[Версия 1.0 — декабрь 2022 г.]

О природе и истории технологий искусственного интеллекта и машинного обучения написано множество книг и отчетов. [1] В этом кратком обзоре предлагаются некоторые основные определения и подчеркиваются перспективы этих технологий, а также некоторые уникальные политические проблемы, которые они создают. Этот документ будет регулярно обновляться, чтобы отражать последние разработки в этой быстро развивающейся области. PDF-файл этого документа также можно найти на SSRN . [2]

Трудности с определениями усложняют управление ИИ

Общеизвестно, что определение природы и сферы применения искусственного интеллекта является сложной задачей, и это первый из многих факторов, усложняющих управление им. В Стэнфордской философской энциклопедии говорится о «удивительно сложных, возможно, даже вечно неразрешимых» вопросах, связанных с формулировкой консенсусного определения ИИ. [3] «Не существует единого общепринятого определения ИИ, а существуют различные определения и таксономии», — заключает отчет Счетной палаты правительства США. [4]

Однако на самом базовом уровне искусственный интеллект предполагает демонстрацию интеллекта машиной. Машинное обучение относится к процессам, с помощью которых компьютер может обучать и улучшать алгоритм или компьютерную модель без пошагового участия человека. Алгоритм «похож на рецепт блюда», отмечает ученый-компьютерщик Этем Алпайдин, в том смысле, что это «последовательность инструкций, которые выполняются для преобразования входных данных в выходные» . [5] Проще говоря, алгоритм — это «набор инструкций, описывающих способ решения конкретных задач». [6]Когда люди говорят о регулировании ИИ или МО, в действительности они предполагают необходимость контроля алгоритмов и алгоритмических процессов, поскольку они лежат в основе всего машинного обучения. Более того, поскольку ИИ и МО — это вычислительные науки, их регулирование означает, что на каком-то уровне мы регулируем методы вычислений и математического моделирования. Эти реалии также усложняют управление ИИ.

Эффективность большинства инструментов AI/ML зависит от огромной вычислительной мощности (или для краткости вычислений ), больших наборов данных (так называемых больших данных ) и мощных инструментов вычислительного анализа, которые поддерживают модели глубокого обучения и другие методы обучения ИИ. [7] Эти строительные блоки ИИ, особенно большие данные, сами по себе поднимают вопросы политики, особенно в отношении конфиденциальности и безопасности данных. Действительно, многие из сегодняшних дискуссий об управлении ИИ являются просто продолжением политических дебатов, которые ведутся уже много лет в кругах больших данных. [8]

Наконец, так называемые базовые модели , которые представляют собой «модели, обученные на широких данных… которые могут быть адаптированы к широкому кругу последующих задач» [9] , сегодня привлекают большое внимание, поскольку они могут широко использоваться общественностью для различных задач. . Популярные базовые модели, такие как DALL-E, GPT-3 и LaMDA, позволяют пользователям создавать изображения, сценарии и диалоги на основе ИИ. Основополагающие модели могут способствовать демократизации использования ИИ/МО, но при этом возникают различные новые риски неправильного использования, что также усложняет управление ИИ. [10]

Сильный/широкий ИИ

Существуют как сильные, так и слабые формы ИИ, но даже эти термины регулярно оспариваются. Сильный ИИ обычно относится к широким возможностям машин и иногда также называется искусственным общим интеллектом (AGI), отражающим уровень понимания или способностей, близкий к человеческому. ОИИ, который также иногда более зловеще называют сверхразумом , [11] имеет тенденцию привлекать значительное внимание общественности, потому что он «вызывает в воображении огромное количество роковых сценариев». [12] AGI также занимает видное место в сюжетах многих антиутопических изображений искусственного интеллекта, встречающихся в популярной культуре, в том числе во многих научно-фантастических книгах, фильмах и телешоу. [13]

Это часто приводило к чрезмерному преувеличению потенциала ИИ для достижения человеческих возможностей, [14] с преобладанием сенсаций и спекуляций в дискуссиях. [15] Не помогает и то, что как сторонники, так и критики мощного ОИИ иногда разыгрывают предсказания сверхразума ИИ и фаталистически говорят о наступлении «сингулярности» или моменте в будущем, когда машинный интеллект превзойдет человеческий. Например, книги с яркими названиями сторонников искусственного интеллекта, таких как Рэй Курцвейл (« Сингулярность близка »), и недоброжелателей, таких как Ник Бостром (« Сверхинтеллект: пути, опасности, стратегии» ), отражают атмосферу неизбежности того, что машины будут обладать более высоким интеллектом, чем люди, к лучшему или лучшему. худший.

Тем не менее, большинство экспертов по искусственному интеллекту согласны с тем, что такие предсказания сверхразума сильно преувеличены и что нет никакой возможности, чтобы машины получили знания, эквивалентные человеческим, в ближайшее время — или, возможно, когда-либо. [16] «В любом рейтинге краткосрочных опасений по поводу ИИ сверхразум должен быть в конце списка», — говорит эксперт по ИИ Мелани Митчелл, автор книги « Искусственный интеллект: руководство для думающих людей ». [17] «Внимательное изучение ИИ выявляет досадный разрыв между реальным прогрессом ученых-компьютерщиков, работающих над ИИ, и футуристическими представлениями, которые они и другие любят описывать», — говорит Эрик Ларсон, автор книги «Миф об искусственном интеллекте: почему компьютеры могут Не думай так, как мы . [18]Ларсон называет это крайнее представление о сверхразумном ИИ «технологическим китчем» или преувеличенной сентиментальностью и мелодрамой, не привязанной к реальности. [19] Будь то сторонники идеи «апокалиптического или устрашающего ИИ» или «утопического или мечтательного ИИ», оба виновны в чрезмерном упрощении сложных идей, говорит он. [20] Эндрю Нг, ведущий специалист по искусственному интеллекту, с юмором заметил, что «беспокоиться об искусственном интеллекте-убийце все равно, что беспокоиться о перенаселении Марса». [21]

Экстремальные предположения о сверхразумном ИИ представляют собой недооценку сложности настоящего человеческого интеллекта и нашей уникальной способности ориентироваться во многих уникальных ситуациях. [22] Как отмечается в важном отчете Стэнфордского университета, большинство экспертов по искусственному интеллекту все еще пытаются понять, как «наделить машины способностями здравого смысла» и найти «методы, [которые] могут масштабироваться для решения более разнообразных и сложных проблем, реальных мир может предложить». [23] Ведущие эксперты по ИИ Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, авторы книги « Перезагрузка ИИ: создание искусственного интеллекта, которому мы можем доверять» , заключают, что «в значительной степени общественное обсуждение ИИ не привязано к какому-либо пониманию реальности». того, насколько сложно было бы достичь широкого ИИ».[24] Машины «не имеют даже базового понимания того, как устроен мир», отмечают они, и «к сожалению, обрести здравый смысл гораздо сложнее, чем можно подумать». [25] Они называют задачу наполнения машин здравым смыслом «горой, на которую поле должно взобраться» и утверждают, что «нам предстоит долгий путь». [26] Опять же, это консенсусное мнение ведущих экспертов по ИИ. Тем не менее, в следующей главе мы более подробно рассмотрим утверждения о сверхразумном ИИ и глобальных системах регулирования, которые некоторые рекомендуют для устранения экзистенциального риска, который он может представлять.

Слабый/узкий ИИ

С практической точки зрения, более полезно и важно сосредоточиться на сегодняшних более актуальных и реалистичных задачах ИИ, которые связаны с различными типами слабого ИИ . Слабый ИИ, однако, немного неверен, потому что слабый ИИ может быть довольно мощным, но он просто более узок в своем применении. Слабые приложения ИИ часто могут чрезвычайно хорошо выполнять одну конкретную задачу, например, оплачивать игры, предлагать языковой перевод или даже управлять определенными транспортными средствами или машинами без особой помощи человека.

Когда публика увидела, как сложные программы искусственного интеллекта побеждают лучших в мире игроков в такие игры, как шахматы и го, это вызвало опасения по поводу того, что машины уже стали обладать интеллектом на уровне человека. Например, когда игра Deep Blue компании IBM в 1997 г., как известно, победила гроссмейстера Гарри Каспарова, заголовок в Newsweek объявил ее «Последней битвой мозга» [27], и многие другие сообщения в средствах массовой информации были посвящены антиутопическому заламыванию рук о триумфе машин. над человечеством. Подобные опасения возникли, когда в 2016 году AlphaGo от DeepMind обыграла чемпиона по го Ли Седоля .

Тем не менее, ни одна из этих программ не обладала общей способностью делать что-то большее, чем то, чему они были обучены. [29] Например, они не могли научиться овладевать многими другими играми, в том числе такими простыми, как шашки или покер. Так сегодня работают почти все системы ИИ: они хороши (и становятся лучше) в одной задаче, но неспособны к высокоуровневым человеческим рассуждениям во многих простых действиях.

По иронии судьбы, через 20 лет после поражения в своем знаменитом матче с Deep Blue Каспаров написал книгу « Глубокое мышление: где заканчивается машинный интеллект и начинается человеческое творчество» , стремясь развенчать антиутопические представления о машинном обучении и искусственном интеллекте. Он отметил, что «предсказание судьбы всегда было популярным времяпрепровождением, когда речь идет о новых технологиях» и что «[с] каждым новым вторжением машин слышны голоса паники и сомнения, и сегодня они становятся только громче. ” [30]

Многогранность ИИ также усложняет управление им

Продолжаются споры о том, как концептуализировать ИИ и как расширить его возможности. В одном известном исследовании 2014 года говорилось о необходимости принять «анархию методов» ИИ, когда дело доходит до обучения машин тому, как думать, потому что существует так много подполей, методов и абстракций концепций. [31] Томас Эдисон однажды сказал, что электричество — это «поле полей», которое во многом изменит жизнь. То же самое относится и к ИИ, и это еще один фактор, усложняющий управление им.

AI/ML основывается на знаниях и возможностях, разработанных во многих других важных технологиях и секторах, включая вычисления, микропроцессоры, Интернет, высокоскоростные широкополосные сети, системы хранения/обработки данных, GPS и геолокацию, датчики и другие. Хэл Вариан, главный экономист Google, отмечает, что мы живем в эпоху быстрых комбинаторных инноваций , когда новые технологии накладываются друг на друга симбиотическим образом, еще больше ускоряя свое развитие и усовершенствование. [32]Это именно то, что поддерживает AI/ML. Многие другие научные области исследований тесно связаны с AI/ML. «Машинное обучение находится на стыке статистики и информатики, иногда черпая вдохновение из когнитивной науки и нейронауки, — говорит Алпайдин. [33] Эти факторы также усложняют управление ИИ, поскольку попытки регулировать ИИ/МО могут иметь серьезные последствия для многих других технологий, секторов и областей науки. Таким образом, когда кто-то беспечно предлагает «мы должны предпринять шаги для контроля над ИИ», они (возможно, неосознанно) рекомендуют нам предпринять шаги для контроля или влияния на многие другие вещи наряду с ним.

В более широком смысле, AI/ML станет «самой важной универсальной технологией нашей эпохи». [34] Технологии общего назначения переплетаются практически со всеми остальными секторами экономики и повсеместно используются в обществе. [35] Например, искусственный интеллект будет использоваться почти всеми организациями для улучшения аналитики и маркетинга, улучшения обслуживания клиентов и повышения продаж или производительности различными новыми способами. И это полностью изменит способ производства и работы в бесчисленных областях и профессиях.

Именно поэтому ИИ так важен для будущих инноваций и роста, но этот факт также усложняет управление им. [36] Как и в случае с электроникой, вычислительной техникой и Интернетом до этого, легче представить, как управлять отдельными компонентами или выходами, чем самой более широкой концепцией. Это одна из причин того, что системы управления такими вещами, как беспилотные автомобили, дроны и робототехника, развиваются быстрее, чем всеобъемлющее регулирование общего ИИ.

Наконец, ИИ также создает особые проблемы управления, поскольку это технология двойного назначения (и часто с открытым исходным кодом), которая, как и химические и ядерные технологии до нее, имеет как полезное мирное применение, так и потенциально касается военных или правоохранительных органов. [37] Этот факт особенно важен при обсуждении так называемого экзистенциального риска, к которому я обращаюсь в другом месте. [38] Между тем, многие текущие дискуссии в области регулирования сосредоточены на аффективных вычислениях и биометрических технологиях, таких как распознавание лиц, которые представляют собой технологии двойного назначения, которые отслеживают человеческие качества и при неправильном использовании создают серьезные риски для безопасности и конфиденциальности. [39]

ИИ обещает стимулировать рост во многих секторах

За последние полвека были волны как ажиотажа, так и истерии по поводу перспектив развития ИИ. [40] Во многом это было вызвано как иррациональным энтузиазмом, так и страхом перед высокоуровневым ОИИ, который так и не появился. В результате историки ИИ часто говорят о многочисленных «веснах» и «зимах» ИИ, которые пришли и ушли за последние полвека. Другие описывают это как «взлеты и падения» ИИ.

Не помогало и то, что некоторые из пионеров искусственного интеллекта чрезмерно восторженно предсказывали, что мощный ОИИ будет с нами очень быстро. В конце 1960-х годов, например, известные исследователи ИИ конфиденциально предсказали, что «в течение двадцати лет машины будут способны выполнять любую работу, которую может выполнять человек» (Герберт А. Саймон), и что «в течение одного поколения… проблема создания «искусственного интеллекта» будет существенно решена» (Марвин Мински). Такое изобилие сменилось пессимизмом в 1970-х годах и, как следствие, «зимним» периодом для исследований и инвестиций в области ИИ.

Однако сегодня принято считать, что ИИ переживает очередной «весенний» период, поскольку растет энтузиазм по поводу конкретных возможностей и приложений. Сила технологий искусственного интеллекта и машинного обучения уже присутствует в продуктах и ​​услугах, таких как инструменты распознавания речи и изображений на наших смартфонах, а также в рекомендательных системах, которые многие медиа-провайдеры и другие компании используют для адаптации товаров, услуг и контента к нашим потребностям. интересы.

В других случаях AI / ML работает за кулисами, помогая обнаруживать мошенничество и спам, фильтровать компьютерные вирусы, управлять / модерировать контент, [41] картирование / навигацию, прогнозирование погоды, [42] автоматизацию склада / управление запасами, [43] управление цепочками поставок, [44] и различные другие офисные логистики. [45] Например, в 2021 году McKinsey & Company подсчитала, что «[s]успешное внедрение управления цепочками поставок с помощью ИИ позволило ранним последователям снизить затраты на логистику на 15 процентов, уровень запасов на 35 процентов и уровень обслуживания на 65 процентов». процентов по сравнению с более медленными конкурентами». [46]Эти улучшения производительности, вероятно, будут ускоряться по мере дальнейшего совершенствования методов AI/ML.

Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения также обеспечивают работу большинства устройств, составляющих так называемый Интернет вещей , или различных подключенных «умных» устройств, включая многие носимые технологии и другие устройства со встроенными датчиками. [47] Другим родственным термином здесь являются окружающие вычисления [48] или вездесущие вычисления , что по существу означает «использование компьютеров, не зная, что вы их используете», или, по крайней мере, без явного названия компьютеров, когда кто-то использует интеллектуальные системы. [49] Среди прочего, эти технологии имеют мощное применение в области здравоохранения и медицины.

Между тем, различные роботизированные технологии на базе ИИ уже работают во многих отраслях промышленности. [50] AI, ML и передовые технологии робототехники обещают произвести революцию во многих областях, включая финансовые услуги, [51] транспорт, [52] розничную торговлю, [53] сельское хозяйство, [54] развлечения, [55 ] энергетику, [56] экологию. защита, [57] образование, [58] авиация, [59] автомобилестроение, [60] и многие другие. [61]В будущем искусственный интеллект и робототехника в той или иной степени коснутся каждого сегмента экономики, и должно быть столь же ясно, что государственная политика в этих областях будет трансформироваться в процессе. В конце концов, вся политика будет включать политику ИИ на каком-то уровне.

У ИИ есть потенциал, чтобы стимулировать взрывной экономический рост. [62] По данным Grand View Research, исследовательской и консалтинговой компании, базирующейся в Индии и США, мировой рынок искусственного интеллекта оценивался в 93,5 млрд долларов США в 2021 году, и, по прогнозам, совокупный годовой темп роста составит 38,1% от с 2022 по 2030 год. [63] Многие другие исследования прогнозируют, что «ИИ окажет значительное экономическое влияние» на рост и производительность. [64] Исследование, проведенное консультантами McKinsey в 2018 году, показало, что «ИИ может обеспечить дополнительную глобальную экономическую активность в размере около 13 триллионов долларов к 2030 году, или примерно на 16 процентов больше совокупного ВВП по сравнению с сегодняшним днем. Это составляет 1,2 процента дополнительного роста ВВП в год», — говорится в отчете. [65]Даже если экономический эффект ИИ будет намного ниже этой оценки, он все равно явно будет создавать огромные возможности для роста во многих сегментах экономики.

Но важнее всего то, что ИИ будет означать для каждого человека. ИИ должен помогать людям улучшать свое здоровье, продлевать жизнь, расширять возможности транспорта, избегать несчастных случаев, повышать безопасность общества, расширять возможности для получения образования, получать доступ к первоклассным финансовым услугам и многое другое. Машины и роботы, управляемые искусственным интеллектом, будут помогать выполнять многие опасные работы, тем самым делая многие рабочие места более безопасными. [66]

Практический пример: потенциал ИИ для медицины и здравоохранения

Подумайте, что ИИ уже делает в области здравоохранения и медицинской практики. [67] Все более мощные алгоритмические системы — часто в сочетании с новыми носимыми технологиями — уже помогают многим людям лучше следить за своим здоровьем и физической формой. Более сложные инструменты искусственного интеллекта позволяют врачам и ученым создавать высоко персонализированные варианты лечения и разрабатывать новые методы лечения с учетом уникальных потребностей каждого пациента. [68]Более широкие возможности ИИ могут оказать глубокое влияние на общественное здравоохранение. Например, в 2022 году технология искусственного интеллекта под названием AlphaFold от Deep Mind смогла смоделировать структуру почти всех известных белков, что представляет собой «значительный прогресс в биологии, который ускорит открытие лекарств и поможет решить такие проблемы, как устойчивость и отсутствие продовольственной безопасности». ” [69]

Сегодня искусственный интеллект, машинное обучение и робототехника способствуют многим другим крупным достижениям в области медицины:

• Донорство органов : в области донорства органов «[p]аэрированное донорство почек является одной из величайших историй успеха искусственного интеллекта», помогая врачам и пациентам, взяв на себя «невероятно сложную проблему и решив ее быстрее и с меньшим количеством ошибок, чем люди. может, и в результате спасает больше жизней». [70]
• Обнаружение и лечение сердечных приступов : инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения помогают выявлять и лечить сердечные заболевания и сердечные приступы, которые являются основной причиной смерти во всем мире. Ученые из Cedars-Sinai разработали алгоритмический инструмент, который может количественно определить накопление коронарных бляшек за пять-шесть секунд по сравнению с 25-30 минутами ранее. [71] Это значительно улучшит способность предсказывать, у кого случится сердечный приступ. Другие исследователи разработали инструменты искусственного интеллекта, чтобы улучшить персонализированное лечение женщин, перенесших сердечные приступы. [72]Женщины, перенесшие сердечный приступ, имеют более высокий уровень смертности, чем мужчины, часто из-за того, что их симптомы не были должным образом поняты или диагностированы. Между тем, Британская национальная служба здравоохранения недавно начала использовать новый инструмент искусственного интеллекта, который может обнаруживать болезни сердца всего за 20 секунд, пока пациенты находятся в МРТ-сканере, по сравнению с 13 или более минутами, которые обычно требуются врачам для ручного анализа изображений после сканирования. выполняется. [73]
• Рак . Рак является второй основной причиной смерти после сердечно-сосудистых заболеваний, унося 602 350 жизней в 2020 году . Исследователи клиники Майо показали, как модели машинного обучения могут помочь диагностировать и лечить рак поджелудочной железы на более ранней стадии. [75] Рак поджелудочной железы является третьей ведущей причиной смерти от рака, унесшей 46 774 жизни в 2020 году. [76] Британские ученые также недавно сообщили о новом программном обеспечении ИИ, которое может выявлять признаки предрака во время эндоскопии у 92 процентов пациентов. что может значительно снизить смертность от рака пищевода. [77] Методы ИИ/МО также помогают в раннем выявлении и лечении рака легких, [78]рак молочной железы, [79] рак головного мозга, [80] и многие другие виды рака [81] (включая недиагностируемые виды рака [82] ), которым помогают все более персонализированные методы скрининга. [83]
• Сепсис и супербактерии. Недавние медицинские исследования также показали, как системы мониторинга на основе ИИ помогают выявлять устойчивые к антибиотикам «супербактерии» [84] и сепсис [85] и в результате ежегодно спасают тысячи жизней. Ежегодно в США примерно у 1,7 миллиона взрослых развивается сепсис, и более 250 000 из них умирают. [86]
• Психическое здоровье : ИИ может помочь выявить и решить проблемы психического здоровья с помощью текстового анализа, который может дополнить человеческий анализ в то время, когда в этой области ощущается нехватка медицинских работников по всей стране. [87]

Это лишь малая часть того, что AI/ML будет означать для ухода за пациентами. [89] Д-р Михалевич отметил, что, когда он начал заниматься медициной в 1980-х годах, общий объем медицинской информации удваивался примерно каждые семь лет, а сегодня он удваивается каждые 73 дня. [90] Маркус и Дэвис отмечают, что в настоящее время ежедневно публикуется семь тысяч медицинских статей . [91] Между тем, в тесно связанной области медицинской робототехники количество научных статей выросло в геометрической прогрессии с менее чем 10, опубликованных в 1990 году, до более чем 5200 в 2020 году, согласно недавнему исследованию в журнале Science . [92]Эти цифры соответствуют более широким тенденциям в технической и научной литературе. «Поскольку научная литература удваивается примерно каждые 12 лет, это означает, что из всех когда-либо созданных научных работ половина была создана за последние 12 лет», — сообщают Дашун Ван и Альберт-Ласло Барабази в своей книге «Наука о науке» . . [93]

Единственный способ в полной мере воспользоваться этим взрывом знаний — это мощь технологий машинного чтения и обучения. Как резюмирует Национальный институт рака, «ученых больше всего волнует потенциал ИИ выйти за рамки того, что люди в настоящее время могут делать сами. ИИ может «видеть» то, что мы, люди, не можем, и может находить сложные закономерности и отношения между самыми разными типами данных». [94]

AI/ML также поможет распространить медицинские знания среди гораздо большего числа учреждений и в результате охватить больше пациентов. Доктор Михалевич подсчитал, что клиника Кливленда, которая является одним из самых важных медицинских исследовательских центров в стране, может охватить лишь около 1,5% американцев, используя свои традиционные методы лечения. Машинное обучение и искусственный интеллект могут изменить это уравнение, значительно расширив возможности доступа американцев к преимуществам научных знаний и медицинской помощи в Кливлендской клинике и многих других американских медицинских учреждениях, лабораториях и университетах мирового уровня. Доктор Михалевич особо подчеркнул, что ИИ стал ключом к улучшению медицинского обслуживания на дому, что в будущем станет важным способом помощи быстро стареющему населению, независимо от того, где оно проживает.[95] или, что еще лучше, полностью избежать инвазивных процедур. [96]

По этим причинам политикам не следует недооценивать важность технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, и они должны усердно работать над тем, чтобы Америка оставалась лидером в этой области. Хотя некоторые эксперты предсказывают, что после некоторых заметных узких разочарований в области ИИ может наступить еще одна зима ИИ, они часто не могут определить, как государственная политика повлияет на этот результат. [97] Общее количество инноваций, которые мы можем ожидать из этого пространства, в основном связано с вопросом о том, создает ли Америка правильную инновационную культуру для искусственного интеллекта. Чтобы реализовать весь потенциал, который предлагает ИИ, Америке необходимо будет установить свои политики по умолчанию таким образом, чтобы поощрять инновации, а также решать многие законные опасения по поводу различных возможностей ИИ.

__________

Основные выводы :

• Определить природу и масштабы искусственного интеллекта и его многочисленных компонентов и связанных с ними подсекторов сложно. Этот факт создает множество проблем управления.
• Многие другие аспекты ИИ усложняют управление им, в том числе тот факт, что это технология общего и двойного назначения. ИИ основывается на знаниях и возможностях, разработанных с помощью многих других важных технологий и секторов комбинаторным образом, а это означает, что решения по управлению ИИ также будут влиять на них.
• Существуют как сильные, так и слабые формы ИИ, но общественное воображение и государственная политика слишком сосредоточены на сверхмощных формах сильного ИИ, которые далеки и маловероятны. Сегодня более важно сосредоточиться на проблемах, связанных с более целенаправленными применениями слабого или узкого ИИ.
• ИИ пережил много «весен» и «зим» за последние полвека, отражая волны иррационального изобилия и пессимизма в отношении его потенциала. Сегодня эта область быстро развивается.
• ИИ в той или иной степени коснется каждого сегмента экономики, и разработки в области ИИ, вероятно, будут способствовать экономическому росту в будущем. В более широком смысле, все вопросы политики и управления в конечном итоге будут каким-то образом связаны с соображениями ИИ.
• Технологии искусственного интеллекта предлагают отдельным лицам и обществу существенное повышение уровня жизни по многим параметрам. Наиболее глубоким из них, вероятно, будет то, что ИИ означает для медицинской практики и персонализированного медицинского обслуживания.

· Адам Тьерер и Нил Чилсон, « Грядущий натиск правил «алгоритмической справедливости» », Проект регуляторной прозрачности Общества федералистов, 2 ноября 2022 г.

· Адам Тьерер, « Нам действительно нужно «поговорить» об ИИ… или нужно? », « Беседа» , 6 октября 2022 г.

· Адам Тьерер, « Как внедрение этики ИИ работает на практике и как ее можно улучшить », Medium , 22 сентября 2022 г.

· Адам Тирер, « ИИ съедает мир: подготовка к вычислительной революции и предстоящие политические дебаты », Medium, 10 сентября 2022 г.

· Адам Тирер, « Исполняющий код и приблизительный консенсус» для ИИ: полицентрическое управление в эпоху алгоритмов », Medium , 1 сентября 2022 г.

· Адам Тирер, « Управление ИИ «на местах» и «в книгах », Medium , 19 августа 2022 г.

· Адам Тирер, « Ответы на твит-шторм о политике ИИ Джека Кларка », Medium , 8 августа 2022 г.

· Адам Тирер, « Почему будущее ИИ не будет изобретено в Европе» , « Фронт освобождения технологий », 1 августа 2022 г.

· Адам Тирер, « Как антиутопия научной фантастики влияет на дебаты об искусственном интеллекте и робототехнике », Discourse , 26 июля 2022 г.

· Адам Тьерер, « Почему США следуют примеру ЕС в регулировании искусственного интеллекта ?» Холм , 21 июля 2022 г.

· Адам Тьерер, « Алгоритмический аудит и оценка воздействия ИИ: необходимость баланса », Medium , 13 июля 2022 г.

· Адам Тьерер, « Правильное управление по умолчанию для ИИ », Medium , 26 мая 2022 г.

· Адам Тирер, « Что я узнал о силе ИИ в клинике Кливленда », Medium , 6 мая 2022 г.

· Адам Тьерер, «Управление новыми технологиями в эпоху политической фрагментации и неравновесия» , Американский институт предпринимательства (апрель 2022 г.).

· Адам Тирер и Джон Крокстон, « Илон Маск и грядущая федеральная битва за беспилотные транспортные средства », дискурс, 22 ноября 2021 г.

· Адам Тирер, « Глобальное столкновение взглядов: будущее политики в области ИИ », The Hill , 4 мая 2021 г.

· Адам Тиерер, « Краткая история мягкого права в секторах ИКТ: четыре тематических исследования », Jurimetrics, Vol. 61 (осень 2021 г.): 79–119.

· Адам Тиерер, « Управление искусственным интеллектом в США в годы правления Обамы и Трампа », IEEE Transactions on Technology and Society , Vol, 2, Issue 4 (2021).

· Адам Тирер, « Худшее когда-либо предложенное регулирование », The Bridge , сентябрь 2019 г.

· Райан Хагеманн, Дженнифер Хаддлстон Скис и Адам Тиерер, « Мягкое право для решения сложных проблем: управление новыми технологиями в неопределенном будущем », Colorado Technology Law Journal , Vol. 17 (2018).

· Адам Тирер и Трейс Митчелл, « Нет новой технической бюрократии », Real Clear Policy , 10 сентября 2020 г.

· Адам Тирер, « Руководство OMB по искусственному интеллекту воплощает разумное управление технологиями », общественное обсуждение Mercatus Center , 13 марта 2020 г.

· Адам Тирер, « Новая европейская промышленная политика в области искусственного интеллекта », Medium , 20 февраля 2020 г.

· Адам Тирер, « Система искусственного интеллекта Трампа и будущее управления новыми технологиями », Medium , 8 января 2020 г.

[1] Майкл Вулдридж, Краткая история искусственного интеллекта: что это такое, где мы находимся и куда мы идем (Flatiron Books, 2020); Мелани Митчелл, Искусственный интеллект: руководство для мыслящих людей (Фаррар, Штраус и Жиру, 2019 г.); Педро Домингос, Главный алгоритм: как поиски совершенной обучающейся машины изменят наш мир (Basic Books, 2015).

[2] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4292207.

[3] «Искусственный интеллект», Стэнфордская философская энциклопедия , 12 июля 2018 г.https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence.

[4] Счетная палата правительства США, «Искусственный интеллект: новые возможности, проблемы и последствия», Оценка технологий , GAO-18–142SP, (28 марта 2018 г.), с. 15.https://www.gao.gov/products/gao-18-142sp.

[5] Этем Алпайдин, Машинное обучение (MIT Press, 2021), с. 16.

[6] Луридас, Алгоритмы , с. xiii.

[7] Крис Мезероле, «Что такое машинное обучение?» Институт Брукингса, 4 октября 2018 г.https://www.brookings.edu/research/what-is-machine-learning.

[8] Адам Тиерер, «Большие данные, инновации, конкурентное преимущество и вопросы конфиденциальности», Фронт освобождения технологий , 27 апреля 2012 г.https://techliberation.com/2012/04/27/big-data-innovation-competitive-advantage-privacy-concerns.

[9] Риши Боммасани и Перси Лян, «Размышления об основополагающих моделях», Искусственный интеллект, ориентированный на человека, Стэнфордского университета (2021).https://crfm.stanford.edu/2021/10/18/reflections.html.

[10] Риши Боммасани, «О возможностях и рисках моделей фонда», Центр исследований моделей фонда (июль 2021 г.).https://arxiv.org/abs/2108.07258.

[11] К. Эрик Дрекслер, «Переосмысление сверхразума: комплексные услуги ИИ как общий интеллект», Технический отчет № 2019–1 (Институт будущего человечества, Оксфордский университет, 2019 г.).

[12] Дарси В. Е. Аллен, Крис Берг и Синклер Дэвидсон, Новые технологии свободы (Американский институт экономических исследований, 2020 г.), с. 95.

[13] Адам Тирер, «Как научная фантастика-антиутопия формирует дебаты об искусственном интеллекте и робототехнике», Discourse , 26 июля 2022 г.,https://www.discoursemagazine.com/culture-and-society/2022/07/26/how-science-fiction-dystopianism-shapes-the-debate-over-ai-robotics/;Джилл Лепор, «Золотой век антиутопической литературы», The New Yorker , 5 и 12 июня 2017 г.https://www.newyorker.com/magazine/2017/06/05/a-golden-age-for-dystopian-fiction.

[14] Кевин Келли, «Культ ИИ-карго: миф о сверхчеловеческом ИИ», Wired , 25 апреля 2017 г.https://www.wired.com/2017/04/the-myth-of-a-superhuman-ai.

[15] Зохар Аткинс, «Разумен ли ИИ?» Что называется мышлением , 13 июня 2022 г.https://whatiscalledthinking.substack.com/p/is-ai-sentient.

[16] Орен Эциони, «Нет, эксперты не думают, что сверхразумный ИИ представляет угрозу для человечества», Technology Review , 20 сентября 2016 г.https://www.technologyreview.com/2016/09/20/70131/no-the-experts-dont-think-superintelligent-ai-is-a-threat-to-humanity;Гэри Маркус, «Общий искусственный интеллект не так неизбежен, как вы думаете», Scientific American , 6 июня 2022 г.https://www.scientificamerican.com/article/artificial-general-intelligence-is-not-as-imminent-as-you-might-think1.

[17] Мелани Митчелл, Искусственный интеллект: руководство для думающих людей (Фаррар, Штраус и Жиру, 2019), с. 278 [Выпуск Kindle.]

[18] Эрик Ларсон, Миф об искусственном интеллекте: почему компьютеры не могут думать так, как мы (издательство Belknap Press Гарвардского университета, 2021 г.), с. 49.

[19] Эрик Ларсон, «Силиконовая долина захвачена «технологическим китчем»», Fast Company , 12 мая 2021 г.https://www.fastcompany.com/90635442/technological-kitsch.

[20] Ларсон, Миф об искусственном интеллекте , с. 62.

[21] Цитируется по Клайву Томпсону, Кодеры: создание нового племени и переделка мира (Penguin Press, 2019), с. 302.

[22] Кейд Мец, «ИИ не разумен. Почему люди так говорят?» Нью-Йорк Таймс , 5 августа 2022 г.https://www.nytimes.com/2022/08/05/technology/ai-sentient-google.html.

[23] Gathering Strength, Gathering Storms: столетнее исследование искусственного интеллекта (AI100) , отчет исследовательской группы за 2021 г. (Стэнфордский университет, сентябрь 2021 г.): 32–3,http://ai100.stanford.edu/2021-report.

[24] Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, Перезагрузка ИИ: создание искусственного интеллекта, которому мы можем доверять (Пантеон, 2019), с. 24.

[25] Там же, стр. 94.

[26] Там же, с. 155.

[27] Стивен Леви, «Что Deep Blue рассказывает нам об ИИ в 2017 году», Wired , 23 мая 2017 г.https://www.wired.com/2017/05/what-deep-blue-tells-us-about-ai-in-2017.

[28] «Искусственный интеллект Google побеждает чемпиона человека по го», BBC , 25 мая 2017 г.,https://www.bbc.com/news/technology-40042581.

[29] Джошуа Сокол, «ИИ продолжает осваивать игры, но может ли он побеждать в реальном мире?» The Atlantic , 27 февраля 2018 г.https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/02/ai-keeps-mastering-games-but-can-it-win-in-the-real-world/554312.

[30] Гарри Каспаров, Глубокое мышление: где заканчивается машинный интеллект и начинается человеческое творчество (Связи с общественностью, 2017), стр. 7; Адам Тирер, «Растущая технопаника ИИ», Medium , 27 апреля 2017 г.https://aboveintelligent.com/the-growing-ai-technopanic-5d6658b00fed.

[31] Джоэл Леман, Джефф Клун и Себастьян Ризи, «Анархия методов: текущие тенденции в том, как ИИ абстрагируется в ИИ», Intelligent Systems , Vol. 29, №6 (2014), с. 56–62,https://www.cs.utexas.edu/users/ai-lab/?lehman:is14.

[32] Хэл Р. Вариан, «Опосредованные компьютером транзакции», American Economic Review , 100:2 (май 2010 г.).https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.100.2.1.

[33] Алпайдин, Машинное обучение , с. 34.

[34] Эрик Бриньолфссон и Эндрю Макафи, «Бизнес искусственного интеллекта», Harvard Business Review , 18 июля 2017 г.https://hbr.org/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence.

[35] Тимоти Ф. Бреснахан и М. Трайтенберг, «Технологии общего назначения, двигатели роста»? Журнал эконометрики , 65:1 (1995), с. 83–108.

[36] Николас Крафтс, «Искусственный интеллект как технология общего назначения: историческая перспектива», Oxford Review of Economic Policy , Vol. 37, №3 (осень 2021 г.), с. 521–536.https://academic.oup.com/oxrep/article/37/3/521/6374675.

[37] Комиссия национальной безопасности по искусственному интеллекту, Заключительный отчет (2021 г.), с. 1,https://www.nscai.gov; Джейшри Пандья, «Дилемма двойного использования искусственного интеллекта», Forbes , 7 января 2019 г.,https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/01/07/the-dual-use-dilemma-of-artificial-intelligence.

[38] Адам Тьерер, «Экзистенциальные риски и проблемы глобального управления, связанные с ИИ и робототехникой», последняя редакция от 12 сентября 2022 г. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4174399.

[39] Алпайдин, Машинное обучение , с. 83.

[40] Роберт Д. Аткинсон, «Это нас убьет!» и другие мифы о будущем искусственного интеллекта», Фонд информационных технологий и инноваций, июнь 2016 г.http://www2.itif.org/2016-myths-machine-learning.pdf.

[41] Алекс Ферст, «Использование ИИ для модерации онлайн-контента», Американский институт предпринимательства (сентябрь 2022 г.).https://platforms.aei.org/the-use-of-ai-in-online-content-moderation.

[42] Робин Фирон, «Инструменты ИИ помогают прогнозировать экстремальную погоду и спасать жизни», Discovery , 2 августа 2022 г.https://www.discovery.com/science/ai-tools-help-to-predict-extreme-weather.

[43] «Как роботы на базе ИИ выполняют ваши онлайн-заказы», ​​Последняя неделя в ИИ , 25 января 2022 г.https://lastweekin.ai/p/robot-picking.

[44] Кристофер Мимс, «Как создать ИИ, который действительно работает для вашего бизнеса», Wall Street Journal , 23 июля 2022 г.https://www.wsj.com/articles/how-to-build-ai-that-actually-works-for-your-business-11658548830.

[45] Джем Дилмеган, «15 лучших вариантов использования и приложений ИИ в логистике в 2022 г.», 9 июля 2020 г., обновления от 29 мая 2022 г.https://research.aimultiple.com/logistics-ai.

[46] McKinsey & Company, «Успех в революции цепочек поставок ИИ», статья , 30 апреля 2021 г.https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/succeeding-in-the-ai-supply-chain-revolution.

[47] Адам Тирер, «Интернет вещей и носимые технологии: решение проблем конфиденциальности и безопасности без ущерба для инноваций», Richmond Journal of Law and Technology , 21:6 (2015).http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2494382.

[48] ​​Кристофер Мимс, «Почему будущее компьютеров везде и всегда», Wall Street Journal , 29 октября 2022 г.https://www.wsj.com/articles/computer-technology-ambient-computing-11666992784.

[49] Алпайдин, Машинное обучение , с. 9.

[50] Дорожная карта для робототехники США: от Интернета к робототехнике: издание 2020 г. , 9 сентября 2020 г.https://www.hichristensen.com/pdf/roadmap-2020.pdf.

[51] Супарна Бисвас, Брант Карсон, Вайолет Чанг, Швайтанг Сингх и Ренни Томас, «Банк будущего с искусственным интеллектом: могут ли банки справиться с вызовом искусственного интеллекта?» McKinsey & Company, 19 сентября 2020 г.https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/ai-bank-of-the-future-can-banks-meet-the-ai-challenge.

[52] Мария Лопес Конде и Ян Твинн, «Как искусственный интеллект делает транспорт более безопасным, чистым, надежным и эффективным на развивающихся рынках», Международная финансовая корпорация, примечание 75 (ноябрь 2019 г.).https://www.ifc.org/wps/wcm/connect/7c21eaf5-7d18-43b7-bce1-864e3e42de2b/EMCompass-Note-75-AI-making-transport-safer-in-Emerging-Markets.pdf?MOD=AJPERES&CVID=mV7VCeN.

[53] Бен Форган, «Что роботы могут сделать для розничной торговли», Harvard Business Review , 1 октября 2020 г.https://hbr.org/2020/10/what-robots-can-do-for-retail.

[54] Луи Колумб, «10 способов, которыми ИИ может улучшить сельское хозяйство в 2021 году», Forbes , 17 февраля 2021 г.https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2021/02/17/10-ways-ai-has-the-potential-to-improve-agriculture-in-2021/?sh=454d747a7f3b.

[55] Энн Хобсон, «Искусственный интеллект настроен на переделку событий», The Hill , 11 января 2017 г.https://www.rstreet.org/2017/01/11/artificial-intelligence-is-set-to-remake-event-experiences.

[56] Франклин Вулф, «Как искусственный интеллект произведет революцию в энергетической отрасли», Высшая школа искусств и наук Гарвардского университета, специальный выпуск по искусственному интеллекту , 28 августа 2017 г.https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/artificial-intelligence-will-revolutionize-energy-industry.

[57] Жюстин Кальма, «Как машинное обучение может помочь спасти исчезающие виды от исчезновения», The Verge , 4 августа 2022 г.https://www.theverge.com/23290902/machine-learning-conservation-data-deficient-species-iucn-red-list-extinction-threat.

[58] Сара Рандаццо, «Могут ли технологии улучшить чтение? Инструменты повышения грамотности приходят в классы», Wall Street Journal , 7 августа 2022 г.https://www.wsj.com/articles/literacy-technology-offers-new-ways-to-teach-kids-to-read-11659879846.

[59] Келси Райхманн, «Как авиационная отрасль способствует инновациям с помощью искусственного интеллекта?» Авиация сегодня , 14 декабря 2020 г.https://www.aviationtoday.com/2020/12/14/aviation-industry-enabling-innovation-artificial-intelligence.

[60] Mobility, «Искусственный интеллект меняет автомобильную промышленность», Future Bridge , 29 апреля 2020 г.https://www.futurebridge.com/industry/perspectives-mobility/artificial-intelligence-reshaping-the-automotive-industry.

[61] Дэн Кастро и Джошуа Нью, Обещание искусственного интеллекта (Центр инноваций в области данных, октябрь 2016 г.).https://datainnovation.org/2016/10/the-promise-of-artificial-intelligence.

[62] Том Дэвидсон, «Может ли продвинутый ИИ способствовать взрывному экономическому росту?» Open Philanthropy, исследовательский отчет , 25 июня 2021 г.https://www.openphilanthropy.org/research/could-advanced-ai-drive-explosive-economic-growth.

[63] Исследование Grand View, «Отчет о размере рынка искусственного интеллекта, 2022–2030 гг.», GVR-1–68038–955–5, апрель 2022 г.https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market.

[64] Марцин Щепански, «Экономические последствия искусственного интеллекта (ИИ)», Исследовательская служба Европейского парламента, Брифинг PE 637.967 (июль 2019 г.), с. 3.https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2019/637967/EPRS_BRI(2019)637967_EN.pdf.

[65] Жак Бугин, Чонмин Сон, Джеймс Маньика, Майкл Чуи и Рауль Джоши, «Заметки с рубежа ИИ: моделирование влияния ИИ на мировую экономику», Глобальный институт McKinsey, Дискуссионный документ, 4 сентября 2018 г.https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy.

[66] Алекс Оуэн-Хилл, «5 сверхопасных работ, которые роботы могут выполнять безопасно», ROBOTIQ , 8 октября 2019 г., последнее обновление 27 июля 2021 г.https://blog.robotiq.com/5-super-dangerous-jobs-that-robots-can-do-safely.

[67] Дж. Хантер Янг, Кайл Ричардвилл, Брэдли Стаатс и Брайан Дж. Миллер, «Как алгоритмы могут улучшить первичную помощь», Harvard Business Review , 6 мая 2022 г.https://hbr.org/2022/05/how-algorithms-could-improve-primary-care;PwC, какой доктор? Почему ИИ и робототехника определят новое здоровье (2017 г.).https://www.pwc.com/gx/en/industries/healthcare/publications/ai-robotics-new-health/transforming-healthcare.html;Джордан Реймшизель, «Робот, который спас мне жизнь», Medium , 27 апреля 2017 г.https://aboveintelligent.com/that-robot-saved-my-life-6499d9a2f384.

[68] Анна Мегделл, «Машинное обучение создает возможности для новых персонализированных методов лечения», Лаборатория здоровья Мичиганского университета, Лабораторные заметки , 27 сентября 2022 г.https://labblog.uofmhealth.org/lab-notes/machine-learning-creates-opportunity-for-new-personalized-therapies.

[69] Стивен Розенбуш, «Лаборатория искусственного интеллекта DeepMind предсказывает структуру большинства белков», Wall Street Journal , 28 июля 2022 г.https://www.wsj.com/articles/deepmind-ai-lab-predicts-structure-of-most-proteins-11659048143.

[70] Коринн Пуртилл, «Как искусственный интеллект изменил донорство органов в США», Quartz , 10 сентября 2018 г.https://qz.com/1383083/how-ai-changed-organ-donation-in-the-us.

[71] Cedars-Sinai, «Инструмент искусственного интеллекта может помочь предсказывать сердечные приступы», 22 марта 2022 г.,https://www.cedars-sinai.org/newsroom/artificial-intelligence-tool-may-help-predict-heart-attacks.

[72] Цюрихский университет, «Искусственный интеллект улучшает лечение женщин с сердечными приступами», ScienceDaily , 29 августа 2022 г. www.sciencedaily.com/releases/2022/08/220829112918.htm.

[73] Тэмми Ловелл, «NHS внедряет инструмент искусственного интеллекта, который выявляет болезни сердца за 20 секунд», Health Care IT News , 16 марта 2022 г.https://www.healthcareitnews.com/news/emea/nhs-rolls-out-ai-tool-which-detects-heart-disease-20-seconds.

[74] Центр по контролю и профилактике заболеваний, «Обновленная информация о смертности от рака в Соединенных Штатах», 28 февраля 2022 г.https://www.cdc.gov/cancer/dcpc/research/update-on-cancer-deaths.

[75] Шанайя Кеннеди, «Mayo Clinic ML может предсказывать рак поджелудочной железы раньше, чем обычные методы», Health IT Analytics , 19 июля 2022 г.https://healthitanalytics.com/news/mayo-clinic-ml-can-predict-pancreatic-cancer-earlier-than-usual-methods.

[76] Центр по контролю и профилактике заболеваний, «Обновленная информация о смертности от рака».

[77] Кэмерон Хендерсон, «Британские ученые изобретают искусственный глаз, который может выявлять ранний рак пищевода», Daily Mail , 23 июля 2022 г.https://www.dailymail.co.uk/health/article-11041985/British-scientists-invent-artificial-eye-pics-deadly-throat-cancer.html.

[78] Элизабет Свобода, «Искусственный интеллект улучшает обнаружение рака легких», Nature , 18 ноября 2020 г.https://www.nature.com/articles/d41586-020-03157-9.

[79] Эрин МакНемар, «Искусственный интеллект способствует обнаружению рака молочной железы», Health IT Analytics , 7 октября 2021 г.https://healthitanalytics.com/news/artificial-intelligence-advances-breast-cancer-detection.

[80] Национальный институт рака, «Искусственный интеллект ускоряет диагностику опухоли головного мозга во время операции», Блог Cancer Currents , 12 февраля 2020 г.,https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2020/artificial-intelligence-brain-tumor-diagnosis-surgery.

[81] Бенджамин Хантер, Сумит Хиндоча и Ричард В. Ли, «Роль искусственного интеллекта в ранней диагностике рака», Cancers (Базель), 14:6 (март 2022 г.), с. 1524.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8946688.

[82] Бендта Шредер, «Использование машинного обучения для выявления недиагностируемых видов рака», Новости Массачусетского технологического института , 1 сентября 2022 г.https://news.mit.edu/2022/using-machine-learning-identify-undiagnosable-cancers-0901a.

[83] Рэйчел Гордон, «Взгляд в будущее: персонализированный скрининг рака с помощью искусственного интеллекта», Новости Массачусетского технологического института , 21 января 2022 г.https://news.mit.edu/2022/seeing-future-personalized-cancer-screening-artificial-intelligence-0121.

[84] Питер Рюгг-Эт Цюрих, «ИИ выявляет устойчивость к антибиотикам на 24 часа быстрее, чем старые методы», Futurity , 18 января 2022 г.https://www.futurity.org/antibiotic-resistance-artificial-intelligence-2682392-2.

[85] Лаура Чеч-Джу, «ИИ может ежегодно предотвращать тысячи смертей от сепсиса», Futurity , 22 июля 2022 г.https://www.futurity.org/sepsis-artificiall-intelligence-hospitals-deaths-2771192-2.

[86] Там же.

[87] Шанайя Кеннеди, «Инструмент ИИ может обнаруживать признаки ухудшения психического здоровья в текстовых сообщениях», Health IT Analytics , 13 октября 2022 г.https://healthitanalytics.com/news/ai-tool-can-detect-signs-of-mental-health-decline-in-text-messages.

[88] Адам Тирер, «Что я узнал о силе ИИ в клинике Кливленда», Medium , 6 мая 2022 г.https:///@AdamThierer/what-i-learned-about-the-power-of-ai-at-the-cleveland-clinic-e5b7768d057d.

[89] Джем Дилмегани, «18 лучших вариантов использования ИИ в здравоохранении в 2022 году», AI Multiple , 9 мая 2022 г.https://research.aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases.

[90] Тирер, «Что я узнал о силе ИИ».

[91] Маркус и Дэвис, Перезагрузка ИИ , с. 67.

[92] Пьер Э. Дюпон, «Десятилетняя ретроспектива исследований в области медицинской робототехники с 2010 по 2020 год», Science Robotics , Vol. 6, №60, 10 ноября 2021 г.,https://www.science.org/doi/full/10.1126/scirobotics.abi8017.

[93] Дашун Ван и Альберт-Ласло Барабаси, Наука о науке (Cambridge University Press, 2021), с. 163.

[94] Национальный институт рака, «Может ли искусственный интеллект помочь увидеть рак по-новому и лучше?» Блог Cancer Currents , 22 марта 2022 г.,https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2022/artificial-intelligence-cancer-imaging.

[95] Джонатан Шоу, «Революция медицинской робототехники», Harvard Magazine , май-июнь 2022 г.https://www.harvardmagazine.com/2022/05/features-medical-robotics-revolution.

[96] Шехмир Джавид, «4 способа, которыми ИИ совершит революцию в области хирургии в 2022 году», AI Multiple , 31 мая 2022 г.https://research.aimultiple.com/ai-in-surgery.

[97] Филип Пьекневски, «Зима с искусственным интеллектом уже в пути», блог Пекневски , 28 мая 2018 г.https://blog.piekniewski.info/2018/05/28/ai-winter-is-well-on-its-way.