Як аказалася, так, але ледзь-ледзь

ШІ паўсюдны. Адно з самых распаўсюджаных месцаў для ІІ у доме ў нашы дні - гэта смартфон, разумныя дамы і тэхніка. Нядаўна, калі мы сядзелі вячэраць, у нас была размова з Alexa, якая выглядала прыкладна так:

Me: Alexa, гуляй у асноўныя моманты Cubs. [Гэта функцыя, якая рэкламуецца на галоўным экране Alexa. Папрасіце Alexa разыграць асноўныя моманты вашай любімай каманды.]

Alexa: Я нешта знайшоў у інтэрнэце. [Я ведаю, што калі Alexa запускаецца такім чынам, узнікае праблема. Гэта не пойдзе добра. Alexa паказвае спіс з некалькіх відэа. Вядома, большасць з іх - гэта бейсбольныя відэа з гульцамі, якія робяць выключныя гульні за апошнія 5 гадоў. Мая віна. Паспрабуй яшчэ.]

Me: Alexa, пакажы мне асноўныя моманты апошняй бейсбольнай гульні Chicago Cubs. [Я спадзяюся, што ён не заўважыць паблажлівага тону, бо я бяру на сябе віну за тое, што ён не змог зразумець маю просьбу.]

Alexa: Асноўныя моманты гульні Chicago Cubs будуць даступныя праз дзве гадзіны пасля заканчэння гульні. [Прагрэс. Я паняцця не меў, што яны могуць гуляць у гэты самы момант. Удача на маім баку. Я раптам спадзяюся.]

Me: Алекса, добра, пакажы мне ўчорашнія моманты. [Так, маё расчараванне пачынае выяўляцца. Я так блізка да ўзлому кода. Я амаль адчуваю смак.]

Alexa: Прабачце, я гэтага не ведаю. [Ён кажа пра гэта занадта часта. Магчыма, я быў незразумелы.]

Me: Вы жартуеце? Прайграванне, відэа асноўных момантаў гульні Вышэйшай бейсбольнай лігі паміж "Чыкага Кабс" і "Пітсбург Пайрэтс", якая адбудзецца ў панядзелак, 25 ліпеня 2022 г., на "Рыглі Філд". [На гэты раз я ўпэўнены, што ў мяне ўсё атрымалася. Я выплюнуў канкрэтны, недвухсэнсоўны запыт, які з'яўляецца навыкам, якім, як я ведаю, валодае Alexa. Ён рабіў гэта раней. ]

Alexa: [Маўчанне. нічога. Адказу няма. Я забыўся сказаць чароўнае слова для абуджэння, Алекса.]

,en сярэдні IQ 18-гадовага падлетка складае каля 100. Сярэдні IQ 6-гадовага чалавека складае 55. IQ Google AI быў ацэнены ў 47. IQ Siri ацэньваецца ў 24. Bing і Baidu знаходзяцца ў 30-х гг. Я не знайшоў ацэнкі IQ Alexa, але мой досвед быў падобны да размовы з дашкольнікам.

Хтосьці можа сказаць, што несправядліва даваць камп'ютэру тэст IQ. Але ў гэтым і справа. Абяцанне штучнага інтэлекту - рабіць тое, што робяць людзі, толькі лепш. Дагэтуль кожнае асабістае - ці, скажам так, нейронная сетка да нейроннай сеткі - выклік быў вельмі мэтанакіраваным. Гульня ў шахматы. Дыягностыка захворвання. Даенне кароў. Ваджэнне аўтамабіляў. Звычайна перамагае робат. Я хачу бачыць Уотсана, які доіць карову, кіруючы машынай і гуляючы ў Jeopardy. зараз, Што будзе трыфекта. Людзі нават не могуць шукаць свае цыгарэты за рулём, не патрапіўшы ў аварыю.

IQ ІІ

Перахітрыла машына. Падазраю, што я не адзін. Я падумаў: калі гэта сучасны ўзровень, наколькі разумныя гэтыя рэчы? Ці можам мы параўнаць інтэлект чалавека з інтэлектам машыны?

Навукоўцы ацэньваюць здольнасці сістэм вучыцца і разважаць. Да гэтага часу сінтэтычныя людзі не спраўляліся з рэальнымі. Даследчыкі выкарыстоўваюць недахопы, каб выявіць прабелы, каб мы лепш разумелі, дзе патрэбна дадатковае развіццё і прагрэс.

Каб вы не прапусцілі сутнасць і не забыліся, што азначае «я» ў AI, маркетолагі ўвялі тэрмін Smart AI.

ШІ разумны?

Ці ёсць у робатаў пачуцці? Ці могуць кампутары адчуваць emotioнс? Не, пойдзем далей. Калі вы хочаце счытванне пра гэта адзін (былы) рухавік Google сапраўды сцвярджае, што мадэль штучнага інтэлекту, над якой працуе Google, разумная. У яго быў жудасны чат з ботам, які пераканаў яго, што ў кампутара ёсць пачуцці. Кампутар баіцца за сваё жыццё. Я нават не магу паверыць, што напісаў гэты сказ. Кампутарам няма чаго баяцца. Кампутары не могуць думаць. Алгарытмы не прадуманы.

Аднак я не здзіўлюся, калі ў бліжэйшы час кампутар адкажа на каманду: «Прабач, Дэйв, я не магу гэтага зрабіць».

Дзе AI не працуе?

Ці, дакладней, чаму праекты AI правальваюцца? Яны церпяць няўдачу па тых жа прычынах, па якіх IT-праекты церпяць няўдачу. Праекты церпяць няўдачу з-за дрэннага кіравання або няўдачы ў кіраванні часам, аб'ёмам або бюджэтам..:

• Невыразнае або нявызначанае зрок. Дрэнная стратэгія. Магчыма, вы чулі, як кіраўніцтва казала: «Нам проста трэба паставіць галачку». Калі каштоўнасная прапанова не можа быць вызначана, мэта незразумелая.
• Нерэальныя чаканні. Гэта можа быць звязана з непаразуменнем, дрэннай камунікацыяй або нерэальным раскладам. Нерэалістычныя чаканні таксама могуць паўстаць з-за недастатковага разумення магчымасцей і метадалогіі інструментаў штучнага інтэлекту.
• Непрымальныя патрабаванні. Бізнэс-патрабаванні дакладна не вызначаны. Метрыкі поспеху незразумелыя. Таксама ў гэтую катэгорыю ўваходзіць недаацэнка супрацоўнікаў, якія разумеюць дадзеныя.
• Небюджэтныя і недаацэненыя праекты. Выдаткі не былі цалкам і аб'ектыўна ацэнены. Непрадбачаныя сітуацыі не былі запланаваны і прадугледжаны. Уклад часу персаналу, які і без таго занадта заняты, быў недаацэнены.
• Непрадбачаныя абставіны. Так, здараецца шанец, але я думаю, што гэта падпадае пад дрэннае планаванне.

Глядзіце таксама наш папярэдні пост 12 прычын няўдач у аналітыцы і бізнес-аналітыцы.

ШІ сёння вельмі магутны і можа дапамагчы кампаніям дасягнуць велізарнага поспеху. Калі ініцыятывы штучнага інтэлекту церпяць няўдачу, няўдачу амаль заўсёды можна звязаць з адным з вышэйпералічаных.

Дзе AI Excel?

ШІ добра спраўляецца з паўтаральнымі складанымі задачамі. (Па праўдзе кажучы, ён таксама можа выконваць простыя непаўтаральныя заданні. Але было б танней, каб гэта рабіў ваш дашкольнік.) Ён добры ў пошуку заканамернасцей і сувязяў, калі яны існуюць, у велізарных аб'ёмах даных.

• AI добра спраўляецца з пошукам падзей, якія не адпавядаюць пэўным шаблонам.
  • Выяўленне махлярства з крэдытнай картай заключаецца ў пошуку транзакцый, якія не адпавядаюць шаблонам выкарыстання. Гэта, як правіла, памыляецца на баку асцярожнасці. Мне паступілі званкі з маёй крэдытнай карты з занадта дбайным алгарытмам, калі я заправіў бензінам арандаваны аўтамабіль у Даласе, а затым заправіў асабісты аўтамабіль у Чыкага. Гэта было законна, але дастаткова незвычайна, каб вас пазначылі.

"American Express апрацоўвае транзакцыі на 1 трлн долараў і мае 110 мільёнаў аперацыйных карт AmEx. Яны ў значнай ступені абапіраюцца на аналіз даных і алгарытмы машыннага навучання, каб дапамагчы выявіць махлярства амаль у рэальным часе, што дазваляе зэканоміць мільёны страт».

• Фармацэўтычнае махлярства і злоўжыванне. Сістэмы могуць знаходзіць незвычайныя мадэлі паводзін, заснаваныя на многіх запраграмаваных правілах. Напрыклад, калі пацыент у адзін і той жа дзень звярнуўся да трох розных лекараў па ўсім горадзе з аднолькавымі скаргамі на боль, можа спатрэбіцца дадатковае абследаванне, каб выключыць злоўжыванне.
• ІІ у ахова здароўя дасягнуў выдатных поспехаў.
  • ШІ і глыбокае навучанне навучылі параўноўваць рэнтгенаўскія здымкі з нармальнымі вынікамі. Яму ўдалося павялічыць працу рэнтгенолагаў, пазначаючы анамаліі для праверкі рэнтгенолагам.
• ШІ добра працуе з сацыяльныя і гандлёвыя. Адна з прычын, чаму мы бачым гэта так часта, - гэта нізкі рызыка. Рызыка таго, што штучны інтэлект памыліцца і прывядзе да цяжкіх наступстваў, невялікая.
• • Калі спадабалася/купіла гэта, мы думаем, вам спадабаецца гэта. Ад Amazon да Netflix і YouTube, усе яны выкарыстоўваюць нейкую форму распазнавання вобразаў. Instagram AI ўлічвае ваша ўзаемадзеянне, каб сканцэнтраваць вашу стужку. Гэта, як правіла, працуе лепш за ўсё, калі алгарытм можа змясціць вашы перавагі ў вядро або групу іншых карыстальнікаў, якія зрабілі падобны выбар, або калі вашы інтарэсы вузкія.
  • ШІ дасягнуў пэўнага поспеху распазнання асоб. Facebook здольны ідэнтыфікаваць раней пазначанага чалавека на новай фатаграфіі. Некаторыя раннія сістэмы распазнавання твараў, звязаныя з бяспекай, былі падмануты маскамі.
• ШІ дасягнуў поспеху ў сельская гаспадарка выкарыстанне машыннага навучання, датчыкаў IoT і падключаных сістэм.
  • ІІ дапамог разумныя трактары садзіць і збіраць ураджай, каб максымізаваць ураджайнасць, мінімізаваць угнаенні і знізіць выдаткі на вытворчасць прадуктаў харчавання.
  • З кропкамі даных з трохмерных карт, датчыкамі глебы, беспілотнікамі, узорамі надвор'я пад наглядам навучанне з дапамогай машыны знаходзіць заканамернасці ў вялікіх наборах даных, каб прагназаваць найлепшы час для пасадкі культур і прагназаваць ураджайнасць яшчэ да іх пасадкі.
  • Малочныя фермы выкарыстоўваць робатаў штучнага інтэлекту, каб даіць кароў саміх сябе, штучны інтэлект і машыннае навучанне таксама кантралююць жыццёва важныя паказчыкі каровы, актыўнасць, спажыванне ежы і вады, каб яны былі здаровымі і задаволенымі.
  • З дапамогай ІІ, фермераў якія складаюць менш за 2% насельніцтва, кормяць 300 мільёнаў у астатняй частцы ЗША.
  • Штучны інтэлект у сельскай гаспадарцы

Ёсць таксама выдатныя гісторыі ІІ поспех у сферы паслуг, рознічным гандлі, СМІ і вытворчасці. ШІ сапраўды ўсюды.

Супастаўленне моцных і слабых бакоў штучнага інтэлекту

Дакладнае разуменне моцных і слабых бакоў штучнага інтэлекту можа паспрыяць поспеху вашых ініцыятыў штучнага інтэлекту. Памятайце таксама, што магчымасці, якія зараз знаходзяцца ў правым слупку, з'яўляюцца магчымасцямі. Гэта тыя вобласці, у якіх пастаўшчыкі і перадавыя карыстальнікі ў цяперашні час дабіваюцца прагрэсу. Праз год мы зноў разгледзім магчымасці, якія цяпер кідаюць выклік ІІ, і задакументуем зрух налева. Калі вы ўважліва вывучыце наступную табліцу, я не здзіўлюся, калі паміж момантам, калі я напісаю гэта, і момантам публікацыі адбыліся нейкія змены.

Якая будучыня ІІ?

Калі б штучны інтэлект быў разумнейшым, ён мог бы прадказаць, што чакае будучыня. Зразумела, што іх шмат няправільныя ўяўленні пра тое, што штучны інтэлект можа, а што не можа. Многія памылковыя ўяўленні і непісьменнасць ІІ з'яўляюцца вынікам тэхнічнага маркетынгу, які празмерна раскручвае існуючыя магчымасці. AI ўражвае тым, што ён можа зрабіць сёння. Я прагназую, што многія слабыя бакі ў правай калонцы ссунуцца налева і стануць моцнымі ў бліжэйшыя 2-3 гады.

[Пасля таго, як я скончыў гэты артыкул, я прадставіў папярэдні абзац OpenAI, адкрыты генератар мовы платформы штучнага інтэлекту. Магчыма, вы бачылі некаторыя творы мастацтва, створаныя DALL-E. Я хацеў ведаць, што ён думае пра будучыню штучнага інтэлекту. Вось што гэта павінна было сказаць. ]

Будучыня штучнага інтэлекту заключаецца не ў куплі некалькіх сервераў і ўсталяванні гатовага пакета праграмнага забеспячэння. Гаворка ідзе пра пошук і найманне патрэбных людзей, стварэнне патрэбнай каманды і правільныя інвестыцыі як у абсталяванне, так і ў праграмнае забеспячэнне.

Некаторыя патэнцыяльныя поспехі штучнага інтэлекту на працягу наступных некалькіх гадоў ўключаюць:

• Павышэнне дакладнасці прагнозаў і рэкамендацый
• Паляпшэнне працэсаў прыняцця рашэнняў
• Паскарэнне даследаванняў і распрацовак
• Дапамога ў аўтаматызацыі і аптымізацыі бізнес-працэсаў

Тым не менш, ёсць таксама некаторыя патэнцыйныя збоі штучнага інтэлекту, пра якія кампаніі павінны ведаць, напрыклад:

• Празмерная залежнасць ад ІІ прыводзіць да неаптымальных рашэнняў
• Адсутнасць разумення таго, як працуе штучны інтэлект, прыводзіць да няправільнага выкарыстання
• Зрушэнне даных, якія выкарыстоўваюцца для навучання мадэляў штучнага інтэлекту, прыводзіць да недакладных вынікаў
• Занепакоенасць бяспекай і канфідэнцыяльнасцю даных, якія выкарыстоўваюцца для навучання мадэляў штучнага інтэлекту

Такім чынам, што гэта значыць для кампаній, якія інвестуюць у штучны інтэлект, каб дапоўніць сваю традыцыйную аналітыку? Кароткі адказ: кароткіх шляхоў не існуе. 85% ініцыятыў AI правальваюцца. Цікава, што гэта падобна да часта цытуемай статыстыкі, звязанай з традыцыйнымі ІТ і BI праектамі. Яшчэ трэба выканаць тую ж цяжкую працу, якая заўсёды патрабавалася, перш чым вы зможаце атрымаць ад аналітыкі карысць. Бачанне павінна існаваць, быць рэалістычным і дасягальным. Брудная праца - гэта падрыхтоўка даных, спрэчкі і ачыстка даных. Гэта заўсёды трэба будзе рабіць. Пры навучанні штучнаму інтэлекту - тым больш. У цяперашні час няма цэтлікаў для ўмяшання чалавека. Людзям па-ранейшаму патрабуецца вызначаць алгарытмы. Людзі павінны вызначыць «правільны» адказ.

Такім чынам, каб штучны інтэлект быў паспяховым, людзям неабходна:

• Стварыце інфраструктуру. Па сутнасці, гэта ўстанаўленне межаў, у якіх будзе працаваць ІІ. Гаворка ідзе пра тое, ці можа падмурак падтрымліваць неструктураваныя дадзеныя, блокчейн, IoT, адпаведную бяспеку.
• Дапамога ў адкрыцці. Знайсці і вызначыць наяўнасць дадзеных. Дадзеныя для навучання ІІ павінны існаваць і быць даступнымі.
• Курыраваць даныя. Пры прадастаўленні вялікага набору даных і, як следства, вялікай колькасці патэнцыйных вынікаў, для ацэнкі вынікаў можа спатрэбіцца эксперт у вобласці. Курыраванне таксама будзе ўключаць праверку кантэксту даных.

Калі пазычыць фразу навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных, кампаніям, каб дамагчыся поспеху з дапамогай штучнага інтэлекту, каб мець магчымасць дадаць каштоўнасць існуючым аналітычным магчымасцям, яны павінны ўмець аддзяляць сігнал ад шуму, паведамленне ад шуміхі.

Сем гадоў таму IBM Ginni Rometty сказаў нешта накшталт Watson Health [AI] - гэта наша лунная здымка. Іншымі словамі, штучны інтэлект - эквівалент пасадкі на Месяц - гэта натхняльная, дасягальная, доўгатэрміновая мэта. Я не думаю, што мы прызямліліся на Месяц. яшчэ. IBM і многія іншыя кампаніі працягваюць працаваць над дасягненнем мэты пераўтваральнага штучнага інтэлекту.

Калі штучны інтэлект - гэта месяц, месяц у поле зроку, і ён бліжэй, чым калі-небудзь.