Недавний отчет Глобального института McKinsey1) содержит информацию о том, что инвестиции в развитие искусственного интеллекта растут быстрыми темпами. По оценкам MGI, цифровые лидеры, такие как Google, потратили от 20 до 30 миллиардов долларов США на AI в 2016 году с 90% – ассигнованием на исследования, разработку и развертывание, а также 10% на трансграничные слияния и приобретения. Согласно информации, предоставленной International Data Corporation2) (IDC), к 2019 году 40 % инициатив цифрового преобразования будут содержать AI, и к 2021 году 75% корпоративных приложений будут основаны на AI, при этом расходы на данную деятельность возрастут до 52,2 млрд. долл.
От понимания к действительности
Что мы понимаем под искусственным интеллектом? По словам Уоеля Уильяма Диэба (Wael William Diab), председателя технического комитета ИСО/МЭК СТК 1, Информационные технологии, подкомитета ПК 42, искусственный интеллект включает совокупность технических средств. Недавно сформированный комитет начинал работу над основополагающими стандартами, которые содержат понятия AI и терминологию (ISO/IEC 22989). Г-н Диэб подчеркивает, что существует заинтересованность в AI, которая объединяет широкий спектр заинтересованных сторон, таких как аналитики данных, цифровые практики и регулирующие органы. Он также подчеркивает, что есть что-то наподобие промежутка между тем, что AI представляет в настоящий момент, и тем, как его реально воспринимают: «Люди склонны думать об искусственном интеллекте как об автономных роботах или компьютерах, или же как о победителе мастера спорта по шахматам. Для меня AI является набором технологий, которые позволяют эффективно использовать соответствующую форму интеллекта в машинах».
Он также объясняет, что искусственный интеллект полностью рассматривается как группа автономных систем или роботов, которые передвигаются, но в действительности большая часть AI включена в полуавтономные системы. Во многих системах AI большой объем данных собирается прежде, чем будет направлен двигателю, который обладает функцией машинного обучения. Двигатель в свою очередь сгенерирует ряд идей. Данные технологии могут включать, но не ограничиваться этим, машинное обучение, большие данные и аналитику.
Разнообразие технологий
В настоящее время главный директор Huawei Technologies Диаб (Diab) является председателем подкомитета ИСО/МЭК по объективным причинам. Обладая несколькими научными степенями в области электротехники, экономики и менеджмента в таких высших учебных заведениях, как Стэнфорд и Уортон, он в свою профессиональную жизнь тесно связал с технологической стратегией. Кроме того, он работал на многонациональном конгломерате Cisco and Broadcom, а также был консультантом по технологиям Интернета вещей (IoT) в Консорциуме промышленного Интернета (Industrial Internet Consortium, IIC). Он также подал заявки на более чем 850 патентов, из которых было выдано 400, а остальные остались на экспертизе. Данная величина превышает величину заявок на патенты в Tesla, но ни одно из его заявлений не было отклонено.
Профессионализм Диаба связан с широтой его опыта: от создания бизнес-инкубатора и до продвижения промышленности. Именно поэтому он так увлечен стандартизацией, поскольку считает ее идеальным средством для расширения отрасли в целом. Он утверждает, что нам нужны стандарты по искусственному интеллекту по нескольким причинам. Во-первых, в настоящее время существуют различные уровни Интернета вещей. В конце концов, средний смартфон теперь обладает большей мощностью, чем все вместе взятые миссии Apollo. Во-вторых, IT все глубже и глубже проникает в каждый сектор. После медленного старта в 1970-х и 80-х люди больше не нуждаются в информационных технологиях просто для повышения эффективности, и теперь данные технологии нужны для выявления оперативной и стратегической информации. Наконец, в нашей жизни распространено присутствие Интернета вещей. Он применяется в каждом секторе, от финансов и до производства, здравоохранения, транспортировки и робототехники и так далее.
Часть решения
Именно в данной ситуации международные стандарты будут играть значительную роль. Подкомитет ПК 42, который ведется совместным техническим комитетом СТК 1 и Международной электротехнической комиссией (МЭК), является единственным органом, рассматривающим внутреннюю экосистему AI. Диаб понимает, что он и его комитет начинают с признания того, что многим аспектам технологической стандартизации AI должно быть обеспечено широкомасштабное внедрение.
«Мы знаем, что пользователи обеспокоены и хотят понять, как принимаются решения, касающиеся AI. Таким образом, необходимо включить такие аспекты, как прозрачность, – говорит он, – поэтому всеобъемлющая стандартизация является необходимой частью внедрения новых технологий».
Экосистема AI была разделена на ряд ключевых областей, охватывающих технические, социальные и этические аспекты. Они включают следующие категории.
Основополагающие стандарты
С большим количеством различных заинтересованных сторон, отправной точкой была работа комитета, разрабатывающего основополагающие стандарты. Данная работа предполагает рассмотрение основных аспектов AI, которые требуют наличия общего словаря, а также согласованных классификаций и определений.
Вычислительные методы и технологии
В основе AI лежат оценка вычислительных подходов и особенности систем искусственного интеллекта. К данной деятельности относится исследование различных технологий (например, алгоритмы ML, рассуждения), используемых системами AI, включая их свойства и особенности, а также исследования существующих специализированных систем AI, чтобы понять и определить основные вычислительные подходы, механизмы деятельности, и характеристики. Исследовательская группа сообщит о том, что происходит в данной области деятельности и сообщит о секторах, в которых необходимо внедрять стандартизацию.
Достоверность
Одной из самых сложных тем в промышленности является достоверность. Данный вопрос является корнем проблем AI. Исследовательская группа рассматривает все аспекты, от безопасности и конфиденциальности до надежности системы, прозрачности и предвзятости. Существуют системы, в которые внедрены AI и которые информируют людей о решениях, которые необходимо принять, поэтому признанная и согласованная форма прозрачности имеет жизненно важное значение для того, чтобы удостовериться в отсутствии нежелательной предвзятости. Весьма вероятно, что исследовательская группа предоставит целую серию рекомендаций для проектов по стандартизации. Данный вид деятельности будет способствовать формированию инструментария, позволяя активно решать проблемы в данной области деятельности. «Осознание того, что проблемы существуют, но стандарты могут помочь при их решении, является огромным достижением по сравнению с внедрением технологий в прошлом»,– твердо заявляет Диаб.
Случаи из практики и применение
Четвертое направление деятельности является выявлением прикладных областей, контекста, в котором используется AI и формируются случаи использования. Автономное вождение и транспортировка, например, являются одной из таких категорий. Другим примером является внедрение AI в обрабатывающую промышленность в целях повышения показателей эффективности. Отчеты групп станут отправной точкой для начала серии проектов.
Социальные проблемы
Другим приоритетным направлением деятельности являются «социальные интересы». Развитие технологий, таких как IoT и AI и их внедрение могут оказывать значительное влияние на будущие поколения. Одним из таких экономических факторов является воздействие AI на рабочую силу (что выходит за рамки компетенции комитета). Другими вопросами, которые относятся к непосредственной области деятельности, являются: алгоритмическая необъективность, прослушивание, директивы безопасности в промышленном AI. Сформулированные области деятельности имеют центральное значение для проработки в комитете. Каким, например, должен быть алгоритм для безопасного функционирования и затем, при необходимости, процесс его изменения? Как мы сможем защитить систему AI от корреляции «неправильной» информации или принятия решений, основанных на ложных факторах, таких как возраст, пол или этническая принадлежность? Как мы можем убедиться, робот в тандеме с человеком-оператором не подвергает опасности своего коллегу-человека.
ПК 42 занимается изучением соответствующих аспектов социальных проблем, а также сотрудничает с комитетами ИСО и МЭК, по вопросам, которые могут непосредственно не иметь отношения к информационным технологиям, но могут быть затронуты.
«Большие данные»
Несколько лет назад СТК 1 разработал программу работы с «большими данными» в своей рабочей группе РГ 9. В настоящее время программа по работе с «большими данными» имеет два фундаментальных обзора проекта и словарь, а также базисную архитектуру больших данных (BDRA), которая пользуется широким признанием в промышленности с точки зрения, участия экспертов, описания лучших случаев из практики и включения приложений, с прогнозами в отношении дальнейшей работы по аналитике и роли системной интеграции. Программа по работе с большими данными имеет много сходных черт с внутренней программой работы ПК 42. Комитет сосредоточен на том, как структурировать работу до следующей встречи. Также ожидается, что будут разработаны новые программные продукты для работы с большими данными.
Экспоненциальный рост
Область деятельности AI развивается быстрыми темпами, поэтому применение стандартов, разрабатываемых ПК 42, продолжится наряду с доработкой рабочей программы комитета. Г-н Диэб прогнозирует разработку еще большего количества стандартов, особенно в секторах промышленности, имеющих широкую привлекательность и рыночное одобрение, в успешности которых у Диэба нет сомнения.
Внедрение AI не только будет успешным, но и станет одним из важных факторов, которые повлияют на нашу жизнь и работу.
1 )Глобальный институт McKinsey, искусственный интеллект: новый рубеж цифровизации?
2 ) IDC, Когнитивное электронное правительство Америки и прогнозы по поводу развития искусственного интеллекта на 2018 – 2021
