Обычный компьютерный алгоритм делает только то, что в него заложил человек. Нейронная сеть обучается и реагирует исходя из представленных ей данных, а это значит, что она способна выдавать совсем не те результаты, на которые рассчитывает ее создатель. Например, если в исходных данных будет много фотографий собак и мало кошек, то система будет хорошо различать породы собак и чаще ошибаться на кошках. Маска или рисунки на лице могут привести к ошибке системы, в том числе к тому, что она спутает разных людей или «не узнает» человека, фотографии которого есть в системе. Словом, для объективности системы ей должны быть предоставлены объективные данные.

Современный ИИ применяется практически во всех сферах человеческой деятельности. В качестве примера можно привести следующие направления применения искусственного интеллекта:

– Распознавание и синтез, перевод естественной речи (распознавание письменных текстов, переводчик Google, голосовые помощники Google Assistant, Siri, Алиса, генератор текстов GPT-3 и другие).

– Беспилотный транспорт и помощь водителю. Tesla, Nissan, BMW, Honda, Volkswagen, Audi и другие производители активно внедряют цифровых помощников водителя, вплоть до полной автоматизации функции управления автомобилем. Аналогичные системы разрабатываются и тестируются для морских судов, самолетов, автобусов, летающих такси и другого транспорта.

– Системы поддержки принятия решений (в частности, торговые роботы совершают сегодня большую часть операций на биржах, по сообщению компании Сбербанк 99% решений о выдаче кредитов людям принимаются на основе ИИ). В торговле Walmart автоматизировала с помощью ИИ систему оплаты, упростила учет товаров и обеспечила их оперативную доставку дронами. С 2017 года отделения супермаркетов каждые три часа инспектируют роботы Bossa Nova, проверяя наличие и правильность порядка выкладки товаров на полках, а также правильность ценников. Роботы оснащены датчиками и программным обеспечением, которое позволяет им избегать столкновений с людьми, тележками, стеллажами и другими препятствиями.

– Медицина. Распознавание образов ИИ очень эффективно в анализе рентгеновских снимков, магнитно-резонансной томографии, позволяя более точно, чем человек, распознавать картину заболевания. Наиболее известные разработки медицинских систем Watson (IBM), DeepMind (Google) – умные консультанты врачей. К примеру, Watson умеет разрабатывать план терапии для 13 видов рака. Botkin.AI выдает диагноз «пневмония» с точностью 99%. Обычные методы дают точность около 80%, т. е. в каждом пятом случае пневмонию не выявляют.

– Военное дело (создание как вспомогательных систем для пилотов и операторов вооружений, упрощающих наведение и ускоряющих реакцию на критические ситуации, так и беспилотных аналогов вооружений – истребителей, дронов, танков, кораблей и подводных лодок, автоматическое распознавание и наведение «умных» ракет и бомб и так далее).

– Системы распознавания лиц или транспорта, позволяющие автоматически найти и отследить передвижения определенного человека или автомобиля по фотографии на видео с тысяч камер.

– Системы прогнозирования правонарушений на определенных территориях или определенными лицами.

– Системы подбора персонала по заданным критериям.

Как видно, в основном ИИ применяется там, где есть потребность в обработке большого объема информации по более-менее заданным критериям. Для каждой из отраслей применения необходимы программирование и машинное обучение на больших объемах данных. Нельзя взять медицинскую систему и применить ее для подбора персонала.