Разбираем преимущества и недостатки искусственного интеллекта – блог IBM

Искусственный интеллект (ИИ) относится к конвергентным областям компьютерной науки и науки о данных, ориентированным на создание машин с человеческим интеллектом для выполнения задач, которые раньше требовали бы участия человека. Например, обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие, понимание языка и многое другое. Вместо того, чтобы полагаться на явные инструкции программиста, системы ИИ могут учиться на данных, что позволяет им решать сложные проблемы (а также простые, но повторяющиеся задачи) и совершенствоваться с течением времени.

Сегодняшняя технология искусственного интеллекта имеет множество вариантов использования в различных отраслях; предприятия используют ИИ для минимизации человеческих ошибок, снижения высоких эксплуатационных расходов, предоставления анализа данных в режиме реального времени и улучшения качества обслуживания клиентов, а также во многих других приложениях. По сути, это представляет собой значительный сдвиг в нашем подходе к вычислениям, создавая системы, которые могут улучшить рабочие процессы и улучшить элементы повседневной жизни.

Но даже несмотря на множество преимуществ ИИ, у него есть заметные недостатки по сравнению с традиционными методами программирования. Разработка и внедрение ИИ может сопровождаться проблемами конфиденциальности данных, увольнениями и рисками кибербезопасности, не говоря уже о масштабных технических усилиях по обеспечению того, чтобы системы ИИ работали должным образом.

В этой статье мы обсудим, как функционирует технология искусственного интеллекта, а также выделим преимущества и недостатки искусственного интеллекта по сравнению с традиционными методами вычислений.

Что такое искусственный интеллект и как он работает?

ИИ оперирует тремя фундаментальными компонентами: данными, алгоритмами и вычислительной мощностью. 

• Данные: Системы искусственного интеллекта обучаются и принимают решения на основе данных, и для эффективного обучения им требуются большие объемы данных, особенно в случае моделей машинного обучения (ML). Данные часто делятся на три категории: данные обучения (помогают модели учиться), данные проверки (настраивают модель) и данные тестирования (оценивают производительность модели). Для оптимальной производительности модели ИИ должны получать данные из различных наборов данных (например, текста, изображений, аудио и т. д.), что позволяет системе обобщать свое обучение на новые, невидимые данные.
• Алгоритмы: Алгоритмы — это наборы правил, которые системы ИИ используют для обработки данных и принятия решений. В категорию алгоритмов искусственного интеллекта входят алгоритмы машинного обучения, которые обучаются и делают прогнозы и решения без явного программирования. ИИ также может работать на основе алгоритмов глубокого обучения — подмножества машинного обучения, которое использует многоуровневые искусственные нейронные сети (ИНС) — отсюда и «глубокий» дескриптор — для моделирования абстракций высокого уровня в инфраструктурах больших данных. А алгоритмы обучения с подкреплением позволяют агенту изучать поведение, выполняя функции и получая наказания и вознаграждения в зависимости от их правильности, итеративно корректируя модель до тех пор, пока она не будет полностью обучена.
• Вычислительная мощность: Алгоритмы искусственного интеллекта часто требуют значительных вычислительных ресурсов для обработки таких больших объемов данных и выполнения сложных алгоритмов, особенно в случае глубокого обучения. Многие организации полагаются на специализированное оборудование, такое как графические процессоры (GPU), для оптимизации этих процессов. 

Системы искусственного интеллекта также обычно делятся на две широкие категории:

• Искусственный узкий интеллект, также называемый узким ИИ или слабым ИИ, выполняет конкретные задачи, такие как распознавание изображений или голоса. Виртуальные помощники, такие как Siri от Apple, Alexa от Amazon, IBM watsonx и даже ChatGPT от OpenAI, являются примерами узких систем искусственного интеллекта.
• Общий искусственный интеллект (AGI), или Сильный ИИ, может выполнить любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек; он может понимать, учиться, адаптироваться и работать на основе знаний из разных областей. Однако AGI по-прежнему остается всего лишь теоретической концепцией.

Как работает традиционное программирование?

В отличие от программирования ИИ, традиционное программирование требует от программиста написания четких инструкций, которым компьютер должен следовать в каждом возможном сценарии; затем компьютер выполняет инструкции для решения проблемы или выполнения задачи. Это детерминированный подход, похожий на рецепт, при котором компьютер выполняет пошаговые инструкции для достижения желаемого результата.

Традиционный подход хорошо подходит для четко определенных задач с ограниченным числом возможных результатов, но часто невозможно написать правила для каждого отдельного сценария, когда задачи сложны или требуют человеческого восприятия (как в распознавании изображений, обработке естественного языка, и т. д.). Именно здесь программирование ИИ предлагает явное преимущество перед методами программирования, основанными на правилах.

Каковы плюсы и минусы ИИ (по сравнению с традиционными вычислениями)?

Реальный потенциал ИИ огромен. Приложения ИИ включают диагностику заболеваний, персонализацию ленты социальных сетей, выполнение сложного анализа данных для моделирования погоды и обеспечение работы чат-ботов, которые обрабатывают запросы на поддержку наших клиентов. Роботы с искусственным интеллектом могут даже собирать автомобили и минимизировать радиацию от лесных пожаров.

Как и у любой технологии, у ИИ есть свои преимущества и недостатки по сравнению с традиционными технологиями программирования. Помимо фундаментальных различий в том, как они функционируют, ИИ и традиционное программирование также существенно различаются с точки зрения контроля программиста, обработки данных, масштабируемости и доступности.

• Контроль и прозрачность: Традиционное программирование предлагает разработчикам полный контроль над логикой и поведением программного обеспечения, обеспечивая точную настройку и предсказуемые, последовательные результаты. А если программа ведет себя не так, как ожидалось, разработчики могут просмотреть кодовую базу, чтобы выявить и исправить проблему. Системы искусственного интеллекта, особенно сложные модели, такие как глубокие нейронные сети, могут быть трудными для контроля и интерпретации. Они часто работают как «черные ящики», где входные и выходные данные известны, но процесс, который модель использует для перехода от одного к другому, неясен. Отсутствие прозрачности может быть проблематичным в отраслях, где приоритетом является объяснимость процессов и принятия решений (например, здравоохранение и финансы).
• Обучение и обработка данных: Традиционное программирование жестко; он полагается на структурированные данные для выполнения программ и обычно с трудом справляется с обработкой неструктурированных данных. Чтобы «обучить» программу новой информации, программист должен вручную добавлять новые данные или корректировать процессы. Традиционно написанные программы также испытывают трудности с независимой итерацией. Другими словами, они могут оказаться не в состоянии реализовать непредвиденные сценарии без явного программирования для этих случаев. Поскольку системы искусственного интеллекта учатся на огромных объемах данных, они лучше подходят для обработки неструктурированных данных, таких как изображения, видео и текст на естественном языке. Системы искусственного интеллекта также могут постоянно учиться на новых данных и опыте (как в машинном обучении), что позволяет им со временем улучшать свою производительность и делает их особенно полезными в динамичных средах, где наилучшее возможное решение может развиваться с течением времени.
• Стабильность и масштабируемость: Традиционное программирование стабильно. После того как программа написана и отлажена, она каждый раз будет выполнять операции одинаково. Однако стабильность программ, основанных на правилах, достигается за счет масштабируемости. Поскольку традиционные программы могут учиться только посредством явного вмешательства в программирование, они требуют от программистов писать код в большом масштабе, чтобы масштабировать операции. Для многих организаций этот процесс может оказаться неуправляемым, если не невозможным. Программы ИИ предлагают большую масштабируемость, чем традиционные программы, но менее стабильны. Функции автоматизации и непрерывного обучения программ на основе ИИ позволяют разработчикам быстро и относительно легко масштабировать процессы, что представляет собой одно из ключевых преимуществ ИИ. Однако импровизационный характер систем ИИ означает, что программы не всегда могут обеспечивать последовательные и адекватные ответы.
• Эффективность и доступность: Компьютерные программы, основанные на правилах, могут обеспечить круглосуточную доступность, но иногда только в том случае, если у них есть люди, которые круглосуточно ими управляют.

Технологии искусственного интеллекта могут работать круглосуточно без вмешательства человека, поэтому бизнес-операции могут выполняться непрерывно. Еще одним преимуществом искусственного интеллекта является то, что системы искусственного интеллекта могут автоматизировать скучные или повторяющиеся работы (например, ввод данных), освобождая пропускную способность сотрудников для более важных рабочих задач и снижая затраты компании на заработную плату. Однако стоит отметить, что автоматизация может иметь серьезные последствия для рабочей силы, связанной с потерей рабочих мест. Например, некоторые компании перешли на использование цифровых помощников для сортировки отчетов сотрудников вместо того, чтобы делегировать такие задачи отделу кадров. Организациям необходимо будет найти способы включить существующую рабочую силу в новые рабочие процессы, что станет возможным благодаря повышению производительности за счет внедрения ИИ в операции.

Максимизируйте преимущества искусственного интеллекта с помощью IBM Watson

По прогнозам Omdia, к 200 году глобальный рынок искусственного интеллекта будет стоить 2028 миллиардов долларов США.¹ Это означает, что предприятиям следует ожидать увеличения зависимости от технологий искусственного интеллекта, а также увеличения сложности корпоративных ИТ-систем. Но с Платформа искусственного интеллекта и данных IBM watsonx™В арсенале организаций есть мощный инструмент для масштабирования ИИ.

IBM watsonx позволяет командам управлять источниками данных, ускорять ответственные рабочие процессы ИИ, а также легко развертывать и внедрять ИИ в рамках бизнеса — и все это в одном месте. watsonx предлагает ряд расширенных функций, включая комплексное управление рабочей нагрузкой и мониторинг данных в реальном времени, которые помогут вам масштабировать и ускорять ИТ-инфраструктуры на базе искусственного интеллекта с использованием надежных данных по всему предприятию.

Хотя и не без сложностей, использование ИИ дает компаниям возможность идти в ногу со все более сложным и динамичным миром, встречая его с помощью сложных технологий, способных справиться с этой сложностью.

Заставьте искусственный интеллект работать с watsonx