Jak se ukazuje, ano, ale jen stěží

AI je všudypřítomná. Jedním z nejběžnějších míst pro umělou inteligenci v domácnostech jsou dnes smartphony, chytré domácnosti a spotřebiče. Nedávno, když jsme seděli k večeři, měli jsme rozhovor s Alexou, který vypadal asi takto:

Me: Alexo, zahraj nejlepší momenty Cubs. [Toto je funkce, která je nabízena na domovské obrazovce Alexa. Požádejte Alexu, aby zahrál hlavní body pro váš oblíbený tým.]

Alexa: Něco jsem našel na webu. [Vím, že když Alexa začne takhle, je tu problém. Nedopadne to dobře. Alexa ukazuje seznam několika videí. Je pravda, že většina z nich jsou baseballová videa s hráči, kteří za posledních 5 let odehráli výjimečné hry. Moje chyba. Zkus to znovu.]

Me: Alexo, ukaž mi to nejdůležitější z posledního baseballového zápasu Chicago Cubs. [Doufám, že nezaznamená ten blahosklonný tón, protože přijímám vinu za to, že nerozumí mé žádosti.]

Alexa: To nejlepší ze hry Chicago Cubs bude k dispozici dvě hodiny po skončení hry. [Pokrok. Netušil jsem, že mohou hrát právě v tuto chvíli. Štěstí je na mé straně. Najednou mám naději.]

Me: Alexo, tak mi ukaž včerejší vychytávky. [Ano, moje frustrace se začíná projevovat. Jsem tak blízko k prolomení kódu. Skoro to cítím.]

Alexa: Omlouvám se, toho neznám. [Říká se to až příliš často. Možná jsem neměl jasno.]

Mě: Děláš si ze mě srandu? Přehrajte si, video sestřih ze zápasu Major League Baseball mezi Chicago Cubs a Pittsburgh Pirates v pondělí 25. července 2022 na Wrigley Field. [Tentokrát jsem si jistý, že jsem to zvládl. Vyplivl jsem konkrétní, jednoznačný požadavek, což je dovednost, kterou Alexa má. Už to dělalo dříve. ]

Alexa: [Umlčet. Nic. Žádná odpověď. Zapomněl jsem říct kouzelné slovo probuzení, Alexo.]

Projekt průměrné IQ 18letého je kolem 100. Průměrné IQ 6letého člověka je 55. Google AI IQ bylo vyhodnoceno jako 47. Siriho IQ se odhaduje na 24. Bing a Baidu jsou ve 30. letech. Nenašel jsem hodnocení Alexina IQ, ale moje zkušenost byla velmi podobná rozhovoru s předškolním dítětem.

Někdo může říct, že není fér dávat počítači IQ test. Ale, o to přesně jde. Příslibem AI je dělat to, co lidé, jen lépe. Dosud byla každá výzva typu head-to-head – nebo, řekněme neuronové sítě k neuronové síti – velmi zaměřená. Hrát šachy. Diagnostika onemocnění. Dojení krav. Řízení aut. Robot většinou vyhrává. Chci vidět Watsona, jak dojí krávu při řízení auta a hraje Jeopardy. Nyní, že by byla trifecta. Lidé nemohou ani hledat své cigarety, když řídí, aniž by se stali nehodou.

IQ AI

Přelstil stroj. Tuším, že nejsem sám. Přemýšlím, jestli je to stav techniky, jak chytré jsou tyto věci? Můžeme přirovnat lidskou inteligenci ke stroji?

Vědci hodnotí schopnosti systémů učit se a uvažovat. Syntetickým lidem se zatím nedařilo tak dobře jako těm skutečným. Výzkumníci využívají nedostatky k identifikaci mezer, abychom lépe pochopili, kde je třeba dosáhnout dalšího rozvoje a pokroku.

Aby vám neunikla pointa a nezapomněli jste, co „já“ v AI představuje, marketéři nyní vymysleli termín Smart AI.

Je AI Sentient?

Mají roboti city? Mohou počítače zažít napřmotions? Ne. Pojďme dál. Jestli chceš číst o tom jeden (bývalý) motor Google tvrdí, že model umělé inteligence, na kterém Google pracuje, je vnímavý. Měl strašidelný rozhovor s robotem, který ho přesvědčil, že počítač má city. Počítač se bojí o svůj život. Ani se mi nechce věřit, že jsem tu větu napsal. Počítače se nemají o život bát. Počítače neumí myslet. Algoritmy se nemyslí.

Nedivil bych se však, kdyby počítač ve velmi blízké budoucnosti reagoval na příkaz: „Omlouvám se, Dave, to nemůžu.“

Kde AI selhává?

Nebo přesněji, proč projekty AI selhávají? Selhávají ze stejných důvodů, z jakých vždy selhávaly IT projekty. Projekty selžou kvůli špatnému řízení nebo selhání řízení času, rozsahu nebo rozpočtu..:

• Nejasná nebo nedefinovaná vize. Špatná strategie. Možná jste slyšeli vedení říkat: „Musíme jen zaškrtnout políčko.“ Pokud nelze hodnotovou nabídku definovat, není jasný účel.
• Nereálná očekávání. Důvodem může být nedorozumění, špatná komunikace nebo nerealistické plánování. Nerealistická očekávání mohou také pramenit z nedostatečného porozumění schopnostem a metodologii nástrojů AI.
• Nepřijatelné požadavky. Obchodní požadavky nejsou dobře definovány. Metriky úspěchu jsou nejasné. Také v této kategorii je podhodnocování zaměstnanců, kteří rozumí datům.
• Nerozpočtované a podceněné projekty. Náklady nebyly plně a objektivně odhadnuty. Neplánované a nepředvídané nepředvídané události. Časový přínos zaměstnanců, kteří jsou již příliš zaneprázdněni, byl podceněn.
• Nepředvídané okolnosti. Ano, náhoda se stává, ale myslím, že to spadá pod špatné plánování.

Viz také náš předchozí příspěvek 12 důvodů neúspěchu v Analytics a Business Intelligence.

AI je dnes velmi výkonná a může společnostem pomoci dosáhnout obrovského úspěchu. Když iniciativy AI selžou, selhání lze téměř vždy vysledovat k některému z výše uvedených.

Kde funguje AI Excel?

Umělá inteligence je dobrá v opakujících se složitých úkolech. (Abychom byli spravedliví, může dělat i jednoduché, neopakující se úkoly. Ale bylo by levnější nechat to udělat vašeho předškoláka.) Je dobré nacházet vzorce a vztahy, pokud existují, v obrovském množství dat.

• Umělá inteligence dělá dobře, když hledá události, které neodpovídají konkrétním vzorům.
  • Detekce Podvody s kreditními kartami je o hledání transakcí, které se neřídí vzorem používání. Má tendenci chybovat na straně opatrnosti. Přijímal jsem hovory ze své kreditní karty s příliš horlivým algoritmem, když jsem v Dallasu natankoval benzín do svého vypůjčeného auta a pak v Chicagu natankoval své osobní auto. Bylo to legitimní, ale dost neobvyklé na to, aby to bylo označeno.

"American Express zpracovává transakce ve výši 1 bilionu dolarů a má v provozu 110 milionů karet AmEx. Hodně se spoléhají na analýzu dat a algoritmy strojového učení, které jim pomohou odhalit podvody téměř v reálném čase, čímž šetří miliony ztrát."

• Farmaceutické podvody a zneužívání. Systémy mohou najít neobvyklé vzorce chování založené na mnoha naprogramovaných pravidlech. Pokud například pacient navštívil ve stejný den tři různé lékaře ve městě s podobnými stížnostmi na bolest, může být zapotřebí další vyšetřování, aby se vyloučilo zneužití.
• AI v zdravotnictví má za sebou několik skvělých úspěchů.
  • Umělá inteligence a hluboké učení se učilo porovnávat rentgenové záření s normálními nálezy. Dokázalo rozšířit práci radiologů označováním abnormalit pro radiologa ke kontrole.
• AI funguje dobře sociální a nákupní. Jedním z důvodů, proč to tak často vidíme, je nízké riziko. Riziko, že AI bude chybná a bude mít vážné následky, je nízké.
• • Pokud se vám líbilo/koupil tento, myslíme, že se vám bude líbit tento. Od Amazonu po Netflix a YouTube, všechny používají nějakou formu rozpoznávání vzorů. Instagram AI zohledňuje vaše interakce a zaměřuje se na váš zdroj. To obvykle funguje nejlépe, pokud algoritmus může umístit vaše preference do skupiny nebo skupiny jiných uživatelů, kteří učinili podobná rozhodnutí, nebo pokud jsou vaše zájmy úzké.
  • AI zaznamenala určitý úspěch Rozpoznávání obličeje. Facebook je schopen identifikovat dříve označenou osobu na nové fotografii. Některé rané systémy rozpoznávání obličeje související s bezpečností byly oklamány maskami.
• AI slavila úspěchy v zemědělství pomocí strojového učení, IoT senzorů a připojených systémů.
  • Asistovala AI chytré traktory osazujte a sklízejte pole, abyste maximalizovali výnos, minimalizovali hnojiva a zlepšili náklady na produkci potravin.
  • S datovými body z 3D map, půdních senzorů, dronů, počasí, pod dohledem strojové učení najde vzory ve velkých souborech dat, aby předpověděl nejlepší dobu pro výsadbu plodin a předpověděl výnosy ještě před tím, než jsou vůbec vysety.
  • Mléčné farmy pomocí robotů AI nechte krávy dojit samy, AI a strojové učení také monitorují vitální funkce, aktivitu, příjem potravy a vody krávy, aby byly zdravé a spokojené.
  • S pomocí AI, zemědělci kteří jsou méně než 2% populace živí 300 milionů ve zbytku USA.
  • Umělá inteligence v zemědělství

Existují také skvělé příběhy AI úspěch v oblasti služeb, maloobchodu, médií a výroby. AI je opravdu všude.

Kontrast silných a slabých stránek AI

Důkladné pochopení silných a slabých stránek AI může přispět k úspěchu vašich iniciativ AI. Pamatujte také, že možnosti, které jsou aktuálně uvedeny v pravém sloupci, jsou příležitosti. Toto jsou oblasti, ve kterých prodejci a osvojitelé v současnosti dosahují pokroku. Za rok se znovu podíváme na schopnosti, které aktuálně AI zpochybňují, a zdokumentujeme posun doleva. Pokud pozorně prostudujete následující tabulku, nepřekvapilo by mě, kdyby došlo k nějakému posunu mezi dobou, kdy toto píšu, a dobou, kdy je publikován.

Jaká je budoucnost AI?

Kdyby byla umělá inteligence chytřejší, mohla by předpovědět, co přinese budoucnost. Je jasné, že jich je mnoho mylné představy o tom, co umělá inteligence může a nemůže dělat. Mnoho mylné představy a negramotnost AI jsou výsledkem technologického marketingu, který přehání stávající schopnosti. AI je působivá tím, co dnes dokáže. Předpovídám, že mnoho slabých stránek v pravém sloupci se přesune doleva a stanou se silnými stránkami v příštích 2 nebo 3 letech.

[Poté, co jsem dokončil tento článek, jsem předložil předchozí odstavec OpenAI, otevřený jazykový generátor platformy AI. Možná jste viděli nějaké umění vytvořené jeho DALL-E. Chtěl jsem vědět, co si myslí o budoucnosti AI. Zde je to, co bylo řečeno. ]

Budoucnost umělé inteligence není o nákupu několika serverů a instalaci standardního softwarového balíčku. Jde o to najít a najmout správné lidi, vybudovat správný tým a správně investovat do hardwaru i softwaru.

Některé potenciální úspěchy AI v příštích několika letech zahrnují:

• Zvyšování přesnosti předpovědí a doporučení
• Zlepšení rozhodovacích procesů
• Urychlení výzkumu a vývoje
• Pomáhá automatizovat a optimalizovat obchodní procesy

Existují však také některá potenciální selhání AI, kterých by si podniky měly být vědomy, jako například:

• Přílišné spoléhání na AI vede k neoptimálním rozhodnutím
• Nepochopení toho, jak AI funguje, vede ke zneužití
• Zkreslení dat používaných k trénování modelů umělé inteligence vede k nepřesným výsledkům
• Obavy o zabezpečení a soukromí týkající se dat používaných k trénování modelů umělé inteligence

Co to tedy znamená pro podniky, které investují do umělé inteligence, aby doplnily své tradiční analýzy? Krátká odpověď je, že neexistují žádné zkratky. 85 % iniciativ AI selže. Je zajímavé, že je to podobné často citovaným statistikám souvisejícím s tradičními IT a BI projekty. Stále musí být vykonána stejná tvrdá práce, která byla vždy vyžadována, než můžete získat hodnotu z analýzy. Vize musí existovat, být realistická a dosažitelná. Špinavou prací je příprava dat, boj s daty a čištění dat. To bude potřeba udělat vždy. V tréninku AI ještě více. V současné době neexistují žádné zkratky k lidskému zásahu. Lidé jsou stále povinni definovat algoritmy. Lidé jsou povinni identifikovat „správnou“ odpověď.

Stručně řečeno, aby byla umělá inteligence úspěšná, lidé musí:

• Vytvořte infrastrukturu. To v podstatě určuje hranice, ve kterých bude AI fungovat. Jde o to, jestli nadace dokáže podporovat nestrukturovaná data, blockchain, IoT, vhodné zabezpečení.
• Pomoc při objevování. Najděte a zjistěte dostupnost dat. Data pro trénování umělé inteligence musí existovat a být dostupná.
• Spravujte data. Při předložení velkého souboru dat a následně velkého počtu potenciálních výsledků může být k vyhodnocení výsledků vyžadován odborník na doménu. Kurátorství bude zahrnovat také ověření kontextu dat.

Aby si firmy vypůjčily frázi od datových vědců, aby byly úspěšné s umělou inteligencí, aby mohly přidat hodnotu ke stávajícím analytickým schopnostem, musí být schopny oddělit signál od šumu, zprávu od humbuku.

Před sedmi lety, IBM Ginni Rometty řekl něco jako, Watson Health [AI] je náš měsíční snímek. Jinými slovy, umělá inteligence – ekvivalent lunárního přistání – je inspirativní, dosažitelný a napínavý cíl. Nemyslím si, že jsme přistáli na Měsíci. Dosud. IBM a mnoho dalších společností pokračuje v práci na dosažení cíle transformativní umělé inteligence.

Pokud je AI měsíc, měsíc je na dohled a je blíž, než kdy byl.