекта и внедрение его в нашу жизнь порождает множество этико-философских вопросов, для разрешения которых нужен уже не машинный, а человеческий разум, способный к творческому мышлению.
В сфере создания ИИ очень востребованы не только разработчики программного обеспечения, но и люди с креативным мышлением, способные придумывать и продвигать новые идеи. Чтобы работать в этой сфере, важно уметь нестандартно мыслить. Отдельное перспективное направление, которым может заняться творческий человек – обучение машины созданию произведений искусства. Уже сегодня компьютеры рисуют картины, пишут музыку и стихи. В недалёком будущем, возможно, они возьмут на себя создание книг, кино и мультфильмов.
Освоение новых навыков
Чтобы работать в области искусственного интеллекта, необходимо хорошее знание математики и основ программирования. Для изучения ИИ наиболее важны два раздела математики – линейная алгебра и теория вероятности. Самый востребованный язык программирования в этой сфере – Python, потом идут R и Lua. Пригодится также знание английского языка – самые современные научные данные, статьи, отчёты о достижениях и экспериментах, как правило, публикуются на английском.
Для успешной работы в области ИИ необходимо критическое мышление, умение тщательно проверять любую гипотезу, сопоставлять все данные, анализировать любую задачу с разных сторон. Понадобятся и хорошие коммуникативные навыки – работа над проектами ИИ происходит в большой команде, в сотрудничестве с коллегами и специалистами из смежных областей.
Приступить к изучению технологию искусственного интеллекта на начальном уровне вполне можно самостоятельно, с изучения соответствующей литературы.
Книги, в доступной форме рассказывающие о машинном обучении и технологиях ИИ:
Познакомиться с основами создания алгоритмов для искусственного интеллекта можно на кружках робототехники в школе или центре детского творчества. Кроме того, можно найти бесплатные онлайн-курсы и открытые лекции в интернете о машинном интеллекте.
Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта – одна из самых интересных и перспективных областей, изучение которой полезно школьникам не только с математическим, но и с гуманитарным складом ума. Это поможет им приобрести новые навыки, расширит список возможных профессий и позволит внести вклад в развитие научно-технического прогресса.
Хотите получать новые статьи во «ВКонтакте»? Подпишитесь на рассылку полезных статей
На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
Три типа искусственного интеллекта
На сегодняшний день искусственный интеллект ученые определяют, как алгоритмы, способные самообучаться, чтобы применять эти знания для достижения поставленных человеком целей. Системы машинного обучения (основной подраздел ИИ) автоматизировали процессы во всех жизненно важных областях, включая банкинг, ретейл, медицину, безопасность, промышленность.
Выделяют три вида искусственного интеллекта: слабый (Narrow AI), сильный (AGI) и супер-ИИ (Super AI).
Первый вид используются повсеместно (включая голосовых ассистентов, рекламу в соцсетях, распознавание лиц, поиск романтических партнеров в приложениях и так далее); эти системы слабого ИИ единственные доступные на сегодня.
Сильный ИИ максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен по классическому определению Тьюринга самосознанием; по мнению экспертов, AGI сформируется примерно к 2075 году, а спустя еще 30 лет придет время для супер-ИИ.
Супер-ИИ мог бы не просто стать подобным людям, но и превзойти лучшие умы человечества во всех областях, при этом перепрограммируя самого себя, продолжая совершенствоваться и, вероятно, разрабатывая новые системы и алгоритмы самостоятельно.
На что способен искусственный интеллект уже сейчас
Оценить динамику может каждый, кто пользуется автоматическими переводчиками. Еще лет пять назад Google Translate более-менее сносно справлялся с отдельными наборами фраз и предложениями, тогда как сегодня программа переводит большие смысловые блоки, нейросети учитывают контекст, оперируют огромными массивами статистических данных. Сейчас можно читать статьи на хинди, китайском, арабском, не зная языка.
ИИ давно используется в финансовой сфере для оценки платежеспособности заемщика. Есть вам отказали в выдаче кредита на первом этапе ― вас отсеял именно искусственный интеллект. В США в некоторых штатах ИИ применяют в судебной системе для оценки продолжительности тюремных сроков для обвиняемых.
Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, «СберМедИИ» (входит в экосистему «Сбера») и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции. Ранее Лаборатория по ИИ и «СберМедИИ» представили онлайн-сервис «КТ Легких», определяющий локализацию и степень поражения легких для диагностики вирусной пневмонии, в том числе COVID-19, по снимкам компьютерной томографии. Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике.
На данный момент разработано несколько значимых технологий в сфере искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект превосходит людей по IQ и креативности: в викторинах он набирает на 40% больше баллов, по вопросам SAT (тест для оценки знаний абитуриентов США) — на 15% больше баллов, чем средний абитуриент колледжа.
Роль ИИ в экономике
Влияние пандемии на внедрение ИИ в бизнесе
Кризис только ускорил внедрение ИИ, и этот импульс сохранится в дальнейшем, показывают опросы: большинство компаний (52%) стали быстрее внедрять ИИ из-за пандемии, 86% респондентов утверждают, что ИИ становится «основной технологией» в их компании.
Почти три четверти бизнес-лидеров положительно оценивают роль ИИ после пандемии и сопутствующего кризиса. Большинство руководителей (74%) не только ожидают рост эффективности бизнес-процессов, но и создание новых бизнес-моделей (55%), новых продуктов и услуг (54%) — благодаря внедрению ИИ.
По мнению экспертов Оксфордского университета, к 2026 году ИИ напишет эссе, которое сойдет за написанное человеком, заменит водителей грузовиков к 2027 году и станет выполнять работу хирурга к 2053 году. Также ИИ превзойдет людей во всех задачах в течение 45 лет и автоматизирует все рабочие места в течение 120 лет.
Консалтинговая компания Accenture утверждает, что ИИ способен увеличить прибыль компаний в среднем на 38%. По словам экспертов и представителей бизнеса, ИИ помогает компаниям прогнозировать и выявлять проблемы, а также восполняет нехватку навыков сотрудников, хотя до построения бизнес-стратегии искусственным интеллектом еще далеко.
Большинство опрошенных компаний инвестируют в ИИ (90%) и согласны с тем, что данные технологии способствуют развитию бизнеса, выяснили MIT Sloan Management Review и BCG. Тем не менее, компании так и не научились извлекать из ИИ реальную выгоду. И это не единственный проблемный момент в сфере искусственного интеллекта.
Основные вызовы технологии ИИ
Бизнес-процессы
Чтобы компания извлекала прибыль, недостаточно вложить средства в алгоритм и получить первые успешные результаты после запуска пилотного проекта. Внедрение ИИ — это многоуровневый процесс, включающий культурные изменения в компании, найм и обучение специалистов по data science, автоматизацию и построение бизнес-процессов с учетом алгоритмов, и на этом весь список не заканчивается.
«Говоря о внедрениях, необходимо приложить усилия в пропорциях 10–20–70. То есть, примерно 10% усилий должно уйти на создание алгоритма, 20% на построение технологии и 70% на организацию бизнес-процессов. Компания должна быть на определенном уровне технологической зрелости для того, чтобы внедрение ИИ приносило пользу», — говорит Леонид Жуков, генеральный директор Института Искусственного Интеллекта AIRI, старший управляющий директор Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка.
Выступая на международной конференции Сбера AI Journey 2021, Юрген Шмидхубер, ученый в области искусственного интеллекта, главный научный советник Института Искусственного Интеллекта AIRI и научный руководитель компании NNAISENSE отметил, что компании в основном сосредоточены на своих частных проблемах, а не на развитии технологий искусственного интеллекта: большая часть их прибыли от ИИ приходится на маркетинг и продажу рекламы.
Такие гиганты как Alibaba, Amazon, Facebook, Google массово используют глубокие искусственные нейронные сети, например, Long-Short-Term Memory, чтобы предсказать спрос пользователей и дольше удерживать их на своих платформах, заставляя переходить по большему количеству рекламных объявлений.
Нехватка специалистов
ИИ развивается с высокой скоростью, и то, что называлось полгода назад state-of-the-art (высшим уровнем развития), сегодня может оказаться средней разработкой. Если раньше в сфере искусственного интеллекта была занята узкая прослойка специалистов, сейчас при таком огромном спросе попросту не хватает квалифицированных кадров, способных справиться с постоянно развивающейся технологией, отмечает Жуков.
Спрос на ИИ-специалистов вырос на 74% за 2016–2019 годы, сейчас две из пяти компаний, использующих ИИ на продвинутом уровне, отмечают острую нехватку специалистов, трудности с наймом также возглавляют список проблем в области ИИ.
Проблемы машинного обучения
Качество данных — второе по значимости препятствие для внедрения ИИ, после нехватки специалистов. Для успешных результатов алгоритмам необходимы качественные «вводные», включая размеченные и чистые данные. Неправильно заданные паттерны могут провоцировать систему делать ложные выводы: например, ошибочно сигнализировать о мошеннической транзакции, или осудить невиновного.
На качество влияет и степень предвзятости, или bias, включая гендерные и расовые предрассудки, которым может быть подвержен человек, работающий с алгоритмом.
Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет.
«На данный момент перед исследователями ИИ стоят несколько вызовов. Это умение искусственного интеллекта ставить перед собой новые задачи на основе имеющихся знаний; способность обучаться, не забывая полученные знания; и умение учиться разбивать цель на подцели. Преодоление этих проблем приблизит ученых к созданию таких машин, которые смогут лучше понимать человека и помогать достижению все более амбициозных целей», — отмечает Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института Искусственного Интеллекта AIRI, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубинного обучения МФТИ.
Применение в другом контексте. Хотя искусственный интеллект сегодня способен выполнять различные функции — от распознавания кошек и собак до предсказания поломок на нефтяных платформах, — это все еще узконаправленные задачи. ИИ пока что не умеет применять полученные навыки в непривычных условиях.
Влияние на климат
Проблема потребления энергии искусственным интеллектом напрямую связана с количеством ресурсов, задействованных в обработке данных. Обучение же одной NLP-модели (подобной GPT) требует столько же энергии, сколько автомобиль за весь его срок службы, и производит в пять раз больше CO2.
Во всем мире центры обработки данных потребляют около 200 ТВт·ч электроэнергии в год — больше, чем некоторые страны. В то же время, есть и противоположный эффект — ИИ поможет снизить выбросы парниковых газов на 1,5–4% к 2030 году, согласно отчету Европейского парламента.
Использование ИИ в науке
Машинное обучение стало ключевым инструментом исследователей из разных областей, однако потенциал ИИ в науке еще предстоит раскрыть, отмечает Леонид Жуков. Стимулирование новых открытий с помощью ИИ актуально, например, в области создания новых материалов при помощи вычислений или в прогнозировании изменений климата для разработки стратегий повышения устойчивости к изменениям окружающей среды. Например, в рамках стремления к достижению углеродной нейтральности, ученые из группы поиска новых материалов Института AIRI совместно со Сбербанком разработали прототипы моделей, позволяющих оптимизировать контроль качества на производстве солнечных батарей.
В перспективе машинное обучение может активнее применяться для охраны дикой природы в малодоступных регионах и подсчете особей, понимания сложной органической химии и в исследовании темной материи.
Искусственный интеллект: краткая история, развитие, перспективы
Сейчас технологии развиваются с немыслимой скоростью. Ранее те возможности, что, казалось бы, были доступны только профессиональным ученым, в современной жизни доступны каждому. Один из подобных прорывов – искусственный интеллект, прочно обосновавшийся во многих сферах человеческой жизни.
Сегодня поговорим о том, что такое ИИ, как он возник, где применяется, а также чем он отличается от человеческого разума.
Что представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее.
Его развитием занимается направление науки, в рамках которого происходит аппаратное или программное моделирование тех задач человеческой деятельности, что считаются интеллектуальными. Еще под ИИ часто подразумевают направление в IT, основной целью которого является воссоздание разумных действий и рассуждений с помощью компьютерных систем.
История возникновения и развития искусственного интеллекта
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти. Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.
Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.
Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.
В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri. В 1973 году была изобретена «Стэндфордская тележка», первый беспилотный автомобиль, контролируемый компьютером. К концу 1970-х интерес к ИИ начал спадать.
Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.
Отличие ИИ от нейросетей и машинного обучения
Нейросети представляют собой математическую модель, компьютерный алгоритм, работа которого основана на множестве искусственных нейронов. Суть этой системы в том, что ее не нужно заранее программировать. Она моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта, но это не соотносимо с ИИ.
Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.
Под машинным обучением понимают использование различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах со множеством параметров и дают точные ответы. Один из наиболее распространенных вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.
Если сравнивать с человеком, то ИИ подобен головному мозгу, машинное обучение – это один из многочисленных способов обработки поступающих данных и решения назревающих задач, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов.
Разница между искусственным и естественным интеллектом
Сравнивать искусственный и естественный интеллект можно лишь по некоторым общим параметрам. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.
Помимо общих умственных способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональную окраску и сильно зависит от влияния социума. Искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального характера и не ориентирован социально.
Если говорить об IQ – большинство ученых склонны считать, что сей параметр оценки никак не связан с искусственным интеллектом. С одной стороны, это действительно так, ведь стандартные IQ-тесты направлены на измерение «качества» человеческого мышления и связаны с развитием интеллекта на разных возрастных этапах.
С другой стороны, для ИИ создан собственный «IQ-тест», названный в честь Тьюринга. Он помогает определить, насколько хорошо машина обучилась и способна ли она уподобиться в общении человеку. Это своего рода планка для ИИ, установленная людьми. А ведь все больше ученых склоняется к тому, что скоро компьютеры обгонят человечество по всем параметрам… Развитие технологий идет по непредсказуемому сценарию, и вполне допустимо, что так и будет.
Применение ИИ в современной жизни
В зависимости от области и обширности сферы применения, выделяют два вида ИИ – Weak AI, называемый еще «слабым», и Strong AI, «сильный». В первом случае перед системой ставят узкоспециализированные задачи – диагностика в медицине, управление роботами, работа на базе электронных торговых платформ. Во втором же подразумевается решение глобальных задач.
Так, одна из наиболее популярных сфер применения ИИ – это Big Data в коммерции. Крупные торговые площадки используют подобные технологии для исследования потребительского поведения. Компания «Яндекс» вообще создает с их помощью музыку. В некоторые мобильные приложения встроены голосовые помощники вроде Siri, Алисы или Cortana. Они упрощают процесс навигации и совершения покупок в сервисе. И не стоит забывать про программы с нейросетями, обрабатывающими фото и видео.
ИИ также внедряют в производственные процессы для фиксации действий работников. Не обошлось и без внедрения новых технологических решений в транспортной сфере. Так, искусственный интеллект мониторит состояние на дорогах, фиксирует пробки, обнаруживает разные объекты в неположенных местах. А про автономное (беспилотное) вождение и так постоянно говорят…
Люксовые бренды внедряют ИИ в свои системы для анализа потребностей клиентов. Стремительно развивается использование подобных систем в системах здравоохранения, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарств, создании медицинских страховок, проведении клинических исследований и так далее.
Перечислить разом все области, в которых задействован искусственный интеллект, практически нереально. На данный момент он затрагивает все больше самых разных сфер. И причин на то немало – та же автоматизация производственных процессов, стремительный рост информационного оборота и инвестиций в эту сферу, даже социальное давление.
Влияние на различные области
ИИ все больше проникает в экономическую сферу, и, по некоторым прогнозам, это позволит увеличить объем глобального рынка на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидирующую позицию в освоении сей технологии занимают США и Китай, однако некоторые развитые страны вроде Канады, Сингапура, Германии и Японии не отстают.
Искусственный интеллект может оказать существенное влияние на рынок труда. Это может привести к массовому увольнению рабочего персонала из-за автоматизации большинства процессов. Ну и росту востребованности разработчиков, конечно.
Перспективы развития искусственного интеллекта
Современные компьютеры приобретают все больше знаний и «умений». Скептики же утверждают, что все возможности ИИ – не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в самых различных сферах и открывать невиданные ранее потенциалы для развития. Со временем компьютеры будут становиться все мощнее, а ИИ еще быстрее совершенствоваться в своем развитии.
Заключение
Не так давно, казалось бы, ученые ввели понятие «искусственный интеллект», а чуть больше полвека спустя технология уже находит широкий спрос в самых различных сферах. Сейчас искусственный разум, можно сказать, находится в шаговой доступности для любого человека – компьютер и ноутбук, смартфон и электронные часы, даже многие простейшие приложения работают именно с его помощью. ИИ в самых разных своих проявлениях проник во многие сферы человеческой жизни и прочно обосновался в них.
Возможно, страхи ученых вполне обоснованы? Как знать 🙂