ИскусственнымЙ интеллект

by Oleg Sovetnik

• ML/AI-разработки: Это системы, предназначенные для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Они применяются для анализа больших данных, предсказаний, автоматизации задач и оптимизации процессов в таких сферах, как здравоохранение, финансы, маркетинг и производство. Примеры инструментов включают TensorFlow и PyTorch.

• Чат-боты и голосовые помощники:

Интеллектуальные системы, которые взаимодействуют с пользователями через текстовые или голосовые интерфейсы. Они применяются для выполнения задач, таких как поиск информации, управление умным домом, организация расписания или помощь в покупках. Примеры таких решений включают Amazon Alexa и Google Assistant, которые становятся важной частью повседневного взаимодействия с технологиями.

• Беспилотные автомобили и роботы пылесосы: Системы, использующие ИИ для ориентации и принятия решений в реальном мире. Беспилотные автомобили, как пример, требуют обработки сложных данных о среде для безопасного вождения, что вызывает как технологические, так и этические вопросы. Роботы-пылесосы, хотя и менее сложные, автоматизируют бытовые задачи, обеспечивая удобство и экономию времени.

Для концептуализации систем искусственного интеллекта и машинного обучения можно использовать несколько социологических теорий:

1. Теория социального действия (Макс Вебер)

Вебер описывал социальное действие как поведение индивидов, осмысленно ориентированное на других. Системы ИИ, такие как чат-боты или беспилотные автомобили, действуют в социальной среде, где их поведение рассчитано на взаимодействие с людьми. В этом контексте ИИ может быть рассмотрен как новый актор, который взаимодействует с социальными агентами.

Умвельт в этой теории фиксирует, как ИИ “видит” социальные действия и взаимодействия. Например, беспилотные автомобили должны интерпретировать и реагировать на поведение людей в дорожной среде, а чат-боты адаптируются к запросам пользователей.

2. Теория структурирования (Энтони Гидденс)

В теории структурирования Гидденса действия людей (взаимодействие с ИИ) и структура (технологические алгоритмы и правила ИИ) взаимно влияют друг на друга. В ML/AI-разработках пользователи взаимодействуют с ИИ, и их действия влияют на то, как ИИ учится и адаптируется, формируя новые структуры взаимодействия.

В рамках этой теории умвельт системы ИИ определяется как результат взаимодействия между пользователями и технологической структурой. Чат-боты, например, изменяют свое поведение на основе частоты использования и запросов, формируя уникальную структуру взаимодействия с каждым пользователем.

3. Теория акторно-сетей (ANT) (Бруно Латур)

Теория акторно-сетей рассматривает технологии и людей как равноправных участников сети. ИИ, будь то чат-боты или беспилотные автомобили, взаимодействуют с людьми, инфраструктурой, данными и другими технологиями, создавая сложные сети взаимодействий.

Умвельт в этой теории — это сеть акторов, где ИИ, люди и данные создают динамическую систему. Например, беспилотные автомобили воспринимают окружающий мир через датчики, которые интегрируются с алгоритмами и создают уникальный способ “видения” реальности.

Инцидент с беспилотным автомобилем Uber, который в 2018 году сбил пешехода в Аризоне, был рассмотрен в суде через призму теории социального действия Макса Вебера. Вебер выделял четыре типа социального действия: целерациональное, ценностно-рациональное, аффективное и традиционное.

Используя теорию Вебера, можно увидеть, как технологическое целерациональное действие в виде ИИ системы может быть интерпретировано с помощью подхода, изначально ориентированного на познание рационального поведения человека.

автоматизация производство теория-структурирования теория-институционализации акторно-сетевая множественных-миров теория