Рубрика: Искусственный интеллект

• 

Вы, вероятно, слышали термин «искусственный интеллект» несколько раз и думали, что не имеете к нему никакого отношения, но это не так. Вы искали «искусственный интеллект» и каким-то образом оказались здесь, значит, вы использовали искусственный интеллект.

Искусственный интеллект имеет широкий спектр применения в нашей повседневной жизни. Хотя некоторые называют это сценарием «роботы, захватывающие мир злым гением», нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект упростил нашу жизнь, сэкономив нам время, деньги и энергию.

Вот примеры искусственного интеллекта, с которыми вы, вероятно, будете сталкиваться регулярно, но не знаете об их аспектах искусственного интеллекта.

Работа с большими данными

Социальные медиа

Многие люди ежедневно проверяют свои учетные записи в социальных сетях, включая Facebook, Twitter, Instagram и другие. ИИ работает не только за кулисами, чтобы настроить то, что вы видите в своих лентах, но также выясняет рекомендации друзей, распознает и отфильтровывает фальшивые новости.

Службы потоковой передачи музыки и мультимедиа

Сервисы потоковой передачи музыки и мультимедиа, которые мы используем ежедневно, — еще один прекрасный пример ИИ. ИИ принимает решение за вас, используете ли вы Spotify, Netflix или YouTube. Эти платформы создают рекомендации в соответствии с вашими вкусами.

В следующий раз, когда вы будете воспроизводить рекомендованное видео на YouTube или смотреть предлагаемое шоу на Netflix или на любом другом носителе, если на то пошло; помните, что ИИ работает.

Поисковые системы

Большинство из нас не могут прожить и дня без поиска ответа или продукта в поисковых системах, таких как Google, Яндекс или Bing. Без искусственного интеллекта поисковые системы не смогли бы сканировать весь Интернет и предлагать то, что вы хотите. Те объявления, которые отслеживают каждое ваше движение? Они активируются искусственным интеллектом на основе вашей истории поиска и персонализируются для вас с целью предоставить вам элементы, которые, по мнению алгоритмов, вы будете ценить.

Навигационные приложения

Искусственный интеллект нужен вам даже в повседневных поездках на работу и обратно. Навигационные приложения, такие как Google Maps, используют ИИ для оценки скорости движения транспорта. Он также анализирует события, о которых сообщают пользователи, такие как дорожно-транспортные происшествия или строительство дороги, чтобы оценить, сколько времени вам понадобится, чтобы добраться до вашего местоположения, и порекомендует самый быстрый маршрут.

Банковское дело

В банковском и финансовом бизнесе искусственный интеллект — горячая тема. ИИ влияет на банковский бизнес, от обнаружения мошенничества до обслуживания клиентов и инвестирования. Автоматические электронные письма от банков вне обычных транзакций являются примером использования ИИ.

Умные устройства

Многие продукты для умного дома используют искусственный интеллект для изучения наших привычек и автоматически изменяют настройки, чтобы сделать нашу работу максимально удобной. Создание идеального дома с искусственным интеллектом может занять некоторое время, но некоторые шаги приведут нас к этому. Например, есть интеллектуальные термостаты, которые изменяют температуру в соответствии с вашими предпочтениями, а также интеллектуальные фонари, которые изменяют цвет и интенсивность света в зависимости от времени. Вскоре наше основное взаимодействие со всеми гаджетами умного дома будет осуществляться исключительно через ИИ.

Видеоигры

Различные компоненты, управляемые ИИ или аналогичными приложениями, можно найти в широком спектре видеоигр, включая гоночные игры, стрелялки и стратегические игры. Основная цель внедрения ИИ в игры — предоставить игрокам реалистичный игровой опыт, позволяющий соревноваться на цифровой платформе. Некоторые компании в настоящее время разрабатывают компьютерные игры с целью изучения их шаблонов для улучшения своих алгоритмов.

Чат-боты

Чат-боты идентифицируют слова и фразы, чтобы предоставить релевантную информацию клиентам с типичными запросами. Чат-боты могут быть настолько точными, что кажется, будто вы разговариваете с реальным человеком.

Чат-боты пытаются имитировать естественный язык, имитируя разговоры, помогая при выполнении повседневных задач, таких как планирование встреч, прием заказов и ответы на вопросы о выставлении счетов.

Здравоохранение

Искусственный интеллект открыл новые возможности в сфере здравоохранения. Выявление и диагностика заболеваний стало немного проще благодаря разработке роботов на базе искусственного интеллекта. Кроме того, он вносит значительный вклад, упрощая процессы лечения и управления. В результате больницы и медицинские организации быстро внедряют технологию искусственного интеллекта, чтобы помочь во всем, от исследований до диагностики заболеваний.

Безопасность и наблюдение

Хотя мы все можем спорить об этичности использования крупной системы наблюдения, нет никаких сомнений в том, что она используется, и ИИ играет в этом значительную роль. Поскольку люди не могут одновременно контролировать несколько мониторов, использование ИИ имеет смысл. Благодаря технологическим достижениям, таким как распознавание объектов и лиц, скоро все трансляции с камер видеонаблюдения будут отслеживать ИИ, а не люди. Хотя для полной интеграции ИИ потребуется некоторое время, это будет наше будущее.

Умные личные помощники

Благодаря достижениям в технологиях распознавания речи теперь мы можем вести полноценную беседу с цифровыми помощниками, а технология практически безупречна. Голосовые помощники, такие как Google Assistant, Alexa и Siri, являются величайшими примерами ИИ в реальной жизни. Они принимают ваш запрос голосом, обрабатывают его с помощью технологий распознавания речи и обработки естественного языка вашего телефона, а затем доставляют результаты в виде речи или текста.

Поскольку их функции становятся все более важными, эти умные цифровые помощники управляют нашей цифровой жизнью. Они помогают с широким кругом задач. Ниже приведены некоторые из наиболее типичных действий, в которых они помогают:

Онлайн покупки

Управление устройствами с подключением к Интернету

Установка будильника и напоминания

Бронирование такси, самолетов и поездов

Воспроизведение медиа

Заключение

Модели машинного обучения можно обучить, чтобы они лучше работали с обилием фактических данных от пользователей, тем самым улучшая искусственный интеллект. Вышеупомянутое — это несколько величайших примеров ИИ в повседневной жизни, которые повсеместны и упрощают подавляющее большинство нашей повседневной жизни. Это достаточное доказательство того, что ИИ действительно меняет нашу жизнь, позволяя нам быть более продуктивными и сосредоточиться на реальных задачах.

Источник: becominghuman.ai

Бхасо Ндзендзе

Технологии меняют модели человеческого развития и социального взаимодействия. Имеет значение, кто контролирует эти инструменты. В этом отношении область психологии более рискованна и востребована, чем когда-либо.

Несколько ключевых технологий и их сближение привели к четвертой промышленной революции (4IR). Эти технологии включают блокчейн (в основном используемый в криптовалютах), связь 5G (так называемая инфраструктурная основа 4IR), 3D-печать (также называемая аддитивное производство), Интернет вещей (возможность соединять физический и кибер-миры с помощью датчиков) и искусственный интеллект (ИИ).

Искусственный интеллект — основная технология 4IR, но она не нова. Именно расширенные возможности ИИ во многом обусловили ожидаемый прорыв 4IR в мире работы, производства и повседневной жизни в целом.

Что такое ИИ? Это многогранная дисциплина, основанная на способности создавать компьютерные программы, способные максимально имитировать человеческий интеллект. Искусственный интеллект существует уже несколько десятилетий, пережил периоды, казалось бы, безграничного оптимизма, за которыми следовали «зимы» (характеризующиеся существенным уменьшением финансирования и интереса со стороны финансирующих организаций и общества в целом).

И вот мы снова переживаем оттепель. Но то, что, на мой взгляд, отличает этот период, — это сочетание беспрецедентной вычислительной мощности и достижений в области машинного обучения, то есть способности программ ИИ автономно синтезировать новую информацию.

В сообществе искусственного интеллекта существует большая разница между теми, кто склонен к науке, и теми, кто думает практически. Первые черпают вдохновение в биологии и стремятся интегрировать в ИИ как можно больше функций мозга (включая способность «учиться» автономно на основе накопления данных), тогда как представители второго лагеря являются прагматиками. Они в основном озабочены производительностью и тем, чтобы ИИ действовал в соответствии с тем, чему его научили.

Алан Тьюринг, новатор, стоящий за изобретением компьютера, предвещал, что можно будет сказать, что ИИ прошел испытание на человечность, если ему удастся убедить человека, с которым он взаимодействует, в том, что он тоже человек.

Когнитивисты против бихевиористов

Для психологов это отголоски дебатов между бихевиористами и когнитивистами в 20 веке.

Бихевиористы, такие как Дж. Б. Уотсон и Б. Ф. Скиннер, утверждали, что наша внутренняя жизнь по сути не имеет значения, а поведение людей (как результат) можно изменить с помощью ряда систем поощрения и наказания, которые вызываются определенными типами желаемого и нежелательного поведения. Когнитивисты, с другой стороны, утверждали, что мозг — это вместилище сознания и что люди — это не просто машины, управляемые реакциями.

ИИ всегда был связан с психологией. Основатель современного искусственного интеллекта и человек, давший ему имя, Джон Маккарти, помимо образования в области информатики получил специальность когнитивного психолога.

Именно он в 1956 году созвал рабочую группу Дартмутского университета, которая разработала основные области исследований ИИ, которые актуальны по сей день (то есть обработка естественного языка, машинное обучение и нейронные сети).

Цель некоторых разработчиков искусственного интеллекта — имитировать человеческий мозг. Некоторые пионеры искусственного интеллекта были убеждены, что этого можно достичь, причем в достаточно короткие сроки. Известно, что Герберт Саймон, который также участвовал в семинаре в Дартмуте в 1956 году, а в 1978 году получил Нобелевскую премию по экономике (в знак признания его работы, которая представила психологические концепции в области экономики), был убежден, что ИИ «будет делать любую работу, которую может сделать любой человек »в течение двух десятилетий.

Современная психология — это многогранная область, которая стремится понять и предсказать человеческое поведение с целью оказания влияния на человеческое поведение. Это делает его мощной областью наблюдения. Как результат, иногда инструментарий психологии используется нечестно.

Накопление цифровых данных дает преимущество злоумышленникам. Например, у фирмы Cambridge Analytica была армия специалистов по данным, которые работали с психологическими моделями и строили профили людей, чтобы подтолкнуть их избирательное поведение в определенном направлении.

В своих мемуарах 2019 года Targeted: «Моя инсайдерская история в Cambridge Analytica, и как Трамп, Брекзит и Facebook сломали демократию», Бриттани Кайзер подробно описывает, как фирма вела базу данных, содержащую от 2000 до 5000 индивидуальных данных на каждого человека в Соединенных Штатах возраст старше 18 лет (что составляет около 240 миллионов человек). Раскрытие Кайзер подтверждает, как психологическое профилирование с помощью интеллектуального анализа данных и тонких манипуляций может использоваться для воздействия на поведение для достижения определенного результата.

Как ИИ и 4IR в более широком смысле повлияют на психологию с научной и практической точек зрения?

Психология развития

Одна из ключевых задач психологии — понять людей, начиная с момента внутриутробного развития и до старости. Эта дисциплина называется психологией развития. Она связан с изменениями в поведении и внутреннем мире человека, когда он познает мир.

Многие из первых основателей этой области, в том числе Эрик Эриксон, обратили внимание на роль окружающей среды по мере  развития человека и приобретения им новых компетенций. Со второй половины 20-го века окружающая среда стала все больше определяться технологиями, особенно с 1990-х годов. Некоторые из них, особенно социальные сети и нишевые онлайн-сообщества, взяли на себя функцию общения.

В области психологии развития в настоящее время ведется изучение влияния технологий на молодое поколение. Рецензируемые исследования показывают, что использование социальных сетей с раннего возраста вызывает поведенческие различия между нынешним поколением подростков и их предшественниками в таких областях, как эмоциональная реакция и формирование мнения.

Эти изменения требуют переосмысления того, что составляет «нормальные» модели роста. Компании социальных сетей разработали алгоритмы для молодых пользователей, что также привело к положительным результатам. Например, в августе Facebook объявил о планах по разработке алгоритма искусственного интеллекта, который сможет определять, когда пользователи неверно представили свой возраст и не достигли 13-летнего возраста, чтобы ограничить использование  основного приложения.

Социальная психология

Со своей стороны, социальная психология увлечена групповой динамикой (психологическим поведением в группе). Другими словами, ее интересует влияние социального давления на людей. Данная область должна уметь на основе собранных данных предсказывать, как в социальном мире люди будут взаимодействовать с собеседниками ИИ в 4IR.

Поскольку человеческое поведение во многом продиктовано восприятием, даже ожидание того, что человек может взаимодействовать с высокоразвитым роботом, может коренным образом изменить наше социальное поведение. Какие последствия это имеет для таких явлений, как доверие, сотрудничество, отношения и инициатива? Будут ли люди придерживаться своего «племени» или на волне этого нового «другого» появится единое человечество?

Мы не можем знать наверняка, но послужной список показывает, что очень важно, кто стоит за алгоритмами и что определяет их намерения. Как ни парадоксально, уровень и сложность собранных данных о людях означает, что те, у кого есть базы данных, могут разделять людей на части и в дальнейшем объединять их в группы.

Рекомендации по новостям и рекомендации на страницах в соцсетях — один из таких способов. В свою очередь, одна из ярких идей социальной психологии, сделанных в ходе таких экспериментов, как Стэнфордский тюремный эксперимент и эксперимент Милгрэма, заключается в том, насколько легко влиять на людей в групповом контексте.

Наступление революции 4IR также влечет за собой потерю (или угрозу потери) рабочих мест, потенциально исчисляемых миллионами. Люди уже работают в так называемой «гиг-экономике»: временные, краткосрочные рабочие места с ограниченными или несуществующими перспективами полной и постоянной занятости. Поколение миллениалов, которое в основном знает гиг-экономику как норму, может иметь иное представление о ней.

Тем не менее психологические последствия дефицита и экономической тревожности усиливаются в результате крупномасштабной автоматизации. Это стало одним из ключевых факторов, который подтолкнул людей еще больше сплотиться в так называемые «кланы», поскольку они стремятся сделать козлами отпущения другие группы (другие этнические группы, иммигрантов или «элиту») за свои экономические неудачи. Психология, в своей производственной и психотерапевтической отраслях, призвана восстанавливать и укреплять социальную структуру перед лицом этих проблем.

С другой стороны, по мере того, как ИИ, основанный на моделях человеческого мозга, становится все более совершенным, у этой области появятся новые возможности для понимания людей, открытых для него. Одно из ключевых препятствий, с которыми сталкиваются исследователи-психологи, и это справедливо, — это сложность проведения экспериментов на людях. ИИ можно использовать для репликации и создания обоснованных выводов без привлечения людей.

Но это тоже несет в себе некоторую этическую двусмысленность, в том числе с использованием информации, полученной от миллионов людей, данные которых (обычно неосознанно) пополняли такие базы данных. Однако важно то, что субъекты политической и коммерческой сфер уже используют их. Ассоциации психологов, гражданское общество и более широкое сообщество социальных наук должны оценить риски и возглавить разработку и принятие стандартов на этом новом фронте.

Источник: https://mg.co.za