Портфоліо до проекту "Штучний інтелект" Іскра Анастасія

Тема статті

ЕТИКА ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Опис проблеми

Перше, що треба зауважити — штучного інтелекту не існує, ідеться радше про методи ШІ, такі як «глибоке навчання» (deep learning) та «машинне навчання» (machine learning).Упровадження нових технологій, чи то нейронні мережі, чи то віртуальні асистенти, приводить до появи нових професій або до певного оновлення існуючих. Щоб керувати безпілотним дроном в агросекторі, потрібно від дев’яти до двадцяти фахівців. Це програмісти, пілот, особа, яка завантажує польотне завдання, яка розшифровує отримані дані, техніки... У Китаї «пілот дрона», «дизайнер доповненої реальності» чи «тренер ШІ» — це вже нові офіційні професії, вони внесені у відповідні державні реєстри. І це треба вміти робити, а отже, пройти відповідне навчання чи перекваліфікацію. Викладачі зі шкіл чи вишів цілком зможуть стати наставниками для ШІ, адже вони мають необхідні педагогічні навички. Якщо уявити собі ШІ як механізм, робот, то він справді може, наприклад, щось переставляти на складі. Цілодобово, без вихідних, лікарняних і відпусток. Але людська сила досі коштує дешевше, ніж роботи. І тільки людина вміє використовувати для прийняття рішень не лише аналітичні фактори й цифри, а і якісь зовнішні особливості, які неможливо оцифрувати. Інтуїції у ШІ ще дуже довго не буде, до рівня героїв фантастичних фільмів сучасні роботи зможуть дійти нескоро. 2016 року на Всесвітньому економічному форумі в Давосі було презентовано дослідження «Майбутнє праці» («Future of Jobs»), у якому аналізувалися ключові навички, необхідні працівникам у майбутньому (тоді йшлося про 2020-й). Сьогодні можна перевірити, наскільки точно був зроблений прогноз. Основними навичками були названі вміння комплексно вирішувати завдання, критичне мислення і креативність. Вони стають суттєвими саме тоді, коли в людини через автоматизацію вивільняється певний час, а завдяки застосуванню ШІ надходить зовсім нова аналітична інформація. При цьому завдання людини залишається вкрай важливим — ухвалювати рішення та інтерпретувати отримані дані. Це те, чого поки що машини не вміють. Наприклад, можна створити алгоритм, який аналізуватиме й розраховуватиме продажі для точки роздрібної торгівлі таким чином, щоб продавати всі запаси без залишків. У цьому разі ШІ може підказати, де в ланцюгу виникла критична ланка, але вирішити, що з нею робити, повинна людина. Хоча є вже приклади іншої поведінки. Команда Renault у своїх гоночних болідів «Формули-1» застосовує складну систему сенсорів, інтернету речей та машинного навчання для прогнозування виходу з ладу певних агрегатів і вузлів. При цьому дані автоматично передаються на завод-виробник, щоб там завчасно виготовлялася заміна й передавалася в потрібне місце.

Блог до проекту

Blogger або WordPress

Мультимедійна презентація

[1]

Календар подій проекту:

Google Календар (https://drive.google.com/drive/my-drive)

Опитування до проекту

Google Форми https://docs.google.com/forms/d/1Z-DwcYR69TUUvf_jUPc7m8wnLd5faneEPIMKIAoSHGY/edit

Фотоальбом до проекту

[https://photos.app.goo.gl/pSmHxHpXEXQob9jb6)

Спілкування між учасниками проекту

• Viber +380660863533

Інформаційні ресурси

Відеоматеріали

1. https://www.youtube.com/watch?v=sA2EVMd3KOU
2. https://www.youtube.com/watch?v=ZxqvPO1W9XQ

Електронні ресурси

1. Вікіпедія
2. https://studme.com.ua/188408124926/filosofiya/sotsialno-eticheskie_problemy_informatiki.htm
3. https://tyzhden.ua/Economics/231033

Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка