?

Log in

No account? Create an account
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

igor_steps


Репетитор: математика, физика, информатика. Краснообск

Тел: +7 951 367-72-52. Подготовка к ОГЭ, ЕГЭ, экзаменам, контрольным, олимпиадам.


Entries by category: it

Язык машинного обучения, не требующий навыков программирования
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Компания «Открытые технологии» представила платформу для искусственного интеллекта «ОТ.Платформа» и собственный язык машинного обучения SMaLL. Платформа будет полностью открытой, а язык SMaLL не требует серьезных знаний в области программирования.

Язык машинного обучения, не требующий навыков программирования

«ОТ.Платформа», созданная «Открытыми технологиями», является полностью открытой и бесплатной в использовании. Компания надеется, что вокруг платформы выстроиться сообщество, которое и будет ее развивать.

SMaLL – язык машинного обучения, для работы с котором не потребуется базовых знаний в программировании и математики. Это высокоуровневый язык, который позволяет логически описать необходимую задачу без сложных конструкций и огромных мануалов.

Предполагается, что с языком SMaLL будут работать эксперты в различных областях (медицина, промышленность и т.д.). Эксперты построят объектные модели для своих областях, которые затем будут снабжены необходимым инструментарием со стороны data scientist. Далее, конечные пользователи будут работать с получившимся продуктами, абстрагируясь от математических алгоритмов.

Таким образом, data scientist по-прежнему будет востребован, говорит Власов, но он перестанет быть «узким горлышком», а конечные решения будут принимать эксперты в соответствующих областях. Еще одним преимуществом «ОТ.Платформа» станет то обстоятельство, что создание объектной модели для одной и той же предметной области можно достаточно будет создать один раз – то есть будет обеспечена цифровизация опыта экспертов из различных областей.

Барьеры на пути внедрения машинного обучения



Как говорит директор центра компетенций «Открытых технологий» Павел Волков, сейчас внедрение решений в области искусственного интеллекта сдерживается рядом барьеров. В частности, обработав различные данные, алгоритмы искусственного интеллекта могут предоставить заказчику некий результат.

Однако каким образом он был получен, остается загадкой. В результате существует недоверие к работе алгоритмов машинного обучения в медицине, безопасности и других областях, где цена ошибки слишком высока.

В связи с этим появилась потребность в отдельных специалистам по исследованиям данным – data scientist. Такой специалист, по словам Власова, не разбираясь в предметной области, должен неким «магическим» образом объяснить результат работы алгоритмов машинного обучения.

Репетитор по информатике и математике



Зарплаты в ИТ в первом полугодии 2019 года.
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Наблюдаем общий рост зарплат

Зарплаты в ИТ в первом полугодии 2019 года: по данным калькулятора зарплат «Моего круга»

Средняя зарплата в ИТ-индустрии сейчас 100 000 руб.: в Москве — 136 000 руб., в Санкт-Петербурге — 110 000 руб., в остальных регионах — 75 000 руб.

По сравнению со 2-м полугодием 2018 года наблюдаем общий рост зарплат. В среднем по ИТ индустрии зарплаты выросли на 10% (с 90 000 рублей до 100 000 рублей), в Москве зарплаты увеличились на 13% (с 120 000 рублей до 136 000 рублей), в Санкт-Петербурге — на 10% (с 100 000 рублей до 110 000), в остальных регионах повышение медианной зарплаты составило 7% (с 70 000 рублей до 75 000 рублей).

Особенно сильным ростом отличились Objective-C (25%), Swift (24%) и Java (20%). Небольшое снижение зарплаты видим у C++ и Delphi.

Основные наблюдения


  • Средняя зарплата в ИТ-индустрии сейчас 100 000 руб.: в Москве — 136 000 руб., в Санкт-Петербурге — 110 000 руб., в остальных регионах — 75 000 руб.

  • За 1-е полугодие 2019 года зарплаты в ИТ-индустрии в целом выросли на 10% (с 90 000 руб. до 100 000 руб.).

  • Рост зарплат наблюдается в сфере аналитики (11%), менеджмента (8%), кадров (7%), разработки (5%) и дизайна (1,3%). Без изменений — зарплаты в поддержке, администрировании и тестировании. Снижение зарплат наблюдается в маркетинге (-8%).

  • Средняя зарплата в разработке сейчас 100 000 руб.: в Москве — 140 000 руб., в Санкт-Петербурге — 120 000 руб., в Уфе — 100 000 руб., в остальных регионах — 80 000 руб.

  • В сфере разработки наблюдаем рост зарплат по всем специализациям, кроме десктоп-разработчиков, где зарплаты не изменились. Особенно сильный рост зарплат у разработчиков игр (25%), архитекторов ПО (23%) и мобильных разработчиков (20%).

  • Самые высокие зарплаты по-прежнему у разработчиков на языках: Scala, Objective-C и Golang — 150 000 руб. Лидер конца 2018 года Elixir — сейчас занимает только 6 место по зарплате — 110 000 руб.

  • Рост зарплат почти по всем языкам программирования. Особенно сильным ростом отличились Objective-C (25%), Swift (24%) и Java (20%). Снижение зарплат по языкам C++, Delphi и Elixir, последний отличился самым сильным снижением. Зарплаты Python-разработчиков остались без изменений.

  • К традиционным лидерам по размеру заработных плат своих разработчиков — Лаборатории Касперского, Mail.ru, Luxoft и Альфа Банку — присоединился OZON со средней медианной зарплатой разработчиков 176 000 руб.

Полное исследование со всеми цифрами читайте на Хабре.



Репетитор по информатике

Искусственный интеллект способен распознавать человеческие эмоции лучше, чем это делают люди.
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Наступает время эмоционального искусственного интеллекта



В опубликованном в январе 2018 года отчете аналитики Gartner утверждают, что уже в ближайшие четыре года устройства «будут знать о вашем эмоциональном состоянии больше, чем члены вашей семьи».

Глубинное обучение помогло улучшить анализ эмоционального состояния и дополнить основные эмоции – счастье, удивление, гнев, печаль, страх и отвращение – еще двадцатью более тонкими оттенками, к которым относятся, например, благоговейный трепет, радостное удивление и ненависть. (Психологи говорят о том, что у людей проявляются 27 различных эмоций.)

В Университете штата Огайо разработана программа, позволяющая по фотографии и выражению лица распознавать 21 эмоцию. И вот что поражает: по заверениям исследователей, их система выявляет эмоции лучше человека.

Для внедрения эмоциональных интерфейсов на предприятии есть по крайней мере две причины: важная и очень веская.

Сначала о важной.

Эмпатия стимулирует бизнес

«Экономика эмпатии» – это денежная или деловая ценность, создаваемая искусственным интеллектом, который обнаруживает и имитирует человеческие эмоции, возможность, трансформирующая клиентское обслуживание, виртуальных помощников, роботов, безопасность на предприятиях, здравоохранение и транспорт.

Робот Forpheus, созданный японской компанией Omron Automation и продемонстрированный в январе на выставке потребительской электроники CES, играет в пинг-понг. В арсенал его навыков игры в настольный теннис входит способность читать язык тела, анализируя таким образом настроение соперника и уровень его мастерства.

Впрочем, основным предназначением этого робота является не пинг-понг, а промышленные машины, которые, работая «в гармонии» с людьми, повышают тем самым производительность труда и уровень безопасности. Читая язык тела фабричных рабочих, промышленные роботы прогнозируют направление и характер их перемещений.

Другим крупным и очевидным направлением применения технологий распознавания эмоций являются автомобили и грузовики. Используя биометрические датчики и камеры на приборной панели, в сиденьях и ремнях безопасности, бортовые средства искусственного интеллекта распознают у водителя состояние стресса или усталости. Автомобили, распознающие эмоции, способны уменьшить количество дорожно-транспортных происшествий и удешевить страховку. Компания Ford, например, в сотрудничестве с ЕС занимается разработкой подобной системы.

Создатели технологий распознавания эмоций не ограничиваются анализом фотографий, видео и разговорного языка.

Решение IBM Watson поддерживает функцию «анализатора тона», которая выявляет эмоции и даже сарказм при письменном общении.

Несмотря на то, что приложения эмоционального искусственного интеллекта очень широко применяются на предприятиях, впервые они были использованы в потребительской сфере и общественной жизни.

Недавно в Facebook зарегистрировали патенты на «фильтры селфи, распознающие эмоции». Идея заключается в выборе для селфи подходящей «маски» на основе выявленных на фотографии эмоций. Например, если человек на фотографии кажется грустным, в качестве фильтра по умолчанию используются мультяшные слезинки. А человек, который выглядит счастливым, получает фильтр «счастливого панды».

В видеоигре Nevermind биологическая обратная связь позволяет распознать настроение игрока и подстроить соответствующим образом уровень сложности. Игра становится тем сложнее, чем более испуганным выглядит игрок. (Здесь используется технология, разработанная компанией Affectiva.)

Все это тривиальные приложения, но они помогут обществу привыкнуть к идее программного обеспечения, распознающего эмоции.

А для людей, живущих в Китае, первое столкновение с искусственным интеллектом происходит уже в школе. В марте классные аудитории в китайских школах начали оснащаться видеокамерами, которые используют искусственный интеллект для распознавания эмоционального состояния учеников. (Кроме того, система отслеживает, что делают дети в каждый конкретный момент.) Учащиеся ранжируются даже по тому, насколько они сосредоточены. Нужно не просто внимательно смотреть и слушать, но еще и демонстрировать свою сосредоточенность.

Эмоции и эмпатия во многих отношениях стимулируют бизнес. Это то, что касается важной причины применения таких технологий.

А теперь о веской причине.

Эмоции необходимы для общения

Искусственный интеллект и роботы – это машины, а люди – нет.

Согласно распространенному заблуждению, содержание наших слов есть суть человеческого общения. На самом же деле, люди общаются при помощи не только слов, но и интонации голоса, выражения лица, жестов и языка тела.

Вот почему общение по электронной почте чревато недопониманием. Без невербальных сигналов существенная часть смысла теряется.

В богатой истории вычислительной техники общая тенденция такова: по мере того, как компьютеры становятся все более мощными, существенная часть этой вычислительной мощности тратится на повышение качества взаимодействия между машиной и пользователем.

Когда-то давно в качестве интерфейса использовались переключатели, перфокарты и перфоленты. Общаться на двоичном языке компьютеров человеку было тяжело. Затем произошел довольно быстрый переход от командной строки к графическому интерфейсу и далее к интерфейсу голосовому. С каждым последующим этапом машине становится все тяжелее поддерживать интерфейс, упрощающий взаимодействие для человека.

Проблема в том, что сегодняшние голосовые интерфейсы не удовлетворяют существующие потребности, поскольку оперируют исключительно словами, а не невербальными сигналами. Когда вы разговариваете с голосовым помощником, произнесенные вами слова преобразуются в текст, и именно текст затем анализируется. В будущем для понимания смысла и контекста анализироваться будут как текст, так и голосовая интонация.

Главное преимущество эмоционального искусственного интеллекта заключается в том, что взаимодействие между человеком и машиной все чаще происходит как на вербальном, так и на невербальном уровне, что способствует улучшению понимания с обеих сторон.

Наиболее интересной сферой применения средств распознавания и имитации эмоций могли бы стать наши повседневные виртуальные помощники. В новых версиях Siri, Google Assistant, Alexa и Cortana взаимодействие будет интерпретироваться по-другому, на основе эмоций пользователя.

Камера iPhone X и функции Face ID открывают путь к высококачественному распознаванию эмоций смартфонами. Теперь целая отрасль быстро продвигается вперед в деле создания телефонов с эмпатией.

Ведущий производитель телефонов в Китае, компания Huawei (у которой, по ее данным, в настоящее время насчитывается 110 млн пользователей), работает над модернизацией существующего виртуального помощника и его оснащением средствами искусственного интеллекта, умеющими распознавать эмоции пользователя.

Все крупные поставщики виртуальных помощников – Apple, Amazon, Google, Samsung – стараются улучшить голосовое взаимодействие за счет использования датчиков эмоций и имитаторов с искусственным интеллектом.

Суть в том, что эмоциональные машины улучшают конечный результат. Они добиваются этого самыми разными способами, но наиболее важным из них является улучшение взаимодействия между людьми и системами, поддерживающими бизнес.



Репетитор. Математика, физика, информатика

Искусственный интеллект научился распознавать причины плача младенца
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Искусственный интеллект научился переводить с младенческого на взрослый

Умная радионяня не просто сообщает родителям, что малыш плачет. Она ещё и определяет причину горьких слёз.

С помощью системы машинного обучения компьютер начал распознавать в младенческих агуканьях некоторое содержание. На данном этапе точно определяется 5 основных сигналов:

  • голод

  • сон

  • полный подгузник

  • недостаток внимания

  • общий дискомфорт

Роботу, конечно, пока еще далеко до мамы, но папе будет полезен.

Репетитор по математике, информатике, физике


Краснообск

Искусственный интеллект обыграл человека в покер, что дальше?
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Владимир Кузнецов

Искусственный интеллект вновь победил человека. В этот раз искусственный интеллект одержал верх в покер. И в этом, кажется, нет ничего удивительного, ведь в этой игре искусственный разум оказывался первым и раньше. Однако сейчас все иначе: машина победила сразу пятерых игроков в «Техасский холдем» и при этом была нацелена на максимально высокий выигрыш.

Почему искусственный интеллект смог обыграть человека

Разработка прибыльного алгоритма для игры в покер одновременно с несколькими игроками (а в теории и за несколькими столами одновременно) — задача куда более сложная, чем научить искусственный интеллект играть в шахматы или го. В основном это от того, что в покере дается лишь очень ограниченная информация о том, что происходит за покерным столом. То есть, если в тех же шахматах компьютер «видит» всю картину целиком, включая расположения фигур противника, в покере искусственный интеллект знает лишь то, какие карты у него на руках и какие выложены на стол. Также можно, что называется, «посчитать карты», предугадав, какие из них уже «ушли», что позволит предсказать возможные комбинации. Но это все равно сложнее, чем анализировать «открытое» шахматное поле.

Как искусственный интеллект научился играть в покер

Для начала разработчики заставили искусственный интеллект играть против самого себя и методом проб и ошибок подбирать наиболее подходящую тактику. Это, в общем то, стандартный способ обучения.

Но на этом тренировка искусственного интеллекта не закончилась. Программисты придумали способ работы искусственного интеллекта, который позволил ему играть крайне эффективно. Вместо того, чтобы пытаться предсказать, как его противники будут вести себя до конца игры, искусственный интеллект был спроектирован так, чтобы «смотреть» только на два или три хода вперед. Это позволило пустить ресурсы системы на более полезные действия. Например, на развитие возможности блефовать.

Разработчики «продемонстрировали возможность создания искусственного интеллекта, способного сделать выводы и принять стратегические решения на основе неполной информации, то, чем считалось ранее, обладали только люди. Компьютер не сможет выиграть в покер, если он не сможет эффективно блефовать. Создание искусственного интеллекта, способного на такое, является огромным шагом в области информационных технологий. Вполне вероятно, что благодаря таким способностям ваш смартфон в недалеком будущем сможет сам выторговать у продавца самую выгодную цену на новый автомобиль. Кроме того, система способна и к самообучению.

Исследователи объявили, что не будут выкладывать алгоритм и все, что было связано с его разработкой, в свободный доступ. При этом наработки, полученные во время недавнего эксперимента, очень важны: они позволят, например, выявлять финансовые махинации на рынке ценных бумаг, помогут автоматическим системам регулировки трафика и будут полезны даже при разработке более эффективных автопилотов.

Репетитор по информатике



Сбербанк предлагает создать медицинскую и образовательную базы данных
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Это должно увеличить продолжительность жизни и улучшить результаты обучения, предполагают авторы идеи.

нейротехнологии и искусственный интеллект

Эксперты «Цифровой экономики» предложили создать национальный банк образовательных и медицинских данных с открытым доступом к содержащейся в них информации, которая будет обезличенной, сообщает РБК. Инициатива содержится в «дорожной карте» по развитию нейротехнологии и искусственного интеллекта, за создание которой отвечал Сбербанк. Проект должен увеличить продолжительность жизни и улучшить результаты обучения, предполагают авторы идеи.

Сбербанк выиграл конкурс на разработку «дорожной карты» по искусственному интеллекту 1 апреля 2019 года. Кроме него план разрабатывали «Яндекс», Mail.Ru Group, «Росатом», МТС, Центр речевых технологий, РВК и др. Общий объем финансирования разработок технологии искусственного интеллекта (не только в этом проекте) до 2030 года должен составить 180 млрд руб.

Для создания баз данных сначала следует разработать стандарты сбора и использования информации, особенно медицинской, говорят эксперты. Нужные сведения должны сохраняться, но в конфликт с законом при использовании не вступать. Также важно создать систему безопасности и защиты такой информации. В Ассоциации участников рынков данных указали, что почти все ценные данные в образовании персонифицированы и многие проекты не реализуются именно из-за необходимости собирать согласия на обработку персональной информации как с родителей, так и со взрослых учащихся. Также существует риск идентификации личности по неполным данным.

Репетитор по информатике


Искусственный интеллект на ОГЭ и ЕГЭ
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Когда прошёл основной этап сдачи ЕГЭ 2019, стало известно о правительственном предложении сделать варианты заданий для ЕГЭ и ОГЭ индивидуальными. Систему формирования вариантов в будущем планируют создавать при помощи искусственного интеллекта и технологии контрольных измерительных материалов (КИМ). Новая мера должна помочь в борьбе со списыванием и сливом заданий.

Активно происходящее на наших глазах развитие, как качественное, так и количественное, цифровых образовательных систем, где соединяется образовательный процесс с автоматизированной поэтапной диагностикой индивидуальных результатов каждого пользователя безусловно является одной из предпосылок для внедрения через 7-10 лет процедур «цифрового ЕГЭ».

Уже сейчас, например, оценивая ответы на предыдущие вопросы, искусственный интеллект может не только определять уровень обучающегося, но и подбирать (генерировать из общего конструктора заданий) соответствующие вопросы — сильнее или слабее, так же он способен выявлять и диагностировать пробелы в определенных областях знаний и давать рекомендацию по их преодолению, чем больше испытуемых — тем точнее будут ответы и рекомендации.

Методика сдачи ЕГЭ будет постоянно трансформироваться, совершенствоваться, модернизироваться, что связано не только с постоянными поисками «легких» путей сдачи экзамена обучающимися, но и изменениями в системе образования и появлении технологических новинок цифрового мира. Привлечение искусственного интеллекта к созданию и агрегации заданий для итоговой аттестации — шаг логичный и отвечающий требованиям современного мира.

Репетитор. Краснообск


В 2018 году нейросети начали превосходить людей: рекорды, проблемы, развитие
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps

В 2018 году нейросети начали превосходить людей в отраслях, лидерство в которых традиционно принадлежало человеку

Искусственный интеллект VS человечество



Искусственный интеллект ставит рекорды

В начале года искусственный интеллект впервые побил рекорд человека в понимании материала. Этот показатель оценивается специальным тестом, который создали в Стэнфордском университете. В него обычно входит упражнение на чтение или прослушивание информации, после которого испытуемый должен ответить на вопросы по тексту. Результат оценивается в баллах: они показывают процент вопросов, на которые даны верные ответы.

До января 2018 года рекорд в 82,3 балла принадлежал человеку. Искусственный интеллект от Alibaba улучшил его на 0,14 балла, а днем позже нейросеть от Microsoft обогнала «коллегу» еще на 0,21 балла. Попытки заставить искусственный интеллект пройти этот тест были и ранее. Свои нейросети испытывали Facebook, Tencent и Samsung, однако им не удалось превзойти человека.

Перед тестом искусственному интеллекту предоставили материал из тысячи статей Википедии. Затем нейросеть отвечала на вопросы человека. Примечательно, что ИИ от Alibaba мог улавливать нюансы мимики собеседника и — в зависимости от его выражения лица — корректировать ответ.

В том же январе нейросеть от Microsoft продемонстрировала хорошее понимание и в другом вопросе. ИИ попросили нарисовать птицу с черными крыльями и коротким клювом, и результат удовлетворил заказчика.



Искусственный интеллект в целом достойно показывает себя в творчестве. Правда, пока не создает принципиально нового, а использует плоды человеческих талантов. Бот сервиса CableTV.com написал песню в стиле певицы Тейлор Свифт, которую высоко оценили даже фанаты исполнительницы. ИИ изучил 50 баллад артистки и на их основе сгенерировал композицию о любви.

На изучение жанра black metal у нейросети других разработчиков ушло больше времени, зато результатом стал полноценный альбом из пяти песен. Невыносимый шум превратился в характерные для направления мелодии после 5 миллионов циклов обучения.



В августе система OpenAI Five сразилась с командой людей в Dota 2 и одержала верх. Против нейросети играли профи с перцентилем в 99,95 % — это означает, что они успешнее 99,95 % геймеров. К слову, ИИ в успехе не сомневался: он оценивал шансы на победу в 95 %.

Неплохие результаты нейросеть показывает и в более серьезных отраслях. Разработка Medical Brain от Google, представленная в этом году, на основе введенных в нее показателей здоровья человека может спрогнозировать ход болезни, вероятность ремиссии или смерти. Правда, пока точность оставляет желать лучшего. Врачи посчитали, что вероятность смерти пациентки с раком груди в ближайшие от вердикта дни составляла 9,3 %, а Medical Brain выдал цифру в 19,9 %. Женщина скончалась через несколько суток. Планируется, что в будущем разработка сможет помогать медикам в постановке диагнозов и лечении, чтобы избежать врачебной ошибки.

В голландской полиции нейросетям передали анализ данных. Алгоритмы берут на себя рутинную работу: сопоставляют факты, проверяют улики и выдвигают наиболее вероятные версии преступлений. Впрочем, основную работу все еще выполняют люди.

В американских школах боты следят за соцсетями учеников, чтобы выявлять тех, кто представляет опасность. Разработка ищет в публичных сообщениях маркеры, которые могут свидетельствовать о проблемах. Есть информация, что благодаря этому удалось предотвратить самоубийство одного из школьников. Однако сама идея подобной слежки выглядит пугающе. Хоть и не настолько, как нейросети, которые могут следить за человеком сквозь стены.



Разработка на основе радиосигналов способна определять положение тела объекта и даже распознавать его лицо. Предполагается, что первая функция будет использоваться для спасательных операций, а вторая — для поиска преступников. Но очевидно, что разработки не подчиняются законам робототехники, и любая технология может быть использована не только для защиты человека.

Проблемы искусственного интеллекта

По мнению Илона Маска, человечеству необходимо контролировать искусственный интеллект — однажды он может взбунтоваться. Причем самая большая опасность искусственного интеллекта в том, что он бессмертен. Сооснователь Google Сергей Брин считает, что стоит задуматься, может ли искусственный интеллект манипулировать людьми. Основатель компании Microsoft Билл Гейтс ранее заявлял, что через несколько десятилетий нейросети могут стать причиной для беспокойства, так как начнут конфликтовать с целями человеческих систем.

Пока не приходится опасаться, что боты захватят мир — рано говорить о создании сильного искусственного интеллекта, который будет мыслить и осознавать себя. Но искусственный интеллект уже принимает решения и вырабатывает выигрышные стратегии — причем ученые не всегда понимают, как именно. Алгоритмы видоизменяют данные, на которых они учатся, и формируют нежелательные связи.

В эту ловушку попала компания Microsoft с нейросетью, созданной для общения в Twitter. Ее представили в марте. Чат-бот должен был проанализировать речь молодежи и научиться разговаривать на ее языке. Вместо этого ИИ нахватался расистских идей менее чем за сутки и стал транслировать их в беседе. Общество приняло это без восторга, и разработчикам пришлось заморозить проект.

Вина в таком поведении бота лежит и на людях, и на искусственном интеллекте. С одной стороны, нейросеть «научили плохому» тролли из интернета: бот запрограммирован говорить, как люди — и вопросы возникают скорее к тем, кто общался с ИИ. С другой стороны, исследователи не отрицают, что нейросеть впитывает расовые и гендерные стереотипы из текстов, по которым обучается. Впрочем, и здесь претензии стоит переадресовать тем, кто пишет такие послания. Однако несовершенство системы налицо, и отрицать его нельзя.

Есть и другие ошибки. В Калифорнии алгоритм уволил сотрудника IT-компании. У разработчика истек контракт, и система заблокировала его пропуск и компьютер. С рабочего места его вывели охранники, которые получили сообщение о том, что программист здесь больше не работает. Как выяснилось, это произошло из-за того, что в кадрах не внесли в алгоритм информацию о продлении контракта. Руководство не собиралось увольнять разработчика, и он был восстановлен в должности. Однако мужчина в течение трех недель оставался без зарплаты.

Стоит ли бояться искусственного интеллекта

Впрочем, эти ошибки — не аргументы против искусственного интеллекта, а причины работать над ним более тщательно. Еще стоит смириться с тем, что боты лишат кого-то рабочих мест. Они уже взяли на себя часть рутинных задач, и тренд на автоматизацию производства не снижается.

По прогнозам, в Великобритании в 2037 году к программам перейдут задачи от сотрудников, которые сейчас занимают 20 % рабочих мест. По предварительным подсчетам, всего в мире искусственный интеллект заменит 7 миллионов человек. Но есть и хорошие новости: нейросети займутся рутинным трудом и при этом создадут 7,2 миллионов рабочих мест для высококвалифицированных сотрудников, которые в том числе возьмут на себя взаимодействие с искусственным интеллектом.

Похоже, выигрышная стратегия сейчас — не сражаться с нейросетями, а работать с ними. Специальность инженера по искусственному интеллекту входит в число технологических профессий будущего. Помимо программных инженеров будут востребованы специалисты по работе с данными, исследователи и многие другие. Дело найдется и для гуманитариев: копирайтеры будут писать диалоги для чат-ботов.

В США в топ работодателей, связанных с ИИ, входят Amazon, NVIDIA, Microsoft, IBM. В России с нейросетями работают Сбербанк, Яндекс, VisionLabs, HeadHunter, N-Tech.Lab и многие другие. К тренду присоединяется все больше организаций, поэтому число вакансий постоянно растет.

Пока таких рабочих мест больше, чем претендентов на них, и именно сейчас устроиться в компанию мечты достаточно просто. Однако 93 % нанимателей ищут сотрудника, уже работавшего по специальности. На факультете искусственного интеллекта GeekUniversity обучение совмещено с получением практического опыта. Год разработки позволит добавить в портфолио реальные проекты и откроет вам доступ к 39 % вакансий — с фильтром «опыт от 1 до 3 лет».

Репетитор по информатике