Четвертая промышленная революция и ее влияние на общество

Разработка общего искусственного интеллекта (AGI) идёт с применением различных способов, в том числе с помощью алгоритмов машинного обучения (ML), которые позволяют компьютерным системам учиться и адаптироваться к изменяющимся данным с течением времени, а также алгоритмов обработки естественного языка (NLP), которые позволяют компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. AGI ещё в значительной степени теоретичен и не имеет широкого применения, поскольку требует разработки алгоритмов машинного обучения, позволяющих компьютерным системам учиться и адаптироваться более общим и гибким образом.

Машинное обучение (ML) позволяет искусственному интеллекту обучаться без непосредственных инструкций за счёт автономного использования математических моделей данных. При помощи алгоритмов машинного обучения выявляются закономерности в данных, на основе которых создаётся модель данных для прогнозирования. Чем больше данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее становятся результаты.

Это очень похоже на то, как человек оттачивает навыки на практике с течением времени. Благодаря адаптивному характеру ML оно отлично подходит для сценариев, в которых данные постоянно изменяются или написать код для решения задачи фактически невозможно. Глубокое обучение – это, более продвинутая форма машинного обучения, которая включает в себя использование нейронных сетей, которые моделируются по образцу структуры человеческого мозга.

С помощью алгоритмов обработки естественного языка NLP программисты пытаются научить компьютеры читать, интерпретировать, понимать и использовать человеческий язык так же, как это делают люди. Сегодня NLP применяется во многих сферах, в том числе в голосовых помощниках, автоматических переводах и фильтрации текста.

Развитие искусственного интеллекта обусловлено рядом факторов, в том числе растущей доступностью данных и вычислительной мощности, разработкой новых алгоритмов и методов, а также спросом на более эффективные и персонализированные возможности компьютерных систем. AI можно использовать для анализа больших объёмов данных и создания прогнозов или решений на основе этих данных, а также интегрировать в широкий спектр систем и приложений, таких как производственные процессы, транспортные системы и здравоохранение.

Искусственный интеллект – это кульминация человеческой изобретательности и технического прогресса, новаторская парадигма, выходящая за рамки традиционных вычислений. По своей сути AI представляет собой стремление наполнить машины интеллектом, подобным человеческому, что позволит им воспринимать, рассуждать, учиться и адаптироваться. Он включает в себя широкий спектр передовых технологий, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение, которые взаимодействуют и объединяются для имитации когнитивных способностей машин. AI – не просто инструмент, это катализатор, толкающий нас в эпоху беспрецедентных возможностей.

Бен Гертцель – американский учёный, футуролог, специалист по финансовому прогнозированию и ведущий специалист в области искусственного интеллекта, считает, что человечество уже в ближайшие годы может создать AI, который будет таким же умным, как люди. Б. Гертцеля называют «отцом AGI», так как с его подачи в начале 2000-х годов термин «искусственный общий интеллект» (AGI) начал популяризироваться.

В своем выступлении на «AI SUMMIT 2024» (конференции о перспективах применения AI в бизнесе и управлении) учёный отметил, что исследования в области искусственного интеллекта вступают в период экспоненциального роста, и приближаются к точке «сингулярности AI» – моменту в истории человечества, когда искусственный общий интеллект (AGI) превзойдет человеческий интеллект и вне зависимости от исходных обучающих данных станет неконтролируемым и непредсказуемым.

Б. Гертцель предположил, что человечество уже к 2030 году создаст первый AGI, который при получении доступа к собственному коду сможет его переписывать и очень быстро эволюционирует в искусственный сверхразум (ASI), обладающий когнитивными и вычислительными мощностями всей человеческой цивилизации.

Искусственный интеллект может до неузнаваемости изменить наш мир, охватывая все сферы деятельности человека, он является движущей силой и ключевым компонентом Индустрии 4.0. Далее мы рассмотрим различные аспекты искусственного интеллекта и его влияние на будущее производства и бизнеса, а также потенциальные риски и проблемы, связанные с развитием AI.

Применение AI в производстве и бизнесе

Обладая способностью анализировать огромные объёмы данных, извлекать из них уроки и делать достоверные прогнозы, искусственный интеллект может произвести революцию в широком спектре секторов экономики – от здравоохранения и транспорта до финансов и производства. Автоматизируя рутинные задачи и предоставляя аналитическую информацию в режиме реального времени, AI поможет бизнесу стать более эффективным, продуктивным и прибыльным.

Существуют различные направления развития искусственного интеллекта, которые можно классифицировать исходя из его возможностей и заданных характеристик. Одними из ключевых форм AI и способов его применения в производстве и бизнесе являются:

AI на основе правил – эти системы AI предназначены для выполнения определённых задач или принятия решений на основе набора предопределённых правил или условий. Обычно они используются в простых или чётко определенных средах, например, в производственных процессах или при автоматизации выполнения простых задач. Примерами систем AI на основе правил в производстве являются роботы, запрограммированные на выполнение конкретных технологических операций, таких как перемещение грузов, сварка или сборка, а также системы контроля качества, предназначенные для выявления дефектов или отклонений от заранее определённых стандартов;

AI с машинным обучением – эти системы AI созданы для автономного обучения и адаптации с течением времени путём анализа данных и корректировки своего поведения на основе этих данных. Их можно обучить выполнению широкого круга задач и использовать в производстве и других сферах деятельности для анализа данных, выявления закономерностей, а также для прогнозирования или принятия решений. Примерами машинного обучения AI в производстве являются системы, которые используются для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования или выявления тенденций и закономерностей в данных;

AI обработки естественного языка (NLP) – системы AI NLP предназначены для понимания и интерпретации человеческого языка и могут использоваться для облегчения общения между людьми и машинами или для анализа и обработки больших объёмов текстовых данных. Их можно использовать в производстве и бизнесе для улучшения обслуживания клиентов, поддержки и взаимодействия, а также для анализа отзывов и настроений клиентов. Примерами систем AI NLP являются чат-боты, которые используются для поддержки клиентов или ответов на часто задаваемые вопросы, а также системы, которые используются для анализа отзывов клиентов или выявления тенденций и возможностей улучшения;

AI для робототехники – эти системы AI используются для управления роботами и могут применяться в производстве и бизнесе для автоматизации операций и технологических процессов. Их можно использовать для выполнения повторяющихся, опасных или требующих высокой точности задач и интегрировать в широкий спектр систем и приложений. Примерами таких систем AI в производстве являются роботы, которые используются для сборки, сварки или упаковки, а также системы, которые используются для транспортировки материалов или готовой продукции на предприятии.

Область применения искусственного интеллекта обширна: финансы, медицина, промышленность, сельское хозяйство, транспорт, коммерция, образование, энергетика и т.д., при этом каждый из способов применения AI имеет свои отличительные особенности. Сегодня искусственный интеллект используется везде, где требуется обрабатывать и систематизировать большие объёмы данных, а также давать обоснованные прогнозы.

В финансовой сфере искусственный интеллект применяется в технологиях биометрической идентификации, fraud-мониторинга, распознавания документов, выявления нетипичной финансовой активности и т.д. Искусственный интеллект помогает выявлять мошенничества, оценивать риски и управлять инвестиционными портфелями. Владельцы бизнеса и инвесторы используют AI с машинным обучением и нейросети для анализа финансовых отчётов компаний, изучения конъюнктуры и прогнозирования рыночных трендов, управления рисками и принятия финансовых решений.

Искусственный интеллект может изменить методы работы финансовых учреждений. Обладая способностью обрабатывать огромные объёмы данных и выполнять сложный анализ, AI имеет большой потенциал для улучшения различных аспектов финансовой индустрии.

Одной из областей, на которую AI уже оказывает глубокое влияние, является оценка рисков и управление ими. Используя передовые алгоритмы машинного обучения, финансовые учреждения могут эффективно оценивать платёжеспособность заёмщика, выявлять потенциальные риски и принимать достоверные кредитные решения. Системы на основе AI анализируют рыночные тенденции, финансовые истории и модели поведения клиентов для создания комплексных профилей рисков, что позволяет банкам предлагать индивидуальные финансовые продукты и услуги, сводя к минимуму вероятность убытков.

Искусственный интеллект может революционизировать инновационные стратегии и управление инвестиционным портфелем. Благодаря сложному анализу данных и прогнозному моделированию AI может анализировать огромные объёмы финансовых данных в режиме реального времени, выявляя закономерности и тенденции, которые могут остаться незамеченными аналитиками. Это даст инвесторам возможность принимать более обоснованные решения, оптимизировать распределение портфеля и использовать выгодные инвестиционные возможности.

AI играет решающую роль в обнаружении и предотвращении мошенничества в финансовом секторе. Постоянно отслеживая транзакции, поведение клиентов и действия в сети, системы на основе AI быстро выявляют аномалии и закономерности, свидетельствующие о мошеннических действиях. Этот упреждающий подход помогает финансовым учреждениям более эффективно бороться с мошенничеством, защищая интересы клиентов и обеспечивая устойчивость финансовой системы.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет улучшить качество обслуживания клиентов, предлагая персонализированные финансовые услуги. Благодаря анализу данных о клиентах алгоритмы AI могут генерировать персональные рекомендации, финансовые консультации и индивидуальные предложения продуктов. Этот уровень персонализации может привести к более высокой удовлетворённости, увеличению вовлечённости и большей лояльности клиентов.

В здравоохранении используется способность AI обрабатывать и сопоставлять огромные базы данных. Внедрение искусственного интеллекта в медицине происходит во всё больших масштабах, использование AI и машинного обучения оказывает существенную помощь в диагностике, лечении и управлении различными заболеваниями, позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как ведение медицинской документации.

Искусственный интеллект используется для создания персонализированных планов лечения и мониторинга результатов лечения пациентов в режиме реального времени, он также помогает в медицинских исследованиях, анализируя большие объёмы данных для определения потенциальных мишеней для лекарств и создания более эффективных методов лечения. Использование информации о ДНК и семейной истории болезней позволяет выявлять генетическую предрасположенность к патологиям и осуществлять индивидуальное медицинское обслуживание пациентов. Сегодня искусственный интеллект, разработанный компанией «Toshiba», выдаёт медицинские прогнозы с точностью 96%.

Одной из областей здравоохранения, в которой искусственный интеллект бурно развивается, является медицинская визуализация и диагностика. Алгоритмы на основе AI позволяют анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная и магнитно-резонансная томография, способствуя точному обнаружению аномалий и помогая радиологам ставить правильные диагнозы. Например, алгоритмы искусственного интеллекта помогают в раннем диагностировании рака, выявляя тонкие закономерности или отклонения от нормы, которые человеческому глазу бывает трудно различить. Это не только повышает точность диагнозов, но и ускоряет проведение критических медицинских вмешательств.

Не вызывает сомнений, что искусственный интеллект внесёт свой вклад в персонализированную медицину, используя данные о пациентах и генетическую информацию. Анализируя генетический профиль человека, историю болезней и факторы образа жизни, алгоритмы AI помогут определить генетическую предрасположенность к определённым заболеваниям и разработать индивидуальные планы лечения. Это позволит медицинским работникам оказывать персонализированную помощь, оптимизировать стратегии лечения и улучшать показатели исцеления пациентов.

AI также незаменим при оптимизации административных задач и повышении эффективности здравоохранения. Благодаря автоматизации рутинных административных процессов, таких как управление медицинскими записями и планирование встреч, системы искусственного интеллекта высвобождают драгоценное время медицинских работников, чтобы они могли сосредоточиться на непосредственном уходе за пациентами. Кроме того, чат-боты и виртуальные помощники на основе AI могут предоставлять пациентам точную информацию, отвечать на их вопросы и предлагать базовые медицинские рекомендации, улучшая доступ к медицинским услугам и снижая нагрузку на поставщиков этих услуг.

Искусственный интеллект произведёт революцию в медицинских исследованиях и разработке лекарств. Анализируя огромное количество медицинской литературы, данных пациентов и результатов клинических испытаний, алгоритмы AI могут определять потенциальные мишени для лекарств, предсказывать их эффективность и способствовать разработке инновационных методов лечения. Этот ускоренный исследовательский процесс позволит открывать прорывные методы лечения и повышать общую эффективность новых лекарств.

В промышленности искусственный интеллект необходим для оптимизации производства, улучшения управления цепочками поставок, выстраивания более эффективных и гибких производственных связей и снижения затрат. Системы искусственного интеллекта используются для автоматизации технологических процессов, бесперебойного обеспечения расходными материалами, наблюдения за работой оборудования, контроля качества продукции и т.д.

Чаще всего автоматизируются операции, выполняемые на конвейере при массовом производстве. В настоящее время ведутся работы по проектированию и строительству полностью автоматизированных заводов, где вся организация будет доверена искусственному интеллекту. «Умные» заводы, используя системы на базе AI, смогут осуществлять мониторинг и управление производственными линиями, своевременно выявлять и устранять неполадки оборудования в режиме реального времени, прогнозировать потребности в материалах и техническом обслуживании для исключения простоев.

Строительство полностью автоматизированных заводов, где искусственный интеллект берёт на себя сквозное управление и принятие решений, является свидетельством преобразующего потенциала AI в промышленности. Эти заводы используют технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника, для обеспечения автономных производственных процессов, адаптивного производства в реальном времени и профилактического обслуживания. В результате производство становится более динамичным, гибким и способным реагировать на требования рынка, что приводит к повышению производительности и конкурентным преимуществам.

Согласно недавнему исследованию компании «Forrester Research», внедрение AI в производство поможет уменьшить простои на 39% и сократить брак продукции на 50%. Кроме того, профилактическое обслуживание на основе AI может привести к снижению затрат на техническое обслуживание оборудования на 25% и повышению общей эффективности оборудования на 30%. По экспертным оценкам консалтинговой компании «Garthner», к 2035 году интеграция искусственного интеллекта в производственный сектор может внести дополнительные 3,5 триллиона долларов в глобальную экономику. Эти цифры демонстрируют огромный потенциал искусственного интеллекта в оптимизации промышленных операций и значительном снижении затрат.

Конкретные примеры внедрения искусственного интеллекта в промышленности включают использование алгоритмов AI для оптимизации планирования и составления графиков производства, что позволяет динамически корректировать уровни производства на основе анализа спроса и предложения в реальном времени. Роботизированные системы с искусственным интеллектом используются на сборочных линиях для повышения точности, скорости и эффективности технологических операций, сокращения времени производственного цикла и сведения к минимуму ошибок. Например, автомобилестроительные компании используют робототехнику, управляемую AI, для таких задач, как сварка, покраска и контроль качества, что приводит к повышению производительности и минимизации брака.

Искусственный интеллект в промышленности помогает улучшить управление запасами, логистику и прогнозирование спроса. Алгоритмы на основе AI могут повысить общую эффективность цепочки поставок за счёт оптимизации маршрутов транспортировки и сокращения времени доставки грузов. Анализируя исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы, алгоритмы AI могут точно прогнозировать модели спроса, позволяя компаниям оптимизировать уровни запасов и исключать дефицит сырья, материалов и оборудования.

Следует отметить широкое использование искусственного интеллекта в высокотехнологичной продукции оборонного назначения, так как всё большую роль в военном деле приобретают системы и вооружения на основе AI. Вот далеко не полный перечень того, что уже сегодня производит оборонно-промышленный комплекс: технологии Stealth, боеприпасы с высокоточным наведением, системы наблюдения и разведки, боевые и разведывательные дроны и т.д.

Чтобы полностью реализовать большой потенциал AI в промышленном производстве, компаниям необходимо инвестировать в соответствующую инфраструктуру и технологии, такие как высокопроизводительные вычисления, хранение данных и облачные вычисления.

В сельском хозяйстве искусственный интеллект позволяет обеспечивать высокую урожайность сельскохозяйственных культур, сокращать количество отходов, улучшать логистику и повышать операционную эффективность выполняемых работ. Методы точного земледелия, широкое использование беспилотных летательных аппаратов и датчиков для мониторинга посевов, помогают фермерам оптимизировать методы орошения и внесения удобрений, сократить использование пестицидов, повысить урожайность и получить максимальную прибыль.

В растениеводстве алгоритмы AI помогают анализировать погодные условия, состояние почвы, исторические данные об урожайности и рыночные тенденции, чтобы предоставлять точные прогнозы и рекомендации по графикам посевов, севооборотам и стратегиям борьбы с вредителями. Этот подход, основанный на данных, позволяет фермерам принимать обоснованные решения, снижать риски и оптимизировать производственные планы для эффективного удовлетворения потребностей рынка.

Искусственный интеллект оказывает значительное влияние на развитие животноводства. В интеллектуальных животноводческих системах используются датчики и устройства мониторинга на базе AI для отслеживания здоровья и поведения животных, эффективности кормления и условий окружающей среды. Это позволяет на раннем этапе выявлять болезни, оптимизировать режимы кормления и улучшать условия содержания животных, что приводит к повышению производительности и прибыльности животноводства.

Технологии на основе AI также повышают эффективность цепочки поставок в сельскохозяйственном секторе. Интегрируя логистические системы AI, фермеры могут оптимизировать маршруты транспортировки грузов, улучшить управление запасами и упростить процессы распределения. Мониторинг в режиме реального времени температурно-влажностного режима при хранении и транспортировке сельскохозяйственной продукции обеспечивает сохранение качества и снижение потерь.

По мнению экспертов, методы точного земледелия, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта и анализе данных, могут привести к увеличению урожайности на 25% и снижению потребления воды на 30%. Более того, внедрение сельскохозяйственных технологий на основе AI потенциально может обеспечить к 2030 году дополнительный прирост мирового производства продуктов питания на 100 миллиардов долларов.

Искусственный интеллект в ближайшей перспективе произведёт революцию в транспорте, сделав его более безопасным и эффективным. Логистические системы на базе AI помогают сократить сроки доставки грузов и пассажиров, регулировать транспортные потоки и уменьшать количество дорожно-транспортных происшествий на дорогах путём оптимизации маршрутов и прогнозирования потенциальных опасностей. Самоуправляемые автомобили позволят снизить количество заторов на дорогах, одновременно улучшая мобильность людей с ограниченными возможностями. Сегодня повсеместно используются навигаторы, онлайн карты, службы перевозок с поддержкой AI для перемещения грузов и пассажиров из одного места в другое.

Согласно последним исследованиям, логистические системы с поддержкой AI могут уменьшить время доставки грузов на 40%, что приведёт к повышению эффективности цепочки поставок и удовлетворённости клиентов. Кроме того, развёртывание алгоритмов искусственного интеллекта для оптимизации транспортных потоков поможет на 25% уменьшить количество заторов на дорогах, что позволит сократить время нахождения грузов в пути, снизить расход топлива и уменьшить выбросы парниковых газов.

Системы на базе AI сформируют новую концепцию безопасности дорожного движения. Усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), оснащённые алгоритмами искусственного интеллекта, могут анализировать данные бортовых датчиков, камер и радаров в режиме реального времени для обнаружения потенциальных препятствий, таких как пешеходы, велосипедисты или другие транспортные средства. По экспертным оценкам, эта технология поможет уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий на 90%, что сделает транспортировку значительно более безопасной для всех участников дорожного движения.

Системы наблюдения на основе AI позволяют следить за обстановкой на дорогах, выявлять нарушения правил дорожного движения и способствовать автоматизированным процессам правоприменения. Это позволяет правоохранительным органам сосредоточить свои усилия на решении важнейших задач, таких как устранение сложных дорожных происшествий и обеспечение общественной безопасности.

Инклюзивная мобильность – это та область, в которой AI может сказать своё веское слово. Самоуправляемые транспортные средства, оснащённые технологией искусственного интеллекта, помогут повысить мобильность людей с ограниченными возможностями, предоставив им возможность вновь обрести независимость и свободу. Кроме того, системы общественного транспорта с поддержкой AI могут оптимизировать планирование маршрутов, корректировать расписания в зависимости от спроса и улучшать функции доступности для удовлетворения различных потребностей пользователей.

Интеграция искусственного интеллекта в транспорте приведёт к смене парадигмы, революционизируя привычные нам способы передвижения и трансформируя всю транспортную экосистему. Благодаря решениям на основе AI транспортные системы станут более эффективными, безопасными и доступными для всех людей.

В торговле интеграция искусственного интеллекта вызывает волну преобразований, которая повышает эффективность и результативность различных процессов. Используя возможности нейронных сетей, технологии на основе AI автоматизируют системы оплаты, улучшают логистику и управление запасами, тем самым оптимизируя торговую экосистему и обеспечивая оперативную доставку товаров потребителям.

Использование искусственного интеллекта в торговле значительно улучшило управление запасами. Системы на базе AI помогают отслеживать спрос на продукцию, анализировать историю продаж и прогнозировать будущие тенденции для оптимизации уровня запасов и предотвращения образования дефицита или излишков. Сводя к минимуму затраты на хранение запасов и обеспечивая доступность товаров, когда это необходимо, коммерческие предприятия могут упростить цепочки поставок и повысить удовлетворённость клиентов.

AI играет решающую роль в улучшении логистики торговых операций. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют огромные объёмы данных, включая маршруты доставки товаров, погодные условия и транспортные возможности, для создания эффективных и экономичных графиков доставки. Активно корректируя маршруты и используя данные в режиме реального времени, логистические системы с поддержкой AI помогут снизить транспортные расходы на 20% и обеспечить своевременность доставки, предоставляя конкурентное преимущество предприятиям торговли.