Eins og það kemur í ljós, já, en bara varla

AI er alls staðar nálægur. Einn algengasti staðurinn fyrir gervigreind á heimilinu þessa dagana er snjallsíminn, snjallheimilin og tækin. Nýlega, þegar við settumst niður að borða, áttum við samtal við Alexa sem var eitthvað á þessa leið:

Me: Alexa, spilaðu Cubs hápunktana. [Þetta er eiginleiki sem er sýndur á heimaskjá Alexa. Biddu Alexa um að spila hápunkta fyrir uppáhaldsliðið þitt.]

Lesblinda: Ég fann eitthvað á vefnum. [Ég veit að þegar Alexa byrjar svona, þá er vandamál. Það á ekki eftir að ganga vel. Alexa sýnir lista yfir handfylli af myndböndum. Að vísu eru flest þeirra hafnaboltamyndbönd með leikmönnum sem hafa leikið einstaklega undanfarin 5 ár. Mér að kenna. Reyndu aftur.]

Me: Alexa, sýndu mér hápunkta fyrir nýjasta Chicago Cubs hafnaboltaleikinn. [Ég er að vona að það greini ekki niðurlægjandi tóninn þar sem ég tek á mig sökina fyrir að geta ekki skilið beiðni mína.]

Lesblinda: Hápunktar fyrir Chicago Cubs leikinn verða fáanlegir tveimur tímum eftir að leiknum lýkur. [Framfarir. Ég hafði ekki hugmynd um að þeir gætu verið að spila á þessari stundu. Heppnin er mér hliðholl. Ég er allt í einu vongóður.]

Me: Alexa, sýndu mér þá hápunktana í gær. [Já, gremjan mín er farin að gera vart við sig. Ég er svo nálægt því að brjóta kóðann. Ég get næstum smakkað það.]

Lesblinda: Fyrirgefðu, ég þekki þennan ekki. [Það segir þetta allt of oft. Kannski var ég ekki með það á hreinu.]

Mér: Ertu að grínast í mér? Spilaðu, hápunktur myndbands fyrir Major League Baseball leik Chicago Cubs og Pittsburgh Pirates mánudaginn 25. júlí 2022 á Wrigley Field. [Í þetta skiptið er ég sannfærður um að ég hafi náð þessu. Ég hef spýtt út ákveðna, ótvíræða beiðni sem er kunnátta sem ég veit að Alexa hefur. Það hefur gert þetta áður. ]

Lesblinda: [Þögn. Ekkert. Ekkert svar. Ég hef gleymt að segja töfraorðið til að vakna, Alexa.]

The meðal greindarvísitölu af 18 ára er um 100. Meðal greindarvísitala 6 ára manns er 55. Google AI greindarvísitala var metin til að vera 47. Greindarvísitala Siri er talin vera 24. Bing og Baidu eru á þrítugsaldri. Ég fann ekki mat á greindarvísitölu Alexa, en reynsla mín var eins og að tala við leikskólabarn.

Sumir kunna að segja að það sé ekki sanngjarnt að gefa tölvu greindarvísitölupróf. En, það er fullkomlega málið. Loforð gervigreindar er að gera það sem menn gera, bara betur. Hingað til hefur hver áskorun höfuð til höfuðs – eða, eigum við að segja, tauganet til tauganets – verið mjög einbeitt. Spila skák. Að greina sjúkdóm. Mjalta kýr. Að keyra bíla. Vélmennið vinnur venjulega. Það sem ég vil sjá er Watson að mjólka kú á meðan hann keyrir bíl og spilar Jeopardy. Nú, að væri trifecta. Menn geta ekki einu sinni leitað að sígarettunum sínum á meðan þeir keyra án þess að lenda í slysi.

greindarvísitala gervigreindar

Yfirleitt af vél. Mig grunar að ég sé ekki einn. Ég fór að hugsa, ef þetta er nýjustu tækni, hversu gáfulegir eru þessir hlutir? Getum við borið greind manns saman við vél?

Vísindamenn eru að meta hæfni kerfa til að læra og rökræða. Hingað til hafa tilbúnu mennirnir ekki staðið sig eins vel og alvöru. Vísindamenn nota gallana til að greina eyðurnar þannig að við skiljum betur hvar frekari þróun og framfarir þarf að gera.

Bara svo að þú missir ekki af tilganginum og gleymir því hvað „ég“ í gervigreind táknar, hafa markaðsmenn nú búið til hugtakið Smart AI.

Er AI Sentient?

Hafa vélmenni tilfinningar? Geta tölvur upplifað t.dmotions? Nei. Höldum áfram. Ef þú vilt lesa um það, ein (fyrrum) Google vél heldur því fram að gervigreind líkanið sem Google er að vinna að sé skynsamlegt. Hann átti hrollvekjandi spjall við vélmenni sem sannfærði hann um að tölvan hafi tilfinningar. Tölvan óttast um líf sitt. Ég trúi ekki einu sinni að ég hafi skrifað þessa setningu. Tölvur hafa ekkert líf að óttast. Tölvur geta ekki hugsað. Reiknirit eru ekki hugsuð.

Það kæmi mér hins vegar ekki á óvart ef tölva bregst við skipun í mjög náinni framtíð með: „Fyrirgefðu, Dave, ég get ekki gert það.“

Hvar mistakast gervigreind?

Eða, nánar tiltekið, hvers vegna mistakast gervigreind verkefni? Þeir mistakast af sömu ástæðum og upplýsingatækniverkefni hafa alltaf mistekist. Verkefni mistakast vegna óstjórnar, eða bilunar í stjórnun tíma, umfangs eða fjárhagsáætlunar..:

• Óskýr eða óskilgreind sýn. Léleg stefna. Þú gætir hafa heyrt stjórnendur segja: "Við þurfum bara að haka í kassann." Ef ekki er hægt að skilgreina gildistillöguna er tilgangurinn óljós.
• Óraunhæfar væntingar. Þetta getur stafað af misskilningi, lélegum samskiptum eða óraunhæfri tímasetningu. Óraunhæfar væntingar geta einnig stafað af skorti á skilningi á getu og aðferðafræði gervigreindartækja.
• Óviðunandi kröfur. Viðskiptakröfurnar eru ekki vel skilgreindar. Mælikvarðar fyrir árangur eru óljósar. Einnig í þessum flokki er vanmat starfsmanna sem skilja gögnin.
• Ófjárlögð og vanmetin verkefni. Kostnaður hefur ekki verið metinn að fullu og hlutlægt. Ekki hefur verið gert ráð fyrir viðbúnaði og ekki gert ráð fyrir. Tímaframlag starfsmanna sem þegar er of upptekið hefur verið vanmetið.
• Ófyrirséðar aðstæður. Já, tækifæri gerast, en ég held að þetta falli undir lélegt skipulag.

Sjá líka fyrri færslu okkar 12 ástæður fyrir bilun í greiningu og viðskiptagreind.

Gervigreind, í dag, er mjög öflug og getur hjálpað fyrirtækjum að ná gríðarlegum árangri. Þegar gervigreind frumkvæði mistakast má næstum alltaf rekja bilunina til einhvers af ofangreindu.

Hvar er AI Excel?

Gervigreind er góð í endurteknum, flóknum verkefnum. (Til að vera sanngjarnt getur það líka gert einföld verkefni sem ekki eru endurtekin. En það væri ódýrara að láta leikskólabarnið þitt gera það.) Það er gott að finna mynstur og tengsl, ef þau eru til, í miklu magni gagna.

• AI gengur vel þegar leitað er að atburðum sem passa ekki við tiltekið mynstur.
  • Uppgötva svik við kreditkortum snýst um að finna viðskipti sem fylgja ekki notkunarmynstri. Það hefur tilhneigingu til að villast á hliðina á varkárni. Ég hef fengið símtöl frá kreditkortinu mínu með ofurkappi reiknirit þegar ég fyllti bílaleigubílinn minn af bensíni í Dallas og fyllti síðan persónulega bílinn minn í Chicago. Það var lögmætt, en nógu óvenjulegt til að fá flagg.

"American Express vinnur 1 trilljón dollara í viðskiptum og er með 110 milljónir AmEx korta í rekstri. Þeir treysta að miklu leyti á gagnagreiningar og vélrænni reiknirit til að hjálpa til við að greina svik í næstum rauntíma og spara því milljónir í tapi.

• Lyfjasvik og misnotkun. Kerfi geta fundið óvenjulegt hegðunarmynstur sem byggir á mörgum forrituðum reglum. Til dæmis, ef sjúklingur hitti þrjá mismunandi lækna um bæinn sama dag með svipaðar kvartanir um sársauka, gæti verið þörf á frekari rannsókn til að útiloka misnotkun.
• AI inn heilsugæslu hefur náð góðum árangri.
  • Gerð gervigreind og djúpnám var kennt til að bera saman röntgengeisla við venjulegar niðurstöður. Það var hægt að auka starf geislafræðinga með því að merkja frávik sem geislafræðingur gæti athugað.
• AI virkar vel með félagslíf og verslun. Ein ástæða fyrir því að við sjáum þetta svona mikið er sú að það er lítil hætta. Hættan á að gervigreind sé röng og hafi alvarlegar afleiðingar er lítil.
• • Ef þér líkaði/keyptir þetta, við höldum að þér líkar þetta. Allt frá Amazon til Netflix og YouTube, þeir nota allir einhvers konar mynsturþekkingu. Instagram AI lítur á samskipti þín til að einbeita straumnum þínum. Þetta hefur tilhneigingu til að virka best ef reikniritið getur sett óskir þínar í fötu eða hóp annarra notenda sem hafa tekið svipaðar ákvarðanir, eða ef áhugamál þín eru þröng.
  • AI hefur notið nokkurrar velgengni með andlitsgreining. Facebook getur borið kennsl á áður merktan mann á nýrri mynd. Sum snemma öryggistengd andlitsgreiningarkerfi létu blekkjast af grímum.
• AI hefur notið velgengni í búskap með því að nota vélanám, IoT skynjara og tengd kerfi.
  • AI aðstoðaði klár dráttarvélar planta og uppskera akra til að hámarka uppskeru, lágmarka áburð og bæta matvælaframleiðslukostnað.
  • Með gagnapunktum frá 3-D kortum, jarðvegsskynjara, drónum, veðurmynstri, undir eftirliti vél nám finnur mynstur í stórum gagnasöfnum til að spá fyrir um besta tíma til að planta uppskeru og spá fyrir um uppskeru áður en þeim er jafnvel gróðursett.
  • Mjólkurbú nota gervigreind vélmenni til að láta kýr mjólka sjálfar, gervigreind og vélanám fylgjast einnig með lífsmörkum kúnna, virkni, fæðu og vatnsneyslu til að halda þeim heilbrigðum og ánægðum.
  • Með hjálp gervigreindar, bændur sem eru innan við 2% íbúanna fæða 300 milljónir í restinni af Bandaríkjunum.
  • Gervigreind í landbúnaði

Það eru líka til frábærar sögur af gervigreind árangur í þjónustugreinum, verslun, fjölmiðlum og framleiðslu. AI er í raun alls staðar.

Styrkur og veikleikar gervigreindar eru andstæður

Sterkur skilningur á styrkleikum og veikleikum gervigreindar getur stuðlað að velgengni gervigreindarverkefna þinna. Mundu líka að hæfileikarnir í hægri dálknum eru tækifæri. Þetta eru svæðin þar sem framleiðendur og ættleiðendur eru nú að taka framförum. Við munum skoða hæfileikana sem nú ögra gervigreind aftur eftir ár og skrá vinstri færsluna. Ef þú rannsakar eftirfarandi töflu vandlega, kæmi mér ekki á óvart ef það væri einhver hreyfing á milli þess tíma sem ég skrifa þetta og þess tíma sem það er birt.

Hvað er framtíð gervigreindar?

Ef gervigreind væri snjallari gæti það spáð fyrir um hvað framtíðin ber í skauti sér. Það er ljóst að þeir eru margir misskilningi um hvað gervigreind getur og getur ekki gert. Margir ranghugmyndir og gervigreind ólæsi eru afleiðing þess að tæknimarkaðssetning ofbýður núverandi getu. AI er áhrifamikill fyrir það sem það getur gert í dag. Ég spái því að margir af veikleikunum í hægri dálknum muni færast til vinstri og verða styrkleikar á næstu 2 eða 3 árum.

[Eftir að ég hafði lokið þessari grein, kynnti ég fyrri málsgrein til OpenAI, opinn gervigreindarvettvangur tungumálagenerator. Þú gætir hafa séð eitthvað af listinni sem myndast með DALL-E þess. Mig langaði að vita hvað það hugsaði um framtíð gervigreindar. Hér er það sem það hafði að segja. ]

Framtíð gervigreindar snýst ekki um að kaupa nokkra netþjóna og setja upp hugbúnaðarpakka sem er ekki í hillunni. Þetta snýst um að finna og ráða rétta fólkið, byggja upp rétta hópinn og gera réttar fjárfestingar í bæði vél- og hugbúnaði.

Sumir hugsanlegir árangur gervigreindar á næstu árum eru:

• Auka nákvæmni spár og ráðleggingar
• Að bæta ákvarðanatökuferli
• Hraða rannsóknum og þróun
• Aðstoð við að gera sjálfvirkan og fínstilla viðskiptaferla

Hins vegar eru líka nokkrar hugsanlegar bilanir í gervigreind sem fyrirtæki ættu að vera meðvituð um, svo sem:

• Of traust á gervigreind sem leiðir til óákjósanlegra ákvarðana
• Skortur á skilningi á því hvernig gervigreind virkar sem leiðir til misnotkunar
• Hlutdrægni í gögnum sem notuð eru til að þjálfa gervigreind líkön sem leiða til ónákvæmra niðurstaðna
• Öryggis- og persónuverndaráhyggjur varðandi gögn sem notuð eru til að þjálfa gervigreind módel

Svo, hvað þýðir þetta fyrir fyrirtæki sem fjárfesta í gervigreind til að bæta við hefðbundnum greiningum sínum? Stutta svarið er að það eru engar flýtileiðir. 85% gervigreindarverkefna mistakast. Athyglisvert er að þetta er svipað og oft vitnað í tölfræði sem tengist hefðbundnum upplýsingatækni- og BI-verkefnum. Sama erfiðisvinnan sem alltaf hefur verið krafist áður en þú getur fengið verðmæti út úr greiningar verður samt að vera unnin. Framtíðarsýnin þarf að vera til, vera raunhæf og framkvæmanleg. Skítavinnan er gagnaundirbúningur, gagnarugl og gagnahreinsun. Þetta verður alltaf að gera. Í þjálfun gervigreindar, jafnvel meira. Sem stendur eru engar flýtileiðir til mannlegra afskipta. Menn þurfa samt að skilgreina reikniritin. Menn þurfa að bera kennsl á „rétta“ svarið.

Í stuttu máli, til að gervigreind nái árangri þurfa menn að:

• Koma á innviðum. Þetta er í rauninni að setja mörkin þar sem gervigreind mun vinna. Það snýst um hvort stofnunin geti stutt óskipulögð gögn, blockchain, IoT, viðeigandi öryggi.
• Aðstoð við uppgötvun. Finndu og ákvarðaðu framboð gagna. Gögn til að þjálfa gervigreind verða að vera til og vera tiltæk.
• Búðu til gögnin. Þegar það er kynnt stórt gagnasett og þar af leiðandi mikinn fjölda hugsanlegra niðurstaðna, gæti þurft að gera lénssérfræðing til að meta niðurstöðurnar. Söfnun mun einnig fela í sér staðfestingu á samhengi gagna.

Til að fá lánaða setningu frá gagnafræðingunum, til að fyrirtæki nái árangri með gervigreind, til að geta bætt virði við núverandi greiningargetu, þurfa þau að geta aðskilið merki frá hávaða, skilaboðum frá efla.

Fyrir sjö árum, IBM's Ginni Rometty sagði eitthvað eins og, Watson Health [AI] er tunglskot okkar. Með öðrum orðum, gervigreind – sem jafngildir tungllendingu – er hvetjandi, framkvæmanlegt, teygjanlegt markmið. Ég held að við höfum ekki lent á tunglinu. Strax. IBM og mörg önnur fyrirtæki halda áfram að vinna að markmiði umbreytandi gervigreindar.

Ef gervigreind er tunglið er tunglið í sjónmáli og það er nær en það hefur nokkru sinni verið.