ШІ для бухгалтера, економіста та фінансиста: від 0 до результату

Додаткові матеріали

Презентація

Текстове розшифрування відео

Штучний інтелект не є новою технологією, він з'явився у 1950-х роках. Усі принципи, що використовуються в сучасних моделях штучного інтелекту, були розроблені у 1950-х роках. У 1960-х–1970-х роках його вже почали використовувати в державному та військовому секторах. Однак через високу вартість обчислювальних потужностей та обмежену швидкість роботи процесорів, ця технологія у 1970-х роках, по суті, припинила активний розвиток.

У XXI столітті, завдяки появі швидкісних комп'ютерів та великих обчислювальних систем, штучний інтелект отримав нове життя. В останні декілька років, з появою сервісів, доступних для пересічного громадянина, відбувся бум цієї технології. Зараз можна стверджувати, що відбувається нова технологічна революція, яку можна порівняти з винайденням друкарського верстата, парової машини чи іншими промисловими революціями минулих років. Страхи, що існували тоді, присутні й зараз. Раніше були побоювання щодо втрати контролю над інформацією при виготовленні друкарського верстата, втрати робочих місць. Ці страхи були такими ж, як і зараз. Багато хто говорить, що штучний інтелект замінить людину, працюватиме замість нас. У рамках цього курсу буде спроба розвіяти цей міф.

Реакції на попередні технологічні революції були схожими: з'являлася цензура, відбувалося саботування впровадження технологій. Однак у результаті поширення знань людство отримало можливість розвиватися, ставати розумнішим, ефективнішим, і науковий прогрес прискорився. Люди, які займалися друкуванням, та працівники заводів залишилися, але вони перекваліфікувалися і стали експертами в іншій області – обслуговуванні цих машин.

Штучний інтелект у бізнесі та повсякденному житті є таким самим інструментом. Він допомагає спростити життя та займатися складнішими завданнями, які він не може виконувати. У цьому уроці буде розібрано, як це працює і чому саме так. Також буде розглянуто, куди рухається технологія, чому це суперактуально і чому цим треба займатися.

За останні роки інвестиції в галузь штучного інтелекту зростають приблизно на 45% щорічно. У 2030 році вони досягнуть 39 мільярдів доларів, що, ймовірно, зробить її однією з найбільш інвестованих та розвинутих технологій майбутнього. Тому зараз, перебуваючи на перших щаблях, є сенс поглибитись і зрозуміти, як це працює, щоб використовувати у професійному та особистому житті.

На старті, останні дослідження компанії OpenAI, творця ChatGPT, показують, що моделі останньої генерації можуть виконувати бухгалтерські та фінансові операції не гірше, ніж випускник університету, тим самим знімаючи базові операції з людини. Відбувається зміна: бухгалтер стає не операціоністом, який виконує певні завдання та формує звіти, а людиною, яка мислить і думає, як покращити фінансові показники, як оптимізувати витрати, і займається саме креативними та когнітивно складними завданнями, які не можна передати штучному інтелекту.

Що таке штучний інтелект? Це програма, алгоритм, який виконує функцію і дає результат певної категорії. На прикладі класичного прикладу з котиками: системі показується багато котиків, і математична формула, розуміючи, які патерни є саме у котика, а не у собачки, може потім порівнювати ці патерни на інших зображеннях, які раніше не бачила, і формувати з цього висновок. Цей висновок є ймовірнісним. Жоден штучний інтелект, жодна машина не може дати точну відповідь на питання. Звідси з'являється історія про когнітивні викривлення, про ситуації, коли модель помиляється або щось вигадує, тому що в них немає завдання дати правильну відповідь. У них є завдання саме сформулювати відповідь, яку прийме оператор.

Щоб розуміти, чому машина не замінить людину, слід врахувати, що жодна автоматизована система не виконує завдання на 100%. Вона може тільки допомогти виконати якусь частину роботи, але відповідальність, вся логіка роботи, яку виконує машина, лежить на людині. Прекрасним прикладом можуть бути автомобілі з автопілотами. Чому зараз машини не можуть їздити автоматично? Вони можуть самі перебудовуватися, розуміють знаки, світлофори, можуть під'єднуватися до GPS і розуміти маршрут, але відповідальність залишається на водієві. Водій повинен контролювати рух таким чином, щоб при помилці, яка насправді досить малоймовірна навіть відносно людини, ніс відповідальність і зміг змінити хід подій, закладений алгоритмом.

Де зараз бачимо елементи штучного інтелекту? Якщо подивитися навколо, можна побачити, що майже в усіх сферах життєдіяльності є якісь інструменти штучного інтелекту. У смартфоні вже давно використовуються голосові помічники, такі як Siri, Google Assistant, Face ID, розпізнавання голосу. Навіть той самий Т9 – це вже не алгоритмічна модель, а модель з елементами штучного інтелекту. Він підбирає, як лінгвістична модель, шматочки тексту, які максимально підходитимуть за вашою стилістикою та семантикою. Сервіси Netflix, Facebook, Instagram, LinkedIn аналізують кожен ваш крок і допомагають підібрати той контент, ті матеріали, тих друзів, які будуть найбільш релевантними, тому що вони відповідають вашим переглядам та перебуванню на сайті. За допомогою штучного інтелекту та аналізу великого обсягу даних можна бачити саме той контент, який ви хочете. Google Карти також використовують штучний інтелект для аналізу пробок, аналізу часу добирання до точки призначення. Навіть звичайна електронна пошта, до якої всі звикли, вже давно використовує моделі штучного інтелекту для аналізу тексту листа та відправки його, наприклад, у спам, або підготовки відповіді за заздалегідь спланованим сценарієм.

Як насправді працює штучний інтелект? Він має велику вибірку варіантів відповіді. Коли він навчається, ми даємо йому приклади. У першу чергу ми показуємо йому правильну відповідь і кажемо: "Це правильна відповідь". Якщо ми показуємо йому неправильну відповідь, ми кажемо: "Це неправильна відповідь". Таким чином, ми можемо дати йому базу знань, на якій він навчиться. Самі моделі штучного інтелекту вчаться таким чином, що ми даємо йому вибірку, і першим етапом він розуміє, і його базова формула – це те, що він просто проводить апроксимацію даних і розуміє, що все, що знаходиться зверху, як на першому слайді, – це неправильна відповідь. Те, що знаходиться знизу, – це правильна відповідь. Або навпаки. Потім, при проходженні певного етапу навчання, ця формула стає складнішою. З'являється розуміння, що частина і сам графік рухається по-іншому. Таким чином, ми вже маємо більш достовірні дані, що ліва частина графіка – це вже правильна відповідь, яка вище. Права частина, яка нижче, – це неправильна відповідь. Далі ми знову навчаємо, і таким чином досягаємо ще більш якісного результату. Отримуємо, що всі відповіді, які ми очікуємо отримати, будуть правильні, тому що графік стає складнішим, і функція, яка вираховує ці дані, стає складнішою. У принципі, всі моделі штучного інтелекту працюють за такою логікою, що є якась ймовірнісна модель того, що це відповідь правильна або неправильна. Навіть лінгвістичні моделі, які генерують текст, працюють за таким же принципом: кожен шматочок тексту підбирається за ймовірнісною моделлю, що він підходить до цього елемента значення.

Таким чином, штучний інтелекту - це не якась магія, яка робить технологію неймовірних масштабів. Це звичайна математична формула з технічними правилами для вирахування. Той, хто володітиме цією технологією, буде максимально конкурентним у майбутньому, тому що технології розвиваються, і скоро буде конкуренція не між людиною та штучним інтелектом, а між людиною та людиною, яка знає штучний інтелект.