Садржај
- 1. АИ се састоји од интелигентних робота или андроида који изгледају попут људи.
- 2. АИ, машинско учење и дубоко учење су иста ствар.
- 3. АИ учи потпуно сам.
- 4. Цхатботи су најосновнији облик АИ.
- 5. Моћ потребна за обављање свих будућих операција дубоког учења је неодржива.
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- 6. Предузеће је лако унајмити рачунску снагу потребну за потицање АИ операција.
- 7. Потребне су вам огромне количине података да бисте обучили АИ.
- 8. АИ ће заменити постојеће БИ алате, чинећи претходну технологију застарелом.
- 9. Неуронске мреже су попут биолошких мрежа, али механичке.
- 10. АИ ће с временом постати довољно интелигентан да схвати да су људи опасни за њега и мора га истребити.
Извор: Уса Пион / Дреамстиме.цом
Одузети:
АИ је врућа технологија, али многи људи имају заблуде о томе шта тачно подразумева. Овде ћемо погледати неке од митова око АИ и испитати чињенице.
Зашто сви причају о АИ, а још увек не видимо пријатељске роботе попут података из "Стар Трека" како шетају међу људима? Да ли смо се сетили да додамо другу основну директиву РобоЦопа својим сценаријима како би могли да "заштите невине" уместо да истребе човечанство чим добију пуну свест?
Данас постоји велика конфузија око тога шта заправо јесте вештачка интелигенција (АИ), машинско учење и дубоко учење, шта „интелигентне машине“ могу да ураде и какво је заправо стање АИ технологија. Време је да уживамо у добром старом дебункингу, па разбијмо 10 најчешћих митова о АИ. (За више информација о потенцијалној будућности АИ, погледајте да ли ће револуција АИ учинити универзални доходак неопходним?)
1. АИ се састоји од интелигентних робота или андроида који изгледају попут људи.
Превише "тркача оштрица" за све овде, хмм? Иако постоји велика општа конфузија између роботике и АИ, две су потпуно различите научне области које служе у различите сврхе. Роботи су физички уређаји које опслужују актуатори и сензори за обављање широког спектра задатака, као што су изградња, ношење или демонтажа производа у фабрикама.
АИ је софтвер програмиран на такав начин да је довољно аутономан за доношење одлука и учење из својих грешака. Иако ће неки роботи евентуално бити побољшани АИ алгоритмима, део „интелигенције“ је само једна додатна способност коју АИ може да поседује.
2. АИ, машинско учење и дубоко учење су иста ствар.
Иако су сви делови истог већег АИ система, то су три различите ствари. У основи, машинско учење је метода путем које АИ учи из екстерних извора, као користећи алгоритме за разликовање података и утврђивање његовог исправног понашања. Дубоко учење је само једна могућа техника која се користи у практичним апликацијама машинског учења. Заснован је на неуронским мрежама (НН) и користи се да би рекао АИ колика је његова вероватноћа за доношење исправне одлуке.
3. АИ учи потпуно сам.
Упркос неком претјераном нагону о АИ-у који је наводно могао самостално научити, још увијек је немогуће пронаћи систем који покреће АИ који има било какву примјену у стварном свијету, а која може прерасти из нула знања без људске помоћи. Сваки систем који се мора суочити са скривеним информацијама или било каквом несигурношћу, АИ не може да "разуме", који и даље треба да уноси податке и податке. Такође, свако мало информација мора имати јасну сврху, нешто што АИ не може погодити без спољних извора (барем у почетку).
4. Цхатботи су најосновнији облик АИ.
Опет, чак и ако постоје неки цхатботи који користе мање или више рудиментарне облике АИ, већина њих нису ништа друго до основни програми који комуницирају с људима путем или гласовних интерфејса. Уместо да су заправо „интелигентни“, већина цхатботова је унапред програмирала одговоре који се дају као одговор на одређене кључне речи у корисниковом уносу. Да би цхатбот постао прави АИ, мора да поседује неколико технологија које му омогућавају да разуме човека, научи о његовим потребама и реагује у складу с тим. Потребан му је софтвер за глас или препознавање, анализа осећања, неки облик програма машинског учења и природна технологија генерисања језика. (Да бисте сазнали више о цхатботовима, погледајте Питали смо ИТ стручњаке како ће предузећа употребљавати цхатботе у будућности. Ево шта су рекли.)
5. Моћ потребна за обављање свих будућих операција дубоког учења је неодржива.
Неоспорно је да АИ захтева много додатне рачунарске снаге да би био обучен и обављао све своје сложене операције дубоког учења. У будућности у којој ће већина предузећа у одређеној мери користити АИ, овај проблем може прерасти у епске размере, чинећи његову употребу потенцијално неодрживом. Међутим, АИ нас заправо може пружити више снаге решавањем вишегодишњег проблема производње енергије: отпад и неефикасност електроенергетских мрежа. Комуналне компаније на крају купују вишак енергије од приватних корисника, који такође троше већину вишка електричне енергије коју стварају јер тренутне мреже нису изграђене тако да одговарају модерном нивоу диверзификације. АИ може да нам помогне заменом старих мрежа са новијим, паметним, микро-мрежама са АИ напајањем које тачно знају како да дистрибуирају електричну енергију у реалном времену са највећом ефикасношћу.
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
Не можете побољшати своје програмирање кад никога није брига за квалитет софтвера.
6. Предузеће је лако унајмити рачунску снагу потребну за потицање АИ операција.
... ако АВС, Гоогле, Мицрософт и Алибаба Цлоуд тренутно не би централизовали огромну већину рачунарских снага доступних у свету. Дакле, АИ програмери тренутно имају само два избора: изнајмљивање по изузетно високим ценама или куповина сопственог супер скупог хардвера.
Међутим, постоји шанса да овај мит-дебункинг може бити ... дебункед у блиској будућности. Нова компанија звана Татау развила је суперрачунарску платформу засновану на блоцкцхаин-у која може да реши проблем. Њихово решење омогућава здруживање и препродају комбинованих ресурса глобално дистрибуиране мреже машина заснованих на ГПУ-у. Замислите рударе, играче или друге рачунаре високих перформанси који посвећују своју рачунарску снагу развоју АИ. АИ компаније могу искористити овај недовољно искориштен извор ГПУ снаге како би обучавали своје моделе машинског учења по много нижој цени. Имајте на уму да ова нова платформа може такође пружити одговор на проблем истакнут у тачки 5 јер промовише ефикасну употребу тренутно неискориштених ресурса.
7. Потребне су вам огромне количине података да бисте обучили АИ.
Не нужно. Наравно, требате много података и рачунарске снаге за оспособљавање АИ од нуле. И, мада у мањој мери, потребни су вам терабајти података да бисте обучили АИ да бисте обављали сложен задатак као што је вожња аутомобила. Међутим, у зависности од поља примене АИ, претходно обучене неуронске мреже су довољно флексибилне да се могу преквалификовати само у неким одређеним областима. Основни податковни оквир може потјецати из већег, опћенитијег скупа података, с тим да је потребно замијенити само задњи дио мреже како би се "попунили празнине" специфичне за наведени случај употребе.
8. АИ ће заменити постојеће БИ алате, чинећи претходну технологију застарелом.
То је помало потезање. Већина решења за модерну пословну интелигенцију (БИ) су високо скалабилна и често прилагодљива, тако да се сваки будући модел заснован на АИ може лако интегрисати директно у њихове платформе. Компаније увек воле да примењују само она решења која долазе без икаквог ризика од поремећаја у току рада, а АИ технологије су се прилагодиле овој потреби. Стога се већина АИ платформи имплементира путем веба, тако да није потребна замјена или, у најгорем случају, може се сигурно имплементирати у фазама.
9. Неуронске мреже су попут биолошких мрежа, али механичке.
Ниједна неуронска мрежа не може се надати да ће достићи део сложености људског мозга. Упркос дугогодишњим клиничким и научним истраживањима, још увек не разумемо биолошке неуронске мреже у потпуности, јер неурони испуњавају толико различитих задатака с људским телом (размислите о разлици између сензорног и моторног неурона), па чак и преносимо информације путем много различитих путева (коришћење електричне енергије, хемијског потенцијала и неуротрансмитера). Неуронске мреже могу разумети само врло једноставне уносе на типичан начин рада 1 или 0 („да“ или „не“). То је попут упоређивања сложености војног авиона са змајем само зато што могу обе летети.
10. АИ ће с временом постати довољно интелигентан да схвати да су људи опасни за њега и мора га истребити.
Па, заправо не можемо разоткрити овај мит, јер то није мит. То је реалност. Уздравите, јер је отпор узалудан!
Шалу на страну, једноставно речено, АИ нема нигде близу обавештења која је потребна да би разумео свет око себе и доносио аутономне, рационалне одлуке. Сваки алгоритам развијен је за обављање једног задатка и није у стању да уради било шта изван тога, а камоли достигне способност да самостално размишља. Рачунари користе „грубу силу“ својих супериорних рачунских моћи да би пронашли решење за релативно једноставне проблеме, али им недостаје разумевање, дубина перцепције и стратешка сложеност да имају сврху изван оне за коју су програмирани.
Зато се одмарајте лако, јер АИ само дуго неће бити ништа друго него наши вештачки помагачи и слуге.