Ageri denez, bai, baina apenas

AI nonahikoa da. Gaur egun etxeetan AIrako lekurik ohikoenetako bat telefonoa, etxe adimendunak eta etxetresna elektrikoak dira. Duela gutxi, afaltzera eseri ginenean, elkarrizketa bat izan genuen Alexarekin, eta honelakoa zen:

Me: Alexa, jolastu Cubs-en aipagarrienak. [Hau Alexa-ren hasierako pantailan agertzen den funtzio bat da. Eskatu Alexa-i zure talde gogokoenaren puntu aipagarriak erreproduzitzeko.]

Alexa: Sarean zerbait aurkitu dut. [Badakit Alexa horrela hasten denean arazo bat dagoela. Ez da ondo aterako. Alexa-k bideo gutxi batzuen zerrenda erakusten du. Ematen du, horietako gehienak beisboleko bideoak dira, azken 5 urteetan joko bikainak egiten dituzten jokalariekin. Nire errua. Saiatu berriro.]

Me: Alexa, erakutsi Chicago Cubs-en azken beisbol jokoaren aipagarrienak. [Espero dut tonu kondeszendentea ez antzemateko, nire eskaera ulertu ezin izanaren errua onartzen dudalako.]

Alexa: Chicago Cubs jokorako aipagarrienak partida amaitu eta bi ordura egongo dira eskuragarri. [Aurrerapena. Ez nekien momentu honetan jolasten ari zirenik. Zortea nire alde dago. Bat-batean itxaropentsu nago.]

Me: Alexa, ondo erakutsi iezadazu atzoko aipagarrienak, orduan. [Bai, nire frustrazioa erakusten hasi da. Hain gertu nago kodea hausteko. Ia dasta dezaket.]

Alexa: Sentitzen dut, ez dut hori ezagutzen. [Hori askotan esaten du. Agian ez nuen argi.]

me: Txantxetan ari al zara? Erreproduzitu, bideo aipagarrienak Chicago Cubs eta Pittsburgheko Piraten arteko Beisbol Liga Nagusiko partidarako, astelehena, 25ko uztailaren 2022ean, Wrigley Field-en. [Oraingoan ziur nago iltzatu dudala. Alexa-k ezagutzen dudan trebetasun bat den eskaera zehatz eta anbiguo bat egin dut. Aurretik egin du hori. ]

Alexa: [Isiltasuna. Ezer ez. Ez dago erantzunik. Esnatzeko hitz magikoa esatea ahaztu zait, Alexa.]

The batez besteko adimena 18 urteko gazte batena 100 ingurukoa da. 6 urteko gizaki baten batez besteko adimen-koefizientea 55 da. Google AI koefizientea 47koa dela ebaluatu zen. Siri-ren koefizientea 24koa dela kalkulatzen da. Bing eta Baidu 30eko hamarkadan daude. Ez nuen Alexa-ren IQren ebaluaziorik aurkitu, baina nire esperientzia eskolaurreko haur batekin hitz egitea bezalakoa izan zen.

Batzuek esan dezakete ez dela bidezkoa ordenagailu bati adimenaren azterketa egitea. Baina, hori da guztiz kontua. AIren promesa gizakiek egiten dutena egitea da, hobeto bakarrik. Orain arte, buru-buruko erronka bakoitza –edo, esango dugu, neurona-saretik sare neuronal–, oso zentratuta egon da. Xakean jolasten. Gaixotasuna diagnostikatzea. Behiak jezten. Autoak gidatzea. Robotak normalean irabazten du. Ikusi nahi dudana da Watson kotxe bat gidatzen ari den bitartean behi bat jezten eta Jeopardy jolasten. Orain, duen trifecta izango litzateke. Gizakiak ezin ditu zigarroak bilatu ere egin gidatzen ari diren bitartean istripurik izan gabe.

AIren adimena

Makina batek engainatua. Bakarrik ez nagoela susmoa dut. Pentsatu behar izan nuen, hau artearen egoera baldin bada, zenbateraino dira adimentsuak gauza hauek? Konpara al dezakegu gizakiaren adimena makina batekin?

Zientzialariak ebaluatzen ari dira sistemen ikasteko eta arrazoitzeko gaitasunak. Orain arte, gizaki sintetikoek ez dute benetakoa bezain ondo egin. Ikertzaileak gabeziak erabiltzen ari dira hutsuneak identifikatzeko, garapen eta aurrerapen gehigarriak non egin behar diren hobeto ulertzeko.

Kontua ez galtzeko eta AI-n "ni"-ak adierazten duena ahazteko, marketinek AI adimenduna terminoa sortu dute.

AI Sentient al da?

Robotek sentimenduak dituzte? Ordenagailuek esperientzia dezakete emotions? Ez. Goazen aurrera. Nahi baduzu irakurri horri buruz, Google-ren (aurreko) motor batek Google lantzen ari den AI eredua sentikorra dela aldarrikatzen du. Ordenagailuak sentimenduak dituela konbentzitu zuen bot batekin berriketa beldurgarria izan zuen. Ordenagailuak beldurra dio bere bizitzari. Ezin dut sinetsi esaldi hori idatzi dudanik ere. Ordenagailuek ez dute beldurtzeko bizitzarik. Ordenagailuek ezin dute pentsatu. Algoritmoak ez dira pentsatzen.

Ez nintzateke harrituko, ordea, etorkizun hurbilean ordenagailu batek agindu bati erantzuten badio: "Barkatu, Dave, ezin dut hori egin".

Non egiten du huts egiten AI?

Edo, zehatzago esanda, zergatik huts egiten dute AI proiektuek? Porrot egiten dute IT proiektuek beti porrot egin duten arrazoi berberengatik. Proiektuak huts egiteagatik kudeaketa txarragatik, edo denbora, irismena edo aurrekontua kudeatzeko hutsegiteagatik...

• Ikusmen argia edo zehaztugabea. Estrategia eskasa. Baliteke zuzendaritzari entzun izana: "Laukia markatu besterik ez dugu behar". Balio-proposamena ezin bada definitu, helburua ez dago argi.
• Itxaropen irreala. Hau gaizki-ulertuengatik, komunikazio eskasagatik edo programazio ez-errealistagatik izan daiteke. Itxaropen ez-errealistak AI tresnen gaitasun eta metodologiaren ulermen faltatik ere sor daitezke.
• Baldintza onartezinak. Negozioaren eskakizunak ez daude ondo zehaztuta. Arrakastaren neurketak ez daude argi. Kategoria honetan ere datuak ulertzen dituzten langileen gutxiestea dago.
• Aurrekontu gabeko eta gutxietsitako proiektuak. Kostuak ez dira guztiz eta objektiboki kalkulatu. Kontingentziak ez dira aurreikusi eta aurreikusi. Dagoeneko lanpetuegia duten langileen denbora ekarpena gutxietsi da.
• Ezusteko egoerak. Bai, aukera gertatzen da, baina uste dut hau plangintza txarrean sartzen dela.

Ikus, gainera, gure aurreko mezua 12 Porrotaren Arrazoi Analytics eta Business Intelligence.

AI, gaur egun, oso indartsua da eta enpresei arrakasta izugarria lortzen lagun diezaieke. AI ekimenek huts egiten dutenean, porrota ia beti aurrekoetako batean egon daiteke.

Non dago AI Excel?

AI ona da zeregin errepikakorretan eta konplexuetan. (Zuzen izateko, lan sinpleak eta errepikakorrak ez direnak ere egin ditzake. Baina, merkeagoa izango litzateke zure eskolaurreko haurrak egitea.) Ona da ereduak eta harremanak aurkitzeko, baldin badaude, datu kopuru handietan.

• AI ondo egiten du eredu zehatzekin bat ez datozen gertaerak bilatzean.
  • atzematen kreditu txartelaren iruzurra erabilera ereduak jarraitzen ez dituzten transakzioak aurkitzea da. Kontuz ibili ohi da. Nire kreditu-txarteletik deiak jaso ditut algoritmo sutsu batekin, alokairuko autoa gasolinaz bete nuenean Dallasen eta gero nire auto pertsonala Chicagon bete nuenean. Zilegia zen, baina nahikoa ezohikoa markatua izateko.

"American Express 1 bilioi dolar prozesatzen ditu transakzioetan eta 110 milioi AmEx txartel ditu martxan. Datuen analitiketan eta ikaskuntza automatikoko algoritmoetan oinarritzen dira asko iruzurra denbora errealean detektatzen laguntzeko, eta, beraz, milioika galeretan aurrezten dira”.

• Iruzurra eta gehiegikeria farmazeutikoa. Sistemek ezohiko portaera-ereduak aurki ditzakete programatutako arau askotan oinarrituta. Adibidez, gaixo batek egun berean herrian hiru mediku ezberdin ikusi baditu oinazearen antzeko kexak dituztenak, ikerketa gehigarria behar da tratu txarrak baztertzeko.
• AI sartu osasun arrakasta bikainak izan ditu.
  • AI eta deep learning irakatsi zitzaien X izpiak aurkikuntza normalekin alderatzen. Erradiologoen lana areagotu ahal izan zuen erradiologo batek egiaztatzeko anomaliak markatuz.
• AI ondo funtzionatzen du sozialak eta erosketak. Hori hainbeste ikusten dugun arrazoi bat arrisku txikia dagoela da. AI oker izateko eta ondorio larriak izateko arriskua txikia da.
• • Gustatu/erosi bazenu probatzea, gustatuko zaizula uste dugu hau. Amazonetik Netflix eta YouTubera, denek erabiltzen dute ereduen aitorpen moduren bat. Instagram AI-k zure interakzioak kontuan hartzen ditu zure jarioa bideratzeko. Honek ondoen funtzionatzen du algoritmoak zure hobespenak antzeko aukerak egin dituzten beste erabiltzaile batzuen kutxetan edo talde batean jar ditzaketen edo zure interesak murritzak badira.
  • AI-k nolabaiteko arrakasta izan du aurpegiko aitorpena. Facebook-ek aurretik etiketatutako pertsona bat identifikatzeko gai da argazki berri batean. Segurtasunarekin lotutako aurpegi-ezagutze-sistema goiztiar batzuk maskarekin engainatu zituzten.
• AI arrakastak izan ditu nekazaritza ikaskuntza automatikoa, IoT sentsoreak eta konektatutako sistemak erabiliz.
  • AI lagunduta traktore adimendunak landatu eta uzta landatu etekina maximizatzeko, ongarriak gutxitzeko eta elikagaien ekoizpen kostuak hobetzeko.
  • 3-D mapetako datu-puntuekin, lurzoru-sentsoreekin, droneekin, eguraldi-ereduekin, gainbegiratuta makina ikaskuntza datu multzo handietan ereduak aurkitzen ditu laboreak landatzeko garairik onena aurreikusteko eta etekinak iragartzeko ere landatu aurretik.
  • Esnekiak erabili AI robotak behiak esnea izateko, AI eta ikaskuntza automatikoak ere kontrolatzen ditu behiaren bizi-seinaleak, jarduera, janaria eta ura osasuntsu eta pozik mantentzeko.
  • AIren laguntzarekin, nekazariek biztanleriaren %2 baino gutxiago diren 300 milioi elikatzen dira AEBko gainerako herrialdeetan.
  • Adimen artifiziala nekazaritzan

AIren istorio bikainak ere badaude arrakasta zerbitzuen industrian, txikizkako merkataritzan, komunikabideetan eta manufakturan. AI benetan nonahi dago.

AI indarguneak eta ahuleziak kontrastatuta

AIren indarguneak eta ahuleziak ondo ulertzeak zure AI ekimenen arrakastan lagun dezake. Gogoratu, gainera, eskuineko zutabean dauden gaitasunak aukerak direla. Hauek dira gaur egun saltzaileek eta adopziozko erabiltzaileek aurrera egiten duten arloak. Urtebete barru, gaur egun AI berriro desafiatzen duten gaitasunak aztertuko ditugu eta ezkerreko aldaketa dokumentatuko dugu. Ondoko taula arretaz aztertuz gero, ez nintzateke harrituko hau idazten dudanetik argitaratzen denetik mugimenduren bat egongo balitz.

Zein da AIren etorkizuna?

AI adimentsuagoa balitz, etorkizunak zer izango duen aurreikus dezake. Argi dago asko daudela misconceptions AI-ak egin dezakeenari eta ezinei buruz. Asko uste okerrak eta AI analfabetismoa lehendik dauden gaitasunak gainditzearen emaitza dira marketin teknologikoak. AI ikusgarria da gaur egun egin dezakeenagatik. Aurreikusten dut eskuineko zutabeko ahulgune asko ezkerrera aldatuko direla eta hurrengo 2 edo 3 urteetan indar bihurtuko direla.

[Artikulu hau amaitu ondoren, aurreko paragrafoa aurkeztu nuen OpenAI, AI plataforma irekiko hizkuntza-sorgailu bat. Baliteke bere DALL-E-k sortutako arteetako batzuk ikusi izana. AIaren etorkizunari buruz zer pentsatzen duen jakin nahi nuen. Hona hemen zer esan behar zuen. ]

AIren etorkizuna ez da zerbitzari batzuk erostea eta software-pakete bat instalatzea. Pertsona egokiak aurkitzea eta kontratatzea, talde egokia sortzea eta hardwarean zein softwarean inbertsio egokiak egitea da.

Hurrengo urteetan AIren arrakasta potentzial batzuk hauek dira:

• Iragarpenen eta gomendioen zehaztasuna areagotzea
• Erabakiak hartzeko prozesuak hobetzea
• Ikerketa eta garapena bizkortzea
• Negozio-prozesuak automatizatzen eta optimizatzen laguntzea

Hala ere, enpresek ezagutu beharko lituzkete AIren hutsegite potentzial batzuk ere badaude, hala nola:

• Gehiegizko konfiantza AI-n erabaki ezin hobeak lortzeko
• AI nola funtzionatzen duen ulertzerik ezak erabilera okerra eragiten du
• AI ereduak entrenatzeko erabiltzen diren datuen alborapena, emaitza okerrak lortzeko
• AI ereduak prestatzeko erabiltzen diren datuen inguruko segurtasun eta pribatutasun kezkak

Beraz, zer esan nahi du horrek IAn inbertitzen duten enpresentzat beren analitika tradizionalak osatzeko? Erantzun laburra da, ez dago lasterbiderik. AI ekimenen %85ek huts egiten dute. Interesgarria da hau ohiko IT eta BI proiektuekin lotutako estatistiken antzekoa da. Analitiki balioa atera aurretik beti eskatu izan den lan gogorra egin behar da oraindik. Ikuspegiak existitu behar du, errealista eta lorgarria izan. Lan zikina datuen prestaketa, datuen arteko eztabaida eta datuen garbiketa da. Hau beti egin beharko da. AI prestakuntzan, are gehiago. Gaur egun ez dago giza esku-hartzerako lasterbiderik. Gizakiak oraindik ere algoritmoak definitzea eskatzen du. Gizakiok erantzun "zuzena" identifikatu behar dute.

Laburbilduz, AI arrakasta izan dadin, gizakiek honako hauek egin behar dituzte:

• Azpiegiturak ezarri. Hau da, funtsean, AI lan egingo duen mugak ezartzen. Kontua da fundazioak egituratu gabeko datuak, blockchain, IoT, segurtasun egokia onartzen dituen ala ez.
• Aurkikuntzan laguntzea. Bilatu eta zehaztu datuen erabilgarritasuna. AI trebatzeko datuek existitu eta eskuragarri egon behar dute.
• Datuak zaindu. Datu-multzo handi batekin eta, ondorioz, emaitza potentzial ugarirekin aurkezten denean, domeinuko aditu bat behar da emaitzak ebaluatzeko. Kudeaketak datuen testuinguruaren baliozkotzea ere barne hartuko du.

Datu-zientzialarien esaldi bat maileguan hartzeko, enpresek AIarekin arrakasta izan dezaten, lehendik dauden analisi-gaitasunei balioa eman ahal izateko, seinalea zaratatik bereizi behar dute, mezua hype-tik.

Duela zazpi urte, IBMrena Ginni Rometty honelako zerbait esan zuen: Watson Health [AI] gure ilargia da. Beste era batera esanda, AI - ilargi-lurreratzearen baliokidea - helburu inspiratzailea, lorgarria eta luzagarria da. Ez dut uste ilargira iritsi garenik. Hala ere. IBMk eta beste konpainia askok AI eraldatzailearen helburua lortzeko lanean jarraitzen dute.

AI ilargia bada, ilargia bistan dago eta inoiz egon den baino gertuago dago.