როგორც ირკვევა, დიახ, მაგრამ ძლივს

AI არის ყველგან. ამ დღეებში სახლში ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული ადგილია სმარტფონი, ჭკვიანი სახლები და ტექნიკა. ცოტა ხნის წინ, როცა სადილზე ვიჯექით, ჩვენ გვქონდა საუბარი Alexa-სთან, რომელიც ასე წავიდა:

Me: Alexa, ითამაშეთ Cubs-ის მაჩვენებლები. [ეს არის ფუნქცია, რომელიც რეკლამირებულია Alexa-ს მთავარ ეკრანზე. სთხოვეთ Alexa-ს, ითამაშოს თქვენი საყვარელი გუნდისთვის.]

Alexa: ინტერნეტში რაღაც ვიპოვე. [მე ვიცი, როცა Alexa ასე იწყება, არის პრობლემა. კარგად არ წავა. Alexa აჩვენებს რამდენიმე ვიდეოს ჩამონათვალს. რა თქმა უნდა, მათი უმეტესობა ბეისბოლის ვიდეოებია, სადაც მოთამაშეები აკეთებენ განსაკუთრებულ თამაშებს ბოლო 5 წლის განმავლობაში. Ჩემი ბრალია. Კიდევ სცადე.]

Me: Alexa, მაჩვენე მაჩვენებლები Chicago Cubs-ის უახლესი ბეისბოლის თამაშისთვის. [ვიმედოვნებ, რომ ის ვერ აღმოაჩენს დამამცირებელ ტონს, რადგან მე ვიღებ ბრალს, რომ მან ვერ გაიგო ჩემი მოთხოვნა.]

Alexa: Chicago Cubs-ის თამაშის მაჩვენებლები ხელმისაწვდომი იქნება თამაშის დასრულებიდან ორი საათის შემდეგ. [პროგრესი. წარმოდგენა არ მქონდა, რომ ისინი ამ მომენტში თამაშობდნენ. იღბალი ჩემს მხარესაა. უცებ იმედი გამიჩნდა.]

Me: ალექსა, კარგად მაჩვენე გუშინდელი გამორჩეული მოვლენები. [დიახ, ჩემი იმედგაცრუება იწყებს გამოვლენას. ძალიან ახლოს ვარ კოდის გატეხვასთან. თითქმის გასინჯვა შემიძლია.]

Alexa: უკაცრავად, ეს არ ვიცი. [ამას ძალიან ხშირად ამბობს. ალბათ მე არ ვიყავი გასაგები.]

Me: Მეღადავები? ითამაშეთ, ვიდეო ხაზგასმა ძირითადი ლიგის ბეისბოლის მატჩისთვის ჩიკაგო კუბსსა და პიტსბურგის მეკობრეებს შორის ორშაბათს, 25 წლის 2022 ივლისს, Wrigley Field-ზე. [ამჯერად დარწმუნებული ვარ, რომ დავამარცხე. მე გამოვხატე კონკრეტული, ცალსახა მოთხოვნა, რომელიც ვიცი, რომ Alexa-ს აქვს. ამას ადრეც აკეთებდა. ]

Alexa: [დუმილი. არაფერი. Არანაირი რეაგირება არ. დამავიწყდა მეთქვა ჯადოსნური გაღვიძების სიტყვა, ალექსა.]

ის საშუალო IQ 18 წლის ასაკში არის დაახლოებით 100. 6 წლის ადამიანის საშუალო IQ არის 55. Google AI IQ შეფასდა 47-ად. Siri-ის IQ შეფასებულია 24-ად. Bing და Baidu არიან 30-იან წლებში. მე ვერ ვიპოვე Alexa-ს IQ-ის შეფასება, მაგრამ ჩემი გამოცდილება სკოლამდელ ბავშვთან საუბარს ჰგავს.

ზოგიერთმა შეიძლება თქვას, რომ კომპიუტერისთვის IQ ტესტის გაკეთება არ არის სამართლიანი. მაგრამ, ეს არის აბსოლუტურად აზრი. ხელოვნური ინტელექტის დაპირება არის იმის გაკეთება, რასაც ადამიანები აკეთებენ, მხოლოდ უკეთესი. აქამდე, ყოველი გამოწვევა ერთმანეთის პირისპირ - ან, ვთქვათ, ნერვული ქსელიდან ნერვულ ქსელამდე - ძალიან ფოკუსირებული იყო. Ჭადრაკის თამაში. დაავადების დიაგნოსტიკა. რძიანი ძროხები. მანქანების მართვა. რობოტი ჩვეულებრივ იმარჯვებს. რაც მინდა ვნახო არის უოტსონი ძროხას წვავს მანქანის მართვისას და თამაშობს Jeopardy. ახლა, ეს იქნება ტრიფეკა. ადამიანები ვერც კი ეძებენ თავიანთ სიგარეტს მანქანის მართვისას ავარიის გარეშე.

AI-ის IQ

აჯობა მანქანამ. მეეჭვება, რომ მარტო არ ვარ. დავფიქრდი, თუ ეს თანამედროვეა, რამდენად ჭკვიანია ეს ყველაფერი? შეგვიძლია შევადაროთ ადამიანის ინტელექტი მანქანას?

მეცნიერები აფასებენ სისტემების სწავლისა და მსჯელობის უნარი. ჯერჯერობით, სინთეზურ ადამიანებს არ აკეთებენ ისე კარგად, როგორც რეალურს. მკვლევარები იყენებენ ხარვეზებს ხარვეზების დასადგენად, რათა უკეთ გავიგოთ, სად არის საჭირო დამატებითი განვითარება და პროგრესი.

იმისათვის, რომ არ გამოგრჩეთ აზრი და დაგავიწყდეთ რას წარმოადგენს AI-ში „მე“, მარკეტოლოგებმა ახლა შექმნეს ტერმინი Smart AI.

არის AI მგრძნობიარე?

რობოტებს აქვთ გრძნობები? შეუძლიათ თუ არა კომპიუტერებს გამოცდილება ეmotions? არა, გავაგრძელოთ. თუ გინდა წაკითხული ამის შესახებ Google-ის ერთი (ყოფილი) ძრავა ამტკიცებს, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელზეც Google მუშაობს, არის მგრძნობიარე. მას საშინელი ჩატი ჰქონდა ბოტთან, რომელმაც დაარწმუნა, რომ კომპიუტერს აქვს გრძნობები. კომპიუტერს ეშინია მისი სიცოცხლისთვის. არც კი მჯერა, რომ ეს წინადადება დავწერე. კომპიუტერებს არ აქვთ სიცოცხლის შიში. კომპიუტერები ვერ აზროვნებენ. ალგორითმები არ არის მოფიქრებული.

თუმცა, არ გამიკვირდება, თუ კომპიუტერი უპასუხებს ბრძანებას უახლოეს მომავალში: „ბოდიში, დეივ, მე არ შემიძლია ამის გაკეთება“.

სად იშლება AI?

ან, უფრო ზუსტად, რატომ ვერ ხერხდება ხელოვნური ინტელექტის პროექტები? ისინი მარცხდებიან იმავე მიზეზების გამო, რაც ყოველთვის მარცხდებოდა IT პროექტები. პროექტები მარცხდება არასწორი მენეჯმენტის ან დროის, მოცულობის ან ბიუჯეტის მენეჯმენტის წარუმატებლობის გამო:

• გაურკვეველი ან გაურკვეველი ხედვა. ცუდი სტრატეგია. თქვენ შეიძლება გსმენიათ მენეჯმენტის ნათქვამი: "ჩვენ უბრალოდ უნდა შევამოწმოთ ყუთი". თუ ღირებულების წინადადების განსაზღვრა შეუძლებელია, მიზანი გაურკვეველია.
• არარეალურია მოლოდინები. ამის მიზეზი შეიძლება იყოს გაუგებრობები, ცუდი კომუნიკაცია ან არარეალური დაგეგმვა. არარეალური მოლოდინები ასევე შეიძლება გამოწვეული იყოს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების შესაძლებლობებისა და მეთოდოლოგიის არ გაგებით.
• მიუღებელი მოთხოვნები. ბიზნესის მოთხოვნები კარგად არ არის განსაზღვრული. წარმატების მეტრიკა გაურკვეველია. ასევე ამ კატეგორიაში შედის იმ თანამშრომლების დაფასება, რომლებსაც ესმით მონაცემები.
• ბიუჯეტის გარეშე და დაუფასებელი პროექტები. ხარჯები სრულად და ობიექტურად არ არის შეფასებული. გაუთვალისწინებელი შემთხვევები არ არის დაგეგმილი და მოსალოდნელი. იმ თანამშრომლების დროში წვლილი, რომლებიც უკვე ძალიან დატვირთულები არიან, შეფასებული იყო.
• გაუთვალისწინებელი გარემოებები. დიახ, შანსი ხდება, მაგრამ ვფიქრობ, რომ ეს ცუდი დაგეგმვის ქვეშ მოდის.

აგრეთვე იხილეთ ჩვენი წინა პოსტი ანალიტიკისა და ბიზნეს დაზვერვის მარცხის 12 მიზეზი.

AI, დღეს, ძალიან ძლიერია და შეუძლია დაეხმაროს კომპანიებს მიაღწიონ უზარმაზარ წარმატებას. როდესაც ხელოვნური ინტელექტის ინიციატივები წარუმატებელია, წარუმატებლობა თითქმის ყოველთვის შეიძლება აღმოჩნდეს ზემოთ ჩამოთვლილთაგან.

სად მუშაობს AI Excel?

AI კარგად არის განმეორებადი, რთული ამოცანების შესრულება. (სამართლიანი რომ ვიყოთ, მას ასევე შეუძლია შეასრულოს მარტივი, განუმეორებელი ამოცანები. მაგრამ უფრო იაფი იქნება თქვენი სკოლამდელი აღზრდისთვის ამის გაკეთება.) კარგია ნიმუშებისა და ურთიერთობების პოვნა, თუ ისინი არსებობს, მონაცემთა დიდი რაოდენობით.

• AI კარგად მუშაობს, როდესაც ეძებს მოვლენებს, რომლებიც არ ემთხვევა კონკრეტულ ნიმუშებს.
  • ამოცნობა საკრედიტო ბარათის თაღლითობა არის ტრანზაქციების პოვნა, რომლებიც არ მიჰყვება გამოყენების ნიმუშებს. ის ცდება სიფრთხილის მხრივ. მე მივიღე ზარები ჩემი საკრედიტო ბარათიდან ზედმეტად გულმოდგინე ალგორითმით, როდესაც დალასში ჩემი დაქირავებული მანქანა გაზით გავავსე და შემდეგ ჩემი პირადი მანქანა ჩიკაგოში. ეს იყო ლეგიტიმური, მაგრამ საკმარისად უჩვეულო დროშის მოსაპოვებლად.

"American Express ამუშავებს 1 ტრილიონი დოლარის ტრანზაქციას და ფუნქციონირებს 110 მილიონი AmEx ბარათი. ისინი დიდწილად ეყრდნობიან მონაცემთა ანალიტიკას და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს, რათა დაეხმარონ თაღლითობის აღმოჩენას თითქმის რეალურ დროში, შესაბამისად დაზოგავს მილიონობით ზარალს. ”

• ფარმაცევტული თაღლითობა და ბოროტად გამოყენება. სისტემებს შეუძლიათ იპოვონ ქცევის უჩვეულო შაბლონები, რომლებიც დაფუძნებულია ბევრ დაპროგრამებულ წესზე. მაგალითად, თუ პაციენტმა იმავე დღეს დაინახა სამი განსხვავებული ექიმი ქალაქში მსგავსი ჩივილებით, შეიძლება საჭირო გახდეს დამატებითი გამოკვლევა ძალადობის გამორიცხვის მიზნით.
• AI-ში ჯანდაცვის აქვს შესანიშნავი წარმატებები.
  • ხელოვნური ინტელექტი და ღრმა სწავლა ასწავლეს რენტგენის სხივების ნორმალურ აღმოჩენებთან შედარება. მან შეძლო რენტგენოლოგების მუშაობის გაძლიერება რენტგენოლოგის შესამოწმებლად პათოლოგიების მონიშვნით.
• AI კარგად მუშაობს სოციალური და შოპინგი. ერთი მიზეზი, რის გამოც ჩვენ ამას ასე ვხედავთ, არის დაბალი რისკი. AI-ის არასწორი და მძიმე შედეგების რისკი დაბალია.
• • თუ მოგეწონათ/იყიდეთ ამ, ვფიქრობთ მოგეწონებათ ეს. ამაზონიდან Netflix-სა და YouTube-მდე, ისინი ყველა იყენებენ ნიმუშის ამოცნობის გარკვეულ ფორმას. Instagram AI განიხილავს თქვენს ინტერაქციას თქვენი არხის ფოკუსირებისთვის. ეს საუკეთესოდ მუშაობს, თუ ალგორითმს შეუძლია თქვენი პრეფერენციები მოათავსოს თაიგულში ან სხვა მომხმარებელთა ჯგუფში, რომლებმაც გააკეთეს მსგავსი არჩევანი, ან თუ თქვენი ინტერესები ვიწროა.
  • AI-მ გარკვეული წარმატება მოიპოვა სახის აღიარება. Facebook-ს შეუძლია ახალ ფოტოზე ადრე მონიშნული ადამიანის იდენტიფიცირება. ზოგიერთი ადრეული უსაფრთხოებასთან დაკავშირებული სახის ამოცნობის სისტემა მოატყუეს ნიღბებით.
• AI-მ მიაღწია წარმატებებს მეურნეობის მანქანური სწავლების, IoT სენსორების და დაკავშირებული სისტემების გამოყენებით.
  • AI დაეხმარა ჭკვიანი ტრაქტორები მცენარეთა და მოსავლის მინდვრები მაქსიმალური მოსავლიანობის, სასუქის მინიმიზაციისა და საკვების წარმოების ხარჯების გასაუმჯობესებლად.
  • მონაცემთა ქულებით 3-D რუკებიდან, ნიადაგის სენსორებით, დრონებით, ამინდის ნიმუშებით, ზედამხედველობით მანქანა სწავლის პოულობს ნიმუშებს მონაცემთა დიდ ნაკრებებში, რათა იწინასწარმეტყველოს საუკეთესო დრო მოსავლის დარგვისთვის და მოსავლიანობის პროგნოზირება, სანამ ისინი დარგვამდეც კი იქნებიან.
  • რძის ფერმები გამოიყენე ხელოვნური ინტელექტის რობოტები, რათა ძროხები თავად რძიან, ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობა ასევე აკონტროლებენ ძროხის სასიცოცხლო ნიშანს, აქტივობას, საკვებისა და წყლის მიღებას, რათა ის ჯანმრთელი და კმაყოფილი იყოს.
  • ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით, ფერმერები რომლებიც მოსახლეობის 2%-ზე ნაკლებს შეადგენენ, დანარჩენ აშშ-ში 300 მილიონს კვებავენ.
  • ხელოვნური ინტელექტი სოფლის მეურნეობაში

ასევე არის ხელოვნური ინტელექტის შესანიშნავი ისტორიები წარმატება მომსახურების ინდუსტრიებში, საცალო ვაჭრობაში, მედიასა და წარმოებაში. AI მართლაც ყველგან არის.

ხელოვნური ინტელექტის ძლიერი და სუსტი მხარეების დაპირისპირება

ხელოვნური ინტელექტის ძლიერი და სუსტი მხარეების კარგად გაგებამ შეიძლება ხელი შეუწყოს თქვენი AI ინიციატივების წარმატებას. ასევე გახსოვდეთ, რომ მარჯვენა სვეტში მოცემული შესაძლებლობები არის შესაძლებლობები. ეს ის სფეროებია, რომლებშიც გამყიდველები და სისხლდენის მიმღებები ამჟამად პროგრესირებენ. ჩვენ განვიხილავთ შესაძლებლობებს, რომლებიც ამჟამად აპროტესტებენ ხელოვნურ ინტელექტს ერთ წელიწადში და დავადასტურებთ მარცხნივ ცვლას. თუ ყურადღებით შეისწავლით ქვემოთ მოცემულ დიაგრამას, არ გამიკვირდება, თუ რაიმე მოძრაობა განხორციელდება ამ სტატიის დაწერისა და გამოქვეყნების დროებს შორის.

რა არის AI-ს მომავალი?

თუ ხელოვნური ინტელექტი უფრო ჭკვიანი იქნებოდა, მას შეეძლო ეწინასწარმეტყველა მომავალი. გასაგებია, რომ ბევრია მცდარი წარმოდგენები იმის შესახებ, თუ რისი გაკეთება შეუძლია AI-ს და რა არ შეუძლია. ბევრი მცდარი წარმოდგენები და ხელოვნური ინტელექტის გაუნათლებლობა არის ტექნიკური მარკეტინგის არსებული შესაძლებლობების ზედმეტად ამაღლების შედეგი. AI შთამბეჭდავია იმით, რისი გაკეთებაც მას შეუძლია დღეს. მე ვიწინასწარმეტყველებ, რომ მარჯვენა სვეტის ბევრი სისუსტე გადაინაცვლებს მარცხნივ და გახდება ძლიერი მხარე მომდევნო 2 ან 3 წლის განმავლობაში.

[ამ სტატიის დასრულების შემდეგ წარვუდგინე წინა აბზაცი OpenAI, ღია AI პლატფორმის ენის გენერატორი. თქვენ შეიძლება გინახავთ მისი DALL-E-ს მიერ წარმოქმნილი ხელოვნების ნაწილი. მინდოდა მცოდნოდა რას ფიქრობდა ის AI-ის მომავალზე. აი, რა უნდა ეთქვა. ]

ხელოვნური ინტელექტის მომავალი არ არის რამდენიმე სერვერის შეძენა და თაროზე არსებული პროგრამული პაკეტის დაყენება. ეს არის სწორი ადამიანების პოვნა და დაქირავება, სწორი გუნდის შექმნა და სწორი ინვესტიციების განხორციელება როგორც აპარატურაში, ასევე პროგრამულ უზრუნველყოფაში.

AI-ის რამდენიმე პოტენციური წარმატება მომდევნო რამდენიმე წლის განმავლობაში მოიცავს:

• პროგნოზებისა და რეკომენდაციების სიზუსტის გაზრდა
• გადაწყვეტილების მიღების პროცესების გაუმჯობესება
• კვლევისა და განვითარების დაჩქარება
• ეხმარება ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციასა და ოპტიმიზაციაში

თუმცა, ასევე არსებობს ხელოვნური ინტელექტის ზოგიერთი პოტენციური წარუმატებლობა, რომელიც ბიზნესმა უნდა იცოდეს, როგორიცაა:

• AI-ზე გადაჭარბებული დამოკიდებულება, რაც იწვევს არაოპტიმალურ გადაწყვეტილებებს
• იმის გაგება, თუ როგორ მუშაობს AI, იწვევს არასწორ გამოყენებას
• მიკერძოება მონაცემებში, რომლებიც გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მოსამზადებლად, რაც იწვევს არაზუსტ შედეგებს
• უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის შეშფოთება AI მოდელების მოსამზადებლად გამოყენებული მონაცემების შესახებ

მაშ, რას ნიშნავს ეს ბიზნესებისთვის, რომლებიც ინვესტირებას ახორციელებენ AI-ში, რათა შეავსონ თავიანთი ტრადიციული ანალიტიკა? მოკლე პასუხი არის, არ არსებობს მოკლე გზები. AI ინიციატივების 85% მარცხდება. საინტერესოა, რომ ეს მსგავსია ხშირად ციტირებული სტატისტიკის, რომელიც დაკავშირებულია ტრადიციულ IT და BI პროექტებთან. იგივე შრომა, რომელიც ყოველთვის საჭირო იყო, სანამ ანალიტიკიდან ღირებულების მიღებას შეძლებთ, ჯერ კიდევ უნდა გაკეთდეს. ხედვა უნდა არსებობდეს, იყოს რეალისტური და მიღწევადი. ბინძური სამუშაო არის მონაცემთა მომზადება, მონაცემთა ჩხუბი და მონაცემთა გაწმენდა. ეს ყოველთვის უნდა გაკეთდეს. AI ვარჯიშისას, მით უმეტეს. ამჟამად ადამიანის ჩარევის მალსახმობები არ არსებობს. ადამიანებს ჯერ კიდევ მოეთხოვებათ ალგორითმის განსაზღვრა. ადამიანებს მოეთხოვებათ დაადგინონ „სწორი“ პასუხი.

მოკლედ, იმისთვის, რომ ხელოვნური ინტელექტი წარმატებული იყოს, ადამიანებს სჭირდებათ:

• ინფრასტრუქტურის მოწყობა. ეს არსებითად ადგენს საზღვრებს, რომლებშიც AI იმუშავებს. საუბარია იმაზე, შეუძლია თუ არა ფონდს არასტრუქტურირებული მონაცემების, ბლოკჩეინის, IoT-ის, შესაბამისი უსაფრთხოების მხარდაჭერა.
• დახმარება აღმოჩენაში. იპოვეთ და დაადგინეთ მონაცემთა ხელმისაწვდომობა. AI-ს მომზადების მონაცემები უნდა არსებობდეს და იყოს ხელმისაწვდომი.
• დააკოპირეთ მონაცემები. როდესაც წარმოდგენილია მონაცემთა დიდი ნაკრები და, შესაბამისად, პოტენციური შედეგების დიდი რაოდენობა, დომენის ექსპერტს შეიძლება დასჭირდეს შედეგების შეფასება. კურაცია ასევე მოიცავს მონაცემთა კონტექსტის ვალიდაციას.

იმისთვის, რომ აიღოთ ფრაზა მონაცემთა მეცნიერებისგან, იმისთვის, რომ კომპანიებმა წარმატებულები იყვნენ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, შეძლეს არსებული ანალიტიკური შესაძლებლობების ღირებულების დამატება, მათ უნდა შეეძლოთ სიგნალის გამოყოფა ხმაურისგან, გზავნილი აჟიოტაჟისგან.

შვიდი წლის წინ, IBM-ის გიინი რომტეთი თქვა რაღაც მსგავსი, Watson Health [AI] ჩვენი მთვარის კადრია. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ხელოვნური ინტელექტი - მთვარეზე დაშვების ტოლფასი - არის ინსპირაციული, მიღწევადი, დაჭიმული მიზანი. არა მგონია მთვარეზე ჩამოვჯექით. ჯერ კიდევ. IBM და მრავალი სხვა კომპანია აგრძელებენ მუშაობას ტრანსფორმაციული AI მიზნის მისაღწევად.

თუ ხელოვნური ინტელექტი მთვარეა, მაშინ მთვარე ჩანს და ის უფრო ახლოსაა, ვიდრე ოდესმე ყოფილა.