.io игры

Медицина

Искусственный интеллект широко используется для поддержки принятия решений в медицине. Но как вам такой пример: китайский интеллектуальный робот Xiaoyi («Сяо И») впервые сдал экзамен на врача и получил лицензию на врачебную деятельность.

Разработка компании iFlytek находит и анализирует информацию о пациенте. К работе он приступит в марте. Предполагается, что Xiaoyi будет ассистировать врачам, чтобы повысить качество их работы. Робот сосредоточится на противоопухолевой терапии, а также на обучении врачей общей практики, которых в сельских районах Китая очень мало.

Ещё одно интересное решение – Wave Clinical Platform от ExcelMedical. Система следит за жизненными показателями пациента и предупреждает врачей за шесть часов до его возможной скоропостижной смерти. Платформа системно анализирует информацию и рассчитывает риски неблагоприятного исхода.

В рамках тестов в медицинском центре Питтсбургского университета система предотвратила шесть смертей тяжелобольных пациентов. Человек на такое просто не способен, потому что не придаст значение небольшому изменению показателей и не найдёт связь между ними.

Система DeepFaceLIFT, разработанная учёными Массачусетского технологического института, способна распознавать уровень боли по микровыражениям лица. Она решает очень сложную задачу, так как каждый человек выражает боль по-разному. DeepFaceLIFT позволит понять, кому действительно нужны обезболивающие, а кто страдает зависимостью от наркотических препаратов.

Система для анализа речи и поиска признаков психических заболеваний – разработка IBM. Специалисты отдела по вычислительной психиатрии и нейровизуализации создали интеллектуальную систему, которая может предсказать развитие психоза по речи пациента.

Пациентам предлагалось просто рассказать о себе. Система могла определить, что речь человека стала беднее, он перескакивает с одной идеи на другую и т.п. Это характерные признаки психоза.

После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей только что прочитанную историю. На этих примерах искусственный интеллект в 83% случаев ставил правильный диагноз. Это объективно выше, чем у врачей, даже с солидным опытом.

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.

GPT-3 из области естественной обработки языка (NLP), самая сложная и в то же время гибкая нейронная сеть, способная генерировать статьи почти по любой теме, которые на первый взгляд трудно отличить от созданных человеком.

Индустрия 4.0

На что способна нейросеть GPT-3

• Нейросеть AlphaFold 2, ставшая прорывом в медицинской науке, способна определять трехмерную структуру белка с высокой точностью всего за несколько часов, в сравнении с традиционными методами.
• Алгоритмы AutoML (автоматизированное машинное обучение) сделали ИИ доступным малому и среднему бизнесу благодаря интеграции с облачными системами (например, MLSpace от SberCloud, или AutoML от Google). Используя среду разработки, предприятия могут написать свои алгоритмы, к примеру, для обработки обращений клиентов или улучшения прогнозирования спроса.

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.

Имитация человека

Роботы, наделённые искусственным интеллектом, уже могут имитировать человеческую мимику. К примеру, Facebook AI lab разработала интеллектуального анимированного бота и обучила его на сотнях записей видеозвонков Skype.

Алгоритм отслеживал 68 ключевых точек на человеческом лице. Он понял, как люди кивают, моргают и воспроизводят другие движения при общении с собеседниками. Затем бот смог в режиме реального времени реагировать на информацию, которую ему сообщал собеседник, или его мимику.

Ещё один важный момент – наделение ИИ моралью. Чтобы обучить систему человеческим моральным нормам, исследователи из Массачусетского технологического института создали Moral Machine.

Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.

К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).

Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:

Кроме того, София заявила:

А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…

Критика Спанч Боба

Спанч Боб приобрел огромный успех, что не могло не обратить на него внимание общественности, как всегда и происходит в таких случаях. Естественно, мультик стал подвергаться разнообразной критике, ведь если мультфильм смотрит множество детей, значит он имеет огромный потенциал для формирования их нравственного и этического облика

Таким образом, вместе с большим успехом и признанием общественности авторы мультика получают и огромную ответственность. Давайте посмотрим, каким упрекам подвергался Губка Боб за время своего существования.

В 2005 году вышло видео, пропагандирующее толерантность и терпимость к разнообразным меньшинствам, где Спанч Боб и персонажи других мультиков пели песенку соответствующего содержания. Естественно, Губка Боб сразу же был подвергнуть критике со стороны семейных и религиозных организаций за «пропаганду нестандартной любви».

Инцидент вызвал массу обсуждений о предпочтениях самого Губка Боба. Создатель мультика, Стивен Хилленбург отверг обвинения в нестандартности таковых, несмотря на то, что популярность Спанч Боба среди голубой аудитории росла. Все участники команды мультфильма были крайне удивлены такой реакцией общественности на мультик для детей, в котором, само собой, подобного посыла не было и быть не могло.

Кроме всего прочего, прошел слух, что один из эпизодов мультика был показан на канале для взрослых и представлял Патрика и Спанч Боба вышедшими за рамки простой дружбы и испытывающих друг к другу нежные чувства. Впоследствии, этот эпизод стал так популярен, что его показали и непосредственно на Никелодеон. Все это также дало почву для поиска разнообразных двусмысленных шуточек непосредственно в самом мультике. Естественно таковые были с легкостью найдены, особенно с учетом отрыва от контекста. Например вполне безобидная в контексте серии фраза Губки Боба «Полижите мои щеки» звучит сама по себе довольно двусмысленна.

Джеффри Деннис, автор статьи «То, что мы делаем каждую ночь: о заметных проявлениях откровенности в мультфильмах» утверждает «Спанч Боб и Сэнди явно не состоят в каких-либо романтических отношениях», в то время как «вероятность отношений между Губкой Бобом и Патриком также очень спорная», потому как «они живут в отдельных домах и даже имеют разные группы друзей».

Но отвлечемся от темы романтических отношений персонажей мультика. В конце концов, взрослые часто ищут проблемы там, где дети просто не обращают внимания на что-то и забавляются, глядя на приключения веселых персонажей. Гораздо более серьезной темой является влияние мультиков на умственные способности. В 2011 году в Государственном Университете штата Вирджиния было проведено исследование о влиянии мультфильма на детей.

Исследование проходило следующим образом. Было сформировано три группы четырехлетних детей, каждая из которых занималась определенной деятельностью. Первая группа смотрела Спанч Боб, вторая – Кайлу (образовательное телешоу), а третья – занималась рисованием. После 9 минут соответствующей деятельности, каждую группу детей проверили на сообразительность и умственные способности. Дети, смотревшие Спанч Боба продемонстрировали значительно более низкие показатели, чем дети из двух других групп, чьи результаты оказались примерно одинаковыми. В итоге, исследование показало, что просмотр мультика Губка Боб может вызвать у детей дошкольного возраста кратковременные нарушения в мыслительных функциях и ухудшения внимания. Ученые связали это с частой сменой сцен в мультфильме. Администрация канала Никелодеон в ответ на результаты исследования заявила, что во-первых мультфильм предназначен для детей более старшего возраста, а во-вторых, что ученые применяли довольно спорную методологию и нет никаких оснований считать, что полученные выводы обладают достоверностью, достаточной для того, чтобы родители могли делать негативные выводы по поводу мультика Спанч Боб.

Deep learning: глубокое обучение для разных целей

Глубокое обучение — подраздел машинного обучения. Алгоритмам глубокого обучения не нужен учитель, только заранее подготовленные (размеченные) данные.

Самый популярный, но не единственный метод глубокого обучения, — искусственные нейронные сети (ИНС). Они больше всего похожи на то, как устроен человеческий мозг.

Нейронные сети — это набор связанных единиц (нейронов) и нейронных связей (синапсов). Каждое соединение передаёт сигнал от одного нейрона к другому, как в мозге человека. Обычно нейроны и синапсы организованы в слои, чтобы обрабатывать информацию. Первый слой нейросети — это вход, который получает данные. Последний — выход, результат работы. Например, несколько категорий, к одной из которых мы просим отнести то, что было отправлено на вход. И между ними — скрытые слои, которые выполняют преобразование.

По сути, скрытые слои выполняют какую-то математическую функцию. Мы её не задаём, программа сама учится выводить результат. Можно научить нейросеть классифицировать изображения или находить на изображении нужный объект. Помните, как reCAPTCHA просит найти все изображения грузовиков или светофоров, чтобы доказать, что вы не робот? Нейронная сеть выполняет то же самое, что и наш мозг, — видит знакомые элементы и понимает: «О, кажется, это грузовик!»

А ещё нейросети могут генерировать объекты: музыку, тексты, изображения. Например, компания Botnik скормила нейросети все книги про Гарри Поттера и попросила написать свою. Получился «Гарри Поттер и портрет того, что выглядит как огромная куча пепла». Звучит немного странно, но как минимум с точки зрения грамматики это сочинение имеет смысл.

Сегодня нейронные сети могут применяться практически для любой задачи. Например, при диагностике рака, прогнозировании продаж, идентификации лиц в системах безопасности, машинных переводах, обработке фотографий и музыки.

Чтобы обучить нейросеть, нужны гигантские наборы тщательно отобранных данных. Например, для распознавания сортов огурцов нужно обработать 1,5 млн разных фотографий. Не получится просто слить рандомные картинки или текст из интернета — их нужно подготовить: привести к одному формату и удалить то, что точно не подходит (например, мы классифицируем пиццу, а в наборе данных у нас фото грузовика). На разметку данных — подготовку и систематизацию — уходят тысячи человеко-часов.

Интересные факты о Губка Бобе

В некоторых случаях Спанч Боб носит очки. Например – для охоты за медузами (в качестве защиты) или для чтения. Очки, которые он носит, напоминают очки художника, который его нарисовал, Тома Кенни.

В первых двух сезонах его глаза больше, чем в других

В одном из эпизодов упоминается, что первыми словами Губки Боба были слова: «Можно принять заказ?». Однако, впоследствии, это оказывается неверным, так как в другом эпизоде показано, как Губка Боб произносит «Крабья Лапа» еще находясь в утробе матери, что доказывает что именно эти слова были его первыми.

Если считать, что Спанч Боб родился в 1986, то к моменту начала показа мультика в 2000-м ему было только 14 лет. Таким образом получается, что он – четырнадцатилетний подросток, живущий один. А работу он нашел, выходит, в 12 или в 13 лет.

В некоторых эпизодах показано, что Спанч Боб обладает некой формой телепатии, что отражается в шутках о том, как сильно он раздражает своих друзей. Примеры:

• Спанч Боб вмешивается в сны своих друзей в серии «Время для сна»
• Спанс Боб приветствует мистера Крабса в мыслях Сквидворда в серии «Смерть за пирог»
• В серии «Большой розовый лузер» Спанч Боб думает «По крайней мере, в своих мыслях я в безопасности». Когда Патрик думает о том же, Спанч Боб издает возглас удивления, что подтверждает, что он прочел его мысли.
• В серии «Жаркий Выстрел» Спанч Боб читает мысли миссис Пафф. Он спрашивает ее о значении слова, которое произнесла про себя.

Спанч Боб обычно изображается слабым, но в некоторых эпизодах он проявляет поистине супергеройские силы.

Спанч Боб всегда мстит всем, кто его подставил или воспользовался его добротой. В том числе и свои друзьям. Довольно странным при этом является факт, что Сквидворду Губка Боб мстил всего пару раз, причем в одном из них он мстил не Сквидворду лично, а всем подряд.

До определенного времени Спанч Боб считался единственным персонажем, у которого есть питомец. Однако, впоследствии выяснилось, что у Сэнди есть змея, птица и бабочка, а у мистера Крабса – червь.

В четвертом эпизоде облик и голос Губки Боба претерпели изменения и стали более детскими. Возможно, это было сделано для привлечения более юной аудитории.

Спанч Боб носит зеленую пижаму, а не появляется в обычном для себя нижнем белье, когда к нему приходят гости.

Спанч Боб благодаря своей популярности стал талисманом канала Никелодеон.

Повседневный карман Губки Боба имеет 8 карманов: два на рубашке, два сзади, два спереди, один на галстуке и еще один.

Губка Боб появился во всех без исключения сериях мультфильма. Он – единственный персонаж, который может этим похвастаться.

В одном из эпизодов Губка Боб – левша. Однако впоследствии мы видим, как он пользуется для дел обеими руками в равной мере. Таким образом можно предположить, что он либо был вынужден научиться пользоваться правой рукой, либо сделал это по собственному желанию.

Губка Боб – самый популярный из всех персонажей Никелодеон.

В серии «Вы уволены, Миссис Пуфф», мистер Фитц утверждает, что Губка Боб был исключен из Школы Судоводителей 1 025 856 раз, что, конечно, является преувеличением.

С серии «Мой милый морской конек» и далее нос Губки Боба всегда опускается, когда он опечален.

В одной из серий Губка Боб дает понять, что ненавидит, когда ему лижут ступни, так как он кричит во время того, как Патрик делает это.

С каждым сезоном голова Губки Боба становится все больше.

Изначально, предполагалось назвать персонажа Спанч Бой, однако это имя было уже занято производителем швабр. Мистер Крабс ссылается на это совпадение, когда в одной из серий кричит «Отспанчбой меня, Боб!»

Когда Спанч Боб отправляется на пляж, он надевает купальный костюм. В первых сериях он синий, но затем становится красным.

В серии «Люблю этого кальмара!» показано, что у Губки Боба аллергия на тюльпаны.

Предполагается, что Губка Боб сдаст свой тест по судовождению в одном из эпизодов 10 сезона.

В одном из эпизодов Губка Боб упоминает, что его второе имя – Реджинальд, однако это с легкостью может быть и не правдой, так как многие события эпизода указывают на то, что в тот момент Спанч Боб врал.

Другие персонажи мультфильма Спанч Боб

Кроме Спанч Боба в мультфильме встречается множество интереснейших персонажей. Они могут стать вашими друзьями или противниками и в играх про Спанч Боба, поэтому будет полезно узнать про них побольше.

Звезда Патрик

Розовая морская звезда и лучший друг Спанч Боба, живет по соседству. Несмотря на то, что на протяжение всего мультфильма Патрик не блещет интеллектом, считает себя довольно умным.

Юджин Крабс

Краб, помешанный на деньгах и богатстве. Является владельцем закусочной Красти Крабс, где работает Губка Боб. Мистер Крабс в молодости служил в морских силах Бикини Боттом и является ветераном военных действий.

Сквидворд

Меланхоличный и пессимистичный кальмар, который живет рядом со Спанч Бобом и работает вместе с ним в Красти Крабс. Ненавидит свою работу и соседей.

Сэнди Чикс

Подруга Губки Боба, белка из штата Техас. Сэнди опытный каратист. Живет она в специальном доме, а передвигается надев скафандр, ибо будучи белкой не может дышать под водой.

Планктон Шелдон

Крайне отрицательный персонаж. Владелец плохой забегаловки, расположенной напротив Красти Крабс. Постоянно пытается выкрасть секретный рецепт крабсбургеров, но как правило, благодаря Спанч Бобу, ему это не удается.

Вот вы и познакомились поближе с героями мультика. Они наверняка встретятся Вам, когда вы будете играть в новые игры ГУбка Боб у нас на сайте, так что вы будете знать как с ними себя вести.

Каким бывает искусственный интеллект

Исследователи обычно делят ИИ на три группы:

Слабый ИИ (Weak, или Narrow AI)

Слабый интеллект — тот, что нам уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу. Зачастую даже лучше, чем человек. Например, как Deep Blue — компьютерная программа, которая обыграла Гарри Каспарова в шахматы ещё в 1996 году. Но такая Deep Blue не умеет делать ничего другого и никогда этому не научится. Слабый ИИ используют в медицине, логистике, банковском деле, бизнесе:

• Искусственный интеллект от Google смог опередить опытных врачей в точности диагностики рака молочной железы. Чтобы это сделать, использовали сотни тысяч результатов скрининга. По данным Американского онкологического общества, врачи не диагностируют рак примерно в 20% случаев и часто ставят ложный диагноз. ИИ не только поставил более точный диагноз, чем врачи, — на 9,4%, — но и чаще указывал на болезнь там, где онкологи не сумели её распознать.
• Amazon — одна из ведущих ИИ-компаний в мире — разработала систему Fraud Detector. Она помогает бороться с онлайн-мошенничеством, из-за которого люди и компании теряют миллионы долларов. Алгоритм следит за действиями пользователей в реальном времени, находит их и сообщает об аномалиях — например, помечает подозрительные заказы, которые нужно проверить до совершения платежа. Это можно использовать в банках, онлайн-магазинах и крупных компаниях.
• Беспилотные автомобили Waymo благодаря машинному обучению способны передвигаться по реальным дорогам без вреда для пассажиров и прохожих. Кстати, такие машины — правда, от компании Toyota — будут использовать на следующих Олимпийских играх в Японии для транспортировки гостей.

Это несколько примеров, в реальности применений намного больше.

Сильный ИИ (Strong, или General AI)

Как выглядел бы сильный искусственный интеллект, можно увидеть в игре Detroit: Become Human.

Во вселенной Detroit роботы способны учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения. Одним словом, становятся похожи на человека. А в обычной жизни ближе всего к General AI чат-боты и виртуальные ассистенты, которые имитируют человеческое общение. Здесь ключевое слово — имитируют. Siri или Алиса не думают — и неспособны принимать решения в ситуациях, которым их не обучили. Сильный искусственный интеллект пока остаётся мечтой.

Новый AI Journey и задачи для разработчиков

— В этом, юбилейном для «Сбера» году (разговор состоялся в преддверие 180-летия банка. — РБК Тренды), компания в очередной раз проведет конференцию по ИИ и анализу данных AI Journey. Какие темы хотят обсудить участники и к чему вы хотели бы прийти по итогам?

— AI Journey, как и в прошлом году, продлится три дня. В первый день эксперты обсудят вопросы бизнеса и развития ИИ, влияния ИИ на общественную жизнь в целом и на отдельные отрасли экономики. Впервые мы будем говорить о роли цифровых технологий в области устойчивого развития и ESG. Также запланирована специальная секция по проблемам этики ИИ. Второй день — научный. Он будет посвящен последним разработкам в области ИИ. В третий день пройдет конференция для школьников средних и старших классов, которые интересуются анализом данных и технологиями ИИ.

Как и раньше, конференция соберет лучших мировых экспертов в области ИИ. Например, среди спикеров — президент Intuitive Foundation Кэтрин Мор, профессор Университета Райса и основатель ThirdAI Corp Аншумали Шривастава, старший научный сотрудник CIIRC CTU Томас Миколов, профессор Имперского колледжа Лондона и Университета Лугано, руководитель по графовому глубокому обучению в Twitter Михаэль Бронштейн, доцент Сколтеха Гонзало Феррер. Широкой публике эти имена, может быть, известны не так хорошо. Но, поверьте, в отрасли искусственного интеллекта, анализа данных, машинного обучения это общепризнанные звезды мировой величины.

На конференции запланировано много презентаций и демонстраций последних разработок, но раскрывать сейчас детали я не готов.

Индустрия 4.0

AI Journey: кто поможет искусственному интеллекту спасти мир

— В рамках AI Journey проходит соревнование AI Journey Contest. Какие задачи будут решать участники?

— Задач, как и в прошлом году, будет три.

Во-первых, это Fusion Brain Challenge — обучение мультимодальных и мультиязычных моделей.

Вторая задача в рамках соревнования — NoFireWithAI. Это хакатон в области AI for Social Good (то есть ИИ ради общественного блага), который мы проводим в партнерстве с МЧС. Участникам предложено создать модель, прогнозирующую вероятность возникновения природных пожаров.

Наконец, третью задачу под названием AITrain, тоже социально значимую, мы поставили в партнерстве с РЖД. Здесь участникам предлагается разработать по фотографиям модель определения элементов железнодорожной инфраструктуры и препятствий на пути поездов. Подобные решения важны для создания интеллектуальных систем, которые снижают влияние человеческого фактора.

Роль ИИ в экономике

PwC прогнозирует увеличение мирового ВВП на $15,7 трлн к 2030 году благодаря развитию искусственного интеллекта. К этому времени Китай станет ведущей мировой державой в сфере ИИ с увеличением ВВП на 26%, Северная Америка будет следующей с ростом ВВП на 14,5%, за ней последует рост на 11–12% в крупнейших экономиках Европы. Развивающиеся страны получат наименьшую выгоду, поэтому есть риск усиления цифрового неравенства.

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.

Индустрия 4.0

Александр Ведяхин — о «гонке трансформеров» и будущем нейросетей

Нейросети для бизнеса и движение к «сильному» ИИ

— Искусственный интеллект уже несколько лет держится в топе самых перспективных и обсуждаемых технологий. В решении каких задач он продвинулся дальше всего?

— Самые впечатляющие достижения ИИ демонстрирует в компьютерном зрении, обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP), рекомендательных системах, распознавании речи.

Причем разработки на основе ИИ давно вышли за пределы научных лабораторий. Теперь это действенные инструменты для решения широкого круга задач практически во всех сферах жизни — от распознавания объектов (например, для диагностики заболеваний c применением компьютерного зрения в медицине) до кредитного скоринга (в частности, для одобрения кредита крупному бизнесу за 7 минут в «Сбере»). По данным исследования KPMG, 92% респондентов согласились с тем, что ИИ поможет их организации работать более эффективно.

Бизнес все активнее внедряет в свою деятельность NLP-модели. Например, нейросеть GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) от компании OpenAI. Она способна генерировать осмысленные тексты, включая описания товаров и даже стихи. Сеть используют для повышения эффективности поисковых инструментов, чат-ботов, технологий автодополнения текста и так далее.

Кроме того, GPT-3 может преобразовывать команды на естественном языке в код. Грубо говоря, вы словами описываете, какой сайт вам нужен, какие разделы в нем должны быть, как должна быть оформлена главная страница, а GPT-3 с ваших слов пишет код для такого сайта.

Аналогичные возможности, только для русского языка, дает языковая нейросеть ruGPT-3 от «Сбера». Наш виртуальный ассистент Салют работает именно на ней.

Индустрия 4.0

На что способна нейросеть GPT-3

— Какие главные тренды можно сегодня выделить в сфере развития ИИ?

— Корпорации и исследовательские организации создают все более и более масштабные предобученные нейросети архитектуры «трансформер», такие как GPT-3. Это настолько мощный тренд, что, можно сказать, в ИИ сейчас — период «стероидной гонки» трансформеров. Помимо OpenAI и «Сбера», собственную модель — Megatron-Turing NLG — недавно представила и Microsoft.

Мы также видим повышение универсальности моделей и движение к AGI (Artificial General Intelligence, «сильный» ИИ). До сих пор искусственный интеллект надо было учить решению конкретной задачи и переучивать под новые. Сейчас возможности моделей расширяются. Они становятся мультимодальными и способны работать как с изображениями, так и с текстами. Я думаю, что в будущем мы увидим AGI — универсальный искусственный интеллект, возможности которого будут сравнимы с человеческими.

Кроме того, ИИ все чаще выступает драйвером научных достижений на благо человечества (Social AI), и это еще один мощный тренд. Например, в конце 2020 года компания DeepMind представила нейросеть AlphaFold, которая смогла предсказать трехмерную структуру белковых молекул с точностью до одного атома. Без этого сложно создавать новые лекарства против таких болезней как синдром Альцгеймера, в развитии которого во многом виноваты неправильно свернутые белки. Таким образом ИИ помог решить задачу, над которой ученые бились около 50 лет.

Индустрия 4.0

Редактирование генов и протезы в мозг: как победить болезнь Альцгеймера

Вообще наибольший объем частных инвестиций в ИИ в мире в 2020 году — более $13,8 млрд — пришелся как раз на исследования, связанные с разработкой лекарственных препаратов. В рамках направления CovidTech технологии ИИ и машинного обучения сыграли важнейшую роль. Например, мы в «Сбере» в короткие сроки создали сервисы для борьбы с пандемией: определение заболевания по КТ-снимкам легких, звуку дыхания и кашля, симптом-чекер COVID-19 или эпидемиологический симулятор, позволяющий прогнозировать распространение инфекции.

ИИ с патентом и этика для машин

— В июне «Сбер» сообщал, что хочет запатентовать созданное ИИ произведение. Как продвигаются дела с патентом?

— В этом году мы провели первый эксперимент по регистрации прав на систему ИИ, которую создала другая система ИИ. Однако авторами указали реальных людей — наших сотрудников, которые делали изначальную систему ИИ. В итоге мы получили свидетельство на программу для ЭВМ, созданную искусственным интеллектом.

Следующим этапом попробуем подать заявку на регистрацию созданного им изобретения. Это непростая задача: изобретательский уровень пока есть в единичных решениях ИИ. Но такой эксперимент мы готовим.

Конечно, о том, чтобы наделить ИИ правами, речи не идет. Все права останутся за человеком.

Индустрия 4.0

Авторские правки: кому принадлежат права на творчество ИИ

— ИИ используется все шире и становится все доступнее. Не создает ли это дополнительных рисков?

— Мы верим, что ИИ меняет жизнь людей к лучшему. Но, конечно, осознаем, что ИИ как технология несет и ряд угроз. Например, риск выхода систем из-под контроля и причинения вреда человеку и обществу, использования ИИ для неправомерных целей.

Но подобными рисками можно управлять. Для этого нужно создавать этические кодексы и нормы, регламентировать распространение информации об исследованиях и разработках с акцентом на ответственность и безопасность, развивать нормативно-правовую базу.

«Сбер» уже принял корпоративные принципы этики ИИ. Их пять: контролируемость и управляемость, прозрачность и предсказуемость функционирования, стабильность и надежность, ответственное применение и непредвзятость ИИ. Для реализации этих принципов мы создали специальную рабочую группу в рамках Комитета ESG. Она стала первым в России специальным органом для решения спорных этических вопросов в сфере ИИ.

— Недавно в России приняли Кодекс этики в сфере ИИ, который вы подписали от имени «Сбера». Что в себя включает этот документ и кого он затрагивает?

— Работа над кодексом велась Альянсом в сфере ИИ, куда входит и «Сбер», совместно с Аналитическим центром при правительстве РФ и Минэкономразвития. Кодекс распространяется на довольно широкий круг лиц, поскольку на разных этапах жизненного цикла системы ИИ с ней взаимодействуют разные люди: разработчики, эксплуатанты, операторы и так далее.

Документ носит рекомендательный характер. Именно такие мягкие инструменты регулирования создают комфортную среду для отрасли, задавая определенные рамки. Для сферы ИИ это особенно актуально, поскольку технологии быстро развиваются, и нужен гибкий подход.

Индустрия 4.0

Границы разумного: как регулировать искусственный интеллект

На текущий момент добровольных этических ограничений вполне достаточно. Их соблюдение будет говорить о том, что компания добросовестна и ответственно относится к клиентам, к обществу в целом. А те участники рынка, которые будут пренебрегать этикой ИИ, попросту потеряют доверие клиентов.

— Понадобится ли как-то усиленно регулировать рынок ИИ в будущем?

— Конечно, правила использования систем ИИ обязательно должны быть. Главное — и это мировой тренд — двигаться в регулировании ИИ вместе и постепенно. Это должна быть коллаборация между государством, индустрией, наукой, гражданским обществом и экспертами.