Штучний інтелект (ШІ) має потенціал перевершити людський інтелект у певних сферах, таких як аналіз даних і розпізнавання образів. Алгоритми штучного інтелекту можуть швидко й точно обробляти й аналізувати великі обсяги даних, роблячи прогнози та виявляючи закономірності, які люди можуть виявити не в змозі. Ця здатність може бути особливо корисною в таких сферах, як фінанси, охорона здоров’я та транспорт, де ШІ вже використовується для аналізу даних і прогнозування.
Ще одна сфера, де штучний інтелект може перевершити людський інтелект, — це розв’язання складних проблем. ШІ можна запрограмувати на вирішення конкретних завдань. Наприклад, оптимізація логістики або діагностика захворювань шляхом пошуку найбільш ефективного та точного рішення. Це можна зробити за частку часу, який знадобиться людині для вирішення тієї ж проблеми. І з більш високим рівнем точності. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, він може розв’язувати складніші проблеми. І братися за завдання, які зараз потребують людського розуму.
ШІ може випередити людський інтелект до 2030 року
Італійська компанія запровадила новий підхід до вимірювання розвитку штучного інтелекту: вивчаючи досягнення в машинному перекладі. Цей підхід використала компанія Translated, яка пропонує послуги перекладу, щоб передбачити, коли ми досягнемо унікальності. Туманний термін, який іноді описують як момент, коли машини перевершують людський інтелект.
За словами Марко Тромбетті, генерального директора фірми, «це буде протягом цього десятиліття, принаймні для 10 найкращих мов у середній складності». Правда полягає в тому, що це вже сталося в кількох мовах і в певних спеціалізованих областях. Він може ніколи не надійти для деяких рідкісних мов і доменів.
Оцінки, надані Translated, базуються на інформації, отриманій Matecat, інструментом CAT. Платформа започаткована у 2011 році як дослідницька ініціатива, підтримана ЄС. Ця техніка була доступна як програмне забезпечення з відкритим кодом через три роки, і тепер експерти використовують її для покращення своїх перекладів. Matecat — безкоштовний продукт, доступний у Translated. Користувачі обмінюються бізнес-даними, які використовуються для покращення моделей.
Translated відстежував кількість часу, який користувачі витратили на перегляд і перегляд 2 мільярдів ідей МТ, щоб намітити шлях до унікальності. За 12 років існування Matecat близько 136 000 професіоналів з усього світу зробили ці зміни. Переклади охоплювали широкий спектр тем, включаючи як технічні, так і літературні теми. Вони також згадали такі галузі, як транскрипція мовлення, де МП все ще має труднощі.
«Перша в світі» унікальність виявлена компанією, що займається перекладами штучного інтелекту
Докази свідчать про те, що ШІ швидко розвивається. У 2015 році провідні перекладачі світу перевіряли та виправляли пропозиції MT в середньому раз на 3,5 секунди. Сьогодні цей час становить 2 секунди. Час досягне однієї секунди за нинішньої швидкості приблизно через п’ять років. Коли це станеться, MT запропонує історичний «ідеальний переклад». Тоді переклади, зроблені машиною, буде легше редагувати, ніж переклади, зроблені найкращим експертом.
Тромбетті додає, що будь-яку роботу, яка вимагає розуміння, аудіювання, спілкування та обміну знаннями, можна зробити двомовною з невеликими зусиллями. Точний час, коли ми прибудемо в точку сингулярності, може відрізнятися. Але тенденція незаперечна: ми наближаємося дуже близько, стверджує він.
Збільшення обчислювальної потужності, мовних даних і ефективності алгоритмів – все це необхідно для вдосконалення МП. У результаті дослідники припустили, що в міру наближення сингулярності прогрес буде сповільнюватися. Вони були шоковані, побачивши, що швидкість розвитку була надзвичайно лінійною.
Попит на MT зросте щонайменше в 100 разів, якщо ця динаміка збережеться, як прогнозується, повідомляє Translated. Робітники можуть бути стурбовані автоматизацією своєї роботи, але це також може мати переваги. Попит на експертні переклади зросте щонайменше в десять разів, повідомляє Translated.
За словами Тромбетті, всі наші клієнти, які широко використовують машинний переклад, також витрачають більше на переклад людиною. «Машинний переклад сприяє тому, що він збільшує кількість зустрічей між ринками та користувачами, які раніше не взаємодіяли. Це приносить прибуток, а бізнес отримує якісніший матеріал, який потребує експертів. Тромбетті передбачає, що елітні перекладачі візьмуть на себе нові обов’язки.
«Найкращі лінгвісти повинні навчати систему машинного перекладу, щоб досягти найкращих результатів. Щоб навчити мовні моделі та виправити їх недоліки, необхідна значна кількість перекладів. Тому я припускаю, що наступними роками ми побачимо жорстку конкуренцію за кращих перекладачів.
Останнє дослідження, згідно з Translated, є першим в історії, яке виміряло швидкість, з якою сингулярність наближається. MT є переконливим критерієм для розробки ШІ.
Машинам, як відомо, важко вивчати людські мови. Комп’ютерам може бути важко зрозуміти суб’єктивність мови, динамічну природу конвенцій. І тонкощі культурних алюзій, гри слів і тону.
Ці складності потрібно моделювати та з’єднувати двома мовами під час перекладу. Як результат, галузь часто встановлює стандарти для алгоритмічних досліджень, збору даних і розмірів моделей. Наприклад, модель Transformer використовувалася в MT протягом багатьох років до того, як була доступна в системах GPT OpenAI.
За словами Тромбетті, «MT — це лише хороший прогноз того, що станеться далі в ШІ». Італійський бізнесмен вірить, що якщо наступного разу станеться сингулярність, настане нова ера глобального зв’язку.
Він уявляє собі світ, де кожен може говорити рідною мовою, є універсальні перекладачі. І весь вміст доступний з будь-якого місця.
Попри те, що його інтерпретація сингулярності є дискусійною, її привабливість не можна заперечувати.
Плюси та мінуси штучного інтелекту
Штучний інтелект (ШІ) — це галузь, що швидко розвивається, і має потенціал зробити революцію в багатьох галузях. І покращити наше життя безліччю способів. Однак існує також серйозне занепокоєння щодо впливу ШІ на суспільство. І потенційні наслідки створення машин, які розумніші за людей. У цій статті ми розглянемо переваги та недоліки ШІ. Щоб краще зрозуміти потенційні переваги та ризики цієї технології.
Плюси ШІ:
- Підвищена ефективність: ШІ може швидко й точно обробляти й аналізувати великі обсяги даних. Створення прогнозів і виявлення закономірностей, які люди можуть не в змозі виявити. Це може призвести до підвищення ефективності та продуктивності в багатьох галузях промисловості. Від фінансів і охорони здоров’я до транспорту та логістики.
- Покращений процес прийняття рішень: ШІ може допомогти людям приймати кращі рішення, надаючи точні та неупереджені дані. Наприклад, діагностичні інструменти на основі штучного інтелекту можуть допомогти лікарям швидше й точніше визначати хвороби. А фінансові алгоритми на основі ШІ можуть допомогти трейдерам здійснювати більш прибуткові операції.
- Зниження витрат: AI також може допомогти зменшити витрати шляхом автоматизації повторюваних і трудомістких завдань, таких як введення й аналіз даних. Це може допомогти підприємствам заощадити гроші на оплаті праці та більше інвестувати в дослідження та розробки.
- Покращена безпека: ШІ можна використовувати для підвищення безпеки в різних галузях, таких як транспорт і виробництво. Наприклад, самокеровані автомобілі можуть допомогти зменшити кількість автомобільних аварій, спричинених помилками людини. А роботів зі штучним інтелектом можна використовувати для виконання небезпечних завдань на фабриках і шахтах.
Мінуси ШІ:
- Втрата роботи: ШІ стає все більш досконалим і здатним автоматизувати більше завдань. Це може призвести до значної втрати робочих місць у багатьох галузях промисловості. Це може призвести до зростання безробіття та економічної нерівності.
- Упередженість: Алгоритми штучного інтелекту можуть бути упередженими на основі даних, на яких вони навчаються. Що може призвести до несправедливих і неточних прогнозів. Особливо це стосується таких сфер, як охорона здоров’я та кримінальне правосуддя. Де упередженість може мати серйозні наслідки для окремих людей і суспільства.
- Відсутність прозорості: алгоритми штучного інтелекту важко зрозуміти та інтерпретувати. Що може ускладнити виявлення та виправлення помилок. Цей брак прозорості може ускладнити притягнення систем ШІ до відповідальності за їхні дії.
- Ризики безпеці: оскільки штучний інтелект стає все більш інтегрованим у наше життя, він також може стати мішенню для кібератак. Хакери потенційно можуть використовувати ШІ, щоб отримати доступ до конфіденційної інформації, порушити роботу критично важливих систем або навіть здійснити фізичні атаки.
Підсумовуючи, ШІ має потенціал революціонізувати багато галузей і покращити наше життя незліченною кількістю способів. Однак важливо враховувати потенційні ризики та недоліки цієї технології. І переконатися, що ми вживаємо заходів для пом’якшення цих ризиків і максимізації переваг ШІ.
