Получаете ли вы рекомендации в социальных сетях? Иногда это может быть то, что вы недавно смотрели, в сочетании с прошлыми просмотрами на телевидении и т. д. Все рекомендации основаны на данных, собранных в результате недавних посещений сайтов социальных сетей, недавно просмотренных фильмов и т. д. Затем данные используются для соответствующей обработки рекомендаций с помощью машинного обучения. При этом данные + машинное обучение = искусственный интеллект, и в этой статье я буду говорить об искусственном интеллекте и машинном обучении и о том, как они используются на благо общества.
Во-первых, что такое искусственный интеллект?
Согласно Wiki и ведущим учебникам по ИИ, Искусственный интеллект (ИИ) — это интеллект, созданный машиной. Это любая система, которая воспринимает свое окружение и предпринимает действия, которые максимизируют ее действие для достижения своей цели. Искусственный интеллект — это обширная отрасль компьютерных наук, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
Типы искусственного интеллекта и его пример
- Реактивные машины
Это соответствует самым основным принципам ИИ, как следует из названия. Он способен использовать свой интеллект только для того, чтобы воспринимать и реагировать на мир перед ним. Реактивная машина не может хранить память и, как следствие, не может полагаться на прошлый опыт для принятия решений в режиме реального времени. Примером использования искусственного интеллекта реактивной машины является игровая реактивная машина Google AlphaGO. Игра AlphaGo не способна оценивать будущие ходы, но полагается на свою собственную нейронную сеть для оценки развития текущей игры, что дает ей преимущество перед Deep Blue в более сложной игре.
2. ИИ с ограниченной памятью
У него есть возможность хранить предыдущие данные и прогнозы при сборе информации и взвешивании потенциальных решений, что, по сути, заглядывает в прошлое в поисках подсказок о том, что может произойти дальше. Искусственная память с ограниченной памятью более сложна и предоставляет больше возможностей, чем реактивные машины. При использовании искусственного интеллекта с ограниченной памятью в машинном обучении необходимо выполнить шесть шагов: должны быть созданы данные для обучения, должна быть создана модель машинного обучения, модель должна быть способна делать прогнозы и получать обратную связь от человека или окружающей среды, и эта обратная связь должны храниться как данные. Примерами использования искусственного интеллекта с ограниченной памятью в основном являются наши социальные сети, интернет-магазины и т. д.
3. Теория разума ИИ
Теория разума является теоретической. Мы еще не достигли технологических и научных возможностей, необходимых для достижения следующего уровня искусственного интеллекта.
4. Самосознание ИИ
Как только Теория разума может быть установлена в искусственном интеллекте, может быть, в будущем, последним шагом станет самосознание ИИ.
Регулярно с 1950-х годов эксперты предсказывали, что пройдет всего несколько лет, прежде чем мы достигнем общего искусственного интеллекта — систем, которые будут демонстрировать поведение, неотличимое от человеческого во всех аспектах, и что ИИ также будет обладать когнитивным, эмоциональным и социальным интеллектом. В 1956 году Марвин Мински и Джон Маккарти, ученый-компьютерщик из Стэнфорда, организовали примерно восьминедельныйДартмутский летний исследовательский проект по искусственному интеллекту (DSRPAI) в Дартмутском колледже в Нью-Гэмпшир, чтобы подтвердить предсказание. Этот семинар знаменует собой начало ИИ. Сегодня искусственный интеллект (ИИ) является одной из наиболее быстро развивающихся областей в технологической отрасли. Использование ИИ распространилось на широкий спектр отраслей, включая здравоохранение, транспорт, распознавание речи, беспилотные автомобили, социальные сети и безопасность. Во многих отношениях это важный источник изменений в жизни людей в 21 веке. Кроме того, ИИ продемонстрировал успех в играх и симуляциях и все чаще применяется для решения широкого круга практических задач. Эти коммерческие приложения часто оказывают косвенное положительное влияние на общество, увеличивая доступность информации за счет улучшения инструментов поиска и языкового перевода, предоставления улучшенных коммуникационных услуг, обеспечения более эффективной транспортировки, поддержки более персонализированного здравоохранения, рекомендаций на социальных сайтах и т. д. С этим интересом приходит много вопросов, касающихся влияния ИИ и того, как его можно использовать на благо общества.
Что такое ИИ для общественного блага?
ИИ для общественного блага — расплывчатое понятие, учитывая, что ни ИИ, ни общественное благо не имеют общепринятого определения. Как отмечает Беттина Берендт, в Тезисе ИИ для общего блага; общественное благо — это общее благо, которое называется целью, которая еще не определена. Он также заявил, что ИИ должен быть полезен как для человека, так и для окружающей среды. Между тем, в прошлом сообщество исследователей ИИ (AI4SG) заявляло, что ИИ на благо общества направлен на разработку методов и инструментов ИИ для решения проблем на уровне общества для улучшения благосостояния общества.
Влияние ИИ на общественное благо
- Система рекомендаций Youtube, основанная на искусственном интеллекте, будет показывать спортивные видео в течение нескольких дней, если кому-то случится посмотреть игру в прямом эфире на платформе.
- Написание электронных писем становится намного быстрее благодаря автозаполнению на основе машинного обучения (ML).
- Компании внедрили чат-ботов на основе обработки естественного языка.
- Такие игры, как покер, используют ИИ
- Android и IOS теперь используют ИИ для рекомендаций и личной рекламы.
- Социальные сети используют ИИ для личной рекламы и т. д.
Как возможности ИИ используются на благо общества
Возможности искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка и возможности структурированного глубокого обучения, имели наиболее широкое распространение и наибольший потенциал для применения в социальных целях.
- В компьютерном зрении особые возможности классификации изображений и обнаружения объектов выделяются своими потенциальными приложениями на благо общества. Классификация изображений — это возможность искусственного интеллекта, которая классифицирует изображение или видеоклип по одному из набора предопределенных классов. Например, классификация изображений может сказать вам, есть ли в отзывах кошка или собака. Его можно использовать для решения проблем, связанных с преступностью и уровнем бедности в разных районах, с помощью дневных изображений. Кроме того, обнаружение объектов — это способность ИИ, которая может находить все экземпляры всех обученных классов объектов и сообщать об их местоположении на изображении. Например, с его помощью можно решать такие задачи, как обнаружение пожаров на спутниковых снимках и обнаружение бактерий в растениях.
- Обработка естественного языка также может применяться для социального воздействия, когда языковые и коммуникативные барьеры являются препятствием. Это включает в себя анализ настроений, языковой перевод и понимание языка. Это наиболее полезно в неструктурированной текстовой форме, документах, отчетах об инцидентах, статьях, медицинских записях и сообщениях в социальных сетях, таких как твиты. Например, языковой перевод полезен там, где языковые и коммуникативные барьеры являются основными препятствиями. Также его можно использовать для обнаружения искаженной информации и борьбы с мошенничеством.
- Структурированное глубокое обучение (SDL) анализирует традиционные наборы табличных данных, которые часто доступны для использования в социальных целях. Это может помочь в решении различных проблем, от выявления случаев мошенничества на основе данных налоговой декларации до поиска закономерностей в электронных медицинских картах, которые людям было бы очень трудно обнаружить. На данный момент использование структурированного глубокого обучения начало появляться в коммерческих секторах. Например, Instacart использует SDL, чтобы покупатели могли эффективно перемещаться по магазинам, сокращая время доставки. Кроме того, Pinterest разработала систему SDL, которая помогает увеличить рекомендации, связанные с вовлечением пинов, на пять процентов.
- Обнаружение и распознавание звука также является общей возможностью ИИ, которую можно использовать на благо общества. Сегодня он используется для диагностики здоровья, обслуживания транспорта и обучения студентов в сфере образования.
- Усиление и создание контента — другие возможности ИИ на благо общества. Он предполагает обучение методом проб и ошибок. Его можно использовать, например, для обучения моделей, которые могут рекомендовать лечение на основе прецизионной медицины для отдельных пациентов.
На изображении ниже показано, как ИИ можно использовать на благо общества и варианты его использования
Кроме того, исследователи и эксперты социального сектора упоминают четыре категории ограничений на использование ИИ. Смотрите изображение ниже:
В заключение
Развитие искусственного интеллекта на благо общества, вероятно, предоставит дополнительные возможности для улучшения сообщества и откроет возможности для положительного воздействия, но существуют риски, которыми необходимо управлять. Тем не менее, есть несколько статей, посвященных ИИ на благо общества, если вы хотите прочитать больше, я приведу несколько статей в качестве ссылок.
Не стесняйтесь исследовать!
Ссылки
Джейкоб Мокандер — О пределах дизайна: каковы концептуальные ограничения при разработке искусственного интеллекта для общественного блага
CCC - Консорциум компьютерного сообщества https://cra.org/ccc/wp-content/uploads/sites/2/2016/04/AI-for-Social-Good-Workshop-Report.pdf
Жеяун Райан Ши, Клэр Ван, Фей Фанг — Искусственный интеллект на благо общества: исследование
Mckinsey Global Institute — Заметки с передовых рубежей ИИ, применяющих ИИ на благо общества
