Что будет с ИИ через 10 лет

О том, как искусственный интеллект помогает ставить диагнозы, обеспечивать безопасность в общественных местах, а также вызывать такси, покупать продукты и выполнять другие рутинные задачи.

В конце октября Правительство России утвердило десять технологий для экспериментальных правовых режимов в сфере цифровых инноваций. В этот перечень вошли и технологии искусственного интеллекта (ИИ).

Такая особая правовая среда для тестирования новых продуктов призвана снизить издержки бизнеса и ускорить разработку перспективных идей. Если экспериментальное регулирование докажет свою эффективность, его могут распространить на всю страну.

О том, как ИИ помогает ставить диагнозы, обеспечивать безопасность в общественных местах, а также вызывать такси, покупать продукты и выполнять другие рутинные задачи, рассказывает заместитель генерального директора компании «Программный Продукт», исследователь и эксперт по информационной безопасности Георгий Лагода.

Самое главное отличие заключается в ограниченности искусственного интеллекта. 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.

И таких примеров много.

Сегодня перед разработчиками стоит огромное количество задач. Если рассматривать классический IT-рынок, то его можно сравнить с «алым океаном» (высококонкурентным рынком), где есть уже сложившийся рынок монополистов, конкурентов, кривых ценностей для потребителей и пр. А в рынке ИИ-технологий, напротив, возможностей для открытия «голубых океанов» гораздо больше.

С коммерческой точки зрения я могу назвать это основными задачами. С технологической точки зрения разработчиком необходим не один год, а может и 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.

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.

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).

Большинство стран, включая Россию, выпустили свои стратегии развития по ИИ. В России — это отдельный федеральный проект «Искусственный интеллект», который ведет Минэкономразвития и курирует Минцифры.

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.

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.

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) превосходят человеческое воображение.

Сегодня 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.

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.

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 трех 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.

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.