Göründüyü kimi, bəli, ancaq çətinliklə

AI hər yerdə mövcuddur. Bu günlərdə evdə AI üçün ən çox yayılmış yerlərdən biri smartfon, ağıllı evlər və məişət texnikasıdır. Bu yaxınlarda şam yeməyinə oturarkən Alexa ilə belə bir söhbət etdik:

Me: Alexa, Cubs məqamlarını oynayın. [Bu, Alexa-nın əsas ekranında səslənən bir xüsusiyyətdir. Alexadan sevimli komandanız üçün əsas məqamları oynamasını xahiş edin.]

Alexa: İnternetdə bir şey tapdım. [Mən bilirəm ki, Alexa belə başlayanda problem var. Yaxşı getməyəcək. Alexa bir neçə videonun siyahısını göstərir. Düzdür, onların əksəriyyəti oyunçuların son 5 il ərzində müstəsna tamaşalar hazırladığı beysbol videolarıdır. Mənim səhvim. Yenidən cəhd elə.]

Me: Alexa, mənə ən son Chicago Cubs beysbol oyunu üçün məqamları göstər. [Ümid edirəm ki, o, mənim xahişimi başa düşə bilmədiyi üçün günahı qəbul etdiyim üçün aşağılayıcı tonu aşkar etməyəcək.]

Alexa: Chicago Cubs oyunu üçün əsas məqamlar oyun bitdikdən iki saat sonra əlçatan olacaq. [Tərəqqi. Onların bu dəqiqə oynaya biləcəyini bilmirdim. Uğurlar mənim tərəfimdədir. Birdən ümidliyəm.]

Me: Alexa, yaxşı ki, mənə dünənki parlaq məqamları göstər. [Bəli, məyusluğum özünü göstərməyə başlayır. Kodu pozmağa çox yaxınam. Demək olar ki, dadına baxa bilərəm.]

Alexa: Bağışlayın, mən bunu bilmirəm. [Bunu çox tez-tez deyir. Bəlkə də aydın deyildim.]

Me: Zarafat edirsən? 25 iyul 2022-ci il, Bazar ertəsi Wrigley Field-də Chicago Cubs və Pittsburgh Pirates arasında Major League Baseball oyunu üçün videonu oynayın. [Bu dəfə buna nail olduğuma əminəm. Alexa'nın bildiyim bir bacarıq olan xüsusi, birmənalı tələbi tüpürdüm. Bunu əvvəllər də edib. ]

Alexa: [Səssizlik. heç nə. Cavab yoxdur. Sehrli oyanış sözünü deməyi unutmuşam, Alexa.]

The orta IQ 18 yaşlı bir insanın 100-ə yaxındır. 6 yaşlı insanın orta İQ səviyyəsi 55-dir. Google AI IQ 47 olaraq qiymətləndirilib. Siri-nin IQ-nun 24 olduğu təxmin edilir. Bing və Baidu 30-cu illərdədir. Alexa'nın IQ qiymətləndirməsini tapmadım, amma təcrübəm məktəbəqədər uşaqla danışmaq kimi idi.

Bəziləri deyə bilər ki, kompüterə IQ testi vermək düzgün deyil. Lakin, bu, mükəmməl nöqtədir. AI-nin vədi insanların etdiklərini, yalnız daha yaxşısını etməkdir. İndiyə qədər hər bir baş-başa – və ya desək, neyron şəbəkədən neyron şəbəkəyə – çağırış çox diqqət mərkəzində olmuşdur. Şahmat oynamaq. Xəstəliyin diaqnozu. Sağım inəkləri. Avtomobil sürmək. Robot adətən qalib gəlir. Görmək istədiyim Uotsonun maşın sürərkən inək sağması və Jeopardy oynamasıdır. İndi, O trifecta olardı. İnsanlar qəzaya düşmədən maşın sürərkən siqaretlərini belə axtara bilmirlər.

AI-nin IQ

Bir maşın tərəfindən fırıldaq edildi. Mən tək olmadığımdan şübhələnirəm. Fikirləşdim ki, əgər bu, müasirlikdirsə, bunlar nə qədər ağıllıdır? İnsanın zəkasını maşınla müqayisə edə bilərikmi?

Alimlər qiymətləndirirlər sistemlərin öyrənmə və düşünmə qabiliyyəti. İndiyə qədər sintetik insanlar real iş kimi yaxşı iş görməyiblər. Tədqiqatçılar boşluqları müəyyən etmək üçün çatışmazlıqlardan istifadə edirlər ki, biz əlavə inkişaf və irəliləyişin harada olması lazım olduğunu daha yaxşı başa düşək.

Məqsədi qaçırmamaq və AI-dəki “mən”in nəyi təmsil etdiyini unutmamaq üçün marketoloqlar indi Smart AI terminini işlətdilər.

AI həssasdır?

Robotların hissləri varmı? Kompüterlər təcrübə edə bilər emotions? Xeyr. Gəlin davam edək. Əgər istəyirsənsə oxumaq Bununla bağlı, bir (keçmiş) Google mühərriki Google-un üzərində işlədiyi AI modelinin həssas olduğunu iddia edir. O, kompüterin hissləri olduğuna inandıran bir botla ürpertici söhbət etdi. Kompüter həyatı üçün qorxur. O cümləni yazdığıma belə inana bilmirəm. Kompüterlərin qorxulu həyatı yoxdur. Kompüterlər düşünə bilmir. Alqoritmlər düşünülmür.

Bununla belə, kompüter çox yaxın gələcəkdə əmrə belə cavab versə, təəccüblənmərəm: "Bağışlayın, Deyv, mən bunu edə bilmərəm."

AI harada uğursuz olur?

Və ya daha dəqiq desək, AI layihələri niyə uğursuz olur? İT layihələrinin həmişə uğursuz olduğu eyni səbəblərə görə uğursuz olurlar. Layihələr səhv idarəetmə və ya vaxt, əhatə dairəsi və ya büdcənin idarə olunmaması səbəbindən uğursuz olur...:

• Qeyri-müəyyən və ya qeyri-müəyyən görmə. Zəif strategiya. Rəhbərliyin “Sadəcə qutunu yoxlamaq lazımdır” dediyini eşitmiş ola bilərsiniz. Əgər dəyər təklifi müəyyən edilə bilmirsə, məqsəd aydın deyil.
• Qeyri-real gözləntilər. Bunun səbəbi anlaşılmazlıqlar, zəif ünsiyyət və ya qeyri-real planlaşdırma ola bilər. Qeyri-real gözləntilər həmçinin süni intellekt vasitələrinin imkanlarının və metodologiyasının dərk edilməməsindən qaynaqlana bilər.
• Qəbuledilməz tələblər. Biznes tələbləri yaxşı müəyyən edilməyib. Müvəffəqiyyətin göstəriciləri aydın deyil. Həmçinin bu kateqoriyada məlumatları anlayan işçilərin lazımi qiymət verilməməsi də var.
• Büdcələşdirilməmiş və qiymətləndirilməmiş layihələr. Xərclər tam və obyektiv qiymətləndirilməmişdir. Fövqəladə hallar planlaşdırılmayıb və gözlənilməyib. Artıq çox məşğul olan işçilərin vaxt töhfəsi lazımi səviyyədə qiymətləndirilməmişdir.
• Gözlənilməz hallar. Bəli, şans baş verir, amma düşünürəm ki, bu, zəif planlaşdırmanın altındadır.

Əvvəlki yazımıza da baxın Analitika və Biznes İntellektində Uğursuzluğun 12 Səbəbi.

Süni intellekt bu gün çox güclüdür və şirkətlərə böyük uğur qazanmağa kömək edə bilər. AI təşəbbüsləri uğursuz olduqda, uğursuzluq demək olar ki, həmişə yuxarıda göstərilənlərdən birində izlənilə bilər.

AI Excel haradadır?

Süni intellekt təkrarlanan, mürəkkəb tapşırıqlarda yaxşıdır. (Ədalətli olmaq üçün, o, sadə, təkrar olunmayan tapşırıqları da yerinə yetirə bilər. Ancaq bunu məktəbəqədər uşağınızın yerinə yetirməsi daha ucuz olardı.) Böyük həcmdə məlumatlarda nümunələr və əlaqələr, əgər varsa, tapmaqda yaxşıdır.

• Süni intellekt xüsusi nümunələrə uyğun gəlməyən hadisələri axtararkən yaxşı işləyir.
  • Aşkarlayıram kredit kartı saxtakarlığı istifadə nümunələrinə əməl etməyən əməliyyatların tapılması ilə bağlıdır. Ehtiyatla səhv etməyə meyllidir. Dallasda icarəyə götürdüyüm avtomobili benzinlə doldurarkən və sonra Çikaqoda şəxsi avtomobilimi doldurarkən kredit kartımdan həddən artıq həvəsli bir alqoritmlə zənglər aldım. Bu qanuni idi, lakin işarələnmək üçün kifayət qədər qeyri-adi idi.

"American Express 1 trilyon dollarlıq əməliyyatlar aparır və 110 milyon AmEx kartı fəaliyyət göstərir. Onlar fırıldaqçılığı yaxın real vaxtda aşkar etməyə kömək etmək üçün böyük ölçüdə məlumat analitikasına və maşın öyrənmə alqoritmlərinə güvənir və bununla da milyonlarla itkiyə qənaət edirlər”.

• Əczaçılıq saxtakarlığı və sui-istifadə. Sistemlər bir çox proqramlaşdırılmış qaydalara əsaslanan qeyri-adi davranış nümunələri tapa bilər. Məsələn, əgər bir xəstə eyni gündə şəhər ətrafında oxşar ağrı şikayətləri ilə üç fərqli həkim görsə, sui-istifadə hallarını istisna etmək üçün əlavə araşdırma tələb oluna bilər.
• AI daxil səhiyyə gözəl uğurlar qazanmışdır.
  • X-şüalarını normal tapıntılarla müqayisə etmək üçün süni intellekt və dərin öyrənmə öyrədildi. O, radioloqun yoxlaması üçün anormallıqları qeyd edərək radioloqların işini gücləndirə bildi.
• AI ilə yaxşı işləyir sosial və alış-veriş. Bunu bu qədər görməyimizin bir səbəbi riskin aşağı olmasıdır. AI-nin səhv olması və ağır nəticələrə səbəb olma riski azdır.
• • Əgər bəyəndinizsə/aldınızsa bu, bəyənəcəyinizi düşünürük bu. Amazondan tutmuş Netflix və YouTube-a qədər onların hamısı naxış tanıma üsullarından istifadə edirlər. Instagram AI, lentinizə diqqət yetirmək üçün qarşılıqlı əlaqənizi nəzərə alır. Əgər alqoritm sizin seçimlərinizi oxşar seçimlər etmiş digər istifadəçilər qrupuna və ya qrupa daxil edə bilsə və ya maraqlarınız dardırsa, bu, ən yaxşı nəticə verir.
  • Süni intellekt müəyyən uğur qazandı üz tanıma. “Facebook” yeni fotoşəkildə əvvəllər etiketlənmiş şəxsi müəyyən edə bilir. Bəzi erkən təhlükəsizliklə əlaqəli üz tanıma sistemləri maskalar tərəfindən aldadıldı.
• Süni intellekt bu sahədə uğur qazanıb kənd təsərrüfatı maşın öyrənməsi, IoT sensorları və əlaqəli sistemlərdən istifadə etməklə.
  • AI kömək etdi ağıllı traktorlar məhsuldarlığı artırmaq, gübrələri minimuma endirmək və qida istehsalı xərclərini yaxşılaşdırmaq üçün əkin və məhsul sahələri.
  • 3-D xəritələr, torpaq sensorları, dronlar, hava nümunələri, nəzarət edilən məlumat nöqtələri ilə maşın təlim məhsul əkmək üçün ən yaxşı vaxtı proqnozlaşdırmaq və hətta əkilməmişdən əvvəl məhsuldarlığı proqnozlaşdırmaq üçün böyük məlumat dəstlərində nümunələr tapır.
  • Süd təsərrüfatları inəklərin özləri süd verməsi üçün süni intellekt robotlarından istifadə edin, süni intellekt və maşın öyrənməsi eyni zamanda inəyin həyati əlamətlərini, fəaliyyətini, qida və su qəbulunu da onları sağlam və məmnun saxlamaq üçün izləyir.
  • AI köməyi ilə, fermerlər Əhalinin 2%-dən azını təşkil edənlər ABŞ-ın qalan hissəsində 300 milyonu qidalandırır.
  • Kənd təsərrüfatında süni intellekt

Süni intellektin böyük hekayələri də var müvəffəqiyyət xidmət sənayesində, pərakəndə satışda, mediada və istehsalatda. AI həqiqətən hər yerdədir.

Süni intellektin güclü və zəif tərəfləri əks olunub

Süni intellektin güclü və zəif tərəflərini yaxşı başa düşmək AI təşəbbüslərinizin uğuruna kömək edə bilər. Unutmayın ki, hazırda sağ sütunda olan imkanlar imkanlardır. Bu, satıcıların və qabaqcıl tətbiq edənlərin hazırda irəliləyiş əldə etdiyi sahələrdir. Hal-hazırda süni intellektə meydan oxuyan imkanlara bir ildən sonra yenidən baxacağıq və sola keçidi sənədləşdirəcəyik. Aşağıdakı cədvəli diqqətlə öyrənsəniz, bunu yazdığım vaxtla onun dərc olunduğu vaxt arasında bir hərəkət olsa, təəccüblənmərəm.

AI-nin gələcəyi nədir?

Süni intellekt daha ağıllı olsaydı, gələcəyin nə olacağını təxmin edə bilərdi. Çox olduğu aydındır yanlış fikirlər AI-nin nə edə biləcəyi və edə bilməyəcəyi haqqında. Çox yanlış təsəvvürlər və AI savadsızlığı texnoloji marketinqin mövcud imkanları həddən artıq şişirdilməsinin nəticəsidir. Süni intellekt bu gün edə biləcəkləri ilə heyranedicidir. Sağ sütunun zəif tərəflərinin çoxunun növbəti 2 və ya 3 il ərzində sola keçəcəyini və güclü tərəfə çevriləcəyini proqnozlaşdırıram.

[Bu məqaləni bitirdikdən sonra əvvəlki paraqrafı təqdim etdim OpenAI, açıq AI platforma dil generatoru. Onun DALL-E tərəfindən yaradılan bəzi sənət əsərlərini görmüş ola bilərsiniz. Mən onun AI-nin gələcəyi haqqında nə düşündüyünü bilmək istədim. Budur nə demək lazım idi. ]

Süni intellektin gələcəyi bir neçə server almaq və hazır proqram paketini quraşdırmaq deyil. Bu, düzgün insanları tapmaq və işə götürmək, düzgün komanda qurmaq və həm aparat, həm də proqram təminatına düzgün investisiyalar etməkdir.

Növbəti bir neçə il ərzində AI-nin bəzi potensial uğurlarına aşağıdakılar daxildir:

• Proqnozların və tövsiyələrin dəqiqliyinin artırılması
• Qərar vermə proseslərinin təkmilləşdirilməsi
• Tədqiqat və inkişafı sürətləndirmək
• Biznes proseslərini avtomatlaşdırmağa və optimallaşdırmağa kömək edir

Bununla belə, AI-nin bəzi potensial uğursuzluqları da var ki, bunlardan şirkətlər xəbərdar olmalıdırlar, məsələn:

• Süni intellektə həddən artıq etibar etmək suboptimal qərarlara gətirib çıxarır
• AI-nin necə işlədiyini başa düşməmək sui-istifadəyə səbəb olur
• Qeyri-dəqiq nəticələrə səbəb olan AI modellərini öyrətmək üçün istifadə edilən məlumatlarda qərəzlilik
• AI modellərini öyrətmək üçün istifadə edilən məlumatlarla bağlı təhlükəsizlik və məxfilik problemləri

Beləliklə, bu, süni intellektə investisiya qoyan müəssisələr üçün ənənəvi analitikalarını əlavə etmək üçün nə deməkdir? Qısa cavab budur ki, qısa yollar yoxdur. AI təşəbbüslərinin 85%-i uğursuzluğa düçar olur. Maraqlıdır ki, bu, ənənəvi İT və BI layihələri ilə bağlı tez-tez sitat gətirilən statistikaya bənzəyir. Analitikadan dəyər əldə etməzdən əvvəl həmişə tələb olunan eyni gərgin iş hələ də görülməlidir. Vizyon mövcud, realist və əldə edilə bilən olmalıdır. Çirkli iş məlumatların hazırlanması, məlumat mübahisələri və məlumatların təmizlənməsidir. Bunu həmişə etmək lazımdır. AI təlimində, daha çox. Hazırda insan müdaxiləsi üçün qısa yollar yoxdur. İnsanlardan hələ də alqoritmləri müəyyən etmək tələb olunur. İnsanlardan “doğru” cavabı müəyyən etmək tələb olunur.

Xülasə, AI-nin müvəffəqiyyətli olması üçün insanlar aşağıdakıları etməlidir:

• İnfrastrukturun yaradılması. Bu, əslində AI-nin işləyəcəyi sərhədləri müəyyən edir. Söhbət fondun strukturlaşdırılmamış məlumatları, blokçeyn, IoT, müvafiq təhlükəsizliyi dəstəkləyib-dəstəkləməməsindən gedir.
• Kəşfdə kömək. Məlumatların mövcudluğunu tapın və müəyyənləşdirin. AI öyrətmək üçün məlumatlar mövcud və mövcud olmalıdır.
• Məlumatları düzəldin. Böyük məlumat toplusu və nəticədə çoxlu sayda potensial nəticələr təqdim edildikdə, nəticələri qiymətləndirmək üçün domen eksperti tələb oluna bilər. Kurasiya həmçinin məlumat kontekstinin təsdiqini əhatə edəcək.

Məlumat alimlərindən bir ifadə götürmək üçün şirkətlərin süni intellektlə uğur qazanması, mövcud analitika imkanlarına dəyər əlavə edə bilməsi üçün siqnalı səs-küydən, mesajı şırıngadan ayırmağı bacarmalıdırlar.

Yeddi il əvvəl, IBM Ginni Rometty kimi bir şey dedi, Watson Health [AI] bizim ay işığımızdır. Başqa sözlə, AI - Ayın enişinə bərabərdir - ruhlandırıcı, əldə edilə bilən, uzanan bir məqsəddir. Mən aya enmədiyimizi düşünmürəm. Hələ. IBM və bir çox digər şirkətlər dəyişdirici süni intellekt hədəfi istiqamətində işləməyə davam edirlər.

Əgər AI aydırsa, ay görünür və o, heç olmadığı qədər yaxındır.