Kitobni o'qish: «Подрывные инновации: будущее технологий и общества»

Введение

«Искусственный интеллект – это будущее не только разработки программного обеспечения, но и всего мира. Он может революционизировать отрасли, повысить эффективность и решить некоторые из самых серьезных проблем, стоящих сегодня перед обществом».

Марк Цукерберг, генеральный директор Facebook

«Машинное обучение позволяет нам автоматизировать процесс построения моделей и делать прогнозы на основе данных. Оно уже изменило многие отрасли и продолжит делать это в будущем».

Эндрю Нг, соучредитель Google Brain и Coursera

«Прелесть искусственного интеллекта и машинного обучения заключается в том, что они могут помочь нам быстрее принимать правильные решения, высвобождая время для людей, чтобы они могли сосредоточиться на задачах более высокого уровня и творчестве».

Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft

Подрывная инновация – это термин, который относится к внедрению нового продукта или услуги, которые существенно меняют способ функционирования отрасли или рынка. Подрывные инновации часто бросают вызов традиционным бизнес-моделям и могут привести к значительным изменениям в способах производства, распределения и потребления товаров и услуг.

Воздействие прорывных инноваций на общество может быть значительным и широкомасштабным. Эти инновации могут привести к появлению новых отраслей и возможностей трудоустройства, а также к повышению эффективности, производительности и качества жизни. Однако они также могут разрушить существующие отрасли и привести к потере рабочих мест, а также поднять этические и социальные вопросы.

Эта книга исследует концепцию подрывных инноваций и их влияние на общество. В ней будет рассмотрен ряд инновационных технологий и их потенциал для преобразования отраслей и изменения нашего образа жизни и работы. Благодаря сочетанию тематических исследований и анализа автор исследует проблемы и возможности, связанные с прорывными инновациями, и их роль в формировании будущего.

Подрывная инновация – это термин, введенный Клейтоном Кристенсеном в его книге «Дилемма инноватора», который описывает процесс, посредством которого новый продукт или услуга выходит на рынок и разрушает существующие бизнес-модели и практики в своей отрасли. Подрывные инновации часто имеют несколько общих характеристик. Как правило, они проще, дешевле и удобнее, чем продукты или услуги, которые они заменяют, и они часто ориентированы на другой рынок или сегмент клиентов, чем существующие предложения. В результате подрывные инновации могут нанести ущерб существующим игрокам отрасли, поскольку у них может не быть ресурсов, желания или опыта для внедрения новой технологии или бизнес-модели.

Влияние подрывных инноваций на общество может быть значительным. Эти инновации могут привести к появлению новых отраслей и возможностей трудоустройства, а также к повышению эффективности, производительности и качества жизни. Например, развитие персональных компьютеров и Интернета изменило то, как мы общаемся, работаем и получаем доступ к информации. Точно так, как появление сервисов совместного использования Uber и Lyft подорвало традиционную индустрию такси и предоставило людям новые возможности зарабатывать деньги в качестве водителей. Вместе с тем, прорывные инновации могут привести к потере рабочих мест и перебоям в работе целых отраслей, поскольку традиционные игроки будут вынуждены адаптироваться к новой технологии или бизнес-модели. Это также может поднять этические и социальные вопросы, такие как влияние на занятость и распределение богатства.

В этой книге мы углубимся в концепцию прорывных инноваций и их влияние на общество, исследуем характеристики подрывных инноваций и то, чем они отличаются от других типов инноваций, а также рассмотрим ряд инновационных технологий и их потенциал для преобразования отраслей занятости и изменения нашего образа жизни и работы. Благодаря сочетанию тематических исследований и комплексного анализа сформулируем проблемы и возможности, связанные с прорывными инновациями и их ролью в формировании образа будущего.

Книга разделена на 30 глав, каждая глава посвящена определенному аспекту прорывных инноваций, включая искусственный интеллект и машинное обучение, Интернет вещей, блокчейн и криптовалюты, виртуальную и дополненную реальность, возобновляемые источники энергии и устойчивость, а также биотехнологии и генную инженерию. В каждой главе содержится подробный анализ конкретной технологии или рассматриваемой темы, а также тематические исследования и примеры того, как они применяются в реальном мире, в них также рассматриваются проблемы и возможности, связанные с каждой технологией, а также этические и социальные аспекты жизни людей, которые она вызывает.

Целью представленной книги является распространение и популяризация всестороннего и детального взгляда на различные инновационные технологии и связанные с ними темы, изучение их потенциала для формирования футуристического будущего. В заключении автором рассматриваются проблемы и возможности связанные с инновациями, резюмируются ключевые аспекты и дается прогноз потенциального воздействия прорывных инноваций на общество в будущем.

Идея книги «Подрывные инновации: будущее технологий и общества» возникла у автора из-за растущего чувства любопытства и тревоги по поводу быстрых темпов технологических изменений и их потенциального воздействия на общество, а также увлечения идеями инновационных технологий и футуризма. По мере совершенствования передовых технологий становится понятно, что они способны коренным образом изменить наш мир. Появляются новые разработки – от искусственного интеллекта до возобновляемых источников энергии, от блокчейна до биотехнологий, которые могут изменить существующую экономическую систему и революционизировать целые отрасли экономики.

Книга направлена на изучение феномена подрывных инноваций и его последствий для футуристического будущего. Она охватывает широкий круг тем, включая историю и эволюцию различных технологий, их текущие и потенциальные применения, а также связанные с ними этические и социальные аспекты. Рассмотрение и развитие самых разных тем и аспектов прорывных технологий и футуризма предполагается продолжить в серии последующих книг, над которыми работает автор:

– «Четвёртая промышленная революция и её влияние на общество». Четвертая промышленная революция характеризуется конвергенцией различных технологий, таких как искусственный интеллект, Интернет вещей и автономные системы, которые, как ожидается, коренным образом изменят привычный образ жизни людей. В книге планируется рассмотреть, как эти технологии повлияют на общество и какие возможности и проблемы нас ждут в будущем.

– «Влияние технологии блокчейн на интеллектуальную собственность». Технология блокчейн может изменить наши представления об управлении интеллектуальной собственностью. Автор планирует рассмотреть, как технология Blockchain может использоваться для защиты прав интеллектуальной собственности и управления ими, а также какие последствия блокчейн может иметь для всего, что связано с авторским правом и товарными знаками.

– «Влияние идей Жака Фреско на футуристические проекты». Жак Фреско – всемирно известный футурист и сторонник проекта «Венера», целью которого является создание устойчивой экономики, основанной на ресурсах. Автор попытается спрогнозировать, как идеи Жака Фреско и проект «Венера» можно использовать для разработки футуристических проектов и как их можно применить в различных отраслях и секторах экономики.

– «Развитие инноваций в России». В книге автор планирует дать свою оценку того, как Россия приближается и адаптируется к прорывным технологиям, в чём отличие развития экономики России от других стран, какие культурные, экономические и политические факторы влияют на технологические инновации в России.

– «Культурные и социальные последствия киберпанка». Киберпанк – это поджанр научной фантастики, исследующий антиутопическое будущее, в котором технологии вышли из-под контроля людей. Автор планирует рассмотреть культурные и социальные последствия жанра киберпанк применительно к текущей реальности.

– «Стратегии обучения инновационного поколения будущего». Поскольку технологии продолжают развиваться с беспрецедентной скоростью, становится все более важным готовить подрастающее поколение к будущему. В книге планируется дать обзор стратегий и планов обучения, которые можно использовать для подготовки детей и юношества к восприятию прорывных технологий и их ответственному использованию во взрослой жизни.

– «Размышления о будущем. Состояние технологий через 50 лет». Книга может быть интересна всем, кто интересуется ближайшим будущим человечества. На основании работ ведущих учёных и мыслителей современности автор попытается сформировать своё представление о том, каким может быть состояние общества и передовых технологий через 50 лет.

Предлагаемая к прочтению книга предназначена для широкого круга читателей и может служить ценным ресурсом для всех, кто заинтересован в понимании роли прорывных инноваций в формировании окружающего нас мира, а также мотивировать читателей на глубокое изучение затронутых в ней тем.

Глава 1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения безграничен, и мы должны использовать его во благо обществу. Будь то автоматизация утомительных задач, улучшение процесса принятия решений или решение сложных проблем, эти технологии способны преобразовать любые отрасли экономики и улучшить качество жизни всех людей.

Автор

История и эволюция ИИ

В этой главе представлен краткий обзор истории и эволюции ИИ с выделением ключевых событий и вех, сформировавших эту область человеческой деятельности. В ней также обсуждается текущее состояние отрасли и тенденции, определяющие будущие разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики и инженерии, ориентированная на создание интеллектуальных машин, выполняющих задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений. Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных и улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи с течением времени.

История ИИ восходит к 1950-м годам, когда исследователи впервые начали изучать концепцию создания интеллектуальных машин. Ранние усилия были сосредоточены на разработке программ, которые могли бы выполнять определенные функции, такие как игра в шахматы или решение математических задач. В 1960-х и 1970-х годах исследователи начали сосредотачиваться на разработке более универсальных систем ИИ, которые могли бы обучаться и адаптироваться к новым задачам.

Трудно приписать разработку ИИ одному человеку или группе людей, поскольку эта область знания поступательно развивалась благодаря вкладу многих исследователей и учёных. Одним из пионеров в этой области считают Алана Тьюринга, которому приписывают разработку концепции универсальной машины, способной выполнять любые вычисления, он также известен своей работой над тестом Тьюринга – тестом для определения того, может ли машина демонстрировать разумное поведение. Алана Тьюринга ещё называют отцом информатики.

Ведущим разработчиком ИИ является Джон Маккарти, который ввёл термин «искусственный интеллект» в 1956 году и сыграл важную роль в разработке программ исследования ИИ в Стэнфордском университете и Массачусетском технологическом институте.

Большой вклад в разработку ИИ также внесли: Марвин Мински, который основал Лабораторию искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте и помог создать область искусственных нейронных сетей, Ричард Саттон, который развивал область обучения с подкреплением, а также Артур Сэмюэл, разработавший первую программу самообучения в 1950-х годах.

В 1980-х и 1990-х годах развитие ИИ продолжилось, увеличилось финансирование, поскольку исследователи добились значительного прогресса в разработке алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Эти достижения проложили путь для разработки многих широко используемых сегодня приложений ИИ, таких как распознавание речи, классификация изображений и обработка естественного языка.

В последние годы область ИИ продолжала развиваться и расширяться благодаря значительным достижениям в таких областях, как глубокое обучение и обучение с подкреплением. Эти достижения привели к разработке новых продуктов и услуг на основе ИИ, таких как автономные транспортные средства, персональные помощники и интеллектуальные домашние устройства.

Помимо ключевых событий и вех в истории ИИ, следует осветить текущее состояние и тенденции в этой области, определяющие будущие разработки. Одним из ключевых направлений, формирующих будущее ИИ, является внедрение алгоритмов и методов машинного обучения, позволяющих компьютерам учиться на основе новых данных и со временем улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи. Эти алгоритмы становятся все более распространенными в широком диапазоне приложений, они используются для анализа больших наборов данных, прогнозирования и выполнения задач, которые людям было бы трудно или невозможно выполнить самостоятельно. В области машинного обучения количество статей и публикаций в этой области растёт в геометрической прогрессии. Согласно исследованию журнала «AI Frontiers», количество статей, опубликованных на конференциях по машинному обучению, выросло с 50 в 2000 году до более 5000 в 2022 году.

В настоящее время получило своё развитие использование глубокого обучения, представляющего собой тип машинного обучения, который включает использование искусственных нейронных сетей с несколькими уровнями блоков обработки, известных как «нейроны». Эти сети способны обучаться и адаптироваться к новым данным и используются для достижения самых современных результатов в таких областях, как распознавание изображений и речи.

Исследователи работают над созданием общего искусственного интеллекта (AGI), который представляет собой способность машины выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, в то время как современные системы ИИ, как правило, предназначены для выполнения только конкретных задач. Общий ИИ всё ещё находится на ранних стадиях развития, но если он будет реализован, это позволит кардинально изменить повседневную жизнь людей. Исследование консалтинговой компании «Accenture» показывает, что к 2035 году искусственный интеллект может повысить ежегодные темпы экономического роста в развитых странах в среднем на 1,7 процентных пункта, увеличив мировую экономику на 15,7 триллиона долларов.

Рассмотрим несколько проблем и этических соображений, связанных с развитием ОИИ. Одна из основных проблем заключается в том, что ИИ может превзойти интеллект человека и его возможности, что вызывает серьёзные опасения по поводу замещения людей на рабочих местах и возможности того, что машины станут более мощными и востребованными, чем люди. Существуют также опасения по поводу возможности использования ИИ в злонамеренных целях, например, при разработке автономного оружия или для наблюдения и отслеживания. Кроме того, возникают вопросы о том, как обеспечить прозрачность и объяснимость систем ИИ, а также как обеспечить их этичную и ответственную разработку.

ИИ всё чаще используется в промышленности и бизнесе как способ повышения эффективности производства и оказания услуг, снижения затрат и повышения производительности труда. Очевидно, что эта тенденция сохранится в ближайшей перспективе, поскольку всё больше компаний стремятся внедрить ИИ в свою деятельность. В одном из отчётов компании «MarketsandMarkets», занимающейся программами роста, указывается, что размер мирового рынка искусственного интеллекта вырастет с 21,46 миллиардов долларов в 2018 году до 190,61 миллиардов долларов к 2025 году при среднегодовом темпе роста 36,62% в течение прогнозируемого периода.

Стремительное развитие ИИ и машинного обучения вероятнее всего будет определяющим в этой области знания и окажет серьёзное влияние на различные сферы деятельности человека и общество в целом.

Текущие приложения и потенциальные будущие разработки

По состоянию на 2022 год количество стартапов в области ИИ во всем мире превысило 15 000, абсолютными лидерами являются Китай и США, за которыми следуют Индия, Канада и Великобритания.

Согласно прогнозу американской исследовательской и консалтинговой компании «Gartner», специализирующейся на рынках информационных технологий, уже в 2023 году 75% крупных и средних организаций будут использовать ИИ для улучшения хотя бы одного из основных процессов продаж своей продукции.

Искусственный интеллект и машинное обучение имеют широкую область применения в различных отраслях и секторах экономики. Некоторые из текущих приложений искусственного интеллекта и машинного обучения включают:

– распознавание речи, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения позволяют компьютерам распознавать и расшифровывать разговорную речь, позволяя пользователям взаимодействовать с устройствами и системами с помощью голосовых команд;

– анализ изображений и видео, когда алгоритмы ИИ и машинного обучения используются для анализа и классификации изображений и видео, такие приложения позволяют с высокой степенью точности распознавать объекты или лица людей, анализировать их настроения;

– обработку естественного языка, когда алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют компьютерам понимать и генерировать человеческий язык, такие приложения могут использоваться в качестве языкового переводчика, чат-бота или виртуального помощника;

– предиктивную аналитику, когда алгоритмы машинного обучения применяются для анализа данных и прогнозирования будущих результатов, что позволяет использовать такие приложения для обнаружения мошенничества, предотвращения оттока клиентов или прогнозирования спроса на товары и услуги.

В робототехнике ИИ и алгоритмы машинного обучения используются для того, чтобы роботы могли выполнять такие задачи, как навигация, манипулирование объектами и принятие решений.

В дополнение к этим текущим приложениям существует много потенциальных будущих разработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые как ожидается, окажут значительное влияние в будущем, в частности:

– в здравоохранении, где разрабатываются алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогут в решении таких задач, как диагностика, планирование лечения и поиск лекарств;

– на транспорте, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для разработки автономных транспортных средств, а также для повышения эффективности и безопасности транспортных систем;

– в образовании, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для персонализированного обучения и помощи в таких задачах, как выставление оценок и планирование курсов;

– в финансовой сфере, где искусственный интеллект и машинное обучение используются для повышения эффективности и точности финансовых процессов, таких как обнаружение мошенничества и оценка кредитных рисков.

В целом, текущие и потенциальные будущие приложения ИИ и машинного обучения разнообразны и широкомасштабны и, вероятно, будут оказывать значительное влияние на многие аспекты жизни общества и на то, как мы живем и работаем.

Среди прочих перспективных разработок в области ИИ и машинного обучения:

– персональные рекомендации, предусматривающие использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для персонализации рекомендаций по продуктам, услугам или контенту на основе интересов и предпочтений человека;

– профилактическое обслуживание, позволяющее прогнозировать вероятность отказа оборудования, проводить упреждающее обслуживание и снижать риски непредвиденных простоев на основе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения;

– сельское хозяйство, где искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для оптимизации урожайности, улучшения ирригации и решения таких задач, как борьба с вредителями и управление почвой;

– мониторинг окружающей среды, где искусственный интеллект и машинное обучение можно использовать для анализа данных с датчиков и других источников в целях выявления тенденций и закономерностей, оценки состояния окружающей среды, планирования природоохранных мероприятий и прогнозирования потенциальных проблем;

– реагирование на стихийные бедствия, где искусственный интеллект и машинное обучение на основе анализа данных с датчиков и других источников позволит заблаговременно выявлять потенциальные стихийные бедствия, такие как землетрясения, наводнения, цунами и т.д. для принятия мер по реагированию и восстановлению.

В 2023 году правительством США объявлено о планах установки вдоль мексиканской границы башен наблюдения с искусственным интеллектом, чтобы повысить безопасность и контроль на границе. Башни с ИИ, разработанные компанией «Anduril Industries», будут оснащены солнечными панелями, камерами и датчиками. Данные, собранные этими башнями, будут обработаны с помощью ИИ и переданы операторам для дальнейшего анализа. Технологии ИИ в этих башнях смогут точно различать людей, животных и транспортные средства, а также собирать все данные, необходимые для усиления пограничного контроля. Стоимость контракта не разглашается, но известно, что он будет действовать в течение пяти лет и за этот период будет установлено 200 башен.

В 2023 году в Китайской Народной Республике (КНР) введён в эксплуатацию первый в мире беспилотный дрон-корабль под названием «Zhu Hai Yun», который дистанционно управляется искусственным интеллектом или операторами. Это морское судно длиной 88,5 метра способно развивать скорость до 18 узлов и оснащено десятками различных типов воздушных, надводных и подводных дронов. Основное назначение «Zhu Hai Yun» – научные исследования, такие как геодезические работы, отбор проб и их анализ, картографирование и многое другое. Кроме того, дрон-корабль можно использовать для патрулирования и борьбы с браконьерством. Интеграция передовых технологий ИИ в это судно представляет собой значительный шаг вперёд в области передовых морских операций, поскольку позволяет повысить эффективность, безопасность и автономность при выполнении сложных исследовательских и наблюдательных задач.

В 2023 году германский стартап «German Bionic» представил свой новейший экзоскелетный костюм, который является не только самым легким, но и самым универсальным экзоскелетным костюмом с поддержкой ИИ. Компания стремится повысить безопасность на физически сложных работах с помощью своего ассортимента интеллектуальных устройств. «German Bionic» представила три новых продукта: Apogee, Smart SafetyVest и комплект German Bionic IO. Костюм Apogee поддерживает пользователей во время подъёмных движений и травм осанки, а Smart SafetyVest оснащён усовершенствованными датчиками и искусственным интеллектом для предоставления персонализированной эргономической информации на основе данных. Комплект German Bionic IO – это облачное средство, которое лежит в основе новых костюмов фирмы, преобразуя информацию о здоровье и безопасности в большие данные для постоянного анализа и улучшения показателей безопасности.

В январе 2023 года китайское информационное агентство Синьхуа вошло в историю, представив первую в мире женщину-ведущую новостей с использованием искусственного интеллекта Синь Сяомэн. Синь, разработанная с помощью местной поисковой системы Sogou, присоединится к двум другим мужчинам-ведущим с искусственным интеллектом в хостинге новостных сегментов, а ее первое появление запланировано на март 2023 года. Этот шаг следует за ноябрьским дебютом агентства виртуального телеведущего, который с тех пор сделал 3400 новостных репортажей и накопил 10 000 минут эфирного времени. С помощью этого инновационного использования технологии искусственного интеллекта Синьхуа устанавливает новый стандарт футуристического будущего новостного вещания.

В январе 2023 года Microsoft вложила значительные средства в OpenAI, ведущую компанию, занимающуюся исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта. Эти многомиллиардные инвестиции позволят интегрировать модели искусственного интеллекта OpenAI в продукты Microsoft, включая поисковую систему Bing, а также широко используемый пакет Office Suite, включая Word, PowerPoint и Outlook. Этот шаг расширит возможности этих продуктов, предоставив пользователям более продвинутые функции и функции. Microsoft также объявила, что будет оказывать дополнительную поддержку OpenAI, разрабатывая суперкомпьютеры и предоставляя ресурсы облачных вычислений через платформу Microsoft Azure. Это третья инвестиция Microsoft в OpenAI, соучредителями которой являются Илон Маск и инвестор Сэм Альтман.

В ближайшем будущем разработки в области ИИ и машинного обучения, вероятно, станут более разнообразными и будут напрямую зависеть от дальнейшего развития этой области знания и появления новых технологий и методов.