Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение

Высока вероятность потратить деньги на то, что не создаёт ценности и не снижает издержек. Это будет следующий шаг, после того как клиент получит результат и компетенции.

Также приведу ещё два реальных применения нейросетей и машинного обучения:

– «МегаФон» поможет бизнесу оперативно выявлять конфликтные диалоги с клиентами;

– Яндекс. Браузер внедрил машинный перевод видеороликов в режиме реального времени.

Ограничения

Лично я вижу следующие ограничения в данном направлении.

– Качество и количество данных. Нейросети требовательны к качеству и количеству исходных данных. Но эта проблема решается. Если ранее нейросети необходимо было прослушать несколько часов аудиозаписи, чтобы синтезировать вашу речь, то сейчас достаточно нескольких минут. А для нового поколения потребуется всего несколько секунд. Но тем не менее им всё равно нужно много размеченных и структурированных данных. И любая ошибка влияет на конечное качество обученной модели.

– Качество «учителей».

Нейросети обучают люди. И здесь очень много ограничений: кто и чему учит, на каких данных, для чего.

– Этическая составляющая. Я имею в виду вечный спор, кого сбить автопилоту в безвыходной ситуации: взрослого, ребёнка или пенсионера. Подобных споров бесчисленное множество. Для искусственного интеллекта нет этики, добра и зла.

Так, например, во время испытательной миссии беспилотнику под управлением ИИ поставили задачу уничтожить системы ПВО противника.

В случае успеха ИИ получил бы очки за прохождение испытания. Финальное решение, будет ли цель уничтожена, должен был принимать оператор БПЛА. После этого во время одной из тренировочных миссий он приказал беспилотнику не уничтожать цель. В итоге ИИ принял решение убить оператора, потому что этот человек мешал ему выполнить свою задачу.

После инцидента ИИ обучили, что убивать оператора неправильно и за такие действия будут сниматься очки. Тогда ИИ принял решение разрушить башню связи, используемую для связи с дроном, чтобы оператор не мог ему помешать.

– Нейросети не могут оценить данные на реальность и логичность.

– Готовность людей. Нужно ожидать огромного сопротивления людей, чью работу заберут сети.

– Страх перед неизвестным. Рано или поздно нейросети станут умнее нас. И люди боятся этого, а значит, будут тормозить развитие и накладывать многочисленные ограничения.

– Непредсказуемость.