Самообучение искусственного интеллекта: новые возможности и риски
Автор: Косенкова Е.Ю., Гаев Л.В.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 5-4 (92), 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается возможности, проблемы и риски, связанные с ИИ и самообучением, отмечено влияние различных типов ИИ на самообучение. Также приведены примеры различных успешных примеров применения искусственного интеллекта и самообучения в различных отраслях и сферах деятельности. Кроме того, выделяются перспективы развития и внедрения искусственного интеллекта и алгоритмов самообучения.
Искусственный интеллект
Короткий адрес: https://sciup.org/170205252
IDR: 170205252 | DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-4-22-24
Текст научной статьи Самообучение искусственного интеллекта: новые возможности и риски
Искусственный интеллект (ИИ) - стремительно развивающаяся сфера, которая имеет потенциал преобразовать различные отрасли, автоматизируя сложные задачи и повышая эффективность. Интеграция алгоритмов самообучения с ИИ еще больше расширила возможности ИИ-систем, позволив им учиться на данных и совершенствоваться со временем практически без вмешательства человека.
Возможности
Прогресс в искусственном интеллекте и самообучении разблокирует мощные возможности для повышения автоматизации, эффективности и инноваций. Благодаря анализу обширных наборов данных, самообучающиеся алгоритмы выявляют шаблоны и тенденции, помогая предприятиям принимать обоснованные решения и совершенствовать свои продукты и услуги.
Например, чат-боты, основанные на искусственном интеллекте, могут предоставлять непрерывное обслуживание клиентов, уменьшая потребность в людях-представителях. Самоуправляемые автомобили иллюстрируют, как искусственный интеллект и самообучение преображают транспорт, улучшая безопасность.
В здравоохранении искусственный интеллект и самообучение повышают точность диагностики и лечения [1]. В финансах они используются для выявления мошенничества и определения инвестиционных возможностей.
Кроме того, самообучающиеся алгоритмы могут предоставлять персонализированные рекомендации по контенту на развлекательных и торговых платформах, повышая вовлеченность клиентов и стимулируя продажи.
Проблемы
Внедрение искусственного интеллекта и самообучения, несмотря на их преимущества, также сопряжено с важными проблемами.
Конфиденциальность и безопасность данных являются первостепенной проблемой. Самообучающиеся алгоритмы требуют огромных объемов данных для обучения, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности личной информации и ее защиты.
Кроме того, искусственный интеллект и самообучение поднимают этические вопросы. Существует потенциальная опасность предвзятости и дискриминации в процессах принятия решений. Например, самообучающиеся алгоритмы, используемые в системах найма, могут непреднамеренно усиливать существующие предубеждения рабочей силы, такие как гендерные или расовые [2].
В случае с автономными системами, такими как самоуправляемые автомобили, применение искусственного интеллекта и самообучения вызывает обеспокоенность по поводу подотчетности в случае аварий или сбоев.
Необходимо тщательно решать эти проблемы, чтобы обеспечить ответственное и этичное внедрение искусственного интеллекта и самообучения.
Риски
Использование искусственного интеллекта и самообучения сопряжено не только с возможностями, но и с рисками, включая потенциальные экономические потрясения и потерю рабочих мест.
По мере совершенствования искусственного интеллекта и самообучения они могут постепенно вытеснять людей из определенных профессий, что приводит к сокращению рабочих мест и социальному и экономическому неравенству.
Кроме того, применение искусственного интеллекта и самообучения в процессах принятия решений может привести к исключению определенных групп или приоритезации одних результатов над другими.
Например, самообучающиеся алгоритмы, используемые для оценки кредитоспособности, могут несправедливо дискриминировать определенные группы, такие как люди с низким доходом или представители меньшинств.
Эти риски необходимо тщательно проанализировать и смягчить, чтобы гарантировать инклюзивное и справедливое внедрение искусственного интеллекта и самообучения.
Успешная интеграция ИИ
Применение искусственного интеллекта и самообучающихся алгоритмов привело к революционным изменениям в различных секторах:
-
- Здравоохранение: Алгоритмы ИИ и самообучения помогли повысить успешность лечения, предсказывая ход заболеваний и определяя наиболее эффективные варианты терапии.
-
- Финансы: ИИ и самообучение используются в борьбе с мошенничеством и в выявлении инвестиционных возможностей, что повышает надежность финансовых систем.
-
- Электронная коммерция: Самообучающиеся алгоритмы персонализируют рекомендации по товарам, повышая вовлеченность клиентов и увеличивая продажи.
-
- Игровая индустрия: Самообучающиеся алгоритмы создают более реалистичных и искусных противников в видеоиграх, улучшая игровой процесс.
Влияние различных типов искусственного интеллекта на самообучение
Машинное обучение и самообучение: Машинное обучение использует обучающие алгоритмы для анализа данных и выявления закономерностей. В самообучении эти алгоритмы улучшают производительность системы со временем, выявляя закономерности в данных (например, анализ поведения покупателей для персонализированных рекомендаций).
Глубокое обучение и самообучение: Глубокое обучение использует нейронные сети для обнаружения сложных закономерностей в данных. В самообучении это помогает системе повышать точность, выявляя закономерности, которые могут быть невидимы для людей (например, в диагностике заболеваний).
Обучение с подкреплением и самообучение: Обучение с подкреплением использует обратную связь для обучения системы. В самообучении это улучшает принятие решений, позволяя системе учиться на своих действиях и обратной связи (например, обучение автономных транспортных средств).
Обработка естественного языка и самообучение: Обработка естественного языка помогает алгоритмам понимать и анализировать человеческий язык. В самообучении это позволяет системе анализировать отзывы клиентов и выявлять языковые закономерности для улучшения производительности (например, определение областей для улучшения продукта).
Интеграция алгоритмов самообучения с искусственным интеллектом обладает значительным потенциалом для революции в различных отраслях промышленности за счет автоматизации сложных задач и повышения эффективности. Различные типы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, глубокое обучение, обучение с подкреплением и обработка естественного языка, имеют разные сильные и слабые стороны, которые могут повлиять на производительность самообуча- ющихся систем. Используя сильные стороны различных типов ИИ и решая проблемы и риски, связанные с ИИ и самообучением, мы можем использовать весь потенциал этих технологий на благо обще- ства в целом. Однако важно обеспечить, чтобы эти технологии разрабатывались и внедрялись этичным и ответственным образом, чтобы избежать непреднамеренных последствий.
Список литературы Самообучение искусственного интеллекта: новые возможности и риски
- Искусственный интеллект в здравоохранении. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_in_healthcare (дата обращения: 24.04.2024).
- Проблемы конфиденциальности и защиты данных в контексте искусственного интеллекта. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://vc.ru/u/2427204-natalya-ratner/872686-problemy-konfidencialnosti-i-zashchity-dannyh-v-kontekste-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 20.04.2024).
- Artificial intelligence systems integration. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_systems_integration (дата обращения: 28.04.2024).