Экспертиза

Томас Фрей, футуролог, исполнительный директор Института Да Винчи (США)

Из того, что я понял, чатбот Евгений Гусман в полном смысле этот тест все же не прошел. Во-первых, потому что он использует сценарий, в котором имитируется человеческое общение. То есть искусственного интеллекта у чатбота нет. Во-вторых, создатели программы немного схитрили, создав образ "13-летнего мальчика из Украины", чтобы объяснять этим его несуразные фразы. Рыночных перспектив у этой технологии я не вижу.

Если честно, сам термин "искусственный интеллект" вызывает у меня вопросы. Впервые он стал популярным в 1980-е годы, а сейчас вернулся вновь, обретя более широкий смысл. Теперь искусственный интеллект связан с повсеместным использованием огромных объемов данных. Приведу пример фондовых рынков. Раньше ими владели и управляли люди, теперь это начинают делать машины. Смотрите, в 1960-е одна акция держалась в одних руках в среднем 4 года. К 2000 году этот показатель сократился до 8 месяцев. Сегодня среднее время владения акцией — 20 секунд. В ближайшие 2 года оно сократится до 10 секунд. Использование торговых роботов мешает оценивать стоимость, подсчитывать эффективность. Человек не может осознать колебания рынка, происходящие в считанные секунды. Мы не позволяем роботам соревноваться на Олимпийских играх, беспилотные автомобили не участвуют в гоночных заездах, но почему-то роботы активно участвуют в самом важном соревновании, происходящем на мировом финансовом рынке. Долго ли ждать того момента, когда алгоритмы дадут сбой и рынки попросту рухнут? Я очень озабочен будущим фондовых рынков, и прежде всего из-за искусственного интеллекта.

Пока компьютеры не умеют читать наши мысли, впрочем, мы сами с готовностью рассказываем им о себе. В 1998 году средняя фраза, которую пользователи вводили в строку поисковой системы, состояла из двух слов. Сегодня средний поисковый запрос состоит из 5,2 слова, и вскоре, очевидно, длина составит 8-10 слов. Но компьютеры узнают о нас не только по данным, которые мы вводим на клавиатуре. Определенные выводы машина может сделать из количества времени, которое мы затрачиваем на просмотр фото и видео, из того, с кем мы общаемся в интернете, из истории покупок... Обращая внимание на то, какую информацию мы создаем и потребляем, на то, как мы это делаем, технологии опережающей обработки данных уже сегодня используются для того, чтобы предугадать, какую информацию мы хотели бы увидеть дальше. Так, приложение MindMeld способно распознавать голоса и в соответствии с содержанием беседы предлагать пользователям видео и фото.

Заглядывая в будущее, полагаю, что через сенсоры, встроенные в одежду, телефоны и татуировки, сведения об эмоциях, которые мы испытываем, станут частью системы, которая сможет многое определять за нас. Похоже на то, что в нас будет жить невидимый двойник, он будет задавать вопросы, выносить суждения и принимать решения от нашего имени.