В начале XXI века за счет мощных программно-аппаратных комплексов ИИ стал распознавать изображения с 98 % точностью и делает он это лучше, чем человек, который распознает изображения с точностью до 95 %. Кроме того, впервые системы ИИ научились создавать синтетические изображения, которые практически неотличимы от оригинальных фотографий. Появилась возможность создания несуществующих личностей, которые, по крайней мере, в информационном пространстве могут жить полноценной жизнью, осуществляя с помощью чат-ботов коммуникации с людьми, информируя о своей жизни через ролики в YouTube и т. п. Согласно проведенным экспериментам, люди распознают ошибку, т. е. определяют искусственный характер изображения лишь в 3 % случаев из 100 %.

Системы ИИ добились впечатляющих результатов в конечных конкурентных играх: от шахмат до игры в го. В 2017 г. ИИ впервые победил человека в игре, где наряду с комбинаторикой требовалась рефлексия позиции, а именно – в покере. Методы ИИ в последние годы обеспечили прорыв в переводе. Другие направления задач, где осуществляется быстрый прогресс, включают в себя распознавание речи, автомобильную навигацию и прогнозирование биржевых процессов.

Успехи ИИ связаны с тремя основными факторами. Во-первых, с использованием новой высокопроизводительной элементной базы. Во-вторых, с применением новых программных решений, базирующихся на сложной комбинаторике и машинном обучении. В-третьих, с широким использованием робототехники как периферийных устройств ИИ, аналогичным периферийным устройствам человека, типа рук, ног, по отношению к мозгу.

Хотя в последние 10 лет ИИ развивался экспоненциально, вряд ли следует ожидать таких же темпов прогресса и в перспективе. Как правило, технические нововведения развиваются по гиперциклу Гартнера. При гиперцикле после долгого периода созревания наступает этап экспоненциальных перемен. В результате система достигает уровня зрелости и определенное время оказывается как бы на плато, раздвигаясь вширь, а не развиваясь вглубь. Затем наступает спад, связанный с насыщением данной технологией наиболее продвинутых пользователей. Однако спад является недолговременным и сменяется умеренным ростом, который характерен для любой зрелой технологии. Вряд ли есть основания полагать, что ИИ не будет развиваться в рамках гиперцикла. Сегодня центральной задачей ИИ является создание эффективных гибридных систем, где ИИ взаимодействует с человеком.

Магистральным направлением использования ИИ являются вопросы безопасности. При решении этой группы вопросов как в никакой другой сфере важно заблаговременно распознавать угрозы и оценивать риски. Распознавание угрозы мало чем отличается от распознавания лица. Любая угроза имеет определенный устойчивый паттерн, который может быть выражен через набор числовых характеристик. Поскольку вопросы распознавания в решающей степени зависят от скорости и полноты вычислений, то ИИ как комбинаторная машина, позволяет распознавать угрозы намного быстрее и точнее, чем человек.

Правда, есть одно важное ограничение. ИИ способен распознавать лишь те угрозы, которые имели место в прошлом. Поскольку в основе распознавания лежит машинное обучение, то фактически ИИ на числовых массивах прошлого устанавливает профиль угрозы, а потом ищет этот профиль в поступающих информационных потоках.

До сих пор остается открытым вопрос, может ли человек распознавать угрозы, которых ранее не существовало. На этот счет имеются различные точки зрения. Большинство психологов занимают точку зрения, что человек способен к этому. В то же время специалисты когнитивных наук полагают, что нет принципиальной разницы между переработкой информации у машины и человека, и соответственно, человек не может решать задачи, которые не решает машина.