Научная статья на тему: Искусственный интеллект как фактор трудовой жизни и его влияние на работу в различных профессиональных группах.

Искусственный интеллект как фактор трудовой жизни и его влияние на работу в различных профессиональных группах.

Автор научной статьи: Флока Диана Константиновна

Студентка 3 курса группы 31-ДПИ Гуманитарно-педагогической академии (Филиала) ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского» в г. Ялта.

Аннотация

В статье проанализировано развитие и распространение искусственного интеллекта. Дана характеристика робототехнике и машинному обучению, а также их влиянию на экономику многих стран. Сделан вывод о том, что искусственный интеллект мощный двигатель социальных и экономических изменений.

Ключевые слова: Ключевые слова: Искусственный интеллект, модернизация, технологии, наука, прогресс, инновации.

Прогресс не стоит на месте, и мир меняться чрезвычайно быстро. Компьютеры и электроника играют огромную роль в современном обществе, оказывая влияние на все, от медицины до науки.

Хотя компьютеры обычно рассматриваются как современное изобретение, связанное с электроникой, вычисления предшествуют использованию электрических устройств. Древние счеты были, пожалуй, первым цифровым вычислительным устройством. Аналоговые вычисления возникли несколько тысячелетий назад, когда еще древние греки и римляне использовали примитивные вычислительные устройства, наиболее известным комплексом которых был антикиферский механизм. Более поздние устройства, такие как замковые часы (1206), логарифмическая линейка (около 1624 г.) и разностная машина Бэббиджа (1822 г.), являются другими примерами ранних механических аналоговых компьютеров.

Внедрение электроэнергии в 19 веке привело к появлению электрических и гибридных электромеханических устройств для выполнения как цифровых (перфокартная машина Холлерита), так и аналоговых (дифференциальный анализатор Буша) вычислений. Коммутация телефонов была основана на этой технологии, что привело к разработке машин, которые мы знаем как ранние компьютеры.

Презентация эффекта Эдисона в 1885 году дала теоретическую основу для электронных устройств. Изначально в форме электронных ламп эти компоненты были быстро интегрированы в электрические устройства, что произвело революцию и было создано радио, а затем и телевидение. Однако именно в компьютерах ощущалось полное влияние электроники. Аналоговые компьютеры, используемые для расчета баллистики, сыграли решающую роль в исходе Второй мировой войны, и во время войны были разработаны Colossus и ENIAC, два первых электронных цифровых компьютера.

С изобретением твердотельной электроники, транзистора и, в конечном итоге, интегральной схемы. Компьютеры стали доступными для среднего потребителя. Сегодня «компьютеры» присутствуют практически во всех сферах повседневной жизни, от часов до автомобилей.

Искусственный интеллект (ИИ) — это универсальный инструмент, который позволяет людям переосмыслить то, как мы интегрируем информацию, анализируем данные и используем полученные знания для улучшения принятия решений - и уже он меняет все сферы жизни. Многие ученые обсуждают применение ИИ в различных секторах, решают проблемы его разработки и предлагают рекомендации по максимально эффективному использованию ИИ при сохранении важных человеческих ценностей.

Сегодня основная проблема развития заключается в том, что качественные, своевременные и доступные данные отсутствуют в большинстве бедных стран, где потребности развития наиболее высоки. В мире неравномерного распределения доходов и богатства по пространству, возрасту и классу, гендерному и этническому разрыву в оплате труда и экологическим рискам данные, которые предоставляют только средние национальные показатели, скрывают больше, чем раскрывают.

В то время как спутниковые датчики широко используются в сообществе ученых-экологов для наблюдения за изменениями погоды, климата и ландшафта, их применение в экономике является новым.

Искусственный интеллект помогает сделать рынки более эффективными и более легкими для аналитиков и участников рынка в понимании очень сложных явлений - от поведения электрических сетей до изменения климата.

Воздействия ИИ многочисленны, но четыре группы воздействий, по-видимому, наиболее вероятно повлияют на энергетику и климат: две изменят спрос и предложение на энергию, а две повлияют на способность общества понимать, как выбросы влияют на климат и как управлять этими воздействиями.

Наиболее заметным в области энергетики и климата является влияние ИИ на то, как поставляется энергия. Это связано с тем, что более интеллектуальные системы энергоснабжения, по сути, сдвигают кривые предложения за пределы. Они берут ресурсы, которые трудно использовать, и снижают стоимость. Например, системы машинного обучения могут улучшить способность отображать и понимать размер и ценность подземных залежей нефти и газа, что, в свою очередь, упрощает освоение этих ресурсов с меньшими затратами.

Та же самая логика применима не только к традиционным углеводородам, составляющим основу мировой энергетической системы, но и к новым вариантам поставок не углеводородной энергии. Например, обучение с помощью искусственного интеллекта проектированию и эксплуатации ветряных и солнечных электростанций может сделать эти системы более эффективными с точки зрения использования финансовых ресурсов и выработки электроэнергии. В случае ветряных электростанций турбинные головки можно активно ориентировать, чтобы улавливать большую часть входящего ветра - то, что было не осуществимо в течение длительного времени может быть сделано более эффективным с помощью машинного обучения. Подобное обучение может улучшить качество прогнозов солнечной активности - например, привести к более точным прогнозам на сутки вперед и на час вперед того, как облака и другие погодные образования влияют на солнечную энергию. В очереди, более точные прогнозы могут упростить и повысить прибыльность участия солнечных генераторов на рынках электроэнергии.

ИИ — это технология, которая меняет все сферы жизни. Это универсальный инструмент, который позволяет людям переосмыслить то, как мы интегрируем информацию, анализируем данные и используем полученные знания для улучшения процесса принятия решений. ИИ уже меняет мир и поднимает важные вопросы для общества, экономики и управления.

Хотя не существует единого согласованного определения, обычно считается, что ИИ относится к «машинам, которые реагируют на стимуляцию в соответствии с традиционными реакциями людей, учитывая человеческую способность к созерцанию, суждениям и намерениям».

По словам исследователей Шубхенду и Виджая, эти программные системы «принимают решения, которые обычно требуют человеческого уровня знаний» и помогают людям предвидеть проблемы или решать проблемы по мере их возникновения. Таким образом, они действуют намеренно, разумно и адаптивно.

Алгоритмы искусственного интеллекта предназначены для принятия решений, часто с использованием данных в реальном времени. Они не похожи на пассивные машины, которые способны только на механические или заранее определенные реакции. Используя датчики, цифровые данные или удаленный ввод, они объединяют информацию из множества различных источников, мгновенно анализируют материал и действуют на основе выводов, полученных из этих данных. Благодаря значительным улучшениям в системах хранения, скорости обработки и аналитических методах, они способны обеспечить невероятную сложность анализа и принятия решений.

ИИ обычно используется в сочетании с машинным обучением и анализом данных. Машинное обучение берет данные и выявляет основные тенденции. Если он обнаруживает что-то, что имеет отношение к практической проблеме, разработчики программного обеспечения могут взять эти знания и использовать их для анализа конкретных проблем. Все, что требуется, — это данные, достаточно надежные, чтобы алгоритмы могли распознавать полезные шаблоны. Данные могут поступать в виде цифровой информации, спутниковых изображений, визуальной информации, текста или неструктурированных данных.

ИИ — это не футуристическое видение, а то, что присутствует здесь сегодня, интегрируется и развертывается в различных секторах. Сюда входят такие области, как финансы, национальная безопасность, здравоохранение, уголовное правосудие, транспорт и умные города. Есть множество примеров, когда ИИ уже оказывает влияние на мир и значительно расширяет возможности человека.

Одна из причин растущей роли ИИ — это огромные возможности для экономического развития, которые он предоставляет.

Усовершенствованное программное обеспечение позволяет автомобилям учиться на опыте других транспортных средств на дороге и настраивать свои системы навигации при изменении погоды, вождения или дорожных условий. Это означает, что ключом является программное обеспечение, а не сам физический автомобиль или грузовик.

Эти примеры из разных секторов демонстрируют, как ИИ меняет многие сферы человеческого существования. Растущее проникновение ИИ во многие аспекты жизни меняет процесс принятия решений в организациях и повышает эффективность. Однако в то же время эти события поднимают важные политические, нормативные и этические вопросы.

Например, как мы должны продвигать доступ к данным? Как защитить себя от предвзятых или несправедливых данных, используемых в алгоритмах? Какие типы эстических принципов вводятся в процессе программирования и насколько прозрачными должны быть дизайнеры в своем выборе? А как насчет вопросов юридической ответственности в случаях, когда алгоритмы причиняют вред?

Ключом к получению максимальной отдачи от ИИ является «дружественная к данным экосистема с едиными стандартами и межплатформенным обменом». ИИ зависит от данных, которые можно анализировать в реальном времени и использовать для решения конкретных проблем. Наличие данных, «доступных для изучения» в исследовательском сообществе, является предпосылкой для успешной разработки ИИ.

Алгоритмы включают этические соображения и ценностный выбор в программные решения. Таким образом, эти системы вызывают вопросы относительно критериев, используемых при автоматизированном принятии решений. Некоторые люди хотят лучше понимать, как работают алгоритмы и какой выбор делается.

В Соединенных Штатах многие городские школы используют алгоритмы для принятия решений о зачислении на основе различных соображений, таких как предпочтения родителей, качество района, уровень дохода и демографический фон.

Необходимо сбалансировать инновации с основными человеческими ценностями. Это включает в себя улучшение доступа к данным, увеличение государственных инвестиций в ИИ, содействие развитию ИИ персонала, создание федерального консультативного комитета, взаимодействие с государственными и местными властями для обеспечения принятия эффективных политик, регулирование общих целей в отличие от конкретных алгоритмов, серьезное отношение к предвзятости как Проблема ИИ, поддержание механизмов человеческого контроля и надзора, наказание за злонамеренное поведение и обеспечение кибербезопасности.

В настоящий момент не существует единых стандартов в отношении доступа к данным, обмена данными или защиты данных. Практически все данные являются конфиденциальными по своей природе и не передаются в широкое распространение исследовательскому сообществу, что ограничивает инновации и проектирование систем.

ИИ требует данных для тестирования и улучшения его способности к обучению. Без структурированных и неструктурированных наборов данных будет практически невозможно получить все преимущества искусственного интеллекта.

Практически все данные являются конфиденциальными по своей природе и не передаются в широкое распространение исследовательскому сообществу, что ограничивает инновации и проектирование систем.

С момента своего создания искусственный интеллект (ИИ) превратился из загадочной академической области в мощный двигатель социальных и экономических изменений. В настоящее время ИИ является основой для широкого спектра основных технологий, включая поиск в Интернете, медицинскую диагностику, приложения для смартфонов и, в последнее время, автономные транспортные средства. Глубокое обучение - форма машинного обучения на основе многоуровневых представлений или нейронных сетей - значительно улучшило распознавание образов, распознавание речи и обработку естественного языка.

Прогрессивные налоговые режимы, которые финансируют эффективное образование, поддержку доходов, медицинские и жилищные программы, станут более важными в будущем, когда многие будут работать меньше часов за меньшую плату. Директивным органам необходимо признать, что сокращение объема работы в эпоху ИИ может полностью отличаться от прошлого. Разработка усилий для подготовки к этому будущему будет иметь большое значение для смягчения потенциально далеко идущих последствий автоматизации для миллионов сотрудников по всему миру.

Робототехника и машинное обучение повысили производительность и улучшили экономику многих стран. Искусственный интеллект (ИИ) продвинулся в области финансов, транспорта, обороны и управления энергопотреблением. Интернет обеспечивается высокоскоростными сетями и удаленными датчиками для связи людей и предприятий. Во всем этом есть вероятность наступления новой эры, которая может улучшить жизнь многих людей.

Однако, несмотря на эти возможные преимущества, широко распространено опасение, что роботы и искусственный интеллект заберут рабочие места и бросят миллионы людей в нищету.

Хотя некоторые оспаривают мрачные прогнозы на том основании, что будут созданы новые должности, чтобы компенсировать потерю рабочих мест, следует серьезно отнестись к тому факту, что все эти основные исследования сообщают о значительных перебоях в работе персонала. Если влияние этих прогнозов на занятость упадет до среднего значения 38%, западные страны, вероятно, могут прибегнуть к авторитаризму, как это произошло в некоторых странах во время Великой депрессии 1930-х годов, чтобы держать свое беспокойное население под контролем. Если бы это произошло, богатым элитам потребовались бы вооруженная охрана, служба безопасности и закрытые сообщества для защиты, как это сегодня имеет место в бедных странах с высоким неравенством доходов. Соединенные Штаты будут похожи на Сирию или Ирак с вооруженными бандами молодых людей, у которых мало шансов найти работу, кроме войны, насилия или воровства.

Тем не менее, даже если разветвления в сфере занятости лежат скорее в нижней части подрыва, политические последствия все равно будут серьезными. Относительно небольшое увеличение безработицы или неполной занятости имеет огромное политическое влияние. Учитывая, что некоторые перебои в кадровых ресурсах практически гарантированы уже имеющимися тенденциями, можно с уверенностью прогнозировать, что в ближайшие десятилетия американская политика будет хаотичной и бурной. По мере ускорения инноваций и усиления общественного беспокойства политики будут бороться за поддержку избирателей. Государственный контроль может перемещаться между очень консервативными и очень либеральными лидерами, поскольку каждая из сторон обвиняет разных козлов отпущения в экономических результатах, которые не нравятся избирателям.

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) вызывает растущий интерес к дискуссиям о «будущем работы», поскольку эта технология достигла сверхчеловеческих качеств при решении ряда важных задач, от производства до радиологии и юридических контрактов. Однако, даже сейчас сложно получить конкретную информацию о влиянии ИИ на рынок труда.

Частично из-за того, что технологии еще не получили широкого распространения, предыдущие анализы должны были опираться либо на тематические исследования, либо на субъективные оценки экспертов, чтобы определить, какие профессии могут быть подвержены захвату алгоритмов ИИ. Более того, большинство исследований сосредоточено на недифференцированном наборе технологий «автоматизации», включая робототехнику, программное обеспечение и ИИ одновременно. Результатом стало много дискуссий - но не много ясности - об ИИ, с прогнозами, которые варьируются от утопических до апокалиптических.

Искусственный интеллект состоит из разнообразного набора технологий, которые служат разным целям. Следовательно, ни одно определение еще не может охватить его полный набор операций и возможностей. Однако, в широком смысле, ИИ включает в себя программирование компьютеров для выполнения вещей, которые - если бы это делали люди - требовали бы «интеллекта», будь то планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие или прогнозирование.

В отличие от других форм автоматизации, таких как робототехника и программное обеспечение, у исследователей было мало времени, чтобы узнать об основных вариантах использования ИИ в экономике.

Рабочие места более высокооплачиваемых специалистов со степенью бакалавра вместе с производственными рабочими могут быть наиболее восприимчивы к распространению ИИ в экономике.

ИИ может повлиять на работу практически во всех профессиональных группах. Однако, в то время как исследования робототехники и программного обеспечения автоматизации продолжают показывать, что менее образованные рабочие с более низкой заработной платой могут быть наиболее подвержены вытеснению, настоящий анализ предполагает, что более образованные, лучше оплачиваемые рабочие (наряду с производственными и производственными рабочими) будут больше всего пострадают от новых технологий искусственного интеллекта, за некоторыми исключениями. Работники с высшим или профессиональным образованием будут почти в четыре раза больше подвержены воздействию ИИ, чем работники без высшего образования. Обладатели степени бакалавра будут в наибольшей степени подвержены воздействию ИИ в зависимости от их степени профессиональных навыков.

ИИ станет важным фактором в будущей трудовой жизни относительно хорошо оплачиваемых менеджеров, руководителей и аналитиков. Также уязвимы фабричные рабочие, которые становятся все более образованными во многих профессиях, а также активно работают с ИИ в цехах. ИИ может быть гораздо менее важным фактором в работе большинства низкооплачиваемых работников сферы обслуживания.

ИИ может повлиять практически на все профессиональные группы.

Более крупные высокотехнологичные мегаполисы и сообщества, активно вовлеченные в производство, вероятно, испытают наибольшие нарушения, связанные с ИИ.

Хотя ИИ будет использоваться практически повсюду, его распространение будет варьироваться в зависимости от пространства, в зависимости от местной промышленности, образования и профессиональной подготовки. Мелкие и более сельские общины значительно меньше подвержены технологическим нарушениям, чем более крупные и плотные городские сообщества. Это, вероятно, отражает базовую городскую географию информации, технологий и профессионально-управленческой экономики с ее ориентацией на аналитику, прогнозирование и стратегию - все они подвержены воздействию ИИ.

Настоящая оценка представляет профессиональные группы, в которых ожидается какое-то воздействие, однако она конкретно не предсказывает, заменит ли ИИ существующую работу, дополнит ее или создаст совершенно новый труд для людей.

Список используемой литературы:

1.КороН. Р. Исследование проблем восприятия искусственного интеллекта в современном обществе/ Н. Р. Коро, С. В. Карпова // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2018. - № 4. - С. 260-271.

2. Кравченко, В. О. Методы использования искусственных нейронных сетей в медицине / В. О. Кравченко // Устойчивое развитие науки и образования. – 2018. -№ 6. – С. 266-270.

3. Кораблев, А. Ю. Машинное обучение в бизнесе / А. Ю. Кораблев, Р. Б. Булатов // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2018. - № 2. – С. 68-72.

4. Латфуллина, Д. Р. Человеческий разум и искусственный интеллект / Д. Р. Латфуллина // Ученые записки Казанского филиала "Российского государственного университета правосудия". - 2018. - Т. 14. - С. 512-516.

5. Лопатина, А. М. Искусственный интеллект: польза или опасность? / А. М. Лопатина // Вестник современных исследований. – 2018. - № 9.1. – С. 162-163.