НАУЧНЫЙ ИНСАЙТ: Александр Соколовский о том, как искусственный интеллект меняет наш мир и наши представления о нем

HUXLEЎ: Какая из последних научных новостей, по вашему мнению, является самой интересной? Что делает ее важной?

Отвечает: Александр Соколовский — основатель торгово-производственной группы компаний «Текстиль-Контакт»

Не перестают удивлять все новые и новые возможности нейронных сетей. Среди основных областей их применения — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных…

Все то, с чем мы сталкиваемся каждый день и в быту, и в бизнес-процессах. Одной из самых известных нейронных сетей, к которой мы привыкли и пользуемся ежедневно, является поисковый алгоритм Google.

В 2023 году без искусственного интеллекта невозможно себе представить развитие во множестве самых разных отраслей: от астрономии и машиностроения до маркетинга и искусства.

Недавно группа астрономов обнаружила «старое сердце Млечного Пути» — популяцию звезд, сформировавшихся еще в самом начале истории нашей галактики. Открытие стало возможным благодаря нейронной сети, которая проанализировала показатели «металличности» двух миллионов ярких гигантских звезд, расположенных во внутренней области Млечного пути.

Это помогло не только лучше понять наблюдаемые свойства этих космических объектов, но и подтвердить некоторые научные гипотезы, касающиеся возникновения и развития галактики на самых ранних этапах.

Журнал Cosmopolitan летом этого года вышел с обложкой, которая была создана с помощью алгоритма DALL-E. На обложке была пометка: «*и она создана за 20 секунд». Очевидно, что искусственный интеллект помог издателям сэкономить время и деньги.

Сегодня нейронные сети создают, развивают и активно используют IBM, Microsoft, Facebook и его подразделение AI Research, а также десятки других мировых гигантов.

Нейронные сети облегчают нашу жизнь, избавляют людей от монотонного труда и делают за человека его работу в разы быстрее. Как искусственный интеллект в дальнейшем будет менять нашу жизнь? Этот вопрос остается открытым.

Новые задачи, которые возникают перед человечеством практически ежедневно, приводят к появлению новых направлений обучения нейронных сетей. Поэтому придется немного подождать, чтобы получить корректный ответ на этот вопрос.