Задание 2. Искусственный интеллект. Составьте таблицу и ответьте на вопросы: 1) Заполните таблицу в бланке ответов. 2) Что такое искусственный интеллект (ИИ) на самом деле? 3) В чём разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением? 4) Как обучается ИИ? Откуда берёт данные и как понимает, что правильно? 5) Какие возможности и ограничения есть у современного ИИ? 6) Может ли ИИ полностью заменить человека? Почему? 7) Может ли ИИ стать настолько умным, что будет иметь собственные чувства и сознание? 8) Какие профессии исчезнут или изменятся из-за развития ИИ? 9) Как мы можем использовать ИИ безопасно и эффективно? 10) Кто несёт ответственность за действия ИИ? 11) Может ли ИИ быть беспристрастным? 12) Как ИИ может помогать людям и обществу?

В бланке таблицы видны заголовки столбцов «Операционная система» и «Прикладное программное обеспечение», а также строки «Программы для создания текстовых документов», «Программы для создания электронных таблиц», «Программы для создания презентаций», «Программы для создания изображений», «Программы для создания и обработки звука», «Программы для создания и обработки видеоматериалов», «Антивирусы», «Архиваторы». Вариант заполнения:

1. ИИ — это компьютерные методы и системы, способные выполнять задачи, обычно требующие человеческих интеллектуальных способностей: распознавать изображения, понимать текст, находить закономерности и создавать ответы. Это не обязательно самостоятельный разум: система действует в рамках своей модели и данных.

2. Искусственный интеллект — широкая область. Машинное обучение — её направление, в котором система находит закономерности в примерах. Глубокое обучение — разновидность машинного обучения с многослойными нейронными сетями.

3. Модель обучают на множестве примеров: она меняет внутренние параметры, чтобы уменьшить ошибки предсказаний. Данные могут быть текстами, изображениями, измерениями или размеченными ответами. Качество оценивают на отдельных примерах и по заданным критериям; результат всё равно может быть ошибочным.

4. ИИ умеет быстро анализировать большие объёмы данных, распознавать закономерности, переводить и создавать текст, изображения и аудио, помогать в поиске и автоматизации. Ограничения: ошибки и выдуманные сведения, зависимость от данных, слабое понимание контекста, предвзятость и отсутствие человеческой ответственности.

5. Полностью заменить человека ИИ не может: людям необходимы ответственность, эмпатия, нравственный выбор, понимание жизненного контекста и взаимодействие с другими людьми. ИИ может автоматизировать отдельные задачи и помогать специалистам.

6. Современные ИИ-системы не демонстрируют подтверждённого наличия собственных чувств или сознания. Они могут убедительно говорить о чувствах, но это не доказывает, что действительно их переживают. Будущие возможности нельзя достоверно предсказать.

7. Чаще изменяются отдельные задачи, а не исчезают профессии целиком. Автоматизируются повторяющиеся операции в документообороте, обработке данных, переводе и поддержке клиентов. Одновременно растёт спрос на специалистов, которые создают, проверяют и безопасно применяют ИИ. Скорость изменений зависит от отрасли.

8. Следует проверять важные ответы по надёжным источникам, не передавать системе пароли и личные данные, соблюдать авторские права и правила учреждения, сообщать об использовании ИИ там, где это требуется, и не полагаться на него в критических решениях без проверки человеком.

9. Ответственность несут люди и организации в соответствии со своими ролями и законом: разработчики отвечают за разработку и тестирование, поставщики и операторы — за внедрение и применение, пользователь — за собственные действия. ИИ сам по себе не освобождает человека от ответственности.

10. ИИ может быть предвзятым, если данные неполны или отражают человеческие предубеждения, либо если критерии системы несправедливы. Снизить риск помогают разнообразные данные, тестирование на разных группах, независимая проверка и возможность обжаловать решение.

11. ИИ может помогать в медицине, образовании, доступности информации для людей с инвалидностью, научных исследованиях, прогнозировании и автоматизации опасных или монотонных задач. Польза зависит от надёжности системы, защиты данных и человеческого контроля.