Садржај
- АИ у циклусу хипета
- За сада, није тако добро
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- Све овиси о подацима
Извор: цхарлес таилор / иСтоцкпхото
Одузети:
Постоји пуно нагађања о вештачкој интелигенцији, колико је интелигентна?
Вештачка интелигенција привукла је толико пажње у круговима предузећа да се многи ИТ лидери могу изговорити за размишљање да ће пружити све одговоре на све сложенији екосистем података. Но, мада он сигурно има потенцијал да направи много значајних побољшања постојеће технологије, такође је поштено рећи да су нека очекивања која се тичу њене ефикасности претерала.
У ствари, релативно је мало разумевања о томе шта је тачно АИ, како стварно функционише и шта у ствари може да уради. А то води широким заблудама које се тичу његове улоге у предузећу и начина на који ће се он односити на постојећу инфраструктуру и људе који њиме управљају.
АИ у циклусу хипета
Према Гартнеровом најновијем Хипе циклусу, кључни подскупови АИ као што су дубоко учење, машинско учење и когнитивно рачунање налазе се на врху кривуље највиших надуваних очекивања, што значи да су на врхунцу дугог слајда у Толу разочарања. Иако је ово случај за курс за готово сваку ометајућу технологију у последњих 30 година, указује на чињеницу да ће се пројектовани утицај АИ у предузећу, који је углавном изведен из контролисаних лабораторијских тестова, спречити да се повуче у стварности производног окружења. (Погледајте историју рачунарских иновација од Аде Ловелаце до Дееп Леарнинг.)
Ипак, истраживач Гартнер-а Мике Валкер очекује да ће АИ постати свеприсутни током наредне деценије комбинацијом унапређења рачунарске снаге, што води развоју таквих конструкција као што је неуронска мрежа, и пука чињеница да је оптерећење података предузећа постало тако огромно. и толико сложени да се људски оператери више не могу сами носити.
Једна од првих ствари коју предузеће треба да схвати у вези са АИ-ом је да се игра брзо и лагано са појмом „интелигенција“. Како је недавно за ЗДнет објаснио швајцарски неурознанственик Пасцал Кауфманн, постоје велике разлике у начинима рачунарског алгоритма и људског мозга обради информације како би се постигао закључак. С обзиром на довољну моћ обраде, рачунарски алгоритам може упоредити милионе, милијарде, можда чак и трилијуне скупова података да би се утврдило једноставно, на пример да ли је слика мачке заиста слика мачке. Али чак и мало дете, имајући врло мало података, може инстинктивно утврдити да је то мачка и заувек ће знати шта је мачка и како изгледа.
По овом стандарду, чак и водећи пример АИ на делу - овладавање Гоогле ДеепМинд-а АлпхаГо-ом стратешке игре Го - није заиста била вештачка интелигенција, већ пресек великих података, аналитике и аутоматизације који је био у стању да рационализује приступ заснован на правилима. до победе. Занимљиво је да Кауфманн додаје да би прави пример вештачке интелигенције био кад би АлпхаГо смислио како да вара да победи. Да би то постигла, наука ће прво морати да пробије „мозак код“ који покреће нашу способност да обрађујемо информације, проналазимо знање и чувамо успомене. (Сазнајте више о аутоматизацији помоћу аутоматизације: Будућност науке о подацима и машинско учење?)
За сада, није тако добро
Заиста, упркос страховима да ће АИ ускоро заменити свачији посао, досадашњи резултати су готово комични. Навијачи Георгеа Р. Р. Мартинова „Игра престола“ толико су нестрпљиви за следећу серију серијала да су се многи увукли у поглавље готово чистог гоббледигоок написаног обликом АИ који се зове понављајућа неуронска мрежа. У међувремену, ИБМ преузима позадину од истраживача онкологије за које је речено да ће Ватсон представити нову еру у дијагностици и лечењу, али се уместо тога још увек бори само да разликује основне облике рака. С обзиром на овај списак, сасвим је могуће да ће, када се АИ први пут уведе у типично предузеће, вероватно бити потребно више напора од стране људских оператора само да би пратили и пратили све грешке које чине.
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.
Али ево проблема: АИ ће се временом побољшати, а да не треба да се репрограмира. Као што је недавно изјавио Тецхнецх истраживач Цорнелл Тецх Даниел Хуттенлоцкер, АИ је вероватнији да ће заменити традиционални софтвер - и све мучне закрпе, ажурирања и исправке које захтева - од људских оператора. То не значи да АИ није потребно програмирати, већ да је приступ увелико поједностављен. Са данашњим софтвером, програмер мора да дефинише не само задатак који треба да буде решен, већ и тачне кораке са којима ће га решити. Уз АИ, све што је потребно је циљ, а софтвер би требао бити у могућности да обрађује остатак, под условом да има праве податке за рад.
Све овиси о подацима
Та последња тачка је пресудна, јер, на крају дана, АИ је једноставно алгоритам, а алгоритми су подједнако добри као и подаци којима се уносе. То значи да ће поред изградње исправног АИ оперативног оквира, предузеће морати да успостави прилично снажно окружење за кондиционирање података тако да ће се резултати аналитике заснивати на тачним информацијама које долазе. Као што је недавно за Форбес рекао директор компаније АцтивеЦампаигн, Јасон ВандеБоом, стари правила „смећа у једнаком смећу се и даље“ примењују, тако да би могло проћи неко време пре него што организације виде праве користи од улагања у АИ.
Имајући у виду све ово, предузеће не треба очекивати да ће АИ пружити брзо решење за нове изазове великих података и ИоТ-а. Кривуља учења и за људе и за машине вероватно ће бити прилично дугачка, а резултати у најбољем случају несигурни.
Али ако све буде функционисало како је планирано, и предузеће и радна снага треба дугорочно да виде знатне користи. Помислите на најмаштовитији, мукотрпан и дуготрајан задатак који тренутно успорава ваше процесе и замислите да их више никада не морате радити.