Читайте РБК без баннеров

Подписка отключает баннерную рекламу на сайтах РБК и обеспечивает его корректную работу

Всего 99₽ в месяц для 3-х устройств

Продлевается автоматически каждый месяц, но вы всегда сможете отписаться

Стоит ли опасаться искусственного интеллекта: подкаст РБК Тренды

Фото:РБК Тренды
Фото: РБК Тренды
Существует ли искусственный интеллект или это выдумки маркетологов, чтобы дороже продать продукт? Как распознать видео, сгенерированное нейросетью? Обсуждаем с экспертами в подкасте РБК Тренды «Что изменилось?»

В пятом выпуске знакомимся ближе с машинным обучением и обсуждаем с экспертами, заменит ли нас компьютер и стоит ли бояться дипфейков. Диалог получился насыщенным, потому мы разделили выпуск на две части: в первой разобрались в терминологии ИИ, а во второй — попытались понять, что такое data science.



В подкасте общаемся с Иваном Ямщиковым, AI-евангелистом ABBYY и ведущим подкаста «Проветримся!». Он уверен, что понятие «искусственный интеллект» — это хайп, и сейчас лучше говорить о машинном обучении.

Илья Макаров, программный директор Академии больших данных MADE в Mail.ru Group, рассказал нам, что такое игровой тест Тьюринга и объяснил, чем занимаются специалисты по data science.

Александр Крайнов, руководитель лаборатории машинного интеллекта в «Яндексе», простыми словами рассказал, что такое искусственный интеллект и ответил на вопрос, можно ли отличить текст, картинку или видео, сделанные нейросетью, от произведения человека.

Несколько хайлайтов разговора:

  • Искусственный интеллект с точки зрения ученых — это набор методов и моделей, которые позволяют решать интересные задачи, основанные на данных. Это не терминаторы, которые поработят людей, — это решение стандартных задач методами машинного и статистического обучения.

  • Когда специалисты пишут программу, она состоит из многочисленных условий «если». Все эти правила пишутся вручную. Но если нам известен нужный результат, и у нас есть общая конструкция, то набор правил можно сгенерировать автоматически. В результате получается программа, которая подобрала правильные параметры внутренней формулы, чтобы получить верный итог. Эта программа создана с помощью машинного обучения. Сегодня системы, работающие на базе машинного обучения, как правило, называют искусственным интеллектом.

  • Сейчас искусственный интеллект не способен мыслить — он может только лишь принимать решения.

  • В компьютерном зрении есть два направления: как генерировать изображения, которые выглядят как реальные, и как отличать автоматически сгенерированное от настоящего.

  • О дипфейках, как правило, рассуждают в негативном контексте. Но на самом деле технология, которая дает возможность передавать мало информации и генерировать реалистичное изображение «говорящей головы», могла бы пригодиться для видеоконференций.

Дипфейки: что это за технология и почему она опасна Фото:Kayla Velasquez / Unsplash

  • Прогресс может привести к тому, что без отпечатков пальцев, ДНК, биометрии по голосу, лицу и походке человек не сможет получить доступ к правам. Эта дорога ведет к дискриминации людей, которые неугодны системе. Например, сейчас технологии биометрии применяются для распознавания митингующих, и никто не контролирует, как эта информация дальше будет использоваться. Проблема злоупотребления данными с прогрессом будет ухудшаться.

  • ИИ бывает предвзятым — например, по расе или полу. Скоринговая система в банке может давать кредит женщинам под больший процент, чем мужчинам, потому что у них выше коэффициент невозврата. Оказывается, банки собирают информацию о трудовой истории заемщика, и у женщин из-за декрета бывают нерабочие периоды. Но система этого не понимает — она автоматически считает, что из-за перерыва в работе человек рискует не выплатить ссуду.

  • В этих сферах машинное обучение используется с наибольшим успехом: поисковые системы, распознавание речи, перевод, оптимизация бюрократии, рекомендательная лента в e-commerce. Недавно к этому списку добавилась и борьба с эпидемиями.

  • Data science включает в себя математическое моделирование, математическую статистику, методы искусственного интеллекта. Это одно из самых востребованных направлений в ИТ. Специалисты по data science умеют работать с данными, извлекать из них прибыль и проводить цифровую трансформацию бизнеса.

Слушайте нас на любой удобной платформе: Apple Podcasts, CastBox, Яндекс Музыке, Google Podcasts, Spotify и ВК Подкасты.

Камеры наблюдения: мера безопасности или тотальная слежка?
(Видео: РБК)

Что еще почитать по теме:


Подписывайтесь на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.

Следующий материал: