ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ В
ЭКОНОМИКЕ
Рышкова Е.Ю..
Ученица 10 класса МКОУ «Добро-Колодезская СОШ»
Солнцевскогорайона Курской
области
Научный руководитель Непринцева Е.В.,
учитель математики
Аннотация :
статья раскрывает понятие искусственного
интелекта для обычного пользователя, объясняет каким образом
реализовывается ИИ в различных отраслях экономики, сравнивает плюсы и минусы его
появления.
В современном обществе набирает
популярность применения так называемого «Искусственного интеллекта » . Разбирая данный термин
возникает вопрос: а что такое ИИ? Каким образом он работает? В какихсферах
возможно применение ИИ? Каковы его плюсы/минусы?
Для
начала – раскроем основные понятия. Термин «Интеллект» лучше всего понимается
как способность индивида адаптировать свое поведение к новым обстоятельствам.
Человеческий интеллект – это не одна способность, а целая группа способностей,
таких как: ощущение, восприятие, мышление, воображение, представление, память.
Термин «искусственный интеллект» ввел Джон Маккарти в 1956 году на конференции
в Стэндфордском университете. Конференция проходила с целью обсуждения
возможности реализации ИИ. Искусственный интеллект (ИИ) – это наука и
технология создания компьютерных алгоритмов и программ, которые функционируют
как интеллектуальные системы: обучаются и сохраняют информацию на основе опыта,
оценивают и применяют абстрактные концепции, используют полученные знания,
чтобы влиять на окружающую среду. Искусственный интеллект делят на 2 типа:
слабый и сильный. Слабый ИИ ещё называют узконаправленным, потому что он может
выполнять только задачи в определённых рамках. Такими являются все существующие
на сегодня разработки на основе технологии ИИ. Сильный искусственный интеллект
сможет решать любые задачи в неограниченном спектре областей. Сегодня такой ИИ
реализовать невозможно, да и сама идея его создания признана чистой утопией. Далее меня очень интересовал вопрос , а с чего начиналась
история развития ИИ в нашей стране?
Коллежский
советник Семён Николаевич Корсаков (1787-1853) ставил задачу усиления возможностей
разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с
современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного.
В 1832
году С. Н.
Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так
называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной
деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих
машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего
рода роль баз
знаний, а
сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем. В СССР работы в области искусственного
интеллекта начались в 1960-х годах. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских
исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д . А . Поспеловым . С начала 1960-х М . Л . Цетлин с коллегами
разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов. В 1964 году
была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод
установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой
впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в
исчислении предикатов. В 1966 году В . Ф . Турчиным был разработан язык рекурсивных функций Рефал. До 1970-х годов в СССР
все исследования ИИ велись в рамках кибернетики. По мнению Д . А . Поспелова , науки «информатика» и
«кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров.
Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении
«искусственный интеллект» как разделе информатики. При этом родилась и сама информатика, подчинив
себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь
по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному
интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы
«Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в
состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое
распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения,
сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху
«кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов.
Искусственный
интеллект как многозадачная технология для нужд цифровой эпохи является
ключевым высокотехнологичным драйвером, который позволяет значительно ускорить
прежде всего рост экономики. Разумеется, что это только лишь одна из
многочисленных технологий, которые определят темпы и направленность развития
человеческой цивилизации в ближайшие десятилетия. Очевидно, что в ближайшем
будущем благополучие граждан и государств будет напрямую зависеть от уровня
развития биотехнологий, цифровых технологий, систем, снабжённых
высокопроизводительными модулями с продвинутым искусственным интеллектом,
робототехники, нанотехнологий, а также наличием производства новейших
материалов с уникальными свойствами [1]; [2]; [3]; [4]. Мир и вещи в нём изменяются с невероятной
скоростью. Сегодня, а тем более завтра, появятся такие изобретения, технонаучные
тренды, которые способны радикально изменить всё промышленное производство,
систему финансирования, коммуникацию между людьми и организациями.
Чтобы лучше
представить нынешнее воздействие и потенциал ИИ, давайте рассмотрим десять
ключевых отраслей, в которых технология ИИ произведет революцию в ближайшие
годы.
Медицина
и здравоохранение
Приложения
искусственного интеллекта обрабатывают большинство клинических и амбулаторных
услуг, таких как проверка показателей жизнедеятельности, телемедицина и
выписывание рецептов.
Разработчики
искусственного интеллекта создают чат-ботов, которые обеспечивают базовое
медицинское обслуживание. Эти медицинские приложения опрашивают пользователей,
как они себя чувствуют, и используют эту информацию, чтобы предоставить точную
и понятную информацию о состоянии пациента.
Розничная
торговля
Эксперты
ожидают, что к 2022 году глобальные расходы на ИИ в ритейле вырастут до $7,3
миллиарда в год. Розничные торговцы будут использовать виртуальную реальность и
расширенную функциональность в рекламе. Иммерсивное отображение каталога
продуктов будет расти, и покупатели будут знакомиться с продуктами перед
покупкой. Ожидается, что к 2023 году
чат-боты будут осуществлять 85% всех взаимодействий с клиентами.
Финансовый
сектор
Искусственный
интеллект изменит способ обработки информации в финансовых учреждениях. Банки
начали использовать роботизированную автоматизацию процессов (RPA) для
обработки стандартизированной информации в таких областях, как выверка и
консолидация. В будущем финансовые учреждения будут использовать ИИ для
составления квартальных отчетов о прибылях и убытках.
Искусственный интеллект
также будет играть активную роль в стратегических процессах. Технологии
позволят фирмам выполнять финансовый анализ, распределять активы и составлять
прогнозы в режиме реального времени, что изменит подходы финансовых
консультантов и инвестиционных компаний к потенциальным клиентам.
Аграрная
промышленность
Фермеры
используют технологию искусственного интеллекта для оптимизации методов
выращивания сельскохозяйственных культур. Наиболее популярные применения ИИ в
сельском хозяйстве варьируются от робототехники до мониторинга урожая и почвы.
Так, искусственный интеллект уже применяется для удаленного наблюдения за
посевными и почвами. Это стало возможным благодаря компьютерному зрению и
алгоритмам глубокого обучения, которые обрабатывают данные с дронов и
спутниковых снимков, анализируют их и помогают агрономам принимать оперативные
решения.
Используя
искусственный интеллект в аграрной промышленности, специалисты по сельскому
хозяйству разрабатывают автономных роботов, запрограммированных для выполнения
рутинных сельскохозяйственных задач, таких как сбор урожая в большом
количестве.
Транспортные перевозки
Цифровая экономика в небольших масштабах
уже внедряется в транспортных компаниях. В качестве примера можно назвать
создание и развитие приложений для мгновенного расчета заказа, включая
стоимость не только перемещения груза между терминалами, но и от «двери до
двери».
Внесенные
данные быстро обрабатываются и выставляется счет, который можно оплатить прямо
в приложении. Также модернизирована система коммуникации между клиентом и
компанией – можно связываться с операторами не только по мобильной связи, но и
через различные мессенджеры.
Чтобы купить
билет на поезд или самолет 15 лет назад, необходимо было отправиться на вокзал.
Этот процесс мог занимать несколько часов. Сейчас же достаточно нескольких
нажатий кнопок на ноутбуке, и через пару минут электронный билет будет
находиться уже «в руках» пассажира. Но даже это сейчас занимает много времени.
Крупные компании, занимающиеся перевозкой пассажиров, например, РЖД, Аэрофлот,
S7 Airlines, Ютэйр имеют не только сайты, но и приложения на смартфонах, в
которых можно найти подходящий билет, купить его и зарегистрироваться онлайн на
рейс (для самолетов) менее, чем за 60 секунд. Стоит уделить отдельное внимание
тому, как транспортные компании заинтересовывают клиентов для работы с их
сайтом и приложением. Это нетолько рекламные рассылки, но и ценовая политика.
Например, «Аэроэкспресс» – компания, оказывающая услугу в перевозке пассажиров
от аэропортов до города и обратно, привлекает своих клиентов для онлайн-
покупки тем, что во время нее билет на поезд стоит на 10% дешевле, чем
сли его
брать его в кассах вокзала [4].
Также
одно из самых больших достижений «цифровых» систем на транспорте можно назвать
электронную систему оплаты проезда. Благодаря этому новшеству клиентам
предоставляется целый ряд преимуществ. Теперь нет необходимости стоять в очереди
на кассу или ждать кондуктора, которому необходимо оплатить наличными билет,
потом получить его и ждать, пока он выдаст сдачу. Важной инновацией системы
оплаты считается создание единого
проездного
билета. Такой билет позволяет оплачивать проезд не одного транспорта, а
нескольких его видов: метро, автобус, троллейбус. Различные транспортные карты
предлагают пассажирам найти свой оптимальный тариф. Пока электронная система
развита только в крупных городах и еще находится в процессе создания
приложений, позволяющих пополнять транспортные кошельки [4].
В
сфере пользования такси за последние 15 лет также произошли значительные
изменения. Чтобы раньше заказать такси, нужно было найти номер службы, ждать,
когда возьмут телефон, надеяться, что водитель приедет к нужному месту и в
нужное время. Сейчас же есть несколько вариантов, как сделать заказ: телефонный
звонок, приложение, сайт, бот. Можно легко установить время приезда водителя,
отследить на картах, где стоит машина, договориться об оплате.
Обрабатывающая
промышленность
Эта технология имеет
огромный потенциал в сфере производства: от профилактического обслуживания
оборудования до автоматизации задач, выполняемых человеком. ИИ позволит заводам
работать эффективнее и снизить количество ошибок на производстве.
Инициативы
технологических гигантов, таких как Microsoft (AI для доступности), и небольших
компаний произведут революцию в области ИИ для всех информационно-технических
работников.
Урбанизация
и строительство
Строительная отрасль
давно использует технологии и программное обеспечения. Многие стартапы и
крупные компании используют ИИ, чтобы перенести строительную отрасль в будущее.
Внедрение ИИ и машинного обучения сделает процесс строительства более быстрым,
безопасным и рентабельным за счет уменьшения количества человеческих ошибок и
использования больших данных.
Энергопотребление
ИИ может быть внедрен в
интеллектуальные электрические сети для более эффективного энергоснабжения и
прогнозирования поломок оборудования. Внедрение искусственного интеллекта упростит
исследование энергетики, а также откроет новые возможности для экономии.
Крупные компании, такие как General Electric, смотрят в будущее, чтобы
использовать искусственный интеллект для оптимизации выработки электроэнергии
из батарей и точек потребления. Согласно Bloomberg
News, технологии искусственного интеллекта
в энергетике и горнодобывающей промышленности могут в конечном итоге сэкономить
$200 миллиардов.
Образование
По мере того как мы
продвигаемся вперед с новым поколением в образовательной индустрии, становится
очевидно, что изменения необходимы для прояснения их основных концепции. Самый
насущный вопрос – какими должны быть эти изменения и как этого добиться.
Использование
искусственного интеллекта для создания индивидуализированной, динамичной и
эффективной траектории обучения по любому предмету может стать невероятным
драйвером в такой революции.
Ожидается,
что в скором времени образование невозможно будет представить без участия искусственного
интеллекта (ИИ), который будет контролировать образовательный процесс от
начала до конца. Пока алгоритмы привлекают к образованию фрагментарно.
Как ИИ будет
интегрироваться в образовательный процесс?
Уже
существует несколько приложений-репетиторов, благодаря которым можно в любой
момент дополнительно изучить непонятную тему. ИИ может также проанализировать
школьные работы, определить проблемные области, а также создать индивидуальные
уроки для заполнения пробелов в знаниях.
Искусственный интеллект может
автоматизировать оценку знаний
Ожидается,
что в скором времени ИИ научится полноценно проверять письменные работы и
экзаменационные задания с помощью установленных метрик и эталонов, которые
будут исключать предвзятость либо некомпетентность преподавателей.
Искусственный интеллект может
анализировать поведение учеников
Камеры с ИИ
помогают анализировать поведение учеников. Эти системы способны распознавать и
оценивать, как ученики реагируют на разные темы и задания. Эта система должна
помочь учителям определять сильные и слабые стороны учеников.
Также ИИ
может анализировать эмоциональное и физическое состояние ученика в текущий
момент, причины прогулов, профессиональные навыки учителей.
Кибербезопасность
Кибербезопасность – это область, в которой
распространены мошенничество и хакерские атаки. Благодаря ИИ можно не только
решить эти проблемы, но и предвидеть их. С помощью искусственного
интеллекта можно было бы узнать, какие данные затронула хакерская атака, а
также выяснить источники несанкционированного проникновения в информационные
системы.
Минусы искусственного интеллекта
Первый
минус - сбои. Перекладывая множество сложных задач на искусственный интеллект
не стоит забывать, что любая машина может давать сбои. Небольшая ошибка в
вычислениях может снежным комом нарастить огромное количество
последовательных проблем. Также это может привести к потере важных данных,
подлежащих обработке машиной. Ведь она будет контролировать большинство
операций и баз данных. Второй минус - противостояние. Постоянное совершенствование
логических процессов может обособить искусственный интеллект и от человечества.
Агрессивное воздействие даже одного государства в своих интересах
способно вызвать опасные и непредсказуемые последствия. Что будет, если в своих
интересах начнет действовать глобальная современная машина? Стоит только
искусственному интеллекту решить, что человек угроза или помеха, как вымирание
людей станет лишь вопросом времени. Контроль всех производств и устройств
ставит человека перед лицом потенциальной угрозы. Третий минус - замена. По
мере того как искусственный интеллект станет заменять человека в различных
сферах, все больше людей останутся без работы. Заводское производство, основа
трудоустройства в огромном количестве мест, и это еще не предел. Степень замены
человеческого труда на роботизированный интеллект еще трудно представить, но
последствия вряд ли будут в пользу обычных людей. А даже если в выигрыше
останутся все, блаженная праздность блаженного существования может оказаться
еще большим вредом.
Плюсы искусственного интеллекта
Первый
плюс - изучение. Искусственный разум как нельзя лучше
подходит для различного рода механической деятельности. Безопасное изучение
космоса, глубин океана или земного ядра не подходит ни для людей ни для обычных
машин. Интеллект в свою очередь может подстроиться под ситуацию без угрозы
вреда здоровью. Любые эксперименты и испытания с помощью искусственного
интеллекта будут происходить куда быстрее и дешевле, чем это может сделать
человек. Второй плюс - работа. Сейчас ни одно производства мира не является
полностью автоматическим, так как машина не способна оценить результат своих
действий. Искусственный ум может не только без труда управлять сотнями заводов
по всему миру, одновременно без остановок и передышек, но еще и проверять
оценку качества. Это позволит в разы удешевить производство. Также можно будет
наладить работу на вредных и опасных объектах, где велика смертность и
травмоопасность.
Заключение Мы увидели индустрии, которые будут преобразованы революцией
искусственного интеллекта в ближайшие годы. Это переопределяет целые отрасли
экономики, автоматизируя процессы и трансформируя работу бизнеса. ИИ открывает
огромные возможности для расширения человеческого потенциала, используя
уникальные способности к творчеству и ловкости – характеристики, которые трудно
воспроизвести компьютеру.
Список литературы
1. Шваб, Клаус. Четвёртая промышленная революция / К. Шваб. –М.: Изд. «Э»,
2019.
2. Зарубин, Павел Молодые российские ученые создали мощнейшую в мире
ударную систему / П. Зарубин. 29 апреля 2018.
3. Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика //
Материалы 1-й Международной научно-практической конференции. Вып. 4 /
Государственный университет управления. – М. : Изд. ГУУ, 2017.
4. Сычёв А.А., Савостицкий А.С. Проблема неравномерности технологического
развития экономики и входные барьеры / А.А. Сычёв, А.С. Савостицкий // Шаг в
будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика // Материалы 3-й Международной научно-практической
конференции. Вып. 4 / Государственный университет управления. – М. : Изд. ГУУ,
2019. −
5. Буряк В.В. Цифровая экономика и новая технологическая парадигма / В.В.
Буряк // Цифровая экономика в профессиональном образовании // Материалы
Международной научно-практической конференции. Под ред. Н. ВМолотковой. 2020.
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.