Искусственный интеллект для решения социальных задач

Высокотехнологичные компании во всем мире  все активнее ведут разработки, основанные на искусственном интеллекте, для решения самых сложных гуманитарных и экологических проблем.

Начиная с 1950-х годов искусственный интеллект (ИИ) прошел сложный путь эволюции и предложил миру такие удивительные модели, методы и алгоритмы исследований, как машинное обучение[1] (МО), вероятностное прогнозирование[2], эволюционное вычисление[3] и многое другое. Основываясь на опыте использования ИИ для целей бизнеса, высокотехнологичные компании развернули бурную деятельность в сфере социальных преобразований. 

Последние новости поступили от неутомимого Гугла, возвестившего о старте программы «Искусственный интеллект на службе общества» (AI for Social Good), включающей проведение конкурса Google AI Impact Challenge с грантовым пулом в 25 млн долларов. Организаторы рассчитывают на то, что НКО, ученые и социальные предприятия из разных стран представят оригинальные варианты применения ИИ для решения самых сложных гуманитарных и экологических проблем. «Мы хотим, чтобы представители разных отраслей сами предложили сценарии внедрения ИИ в процессы развития общества, — говорится в блоге Google.org, — и не стремимся видеть экспертов среди участников конкурса».

Следует отметить, что ИИ заметно укрепил свои позиции и стал важным приоритетом для многих филантропов, представляющих деловое сообщество национального и мирового уровня. Известное американское издание Chronicle of Philanthropy составило список из 10 самых активных благотворителей и сообщило о том, что начиная с 2015 года они в общей сложности пожертвовали на ИИ более 583 млн долларов. При этом особого внимания заслуживают инициативы, затрагивающие этические аспекты применения ИИ в интересах общества.

Так, в прошлом году соучредитель Linked­In Рид Хоффман (Reid Hoffman) вложил 10 млн долларов в создание Фонда развития ИИ «Этика и управленческая практика» (The Ethics and Governance of Artificial Intelligence Fund), являющегося партнерским проектом Медиа лаборатории Массачусетского технологического института (MIT — The Massachusetts Institute of Technology) и гарвардского Центра  им. Бекрмана Кляйна «Интернет и общество» (The Berkman Klein Center for Internet & Society). Учредители фонда считают, что когда речь идет о применении ИИ на благо человечества, точкой отсчета должна быть этика.

С этим мнением полностью согласен еще один миллиардер – финансист из Нью-Йорка Стивен Шварцман (Stephen Schwarzman), который тоже поддержал MIT на сумму 350 млн долларов. Эти средства предназначены для финансирования «этических» инноваций, которые будет генерировать недавно созданный Колледж вычислительных технологий (The College of Computing). «Перед нами стоит фундаментальный вопрос: как добиться того, чтобы научные достижения приносили пользу всем людям, включая тех, кто наиболее уязвим к радикальным изменениям, вызванным появлением ИИ и затрагивающим глубинную природу трудовых сил», — так объяснил причину повышенного внимания к этике г-н Шварцман.

А что касается дальнейшей эволюции ИИ в социальной сфере, то здесь нас ждет много нового и интересного. Наряду с идентификацией людей по изображению лица и голосу, появятся инструменты, которые будут с высокой точностью и «глубоким пониманием» считывать наши эмоции. Этим уже занимается Проект «Оксфорд» компании  Microsoft (Project Oxford). Также, ученые постараются воссоединить возможности человеческого и искусственного интеллекта — это проект Neuralink, запущенный по инициативе американского предпринимателя Илона Маска (Elon Musk). И, наконец, ИИ поможет мировому сообществу приблизиться к выполнению глобальных Целей устойчивого развития, утвержденных в сентябре 2015 года.

Источники: (1) The Philanthropy News Digest,  (2) Sustainable Brands, The Chronicle of Philanthropy, (3) (4)

[1] Машинное обучение (machine learning) — класс методов искусственного интеллекта, для которых характерно не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.

[2] Вероятностное прогнозирование (probabilistic predictions) — предвосхищение будущего, основанное на вероятностной структуре прошлого опыта и информации о существующей ситуации.

[3] Эволюционное вычисление (evolutionary computation) — класс методов вычислений, использующих для нахождения оптимального решения принципы теории эволюции.

«Дайджест публикаций международного филантропического сообщества»