Темы сентябрьского и октябрьского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 51, No. 9, 10 2018) — расширение горизонтов применения искусственного интеллекта на фоне анализа побед и поражений в ИТ-отрасли.
Роботы стали сегодня объектом активной и порой даже агрессивной рекламы, которую продвигают множество заинтересованных сторон: производители роботов и управляющего ПО, игроки рынка решений искусственного интеллекта, активно применяемого при наладке и внедрении роботизированных систем и пр. Является ли этот «хайп» объективной реальностью или это лишь очередная маркетинговая кампания, направленная на привлечение средств для развития отрасли?
Пара «блокчейн — искусственный интеллект» способна обеспечить кардинальные изменения во всех аспектах жизни общества, обещая рост глобальной экономики, несмотря на то что им предстоит еще долгий путь развития.
Аналитики предупреждают: цифровая трансформация неизбежна и промедление смерти подобно. Вы уже приступили к цифровой трансформации или только присматриваетесь к ее возможным направлениям? Важно понимать, какие технологии и связанные с ними организационные преобразования зададут вектор цифровизации на 2019 год.
Созданный только в 2014 году факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ уже завоевал хорошую репутацию и пользуется популярностью среди абитуриентов. Какие преимущества имеются у молодого факультета перед патриархами академического образования в области computer science, чему и как учат на ФКН и где ждут его выпускников?
Машина Цетлина построена на принципах, в корне отличных от всех известных сегодня подходов к реализации искусственного интеллекта, и уже показала лучшие результаты, чем альтернативные подходы. Эта машина может стать качественно новым инструментом, позволяющим на обычных универсальных компьютерах решать задачи распознавания образов, лингвистики, диагностики и прогнозирования.
Нельзя избежать цифровой трансформации, в конечном счете позволяющей благодаря масштабируемости выпустить на рынок качественный продукт по значительно более низкой цене (a-ля Uber, Salesforce, Amazon) либо предложить эксклюзивный продукт, за который клиенты готовы платить больше (a-ля Tesla).
Ключевой вопрос при замене человека технической системой — обеспечение доверия к результатам работы систем прикладного искусственного интеллекта.
Человечество еще не понимает природы сознания, и, может быть, «настоящий» искусственный интеллект следует искать в квантовых вычислениях. Возможно, верна гипотеза о том, что мозг хранит не саму информацию, а лишь адреса к ней. А это означает поворот от главенствующей сегодня парадигмы разработки нынешних «умных» систем. Скорее всего, «искусственный интеллект» — это не более чем очередная точка роста.
Могут ли машины стать умнее людей? Споры на эту тему продолжаются уже более полувека, порождая сомнения в принципиальной возможности этого.
