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

Чилийцы переоткрыли скрывавшуюся почти 130 лет лягушку Чилийцы переоткрыли скрывавшуюся почти 130 лет лягушку

В Чили спустя 130 лет переоткрыли полосатого шипогруда

N+1
Город дорог: 9 фильмов, действие которых происходит в автомобиле Город дорог: 9 фильмов, действие которых происходит в автомобиле

Фильмы, действие которых происходит в машинах

Esquire
В чем разница между обычным фотоаппаратом и кинокамерой? Узнайте простой ответ! В чем разница между обычным фотоаппаратом и кинокамерой? Узнайте простой ответ!

Что стоит учесть, выбирая камеру? Чем они отличаются?

ТехИнсайдер
6 признаков того, что вы делаете для себя все, что можете 6 признаков того, что вы делаете для себя все, что можете

Возможно, вы справляетесь с происходящим лучше, чем думаете

Psychologies
Кто особенно склонен к изменам: 3 ключевые психологические черты, подталкивающие к неверности Кто особенно склонен к изменам: 3 ключевые психологические черты, подталкивающие к неверности

Почему некоторые люди изменяют, а другие — нет?

Psychologies
Из дома вышел человек Из дома вышел человек

Александр Горбатов о том, что такого невероятного в Куршской косе

OK!
Автопробег: сердце Калевалы Автопробег: сердце Калевалы

Проезжая по Карелии, попадаешь в иной мир

Вокруг света
Хребты безумия: как Стивен Кинг схлестнулся с Говардом Лавкрафтом в сериале Хребты безумия: как Стивен Кинг схлестнулся с Говардом Лавкрафтом в сериале

Насколько жутким получился "Чепелуэйт" и при чем здесь Говард Лавкрафт.

Esquire
Квантовый процессор превратили во временной кристалл с упорядоченными собственными состояниями Квантовый процессор превратили во временной кристалл с упорядоченными собственными состояниями

Ученые сообщили о создании истинного дискретного временного кристалла

N+1
25 советов мужчинам от мужчин о сексе с женщинами 25 советов мужчинам от мужчин о сексе с женщинами

Прочитай их раньше, чем дело дойдет до постели

Maxim
От пацанки до женщины-вамп: бьюти-эволюция певицы Славы От пацанки до женщины-вамп: бьюти-эволюция певицы Славы

Бьюти-эволюция Славы за всю ее карьеру

Cosmopolitan
Империя Fenty: как Рианна официально стала миллиардером Империя Fenty: как Рианна официально стала миллиардером

Заработать $1,7 млрд ей помогли не песни, а косметический и бельевой бренды

Forbes
Какие виды окрашивания держатся дольше остальных: секреты колориста Какие виды окрашивания держатся дольше остальных: секреты колориста

Какие типы окрашивания обладают повышенной стойкостью

Cosmopolitan
Вокруг шум: почему Donda Канье Уэста — самый важный альбом 2021 года Вокруг шум: почему Donda Канье Уэста — самый важный альбом 2021 года

Как менялся Канье Уэст, превративший свою жизнь в бесконечный перформанс

Esquire
Футбол и вера. В чем секрет второго сезона сериала «Тед Лассо» Футбол и вера. В чем секрет второго сезона сериала «Тед Лассо»

Необязательно любить футбол, чтобы полюбить «Теда Лассо», спортивный сериал

РБК
Баффетт и Безос рассказали, какой жизненный принцип поможет детям вырасти успешными Баффетт и Безос рассказали, какой жизненный принцип поможет детям вырасти успешными

Постулаты Баффета и Безоса: как научить детей принимать правильные решения

Inc.
Поезд Победы. Наука в годы Великой Отечественной войны Поезд Победы. Наука в годы Великой Отечественной войны

«Поезд Победы» – инсталляция, расположенная в передвижном составе

Популярная механика
Что известно о скандале с интимными сценами и актрисе Ане де Армас в новом фильме о Мэрилин Монро Что известно о скандале с интимными сценами и актрисе Ане де Армас в новом фильме о Мэрилин Монро

Самые выразительные снимки Аны де Армас

Maxim
Авто, жилье, дети: на что тратит деньги Моргенштерн Авто, жилье, дети: на что тратит деньги Моргенштерн

На днях 23-летний рэпер попал в рейтинг Forbes «50 самых успешных звезд России»

РБК
Молчание овец Молчание овец

О женском взгляде на серийного убийцу в фильме «Охотник за разумом. Схватка»

Weekend
Нужна ли вам дискретная видеокарта или достаточно встроенной графики? Нужна ли вам дискретная видеокарта или достаточно встроенной графики?

Когда хватает "встройки", а в каких случаях стоит купить отдельную видеокарту

CHIP
Шахиня Фарах Пехлеви: история, ставшая балетом Шахиня Фарах Пехлеви: история, ставшая балетом

Трагическая судьба Фарах Пехлеви — одной из самых знаменитых женщин ХХ века

СНОБ
Почему нарциссы не принимают нас такими, какие мы есть Почему нарциссы не принимают нас такими, какие мы есть

Общение с нарциссической личностью — болезненный и травматичный опыт

Psychologies
«Хрустально-ясное творчество» «Хрустально-ясное творчество»

Какая удочка была для Сергея Тимофеевича Аксакова особенно дорога?

Наука и жизнь
С деньгами на выход С деньгами на выход

Как основателю стартапа привлечь инвестора с максимальной выгодой

РБК
Кто кого поборет: самые большие живые существа в море, на суше и в воздухе Кто кого поборет: самые большие живые существа в море, на суше и в воздухе

«Вокруг света» сравнивает между собой крупнейших обитателей планеты Земля

Вокруг света
«На последнем дыхании»: как дебютный фильм Жан-Люка Годара изменил кинематограф «На последнем дыхании»: как дебютный фильм Жан-Люка Годара изменил кинематограф

Как Годар одним фильмом переписал правила кино

Esquire
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
Эволюция Бейонсе Эволюция Бейонсе

Бейонсе переросла статус поп-иконы и превратилась в настоящий культурный феномен

Harper's Bazaar
Грудь висит и задирается пояс: как понять, что бюстгальтер тебе не подходит Грудь висит и задирается пояс: как понять, что бюстгальтер тебе не подходит

Как понять, что бра тебе не походит?

Cosmopolitan
Открыть в приложении