Sa't bliken docht, ja, mar amper

AI is ubiquitous. Ien fan 'e meast foarkommende plakken foar AI yn' e hûs is dizze dagen de smartphone, tûke huzen en apparaten. Koartlyn, doe't wy oan it iten sieten, hienen wy in petear mei Alexa dat sa gie:

Me: Alexa, boartsje Cubs hichtepunten. [Dit is in funksje dy't wurdt touted op Alexa's thússkerm. Freegje Alexa om hichtepunten te spyljen foar jo favorite team.]

alexa: Ik fûn wat op it web. [Ik wit wannear Alexa sa begjint, d'r is in probleem. It komt net goed. Alexa toant in list mei in hânfol fideo's. Jawis, de measte fan harren binne honkbalfideo's mei spilers dy't útsûnderlike toanielstikken hawwe makke yn 'e ôfrûne 5 jier. Myn flater. Besykje opnij.]

Me: Alexa, lit my hichtepunten sjen foar de lêste Chicago Cubs baseball game. [Ik hoopje dat it de nederige toan net ûntdekt, om't ik de skuld akseptearje dat it myn fersyk net kin begripe.]

alexa: Hichtepunten foar de Chicago Cubs spultsje sil beskikber wêze twa oeren neidat de wedstriid is foarby. [Foarútgong. Ik hie gjin idee dat se op dit stuit miskien spylje. Lok is oan myn kant. Ik bin ynienen hoopfol.]

Me: Alexa, lit my dan de effing hichtepunten fan juster sjen. [Ja, myn frustraasje begjint te sjen. Ik bin sa ticht by it brekken fan de koade. Ik kin it hast priuwe.]

alexa: It spyt my, ik ken dy net. [It seit dit fierstente faak. Miskien wie ik net dúdlik.]

My: Hâldst my foar it lapke? Spielje, fideohichtepunten foar de Major League Baseball-wedstryd tusken de Chicago Cubs en Pittsburgh Pirates foar moandei 25 july 2022 op Wrigley Field. [Dizze kear bin ik der wis fan dat ik it slagge haw. Ik haw in spesifyk, ûndûbeld fersyk útspuid dat in feardigens is dy't ik wit dat Alexa hat. It hat dit earder dien. ]

alexa: [Stilte. Neat. Gjin antwurd. Ik bin fergetten it magyske wurd foar wekker te sizzen, Alexa.]

De gemiddelde IQ fan in 18-jierrige is sawat 100. It gemiddelde IQ fan in minske 6-jierrige is 55. Google AI IQ waard evaluearre op 47. Siri's IQ wurdt rûsd op 24. Bing en Baidu binne yn 'e jierren '30. Ik fûn gjin evaluaasje fan Alexa's IQ, mar myn ûnderfining wie in protte as praten mei in pjutteboartersplak.

Guon kinne sizze, it is net earlik om in kompjûter in IQ-test te jaan. Mar, dat is perfoarst it punt. De belofte fan AI is om te dwaan wat minsken dogge, allinich better. Oant no ta is elke kop-oan-kop - of, sille wy sizze, neuraal netwurk nei neuraal netwurk - útdaging tige rjochte west. Skake. Diagnoaze fan sykte. Kij melken. Auto's ride. De robot wint meastentiids. Wat ik wol sjen is Watson melkt in ko by it riden fan in auto en spylje Jeopardy. No, dat soe wêze de trifecta. Minsken kinne net iens nei har sigaretten sykje wylst se ride sûnder yn in ûngelok te kommen.

IQ fan AI

Outwitted troch in masine. Ik tink dat ik net allinnich bin. Ik moast tinke, as dit state of the art is, hoe tûk binne dizze dingen? Kinne wy ​​de yntelliginsje fan in minske fergelykje mei in masine?

Wittenskippers beoardielje systemen 'feardigens om te learen en redenearje. Oant no hawwe de syntetyske minsken net sa goed dien as it echte ding. Undersikers brûke de tekoarten om de gatten te identifisearjen, sadat wy better begripe wêr't ekstra ûntwikkeling en foarútgong makke wurde moat.

Krekt sadat jo it punt net misse en ferjitte wat de "ik" yn AI fertsjintwurdiget, hawwe marketeers no de term Smart AI betocht.

Is AI Sentient?

Hawwe robots gefoelens? Kin kompjûters belibje emotions? Nee. Litte wy fierder gean. As jo ​​​​wolle lêze dêroer beweart ien (eardere) Google-motor dat it AI-model dat Google wurket, gefoelich is. Hy hie in skriklik petear mei in bot dy't him oertsjûge dat de kompjûter gefoelens hat. De kompjûter is bang foar syn libben. Ik kin net iens leauwe dat ik dy sin skreau. Kompjûters hawwe gjin libben te eangjen. Kompjûters kinne net tinke. Algoritmen wurde net tocht.

Ik soe lykwols net fernuverje as in kompjûter yn 'e heulende takomst op in kommando reagearret mei: "It spyt my, Dave, ik kin dat net dwaan."

Wêr mislearret AI?

Of, krekter, wêrom mislearje AI-projekten? Se mislearje om deselde redenen dat IT-projekten altyd mislearre binne. Projekten mislearje troch mismanagement, of mislearjen yn it behearen fan tiid, omfang of budzjet..:

• Ûndúdlike of ûndefiniearre fyzje. Min strategy. Jo hawwe miskien it management heard sizzen: "Wy moatte gewoan it fakje kontrolearje." As de weardefoarstelling net definiearre wurde kin, is it doel ûndúdlik.
• Unrealistyske ferwachtings. Dit kin wêze fanwege misferstannen, minne kommunikaasje, of unrealistyske skema. Unrealistyske ferwachtingen kinne ek komme út gebrek oan begryp fan mooglikheden en metodyk fan AI-ark.
• Unakseptabel easken. De saaklike easken binne net goed definiearre. De metriken foar sukses binne ûndúdlik. Ek yn dizze kategory is de ûnderwurdearring fan meiwurkers dy't de gegevens begripe.
• Unbudgetearre en ûnderskatte projekten. De kosten binne net folslein en objektyf ynskatte. Foarfallen binne net pland en ferwachte. De tiidbydrage fan personiel dat it al te drok hat is ûnderskat.
• Ûnfoarsjoene omstannichheden. Ja, tafal bart, mar ik tink dat dit falt ûnder minne planning.

Sjoch ek ús foarige post 12 Redenen foar mislearring yn Analytics en Business Intelligence.

AI, hjoed, is heul krêftich en kin bedriuwen helpe om enoarm súkses te berikken. As AI-inisjativen mislearje, kin it mislearjen hast altyd nei ien fan 'e boppesteande wurde weromfierd.

Wêr docht AI Excel?

AI is goed yn repetitive, komplekse taken. (Om earlik te wêzen, kin it ek ienfâldige, net-repetitive taken dwaan. Mar, it soe goedkeaper wêze om jo pjutteboartersplak it te dwaan.) It is goed om patroanen en relaasjes te finen, as se besteane, yn grutte hoemannichten gegevens.

• AI docht it goed as jo sykje nei eveneminten dy't net oerienkomme mei spesifike patroanen.
  • Detektearje credit card fraude giet oer it finen fan transaksjes dy't gjin gebrûkspatroanen folgje. It hat de neiging om te dwalen oan 'e kant fan foarsichtigens. Ik haw oproppen krigen fan myn kredytkaart mei in te iverich algoritme doe't ik myn hierauto mei gas yn Dallas foldie en doe myn persoanlike auto yn Chicago foldie. It wie legit, mar ûngewoan genôch om markearre te wurden.

"American Express ferwurket $ 1 trillion yn transaksjes en hat 110 miljoen AmEx-kaarten yn wurking. Se fertrouwe swier op gegevensanalytyk en algoritmen foar masine-learen om fraude yn hast echte tiid te helpen opspoaren, sadat miljoenen yn ferliezen besparje.

• Farmaseutyske fraude en misbrûk. Systemen kinne ûngewoane gedrachspatroanen fine op basis fan in protte programmearre regels. Bygelyks, as in pasjint op deselde dei trije ferskillende dokters yn 'e stêd seach mei ferlykbere klachten fan pine, kin ekstra ûndersyk garandearre wurde om misbrûk út te sluten.
• AI yn sûnenssoarch hat in pear treflike súksessen hân.
  • AI en djip learen waarden leard om X-rays te fergelykjen mei normale fynsten. It wie yn steat om it wurk fan radiologen te fergrutsjen troch abnormaliteiten te markearjen foar in radiolooch om te kontrolearjen.
• AI wurket goed mei sosjale en winkeljen. Ien reden wêrom't wy dit safolle sjogge is dat d'r leech risiko is. It risiko dat AI ferkeard is en slimme gefolgen hat is leech.
• • As jo ​​graach / kocht dit, wy tinke dat jo sille leuk dit. Fan Amazon oant Netflix en YouTube brûke se allegear ien of oare foarm fan patroanherkenning. Instagram AI beskôget jo ynteraksjes om jo feed te fokusjen. Dit hat de neiging om it bêste te wurkjen as it algoritme jo foarkarren kin pleatse yn in bak of groep oare brûkers dy't ferlykbere karren hawwe makke, of as jo ynteresses smel binne.
  • AI hat genoaten wat súkses mei Gesichtserkenning. Facebook is yn steat om in earder tagged persoan te identifisearjen yn in nije foto. Guon iere feiligens-relatearre systemen foar gesichtsherkenning waarden narre troch maskers.
• AI hat súksessen yn lânbou mei help fan masine learen, IoT sensors en ferbûn systemen.
  • AI assistearre smart trekkers plant en rispinge fjilden te maksimalisearjen opbringst, minimalisearje meststof en ferbetterjen iten produksje kosten.
  • Mei gegevenspunten fan 3-D kaarten, boaiemsensors, drones, waarpatroanen, tafersjoch masine learen fynt patroanen yn grutte datasets om de bêste tiid te foarsizzen om gewaaksen te planten en opbringsten te foarsizzen foardat se sels wurde plante.
  • Melkfeehâlderijen brûke AI-robots om kij sels te melken, AI en masinelearen kontrolearje ek de fitale tekens, aktiviteit, iten en wetteropname fan 'e kij om se sûn en tefreden te hâlden.
  • Mei help fan AI, boeren dy't minder dan 2% fan 'e befolking binne fiede 300 miljoen yn' e rest fan 'e FS.
  • Artificial Intelligence yn Lânbou

D'r binne ek geweldige ferhalen fan AI sukses yn de tsjinst yndustry, detailhannel, media en produksje. AI is echt oeral.

AI sterke en swakke punten kontrastearre

In solide begryp fan 'e sterke en swakke punten fan AI kin bydrage oan it sukses fan jo AI-inisjativen. Unthâld ek dat de mooglikheden op it stuit yn 'e rjochterkolom kânsen binne. Dit binne de gebieten wêryn leveransiers en bliedende râne-adopters op it stuit foarútgong meitsje. Wy sille sjen nei de mooglikheden dy't op it stuit AI wer útdaagje oer in jier en dokumintearje de lofter-shift. As jo ​​​​de folgjende grafyk soarchfâldich studearje, soe ik net fernuverje as d'r wat beweging wie tusken de tiid dat ik dit skriuw en de tiid dat it wurdt publisearre.

Wat is de takomst fan AI?

As AI slimmer wie, soe it miskien foarsizze wat de takomst hat. It is dúdlik dat der in protte binne misferstannen oer wat AI kin en net dwaan. Folle misferstannen en AI analfabetisme binne it resultaat fan tech marketing oer-hyping fan besteande mooglikheden. AI is yndrukwekkend foar wat it hjoed kin dwaan. Ik foarsizze dat in protte fan 'e swakkens yn' e rjochterkolom nei lofts sille ferskowe en sterkte wurde yn 'e kommende 2 of 3 jier.

[Neidat ik klear dit artikel, Ik presintearre de foarige paragraaf oan OpenAI, in iepen AI-platfoarm taalgenerator. Jo hawwe miskien sjoen wat fan 'e keunst oanmakke troch syn DALL-E. Ik woe witte wat it tocht oer de takomst fan AI. Hjir is wat it te sizzen hie. ]

De takomst fan AI giet net oer it keapjen fan in pear servers en it ynstallearjen fan in off-the-shelf softwarepakket. It giet oer it finen en ynhieren fan de juste minsken, it bouwen fan it juste team, en it meitsjen fan de juste ynvestearrings yn sawol hardware as software.

Guon potensjele súksessen fan AI yn 'e kommende jierren omfetsje:

• Fergrutsjen fan krektens fan foarsizzingen en oanbefellings
• Ferbetterjen fan beslútfoarming prosessen
• Fersnellen fan ûndersyk en ûntwikkeling
• Helpen by it automatisearjen en optimalisearjen fan saaklike prosessen

D'r binne lykwols ek wat potensjele mislearrings fan AI wêrfan bedriuwen bewust moatte wêze, lykas:

• Over-fertrouwen op AI dy't liedt ta suboptimale besluten
• Gebrek oan begryp fan hoe't AI wurket liedt ta misbrûk
• Bias yn gegevens dy't brûkt wurde om AI-modellen te trainen dy't liede ta ûnkrekte resultaten
• Feiligens en privacy soargen oer gegevens brûkt om AI-modellen te trainen

Dat, wat betsjut dit foar bedriuwen dy't ynvestearje yn AI om har tradisjonele analytiken oan te foljen? It koarte antwurd is, d'r binne gjin fluchtoetsen. 85% fan AI-inisjativen mislearje. Ynteressant is dit fergelykber mei faak oanhelle statistiken yn ferbân mei tradisjonele IT- en BI-projekten. Itselde hurde wurk dat altyd fereaske is foardat jo wearde kinne krije út analytiken, moat noch dien wurde. De fisy moat bestean, realistysk en berikber wêze. It smoarge wurk is gegevenstarieding, gegevenswrangling en gegevensreiniging. Dit sil altyd dien wurde moatte. By training AI, noch mear. D'r binne op it stuit gjin fluchtoetsen foar minsklik yngripen. Minsken binne noch altyd ferplichte om de algoritmen te definiearjen. Minsken binne ferplichte om it "rjochte" antwurd te identifisearjen.

Gearfetsjend, foar AI om suksesfol te wêzen, moatte minsken:

• Fêstigje de ynfrastruktuer. Dit is yn wêzen it fêststellen fan de grinzen wêryn AI sil wurkje. It giet oer de fraach oft de stifting net strukturearre gegevens, blockchain, IoT, passende feiligens kin stypje.
• Help by ûntdekking. Fyn en bepale de beskikberens fan gegevens. Gegevens om AI te trenen moatte bestean en beskikber wêze.
• Bewarje de gegevens. Wannear't presintearre mei in grutte dataset en, dêrtroch, in grut oantal potinsjele resultaten, kin in domein ekspert nedich wêze om de resultaten te evaluearjen. Curation sil ek de falidaasje fan gegevenskontekst omfetsje.

Om in sin te lienen fan 'e gegevenswittenskippers, foar bedriuwen om suksesfol te wêzen mei AI, om wearde te kinnen tafoegje oan besteande analytyske mooglikheden, moatte se it sinjaal kinne skiede fan it lûd, it berjocht fan 'e hype.

Sân jier lyn, IBM's Ginni Rometty sei wat as, Watson Health [AI] is ús moonshot. Mei oare wurden, AI - it ekwivalint fan in moannelâning - is in ynspirearjend, te berikken, stretchdoel. Ik tink net dat wy op 'e moanne telâne kommen binne. Dochs. IBM, en in protte oare bedriuwen wurkje fierder nei it doel fan transformative AI.

As AI de moanne is, is de moanne yn sicht en is it tichterby dan it ea west hat.