Глава 8. Основы машинного обучения

«Машинное обучение – ключ, открывающий двери в мир Индустрии 4.0, в котором данные превращаются в знания, а знания воплощаются в инновации и технологии».

Автор

Введение в машинное обучение

Машинное обучение – это ключевая область искусственного интеллекта (AI), которая основана на разработке алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам анализировать и извлекать знания из данных, а также самостоятельно улучшать свою производительность в процессе обучения.

Машинное обучение представляет собой новаторскую технологическую парадигму, которая включает в себя прошлое, настоящее и будущее инноваций, основанных на данных. В 1956 году пионеры искусственного интеллекта, такие как Алан Тьюринг и Марвин Мински посеяли семена алгоритмического интеллекта, из которых произросло машинное обучение в том виде, в каком мы его знаем сегодня. С начала XXI века мы являемся свидетелями взрывного роста машинного обучения AI, благодаря синергии увеличения вычислительной мощности, накопления обширных массивов данных и прорыва в алгоритмических методологиях.

По своей сути машинное обучение AI олицетворяет собой науку и искусство, позволяющие компьютерам учиться, адаптироваться и совершенствоваться автономно. Это мастерство является результатом разработки сложных алгоритмов и моделей AI, которые обладают исключительной способностью расшифровывать закономерности и аномалии, а также извлекать знания из огромного количества данных, которыми наводнён наш цифровой мир. Более того, модели могут без участия человека повышать свою производительность по мере прохождения процесса обучения, что часто сравнивают с «самосовершенствованием» искусственного интеллекта.

В машинном обучении ключевым элементом являются данные. Для обучения модели AI необходимо иметь набор данных, на основе которых модель будет извлекать закономерности и прогнозировать результаты для новых данных.

Основные принципы машинного обучения AI включают:

обучение с учителем. Модель обучается на основе помеченных данных, где каждый пример имеет соответствующую метку или класс, что позволяет модели создавать метки для новых данных. Это обучение похоже на то, как наставник подсказывает ученику правильные ответы;

обучение без учителя. Модель обучается на немаркированных данных и анализирует их структуру и закономерности, что позволяет ей кластеризировать данные или находить скрытые паттерны. Здесь обучение проводится без явного контроля, подобно тому, как студент самостоятельно изучает предмет;

обучение с подкреплением. Модель обучается на основе взаимодействия с окружающей средой и поощряется за правильные действия, что позволяет ей быстро находить оптимальные стратегии в динамических средах. Это когда модели (или алгоритмы) учатся под воздействием внешних факторов, получая вознаграждения или штрафы и постепенно оптимизируя свое поведение.

Обучение с учителем представляет собой процесс, при котором модель AI обучается на основе размеченных данных, где каждому примеру входных данных соответствует известный правильный выход. В этом случае модель стремится научиться предсказывать правильный выход на основе входных данных. Примерами задач обучения с учителем являются классификация и регрессия. В задаче классификации модель обучается разделять данные на категории или классы, например, определять, является ли изображение кошкой или собакой. В задаче регрессии модель обучается предсказывать числовое значение, например, предсказывать стоимость дома на основе его характеристик.

Обучение без учителя, в отличие от обучения с учителем, не требует размеченных данных с правильными выходами. Вместо этого модель AI обучается выявлять внутренние закономерности в данных и находить их структуру. Такой подход может использоваться для кластеризации данных (модель группирует данные по их схожести), снижения размерности (модель стремится представить данные в меньшей размерности) и обнаружения аномалий (модель ищет аномальные или необычные образцы в данных).

Обучение с учителем и без учителя имеет свои преимущества и недостатки и может применяться в различных ситуациях в зависимости от поставленных задач и доступных данных.

Обучение с подкреплением – это ещё один подход к машинному обучению, который отличается от процессов обучения с учителем и без учителя. В этом случае модель AI обучается взаимодействовать с окружающей средой, принимая решения и генерируя обратное воздействие на основе полученных результатов. В последние годы обучение с подкреплением, вдохновлённое поведенческой психологией, заняло центральное место в машинном обучении AI.

Вот несколько примеров применения обучения с подкреплением:

беспилотные автомобили. Модель AI для автономного автомобиля может быть обучена взаимодействовать с окружающей средой, принимая решения о поворотах, ускорении и торможении на основе информации с сенсоров и анализа своих предыдущих действий. Она имеет обратную связь, основанную на том, насколько успешными были её предыдущие решения, и использует поступающую информацию для корректировки своего поведения в будущем;

компьютерные игры. В компьютерных играх модель AI может быть обучена сражаться с другими игроками или с компьютерными противниками. Она принимает решения о тактике и стратегии на основе текущего состояния игры и формирует обратную связь, зависящую от того, насколько успешными были её ходы. С течением времени модель сама себя улучшает и развивает, чтобы стать более сильным игроком;

рекомендательные системы. Веб-сайты и приложения, предлагающие рекомендации пользователям (например, музыку, фильмы или товары), используют обучение с подкреплением. Модель AI может обучаться на основе действий и предпочтений пользователей, чтобы предлагать им более релевантные и персонализированные рекомендации в будущем;

финансовые рынки. Модель AI может быть обучена для принятия решений о покупке или продаже акций и других финансовых инструментов на основе анализа данных о финансовом рынке и предыдущих результатах торгов. Она может получать обратную связь о профите или убытках, которые она принесла, и использовать эту информацию для оптимизации своих торговых стратегий.

Подобный подход к применению обучения с подкреплением может использоваться в различных областях для решения сложных задач, требующих быстрого принятия решений на основе собственного опыта.

Для лучшего понимания основных концепций и принципов машинного обучения, необходимо иметь базовое представление об алгоритмах классификации и регрессии:

алгоритмы классификации относятся к задачам, где модели AI требуется отнести объекты или события к заранее определённым классам или категориям. Для этого используются различные алгоритмы, которые выстраиваются на основе данных с известными классами. Затем эти алгоритмы прогнозируют классы для новых, непроанализированных данных. Примеры алгоритмов классификации включают в себя «решающие деревья», «случайные леса», метод опорных векторов и нейронные сети;

алгоритмы регрессии, в свою очередь, применяются для построения моделей прогнозирования или предсказания количественных значений. Они анализируют исторические данные, определяют зависимости между переменными и на их основе строят модель AI, способную предсказать результаты для новых данных. Алгоритмы регрессии включают линейную, полиномиальную, логистическую и гребневую регрессию.

Понимание алгоритмов классификации и регрессии является критически важным для внедрения и использования машинного обучения в различных областях, включая Индустрию 4.0. Они могут применяться для решения различных задач, таких как анализ данных, прогнозирование спроса, управление качеством и т.д.

Машинное обучение находит своё применение в различных сферах деятельности, включая медицину, финансы, производство и транспорт. Оно позволяет автоматизировать процессы, оптимизировать бизнес и принимать управленческие решения на основе анализа больших объёмов данных.

Машинное обучение в Индустрии 4.0

Рост машинного обучения просто стремителен. В 2019 году мировой рынок машинного обучения AI оценивался примерно в 8,43 миллиарда долларов. По прогнозам, к 2027 году он вырастет до ошеломляющих 117,19 миллиарда долларов. В «LinkedIn» (социальная сеть для поиска и установления деловых контактов) количество объявлений о вакансиях, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, в 2020 году удвоилось, что подтверждает растущий спрос на специалистов в этой области.

Алгоритмы машинного обучения используются во множестве приложений, от интеллектуального набора текста на смартфонах до жизненно важной медицинской диагностики. Например, нейросетевая модель-трансформер BERT от Google, на которой сегодня строится большинство инструментов автоматической обработки языка, может понимать контекст и нюансы слов, что даёт впечатляющие результаты поисковой системы.

Машинное обучение AI, несомненно, является крупным бизнесом. Многие компании вкладывают значительные средства в эти технологии, чтобы получить конкурентное преимущество. Компания «Netflix» использует машинное обучение для рекомендации контента, удержания подписчиков и увеличения доходов. Банки используют его для обнаружения мошенничества, ежегодно сберегая миллиарды долларов. Близки к завершению разработки беспилотных автомобилей, где машинное обучение играет первостепенную роль в превращении автономных транспортных средств в реальность. А в секторе здравоохранения машинное обучение AI даёт персонализированные планы лечения пациентов, продлевая жизни людей.

Важными составляющими четвёртой промышленной революции являются автоматизация процессов и оптимизация бизнеса с помощью машинного обучения:

автоматизация процессов представляет собой использование технологий машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации рутинных задач, улучшения эффективности и точности работы систем. Машинное обучение AI позволяет программным системам самостоятельно обучаться на основе данных, выдавать прогнозы или принимать решения без дополнительной настройки и программирования;

оптимизация бизнеса с использованием машинного обучения включает в себя применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных, выявления паттернов и трендов, оптимизации бизнес-процессов, улучшения качества продукции или услуг, снижения затрат и повышения прибыли.

Примерами использования машинного обучения AI для автоматизации процессов и оптимизации бизнеса в Индустрии 4.0 являются:

прогнозирование спроса. Методы машинного обучения могут использоваться для анализа исторических данных о продажах, клиентах, маркетинговых кампаниях и других факторах, чтобы предсказать будущий спрос на товары или услуги. Это позволяет компаниям планировать производство и материальное обеспечение, оптимизировать поставки и минимизировать запасы;

оптимизация производственных процессов. Машинное обучение AI применяется для анализа производственных данных, определения причин дефектов и выявления оптимальных параметров технологических операций. Это позволяет уменьшить количество брака, повысить эффективность производства и качество продукции;

улучшение обслуживания клиентов. Машинное обучение AI даёт возможность создавать персонализированные продукты и услуги, сокращать время обработки запросов и улучшать качество обслуживания клиентов за счёт анализа персональных данных, предпочтений и поведенческих признаков;

автоматизация рутинных задач. Машинное обучение может быть использовано для автоматизации рутинных задач, таких как обработка документов, сортировка товаров, мониторинг оборудования и других операций, которые ранее требовали участия человека;

распознавание образов и звуков. Методы машинного обучения AI применяются в робототехнике для распознавания образов и звуков, что позволяет роботам и автоматизированным системам взаимодействовать с человеком и окружающей средой, определять объекты, различать лица, распознавать команды голосом и т.д.

Прогнозирование и анализ данных с помощью машинного обучения служат фундаментом Индустрии 4.0, они становятся всё более востребованными в производстве и бизнесе, поскольку позволяют компаниям и организациям принимать более обоснованные и эффективные управленческие решения и улучшать свою конкурентоспособность на рынке.

Машинное обучение AI позволяет делать точные прогнозы будущих событий и тенденций на основании имеющихся данных. В современных условиях цифровизации и автоматизации процессов генерируется огромное количество разнообразных данных. Машинное обучение позволяет анализировать эти данные и на их основе строить прогнозы, которые помогают руководителям производства и бизнеса принимать верные управленческие решения.

Прогнозирование данных позволяет определить будущие тенденции и изменения в производственных и рыночных процессах. На основе анализа данных о динамике производства и рыночных трендах, можно прогнозировать будущий спрос на товары и оптимизировать производственные процессы и цепочки поставок. С помощью машинного обучения AI несложно проводить анализ рыночной конкуренции, определять оптимальные стратегии ценообразования, анализировать эффективность рекламных кампаний и многое другое.

Анализ данных помогает выявить связи и паттерны, которые не всегда очевидны или уловимы для человека. Например, использование методов кластеризации позволяет выделить группы потребителей с похожими предпочтениями и поведением, что помогает бизнесу лучше адаптировать продукты и услуги к запросам рынка.

При использовании машинного обучения AI для прогнозирования и анализа данных следует учитывать некоторые ограничения и риски. Неправильная настройка модели машинного обучения или искажение входных данных могут привести к неточным результатам. Позиционирование на этических аспектах машинного обучения AI позволит исключить возможность получения и использования недостоверных или противоречивых данных.

Особое место в Индустрии 4.0 отводится интеллектуальным системам и робототехнике в производстве, которые позволяют автоматизировать и оптимизировать производственные процессы, повышать эффективность и качество продукции. Прежде всего, это технологии и алгоритмы, используемые в таких интеллектуальных системах, как нейронные сети, глубокое обучение и обработка естественного языка. Важным аспектом Индустрии 4.0 будет исследование и разработка алгоритмов, способных быстро адаптироваться к изменяющимся условиям производства.

Внедрение машинного обучения в Индустрии 4.0 обеспечивает автоматизацию, оптимизацию и совершенствование бизнес-процессов, что приводит к повышению эффективности, качества и конкурентоспособности. Более подробному ознакомлению с применением интеллектуальных систем в производстве посвящена одна из следующих глав этой книги. В ней будут рассмотрены примеры реального использования автоматизированных систем и робототехники в различных отраслях промышленного производства, а также обозначены проблемы и вызовы, с которыми предстоит столкнуться при внедрении интеллектуальных систем в контексте Индустрии 4.0.

Этические и правовые аспекты машинного обучения

В самой концепции машинного обучения заложена проблема обеспечения прозрачности и объяснимости моделей и алгоритмов искусственного интеллекта. Всё более сложные модели AI, такие как нейронные сети, способны принимать сложные решения, основанные на огромном количестве данных, но не всегда могут их обосновать. Прозрачность и объяснимость моделей машинного обучения AI являются важными аспектами, которые следует учитывать при разработке и внедрении технологий машинного обучения в Индустрию 4.0.

Это может представлять проблему в ситуациях, когда человек должен однозначно понимать, почему именно такое решение было принято искусственным интеллектом. Например, в здравоохранении врачам будет сложно довериться моделям машинного обучения, которые могут рекомендовать определённое лечение без объяснения того, как именно они пришли к этому решению.

Кроме того, важно понимать, что модели машинного обучения AI могут быть подвержены ошибкам и отклонениям. Если модель обучается на выборке данных, содержащей предвзятую или недостоверную информацию, она может повторять такие же ошибки в своих решениях. Это может привести к несправедливому или дискриминационному поведению моделей AI, например, при найме персонала или предоставлении кредитов.

Для решения этих проблем необходимо разрабатывать методы и алгоритмы, которые были бы прозрачными и объяснимыми. Такие подходы предполагают использование интерпретируемых моделей AI, которые могут обосновывать принимаемые решения, а также методов, позволяющих объяснять результаты, выдаваемые моделями. Также важно проводить анализ и выборку данных, чтобы избежать ошибок, способных повлиять на результаты моделей.

С развитием машинного обучения и внедрением его технологий в Индустрию 4.0, в связи с автоматизацией процессов в производстве и бизнесе произойдёт замена людей на интеллектуальные системы и робототехнику, что не может не отразиться на социальных и этических сторонах жизни общества. Одной из основных проблем, которую придётся решать, является потенциальное сокращение рабочих мест в результате автоматизации.

С появлением автономных систем и роботов, которые могут более эффективно выполнять задачи, ранее выполняемые людьми, многие профессии на рынке труда перестанут быть востребованы. Автоматизация, оптимизация и совершенствование бизнес-процессов как предвестники эффективности Индустрии 4.0, несут не только экономические выгоды для бизнеса, но и угрозу безработицы и утраты финансовой стабильности для многих людей труда.

Чтобы люди, потерявшие свои рабочие места из-за автоматизации, могли адаптироваться к изменениям рынка труда, важнейшей задачей является обеспечение переквалификации или обучения работников новым технологиям и навыкам, востребованным в Индустрии 4.0. Социальные и этические вопросы, связанные с машинным обучением, повсеместной автоматизацией и заменой рабочей силы указывает на необходимость участия общества, правительства и бизнеса в разработке социальных и экономических механизмов для адаптации населения к предстоящим кардинальным изменениям в рамках Индустрии 4.0.

Кроме того, по мере автоматизации, оптимизации и совершенствования бизнес-процессов будут накапливаться огромные объёмы данных о сотрудниках, что приведёт к необходимости решения задачи первостепенной важности – обеспечению защиты данных и конфиденциальности. При сборе и использовании персональных данных о работниках в сфере занятости, могут возникать проблемы с ответственным и этичным использованием этих данных. Неправильное и неэтичное использование этих данных нарушает неприкосновенность частной жизни людей и основополагающие принципы доверия внутри организаций.

К основным методам и технологиям защиты данных в условиях Индустрии 4.0 относятся:

криптография. Это древнее искусство кодирования информации является более актуальным, чем когда-либо. Гомоморфное шифрование, например, позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных, позволяя анализировать данные, никогда не раскрывая их. Доказательства с нулевым разглашением предлагают способ доказать истинность утверждения, не раскрывая никаких базовых данных;

анонимизация. На удаление из данных личной информации, при сохранении её полезности, направлены такие методы анонимизации, как k-анонимность, l-разнообразие и t-закрытость, позволяющие достигать тонкого баланса между удобством использования данных и неприкосновенностью частной жизни;

безопасные многопользовательские вычисления (SMPC). Сегодня, когда всё большее значение приобретает совместное машинное обучение, SMPC позволяет нескольким сторонам вкупе вычислять функцию по разнородным входным данным, сохраняя их конфиденциальность. Классическим вариантом использования SMPC является профилактическое обслуживание техники с сохранением конфиденциальности в производстве.

В преддверии эпохальных преобразований отрадно сознавать, что на международном и государственном уровнях уже разрабатываются нормативно-правовые акты для обеспечения защиты данных, примерами таких регуляторных и законодательных инициатив являются:

1. Общий регламент по защите данных (GDPR). Этот основополагающий регламент по защите данных, принятый Европейским союзом, является глобальным стандартом. Он даёт людям больший контроль над своими личными данными и возлагает на организации большую ответственность за корректное и ответственное обращение с данными.

2. Законы о конфиденциальности. GDPR вызвал глобальное движение в части принятия законов о защите данных. Принятые в Бразилии и Калифорнии (США) законы о защите прав потребителей подтверждают первостепенное значение конфиденциальности данных.

Грядущая волна автоматизации также вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных, особенно когда это касается информации о сотрудниках. Этичное и безопасное обращение с персональными данными в сфере занятости является не только юридическим обязательством, но и моральным императивом. Основополагающими методами сохранения конфиденциальности данных являются дифференциальная конфиденциальность, «сила шума» и федеративное обучение.

Дифференциальная конфиденциальность сродни анонимности. Если представить данные как сундук с сокровищами, то прежде, чем кто-либо заглянет внутрь, дифференциальная конфиденциальность добавляет к сокровищам элементы маскировки или немного шума. Этот шум защищает конфиденциальность данных конкретного человека, предотвращая вывод любого отдельного фрагмента из больших наборов данных. Этот метод служит основой конфиденциальности в различных системах, от использования Apple Siri до переписи населения США.

Условный шум в форме случайных изменений, добавляемых к данным, является мощным союзником в обеспечении конфиденциальности. Это немного похоже на секретный код, который может применить только обладатель или предполагаемый получатель данных. «Сила шума» обеспечивает надёжную защиту данных, сохраняя при этом возможность ценного анализа.

Федеративное обучение – это метод машинного обучения модели AI в защищённой среде без перемещения данных куда-либо. При таком децентрализованном подходе к машинному обучению модель обучается на локальных данных пользователей, никогда не выходя за пределы этих устройств. Компания «Google» использует это для своей клавиатуры Gboard, чтобы улучшить текстовые предложения, не предоставляя доступ к вводимым дифференцированным данным.

Соблюдение основных принципов защиты данных, таких как дифференцированная конфиденциальность, а также принятие законодательных актов и регламентов, таких как GDPR, позволяют надеяться на то, что мы останемся хозяевами своей судьбы в будущем, в котором инновации будут сочетаться с непреходящими ценностями равных возможностей и человеческого достоинства.

В условиях Индустрии 4.0 данные – это новая валюта, они питают двигатели интеллектуальных систем. Машинное обучение AI, защита данных и конфиденциальность становятся определяющими факторами успешного перехода производства и бизнеса к Индустрии 4.0.

Человек или машина?

В силу значимости этого процесса для каждого человека и общества в целом следует отдельно рассмотреть вопросы занятости, социальной защищённости и формирования благополучной среды проживания в условиях высвобождения массы трудоспособного населения по причине повсеместной автоматизации и оптимизации производства, внедрения интеллектуальных систем управления и совершенствования бизнес-процессов.

Для того чтобы кризисы в сфере занятости не омрачали нашу повседневную жизнь, а инновации, основанные на данных, подкреплялись этическими соображениями, нужна ответственность, которую человечество должно коллективно взять на себя. Ясное понимание проблем социального и этического свойства, которые предстоит решать обществу в самое ближайшее время, поможет привести нас к новаторским решениям, которые гармонизируют будущее трудовых отношений, защитят личную жизнь и поддержат доверие людей к скорому необратимому вступлению в эпоху Индустрии 4.0. Когда эти проблемы будут успешно преодолены, новый технологический уклад превратится в символ человеческого созидания и прогресса, в котором инновации и этика органично сочетаются.

Сегодня производство и бизнес достигли предела возможностей по увеличению производственных возможностей за счёт расширения ресурсной базы, увеличению производительности труда и более эффективному использованию ресурсов. Очевидно, что человеческие возможности и использование неквалифицированного труда не позволяют предпринимателям развиваться в направлении дальнейшей интенсификации производства и бизнес-услуг без фундаментального технологического перерождения. Наша задача – построение технологичного общества будущего, в котором автоматизация не лишает людей гражданских прав и не приводит к сегрегации, а напротив открывает для них новые социальные и этические горизонты.

Перед лицом грядущих изменений мы должны разработать инновационные решения, которые позволят трудящимся беспрепятственно переходить к новым для себя ролям. Поскольку машины начнут повсюду выполнять рутинные задачи, у заинтересованных в профессиональном развитии людей появляется возможность повышать свою квалификацию, осваивать сильные компетенции и выходить на новые уровни в творчестве и созидании. Люди, не обладающие способностями или возможностями для самореализации, должны быть интегрированы в Индустрию 4.0, таким образом, чтобы приносить посильную пользу обществу в сфере услуг, помогая делать нашу жизнь социально ориентированной и благополучной, в том числе посредством использования различной робототехники.

Главный посыл четвёртой промышленной революции – сформировать из людей низкого социального статуса или ограниченных возможностей, которые традиционно являлись питательной средой для всех социальных потрясений, основу для построения справедливого и прекрасного общества будущего, в котором каждый человек или группа людей будут осознанно приносить пользу обществу. Она может проявляться в различных формах, таких как волонтерская деятельность, развитие досуга, воспитание подрастающего поколения, забота об окружающей среде, социальная поддержка и другие виды деятельности, направленные на улучшение качества жизни людей и развитие общества в целом.

Появление автономных интеллектуальных систем и роботов, которые превосходно справляются с задачами без участия людей, потенциально может оставить без работы многих работников, занятых сегодня в производстве и бизнесе и заставляет задуматься о будущем занятости. Сейчас, когда человечество вступает в царство искусственного интеллекта, требуется глубокое осмысление концепций, сформулированных по этому поводу выдающимися мыслителями и провидцами, от утопических мечтаний до антиутопических кошмаров.

В утопических представлениях проницательного футуролога Жака Фреско, эпоха искусственного интеллекта представляет собой «золотой век» человечества, в котором интеллектуальные системы и робототехника наконец освободят людей от тяжёлого и монотонного труда. Произойдёт постепенный переход к общественному устройству, при котором занятость в привычном для нас понимании отсутствует, технологии гарантируют удовлетворение важных потребностей каждого человека, а роботы и искусственный интеллект управляются с повседневными делами. Общество превращается в глобальный коллектив, свободный от дефицита, неравенства и нетерпимости, люди живут в гармонии с природой, занимаются творчеством и интеллектуальными занятиями.

В литературе представлено и более мрачное видение будущего, описанное многими авторами, работающими в жанре антиутопии и научной фантастики. Потенциальное разрушительное влияние искусственного интеллекта на общество и человеческую цивилизацию особенно ярко описывает киберпанк – поджанр научной фантастики, рисующий картины грядущего, в котором доминируют корпорации, планета находится на грани экологической катастрофы, AI присвоен и контролируется олигархами, создана непреодолимая пропасть между привилегированным меньшинством и бесправной массой людей и т.д. Эти антиутопии предостерегают нас от бесконтрольного и безответственного распространения искусственного интеллекта, фокусируясь на существующих проблемах власти, неравенства и неприкосновенности частной жизни.

Основатель Всемирного экономического форума Клаус Шваб подчёркивает важность ответственного подхода к четвёртой промышленной революции, который позволит объединить искусственный интеллект и роботов таким образом, чтобы усилить человечество, а не вытеснить или полностью его заменить. Новая концепция «капитализма заинтересованных сторон», предложенная К. Швабом, представляет будущее, в котором бизнес ставит во главу угла благосостояние общества, а не прибыль.

Известный историк Юваль Ноа Харари говорит нам о необходимости нового общественного договора, подчёркивает важность подготовки к воздействию искусственного интеллекта на общество, а также рекомендует инвестировать в образование и переподготовку кадров, чтобы приспособить людей к эпохе искусственного интеллекта.

Чтобы предотвратить будущее, в котором люди окажутся жертвами искусственного интеллекта, необходимы упреждающие шаги, предусматривающие:

формирование культуры обучения и переподготовки на протяжении всей жизни и обеспечение того, чтобы люди могли приспосабливаться к новым ролям, созданным искусственным интеллектом;

внедрение строгих этичных правил для того, чтобы AI служил интересам человечества, был подконтролен обществу и защищал частную жизнь людей;

изучение всеобщего базового дохода (UBI), как системы социальной защиты, гарантирующей экономическую безопасность по мере изменения структуры занятости;

поощрение международного сотрудничества для управления глобальным воздействием искусственного интеллекта и предотвращения конкурентных гонок, игнорирующих этические соображения.

Решение судьбы человечества в эпоху искусственного интеллекта остаётся в наших руках. Оно может привести нас к утопической реальности, где работа из необходимости становится свободным выбором, или затащить в мрачный мир глубокого неравенства и угнетения. Визионеры и мыслители предложили ориентиры, но именно коллективный разум человечества определит наш дальнейший путь.

В то время как машины берут на себя бремя повторяющихся задач, люди получают свободу для творчества, инноваций и эмоционального интеллекта. Партнёрство между человеком и машиной перераспределит рынок труда, напишет историю беспрецедентной производительности, в которой ценятся сознательность, креативность и человеческое отношение.

Есть веские основания полагать, что кризис перенаселения в эпоху искусственного интеллекта, высокого уровня развития общества и всеобщей грамотности человечеству не угрожает. Улучшение общего уровня благосостояния, общедоступная качественная медицина и социально ориентированное общество приведут большинство людей от необходимости удовлетворения простейших потребностей, а порой и просто выживания, к необходимости самореализации, осознания себя и окружающего нас мира, состраданию и милосердию. Возможное построение общества будущего в условиях нового технологического уклада мы постараемся рассмотреть в одной из заключительных глав этой книги.

В грандиозной панораме четвёртой промышленной революции расцвет машинного обучения и автоматизации видится определяющим фактором технологической эволюции. Интеграция интеллектуальных систем и робототехники в Индустрию 4.0 приведёт к серьёзной социальной и экономической трансформации, которая потребует пристального внимания и инновационных решений, чтобы сформировать гармоничное будущее сотрудничества и сосуществования людей и машин.

Машинное обучение является свидетельством устремления человечества к искусственному интеллекту. Это область AI, в которой история сочетается с футуристическими инновациями, используются передовые алгоритмы, предлагаются поразительные статистические данные и стимулируется экономическое развитие. Революция в области машинного обучения продолжает разворачиваться на наших глазах, и её последствия для различных секторов экономики будут грандиозны, меняя не только структуру производства, но и наше восприятие этого мира. Это захватывающее путешествие только начинается, а открытия и инновации ждут тех, кто осмелится исследовать безграничные возможности искусственного интеллекта.