Голосовые помощники — отрывок из книги «Воспитание машин: Новая история разума»

N+1Hi-Tech

«Воспитание машин: Новая история разума»

Альпина нон-фикшн

Машинный интеллект преобразил уклад человеческой жизни, ознаменовав переход к новой цифровой экономике. Транспорт, охрана правопорядка, медицина, развлечения — куда ни посмотри, нейросети повсюду находят себе применение и получают в свое распоряжение все большую власть. В книге «Воспитание машин: Новая история разума» (издательство «Альпина нон-фикшн») кандидат физико-математических наук и специалист в области машинного обучения и искусственного интеллекта Сергей Шумский рассказывает, почему исследования в области ИИ сегодня прогрессируют как никогда быстро, каковы могут быть социальные и экономические последствия этого процесса и почему «сильный искусственный интеллект» должен быть похож на человеческий. N + 1 предлагает своим читателям ознакомиться с отрывком, посвященным голосовым помощникам: что такое сенсорный интеллект, почему все больше компаний вкладывают деньги в разработку голосовых ассистентов и с какими сложностями сталкиваются их создатели.

Современные цифровые платформы: сенсорный интеллект

Голосовые помощники стали новацией 2010-х годов в качестве нового интерфейса пользователя в эпоху смартфонов. Они, как и безлюдные магазины Amazon Go, обязаны своим появлением новому поколению алгоритмов машинного обучения — так называемому глубокому обучению искусственных нейронных сетей. Технологический прорыв в машинном обучении в 2010-х, известный как революция глубокого обучения, связан с достижением компьютерами критической производительности 1011 FLOPS, сравнимой с человеческой, по доступным ценам.

Это, конечно, не означало автоматически появления искусственного интеллекта, как он когда-то задумывался его отцами-основателями. Для этого у человечества пока что банально не хватает соответствующих знаний, о чем мы еще поговорим в главе 5. Мощности сегодняшних суперкомпьютеров достигают 1016 FLOPS, однако это до сих пор не привело к появлению сильного ИИ. Но кое-какие разработки 1980-х и 1990-х годов, для которых в свое время просто не хватало вычислительных мощностей, чтобы выйти на уровень отдельных когнитивных способностей, сравнимый с человеческим, «выстрелили» именно в этот момент. Речь идет об обучении некоторых типов искусственных нейронных сетей, разработанных для работы с изображениями (сверточные нейронные сети) и временными сигналами (сети с долговременной памятью).

Оказалось, что просто за счет увеличения количества слоев в таких (глубоких) нейросетях и увеличения объема данных для их обучения, для чего теперь имелись вычислительные мощности, качество распознавания картинок и звука может достигать человеческого уровня. В итоге на протяжении 2010-х годов, благодаря технологиям глубокого обучения, машины, говоря простым языком, научились видеть и слышать не хуже человека.

Соответственно появилась масса новых возможностей для замены человека машинами — там, где люди работали «умными сенсорами»: контролерами, охранниками, операторами колл-центров, и в других профессиях с относительно простой бизнес-логикой. Отсюда — появляющиеся сегодня проходные без охранников, магазины без продавцов, такси без водителей, безлюдные колл-центры и голосовые помощники в смартфонах и умных колонках.

И это еще только начало. Потенциальный рынок приложений слабого ИИ, наделенного сверхчеловеческими сенсорными возможностями по доступным ценам, чрезвычайно большой. Он касается самых массовых профессий — продавцов, кассиров, водителей и т. д., поэтому обещает большой экономический эффект. Оказывается, люди, по крайней мере многие из них, не так уж и незаменимы.

Отложив обсуждение этой важнейшей проблемы до следующей главы, зададимся пока одним чисто практическим вопросом о драйверах развития ИИ. Есть ли экономическая целесообразность в дальнейшем совершенствовании технологий машинного обучения или бизнес может ограничиться достигнутыми успехами, сосредоточив усилия на бизнес-инновациях, то есть на освоении уже открывшихся благодаря слабому ИИ рынков? От ответа на этот вопрос зависит, в частности, объем вложений в разработку сильного ИИ и соответственно время появления последнего.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Колоссального кальмара впервые сняли на видео в естественной среде обитания Колоссального кальмара впервые сняли на видео в естественной среде обитания

Как удалось запечатлеть колоссального кальмара в родных для него глубинах океана

N+1
10 вопросов ребенку, чтобы он правдиво рассказал, как дела в школе 10 вопросов ребенку, чтобы он правдиво рассказал, как дела в школе

Как говорить с детьми о школе?

Maxim
Разработана умная роботизированная инвалидная коляска Разработана умная роботизированная инвалидная коляска

Как умное кресло-коляска позволяет находить оптимальный путь к пункту назначения

ТехИнсайдер
Не только Nirvana: 5 обложек известных альбомов, за которые дети тоже могут подать в суд Не только Nirvana: 5 обложек известных альбомов, за которые дети тоже могут подать в суд

Самые опасные кадры с пластинок

Maxim
Вот почему люди стали использовать огонь — и приготовление пищи тут не при чем Вот почему люди стали использовать огонь — и приготовление пищи тут не при чем

Исследование, перечеркнувшее привычную картину: зачем люди приручили огонь

Inc.
Самвел Мужикян. Положительный герой Самвел Мужикян. Положительный герой

"Вот поэтому я Нагиев, а ты по-прежнему Мужикян"

Коллекция. Караван историй
Любимые женщины звезд фильма «Джентльмены»: Макконахи, Фаррелла и других Любимые женщины звезд фильма «Джентльмены»: Макконахи, Фаррелла и других

Кому удалось покорить голливудских красавчиков из фильма «Джентльмены»

Cosmopolitan
Карты, деньги, стулья Карты, деньги, стулья

Колода дизайнеров тасуется с такой скоростью, что ее сравнивают с детской игрой

Vogue
От Иннополиса до Усадьбы Жадины: что такое ойконимы и зачем их изучать От Иннополиса до Усадьбы Жадины: что такое ойконимы и зачем их изучать

Что такое ойконимы и как их изучают

Forbes
Жизнь в Австралии усилила склонность головастиков жаб-ага к каннибализму Жизнь в Австралии усилила склонность головастиков жаб-ага к каннибализму

Головастики жаб-ага чаще едят более мелких головастиков своего же вида

N+1
Hard & soft skills: зачем нужны и как развивать Hard & soft skills: зачем нужны и как развивать

Как непрерывно развивать и прокачивать жесткие и мягкие навыки?

Популярная механика
От чего помогает активированный уголь и зачем его продолжают употреблять От чего помогает активированный уголь и зачем его продолжают употреблять

Какой эффект оказывает активированный уголь на организм?

РБК
Эти правила знают все стилисты! Учимся сочетать линии в образе и выбирать одежду Эти правила знают все стилисты! Учимся сочетать линии в образе и выбирать одежду

Советы, как избежать проблем с подбором гардероба

Cosmopolitan
ДТП вековой давности: история одного фото ДТП вековой давности: история одного фото

В ч/б и в цвете — можно рассмотреть все детали

Вокруг света
Запутались в шлейфе: звезды, которых подвели слишком длинные платья Запутались в шлейфе: звезды, которых подвели слишком длинные платья

Знаменитые красотки, чьи выходы в платьях со шлейфом оказались неудачными

Cosmopolitan
Все умрут, а я останусь: истории единственных выживших в воздухе, в море, на земле и под землей Все умрут, а я останусь: истории единственных выживших в воздухе, в море, на земле и под землей

Некоторые люди выживают вопреки всему и потом живут долгие годы

Вокруг света
Опасный возраст Опасный возраст

Со временем мы ловим себя на мысли, что дата рождения заслоняет нас самих

Cosmopolitan
«Ни единого пенни»: Квентин Тарантино дал в детстве клятву никогда не давать матери денег «Ни единого пенни»: Квентин Тарантино дал в детстве клятву никогда не давать матери денег

Американский режиссер пообещал никогда не помогать матери финансово

Forbes
Как изменились самые красивые модели Victoria's Secret Как изменились самые красивые модели Victoria's Secret

У каждой модели Victoria's Secret есть свои секреты красоты

VOICE
Они настоящие! Фильмы про маньяков, основанные на реальных событиях Они настоящие! Фильмы про маньяков, основанные на реальных событиях

Жизнь иногда подкидывает такие сюжеты, которые не придумает и сценарист

Cosmopolitan
Лучшие приложения для чтения манги: топ-5 Лучшие приложения для чтения манги: топ-5

Собрали в статье приложения для чтения манги на русском и английском языке

CHIP
Где можно работать студенту без опыта: 13 вариантов добычи денег во время учебы Где можно работать студенту без опыта: 13 вариантов добычи денег во время учебы

Оптимальные способы подработки для студентов университетов и институтов

Playboy
Анастасия Мамлина: Глухота — не повод сидеть дома и жить скучно Анастасия Мамлина: Глухота — не повод сидеть дома и жить скучно

Как Анастасия Мамлина живет, работает и занимается спортом с глухотой

Домашний Очаг
Отец русского ленд-арта. Большое интервью с основателем «Никола-Ленивца» Николаем Полисским Отец русского ленд-арта. Большое интервью с основателем «Никола-Ленивца» Николаем Полисским

Художник Николай Полисский о том, в чем состоит миссия художника

Esquire
Баграт Алекян: «После 45 лет нужно обязательно контролировать состояние своего сердца и сосудов» Баграт Алекян: «После 45 лет нужно обязательно контролировать состояние своего сердца и сосудов»

Можно ли избежать инфаркта и инсульта?

Здоровье
«Божественная комедия»: каким получился альбом Канье Уэста «Donda» «Божественная комедия»: каким получился альбом Канье Уэста «Donda»

О чем Канье Уэст решил поведать миру с помощью своего альбома «Donda»

РБК
Вокруг солнца Вокруг солнца

Круглый стол с Идой Галич, Даней Милохиным, Аней Pokrov и Артуром Бабичем

Cosmopolitan
«Это для йогов»: 7 заблуждений о медитации, в которые верят 90% людей «Это для йогов»: 7 заблуждений о медитации, в которые верят 90% людей

Мифы о медитации, в которых стоит разобратьсч

Cosmopolitan
Вера Тихонова. Если бы не ты: потерять любимого мужа, помогать пережить потери другим Вера Тихонова. Если бы не ты: потерять любимого мужа, помогать пережить потери другим

Краснодарская журналистка находит слова для тех, кто потерял близких

Домашний Очаг
5 сценариев из детства, от которых лучше избавиться 5 сценариев из детства, от которых лучше избавиться

Как установки из детства ограничивают нашу жизнь и делают нас напряженными

Psychologies
Открыть в приложении