В статье рассматривается роль нейронных сетей в замене человека на рабочем месте, их применение в современном мире.
Ключевые слова: нейронная сеть, работа, ИИ.
Понятие нейронной сети на сегодняшний момент широко распространено. Но не многие корректно понимают его значение и воспринимают связь человеческой нервной системы и техники как нечто непостижимое, хотя и учёные уже порядочное время ведут исследования в этой сфере (начало исследований пришлось на 40е года 20го века).
Базис искусственного интеллекта — это биологические исследования головного мозга человека, то есть ИИ — некое его подобие. Нейронная сеть — это составляющая область исследования ИИ, которая появилась в процессе попыток создать можешь головного мозга человека при помощи компьютерной модели. Сам же ИИ определяется как область компьютерной науки, которая занимается автоматизированием разумного поведения.
Нейронная сеть способна самостоятельно учиться и исправлять свои де ошибки. То есть можно говорить, что она способна к обучению и исправлению своих ошибках. Для понимания возможностей применения нейросетей следует проанализировать особенности их функционирования.
У нейросетей имеется способность менять ответную реакцию на воздействия внешних элементов, окружающей среды. Это ключевой параметр для изучения, так как реакция нейросети не совсем прямолинейна. Это значит, что сеть может среди общего шума и помех выделять информацию, имеющую смысл, и обрабатывать её. Эта особенность отличает нейронную сеть от компьютеров и прочих вычислительных машин, в которых имеет место быть принцип обобщённости, неспособности систем адаптироваться к воздействию из вне.
Еще одной особенностью нейронных сетей является способность на основании искаженных данных на входе воспроизводить корректные данные на выходе.
Машина, которая использует нейронную сеть, способна даже лучше человека определить, например, по фотографии пол младенца. Также сети распространены в сферах науки, знаний и прикладной деятельности. Эффективность также доказана в экономике, медицине. В сфере юриспруденции ИИ проявил себя в создании «Электронного правительства».
Правительством РФ на сегодняшний день рассматривается создание «электронных кодексов» и систем, которые будут способны предсказать исход типовых судебных дел (пример: робот CaseCruncher Alpha, Великобритания).
Также примером может послужить программа Shazam, работающая на основе ИИ: она позволяет распознавать музыкальные композиции в различных заведениях и на разных мероприятиях. Такая «экспертиза» позволит определить композицию и законность её воспроизведения.
Также у эффективности замены человека с помощью ИИ противоположные точки зрения, такие как: сценарии апокалипсиса или выход, но новую ступень цивилизации. Однако, монополия среди ИИ в повседневной жизни уже не новинка. Робот выгодней человека, с точки зрения работодателя: он быстрей, обучается и дешевле в затратах.
По подсчетам экспертов под угрозой находится почти любая профессия, которая связанная с монотонными действиями. К примеру: водители, рабочие на конвейерных лентах, продавцы, охранники, солдаты, врачи, журналисты и другие. Часть профессий уйдет с рынка труда, другим придется модернизироваться, чтобы соответствовать реалиям будущего.
К примеру, если взять юристов, то их надобность пропадет не скоро. Но ИИ уже постепенно вводят в эту сферу.
В России в 2016 году «Сбербанк» запустил работа-юриста, который оформлял исковые заявления. Но информации о внедрении и эффективности все еще отсутствуют или конфиденциальны.
Компания «Право.ру» применяет ИИ, для подсчета затрат по времени на продолжительность дела и судебного процесса. Для обучения в нейронную сеть были загружены все судебные решения по аналогичным делам, благодаря которым программа и выдает свой результат.
Также у данной компании есть бот в мессенджере Telegram, которому можно задать юридический вопрос. Далее бот анализирует сообщение, его тему и подбирает подходящего специалиста для решения вопроса.
В США системы, использующие нейронные сети, планируют вводить в эксплуатацию непосредственно и в залах суда: программа, анализируя мимику, жесты и голоса способна определять ложные показания. Одна из таких систем — Dare, достоверность которой достигает 92 %.
На закрытой конференции между «Валдай» и АО «РВК» Владислав Шершульский, директор по технологической политики компании «Microsoft» выделил два основных подхода говоря о вопросах правосубъективности ИИ. «Согласно первому, основную роль играет индустрия и ученые, опора делается на существующее регулирование и принцип «минимального вмешательства» в развитие новых отраслей и сервисов, а также создание и поддержку саморегулирующихся организаций поставщиков и потребителей. Второй же предполагает ведущую роль законодателей и государственных органов в сознании специальных институтов по регулированию и поддержке развития искусственного интеллекта и робототехники, «превентивное регулирование» через систему рамочных нормативных актов и выработку стандартов».
Можно заверить, что в настоящее время идет революция, которая сделает юридические услуги более доступными. ИИ займется теми вещами, которые не приносят профессиональное удовлетворение юристом, это такие задачи, как управление затратами на получение доступа к какой-то информации, получение доступа к юридической базе.
Пока эксперты еще не придумали, как обеспечить достоверность при использовании ИИ стопроцентной. Некоторые специалисты этой области считают, что на текущий момент невозможно это осуществить из-за трудоемкости предварительных работ: сбор данных и обучение сети.
Литература:
- Аггавал Чару. Нейронные сети и глубокое обучение. — Висьямс, 2020 — ISBN: — 978–5–907203–01–3
- Антонова П. Введение в искусственный интеллект: Теоретические основы СИИ. — LAMBERT Academic Publishing, 2019 — ISBN: 978–6200279170
- Levendowski, Amanda, How Copyright Law Can Fix Artificial Intelligence's Implicit Bias Problem (July 24, 2017). P.18
- Chen Sun & Abhinav Shrivastava, Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning, arXiv:1707.02968v1 (July 10, 2017). URL: https://arxiv.org/pdf/1707.02968.pdf
