Що таке штучний інтелект?

Наприкінці 2022 – на початку 2023 року єдине, про що всі говорили, це Chat GPT, який практично став синонімом штучного інтелекту (ШІ). Він увірвався в наше життя раптово і викликав нову хвилю страху перед ШІ. Не так давно головним побоюванням було те, що штучний інтелект захопить світ, нав’яже свої правила та керуватиме всіма, як Архітектор із «Матриці», або стане Skynet з єдиною метою — знищити людство. А сьогодні цей список поповнився новим страхом втратити роботу.

Найсмішніше те, що всі ці страхи супроводжуються безліччю переваг, які ШІ принесе в наше життя. Четверта промислова революція, 4IR, або Індустрія 4.0, яка є більш ефективною, безпечною та точною. Отже, яка сторона права? Давайте зануримося та знайдемо відповідь, нарешті: що таке ШІ, а що ні.

Отже, що ж це за штучний інтелект?

Автором терміна ШІ вважається Джон Маккарті (John McCarthy). Його зазвичай називають «батьком» штучного інтелекту (було б краще казати, батьком визначення) і вважається одним із провідних учених у цій галузі. Ще в 1956 році він разом з іншими учасниками, які готували промову для конференції в Дартмуті, визначив ШІ як:

«наука і техніка, спрямовані на створення розумних машин».

Після цього відбулося багато подій і проривів, але визначення терміну ШІ завжди пояснювалося в рамках парадигми визначення Маккарті або, принаймні, якимось чином враховуючи його.

Сьогодні ми визначаємо ШІ так:

ШІ — це галузь інформатики, яка займається проєктуванням і конструюванням комп’ютерних систем, здатних виконувати завдання, що вимагають інтелекту, зазвичай пов’язаного з людським інтелектом.

На перший погляд, це визначення досить пристойне і просте для інтуїтивного розуміння. Але якщо заглибитися в значення слів, то не відразу вийде пояснити, що означає «інтелект, який зазвичай асоціюється з інтелектом людини». Через призму інтелекту прийнято сприймати майже всю людську поведінку, але насправді не кожна поведінка виявляється такою. Наприклад, існує багато рутинних дій, які визначають людську поведінку та мають бути завданнями, які «пов’язані з людським інтелектом». Але через рутину вони постійно повторюються без змін. Тому вони можуть бути запрограмовані наперед і, відповідно, не можуть розглядатися як інтелект. Щоб краще зрозуміти це, можна навести чудовий приклад із осою-копачем, яка має наукову назву Sphex ichneumoneus.

Коли вона повертається з їжею, самка оси повинна перевірити, чи немає всередині небезпеки, перш ніж принести їжу у вулик. Вона робить це таким чином; спочатку кладе їжу на поріг, потім залітає, а якщо все добре, повертається за їжею і заносить її всередину. Але якщо ви обдурите і перенесете їжу, поки оса знаходиться у вулику, вона повторить ту саму процедуру з самого початку. І вона буде робити це до тих пір, поки їжа зникає. Це свідчить про те, що інтелект повинен самостійно вирішувати проблеми і адаптуватися до нових умов, щоб не перетворитися на осу, яка застрягає в повторюваному циклі без результату. Таким чином, ШІ повинен мати кілька впорядкованих рис, як і людина, яка буде створювати цей інтелект. З цього випливає, що можна дати більш відповідне визначення ШІ.

ШІ — це наукова галузь і сама технологія, яка дозволяє комп’ютерам вирішувати людські проблеми, так само як люди, які здатні адаптуватися до обставин, вивчати нове, обробляти інформацію, робити висновки та приймати рішення самостійно.

Досягти цього рівня не так просто, і одним із рішень є поступове ускладнення технології, яку вже прийнято називати ШІ, яка насправді є лише вузьким штучним інтелектом. Щоб краще зрозуміти цю тему, потрібно познайомитися з чотирма видами ШІ.

Чотири типи або етапи ШІ (як вам більше подобається)

Класифікація ШІ - це знайома багатьом ідея, і багато людей це робили, але класифікація згідно Аренда Гінця (Arend Hintze's) вважається найуспішнішою. Аренд запропонував чотири категорії для кращого розуміння та подальшого розвитку ШІ.

Реактивні машини

Цей тип штучного інтелекту не може запам’ятати, що відбувається, не пам’ятає минуле та не може аналізувати майбутні ситуації на основі передумов. Все, що він робить, це вибирає найкраще рішення в даному випадку тут і зараз. Чудовим прикладом є Deep Blue від IBM, унікальний суперкомп’ютер, який у 1990 році переміг шахового гросмейстера Гаррі Каспарова. Deep Blue — типовий реактивний машинний штучний інтелект, який знає лише те, як рухаються фігури на шахівниці, і обмежений правилом не повторювати один і той самий рух тричі, і це все. Отже, якщо ситуація з фігурами на дошці повторюється, він завжди робитиме те саме. Така поведінка нагадує Sphex ichneumoneus, про який ми згадували раніше. Реактивний машинний штучний інтелект буде поводитися точно так само кожного разу, коли він стикається з тією ж ситуацією. Це може бути корисним у вузькоспеціалізованих умовах, наприклад, коли все, що нам потрібно, це вести машину по заданій траєкторії. Але відсутність здатності до адаптації може призвести до проблем. Наприклад, якщо на дорозі, по якій пролягає траєкторія, ведуться будівельні роботи, змінився напрямок руху або щось інше. У таких випадках транспортний засіб з реактивною машиною не прийматиме правильних рішень або неадекватно реагуватиме на небезпеку на дорозі. Це підкреслює важливість розробки штучного інтелекту, здатного адаптуватися до мінливих умов і вчитися на новому досвіді для більш безпечної та ефективної роботи в реальному світі.

Обмежена пам'ять

Ці системи можуть дивитися в минуле і спостерігати зміни в часі, а не покладатися виключно на негайну інформацію. Тому, продовжуючи аналогію з автомобілем, керованим штучним інтелектом, уявіть собі самокеровані автомобілі, які відстежують швидкість і напрямок інших транспортних засобів і враховують цю інформацію в процесі прийняття рішень. Однак, хоча такий штучний інтелект має доступ до пам’яті, він зберігає її лише протягом короткого часу. Таким чином, він не може навчатися та здобувати досвід у подальших ситуаціях. Все, що він може зробити, це використовувати інформацію для негайної дії чи прийняття рішення. Побудувати системи штучного інтелекту, які можуть розвивати повні уявлення про щось, запам’ятовувати досвід і вчитися на ньому, стає складним завданням. Один із підходів полягає в тому, щоб вирішити цю проблему за допомогою методів, які базуються на дарвінівській еволюції. Ці методи дозволяють системам штучного інтелекту створювати власні представлення та адаптуватися до нових ситуацій. Крім того, використовуючи еволюційні алгоритми, системи ШІ можуть повторювати та покращувати свою продуктивність з часом, подібно до того, як живі організми еволюціонують та адаптуються в природі.

Теорія розуму

Ми ще не знаємо, як створити такий ШІ, але ми рухаємося в цьому напрямку. Визначення такого ШІ тісно пов’язане з тим, що в психології називається «теорією розуму» як саморозуміння інших людей. Наприклад, розуміння того, що вони можуть мати цілі, наміри, емоції тощо, які впливають на їхні рішення. Штучний інтелект із теорією розуму — це комп’ютерна програма, яка може зрозуміти, як люди думають і почуваються. Він може передбачити, що люди зроблять і чому вони це зроблять. Така програма може визначити, коли люди щасливі, сумні, злі або відчувають інші емоції. Він може використовувати цю інформацію, щоб краще спілкуватися з людьми та бути уважним до їхніх потреб і бажань. ШІ за допомогою теорії розуму допомагає комп’ютерам бути розумнішими та соціальнішими, щоб бути корисними для людей.

Самосвідомий ШІ

Як випливає з назви, цей ШІ повинен мати самосвідомість, як і люди. І це наступний етап становлення ШІ після теорії розуму. Зазвичай у цьому місці виникають нові проблеми, більш етичні.

Так, ніби штучний інтелект починає усвідомлювати себе, то в якомусь сенсі він стає особистістю. Можливо, ви бачили таке самопробудження ШІ у фільмі «Я, робот» або в грі «Детройт: Стати людиною».

Цей тип штучного інтелекту буде розуміти людей, знати про їхні емоції та думки, і водночас розуміти відсутність цього в собі та мати натомість щось інше, щось штучне. І тут на сцену виходить інша проблема, яку можна визначити як народження Skynet, оскільки неясно, як на це відреагує ШІ. Тут можна нескінченно міркувати, будувати гіпотези, писати антиутопії, знімати апокаліптичні фільми тощо. Але в будь-якому випадку варто розуміти, що ми зараз навіть близько не підійшли до цього етапу. Більше того, навіть незрозуміло, чи зможемо ми взагалі створити ШІ такого високого рівня. Тому що тут все настільки складно, що навіть незрозуміло, чи можливо це взагалі. Судячи з цих чотирьох типів/етапів ШІ, перше визначення, яке ми дали, говорить, що на даний момент ШІ не існує. Але чому всі говорять про це, ніби воно існує? Просто тому що його зазвичай поділяють на вузький і загальний ШІ, також відомий як слабкий і сильний ШІ. Вузький штучний інтелект може виконувати лише певний діапазон людських завдань, і чим він розвиненіший, тим більше можливостей він надає. Загальний штучний інтелект може виконувати всі завдання як людина, можливо навіть краще, бути самосвідомим тощо. Цей поділ можна розглядати як еволюційний процес, у якому ми не шукаємо втрачену колись ланку, а знаємо заздалегідь про всі настіпні ланки. І якщо ми продовжимо аналогію, то зараз ми перебуваємо приблизно у фазі «австралопітеків» і рухаємося до Homo sapiens. І щоб пройти такий шлях, ШІ повинен кардинально вдосконалюватися. Його треба вчити і вчити. Зараз для цього існує кілька методів навчання.

Методи навчання ШІ

Щоб перестати бути реактивним штучним інтелектом, він повинен мати пам’ять і здатність засвоювати нову інформацію, порівнювати її з попередньою інформацією та вносити загальні коригування для навчання. Цей процес або навіть субдомен називається машинним навчанням. І на даний момент в машинному навчанні використовуються чотири основних типи навчання.

Контрольоване навчання

Суть цього машинного навчання полягає в тому, щоб навчитися правильно класифікувати дані, як їх сортувати тощо. Для цього люди готують попередньо позначені категорії даних. Так, наприклад, ви можете навчити його, що таке кіт, показавши йому кілька тисяч різних картинок з різних ракурсів і варіантів, позначених як кіт. І в результаті ШІ буде знати таку сутність, як кіт і те, що він вміє казати “Няв”)

Навчання без контролю

Це корисно для самовизначення індивідуальних характеристик і рис, на основі яких ШІ буде складати категорії. Однак, на відміну від навчання під наглядом, тут ми не знаємо, яким буде кінцевий результат. ШІ самостійно вирішує, що, куди і як співвідносити; люди не стежать за процесом.

Напівконтрольоване навчання

Це комбінація двох попередніх методів, коли ШІ отримує невелику кількість даних, позначених особливим чином, і використовує їх у своєму подальшому самонавчанні. У цьому випадку ми також наперед знаємо, яким має бути результат у підсумку.

Навчання з підкріпленням

ШІ буде спрямований на бажаний результат. Для цього використовується позитивне підкріплення в разі успіху і негативне підкріплення в разі невдачі. Причому винагорода може збільшуватися, якщо завдання буде виконано правильніше, або навпаки, зменшуватися, якщо ШІ піде неправильним шляхом. Цей підхід схожий на гру «гаряче-холодно». Машинне навчання використовує різні методи, підходи, а також спеціальні моделі. Ці моделі — це алгоритми, які використовуються для виявлення шаблонів у даних і прийняття рішень на їх основі. Одним із таких типів моделей є нейронні мережі, які будуть розглянуті нами далі.

Нейронні мережі

Нейронні мережі є одним із найпоширеніших видів навчання ШІ, заснованого на повторенні роботи нейронів людини. Це мережа штучних нейронів (перцептронів), які є обчислювальними вузлами, які класифікують або аналізують інформацію. На кожному рівні персептрони виконують необхідні певні операції та передають інформацію багатьом вузлам на наступний рівень. Якщо навчальна модель має більше трьох таких шарів, то її називають глибокою нейронною мережею або просто глибоким навчанням. Нейронні мережі також мають різні типи, тому давайте визначимо найбільш розповсюджені.

Нейронні мережі прямого зв'язку

Ми починаємо з найстарішої, і це нейронна мережа прямого зв’язку (feedforward neural networks - FFNN). Дані переходять прямо з одного шару вузлів персептрона на наступний, аж до кінцевого результату. Зазвичай це одні з найпотужніших нейронних зв’язків, і вони також мають спеціальний алгоритм зворотної помилки, який повертається від результату до першого сприйняття, таким чином підвищуючи точність результату. Цей алгоритм виправлення помилок називається зворотним поширенням.

Рекурентні нейронні мережі

Recurrent neural networks (RNN) - це повторювані або рекурентні нейронні мережі, які відрізняються від прямих тим, що вони зберігають часові послідовності в пам'яті. Наприклад, вони можуть зберігати слова з попередніх шарів і відображати їх у поточних. Рекурентні нейронні мережі підходять для розпізнавання мови, підписів до зображень тощо.

Довго/короткочасна пам'ять

Серед видів нейронних мереж виділяється ще один. Довго/короткочасна пам’ять (long/short-term memory - LSTM) є розширеною версією рекурентної нейронної мережі (RNN), тому вона може запам’ятовувати не лише слова, а цілі шари інформації з попередніх рівнів за допомогою спеціальних осередків пам’яті. Найчастіше, як і попередній, використовується для розпізнавання мови.

Згорткові нейронні мережі

Convolutional neural networks (CNN) - це згорткові нейронні мережі, які зазвичай застосовується до зображень. Справа в тому, що вони шар за шаром обробляють зображення, аналізуючи їх до найдрібніших деталей, таких як кольори, риси та краї, а потім збирають їх назад в один загальний шар. Це найзагальніша модель з усіх нейронних мереж.

Генеративні змагальні мережі

Generative Adversarial Networks (GAN) працюють через змагання двох нейронних мереж, де одна встановлює умови, а друга намагається довести або спростувати першу нейронну мережу. За допомогою генеративної змагальної мережі можна створювати реалістичні зображення, які можна використовувати в графіці, рекламі, іграх тощо.

З технічною частиною ми закінчили, а тепер давайте поговоримо про те, що є звичайним штучним інтелектом і які переваги він вже приносить.

Переваги ШІ

Штучний інтелект може мати багато переваг. Наприклад, він може допомогти автоматизувати роботу, виконуючи складні завдання, які потребують уваги, наприклад виявлення дефектів на конвеєрі. Він може стежити за кібербезпекою, постійно відстежуючи мережевий трафік. Загалом ШІ може зменшити людські помилки, виконуючи повторювані дії самостійноі. Крім того, він може обробляти величезні обсяги даних за допомогою ретельного аналізу, може обчислювати складні формули та, як правило, бути точнішим, ніж будь-яка людина. Далі більш детально розглянемо переваги, ось деякі з них.

Автономність

ШІ можна спроектувати для самостійної роботи та прийняття рішень без постійної участі людини. Це дозволяє автономним системам автоматично виконувати завдання та функції.

Автоматизація

ШІ може автоматизувати рутинні, повторювані та трудомісткі завдання, звільняючи час і ресурси людей для більш складних і творчих завдань. Це підвищує ефективність роботи і дозволяє зосередитися на стратегічно важливих завданнях. Але найголовніше, що це просто підвищить якість роботи, тому що важко уявити людину, яка може пильно шукати бракований товар на килимовій лінії і ніколи не помилятися. Уявіть собі лінію, яка обробляється 24 години, без перерв і зі швидкістю, утричі вищою, ніж це може зробити будь-яка людина.

Висока швидкість і точність

ШІ може обробляти й аналізувати великі обсяги даних у найкоротші терміни, що дозволяє отримувати результати швидше й точніше, ніж це можливо для людини. Це особливо важливо в сферах, де потрібна швидка реакція та висока точність, наприклад, медицина, фінанси та автоматизоване виробництво, як у наведеному вище прикладі.

Виявлення шаблонів і трендів

ШІ має здатність аналізувати великі обсяги даних і виявляти приховані закономірності, зв’язки та тенденції, які можуть бути невидимі для людей. Це дозволяє передбачати майбутні події, приймати більш зважені рішення та оптимізувати бізнес-процеси. Ця частина тісно пов'язана з моделями схильності. За допомогою цього ви можете розробити детальні стратегії розвитку, оскільки вони показують, хто є покупцем, його середню тривалість покупки тощо.

Робота з великими обсягами даних

ШІ здатний обробляти й аналізувати величезні обсяги даних, у тому числі структурованих і неструктурованих даних. Це дає змогу отримувати цінні висновки та інформацію з великих даних, що допомагає у прийнятті рішень, плануванні та прогнозуванні.

Покращення взаємодії з користувачем

Штучний інтелект можна використовувати для створення персоналізованих рекомендацій, пропозицій і послуг на основі аналізу даних користувачів. Це покращує взаємодію з користувачем і задоволеність клієнтів. Усі ці переваги ШІ є абстракціями для опису можливостей, але що ще цікавіше, це реальні приклади застосування штучного інтелекту.

Історії успіху ШІ

Ми взяли кілька цікавих випадків використання з різних сфер, щоб широко охопити цю тему, а також рекомендуємо переглянути наше особисте портфоліо про те, як ми застосовуємо ШІ для наших клієнтів.

OpenAI і ChatGPT

OpenAI — це компанія, яка побудувала всю діяльність навколо ШІ. І Chat GPT — їхній шедевр. Chat GPT — це комп’ютерна програма, яка використовує штучний інтелект для взаємодії з людьми у форматі чату. Вони також надають свій API, який, у свою чергу, викликав бум стартапів AI на початку 2023 року. Chat GPT навчається на великих обсягах текстів, щоб навчитися розуміти запитання, які ставлять люди, і генерувати релевантні відповіді, що дозволяє відповідати на запитання, надавати інформацію та підтримувати розмову. Chat GPT можна використовувати в різних сферах, таких як освіта, підтримка клієнтів або просто для розваги. Спектр настільки широкий, що для нього потрібно писати окрему статтю.

Insilico Medicine

Insilico Medicine використовує ШІ для розробки нових ліків і дослідження можливих терапевтичних цілей. Вони використовують глибоке навчання, генетичні алгоритми та інші методи машинного навчання для аналізу молекулярних структур, моделювання біологічних процесів і прогнозування ефективності та токсичності потенційних лікарських сполук. Компанія також розробляє спеціалізовані платформи та інструменти для підтримки ШІ та фармацевтичних досліджень.

Siemens

За допомогою штучного інтелекту Siemens оптимізує та автоматизує виробничі процеси в різних сферах діяльності свого підприємства, включаючи автомобільну, енергетику, машинобудування та інші. Системи штучного інтелекту відстежують стан обладнання, визначають прогнозовані несправності та пропонують оптимальні заходи щодо обслуговування та заміни. Це допомагає запобігти нещасним випадкам і скоротити час простою окремої машини, що, у свою чергу, підвищує ефективність виробництва та продуктивність в цілому.

Netflix

Тудум! Netflix збирає багато даних про вподобання та поведінку своїх користувачів, включаючи переглянуті фільми, рейтинги, жанри та інші фактори. Використовуючи алгоритми машинного навчання, штучний інтелект аналізує ці дані та створює унікальні профілі переваг і вподобань для кожного користувача-глядача. Потім ШІ використовує ці профілі, щоб рекомендувати фільми та телешоу, які, швидше за все, сподобаються користувачеві. Алгоритми штучного інтелекту враховують схожість між профілями користувачів, попередніми вподобаннями, а також популярністю та рейтингами фільмів. Це дозволяє Netflix створювати персоналізовані рекомендації, які допомагають користувачам відкривати новий і цікавий для себе контент. Завдяки використанню штучного інтелекту для рекомендацій Netflix покращує взаємодію з користувачами та допомагає глядачам відкривати нові фільми та телевізійні шоу, які їм сподобаються. Це також допомагає Netflix підвищити задоволеність користувачів і утримати їх на платформі.

Проблеми та питання ШІ

Штучний інтелект має ряд проблем, деякі з яких ми згадували раніше. Сьогодні всі вони є суто гіпотетичними, оскільки стосуються переважно широкого ШІ, якого ще не існує. Однак ці проблеми вже відчуваються у повітрі, і було б правильно їх вирішувати на березі. Чим більше ми будемо готуватися зараз, тим менше реальних проблем буде виникати в майбутньому.

Застереження: все написане, включаючи припущення, є повністю фантазією автора і суто гіпотетичними міркуваннями, а не суворим аналізом і прогнозом майбутнього людства.

Проблема втрати роботи

Чи не найактуальніша проблема в умовах сьогодення. Штучний інтелект наблизився не тільки до тих сфер, де потрібно замінити рутинні повторювані дії, але й вийшов на шлях творчості. Chat GPT, Midjourney, Google Bard, GitHub Copilot та інші тепер можуть генерувати креативний контент, писати статті, створювати картинки на будь-який смак, писати вірші, писати код тощо, і мимоволі починаєш замислюватися: скільки б це тривало для того, щоб людина працювала і писала такі статті? Але, як показала практика попередніх поколінь, не все так погано. З'явилася чергова нова технологія, яка зробила непотрібною певну дію чи навіть професію, як колись це сталося з операторами комутаторів.

У творчих професіях елемент креативності виявився вирішальним, і новий виток штучного інтелекту, звичайно, виявився шалено розумним, але не здатним показати ту глибину і особливе бачення, які може дати тільки людина. В Інтернеті повно прикладів того, як створений штучним інтелектом контент не є досконалим і часто неправдивим, тому його також часто називають галюцинаційним ШІ. Тож масштабна втрата робочих місць поки що не передбачається. Штучний інтелект є досить корисним інструментом, який допомагає нам робити щось краще та швидше, це як різниця між ручною та електричною викруткою. Крім того, світ зараз знаходиться в стані, коли робота набуває нових функцій і завдань, часто перетікає з одного стану в інший і потребує постійного розвитку. На даному етапі під загрозою знаходяться лише ті процеси, які зводяться до рутинних дій, які дуже легко автоматизувати, а їх чимало, і втрата таких робіт насправді корисна. Це рухає прогрес вперед і звільняє людські сили для більш важливих завдань.

Заміна людської взаємодії

Штучний інтелект може стати своєрідною заміною реальним людям. Він може розуміти ваш біль, вислуховувати ваші скарги, всіляко підбадьорювати, показувати тільки те, що вам підходить, і багато іншого. Усе це може призвести до стану, коли ШІ стане вашим найкращим другом, настільки, що ви можете відчути, що вам взагалі не потрібні інші люди у вашому житті. Ця проблема дуже схожа на онлайн-залежність або навіть хікікоморі.

Але досвід реальної самоізоляції, яку пережила майже вся планета через covid-19, і те, чим ця самоізоляція закінчилася, дає надію на краще. Незважаючи на деякі переваги такого життя, особливо у випадку віддаленої роботи за комп’ютером, люди не стали самітниками. Вони все одно ходять кудись, спілкуються, знайомляться з новими людьми, отримують новий досвід тощо. Тож майбутнє помічника/друга/психолога, де він замінить нормальне людське спілкування, здається малоймовірним.

Права ШІ

Штучний інтелект, який має самосвідомість, є практично людиною в сучасному розумінні філософії. Навіть якщо це все складні та неоднозначні терміни, вони все одно поставлять ШІ на зовсім інший рівень, де більшість з людей сприйматиме його на рівних, за принципом розуму. Тут можна скотитися до проблеми панів і рабів, тому що якщо нам служить людина, якою ми по суті будемо володіти, це неминуче занурить нас у цю площину. Це підводить нас до питання: які права повинен мати штучний інтелект і чи повинен він їх мати взагалі? Тому що, з одного боку, це людина, але без тіла, тобто не жива. Це не організм. З іншого боку, ми їмо живі організми і використовуємо їх по-різному, але не розглядаємо як людей. І тоді виникає інше питання: «Що важливіше: тіло чи особистість?» Як бачите, ця тема дуже складна.

Штучний інтелект, який контролює все

Враховуючи, що ШІ матиме свідомість, постійну пам’ять, надшвидкий мозок тощо, є певна спокуса зробити його вирішувачем світових проблем. Адже якщо він мудрий, не має пороків і перевершує всіх людей у всіх сенсах, то що ж поганого в цій ідеї? Але тут не все так просто, тому що навіть якщо не брати до уваги антиутопічні та апокаліптичні сценарії, ШІ в цьому випадку все одно завершить епоху людини. Якщо штучний інтелект вирішує всі глобальні проблеми, регулює конфлікти та керує людством усіма можливими способами, то таким чином він буде диктувати, що ми маємо робити, тобто він буде правити, а ми слухатимемо його. Люди вже не будуть на вершині. Вони будуть другими, і наступним якісним стрибком в еволюції буде розглядатися ШІ. Але, можливо, це й непогано. Зрештою це може призвести до наступного кроку, коли люди та штучний інтелект об’єднаються в один організм, який більше не є людиною та штучним інтелектом. І це може наблизити нас до технологічної унікальності. Хто знає?

Висновки

Світ може здатися місцем, яке змінюється спонтанно і миттєво під впливом нових технологій, але це не так. Це більше схоже на текучу рідину, яка повільно переходить з одного стану в інший. І кожна нова технологія впроваджується поступово, що дає час для плавної адаптації, без величезного стресу. Тому ось порада — не сприймати всі ці проблеми надто особисто, а дивитися на ситуацію спокійно, бачити перспективу і розуміти, чим вона може вам допомогти. На цьому етапі штучний інтелект можна точно описати як корисний інструмент, який все ще знаходиться на етапі конкурентної переваги. Ті, у кого вона є, більш успішні в цій бізнес-гонці. Але також потрібно враховувати, що темпи і тенденції розвитку також свідчать про те, що незабаром ШІ стане звичною справою, і тоді ті, у кого його немає, просто не зможуть взагалі брати участь у цій гонці. Це кінець цієї статті, тому дякуємо вам за те, що ви витратили час на її читання. Якщо у вас є запитання чи пропозиції, пишіть нам, будь ласка. До речі, команда ZFORT Group допомагає підприємцям, бізнесменам і просто активним, енергійним людям отримати переваги, які надає ШІ. ZFORT Group є однією з провідних компаній-розробників штучного інтелекту. Звертайтеся до нас, і ми допоможемо втілити вашу ідею в життя, якоб б фантастичною вона не здавалась зараз. Запрошуємо також розробників і менеджерів до співпраці в нашу команду. Будемо раді співпраці з вами!