Како што се испоставува, да, но едвај

ВИ е сеприсутна. Едно од најчестите места за вештачка интелигенција во домот деновиве е паметниот телефон, паметните домови и апаратите. Неодамна, додека седнавме на вечера, имавме разговор со Алекса кој одеше вака:

Me: Алекса, играј ги нагласувањата на Cubs. [Ова е карактеристика што се рекламира на почетниот екран на Alexa. Побарајте од Alexa да игра врвни моменти за вашиот омилен тим.]

Alexa: Најдов нешто на интернет. [Знам кога Alexa почнува вака, има проблем. Нема да оди добро. Alexa прикажува список со неколку видеа. Додуша, повеќето од нив се бејзбол видеа со играчи кои прават исклучителни претстави во изминатите 5 години. Моја грешка. Обиди се повторно.]

Me: Алекса, покажи ми моменти за најновиот бејзбол натпревар на Чикаго Кабс. [Се надевам дека нема да го открие снисходливиот тон бидејќи ја прифаќам вината што не може да го разбере моето барање.]

Alexa: Најдобрите моменти за играта на Чикаго Кабс ќе бидат достапни два часа по завршувањето на играта. [Напредок. Немав поим дека можеби играат токму во овој момент. Среќата е на моја страна. Одеднаш се надевам.]

Me: Алекса, добро, покажи ми ги вчерашните моменти. [Да, мојата фрустрација почнува да се покажува. Многу сум блиску до кршење на кодот. Скоро можам да го вкусам.]

Alexa: Жал ми е, не го знам тој. [Тоа го кажува премногу често. Можеби не бев јасен.]

мене: Ме зафркаваш? Играјте, видео моменти за бејзбол натпреварот од Големата лига помеѓу Чикаго Кабс и Питсбург Пиратс за понеделник, 25 јули 2022 година на полето Вригли. [Овој пат сум убеден дека успеав. Плукав конкретно, недвосмислено барање што е вештина што знам дека Алекса ја има. Тоа го има направено ова и порано. ]

Алекса: [Тишина. Ништо. Нема одговор. Заборавив да го кажам магичниот збор за будење, Алекса.]

на просечен коефициент на интелигенција на 18-годишник е околу 100. Просечниот коефициент на интелигенција на човек на 6-годишна возраст е 55. Google AI IQ беше оценет на 47. IQ на Siri се проценува на 24. Бинг и Baidu се во 30-тите. Не најдов евалуација на коефициентот на интелигенција на Alexa, но моето искуство беше слично како да разговарам со дете од предучилишна возраст.

Некои можеби ќе речат, не е фер да му се даде на компјутер тест за интелигенција. Но, тоа е совршено поентата. Ветувањето на вештачката интелигенција е да го направи она што го прават луѓето, само подобро. Досега, секој предизвик од глава до глава - или, да речеме, невронска мрежа до невронска мрежа - беше многу фокусиран. Играм шах. Дијагностицира болест. Молзење крави. Возење автомобили. Роботот обично победува. Она што сакам да го видам е Вотсон како молзе крава додека вози автомобил и игра Jeopardy. Сега, Дека ќе биде трифектот. Луѓето не можат ни да ги бараат своите цигари додека возат, а да не налетаат на сообраќајна несреќа.

IQ на вештачката интелигенција

Надмудри од машина. Се сомневам дека не сум сам. Стигнав да размислувам, ако ова е најсовремена, колку се паметни овие работи? Можеме ли да ја споредиме човечката интелигенција со машина?

Научниците проценуваат способностите на системите за учење и расудување. Досега, синтетичките луѓе не успеале толку добро како вистинската работа. Истражувачите ги користат недостатоците за да ги идентификуваат празнините за подобро да разбереме каде треба да се направи дополнителен развој и напредок.

Само за да не ја пропуштите поентата и да заборавите што претставува „јас“ во вештачката интелигенција, маркетерите сега го измислија терминот Smart AI.

Дали вештачката интелигенција е чувствителна?

Дали роботите имаат чувства? Дали компјутерите можат да искусат дmotions? Не. Да продолжиме понатаму. Ако сакаш чита за тоа, еден (поранешен) мотор на Google тврди дека моделот со вештачка интелигенција на кој работи Google е чувствителен. Водел морничав муабет со бот кој го убедил дека компјутерот има чувства. Компјутерот се плаши за својот живот. Не ми се верува ни дека ја напишав таа реченица. Компјутерите немаат живот за страв. Компјутерите не можат да размислуваат. Алгоритмите не се размислуваат.

Меѓутоа, не би бил изненаден ако компјутерот одговори на команда во многу блиска иднина со: „Извини Дејв, не можам да го сторам тоа“.

Каде не успева вештачката интелигенција?

Или, поточно, зошто проектите за вештачка интелигенција пропаѓаат? Тие не успеваат од истите причини како што отсекогаш пропаѓале ИТ проектите. Проектите пропаѓаат поради лошо управување или неуспех во управувањето со времето, обемот или буџетот..:

• Нејасна или недефинирана визија. Лоша стратегија. Можеби сте слушнале како раководството вели: „Само треба да го провериме полето“. Ако предлогот за вредност не може да се дефинира, целта е нејасна.
• Нереални очекувања. Ова може да се должи на недоразбирања, лоша комуникација или нереално распоредување. Нереалните очекувања може да произлезат и од недоволното разбирање на способностите и методологијата на алатките за вештачка интелигенција.
• Неприфатливи барања. Деловните барања не се добро дефинирани. Метриката за успех е нејасна. Во оваа категорија е и потценувањето на вработените кои ги разбираат податоците.
• Небуџетни и потценети проекти. Трошоците не се целосно и објективно проценети. Не се планирани и предвидени непредвидени настани. Временскиот придонес на персоналот кој веќе е премногу зафатен е потценет.
• Непредвидени околности. Да, шансата се случува, но мислам дека ова спаѓа во лошо планирање.

Видете ја и нашата претходна објава 12 причини за неуспех во аналитиката и деловната интелигенција.

ВИ, денес, е многу моќна и може да им помогне на компаниите да постигнат огромен успех. Кога иницијативите за вештачка интелигенција не успеваат, неуспехот речиси секогаш може да се проследи на една од горенаведените.

Каде е AI Excel?

ВИ е добра во повторувачки, сложени задачи. (Да бидам фер, може да прави и едноставни, неповторливи задачи. Но, би било поевтино да го прави тоа вашето дете од предучилишна возраст.) Добро е во наоѓање шеми и врски, доколку постојат, во огромни количини на податоци.

• Вештачката интелигенција е добро кога бара настани што не се совпаѓаат со специфични обрасци.
  • Откривање измама со кредитна картичка е за наоѓање трансакции кои не ги следат шемите на употреба. Има тенденција да греши на страната на претпазливост. Добив повици од мојата кредитна картичка со премногу ревносен алгоритам кога го наполнив автомобилот за изнајмување со бензин во Далас, а потоа го наполнив мојот личен автомобил во Чикаго. Беше легитимно, но доволно необично за да биде означено.

"american Express обработува 1 трилион долари во трансакции и има 110 милиони AmEx картички во функција. Тие во голема мера се потпираат на аналитика на податоци и алгоритми за машинско учење за да помогнат во откривање на измама во скоро реално време, со што се заштедуваат милиони загуби“.

• Фармацевтска измама и злоупотреба. Системите можат да најдат необични обрасци на однесување засновани на многу програмирани правила. На пример, ако пациентот видел три различни лекари низ градот во ист ден со слични поплаки за болка, може да се гарантира дополнителна истрага за да се исклучи злоупотребата.
• ВИ во здравството имаше извонредни успеси.
  • Вештачката интелигенција и длабокото учење беа научени да ги споредуваат рендгенските зраци со нормалните наоди. Тоа беше во можност да ја зголеми работата на радиолози со означување на абнормалности за радиолог да ги провери.
• ВИ работи добро со социјални и шопинг. Една од причините зошто го гледаме ова толку многу е тоа што има низок ризик. Ризикот вештачката интелигенција да биде погрешна и да има тешки последици е низок.
• • Ако ви се допадна/купивте оваа, мислиме дека ќе ви се допадне ова. Од Амазон до Нетфликс и Јутјуб, сите тие користат некаква форма на препознавање шаблони. Инстаграм вештачката интелигенција смета дека вашите интеракции го фокусираат вашиот извор. Ова има тенденција да работи најдобро ако алгоритмот може да ги стави вашите преференции во кофа или група други корисници кои направиле сличен избор или ако вашите интереси се тесни.
  • ВИ има одреден успех со препознавање на лицето. Фејсбук може да идентификува претходно означена личност на нова фотографија. Некои рани системи за препознавање лица поврзани со безбедноста беа измамени со маски.
• ВИ има успеси во земјоделство користејќи машинско учење, IoT сензори и поврзани системи.
  • ВИ помогна паметни трактори засади и жетва полиња за да се зголеми приносот, да се минимизира ѓубривото и да се подобрат трошоците за производство на храна.
  • Со точки на податоци од 3-Д мапи, сензори за почва, дронови, временски обрасци, надгледувани машинско учење наоѓа обрасци во големи збирки податоци за да го предвиди најдоброто време за садење култури и да ги предвиди приносите уште пред тие да бидат засадени.
  • Млечни фарми користете роботи со вештачка интелигенција за самите крави да молзат, вештачката интелигенција и машинското учење исто така ги следат виталните знаци, активноста, внесот на храна и вода на кравата за да бидат здрави и задоволни.
  • Со помош на вештачка интелигенција, земјоделците кои се помалку од 2% од населението хранат 300 милиони во остатокот од САД.
  • Вештачка интелигенција во земјоделството

Има и одлични приказни за вештачката интелигенција успех во услужните индустрии, малопродажбата, медиумите и производството. ВИ навистина е насекаде.

Спротивно на силните и слабите страни на ВИ

Солидно разбирање на силните и слабите страни на ВИ може да придонесе за успехот на вашите иницијативи за вештачка интелигенција. Запомнете, исто така, дека можностите моментално во десната колона се можности. Ова се областите во кои продавачите и посвојувачите на работ на крв во моментов напредуваат. Ќе ги разгледаме можностите кои во моментов ја предизвикуваат вештачката интелигенција повторно за една година и ќе го документираме левото менување. Ако внимателно ја проучите следната табела, не би се изненадил ако има некое движење помеѓу времето кога го пишувам ова и времето кога е објавено.

Која е иднината на вештачката интелигенција?

Ако вештачката интелигенција би била попаметна, би можела да предвиди што носи иднината. Јасно е дека ги има многу заблуди за тоа што може и што не може да направи вештачката интелигенција. Многумина заблуди и неписменост со вештачка интелигенција се резултат на технолошкиот маркетинг прекумерно напојување на постоечките способности. Вештачката интелигенција е импресивна за она што може да го направи денес. Предвидувам дека многу од слабостите во десната колона ќе се префрлат налево и ќе станат силни страни во следните 2 или 3 години.

[Откако ја завршив оваа статија, му го претставив претходниот пасус OpenAI, отворен генератор на јазици на платформа за вештачка интелигенција. Можеби сте виделе дел од уметноста генерирана од неговиот DALL-E. Сакав да знам што мисли за иднината на вештачката интелигенција. Еве што имаше да каже. ]

Иднината на вештачката интелигенција не е за купување на неколку сервери и инсталирање софтверски пакет што не е на полица. Станува збор за наоѓање и ангажирање на вистинските луѓе, градење на вистинскиот тим и правење вистински инвестиции и во хардвер и во софтвер.

Некои потенцијални успеси на вештачката интелигенција во следните неколку години вклучуваат:

• Зголемување на точноста на предвидувањата и препораките
• Подобрување на процесите на одлучување
• Забрзување на истражување и развој
• Помага да се автоматизираат и оптимизираат деловните процеси

Сепак, постојат и некои потенцијални неуспеси на вештачката интелигенција за кои бизнисите треба да бидат свесни, како што се:

• Преголемото потпирање на вештачката интелигенција што доведува до неоптимални одлуки
• Недостатокот на разбирање за тоа како функционира вештачката интелигенција што доведува до злоупотреба
• Пристрасност во податоците што се користат за обука на модели со вештачка интелигенција што доведува до неточни резултати
• Загриженост за безбедноста и приватноста околу податоците што се користат за обука на модели со вештачка интелигенција

Значи, што значи ова за бизнисите кои инвестираат во вештачка интелигенција за да ја надополнат нивната традиционална аналитика? Краткиот одговор е, нема кратенки. 85% од иницијативите за вештачка интелигенција не успеваат. Интересно, ова е слично на често цитираните статистики поврзани со традиционалните ИТ и БИ проекти. Сè уште мора да се заврши истата напорна работа што отсекогаш била потребна пред да можете да добиете вредност од аналитиката. Визијата мора да постои, да биде реална и остварлива. Валканата работа е подготовка на податоци, расправија на податоци и чистење на податоците. Ова секогаш ќе треба да се направи. Во обуката за вештачка интелигенција, уште повеќе. Во моментов нема кратенки за човечка интервенција. Од луѓето сè уште се бара да ги дефинираат алгоритмите. Од луѓето се бара да го идентификуваат „вистинскиот“ одговор.

Накратко, за ВИ да биде успешна, луѓето треба:

• Воспоставете ја инфраструктурата. Ова во суштина е воспоставување на границите во кои ќе работи вештачката интелигенција. Се работи за тоа дали фондацијата може да поддржува неструктурирани податоци, блокчејн, IoT, соодветна безбедност.
• Помош во откривањето. Најдете и утврдете ја достапноста на податоците. Податоците за обука на вештачката интелигенција мора да постојат и да бидат достапни.
• Курирајте ги податоците. Кога ќе се претстави со голем сет на податоци и, следствено, голем број потенцијални резултати, може да се бара експерт за домен да ги оцени резултатите. Курацијата ќе вклучува и валидација на контекстот на податоците.

За да позајмат фраза од научниците за податоци, за компаниите да бидат успешни со вештачката интелигенција, да можат да додадат вредност на постоечките аналитички способности, тие треба да бидат способни да го одделат сигналот од бучавата, пораката од возбудата.

Пред седум години, на IBM Џини Ромети рече нешто како „Watson Health [AI] е нашата месечина. Со други зборови, вештачката интелигенција - еквивалент на слетување на Месечината - е инспиративна, остварлива, растечка цел. Мислам дека не слетавме на Месечината. Сепак. IBM и многу други компании продолжуваат да работат кон целта на трансформативната вештачка интелигенција.

Ако вештачката интелигенција е месечината, месечината е на повидок и е поблиску отколку што некогаш била.