20 January

Хватит всё подряд называть ИИ

Client optimizationAlgorithmsMachine learningArtificial IntelligenceNatural Language Processing
Хорошая новость в том, что я обнаружил много проблем. Плохая новость в том, что вы одна из них.

Большинство менеджеров и маркетологов называют искусственным интеллектом всё подряд: пылесосы, игрушечных роботов-трансформеров и даже подбор мобильных тарифов. Это в тренде и хорошо продаётся, только одна проблема — даже учёные не рискуют говорить, что создали ИИ.

Решили разобраться в определениях: можем ли мы вообще говорить об искусственном интеллекте, чем он отличается от машинного обучения и справедливо ли презрительно поднимать брови, когда мы видим очередную рекламу с ИИ.

ИИ для Википедии


Определение искусственного интеллекта из Википедии абстрактно и универсально, как гороскоп.

Искусственный интеллект — это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Такая формулировка ни о чём не говорит, потому что неясно, что считать «интеллектуальным» в мире машин. В Википедии про интеллект пишут как про качество психики, а этой штукой обладают только живые существа.

Интеллект (от лат. intellectus «восприятие»; «разумение», «понимание»; «понятие», «рассудок») или ум — качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций, и использованию своих знаний для управления окружающей человека средой.

Поэтому в поисках адекватного определения мы пошли на сайты лабораторий и институтов, изучающих искусственный интеллект.

ИИ для учёных


Глобально тема ИИ непростая, потому что даже среди специалистов до сих пор нет общепризнанного определения — каждый понимает искусственный интеллект по-своему.
Поэтому мы решили посмотреть, что изучают лаборатории и кафедры, которые занимаются исследованием ИИ: Московский физико-технический институт, Центр речевых технологий в ИТМО, ИСА РАН, лаборатории в компаниях и корпорациях (например, Сбербанк, Samsung, ВКонтакте) и другие заведения.

В область их изучения, например, попадают:


1) Предиктивная аналитика — интеллектуальный анализ данных, на основе которого алгоритмы могут сделать прогноз. Например, когда Сбербанк принимает решение о выдаче кредита, их технология Big Five анализирует соцсети клиента, составляет психологический портрет и оценивает его благонадёжность.

2) Рекомендательные системы — алгоритмы, которые подбирают объекты под пользователя: контент, товары и предложения. Мы все с этим знакомы: если в минуту нетрезвой грусти поставить на YouTube «Выйду ночью в поле с конем», хостинг запомнит вас как фаната «Любэ» и предложит послушать про батяню комбата.

3) Компьютерное зрение и распознавание изображений — область ИИ, которая обучает компьютеры интерпретировать и «понимать» визуальный мир. Используется, например, в беспилотных автомобилях или в сервисах вроде FindClone, который находит людей во ВКонтакте по фотографии.

4) Синтез, распознавание и генерация речи — то, что умеют делать Siri, Алиса и другие виртуальные ассистенты (подробнее о работе подобных алгоритмов и нашей Lia мы писали в предыдущей статье).

Мы видим, что термин искусственный интеллект используют в задачах, где система анализирует данные и на основе этого принимает «умные» решения.

Но ни один исследователь не говорит, что он создал ИИ — институты лишь изучают алгоритмы, которые выполняют задачи из области ИИ.

ИИ и машинное обучение


Нередко ИИ путают с машинным обучением, но это неверно. ML часто применяется для этих задач, потому что с его помощью удобно провести анализ информации и принять решение. Например, ml-алгоритм предскажет, что с 98% вероятностью человек на картинке — это пользователь смартфона. Значит, телефон можно разблокировать.

Но учёные не приравнивают ML к ИИ. Для них искусственный интеллект — область исследований о том, как заставить машину выполнять нетривиальные задачи. А ML — класс алгоритмов, которые служат для их решения (как винтики в часах).

ИИ для снобов


Те, кто любит докапываться, говорят: «Этот пылесос не умный, потому что он не может приготовить лазанью или поспорить о Канте. ИИ должен быть как оракул, который готов ответить на любой вопрос и решить любую задачу».

Такой идеалистический образ машины как суперчеловека пришёл к нам из кинематографа и искусства. Романтика ИИ — это смышленая робо-девушка из фильма «Она» или «Терминатор», готовый разрулить все проблемы одной левой. Это тебе не чат-бот, который ломается при первом же запросе мимо сценария.

Для того, что снобы имеют в виду под искусственным интеллектом, есть специальное определение: сильный искусственный интеллект или general artificial intelligence. Утопический алгоритм, который справится с любой задачей без подсказок: тот самый герой, способный на всё. Как человек, только непогрешимый.

Теория сильного искусственного интеллекта предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя как отдельную личность (в частности, понимать собственные мысли), хотя и не обязательно, что их мыслительный процесс будет подобен человеческому.

Обычный или как его называют «слабый» искусственный интеллект отличается от «сильного» тем, что пишется под конкретные задачи: например, у беспилотника один алгоритм анализирует дорогу, а другой на основе этих данных понимает, куда ехать. Да, это ML — и да, из области ИИ. Но в отличие от general artificial intelligence не сможет действовать в условиях неопределенности: воспитывать детей или спасать мир.

Возможно, простой ИИ называют слабым потому, что он не оправдывает человеческих надежд. Пока нет сильного интеллекта, нам остаются только простенькие роботы — они хорошо притворяются, но все, кто общался с чат-ботами или даже с Алисой знают, как легко их раскусить.

Хотя маркетологи, конечно, о слабостях не говорят.

ИИ для маркетологов


Менеджеры и маркетологи называют ИИ все smart-девайсы и любую умную фигню, которая умеет что-то делать сама: по квартире ездить, свет включать, товар подбирать.

Недавний пример из рекламного мира: Искусственный интеллект МТС сформирует для вас персональный тариф.

ИИ здесь можно заменить словами «алгоритм» или «ассистент» — для пользователя суть не поменяется, это просто красивое слово.

На баннере, конечно, не пишут, что у МТС под капотом — может, у них есть свой штатный Терминатор. Но скептичные программисты сразу понимают, что скорее всего это несложная реализация, основанная на известных алгоритмах.

Мы ожидаем, что искусственный интеллект будет нас удивлять, а называть им топорные методы это как минимум наивно. Но маркетологи никогда не были скромными (или даже реалистичными).

Как правильно


Искусственный интеллект только начали изучать, поэтому всерьез говорить об ИИ в рекламе всё равно, что называть школьника «начинающим магистром».

Тогда как правильно? Мы думаем, что на данный момент в разговорах об ИИ грамотнее всего использовать определение «алгоритмы машинного обучения» или говорить, что технология построена на алгоритмах ИИ — за это эксперт вам поставит плюс.

Потенциальные пользователи тоже скажут спасибо: несправедливо, что менеджеры ставят большую идею об искусственном интеллекте в один ряд с «умным» пылесосом.

Ведь до настоящего (сильного) искусственного интеллекта нам ещё далеко.
Tags: ai nlu чатботы conversational ai разговорный ИИ искусственный интеллект lia клиентский сервис
Hubs: Client optimization Algorithms Machine learning Artificial Intelligence Natural Language Processing
+29
16k 69
Comments 47
Ads
Top of the day