Үүнээс харахад тийм ээ, гэхдээ бараг л

AI хаа сайгүй байдаг. Өнөө үед гэрт хиймэл оюун ухааны хамгийн түгээмэл газруудын нэг бол ухаалаг утас, ухаалаг гэр, цахилгаан хэрэгсэл юм. Саяхан бид оройн хоолондоо сууж байхдаа Alexa-тай иймэрхүү яриа өрнөв.

Me: Alexa, Cubs-ийн онцлох үйл явдлуудыг тогло. [Энэ бол Alexa-ийн үндсэн дэлгэц дээр гарсан онцлог юм. Alexa-аас дуртай багийнхаа онцлох тоглолтуудыг тоглохыг хүс.]

Alexa: Би вэбээс нэг зүйл оллоо. [Alexa ингэж эхлэхэд асуудал гарна гэдгийг би мэднэ. Энэ нь сайн явахгүй байх. Alexa нь цөөн тооны видеонуудын жагсаалтыг харуулж байна. Мэдээжийн хэрэг, ихэнх нь сүүлийн 5 жилийн хугацаанд тоглогчид онцгой тоглолт хийсэн бейсболын видео бичлэгүүд юм. Миний буруу. Дахин оролд.]

Me: Alexa, надад сүүлийн үеийн Чикаго Кабс бейсболын тоглолтын онцлох үйл явдлуудыг үзүүлээрэй. [Миний хүсэлтийг ойлгож чадаагүйнхээ бурууг хүлээн зөвшөөрч байгаа тул энэ нь бүдүүлэг өнгө аясыг олж харахгүй байх гэж найдаж байна.]

Alexa: Чикаго Кабсын тоглолтын онцлох мэдээг тоглолт дууссанаас хойш хоёр цагийн дараа үзэх боломжтой. [Ахиц дэвшил. Яг энэ мөчид тэднийг тоглож магадгүй гэж би огт төсөөлөөгүй. Аз миний талд байна. Би гэнэт найдвар төрүүлэв.]

Me: Alexa, за тэгвэл надад өчигдрийн онцлох үйл явдлуудыг үзүүлээч. [Тийм ээ, миний бухимдал гарч эхэлж байна. Би кодыг эвдэхэд тун ойрхон байна. Би бараг амталж чадна.]

Alexa: Уучлаарай, би тэрнийг мэдэхгүй. [Үүнийг хэтэрхий олон удаа хэлдэг. Магадгүй би тодорхойгүй байсан байх.]

Надад: Надаар тоглоод байна уу? 25 оны 2022-р сарын XNUMX-ны Даваа гарагт Wrigley Field-д болох Чикаго Кабс болон Питтсбург Пирэтс багуудын Бейсболын Мажор Лигийн тоглолтын видео бичлэгийг тоглоорой. [Энэ удаад би үүнийг хадаж чадсан гэдэгтээ итгэлтэй байна. Би Alexa-д байдаг ур чадвар болох тодорхой, хоёрдмол утгагүй хүсэлтийг нулимсан. Үүнийг өмнө нь хийж байсан. ]

Alexa: [Чимээгүй. Юу ч биш. Хариу алга. Би шидэт сэрэх үг хэлэхээ мартчихаж, Алекса.]

The дундаж IQ 18 настай хүнийх 100 орчим байдаг. 6 настай хүний ​​дундаж IQ 55. Google-ийн AI IQ нь 47 гэж үнэлэгдсэн. Siri-ийн IQ нь 24. Bing, Baidu нар 30-аад оных. Би Alexa-ийн IQ-ийн үнэлгээг олж чадаагүй ч миний туршлага сургуулийн өмнөх насны хүүхэдтэй ярилцахтай адил байсан.

Зарим нь компьютерт IQ тест өгөх нь шударга бус гэж хэлж магадгүй. Гэхдээ энэ бол төгс цэг юм. AI-ийн амлалт бол хүмүүсийн хийдэг зүйлийг зөвхөн илүү сайн хийх явдал юм. Одоогийн байдлаар толгойноосоо – эсвэл бид хэлэх үү, мэдрэлийн сүлжээнээс мэдрэлийн сүлжээнд – сорилт бүр маш их анхаарал хандуулсан. Шатар тоглож байна. Өвчин оношлох. Саалийн үнээ. Машин жолоодох. Робот ихэвчлэн ялдаг. Миний харахыг хүсч байгаа зүйл бол Ватсон машин жолоодож, Jeopardy тоглож байхдаа үнээ сааж байгаа явдал юм. Одоо, гэж trifecta байх болно. Хүн төрөлхтөн машин барьж яваад тамхиа ч хайж чадахгүй, осолд өртөхгүй.

AI-ийн IQ

Машинаар хуурсан. Би ганцаараа биш гэж сэжиглэж байна. Хэрэв энэ нь орчин үеийн байдал юм бол эдгээр зүйл ямар ухаалаг юм бэ? Хүний оюун ухааныг машинтай харьцуулж болох уу?

Эрдэмтэд үнэлж байна системүүдийн суралцах, сэтгэх чадвар. Өнөөг хүртэл синтетик хүмүүс бодит зүйл шиг сайн зүйл хийж чадаагүй байна. Судлаачид дутагдалтай талуудыг ашиглан дутагдалтай талуудыг илрүүлж байгаа бөгөөд ингэснээр бид хаана нэмэлт хөгжил, ахиц дэвшил гаргах шаардлагатай байгааг илүү сайн ойлгох болно.

Та санаагаа орхигдуулахгүйн тулд хиймэл оюун ухаан дахь "би" юуг илэрхийлж байгааг мартахын тулд маркетерууд одоо Smart AI гэсэн нэр томъёог гаргаж ирсэн.

AI мэдрэмжтэй юу?

Роботуудад мэдрэмж байдаг уу? Компьютерууд туршлагатай болох уу emotions? Үгүй ээ, цаашаа явцгаая. Хэрэв та хүсвэл унш Энэ талаар нэг (хуучин) Google-ийн хөдөлгүүр нь Google-ийн ажиллаж байгаа хиймэл оюун ухааны загвар нь мэдрэмжтэй гэж мэдэгддэг. Тэрээр боттой аймшигтай яриа өрнүүлсэн нь түүнийг компьютерт мэдрэмж төрүүлдэг гэж итгүүлсэн юм. Компьютер амь насаа алдахаас айдаг. Би тэр өгүүлбэрийг бичсэндээ ч итгэхгүй байна. Компьютерт айх зүйл байхгүй. Компьютер сэтгэж чадахгүй. Алгоритмыг бодоогүй.

Гэсэн хэдий ч, хэрэв компьютер ойрын ирээдүйд "Уучлаарай, Дэйв, би үүнийг хийж чадахгүй" гэсэн тушаалд хариулахад би гайхахгүй.

AI хаана бүтэлгүйтдэг вэ?

Эсвэл бүр тодруулбал, хиймэл оюун ухааны төслүүд яагаад бүтэлгүйтдэг вэ? Тэд мэдээллийн технологийн төслүүд үргэлж бүтэлгүйтдэгтэй ижил шалтгаанаар бүтэлгүйтдэг. Төслүүд буруу менежмент, эсвэл цаг хугацаа, хамрах хүрээ, төсвөө удирдаж чадаагүйгээс болж бүтэлгүйтдэг...:

• Тодорхой бус эсвэл тодорхойгүй алсын хараа. Муу стратеги. Удирдлагын “Бид зүгээр л хайрцгийг шалгах хэрэгтэй” гэж хэлэхийг та сонссон байх. Хэрэв үнэ цэнийн саналыг тодорхойлох боломжгүй бол зорилго нь тодорхойгүй байна.
• Бодит бус хүлээлт. Энэ нь үл ойлголцол, харилцаа холбоо муу эсвэл бодит бус хуваарьтай холбоотой байж болно. Бодит бус хүлээлт нь хиймэл оюун ухааны хэрэгслийн чадавхи, аргачлалыг ойлгоогүйгээс үүдэлтэй байж болно.
• Хүлээн зөвшөөрөгдөөгүй шаардлага. Бизнесийн шаардлага сайн тодорхойлогдоогүй байна. Амжилтанд хүрэх хэмжүүрүүд тодорхойгүй байна. Мөн энэ ангилалд өгөгдлийг ойлгодог ажилчдыг дутуу үнэлдэг.
• Төсөвгүй, дутуу үнэлэгдсэн төслүүд. Зардлыг бүрэн, бодитой тооцоолоогүй байна. Гэнэтийн тохиолдлуудыг төлөвлөөгүй, урьдчилан тооцоолоогүй. Хэт их завгүй байгаа ажилтнуудын цагийн хувь нэмрийг дутуу үнэлэв.
• Урьдчилан таамаглаагүй нөхцөл байдал. Тийм ээ, тохиолдлын зүйл тохиолддог, гэхдээ миний бодлоор энэ нь буруу төлөвлөлтөд оршдог.

Мөн бидний өмнөх нийтлэлийг үзнэ үү Аналитик ба бизнесийн оюун ухаанд бүтэлгүйтсэн 12 шалтгаан.

Өнөөдөр хиймэл оюун ухаан нь маш хүчирхэг бөгөөд компаниудад асар их амжилтанд хүрэхэд тусалдаг. AI санаачлагууд бүтэлгүйтсэн тохиолдолд бүтэлгүйтлийг дээр дурдсан зүйлсийн аль нэгээр нь харж болно.

AI Excel хаана байдаг вэ?

AI нь дахин давтагддаг, нарийн төвөгтэй ажлуудад сайн байдаг. (Шударга хэлэхэд, энэ нь энгийн, давтагддаггүй даалгавруудыг бас хийж чадна. Гэхдээ сургуулийн өмнөх насны хүүхэд үүнийг хийвэл илүү хямд байх болно.) Асар их хэмжээний өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцаа холбоог олоход сайн.

• AI нь тодорхой загварт тохирохгүй үйл явдлуудыг хайж олоход сайн ажилладаг.
  • Илрүүлж байна зээлийн картын залилан ашиглалтын хэв маягийг дагадаггүй гүйлгээг олох тухай юм. Энэ нь болгоомжтой байх тал дээр алдаа гаргах хандлагатай байдаг. Даллас хотод түрээсийн машинаа бензинээр дүүргэж, дараа нь Чикагод хувийн машинаа дүүргэх үед би кредит картаасаа дуудлага хүлээн авсан. Энэ нь хууль ёсны боловч дарцаглахад хангалттай ер бусын байсан.

"American Express 1 их наяд долларын гүйлгээ хийдэг бөгөөд 110 сая AmEx карт ажиллаж байна. Тэд өгөгдлийн аналитик болон машин сургалтын алгоритмд ихээхэн найдаж, залилан мэхлэлтийг бодит цаг хугацаанд илрүүлэхэд тусалдаг бөгөөд ингэснээр олон сая алдагдлыг хэмнэдэг."

• Эмийн залилан, урвуулан ашиглах. Системүүд олон програмчлагдсан дүрмүүд дээр үндэслэн зан үйлийн ер бусын хэв маягийг олж чадна. Жишээлбэл, хэрэв өвчтөн нэг өдөр хотын эргэн тойронд гурван өөр эмчтэй ижил төстэй өвдөлтийн гомдолтой байсан бол хүчирхийллийг үгүйсгэхийн тулд нэмэлт шалгалт хийх шаардлагатай байж болно.
• AI in эрүүл мэндийн гайхалтай амжилтанд хүрсэн.
  • Рентген туяаг ердийн олдвортой харьцуулахын тулд хиймэл оюун ухаан, гүнзгий суралцахыг заажээ. Энэ нь радиологичийг шалгахын тулд хэвийн бус байдлыг тэмдэглэснээр радиологичдын ажлыг нэмэгдүүлэх боломжтой болсон.
• AI сайн ажилладаг нийгмийн болон дэлгүүр хэсэх. Үүнийг бид маш их харж байгаагийн нэг шалтгаан нь эрсдэл багатай байдаг. AI буруу байж, хүнд үр дагаварт хүргэх эрсдэл бага.
• • Хэрэв танд таалагдсан/худалдан авсан бол энэ, танд таалагдана гэж бодож байна энэ нь. Амазоноос эхлээд Netflix, YouTube хүртэл бүгд загвар таних ямар нэгэн хэлбэрийг ашигладаг. Instagram AI нь таны харилцан үйлчлэлд анхаарлаа хандуулдаг. Хэрэв алгоритм нь ижил төстэй сонголт хийсэн бусад хэрэглэгчдийн багц эсвэл бүлэгт таны тохиргоог оруулж чадвал эсвэл таны сонирхол нарийн бол энэ нь хамгийн сайн ажиллах хандлагатай байдаг.
  • AI зарим амжилтанд хүрсэн нүүрний хүлээн зөвшөөрөх. Фэйсбүүк шинэ зурган дээр өмнө нь тэмдэглэгдсэн хүнийг тодорхойлох боломжтой болсон. Аюулгүй байдалтай холбоотой зарим нүүр таних системийг маск ашиглан хуурсан.
• AI амжилтанд хүрсэн газар тариалан машин сургалт, IoT мэдрэгч болон холбогдсон системийг ашиглан.
  • AI тусалсан ухаалаг тракторууд ургацыг нэмэгдүүлэх, бордоог багасгах, хүнсний үйлдвэрлэлийн зардлыг сайжруулахын тулд тариалах, хураах талбай.
  • 3 хэмжээст газрын зураг, хөрс мэдрэгч, дрон, цаг агаарын төлөв байдлын мэдээллийн цэгүүдтэй, хяналттай машин суралцах үр тариа тарих хамгийн тохиромжтой цагийг урьдчилан таамаглахын тулд том өгөгдлийн багцаас хэв маягийг олж, тариалж амжаагүй байхад ургацыг урьдчилан таамаглах болно.
  • Сүүний фермүүд AI роботуудыг ашиглан үнээгээ өөрсдөө сааж, хиймэл оюун ухаан болон машин сургалт нь үнээний амин чухал шинж тэмдэг, үйл ажиллагаа, хоол хүнс, усны хэрэглээг хянаж, эрүүл, сэтгэл хангалуун байлгах болно.
  • AI-ийн тусламжтайгаар, фермерүүд Хүн амын 2% хүрэхгүй нь АНУ-ын бусад хэсэгт 300 саяыг тэжээдэг.
  • Хөдөө аж ахуй дахь хиймэл оюун ухаан

Мөн хиймэл оюун ухааны тухай гайхалтай түүхүүд бий амжилт үйлчилгээний салбар, жижиглэн худалдаа, хэвлэл мэдээлэл, үйлдвэрлэл. AI үнэхээр хаа сайгүй байдаг.

AI-ийн давуу болон сул талуудыг харьцуулсан

AI-ийн давуу болон сул талуудын талаар сайн ойлголттой байх нь таны AI санаачилгад амжилтанд хүрэхэд хувь нэмэр оруулах болно. Баруун талын баганад байгаа боломжууд нь боломж гэдгийг санаарай. Эдгээр нь борлуулагчид болон зах зээлд үржүүлэгчид ахиц дэвшил гаргаж байгаа салбарууд юм. Бид нэг жилийн дараа хиймэл оюун ухаанд дахин сорилт үзүүлж буй чадавхийг судалж, зүүн шилжилтийг баримтжуулах болно. Хэрэв та дараах хүснэгтийг сайтар судалбал миний бичих хугацаа болон нийтлэгдсэн цаг хооронд ямар нэгэн хөдөлгөөн гарсан бол би гайхахгүй байх болно.

AI-ийн ирээдүй юу вэ?

Хэрэв хиймэл оюун ухаан илүү ухаалаг байсан бол ирээдүйд юу болохыг урьдчилан таамаглаж магадгүй юм. Олон байгаа нь ойлгомжтой буруу ойлголт AI юу хийж чадах, юу хийж чадахгүй талаар. Олон буруу ойлголт, хиймэл оюун ухааны мэдлэггүй байдал Эдгээр нь одоо байгаа чадавхийг хэтрүүлэн сурталчилсан технологийн маркетингийн үр дүн юм. AI өнөөдөр хийж чадах зүйлээрээ гайхалтай. Баруун талын баганад байгаа олон сул талууд зүүн тийшээ шилжиж, дараагийн 2, 3 жилийн дотор давуу тал болно гэж би таамаглаж байна.

[Энэ нийтлэлийг дуусгасны дараа би өмнөх догол мөрийг танилцуулсан Нээлттэй байна, нээлттэй AI платформ хэлний үүсгэгч. Та түүний DALL-E-ийн бүтээсэн зарим урлагийн бүтээлийг харсан байх. Би хиймэл оюун ухааны ирээдүйн талаар юу бодож байгааг мэдэхийг хүссэн. Энд юу хэлэх ёстой байсан юм. ]

AI-ийн ирээдүй нь цөөн хэдэн сервер худалдаж аваад бэлэн биш програм хангамжийн багц суулгах биш юм. Энэ нь зөв хүмүүсийг хайж олох, ажилд авах, зөв ​​багийг бүрдүүлэх, техник хангамж, програм хангамжийн аль алинд нь зөв хөрөнгө оруулалт хийх явдал юм.

Ойрын хэдэн жилийн хугацаанд хиймэл оюун ухааны зарим боломжит амжилтууд нь:

• Урьдчилан таамаглал, зөвлөмжийн нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх
• Шийдвэр гаргах үйл явцыг сайжруулах
• Судалгаа, боловсруулалтыг хурдасгах
• Бизнесийн үйл явцыг автоматжуулах, оновчтой болгоход тусална

Гэсэн хэдий ч, бизнес эрхлэгчдийн мэдэж байх ёстой хиймэл оюун ухааны зарим бүтэлгүйтэл байдаг, тухайлбал:

• AI-д хэт найдах нь оновчтой бус шийдвэр гаргахад хүргэдэг
• AI хэрхэн ажилладаг талаар ойлголт дутмаг байгаа нь буруу ашиглахад хүргэдэг
• AI загваруудыг сургахад ашигладаг өгөгдөлд хазайсан нь буруу үр дүнд хүргэдэг
• AI загваруудыг сургахад ашигладаг өгөгдлийн аюулгүй байдал, нууцлалын асуудал

Тэгэхээр хиймэл оюун ухаанд хөрөнгө оруулалт хийж буй бизнесүүд уламжлалт аналитикаа нөхөхийн тулд энэ нь юу гэсэн үг вэ? Богино хариулт бол товчлол байхгүй. AI санаачилгын 85% нь бүтэлгүйтдэг. Сонирхолтой нь энэ нь уламжлалт IT болон BI төслүүдтэй холбоотой байнга иш татагддаг статистиктай төстэй юм. Аналитикаас үнэ цэнийг олж авахын өмнө үргэлж шаардагддаг байсан шаргуу хөдөлмөрийг одоо ч хийх ёстой. Алсын хараа нь байх ёстой, бодитой, хүрч болохуйц байх ёстой. Бохир ажил бол өгөгдөл бэлтгэх, мэдээлэл солилцох, өгөгдлийг цэвэрлэх явдал юм. Үүнийг үргэлж хийх шаардлагатай болно. AI-г сургахад бүр ч илүү. Одоогоор хүний ​​хөндлөнгийн оролцоо байхгүй байна. Хүмүүс алгоритмыг тодорхойлох шаардлагатай хэвээр байна. Хүмүүс "зөв" хариултыг тодорхойлох шаардлагатай.

Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюун ухаан амжилтанд хүрэхийн тулд хүмүүс дараахь зүйлийг хийх ёстой.

• Дэд бүтцийг бий болгох. Энэ нь үндсэндээ хиймэл оюун ухаан ажиллах хил хязгаарыг тогтоож байгаа юм. Энэ нь сан нь бүтэцгүй өгөгдөл, блокчэйн, IoT, зохих аюулгүй байдлыг дэмжиж чадах эсэх тухай юм.
• Нээлтэд туслах. Өгөгдөл байгаа эсэхийг олж, тодорхойлох. AI-г сургах өгөгдөл байх ёстой бөгөөд бэлэн байх ёстой.
• Өгөгдлийг цэгцлэх. Их хэмжээний өгөгдлийн багц, улмаар олон тооны боломжит үр дүнг танилцуулах үед үр дүнг үнэлэхийн тулд домэйн шинжээч шаардлагатай байж болно. Курац нь өгөгдлийн контекстийг баталгаажуулахыг мөн багтаана.

Мэдээллийн эрдэмтдээс хэллэг авахын тулд компаниуд хиймэл оюун ухаантай амжилтанд хүрч, одоо байгаа аналитик чадавхидаа үнэ цэнийг нэмэх чадвартай байхын тулд дохиог чимээ шуугианаас, мессежийг шуугианаас салгах чадвартай байх хэрэгтэй.

Долоон жилийн өмнө IBM Жинни Рометти "Watson Health [AI] бол бидний сарны гэрэл юм" гэх мэтээр хэлсэн. Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюун ухаан нь саран дээр буухтай дүйцэхүйц урам зориг өгөх, хүрч болохуйц, сунгах зорилго юм. Бид саран дээр газардсан гэж бодохгүй байна. Гэсэн хэдий ч. IBM болон бусад олон компаниуд хувиргагч хиймэл оюун ухааны зорилгын төлөө үргэлжлүүлэн ажиллаж байна.

Хэрэв хиймэл оюун ухаан нь сар бол сар харагдах бөгөөд урьд өмнө байгаагүй ойр байна.