2062: время машин - стр. 16
Другой пример – рак. Команда Google применила машинное обучение для того, чтобы диагностировать рак груди по отчетам о патологии точнее, чем это способны сделать люди. Кроме того, это значительно ускоряет и удешевляет процесс. Третий пример: еще в 1980-е экспертная система PUFF диагностировала заболевания легких наравне с врачами в калифорнийской больнице. Искусственный интеллект уже делает наше здравоохранение лучше, быстрее и дешевле.
Компьютеры начинают обгонять людей и в деловой сфере. Возьмем, к примеру, фондовый рынок. BlackRock – самый крупный владелец активов в мире. Компания управляет более чем пятью триллионами долларов. Многие из активов уже контролируются алгоритмами. Компьютеры имеют серьезное преимущество в этом поле деятельности перед людьми: они могут проанализировать огромный объем данных. Способны выполнять задачи, которые не под силу нам: заниматься мониторингом спутниковых данных с парковок магазинов или анализировать интернет, чтобы предсказать объем продаж и экономический рост.
Другая область, которую подчиняют себе компьютеры, – страхование. В Японии компания Fukoku Mutual Life Insurance теперь обрабатывает выплаты с помощью Watson, искусственного интеллекта от IBM. Как только компания начала пользоваться ИИ, она сократила тридцать четыре сотрудника, которые раньше выполняли эту работу. Сейчас она рассчитывает с помощью ИИ экономить около миллиона долларов в год.
Теперь обратимся к юридической сфере. Различные стартапы вроде Luminance могут автоматически обрабатывать огромные и неупорядоченные объемы данных, чтобы помочь юристам проводить экспертизу по контрактам. Программа может найти несоответствия вдвое быстрее людей. Более того, благодаря программе отныне для выполнения этой задачи не нужно обладать такой высокой компетенцией.
Подобные случаи применения ИИ уже меняют многие профессиональные области. Сложно представить, что какой-то сектор экономики останется нетронутым к 2062 году.
Общий искусственный интеллект
Все ИИ, которые мы обсуждали до этого, были способны решить только одну конкретную задачу. Играть в го. Читать маммограммы. Анализировать акции. Цель разработки общего искусственного интеллекта (ОИИ) – написать программу, которая может делать все так же, как (или лучше, чем) человек. До осуществления этой цели нам все еще далеко, и, несмотря на те спекуляции, которые можно увидеть в прессе, выполнению этой задачи препятствуют серьезные факторы.
Во-первых, люди быстрообучаемы. Им приходится такими быть. У них это в ДНК. Нет времени учиться на собственных ошибках, когда за тобой гонится тигр. Системы ИИ же учатся не так быстро. Последние успехи в их обучении, связанные с игрой в го, переводом с китайского или распознаванием изображений, основываются на обработке огромного количества данных.