Эти два примера нужны для того, чтобы показать: люди довольно часто занимаются анализом данных, просто в доэлектронную эпоху собирать их было трудно, и, поскольку их корректность ставилась под вопрос, естественно, не возникало отдельной научной отрасли.
С наступлением электронного века, особенно в эпоху мобильного Интернета, сбор данных упростился. В будущем Интернет вещей будет включать в себя все виды данных независимо от размера, и их анализ станет насущной необходимостью. Информационная эпоха также породила новый термин – «большие данные».
Специфика больших данных состоит, во-первых, в огромном объеме, а во-вторых, в многообразии источников. Инженеры используют для этого статистическое программное обеспечение. Однако анализировать большие данные человеческими силами неэффективно и дорого, большой объем информации накапливается, но не используется.
Поэтому в игру вступает искусственный интеллект.
Причина, по которой он связан с большими данными, экономическая и заключается в повышении производительности. Нет принципиальной разницы между методами программного обеспечения и ИИ. Но свойства больших данных определяют их великолепную совместимость с искусственным интеллектом – статистика использует ограниченное количество правил, но требует огромного количества операций, а большие данные должны постоянно обрабатываться.
Кто по-настоящему преуспел в применении искусственного интеллекта к большим данным, так это маркетплейсы. С его помощью они получают показатели продаж и определяют товары, которые клиенты с высокой вероятностью готовы купить, после чего дают последним рекомендации. Такая тактика приносит большую пользу бизнесу, при этом стимулирует потребление и способствует экономическому росту. Искусственный интеллект может выявлять потребности клиентов не хуже толкового менеджера в магазине, и уж точно лучше, чем обычные консультанты, справляется с анализом большого объема данных, поскольку у людей он всегда ограничен. Этот эффект подобен игре AlphaGo Zero в го, люди тоже не могут его понять. С этой точки зрения, искусственный интеллект повышает уровень экономического развития.
Если брать медицинскую сферу, ИИ распознает опухоли на снимках точнее, чем специалисты-люди. Это естественно, потому что как только искусственный интеллект обучается имитировать ум, то за очень короткое время он анализирует огромное количество клинических случаев и приобретает опыт, не сравнимый с человеческим. Специалист-рентгенолог способен внимательно изучить и сопоставить десятки тысяч снимков, и это неплохой результат. Однако путь в медицину долог: только лет через десять из студента выйдет хоть какой-то толк. «Алгоритм» человеческого мозга, конечно, оптимизирован лучше, чем современный искусственный интеллект, однако его возможности ограничены. ИИ может превзойти человека за счет колоссальных вычислительных масштабов. Это произошло в шахматах, и рано или поздно случится в других сферах.
Более того, с развитием нейронауки алгоритмы искусственного интеллекта также будут совершенствоваться, пока не сравняются с человеческим мышлением и не превзойдут его. («Алгоритмы» человеческого мозга, сформированные в ходе эволюции, представляют собой относительно фиксированную систему, если не произойдет масштабной мутации генов. Тогда как возможности искусственного интеллекта не ограничены подобными рамками.)
В некоторых областях медицинской диагностики искусственный интеллект неизбежно превзойдет человека, и его повсеместное распространение – это вопрос обозримого будущего. (Если только этому не воспрепятствуют этические соображения или интересы пациента.) Иногда ИИ даже сможет обнаруживать симптомы, которые просмотрели врачи, и предлагать иные методы лечения.
Рано или поздно искусственный интеллект разовьется до такой степени, что познает самые разные изъяны человеческой натуры и будет давать медицинские рекомендации вопреки здравому смыслу. В результате вопрос о том, принять ли диагноз от ИИ или оставить его на усмотрение врача, станет проблемой деликатного свойства.