Artificial intelligence

Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Роджерс Сёрль (John Rogers Searle, американский философ, ведущий специалист по философским вопросам искусственного интеллекта).

Джон Сёрль: Программа (искусственного интеллекта) будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум — это разум.

В мысленном эксперименте «Китайская комната», Джон Сёрль показывает, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.

Арлазаров Владимир Львович (чл.-корр. РАН, зав. отделом выч. техники Института системного анализа и генеральный директор компании Cognitive Technologies): На волне становления вычислительной техники проблематике универсального интеллекта придавалось большое значение. Мы, разработчики, этому такого значения никогда не придавали. В сущности, вопрос можно сформулировать так: есть ли у человека что-то божественное или его мозг – просто механизм переработки информации? Это вопрос веры, а не науки или техники. На практике такой задачи – «построить искусственный мозг, который будет как человек» – не существовало.

Ньюэлл Аллен (Newell, Allen) и  Герберт Саймон (Herbert A. Simon) в 1976 году, после успешного применения созданной ими программы — универсального решателя задач — для моделирования рассуждений человека сформулировали гипотезу:

Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для того, чтобы производить быть интеллектуальной в широком смысле.

Под «широким смыслом» понимается сильный искусственный интеллект.

Т.о., если человек, или машина действуют осмысленно, они выполняют символьные вычисления. И наоборот, если компьютер способен к символьным вычислениям, то на его основе может быть создан искусственный интеллект.

Сегодня, символьные вычисления — реальность программирования, и большая часть исследований ИИ пошла именно по пути создания символьных систем.

AI-полная задача - термин, предложенный Ф. С. Монталво для обозначения того факта, что сложность данной компьютерной задачи эквивалентна главной проблеме искусственного интеллекта — сделать компьютеры такими же умными, как люди.

При определении задачи как AI-полной, подразумевается, что она не может быть решена простым алгоритмом, таким, например, какой использовался в Элизе.

Например, следующие задачи гипотетически являются AI-полными:

• компьютерное зрение

• понимание естественного языка

• прохождение теста Тьюринга

Эти задачи легко решаются человеком (некоторые даже описаны в терминах человеческого поведения), но любая из них, по сути, представляет собой сложнейшую систему отношений человеческих понятий. Некоторые компьютерные системы могут решать сильно упрощённые вариации этих задач, но в полной мере они пока не могут быть решены.

Artificial intelligence (AI, Искусственный интеллект, ИИ) — раздел информатики, изучающий возможность обеспечения рациональных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств.

Существует множество подходов к пониманию задачи AI и созданию интеллектуальных систем.

Стратегии разработки AI:

• нисходящий, семиотический — моделирование высокоуровневых психических процессов (мышления, рассуждения, речи, эмоций, творчества..);

• восходящий, биологический — моделирование интеллектуального поведения на основе нейронных сетей и эволюционных вычислений.

Задачи решаемые интеллектуальными системами:

• решение тестов интеллекта (задач по аналогии, методы дедукции и индукции, );

• решение NP-полных задач (задач недетерминированного полиномиального времени, для которых решение, может быть проверено за полиномиальное время - квантовые компьютеры).

• моделирование рассуждений (доказательство теорем, символьные системы);

• моделирование деятельности человека (коммуникативные боты).

• обучение (базы знаний, экспертные системы, логический вывод);

• выживание в окружающей среде при выполнении его задачи (алгоритмы поиска и принятия решений, нелинейное управление в компьютерных играх, компьютерные шахматы);

• распознавание образов (компьютерное зрение,  речевой интерфейс);

• обработка естественного языка (эквивалентный компьютерный перевод, семантический поиск);

• робототехника;

• машинное творчество (генерация художественных произведений).

Арлазаров Владимир Львович: Ожидания в области решения проблем, которые объединили под общим названием «искусственный интеллект» более чем сбылись. Задачи распознавания, экспертные системы, игровые задачи применяются в огромном количестве приложений. Но востребованность научная и востребованность общественная – это разные вещи. Мы еще в середине 80-х, утверждали, что если бы была нужна машина, которая обыгрывает человека в шахматы, то такая машина была бы создана. И она была создана, но не за годы, а за десятилетия, потому что ее реальной востребованности обществом не было. Лет десять назад я собрал представителей всех силовых ведомств и предложил: вот есть задача распознавания речи, и мы вплотную подошли к промышленному решению этой проблемы. Кто готов финансировать? Оказалось, что никто. Так в чем состоит востребованность задачи распознавания речи, если ее никто не готов финансировать?

Марвин Ли Мински (Marvin Lee Minsky) - профессор, известнейший в мире специалист по ИИ, автор книги "Персептроны", ставшей фундаментальной для разработок в области искусственных нейронных сетей. Мински показал, как нейросети могут самореплицироваться в соответствии с произвольной обучающей программой. По этой теории, искусственный разум может быть выращен похожим на развитие человеческого мозга образом, а интеллект может быть продуктом взаимодействия не обладающих интеллектуальностью частей.

Марвин Мински:  Нужно понимать, что люди привыкли называть "искусственным интеллектом" то, что еще не создано. Как только мы что-то создаем (будь то распознавание объектов или распознавание речи), мы сразу перестаем называть это ИИ.

Марвин Мински:  С середины 70-х гг. прогресс в разработке ИИ практически остановился.  Никого не должно обманывать появление специализированных программ с отдельными внешними признаками ИИ, таких как программы для оптического распознавания символов, чтения текста и т.д. 40 000 студентов по всему миру годами конструируют и ремонтируют роботов, - но здесь нет никакой науки.

Марвин Мински:  Для реализации настоящего ИИ нужно использовать одновременно нейросети, математическую логику, нечеткую логику и реляционные базы данных.

Марвин Мински:  У людей много объяснений, почему компьютеры не могут думать, но все эти объяснения глупые. Например, говорят, что компьютер не может знать смысла своих поступков. Но ведь это философская проблема, пусть философы и ищут ответ. Многие люди тоже не знают смысла своих поступков. Еще более смешным выглядит тезис о наличии самосознания, потому что люди сами еще не совсем понимают, что такое самосознание: это одна из тайн мозга.

Последняя книга Марвина Мински "Машина эмоций", вышла в 2006 году. Книги выложена на личном сайте профессора (web.media.mit.edu/~minsky).

Маргарита Фузеева: Лучше быть умственно недоразвитым, чем эмоционально отсталым.

Эмоциональный интеллект (ЭИ), предполагает разумное поведение в эмоциональной области, на основе осознания и анализа своих эмоций, умения их контролировать, понимания позиций других людей и участливого к ним отношения, способности устанавливать контакты и строить позитивные отношения с окружающими.

Эмоциональный интеллект — умение управлять собой и отношениями с другими людьми” (Гоулман Д., Бояцис Р., Макки Э. Эмоциональное лидерство: Искусство управления людьми на основе эмоционального интеллекта. Пер. с англ. М: Альпина Бизнес Букс, 2005, с. 21).

 Составляющие ЭИ:

• осознание воздействия своих чувств на собственное психологическое состояние;

• способность воспринять критику и посмеяться над своими недостатками;

• готовность браться за трудные задачи;

• способность управлять своими эмоциями;

• открытость в выражении своих чувств и убеждений;

• способность сосредоточиваться в сложных ситуациях;

• позитивное восприятие других людей;

• сопереживание, способность мысленно встать на место другого человека;

• предупредительность, стремление обеспечить раскрытие способностей окружающих....

Маргарита Фузеева: По свидетельству многочисленных исследований именно ЭИ в большей степени, чем IQ отвечает за личный жизненный успех. Почему же мы так много времени тратим на развитие умственных способностей и практически не занимаемся совершенствованием эмоционального интеллекта?

***

Иоганн Фридрих Шиллер писал (Кёрнеру) о молодом Александре Гумбольдте: Мне не удается обнаружить в нем ни искры чистого, объективного интереса, и, как ни странно это может звучать, при всем огромном богатстве знаний я нахожу в нем странное убожество духа и чувства, а для предмета, коим он занимается, это - наихудшее из зол. Что я нахожу в нем в избытке, так это голый и острый рассудок, беспардонно притязающий на то, чтобы куцыми мерками вдоль и поперек обмерить самое природу, которая во всех своих частях необъятна и непостижима, и с дерзостью, мне непонятной, подступается к ней со своими убогими формулами. Короче говоря, мне кажется, что для своего предмета он человек слишком грубо организованный, слишком ограниченный и узкопрактичный.

Александр фон Гумбольдт (Friedrich Wilhelm Heinrich Alexander Freiherr von Humboldt, 1769-1859) — великий немецкий учёный-энциклопедист, физик, метеоролог, географ ботаник, зоолог и путешественник, младший брат учёного Вильгельма фон Гумбольдта. Основоположник географии растительности.

23.06.2026 

Массачусетский технологический институт (MIT) разработал тест, который помогает понять, с какими моральными дилеммами сталкиваются разработчики искусственного интеллекта. 

В тесте 13 вопросов. Надо поставить себя на место искусственного интеллекта самоуправляемой машины и выбирать, кем в ДТП можно пожертвовать — пешеходами на перекрестке или пассажирами в автомобиле. Иногда надо выбирать между тем, кого из пешеходов надо задавить, а кого — спасти.  Количество пассажиров и пешеходов в некоторых задачах разное, в некоторых — одинаковое. Кроме того, отличается их возраст, пол, социальное положение. В некоторых вопросах есть домашние животные — они приравнены к другим пассажирам и пешеходам.

Прошедшему тест пользователю предоставляется статистика.

На сайте MIT можно также придумать собственную моральную задачу на основе вопросов теста и посмотреть, какие вопросы поставили другие пользователи. 

27.10.2008   В Центре исследования памяти и старения Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе исследовали влияние интернет-поиска на сознание человека.

В целом мозг испытуемых был задействован более активно, когда они проводили поиск в интернете, чем когда они читали книги. При этом более всего стимулировались те зоны, которые контролируют процесс принятия решений и комплексное мышление. Зоны, отвечающие за абстрактное мышление и за сопереживание, были слабо задействованы.

Гари Смолл (Gary Small, директор Центра исследования памяти и старения, UCLA): Интернет меняет принципы работы человеческого мозга, развивая способность оперативно принимать решения и обрабатывать большие объемы информации, но ценой таких навыков, как умение уделять внимание нюансам и выражению лица.

Гари Смолл:  Интенсивное использование цифровых технологий может привести к долговременному эволюционному сдвигу. Молодые люди взрослеют вместе с этой технологией, и их мозг более податлив и гибок, чем мозг представителей старшего поколения. Те, кто будет хорошо разбираться в технологиях, получат преимущество: они достигнут большего экономического успеха, и их потомство будет лучше обеспечено.

23.02.2009  

Арик Сигман (Aric Sigman, британский биолог) опубликовал в научном журнале британского Института биологии Biologist статью "Всегда на связи: биологическое влияние социальных сетей", в которой предостерегает от чрезмерного увлечения социальными сетями, которые заменяют общение с живыми людьми. 

Арик Сигман: Физиологические процессы в организме протекают по-разному в зависимости от того, находится человек в одиночестве, в чьем-то обществе или, как все чаще происходит сейчас, в виртуальной реальности. Недостаток общения может негативно влиять на работу иммунной системы организма, гормональный баланс, работу артерий и процессы мышления. 

В долгосрочной перспективе это повышает риск появления и развития различных болезней, среди которых рак, сердечно-сосудистые заболевания и слабоумие.

7.11.2008  

В конце октября 2008 г. в Сан-Хосе (США) прошел Саммит по сингулярности, где предсказывалось время наступления точки сингулярности, когда искусственный интеллект превзойдет человеческий:

• 2028 год (Нейл Гершенфельд,  физик из MIT, разработчик программируемой материи;

• 2030 год (Вернор Виндж, заимствовавший термин "сингулярность"  из обихода астрофизиков);

• 2045 год (Рей Курцвайль, автор известной книги "Сингулярность рядом" ("The Singularity is Near");

• 2050 год (Джастин Раттнер, старший специалист Intel).

Ключевой фактор достижения точки сингулярности специалисты видят в разных моментах:

• экспоненциальное развитие вычислительных мощностей (Рей Курцвайль).

• интеллектуальное программное обеспечение (Дармендра Модха, руководитель проекта IBM по эмуляции работы крысиного мозга на основе суперкомпьютера IBM Blue Gene)

• в "количестве связанных в сеть сенсоров" (Питер Кохран, экс-глава British Telecom)

Рей Курцвайль: В скором времени небиологический разум по своему масштабу и тонкости будет соответствовать человеческому уму.

Затем последний станет отставать из-за непрестанного развития информационных технологий, а также из-за способности машин постоянно делиться между собой своими знаниями.

Интеллектуальные нанороботы будут интегрированы в наши тела, в наш мозг...

Результатом станет тесное слияние видов, создающих технологии, с технологическим эволюционным процессом.

Ученые из университета Цинцинатти (Огайо, США) создали первую версию распознающего шутки программного обеспечения. Для того, чтобы научить компьютер понимать шутки, ученые создали базу данных слов из детского лексикона для упрощения итоговой задачи. Затем была создана база примеров того, как одни и те же слова меняют свое значение в зависимости от контекста. Пока что программа способна распознавать простейшие шутки.

20.08.2009

Владимир Зернов (доктор технических наук, профессор, ректор РосНОУ, член Международного совещательного комитета PIERS 2009 Moscow): Почти наверняка в ближайшее время в человеческий организм начнут встраивать искусственный мозг. Мозг человека станет подобием двухядерного компьютера: одно ядро - родной мозг, второе - искусственный. Так студент сможет использовать второй мозг для гарантированного запоминания и точного воспроизведения необходимой ему информации. Кроме того, человеческому мозгу иногда нужен покой, а благодаря дополнительному мозгу, наш родной можно будет отключить, например, на ночь.

27.11.2009 В США разрешена лоботомия  для лечения неврозов, депрессии, раздражительности и ожирения. Увы, с переменным успехом, и это больше всего пугает специалистов.

Лоботомия - операция, заключающаяся в разрезании тканей, соединяющих лобные доли мозга с его остальной частью. Следствием такого вмешательства является исключение влияния лобных долей мозгана остальные структуры центральной нервной системы. Хирургическое вмешательство в работу головного мозга для решения психических проблем было окончательно (как казалось)заклеймено в середине 19 века.

10.10.2015

Paбoчaя гpyппa NeuroNet в paмкax «Haциoнaльнoй тexнoлoгичecкoй инициaтивы» пpeдcтaвилa дopoжнyю кapтy paзвития в Poccии pынкa нeйpoтexнoлoгий NeuroNet, которая oдoбpeнa для финaнcиpoвaния в 2016 гoдy.

Руководитель NeuroNet Aндpeй Ивaщeнкo:

• Koгдa тaкиe интepфeйcы cтaнyт мaccoвыми и пoвceднeвными, этo бyдeт oзнaчaть, чтo нeйpoтexнoлoгичecкaя peвoлюция cлyчилacь. Пoявитcя peaльный гибpидный чeлoвeкoмaшинный мoзг. K 2035 гoдy миpoвoй pынoк нeйpoтexнoлoгий дocтигнeт oбъeмa $1 тpлн блaгoдapя мaccoвoмy иcпoльзoвaнию иcкyccтвeнныx opгaнoв, paзвитию нeйpoмopфныx кoмпьютepoв и интepфeйca для нeйpoyпpaвлeния бытoвым пpocтpaнcтвoм (нaпpимep, включeния тeлeвизopa ycилиeм мыcли).

• Инвaзивныe нeйpoинтepфeйcы cyщecтвyют yжe ceйчac: ycтpoйcтвa имплaнтиpyютcя в гoлoвy чeлoвeкa, и oн мoжeт oтдaвaть cилoй мыcли oпpeдeлeнныe кoмaнды, пoдoбныe интepфeйcы, в ocнoвнoм yжe нeинвaзивныe, пoявятcя и для мaccoвoгo пoтpeбитeля в гopизoнтe 5–7 лeт, oни бyдyт мaccoвыми, yнивepcaльными, тoчными.

• Baжнo, чтoбы нeйpoтexнoлoгии, нaчaли пoпyляpизoвaтьcя yжe ceйчac пpямo нa шкoльнoм ypoвнe.

см. https://youtu.be/yikkJfHqG5A

03.11.2009

Лео Выханду (создатель ЭВМ Урал-1, запущенной 2.11.1959 в Тартуском гос. университете.):

• Уже сейчас облачение солдата США умнее, чем сам солдат, особенно у пилотов.

• Это был вопрос принципа — в те времена математики полагали, что все поддается алгоритмизации, что всегда можно составить предписание, по которому нужно производить расчет, и все действительно можно вычислить. Только в 1960-1970-х годах было сделано важное открытие. Вдруг стало известно, что есть огромное количество заданий невероятной сложности, т.н. задачи класса сложности NP, которые не способен решить ни один компьютер, каким бы быстрым он ни был.

• С помощью специальной программы я рассчитал, что бесплатную доставку в колхозы и совхозы торфа из местных торфяников нужно организовать по-другому. Простейшее изменение в системе логистики могло бы сэкономить огромные средства — полмиллиона рублей. Однако родившееся с помощью компьютерной техники  предложение было разбито в пух и прах циничной чиновничьей логикой: если нам удастся сэкономить деньги, следующий раз нам урежут бюджет и в итоге мы окажемся даже в убытке, объяснили товарищи из Министерства сельского хозяйства. Сейчас все обстоит точно так же.

• Нам хотелось наладить сотрудничество и с семиотиком Юрием Лотманом, однако «Урал» оказался еще слишком слаб для обработки текстов, эта работа была бы необычайно трудоемкой. Мониторов и клавиатуры тогда еще не было, — пояснил Выханду.

Первая в Эстонии ЭВМ «Урал-1»: Система ввода команд ЭВМ включала 29 операций. Скорость — 100 операций в секунду.  Память 1024 36-битных слова. Внешняя память 8 барабанов магнитной ленты. 100 кв. м. площади.

19.06.2015

Математик Национального института информатики Норико Арай  в 2011 году поставила задачу создания искусственного интеллекта, способного сдать экзамены в Токийский университет (Todai).

В 2014 году задача эта была частично выполнена в рамках Todai Robot Project. (Robots challenged to pass Todai examination)

В Токийский университет робот может поступить лишь с 60% вероятностью (планка на вступительных экзаменах держится высока).

В 404 других университета Японских островов абитуриент Todai может поступить с вероятностью не ниже 80%.

То есть робот уже сейчас оказывается практически идеальным школьником.

Программа Todai Robot Project рассчитана до 2021 года…

В Европе популярность завоевывает Slow Education для людей, как антитеза Машине Коменского

21.12.2009

Испанские ученые Университета Гранады (UGR) доказали, что размышления вслух помогают успешнее решать поставленные задачи.  Рассуждая вслух, добровольцы не только решали быстрее, но и справлялись с более сложными заданиями. Дополнительный рост эффективности наблюдался, когда студентам разрешали пользоваться графическим представлением информации.

Статья в Electronic Journal of Research in Educational Psychology, а ее изложение: http://www.eurekalert.org/pub_releases/2009-12/uog-tah121809.php

21.12.2009

Квантовая механика позволяет лучше объяснить парадоксы человеческих суждений о вероятности.

Людям регулярно приходится выносить суждения о вероятности того или иного события на "бытовом" уровне, то есть не пользуясь формальной логикой и теорией вероятности. С точки зрения классической  теории (управляется аксиомами Колмогорова), вероятность одновременной истинности двух событий не может превосходить вероятность одного из них. Но люди этим пренебрегают. Этот парадокс в суждениях получил называние конъюктивного.

Предложено объяснять наличие парадоксов при помощи квантовой теории вероятности(управляется аксиоматикой фон Неймана), где вероятность конъюнкции двух событий может превышать вероятность каждого из них по отдельности.

Препринт статьи на  arXiv.org: http://arxiv.org/abs/0909.2789

— В то время никто не знал, как будут эволюционировать компьютеры, - сказал я. - Было две концепции развития. По одной, вся личная информация пользователя должна была храниться на хард-диске. А по другой, компьютер превращался в простое устройство для связи с сетью, а информация хранилась в сети. Пользователь подключался к линии, вводил пароль и получал доступ к своей ячейке. Если бы победила эта концепция, тогда монополистом на рынке оказался бы не "Microsoft", а "Netscape".

— Вот! - сказал Энлиль Маратович. - Именно. Я сам ни за что бы так ясно не сформулировал. Теперь представь себе, что человеческий мозг - это компьютер, про который никто ничего не знает. Сейчас ученые считают, что он похож на хард-диск, на котором записано все известное человеку. Но может оказаться и так, что мозг - просто модем для связи с сетью, где хранится вся информация. Можешь такое вообразить?

— В общем да, - сказал я. - Вполне.

Французский мужчина, живущий нормальной и здоровой жизнью, несмотря на отсутствие 90% мозга, заставляет учёных пересмотреть теории о биологической сущности сознания.

Впервые  Клинический случай описан в 2007 в научном журнале Lancet  (статья) и с тех пор безрезультатно обсуждается.

Личность пациента не раскрывается. Ему было 44 года, IQ 75, работа госслужащего, женат, двое детей.

Он не делал томограммы и не знал, что у него практически отсутствует мозг. Он пришёл в больницу с жалобой на слабость в левой ноге и результаты МРТ показали, что его череп практически полностью заполнен жидкостью. Остался только тонкий внешний слой с мозговым веществом, а внутренняя часть мозга отсутствует. Диагноз гидроцефалия (водянка головного мозга) - жидкость в черепе накапливалась, а мозг уничтожался.

Аксель Клиреманс (Axel Cleeremans), когнитивный психолог из Брюссельского свободного университета (Бельгия) на 20-й международной конференции по научному изучению сознания в Буэнос-Айресе в июне 2016 года:

• Любая теория сознания должна быть в состоянии объяснить, почему такой человек, у которого не хватает 90% нейронов, по-прежнему демонстрирует нормальное поведение.

• в мозге вовсе нет конкретных регионов, где «живёт» сознание.

В научной работе:

• наличие сознания означает, что человек не просто обладает информацией, но ещё и знает о том факте, что он обладает информацией.

• мозг непрерывно и бессознательно обучается заново описывать собственную активность самому себе, и эти отчёты «самодиагностики» формируют основу сознательного опыта.

• сознание — это неконцептуальная теория мозга о самом себе, полученная через опыт — через обучение, взаимодействие с самим собой, с миром и другими людьми

Свою теорию Аксель Клиреманс впервые опубликовал в 2011 году. Он называет её «положением о радикальной пластичности» мозга.

 

30.07.2020   Яндекс исследовал образ искусственного интеллекта в СМИ (что он чаще всего создаёт, кому помогает, кого лишит работы и какие у него планы на ближайшие четыре тысячи лет — если, конечно, верить заголовкам новостей).

В 2016 состоялся Всероссийский конкурс «Как выглядит искусственный интеллект?».

Победителя конкурса определили путем открытого голосования в Интернете.

Его участники увидели в качестве основного образа искусственного интеллекта (ИИ) — женское лицо.

Среди всех, представленных на конкурс изображений ИИ более чем 15% представляли собой женские образы.

В ТОП -20 победителей I тура их количество уже достигло 25%, а в ТОП – 10 все 30%, при полном отсутствии работ с мужскими образами.

Победителем Конкурса стала 25-летняя москвичка Валерия Демина, работающая в сфере рекламы с работой:

В детской и юношеской номинации - до 18 лет - победительницей стала 14-летняя Лилия Ильницкая из Ростова-на-Дону, с работой:

18.06.2017

• В проекте Blue Brain швейцарские ученые из Федеральной политехнической школы Лозанны выяснили, что головной мозг состоит из многомерных структур, существующих в 4, 7 и 11 измерениях создав компьютерную модель головного мозга на основе  алгебраической топологии, которая описывает свойства объектов и пространств вне зависимости от изменений их формы.

• Нейробиологи обнаружили, что мозг обрабатывает визуальную информацию путем создания многомерных неврологических структур, которые распадаются, как только данные становятся понятны. Мозг откликается на стимулы, создавая, а затем наращивая башню из многомерных блоков. Мозг начинает с одномерных палочек, затем переходит к доскам (2D), потом — к кубам (3D), а после и к более сложной геометрии с 4D, 5D и так далее.

  Генри Маркрам (руководитель проекта Blue Brain ):

  • Мы обнаружили мир, о котором даже не догадывались. Даже в маленькой крупинке мозга существуют десятки миллионов объектов, у которых есть до 7-11 измерений.

http://nypost.com/2017/06/13/the-human-brain-sees-the-world-as-an-11-dimensional-multiverse/

01.12.2017

ИИ хотя и делает некоторые профессии устаревшими из-за автоматизации процессов, одновременно создает новые вакансии (как свидетельствует исследование Glassdoor).

Топ-15 вакансий в сфере ИИ в США
(Glassdoor Economic Research. Данные на октябрь 2017)

Профессия в сфере ИИ	Количество вакансий на Glassdoor	Доля вакансий на Glassdoor, %
Программный инженер	56	11
Специалист по работе с данными	23	4
Инженер-программист	21	4
Исследователь	18	4
Менеджер по продукции	9	2
Менеджер технических программ	9	2
Менеджер по развитию бизнеса	7	1
Архитектор программного обеспечения	7	1
Специалист по обучению и развитию	6	1
Инженер-исследователь	6	1
Член исследовательской группы	6	1
Специалист по технической коммерции	5	1
Бэкенд-разработчик	4	1
Ученый в области вычислительной техники	4	1
Специалист по финансовым сервисам	4	1
Все остальные	327	64

Появляются и другие, неожиданные:

• копирайтеры, которые пишут диалоги для чат-ботов;

• адвокаты по вопросам интеллектуальной собственности, созданной с участием ИИ ...

 

Топ-15 работодателей, нанимающих таланты в сфере ИИ и глубокого обучения в США

Работодатель	Количество вакансий на Glassdoor	Доля вакансий на Glassdoor, %
Amazon	64	13
NVIDIA	31	6
Microsoft	18	4
IBM	17	3
Accenture	14	3
Facebook	12	2
Intel	12	2
Samsung	10	2
Lenovo	9	2
Adobe	8	2
MoTek Technologies	8	2
Uber	7	1
PCO Innovation	6	1
Rakuten Marketing	6	1
Wells Fargo	6	1
Все остальные	284	55

Помимо этого, специалистов в области искусственного интеллекта ищут:

• финансовые гиганты: Fidelity, Capital One и Goldman Sachs;

• консалтинговые фирмы: Booz Allen Hamilton, EY и McKinsey & Company;

• ведущие правительственные учреждения: Лаборатория реактивного движения НАСА, армия США и Федеральный резервный банк.

https://qz.com/1136730/these-are-the-jobs-already-being-created-by-the-artificial-intelligence-boom/