Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка

Для проведения сравнительной оценки ИИ и человеческих возможностей в 1950 г. А. Тьюринг предложил то, что станет известным как «тест Тьюринга». До сих пор еще ни ода система ИИ не прошла такой тест. Согласно правилам этого теста ИИ должен обрабатывать естественный язык, уметь учиться на разговорной речи и помнить сказанное, сообщать идеи человеку и усваивать общие понятия, отображая то, что мы называем здравым смыслом. Первым таким предложенным тестом стала игра, в которой участвуют мужчина, женщина и следователь. Задача следователя (ИИ) состоит в том, чтобы определить, кто из участников мужчина, а кто женщина. Невыполнимость по настоящее время теста Тьюринга связана с простым вопросом: попадает ли, в принципе, эта способность системы казаться разумной в область вычислимых проблем? Повсеместное распространение ИИ в виде голосовых помощников, систем распознавания изображений, голоса, автоматического перевода могут создать иллюзию того, что ИИ уже скоро достигнет уровня человеческого интеллекта. Однако ИИ нуждается в огромном количестве данных, чтобы учиться, в отличие от нашего мозга, который может учиться на разовом опыте, выстраивать заключения из одного-единственного события. Для поступательного развития ИИ необходимо дальнейшее углубление знаний об основных принципах функционирования мозга и о видах биологических сокращений, посредством которых человеческий мозг выполняет задачи. Несмотря на недостижимость идеала, повсеместное распространение методологии ИИ дает ощутимую пользу для решения специальных задач.

Технологии искусственного интеллекта. Искусственный интеллект характеризуется в первую очередь задачами, которые он предназначен решать, но некоторые технологии и методологии ассоциируются именно с технологическим решением ИИ к ним относят машинное обучение, биологическое моделирование, представление и использование знаний, дополненный интеллект, чат боты, системы управления ИИ и другие.

Машинное обучение является обширным подразделом ИИ, изучающим методы построения алгоритмов способных обучаться. Различают два типа обучения: по прецедентам (или индуктивное обучение), которое основано на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим данным; дедуктивное (или машинное) обучение, предполагающее формализацию знаний экспертов и перенос этих знаний в компьютер в виде базы знаний.

Машинное обучение находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и классических математических дисциплин, но имеет также собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением знаний и интеллектуальным анализом данных (Data Mining).

Машинное обучение не только математическая, но и практическая, исследовательская дисциплина. Чистая теория, как правило, не приводит к созданию методов и алгоритмов, полностью готовых к применению на практике. Чтобы заставить модель данных эффективно работать необходимо ее уточнять, выявлять дополнительные эвристики, компенсирующие несоответствие первоначально сделанных предположений условиям реальных задач. Практически ни одно исследование в машинном обучении не обходится без эксперимента на модельных или реальных данных, подтверждающего практическую работоспособность метода.

Выделяют следующие области машинного обучения:

Обучение с учителем – задачи, в которых требуется найти зависимость ответов от описаний, т. е. построить алгоритм, принимающий на входе описание объекта и выдающий на выходе ответ. Под учителем в данном случае следует понимать либо саму обучающую выборку, либо того, кто указал на заданных объектах правильные ответы. В рамках этого раздела машинного обучения могут решаться задачи классификации, регрессии, ранжирования и прогнозирования.

Задача классификации, т. е. определения отношения объекта к той или иной заранее заданной группе объектов актуальна в коммерческой деятельности (классификация клиентов и товаров в целях оптимизации маркетинговых стратегий, стимулирования продаж, сокращения издержек), сфере телекоммуникаций (классификация абонентов для определения уровня лояльности и предпочтения при выборе услуг оператора), медицине и здравоохранении (в целях диагностики заболеваний, классификации населения по группам риска), банковской сфере (для кредитного скоринга, отнесения человека к той или иной группе, что позволяет определить вероятность возврата кредита и вычислить размер допустимой суммы кредитования).