Искусственный интеллект: возможности, перспективы и востребованность

Искусственный интеллект: возможности, перспективы и востребованность

Заместитель генерального директора ИТ-компании «Программный Продукт», исследователь и эксперт по информационной безопасности Георгий Лагода рассказывает об интеграциях в госсектор, кибербезопасности и будущем.

Искусственный интеллект и человеческий разум

Самое главное отличие заключается в ограниченности искусственного интеллекта (далее ИИ). Некоторое время назад в профессиональных кругах я слышал следующую шутку: «для того, чтобы создать искусственный интеллект, необходимо иметь свой». ИИ — это продукт человеческого интеллекта. Однако пока мы познаем чертоги своего разума и открываем новые возможности своего подсознания и интеллекта, ИИ показывает прекрасные результаты в точности и скорости решения задач, которые ему ставят.

Возьмем, например, системы городской видеоаналитики. В одном из регионов интегрировали городские камеры, которые с использованием технологий ИИ фиксировали 26 различных видов правонарушений на дорогах. За год городской бюджет пополнился на более чем 500 000 000 рублей, а количество нарушений на дорогах уменьшилось. Если посчитать, что средний штраф — 500 рублей, выписать его занимает 10 минут, то получаем 10 000 000 непрерывной работы инспектора ДПС, что эквивалентно 1 250 000 рабочих часов, 31 250 рабочих недель. Другими словами, если даже в месяце будет 5 недель, то инспектору потребуется 520 лет непрерывной работы. И таких примеров много.

Главные и актуальные задачи разработчиков ИИ

На текущий день задач перед разработчиками стоит огромное количество. Если рассматривать классический рынок IT, то его можно сравнить с «алым океаном» (высококонкурентным рынком), где есть сложившийся рынок монополистов, конкурентов, кривых ценностей для потребителей и прочее. А в рынке технологий ИИ, напротив, возможностей для открытия «голубых океанов» гораздо больше: можно открывать новые рынки, создавать новые спросы, формировать новую потребительскую заинтересованность в технологии. С коммерческой точки зрения я могу назвать это основными задачами.

С технологической точки зрения разработчиком необходим не один год, а может даже декаду работать над улучшением технологий, точности и скорости расчетов, созданием банков данных для анализа и обучением своих продуктов.

Одной из наиболее острых проблем сейчас является не качество математической модели ИИ, а наличие данных (датасетов) для обучения моделей. Альтернативная задача для разработчиков состоит в создании таких моделей, которые можно обучать и дорабатывать на уже существующих достаточных и необходимых данных.

Список задач и проблем, которые решает ИИ достаточно большой. Как пример можно привести здравоохранение: анализ изображений в радиологии для выявления злокачественных опухолей на ранних стадиях, посторонние системы кровообращения человека. На основе предиктивной аналитики решаются метеорологические задачи, ведутся расчеты для решения экологических проблем.

ИИ, экономика и закон

Сегодня технологии ИИ интегрируются не только в потребительский сектор, но и в приоритетные секторы экономики нашей страны, что включает в себя здравоохранение, образование, умные города, робототехнику (в том числе на производствах), топливно-энергетический комплекс, агропромышленный комплекс, информационную безопасность и другое. В каждом отдельном случае — это разные технологии и задачи, однако требования и проблемы у большинства одинаковые: объем данных для обучения, точность работы, масштабируемость.

Большинство стран, включая Россию (10 октября 2019 года), выпустили свои стратегии развития по ИИ. В России — это отдельный федеральный проект ИИ, который ведет Министерство экономического развития и курирует Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций. Среди кураторов можно найти государственные корпорации.

Создано большое количество условий для развития технологий в таких фондах поддержки, как Сколково, РВК (Российская венчурная компания), РФРИТ (Российский фонд развития информационных технологий), фонд Бортника (Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере), АСИ (Агентство стратегических инициатив). Все это работает для того, чтобы государство и разработчики могли наиболее быстро разрабатывать и интегрировать свои инновации в приоритетные секторы экономики страны, а также экспортировать свои разработки.

Будущее ИИ на ближайшие 10 лет

В следующей декаде я вижу активное развитие и интеграцию ИИ во все сферы общества. Вернее, можно сказать доинтеграцию и интеграцию. Ранее я уже приводил экономический эффект от примирения ИИ в городской инфраструктуре. Например, в прошлом году был разработан ИИ, который определяет двух и более авторов в тестах ЕГЭ. Получается, что теперь можно определить нелегитимные работы школьников без привлечения специальных криминалистов, которые бы просто физически не смогли осилить весь объем работ в поставленные сроки.

В топливно-энергетическом комплексе ИИ смог оптимизировать добычу нефти и газа, потребление электроэнергии и притока воды на установки подготовки. Также ИИ смог за 5-6 часов предсказывать перепады пластового давления, которые приводят к разрывам и затоплениям месторождений.

ИИ уже оказывает вполне оценимый вклад в развитие различных приоритетных секторов экономики, и данная тенденция будет сохраняться при условии непрерывного развития технологий.

И говоря о вытеснении человека с рынка интеллектуального труда благодаря интеграции ИИ — это невозможно. Существует большое количество полемики на эту тему, но ИИ имеет достаточно большое количество ограничений, которые пока что превосходит человеческое воображение

ИИ и кибербезопасность

На сегодняшний день количество событий, происходящих в различных информационных системах, увеличилось до такого объема, который невозможен для ручного анализа в моменте, даже если на это выделить целое государство специалистов. Возросло как количество самих информационных систем, так и атак на них, а также количество операционных систем и вирусов для них. Если раньше количество вирусов для макбуков можно было посчитать по пальцах одной руки, то сейчас их количество существенно выросло.

Конечно, для такого количества атак и вредоносного ПО необходимы автоматические и полуавтоматические средства анализа как атак, так и вирусов. Ведущие разработчики уже не первый год используют ИИ для анализа сетевого трафика и выявления в нем атак, блокировки атакующих запросов, выявление аномалий и выявления инцидентов.

Говоря об обеспечении полной защиты, ответ простой: нет, но можно создать условия, при которых злоумышленнику будет экономически не эффективно получать доступ к этим данным. Возьмем, например, кошельки blockchain. Большое количество людей на заре создания технологии накопили криптовалюту, а после чего забыли пароли. Даже если такой кошелек попадет в чужие руки, то для восстановления доступа к нему может потребоваться более десятка тысяч лет. С одной стороны выглядит безопасно, а с другой стороны есть исключения: нет гарантии, что при подборе злоумышленник не угадает пароль с 3 попыток. При развитии технологии и создании квантового компьютера этот вопрос решится за очень приемлемое время.

Таким образом, при создании вроде бы идеальной системы обеспечения безопасности, всегда найдутся исключения, благодаря которым можно обойти эти ограничения. Так же и в искусственном интеллекте — он никогда не будет совершенным, потому что всегда найдется исключение, которое не будет попадать под его модель. Таким образом, мы приходим к выводу, что даже ИИ не сможет создать идеальную систему обеспечения безопасности, но это не значит, что текущие системы не могут ее обеспечивать необходимым и достаточным образом. Я рекомендую следовать правилу: безопасность не должна стоить дороже, чем информация и последствия ее компрометации.

Источник: https://behipo.com/articles/iskusstvennyi-intellekt-vozmozhnosti-perspektivy-i-vostrebovannost

Ваш комментарий будет первым

Написать ответ

Выш Mail не будет опубликован


*


Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика