Soos dit blyk, ja, maar net-net

KI is alomteenwoordig. Een van die mees algemene plekke vir KI in die huis deesdae is die slimfoon, slimhuise en toestelle. Onlangs, terwyl ons aansit vir aandete, het ons 'n gesprek met Alexa gehad wat iets soos volg verloop het:

Me: Alexa, speel Cubs hoogtepunte. [Dit is 'n kenmerk wat op Alexa se tuisskerm voorgestel word. Vra Alexa om hoogtepunte vir jou gunsteling span te speel.]

Alexa: Ek het iets op die web gevind. [Ek weet wanneer Alexa so begin, is daar 'n probleem. Dit gaan nie goed gaan nie. Alexa wys 'n lys van 'n handvol video's. Toegegee, die meeste van hulle is bofbalvideo's met spelers wat die afgelope 5 jaar uitsonderlike toneelstukke gemaak het. My fout. Probeer weer.]

Me: Alexa, wys my hoogtepunte vir die nuutste Chicago Cubs-bofbalwedstryd. [Ek hoop nie dit bespeur die neerbuigende toon nie, aangesien ek die skuld aanvaar dat dit nie my versoek kon verstaan ​​nie.]

Alexa: Hoogtepunte vir die Chicago Cubs-wedstryd sal beskikbaar wees twee uur nadat die wedstryd verby is. [Vordering. Ek het geen idee gehad dat hulle dalk op hierdie oomblik speel nie. Die geluk is aan my kant. Ek is skielik hoopvol.]

Me: Alexa, goed wys my gister se effe hoogtepunte, dan. [Ja, my frustrasie begin wys. Ek is so naby daaraan om die kode te breek. Ek kan dit amper proe.]

Alexa: Ek is jammer, ek ken nie daardie een nie. [Dit sê dit te dikwels. Miskien was ek nie duidelik nie.]

my Maak jy n grap? Speel, video-hoogtepunte vir die Major League Baseball-wedstryd tussen die Chicago Cubs en Pittsburgh Pirates vir Maandag 25 Julie 2022 by Wrigley Field. [Hierdie keer is ek vol vertroue dat ek dit reggekry het. Ek het 'n spesifieke, ondubbelsinnige versoek uitgespoeg wat 'n vaardigheid is wat ek weet Alexa het. Dit het dit al voorheen gedoen. ]

Alexa: [Stilte. Niks nie. Geen reaksie. Ek het vergeet om die magiese wakkerwordwoord te sê, Alexa.]

Die gemiddelde IK van 'n 18-jarige is ongeveer 100. Die gemiddelde IK van 'n menslike 6-jarige is 55. Google KI IK is geëvalueer as 47. Siri se IK is na raming 24. Bing en Baidu is in die 30's. Ek het nie 'n evaluering van Alexa se IK gevind nie, maar my ervaring was baie soos om met 'n voorskoolse kind te praat.

Sommige mag sê, dit is nie regverdig om 'n rekenaar 'n IK-toets te gee nie. Maar, dit is perfek die punt. Die belofte van KI is om te doen wat mense doen, net beter. Tot dusver was elke kop-aan-kop - of, sal ons sê, neurale netwerk tot neurale netwerk - uitdaging baie gefokus. Speel skaak. Diagnose van siekte. Melk van koeie. Motors bestuur. Die robot wen gewoonlik. Wat ek wil sien, is Watson wat 'n koei melk terwyl hy 'n motor bestuur en Jeopardy speel. Nou, Wat sou die trifecta wees. Mense kan nie eers na hul sigarette soek terwyl hulle bestuur sonder om in 'n ongeluk te beland nie.

KI se IK

Uitoorlê deur 'n masjien. Ek vermoed ek is nie alleen nie. Ek moet dink, as dit die nuutste tegnologie is, hoe slim is hierdie dinge? Kan ons 'n mens se intelligensie met 'n masjien vergelyk?

Wetenskaplikes assesseer sisteme se vermoë om te leer en redeneer. Tot dusver het die sintetiese mense nie so goed gevaar as die regte ding nie. Navorsers gebruik die tekortkominge om die leemtes te identifiseer sodat ons beter verstaan ​​waar bykomende ontwikkeling en vordering gemaak moet word.

Net sodat jy nie die punt mis en vergeet wat die “ek” in KI verteenwoordig nie, het bemarkers nou die term Smart KI geskep.

Is AI Sentient?

Het robotte gevoelens? Kan rekenaars emotions? Nee. Kom ons gaan aan. As jy wel wil lees daaroor beweer een (voormalige) Google-enjin wel dat die KI-model waaraan Google werk, sinvol is. Hy het 'n grillerige geselsie met 'n bot gehad wat hom oortuig het dat die rekenaar gevoelens het. Die rekenaar vrees vir sy lewe. Ek kan nie eers glo ek het daardie sin geskryf nie. Rekenaars het geen lewe om te vrees nie. Rekenaars kan nie dink nie. Algoritmes word nie gedink nie.

Ek sal egter nie verbaas wees as 'n rekenaar in die baie nabye toekoms op 'n opdrag reageer met: "Ek is jammer, Dave, ek kan dit nie doen nie."

Waar misluk KI?

Of, meer presies, hoekom misluk KI-projekte? Hulle misluk om dieselfde redes as wat IT-projekte nog altyd misluk het. Projekte misluk as gevolg van wanbestuur, of mislukking in die bestuur van tyd, omvang of begroting..:

• Onduidelike of ongedefinieerde visie. Swak strategie. Jy het dalk die bestuur gehoor sê: "Ons moet net die blokkie merk." As die waardeproposisie nie gedefinieer kan word nie, is die doel onduidelik.
• Onrealistiese verwagtinge. Dit kan wees as gevolg van misverstande, swak kommunikasie of onrealistiese skedulering. Onrealistiese verwagtinge kan ook spruit uit 'n gebrek aan begrip van KI-instrumente se vermoëns en metodologie.
• Onaanvaarbare vereistes. Die besigheidsvereistes is nie goed omskryf nie. Die maatstawwe vir sukses is onduidelik. Ook in hierdie kategorie is die onderwaardering van werknemers wat die data verstaan.
• Onbegrote en onderskatte projekte. Kostes is nie volledig en objektief geraam nie. Gebeurlikhede is nie beplan en verwag nie. Die tydbydrae van personeel wat reeds te besig is, is onderskat.
• Onvoorsiene omstandighede. Ja, toeval gebeur, maar ek dink dit val onder swak beplanning.

Sien ook ons ​​vorige pos 12 redes vir mislukking in analise en besigheidsintelligensie.

KI is vandag baie kragtig en kan maatskappye help om geweldige sukses te behaal. Wanneer KI-inisiatiewe misluk, kan die mislukking byna altyd na een van die bogenoemde herlei word.

Waar is AI Excel?

KI is goed in herhalende, komplekse take. (Om regverdig te wees, kan dit ook eenvoudige, nie-herhalende take doen. Maar dit sal goedkoper wees om jou voorskoolse kind dit te laat doen.) Dit is goed om patrone en verhoudings te vind, as hulle bestaan, in groot hoeveelhede data.

• KI vaar goed as jy na gebeure soek wat nie by spesifieke patrone pas nie.
  • opsporing kredietkaartbedrog gaan daaroor om transaksies te vind wat nie gebruikspatrone volg nie. Dit is geneig om aan die kant van versigtigheid te dwaal. Ek het oproepe van my kredietkaart ontvang met 'n oorywerige algoritme toe ek my huurmotor met petrol in Dallas volgemaak het en toe my persoonlike motor in Chicago volgemaak het. Dit was wettig, maar ongewoon genoeg om gemerk te word.

"American Express verwerk $1 triljoen se transaksies en het 110 miljoen AmEx-kaarte in werking. Hulle maak baie staat op data-analise en masjienleeralgoritmes om bedrog in byna intydse op te spoor, en spaar dus miljoene aan verliese.”

• Farmaseutiese bedrog en misbruik. Stelsels kan ongewone gedragspatrone vind wat gebaseer is op baie geprogrammeerde reëls. Byvoorbeeld, as 'n pasiënt drie verskillende dokters in die stad op dieselfde dag gesien het met soortgelyke klagtes van pyn, kan bykomende ondersoek geregverdig word om mishandeling uit te sluit.
• KI in gesondheidsorg het 'n paar uitstekende suksesse behaal.
  • KI en diep leer is geleer om X-strale met normale bevindings te vergelyk. Dit kon 'n radioloë se werk aanvul deur abnormaliteite te merk vir 'n radioloog om na te gaan.
• KI werk goed mee sosiaal en inkopies doen. Een rede waarom ons dit so baie sien, is dat daar 'n lae risiko is. Die risiko dat KI verkeerd is en ernstige gevolge sal hê, is laag.
• • As jy daarvan gehou het/gekoop het hierdie, ons dink jy sal daarvan hou hierdie. Van Amazon tot Netflix en YouTube, hulle gebruik almal een of ander vorm van patroonherkenning. Instagram AI beskou jou interaksies om jou voer te fokus. Dit is geneig om die beste te werk as die algoritme jou voorkeure in 'n emmer of groep ander gebruikers kan plaas wat soortgelyke keuses gemaak het, of as jou belangstellings eng is.
  • KI het 'n mate van sukses behaal met gesig erkenning. Facebook kan 'n voorheen gemerkte persoon in 'n nuwe foto identifiseer. Sommige vroeë sekuriteitsverwante gesigsherkenningstelsels is deur maskers geflous.
• KI het sukses behaal in boerdery met behulp van masjienleer, IoT-sensors en gekoppelde stelsels.
  • KI bygestaan slim trekkers plant en oes lande om opbrengs te maksimeer, kunsmis te minimaliseer en voedselproduksiekoste te verbeter.
  • Met datapunte van 3-D-kaarte, grondsensors, hommeltuie, weerpatrone, onder toesig machine learning vind patrone in groot datastelle om die beste tyd om gewasse te plant te voorspel en opbrengste te voorspel voordat hulle selfs geplant word.
  • Melkboerderye gebruik KI-robotte om koeie self te laat melk, KI en masjienleer monitor ook die koei se lewenstekens, aktiwiteit, voedsel- en waterinname om hulle gesond en tevrede te hou.
  • Met die hulp van AI, boere wat minder as 2% van die bevolking is, voed 300 miljoen in die res van die VSA.
  • Kunsmatige Intelligensie in Landbou

Daar is ook wonderlike verhale van KI sukses in die diensbedrywe, kleinhandel, media en vervaardiging. KI is regtig oral.

KI Sterkpunte en Swakpunte in teenstelling

'n Goeie begrip van KI se sterk- en swakpunte kan bydra tot die sukses van jou KI-inisiatiewe. Onthou ook dat die vermoëns tans in die regterkantste kolom geleenthede is. Dit is die gebiede waarin verkopers en bloeiende gebruikers tans vordering maak. Ons sal kyk na die vermoëns wat tans KI weer oor 'n jaar uitdaag en die linksverskuiwing dokumenteer. As jy die volgende tabel noukeurig bestudeer, sal ek nie verbaas wees as daar 'n mate van beweging was tussen die tyd wat ek hierdie skryf en die tyd dat dit gepubliseer word nie.

Wat is KI se toekoms?

As KI slimmer was, sou dit dalk voorspel wat die toekoms inhou. Dit is duidelik dat daar baie is wanopvattings oor wat KI kan en nie kan doen nie. Baie wanopvattings en KI ongeletterdheid is die gevolg van tegnologiebemarking wat bestaande vermoëns oordrewe het. KI is indrukwekkend vir wat dit vandag kan doen. Ek voorspel dat baie van die swakpunte in die regterkantste kolom na links sal verskuif en sterkpunte in die volgende 2 of 3 jaar sal word.

[Nadat ek hierdie artikel voltooi het, het ek die vorige paragraaf aan OpenAI, 'n oop KI-platform-taalopwekker. Jy het dalk van die kuns gesien wat deur sy DALL-E gegenereer word. Ek wou weet wat dit dink oor die toekoms van KI. Hier is wat dit te sê gehad het. ]

Die toekoms van KI gaan nie oor die aankoop van 'n paar bedieners en die installering van 'n van die rak sagteware pakket nie. Dit gaan daaroor om die regte mense te vind en aan te stel, die regte span te bou en die regte beleggings in beide hardeware en sagteware te maak.

Sommige potensiële suksesse van KI oor die volgende paar jaar sluit in:

• Toenemende akkuraatheid van voorspellings en aanbevelings
• Verbetering van besluitnemingsprosesse
• Bespoediging van navorsing en ontwikkeling
• Help om besigheidsprosesse te outomatiseer en te optimaliseer

Daar is egter ook 'n paar potensiële mislukkings van KI waarvan ondernemings bewus moet wees, soos:

• Oormatige afhanklikheid van KI wat tot suboptimale besluite lei
• Gebrek aan begrip van hoe KI werk wat tot misbruik lei
• Vooroordeel in data wat gebruik word om KI-modelle op te lei wat lei tot onakkurate resultate
• Bekommernisse oor sekuriteit en privaatheid oor data wat gebruik word om KI-modelle op te lei

So, wat beteken dit vir besighede wat in KI belê om hul tradisionele analise aan te vul? Die kort antwoord is, daar is geen kortpaaie nie. 85% van KI-inisiatiewe misluk. Interessant genoeg is dit soortgelyk aan dikwels aangehaalde statistieke wat verband hou met tradisionele IT- en BI-projekte. Dieselfde harde werk wat nog altyd vereis is voordat jy waarde uit analise kan kry, moet steeds gedoen word. Die visie moet bestaan, realisties en haalbaar wees. Die vuil werk is data-voorbereiding, data-twis en data-suiwering. Dit sal altyd gedoen moet word. In die opleiding van KI, selfs meer. Daar is tans geen kortpaaie na menslike ingryping nie. Daar word steeds van mense verwag om die algoritmes te definieer. Daar word van mense verwag om die "regte" antwoord te identifiseer.

Kortom, vir KI om suksesvol te wees, moet mense:

• Vestig die infrastruktuur. Dit is in wese om die grense vas te stel waarin KI sal werk. Dit gaan daaroor of die stigting ongestruktureerde data, blokketting, IoT, toepaslike sekuriteit kan ondersteun.
• Help met ontdekking. Vind en bepaal die beskikbaarheid van data. Data om KI op te lei, moet bestaan ​​en beskikbaar wees.
• Stel die data saam. Wanneer 'n groot datastel en gevolglik 'n groot aantal potensiële resultate aangebied word, kan 'n domeinkundige vereis word om die resultate te evalueer. Kurasie sal ook die validering van datakonteks insluit.

Om 'n frase van die datawetenskaplikes te leen, vir maatskappye om suksesvol te wees met KI, om waarde te kan toevoeg tot bestaande analitiese vermoëns, moet hulle die sein van die geraas, die boodskap van die hype, kan skei.

Sewe jaar gelede het IBM's Ginni Rometty het iets gesê soos: Watson Health [AI] is ons maanskoot. Met ander woorde, KI - die ekwivalent van 'n maanlanding - is 'n inspirerende, haalbare, rekdoelwit. Ek dink nie ons het op die maan geland nie. Tog. IBM, en baie ander maatskappye werk steeds aan die doel van transformerende KI.

As KI die maan is, is die maan in sig en is dit nader as wat dit ooit was.