Большинство людей не знакомы с понятием Искусственный интеллект (ИИ). Например, когда в 2017 году около 1500 руководителей высшего звена в США спросили об искусственном интеллекте, только 17% ответили, что знакомы с ним. Большинство из них не знают, что это такое и как это влияет на их конкретные организации. Они понимают, что существует значительный потенциал для изменения бизнес-процессов, но неясно, как можно внедрить ИИ в их собственных организациях.

В этой статье мы обсуждаем новые приложения в финансах, национальной безопасности, здравоохранении, уголовном правосудии, транспорте и умных городах, а также затрагиваем такие вопросы, как проблемы с доступом к данным, алгоритмическая предвзятость, этика и прозрачность ИИ, а также юридическая ответственность за решения ИИ. Мы противоречим регулятивной политике США и Европейского союза и в заключение даем множество рекомендаций, чтобы извлечь больше пользы из ИИ, защищая при этом важные человеческие ценности.

Чтобы максимально использовать преимущества ИИ, мы рекомендуем девять шагов вперед:

· Вдохновляя более широкий доступ к информации для ученых, не обсуждая личную конфиденциальность пользователей,

· Инвестировать больше государственного финансирования в несекретные исследования ИИ,

· Поощрять новые модели цифрового образования и развития рабочей силы с использованием ИИ, поскольку сотрудники обладают навыками, необходимыми им в экономике 21 века.

· Создать федеральный комитет, предложенный ИИ, для выработки политических рекомендаций,

· Взаимодействуйте с государственными и местными органами власти, чтобы они реализовывали эффективную политику,

· Управляйте принципами ИИ, которые шире конкретных алгоритмов.

· ИИ не отражает исторической несправедливости, несправедливости или дискриминации в данных или алгоритмах, потому что жалобы на предвзятость воспринимаются серьезно

· Внедрение механизмов мониторинга и контроля со стороны человека, а также наказание за злонамеренное поведение ИИ и обеспечение кибербезопасности.

КАЧЕСТВА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Несмотря на то, что по определению нет единого мнения, ИИ обычно относится к «машинам, которые реагируют на стимулы в соответствии с традиционными реакциями людей, наделяя человека способностью к медитации, суждению и достижению цели». По мнению исследователей Зубанда и Виджая, эти программные системы «обычно принимают решения, требующие человеческого уровня знаний» и помогают людям справляться с проблемами или проблемами. Таким образом, они действуют преднамеренно, разумно и позитивно.

Преднамеренность.Алгоритмы искусственного интеллекта предназначены для принятия решений, часто с использованием данных в реальном времени. Они отличаются от пассивных машин, способных только к механическим или заранее определенным реакциям. Используя датчики, цифровые данные или удаленные входы, они объединяют информацию из различных источников, мгновенно анализируют материал и действуют в соответствии с выводами, полученными из этих данных. Благодаря огромным улучшениям в системах хранения, скорости обработки и аналитических методах они обладают превосходными возможностями в области аналитики и принятия решений. ИИ обычно используется в сочетании с машинным обучением и анализом данных. Машинное обучение берет данные и ищет основные тенденции. Если он идентифицирует практическую проблему, разработчики программного обеспечения могут использовать эти знания и использовать их для диагностики конкретных проблем. Данные достаточно надежны, чтобы алгоритмы могли обнаруживать модели использования. Данные могут поступать в виде цифровой информации, спутниковых изображений, визуальной информации, текста или структурированных данных.

Адаптивность.Системы ИИ способны учиться и адаптироваться при принятии решений. В сфере транспорта, например, полуавтономные транспортные средства имеют средства уведомления водителей и транспортных средств о надвигающихся заторах, выбоинах, строительных работах или других нарушениях движения. Транспортные средства могут использовать опыт других транспортных средств на дороге без участия человека, и весь корпус их «опыта» немедленно и полностью переносится на другие транспортные средства с аналогичной конфигурацией. Их передовые алгоритмы, датчики и камеры имеют опыт работы в текущих операциях и используют приборные панели и визуальные дисплеи для отображения информации в режиме реального времени, что позволяет водителям-людям понимать текущие условия движения и транспортного средства. А в случае полностью автономных транспортных средств сложные системы могут полностью контролировать автомобиль или грузовик и принимать все навигационные решения.

ПРИМЕНЕНИЕ В РАЗЛИЧНЫХ СФЕРАХ

ИИ — это не видение будущего, он существует уже сегодня и связан с разными областями. Сюда входят финансы, национальная безопасность, здравоохранение, уголовное правосудие, транспорт и умные города. Есть много примеров, когда ИИ уже влияет на мир и значительно расширяет возможности человека.

Финансы. Инвестиции в финансовый ИИ в США утроились в период с 2013 по 2014 год и достигли в общей сложности 12,2 млрд долларов США. По словам наблюдателей на местах, «решения о кредитовании теперь могут учитывать различные нюансы данных о заемщике, а не кредитный рейтинг и проверку биографических данных». Часы Робо-Советников. Эти достижения предназначены для устранения эмоций от инвестиций и принятия решений на основе аналитических соображений и принятия этих решений за считанные минуты.

Ярким примером этого являются фондовые биржи, где высокочастотная торговля машинами заменила принятие решений человеком. Люди отправляют заказы на покупку и продажу, и компьютеры мгновенно сравнивают их без вмешательства человека. По словам инвесторов, машины могут обнаруживать неэффективность торговли или рыночные искажения на очень низких уровнях и совершать прибыльные сделки. Эти инструменты, которые в некоторых местах основаны на сложных вычислениях, имеют большой потенциал для хранения информации, поскольку они основаны на «квантовых битах», которые могут хранить несколько значений в каждом пространстве, а не ноль или единицу. Это значительно увеличивает емкость хранилища и сокращает время обработки.

Обнаружение мошенничества представляет собой еще один способ, которым ИИ может помочь в экономии за счет масштаба. Выявление мошеннических действий в крупных организациях иногда бывает затруднено, но ИИ может обнаруживать аномалии, выбросы или запутанные случаи, требующие дальнейшего расследования. Менеджеры могут помочь им обнаружить проблемы на ранней стадии цикла, прежде чем они достигнут опасного уровня.

Здравоохранение.Инструменты искусственного интеллекта помогают разработчикам повышать вычислительную сложность в здравоохранении. Например, Merandix — немецкая компания, которая применяет глубокое обучение к медицинским вопросам. Он используется в медицинской визуализации для «обнаружения лимфатических узлов в организме человека на изображениях компьютерной томографии (КТ)». Люди могут это делать, но рентгенологи берут 100 долларов в час и могут считывать только четыре изображения в час. Если есть 10 000 изображений, стоимость этого процесса составляет 250 000 долларов, что очень дорого, если это делается людьми.

Более глубокая практика в этой ситуации заключается в том, что обучающие компьютеры в наборах данных выглядят нормально по сравнению с неупорядоченным лимфатическим узлом. После упражнений на визуализацию и соблюдения точности маркировки специалисты по радиологической визуализации могут применить эти знания к реальным пациентам и определить, в какой степени кто-либо подвержен риску рака лимфатических узлов. Это вопрос идентификации нездорового и здорового узла, поскольку лишь немногие могут дать положительный результат.

ИИ также применялся при застойной сердечной недостаточности, поражающей 10 процентов пожилых людей и ежегодно обходящейся США в 35 миллиардов долларов. Инструменты искусственного интеллекта полезны, потому что они «заранее предсказывают потенциальные проблемы и выделяют ресурсы на обучение пациентов, зондирование и активные вмешательства, которые удерживают пациентов от госпитализации».