Несмотря на то, что различные сектора экономики уже много лет используют ИИ, в наши дни этот термин не использует разве что ленивый. Шумиха отчасти связана с публичным выпуском ChatGPT, который позволил людям использовать ИИ в повседневной жизни, экономя свое время и силы на многих рутинных задачах.
Искусственный интеллект — это способность компьютера или машины имитировать возможности человеческого разума, который часто учится понимать язык, решения и проблемы и реагировать на них.
Искусственный интеллект вызывает в памяти образы роботов-помощников, машин, способных творчески мыслить, а некоторым — сцены из их любимого научно-фантастического фильма. Реальность, хоть и не такая футуристическая, не далека от этого. Возможности искусственного интеллекта интересны не только людям, но и бизнесу, так объем рынка технологий искусственного интеллекта в 2023 году составил около 241 миллиардов долларов США, и, как ожидается, к 2030 году он значительно вырастет и превысит 1,8 триллиона долларов США.
С каждым днем становится все меньше людей, которых бы еще не затронул ИИ в любой из своих форм. Если вы заказываете товар в интернет-магазине, то на пути его производства, вероятно, вам помогает какое-то сложное оборудование, управляемое искусственным интеллектом. Веб-сайт, который вы используете, чаще всего контролируется программным обеспечением с поддержкой искусственного интеллекта, собирая все ваши действия, чтобы продавец мог вернуться к вам с персонализированным предложением.
Эта статья расскажет вам больше о том, где используется искусственный интеллект, каким образом ИИ помогает человечеству и что ждать от использования технологий ИИ в ближайшем будущем.
Как сейчас используется ИИ?
Согласно данным Statista, размер рынка ИИ вырастет с 241,8 млрд долларов США в 2023 году до почти 740 млрд долларов США в 2030 году (иными словами, совокупный годовой темп роста 17,3%). Между тем, по данным Next Move Strategy Consulting, его стоимость вырастет в 9 раз к 2030 году, достигнув примерно 1,85 триллиона долларов США.
Действительно, рынок ИИ охватывает огромное количество отраслей, включая здравоохранение, образование, финансы, производство, СМИ и маркетинг. Темпы внедрения и адаптации этой технологии становятся все более высокими во всем мире, наравне растет и конкуренция. Чат-боты, ИИ, генерирующий изображения, мобильные приложения — все это примеры основных решений, которые поспособствуют развитию ИИ в ближайшие годы.
Европа, например, демонстрирует крайне динамичный технологический сектор, который всячески поддерживает развитие искусственного интеллекта. Финансирование стартапов, специализирующихся на этой технологии, в конце 2022 года составило более 1,4 миллиарда долларов США. Многие из крупнейших экономик Европы являются лидерами в освоении и внедрении ИИ и даже опережают глобальную динамику (к примеру страны Азии, США).
В каких отраслях чаще всего используется ИИ?
Здравоохранение
Уже несколько лет ИИ трансформирует здравоохранение и фармацевтическую промышленность. Johnson & Johnson и Moderna даже использовали инструменты искусственного интеллекта для разработки своих вакцин против COVID-19. А ведь тогда мы еще не могли подумать, что будем использовать Chat GPT практически ежедневно.
Чем же ИИ может быть полезен в медицине? Например, он прекрасно справляется с обработкой медицинских изображений (рентгеновские снимки, КТ, МРТ) для обнаружения аномалий и заболеваний с лучшей точностью и скоростью, чем традиционные методы, используемые рентгенологами. Так, внедренные технологии позволили ускорить выявление рака легких и молочной железы на ранних стадиях, а также опухолей, аневризм и других неврологических нарушений.
С помощью ИИ уже придумано несколько лекарств. Одной из первых, компания Insilico Medicine, специализирующаяся на применении ИИ в биомедицинских исследованиях, создала новый препарат для лечения смертельного заболевания — хронической легочной болезни, вызванной фиброзом.
Виртуальные медицинские ассистенты на базе ИИ проводят консультации пациентов, основываясь на истории их болезни и всех зарегистрированных ранее жалобах, а также помогают принимать лекарства и назначать приемы. Такой вид ассистентов был разработан с целью оказания регулярной и своевременной помощи пациентам с диабетом, астмой и другими хроническими заболеваниями.
В тоже время, генеративный ИИ помогает врачам быстрее обрабатывать документацию пациентов.
Финансы
Наиболее заинтересованная во внедрении инструментов ИИ сфера бизнеса — это, безусловно, финтех. Бизнес финансовых услуг увеличил внедрение ИИ на 11% для разработки digital продуктов и услуг. В период с 2021 по 2023 год компании сосредоточили свои стратегии на инструментах, которые помогут расширить предложение их продуктов и улучшить качество обслуживания клиентов.
Искусственный интеллект применяется в сфере финансов и страхования для повышения точности обнаружения мошенничества и финансового прогнозирования. Mastercard анализирует данные о транзакциях и выявляет потенциальное мошенничество с помощью ИИ. Модели финансового прогнозирования нужны компаниям для более точных прогнозов будущих доходов и прибыльности.
При этом, многие компании используют когнитивный ИИ, чтобы сократить время на анализ контрактов, счетов-фактур и других документов. Благодаря этим решениям важная информация извлекается из них автоматически, что сокращает время принятия решений, тем самым открывая новые возможности для бизнеса.
Для банковской сферы важнейшим преимуществом является качество обслуживания. Так, некоторые банки уже внедрили виртуальных помощников для повышения уровня удовлетворенности клиентов. Например, виртуальный ассистент Bank of America «Эрика» проверяет остатки на их счетах, занимается переводами средств и планированием платежей. Российским примером виртуального банковского помощника может служить «Олег» от Тинькофф.
Технологии искусственного интеллекта обладают потенциалом для преобразования финансовой индустрии за счет повышения точности и скорости принятия решений, снижения затрат и улучшения качества обслуживания клиентов.
Игровая индустрия
Одной из ключевых технологий ИИ, используемых в игровой индустрии, является машинное обучение. Машинное обучение применяется для разработки умных игровых персонажей (NPC), которые могут адаптироваться к действиям игроков и принимать решения в реальном времени. Для этого, в игре «Middle-earth: Shadow of Mordor» используется система Nemesis, которая позволяет врагам запоминать действия игрока и развивать свою индивидуальность, что делает игровой процесс более динамичным и непредсказуемым.
Обработка естественного языка (NLP) при этом используется для создания интерактивных диалогов с NPC. Это позволяет персонажам реагировать на вопросы и команды игроков более естественным и разнообразным образом.
Генеративные модели ИИ активно применяются для процедурной генерации контента. В игре «No Man’s Sky» разработчики использовали алгоритмы ИИ для создания игровых планет с разнообразной флорой и фауной. Это пример того, как технологии позволяют создавать обширные и разнообразные игровые миры без необходимости ручного дизайна каждого элемента, что значительно экономит время и ресурсы бизнеса.
Алгоритмы ИИ также используются для улучшения качества графики и анимации. Система Deep Learning Super Sampling (DLSS), разработанная компанией Nvidia, применяет глубокие нейронные сети для повышения разрешения и качества изображения в играх. DLSS анализирует низкокачественные кадры и преобразует их в изображения высокого разрешения, что позволяет достигать более гладкой и четкой графики без значительного увеличения нагрузки на оборудование.
ИИ анализирует поведение игроков, оптимизируя тем самым игровой опыт. Например, разработчики могут использовать данные о поведении игроков для настройки сложности игры. В игре «Left 4 Dead» ИИ динамически изменяет сложность уровня, подбирая подходящее количество и силу врагов, чтобы поддерживать интерес и напряжение.
Промышленность
Энергетика и промышленность в первую очередь полагаются на системы компьютерного зрения, которое предвидит отказы машин и установок. Они способны обнаруживать дефекты, такие как трещины, сколы или другие несоответствия стандартам. Оперативное выявление и устранение проблем на производственных линиях повышает эффективность производства и снижает количество брака, что, в свою очередь, сокращает издержки и улучшает репутацию бренда.
В энергетической промышленности ИИ применяется для управления сетями и оптимизации потребления энергии. Системы умного управления распределяют энергию в зависимости от пиковых нагрузок и прогнозируют необходимость технического обслуживания оборудования, что снижает риски аварий и повышает энергоэффективность.
ИИ также может повысить уровень безопасности людей в промышленных условиях.
Какой вид ИИ является наиболее часто применимым?
Narrow AI. Данный вид ИИ предназначен для выполнения очень узконаправленных действий или команд, отсюда и происходит его название. Технологии ANI созданы для того, чтобы обрабатывать уже существующие данные и не могут самостоятельно приобретать навыки. Для выполнения указанных задач они часто используют алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей, о которых мы говорили в статье “MLOps как методология: в чем отличие от DevOps и DataOps?”.
Например, обработка естественного языка (NLP) — это тип узкого ИИ, поскольку он может распознавать голосовые команды и реагировать на них, но не может выполнять другие задачи, выходящие за рамки его обучения. Примерами narrow ИИ также можно считать ПО для распознавания изображений, беспилотные автомобили и виртуальные помощники ИИ.
Проблемы от использования ИИ
Одной из самых больших проблем, связанных с искусственным интеллектом, является соответствие этичным и моральным нормам при его использовании. Сюда же можно отнести вопрос об авторском праве.
Проблематично обеспечить конфиденциальность и безопасность данных, которые используются для обучения и эксплуатации систем искусственного интеллекта. В здравоохранении, для работы ИИ необходим доступ к медицинским записям пациентов, а в финансах важную роль играет детальное изучение истории и личных платежных данных клиента. В итоге, обеспечение конфиденциальности и безопасности оказывается серьезным барьером, учитывая, что объем этих данных только растет. Уже произошло несколько громких утечек, в результате которых была раскрыта личная информация миллионов людей, и использование искусственного интеллекта может увеличить риск подобных утечек в будущем.
Более того, использование ИИ для слежки и мониторинга вызывает опасения по поводу нарушения права на частную жизнь и свободу. К примеру, системы распознавания лиц, используемые в публичных местах, могут отслеживать передвижения и поведение людей без их согласия, что вызывает обеспокоенность по поводу массового надзора и потенциального злоупотребления властью.
Автоматизация процессов с помощью ИИ приводит к значительному сокращению рабочих мест, особенно в сферах, связанных с повторяющимися задачами. Это может привести к росту безработицы и социальному неравенству. Люди, чьи навыки становятся невостребованными из-за автоматизации, столкнутся с трудностями при поиске новой работы и необходимости переквалификации. Такие изменения в структуре занятости требуют разработки стратегий для поддержки пострадавших работников и создания новых возможностей для трудоустройства.
Оказалось, что законодательство в области ИИ не успевает адаптироваться по мере развития и внедрения ИИ технологий, что стало создавать правовой вакуум и неопределенность. Важно разработать международные стандарты и нормы, которые будут способствовать ответственному и безопасному использованию ИИ, защищая при этом права и интересы людей.
Получается, что
Мы узнаем и достигаем новых открытий в различных областях благодаря машинам, которые обучаются на наших же данных. Этот факт делает ИИ бесценным источником информации и незаменимым инструментом для адаптации к поведению и запросам потребителей.