Глобальне використання систем зі штучним інтелектом
На початку 2017 року в галузі масового використання та впровадження штучного інтелекту з'явився несподіваний лідер – Канада. Країна мала намір створити національну стратегію в галузі штучного інтелекту і взяла на себе зобов'язання виділити близько 1 млн. дол. США на розвиток дослідницьких спільнот, орієнтованих на застосування штучного інтелекту (ШІ). Після такої заяви 18 країн з різних куточків світу наслідували їхній приклад, кожна з яких видала свій унікальний національний підхід до використання штучного інтелекту. Сполучені Штати - остання країна, яка приєдналася до цього списку після того, як президент Трамп підписав розпорядження, в якому уряду США було дано вказівку приділяти належну увагу дослідженням у галузі штучного інтелекту.
Глобальна гонка ШІ перетекла у приватну індустрію та популярну культуру, викликаючи питання та побоювання про те, як може виглядати майбутнє з інтелектуальними машинами. Справді, у недавньому опитуванні, присвяченому системам безпеки, щодо потенційних тенденцій у галузі безпеки у 2019 році, більшість пунктів вказували на зростаючу роль ШІ у безпеці, як провідної технологічної тенденції – вона є новим способом досягнення того, що індустрія безпеки робила роками. ШІ визначається, як здатність машин виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського розуму; наприклад, розпізнавати шаблони, вчитися на досвіді, робити висновки, робити прогнози або робити дії.
«ШІ, або машинне навчання, є свого роду універсальним додатком для моніторингу периметру території, що охороняється, яке ми намагаємося зробити протягом довгого часу», - сказав в інтерв'ю SSN генеральний директор Evolv Technology Майкл Елленбоген. «Якщо раніше ви налаштовували систему камер у грудні, а в березні з'явилося листя на деревах, то щоразу при їхньому ворушінні система видавала попередження про рух. Індустрія намагається навчити комп'ютери визначати цілі та перешкоди, і це є їхнє навчання», - сказав він. «Нові методи справді дієві – тепер ми можемо робити те, що було неможливо навіть кілька років тому. Зараз будь-хто, хто працює у сфері аналітики, не може не дозволити собі використовувати машинне навчання та ШІ».
Ті самі методи машинного навчання, які використовуються для визначення різниці між рухом листя дерева та діями зловмисників, тепер здатні ідентифікувати справжні потенційні загрози та ігнорувати дії, які не є потенційною загрозою. Але разом з цим Елленбоген заявив, що навряд чи людський фактор будь-коли буде повністю вилучений із системи безпеки. Використання ШІ дасть можливість людям зосередитися на якихось незвичайних чи складних ситуаціях. Фактично, використовуючи машинне навчання, співробітники служби безпеки можуть уникнути втоми та залишатися уважнішими.
«Ми також намагатимемося розвивати та використовувати технології штучного інтелекту таким чином, щоб у довгостроковій перспективі забезпечити всім нам безпеку, мир та стабільність».