Розкажіть, що таке штучний інтелект і які його можливості?

Штучний інтелект (ШІ) – це збірна назва великої галузі інформатики, що займається виконанням завдань, які зазвичай виконує людський інтелект.

Штучний інтелект має шість основних напрямів.

Перший – ШІ як основа систем правил, набору логічних кроків, які виконують певні завдання. Мовиться, наприклад, про використання ШІ в іграх або будь-яких інших індустріях чи напрямках, в основі яких закладене алгоритмічне вирішення тих чи інших завдань.

Другий – машинне навчання: галузь ШІ, яка з допомогою нейронних мереж виконує різні завдання. Яскравим прикладом машинного навчання є розпізнавання рукописного вводу або номерних знаків авто з камер. Такі речі досить складно робити алгоритмічним способом, але легко із залученням нейронних мереж.

Третій – NLP (Natural Language Processin), або ж обробка природної мови. Мета ШІ – взаємодіяти з людиною шляхом обробки та інтерпретації людської мови. Це голосові помічники, чат-боти. Зокрема, сьогодні досить популярними є чат-боти GPT-моделі.

Четвертий – робототехніка, коли ШІ імітує деякі людські риси або керує роботами, використовуючи сенсор, і ухвалює різні рішення. Цей напрям навчає робототехніку поводитися певним чином для виконання тих чи тих завдань.

П’ятий – спеціалізовані експертні системи: переважно моделі закритого типу, які застосовують у медицині, військовій та правовій сферах.

Шостий напрям – штучний інтелект General (AGI): концепція, створення програми, яка може міркувати, вчитися виконувати різні завдання так, як це робить людина. Саме з появою AGI пов’язують можливі ризики та страхи із захоплення ШІ світу. 

Як функціонують нейронні мережі та чому відбувся такий ажіотаж із ШІ?

Для виконання якогось завдання можна використати два підходи. Перший – це підхід на основі правил та логічних завдань. Таким підходом вирішується більшість уже рутинних завдань, які ми покладаємо на IT системи, такі як замовлення товару в інтернеті, проведення банківських транзакцій або ж замовлення доставки їжу. Більшість програмного забезпечення, яке нас оточує в своїй основі мають детерміновані алгоритми.

Однак є другий напрям – нейронні мережі. За своїм принципом роботи вони схожі на нейрони в голові людини. В основі комп’ютерних нейронний мереж лежить система нейронів, з’єднаних між собою. Незважаючи на складність сучасний нейронних мереж, сам нейрон за своєю суттю є доволі простим елементом-формулою, яка на вході приймає число, перетворює його шляхом простих математичних операцій, таких як множення чи додавання, та на виході передає уже перетворене число іншим нейронам, які проведуть схожі операції. Магія ж нейронних виникає тоді, коли ми маємо справу з мільйонами або навіть міріадами таких нейронів.

Штучний інтелект уже давно працює на людей, але після появи ChatGPT здійнялася нова хвиля гайпу навколо «цифрового мозку». Чому так, на що здатен чат-бот зі штучним інтелектом?

По суті, чати в основі яких лежить GPT – лиш одна з версій моделей, які виникли досить давно. Це сімейство так званих LLМ (large language models), тобто великих мовних моделей, мета яких зводиться до одного простого завдання – вгадати, яке наступне слово має бути в реченні.

Чат відповідає, базуючись на запиті людини. Наприклад, чати GPT можна порівняти з моделлю Т9 у телефонах. Раніше, коли вводили текст «сьогодні я піду в…», телефон пропонував вставити не просто будь-яке слово, а таке, яке пасує туди, наприклад «…в кіно». У чатах GPT принцип той самий, лише в рази більша кількість нейронів, нова архітектура трансформерів.

А бум стався через те, що люди додали зручний чат-інтерфейс, який раніше був доступний далеко не кожному – лише програмістам, які могли скористатися ним, маючи спеціальний доступ.

Автоматизація робочих процесів уже забирає в людей місця праці. Чи може штучний інтелект пришвидшити цю тенденцію, замінити людський ресурс?

Нещодавно вийшло дослідження в одній із найбільших інвестиційних компаній США та світу Goldman Sachs, де мовилося, що 60% людей зараз працюють у тих професіях, яких в 1940 році ще не існувало. Але навіть тоді, коли ці люди залишалися без роботи, то починали робити щось інше – обслуговували машини, займались інтелектуальною і творчою діяльністю. Так і зараз – змінюватимуться професії, деякі зникнуть, натомість з’являться нові.

А яких професій може не стати?

Тут мовиться не так про зникнення професій, як про те, що вони точно не будуть такими, як зараз.

Із найбільш очевидних зміниться робота тих, що створюють контент і пишуть тексти. Зараз GPT-4 може легко писати великі структуровані тексти, імітуючи стилістику авторів, письменників минулих років, використовуючи різний словниковий запас.

Також я б додав до цього переліку юристів, як яскравий приклад сфери, де ШІ може мати значний вплив. У кожній державі видають багато нормативно-правових актів, у яких часом важко розібратись. Потрібно знати усі тонкощі, як і законодавства, так і змін до нього, а також формат та стилістику прийнятих у юриспруденції. Великі мовні моделі навчені на таких матеріалах зможуть з легкістю автоматизувати більшість консультаційно-правових послуг. 

Якщо говорити про медицину, то будуть зміни в речах, з якими лікарі стикаються щодня. Наприклад, із нещодавніх – чат GPT вилікував собаку. Тварина важко хворіла, різні ветеринари не могли поставити їй діагноз, допоки господар не описав симптоми в GPT, і той підказав назву хвороби.

Список професій можна продовжувати. Візьмімо навчання, особливо інтерактивне. У режимі реального часу з допомогою великих мовних моделей маємо задану тему. Навіть якщо вона незрозуміла, ми можемо перепитати, поставити уточнювальні питання, попросити, щоби її перефразували, порівняли з аналогами. Це наче робота з дуже ерудованим репетитором.

Чи правильно я розумію, що журналісти, юристи, певна категорія медиків скоро матимуть менше роботи, бо ШІ може відібрати в них робочі місця?

Не зовсім. Штучний інтелект зараз – це не про заміну професій, людського розуму, особливо в складних завданнях або ситуаціях, а про пришвидшення та полегшення процесу виконання завдань.

Донедавна, найрозповсюдженішим сценарієм використання ШІ був режим автопілоту – щоразу коли робимо фото на телефон, для його покращення, обробки задіюються деякі алгоритми ШІ. Або ж коли заїжджаємо на паркувальний майданчик супермаркету, де автоматично зчитується номер автомобіля. Це означає, що працює режим автопілота. Таких систем безліч, вони є навіть у тих місцях, про які ми не підозрюємо. У середині таких систем ШІ інтелект працює автоматично, видаючи готовий результат.

За зміною парадигми автопілотування ШІ до Copilot, на думку компанії Microsoft, майбутнє. Звісно, він є помічником, який спрощує, оптимізує роботу, робить її продуктивнішою. Бо, наприклад, той же юрист, медик або вчитель, який не використовує ШІ, буде менш продуктивним за того, хто його використовує. Зрештою, поява Microsoft Excel не забрала у бухгалтерів роботу  – табличним процесором уміють користуватися всі бухгалтери.

Якщо згадати, як виглядав опис у 90-х роках якоїсь вакансії, то було твердження, що він упевнений користувач ПК. Майбутнє за тим, що працівники будуть змушені писати про вміння та хороші навички роботи із системами ШІ. Туди рухається майбутнє.

Тепер штучний інтелект починають використовувати навіть чиновники. Міністерство цифрової трансформації завдяки чат-боту планує вдосконалити держуправління і розвиток цифрової інфраструктури. То чи можна стверджувати, що штучний інтелект починає завойовувати світ?

Позитивних прикладів використання ШІ доволі багато, він справді починає потрохи завойовувати світ. Це і використання інтелекту в нормативно-правовій базі, щоби перевірити, чи не має суперечностей у законах, колізій; у медицині – велика довідкова база; в дистрибуції та комерції – якісний і влучний опис товарів; у рекламі – показ контенту.

Розкажіть, як у компанії ЕРАМ використовують штучний інтелект для робочих завдань та як це може змінити професію IT-інженера у майбутньому?

Є три напрями використання ШІ в компанії ЕРАМ, які дозволяють ставати ефективнішими, виконувати завдання замовників.

Використання ШІ для більш ефективного процесу створення програмного забезпечення та супутніх сервісів. Іншими словами, щоб зробити нашу роботу ефективнішою, штучний інтелект і великі мовні моделі допомагають розробникам правильно та більш ефективно створювати програмні забезпечення, тестувати тощо. Команда, яка вміє правильно використовувати цей інструментарій, є ефективнішою у написанні програмного забезпечення. Це збільшує конкуренцію, дозволяє розробникам фокусуватися на важливіших завданнях, не виконувати рутинні речі.

Другим напрямком є використанні ШІ для розширення або додавання нового фунціоналу або можливостей бізнесу. Наприклад, замовник продає товари через інтернет, і коли у нього з’являється новий продукт, потрібно зробити опис, а далі локалізувати його на 20 мов. Це досить затратний процес для людини, але ШІ може зробити це легко і досить швидко. Або ж, наприклад, компанія має технічну підтримку. Більшість користувачів, які звертаються туди, ставлять досить тривіальні питання. Лише невеликий їх відсоток справді потребує індивідуального виконання. Зараз для цього використовують чат-боти, які вирішують різні технічні питання, надають технічну підтримку.

Третій напрям роботи ЕРАМ – використання ШІ для автоматизації певних бізнес-процесів усередині компанії, а також процесів і завдань для замовників. Яскравим прикладом є модернізація програмного забезпечення для замовника, коли він має наявне програмне забезпечення, функціонал його задовольняє, але технології та техніка, які використовуються, застаріли. Фахівців, які на цьому розуміються, стає щораз менше, тому ми, не змінюючи функціонал, іммігруємо все на нові технології.

Отже, чати, великі мовні моделі та ШІ допомагають компаніям ставати ефективнішими, а за їхню інтеграцію відповідає компанія ЕРАМ.

Якщо ШІ допомагає, розширює, додає, переробляє, то чи не зробить це фахівців універсальними? Якою буде людина майбутнього?

Ми не знаємо, що буде в майбутньому. Якщо говорити про ШІ, то багато фахівців схиляються до того, що зростання таки відбудеться. Дивлячись за горизонт, бачимо, що концепція Copilot основна: є фахівець певної справи, інструментом ШІ є його Copilot, відтак він стає ефективнішим.

Працювати замість трьох – це реальний сценарій, тож тенденція до універсальності є! З появою Copilot у вигляді ШІ, FullStack-розробників, які можуть розробити й реалізувати власний проєкт «під ключ», стає щораз більше, хоча традиційним поділом була сегрегація на back-end-спеціаліста (створює програмне забезпечення для вебсайту, мобільного додатка, що є на серверах) і front-end-спеціаліста (те, що бачать користувачі). Тепер усі спеціалісти будуть не монотехнологічними, а набагато універсальнішими.

Чи вплинула на розвиток ШІ війна і чому саме під час війни українці почали масово використовувати штучний інтелект?

ШІ спричинив бум не через війну, радше війна вплинула на зростання інтересу в Україні до штучного інтелекту.

Країна, яка воює, мусить постійно боротися за своє місце на бізнес-ринку. Українські спеціалісти завжди були найбільш інноваційними, ІТ-галузь  розвивалася досить сильно якраз через креативність наших людей. За нами закріпилася слава локації з найталановитішими та найкреативнішими людьми, тож мусимо це підтримувати.

Зараз ШІ використовують і у військовій індустрії – для дронів, обробки зображень тощо.

Як штучний інтелект посилює кібербезпеку?

Кібербезпека – це захист мереж, систем і даних від несанкціонованого доступу або атак. ШІ може як підсилити кібербезпеку, так і понизити. У ІТ-сфері будь-яка система складається з багатьох елементів. Їх розробляли сотні людей, тож елементи ці можуть бути вразливими. Для того, щоб звичайному розробнику передбачити всі ці моменти, треба мати величезний багаж знань, щодень читати, знати ці вразливості.

Варто пам’ятати, що програмне забезпечення можна створювати як ефективне, так і злоякісне, тобто віруси. Це, так би мовити, два боки медалі.

Які прогнози щодо майбутнього ІТ?

Давати прогнози досить важко, але майбутнє однозначно за штучним інтелектом. По-перше, якщо простежити історію розвитку GPT-моделей, то спочатку кількість параметрів була на рівні 1,5 мільярда, вона вміла спілкуватися, виконувати певні типи завдань. GPT-4 вже має 175 мільярдів параметрів і, принципово не змінюючи архітектуру, здобула нові навички, наприклад перекладу, мімікрування стилю до певних авторів.

По-друге, відбудеться гальмування розвитку через регуляції. Сфера почне бути більш врегульованою.

По-третє, ШІ зробить революцію у тому, як працюють люди. Як уже мовилося, деякі професії зміняться або їх не стане взагалі.

А які якості треба розвивати в собі та дітях, щоби вижити в новому світі?

Перше – інженерія підказок має стати обов’язковою темою і предметом. Те, як ми ставимо свої запити ШІ, називається рrompt (підказка). Уже з’явився цілий напрям під назвою Prompt engineering, або інженерія підказок, як правильно спілкуватися з ШІ, щоб отримати від нього потрібну інформацію. Майбутнє за тим, щоби правильно будувати запити і в підсумку отримувати хороший результат. Це щось на кшталт, як вводили предмет інформатики в школах.

Друге – фокус на творчість і креативність мислення, виконання стратегічних завдань, бо це стане основним диференціатором між хорошим і менш кваліфікованим працівником.

Третє – гнучкість та вміння адаптуватися. Світ буде швидко змінюватися, тому те, як ми зуміємо пристосовуватися, швидко схоплювати інформацію, адаптуватися, робитиме нас сильнішими. Ось ці якості й потрібно розвивати в собі та дітях.

Партнерська публікація

Ольга Шведа

Повна або часткова републікація тексту без письмової згоди редакції забороняється і вважається порушенням авторських прав.