لکه څنګه چې دا معلومه شوه، هو، مګر یوازې په سختۍ سره

AI هر اړخیز دی. پدې ورځو کې په کور کې د AI لپاره یو له خورا عام ځایونو څخه سمارټ فون ، سمارټ کورونه او وسایل دي. په دې وروستیو کې، لکه څنګه چې موږ ډوډۍ ته ناست یو، موږ د الیکسا سره خبرې اترې وکړې چې داسې یو څه وو:

Me: الیکسا، د کیبس مهمې لوبې وکړئ. [دا یوه ځانګړتیا ده چې د الیکسا کور سکرین کې ویل کیږي. له الیکسا څخه وغواړئ چې ستاسو د خوښې ټیم لپاره مهمې لوبې وکړي.]

Alexa: ما په ویب کې یو څه وموندل. [زه پوهیږم کله چې الیکسا د دې په څیر پیل کوي، یوه ستونزه ده. دا به ښه نه وي. الیکسا د یو څو ویډیوګانو لیست ښیې. ورکړل شوي ، ډیری یې د بیسبال ویډیوګانې دي چې لوبغاړي یې په تیرو 5 کلونو کې استثنایی لوبې کوي. زما ګناه. بیا هڅه وکړه.]

Me: الیکسا، ماته د شیکاګو کیبز بیسبال وروستۍ لوبې لپاره مهم ټکي وښایاست. [زه امید لرم چې دا د خندا وړ ټون ونه پیژني ځکه چې زه د دې لپاره ملامت یم چې زما په غوښتنه د پوهیدو توان نلري.]

Alexa: د شیکاګو کیبس لوبې لپاره نښې به د لوبې پای ته رسیدو دوه ساعته وروسته شتون ولري. [پرمختګ. زه نه پوهیږم چې دوی به پدې وخت کې لوبې وکړي. بخت زما په طرف دی. زه ناڅاپه هیله مند یم.]

Me: الیکسا، ښه ماته د پرونۍ اغیزې ټکي وښایه، بیا. [هو، زما خپګان په ښکاره کولو پیل کوي. زه د کوډ ماتولو ته نږدې یم. زه تقریبا دا خوند کولی شم.]

Alexa: بخښنه غواړم، زه دا نه پیژنم. [دا ډیر ځله وايي. شاید زه روښانه نه وم.]

ما: تاسو زما سره ټوکې کوی؟ پلی، ویډیو د میجر لیګ بیسبال لوبې لپاره د شیکاګو کب او پیټسبورګ قزاقانو ترمنځ د دوشنبې په ورځ د جولای 25، 2022 لپاره په ریګلي فیلډ کې. [دا ځل زه ډاډه یم چې ما دا پای ته رسولې ده. ما یوه ځانګړې، مبهم غوښتنه توی کړه چې یو مهارت دی چې زه پوهیږم الیکسا لري. مخکې یې هم دا کار کړی دی. ]

Alexa: [ چوپتیا. هیڅ نه. هیڅ ځواب نشته. ما د جادو بیدارۍ کلمه ویل هیر کړي ، الیکسا.]

د اوسط IQ د 18 کلن عمر شاوخوا 100 دی. د یو شپږ کلن انسان اوسط IQ 6 دی. د ګوګل AI IQ 55 ارزول شوی. د سری IQ 47 اټکل شوی. Bing او Baidu په 24 کې دي. ما د الیکسا د IQ ارزونه ونه موندله، مګر زما تجربه د مخکیني ښوونځي سره د خبرو کولو په څیر وه.

ځینې ​​ښايي ووایي، دا سمه نه ده چې کمپیوټر ته د IQ ازموینه ورکړي. مګر، دا په بشپړه توګه ټکی دی. د AI ژمنه دا ده چې هغه څه وکړي چې انسانان یې کوي، یوازې غوره. تر دې دمه، هر یو له سر څخه سر - یا، ایا موږ باید ووایو، د عصبي شبکې څخه عصبي شبکه - ننګونې خورا تمرکز لري. شطرنج لوبه کول. د ناروغۍ تشخیص. شیدې ورکوونکي غواګانې. د موټرو چلول. روبوټ معمولا وګټي. هغه څه چې زه غواړم وګورم واټسن د موټر چلولو پرمهال د غوا شیدې کوي او د خطر سره لوبې کوي. اوس، چې trifecta به وي. انسانان حتی د موټر چلولو په وخت کې د حادثې پرته خپل سګرټ نشي موندلی.

د AI IQ

د ماشین په واسطه بهر شوی. زه شک لرم چې زه یوازې نه یم. زه فکر ته راغلم، که دا د هنر حالت وي، دا شیان څومره هوښیار دي؟ ایا موږ کولی شو د انسان عقل له ماشین سره پرتله کړو؟

ساینس پوهان ارزونه کوي د زده کړې او دلیل لپاره د سیسټم وړتیاوې. تر اوسه پورې، مصنوعي انسانانو د اصلي شی په څیر نه دی ترسره کړی. څیړونکي د تشو د پیژندلو لپاره نیمګړتیاوې کاروي ترڅو موږ په ښه توګه پوه شو چې چیرې اضافي پرمختګ او پرمختګ ته اړتیا لیدل کیږي.

یوازې د دې لپاره چې تاسو ټکی له لاسه ورنکړئ او هیر کړئ چې په AI کې "I" څه استازیتوب کوي، مارکیټانو اوس د سمارټ AI اصطلاح جوړه کړې.

ایا AI حساس دی؟

ایا روبوټونه احساسات لري؟ کولی شي کمپیوټر تجربه کړي emotions؟ نه. راځئ چې پرمخ لاړ شو. که تاسو غواړئ پاتې برخه د دې په اړه، یو (پخوانی) د ګوګل انجن ادعا کوي د AI ماډل چې ګوګل کار کوي حساس دی. هغه د یو بوټ سره عجیب چیټ درلود چې هغه یې قانع کړ چې کمپیوټر احساسات لري. کمپیوټر د خپل ژوند لپاره ویره لري. زه حتی باور نشم کولی ما دا جمله لیکلې ده. کمپيوټر د ډار لپاره ژوند نه لري. کمپیوټر فکر نشي کولی. الګوریتم فکر نه کوي.

زه به حیران نه شم، که څه هم، که کمپیوټر په نږدې راتلونکي کې یو قوماندې ته ځواب ووایي: "زه بخښنه غواړم، ډیو، زه دا نشم کولی."

AI چیرته ناکامیږي؟

یا، په دقیقه توګه، ولې د AI پروژې ناکامیږي؟ دوی د ورته دلیلونو لپاره ناکام دي چې د معلوماتي ټکنالوجۍ پروژې تل ناکام شوي. پروژې د ناسم مدیریت، یا د وخت، اندازې یا بودیجې په مدیریت کې د ناکامۍ له امله ناکامیږي..

• ناڅرګنده یا نه تعریف شوی لید. ضعیفه تګلاره. تاسو شاید اوریدلي وي چې مدیریت وايي، "موږ یوازې بکس چیک کولو ته اړتیا لرو." که د ارزښت وړاندیز تعریف نشي، موخه یې ناڅرګنده ده.
• غیر واقعي تمه. دا کیدای شي د ناسم پوهاوي، ضعیف اړیکو، یا غیر واقعیتي مهال ویش له امله وي. غیر واقعیتي توقعات ممکن د AI وسیلو وړتیاو او میتودولوژي د پوهیدو نشتوالي څخه هم رامینځته شي.
• د نه منلو وړ اړتیاوې. د سوداګرۍ اړتیاوې په سمه توګه تعریف شوي ندي. د بریالیتوب لپاره معیارونه روښانه ندي. په دې کټګورۍ کې د کارمندانو کم ارزښت هم دی چې په معلوماتو پوهیږي.
• بې بودیجه او کم اټکل شوې پروژې. لګښتونه په بشپړ ډول او معقول اټکل شوي ندي. بیړني حالتونه د دې لپاره نه دي پلان شوي او نه اټکل شوي. د کارمندانو د وخت ونډه چې دمخه ډیر بوخت دي کم اټکل شوی.
• غیر متوقع حالات. هو، چانس واقع کیږي، مګر زه فکر کوم چې دا د ضعیف پلان لاندې راځي.

زموږ پخوانی پوسټ هم وګورئ په تحلیلاتو او سوداګرۍ استخباراتو کې د ناکامۍ 12 لاملونه.

AI، نن ورځ خورا پیاوړی دی او کولی شي د شرکتونو سره د پام وړ بریالیتوب ترلاسه کولو کې مرسته وکړي. کله چې د AI نوښتونه ناکام شي، ناکامي تقریبا تل د پورته څخه یو ته موندل کیدی شي.

AI Excel چیرته دی؟

AI په تکراري، پیچلو کارونو کې ښه دی. (د عادلانه وي، دا کولی شي ساده، غیر تکراري کارونه هم ترسره کړي. مګر، دا به ارزانه وي چې ستاسو د ښوونځي څخه مخکې دا کار وکړي.) دا د نمونو او اړیکو موندلو کې ښه ده، که دوی شتون ولري، په پراخه کچه ډاټا کې.

• AI ښه کار کوي کله چې د پیښو په لټه کې وي کوم چې ځانګړي نمونې سره سمون نلري.
  • کشف کول د کریډیټ کارت درغلي د معاملو موندلو په اړه دي چې د کارونې نمونې نه تعقیبوي. دا د احتیاط په اړخ کې تېروتنه کوي. ما د خپل کریډیټ کارت څخه د ډیر جوش الګوریتم سره تلیفونونه ترلاسه کړل کله چې ما په دالاس کې خپل کرایه موټر له ګاز ډک کړ او بیا یې په شیکاګو کې خپل شخصي موټر ډک کړ. دا قانوني و، مګر د بیرغ اخیستلو لپاره کافي غیر معمولي.

"د امریکا د اکسپرس د 1 ټریلیون ډالرو معاملې پروسس کوي او 110 ملیون AmEx کارتونه په فعالیت کې لري. دوی د ډیټا تحلیلونو او د ماشین زده کړې الګوریتمونو باندې خورا ډیر تکیه کوي ترڅو په نږدې ریښتیني وخت کې د درغلیو په موندلو کې مرسته وکړي ، له همدې امله په ملیونونو زیانونه خوندي کوي.

• د درملو درغلۍ او ناوړه ګټه اخیستنه. سیسټمونه کولی شي د ډیری برنامه شوي قواعدو پراساس د چلند غیر معمولي نمونې ومومي. د مثال په توګه، که چیرې یو ناروغ په ورته ورځ د ښار شاوخوا درې مختلف ډاکټران د درد ورته شکایتونو سره ولیدل، اضافي تحقیقات ممکن د ناوړه ګټه اخیستنې د مخنیوي لپاره تضمین شي.
• په AI کې روغتیایی پاملرنه ځینې ​​غوره بریالیتوبونه یې درلودل.
  • AI او ژورې زده کړې د ایکس رے د عادي موندنو سره پرتله کولو لپاره تدریس شوي. دا د دې توان درلود چې د رادیولوژیست لپاره د غیر معمولي حالتونو په نښه کولو سره د رادیولوژیست کار ته وده ورکړي.
• AI سره ښه کار کوي ټولنیز او پیرود. یو دلیل چې ولې موږ دا دومره ګورو دا دی چې لږ خطر شتون لري. د AI د غلط کیدو او د جدي پایلو خطر کم دی.
• • که تاسو خوښ یاست / پیرودل دې، موږ فکر کوو چې تاسو به خوښ کړئ دا. له ایمیزون څخه تر Netflix او یوټیوب پورې، دوی ټول د نمونې پیژندنې ځینې ډولونه کاروي. انسټاګرام AI ستاسو د فیډ تمرکز کولو لپاره ستاسو تعاملات په پام کې نیسي. دا غوره کار کوي که الګوریتم کولی شي ستاسو غوره توبونه په بالټ یا د نورو کاروونکو ګروپ کې واچوي چې ورته انتخابونه یې کړي، یا که ستاسو ګټې محدودې وي.
  • AI د یو څه بریالیتوب څخه خوند اخیستی دی د مخ پیژندنه. فیسبوک د دې وړتیا لري چې په نوي عکس کې پخوانی ټګ شوی کس وپیژني. ځینې ​​​​لومړني امنیت پورې اړوند د مخ پیژندنې سیسټمونه د ماسکونو لخوا احمق شوي.
• AI په کې بریالیتوبونه ترلاسه کړي دي کرنه د ماشین زده کړې، IoT سینسرونو او تړل شوي سیسټمونو کارول.
  • AI مرسته وکړه سمارټ ټراکټورونه د حاصلاتو د اعظمي کولو، سرې کمولو او د خوراکي توکو د تولید لګښتونو ته وده ورکولو لپاره د کښت او حاصلاتو ساحې.
  • د 3-D نقشو څخه د ډیټا پوائنټونو سره ، د خاورې سینسرونه ، ډرونونه ، د هوا نمونې ، نظارت شوي ماشین زده کړه په لویو ډیټا سیټونو کې نمونې لټوي ترڅو د فصلونو کښت کولو لپاره د غوره وخت وړاندوینه وکړي او حتی د کښت کولو دمخه د حاصلاتو وړاندوینه وکړي.
  • د لبنیاتو فارمونه د AI روبوټونو څخه کار واخلئ ترڅو پخپله د غواګانو شیدې ولري، AI او ماشین زده کړه د غوا حیاتي نښې، فعالیت، خواړه او د اوبو مصرف هم څاري ترڅو دوی روغ او خوشحاله وساتي.
  • د AI په مرسته، کروندګر چې د متحده ایالاتو په پاتې برخو کې د نفوس له 2٪ څخه کم دي 300 ملیون تغذیه کوي.
  • په کرنه کې مصنوعي استخبارات

د AI عالي کیسې هم شتون لري برياليتوب د خدماتو صنعتونو، پرچون، رسنیو او تولیداتو کې. AI واقعیا هرچیرې دی.

د AI ځواک او ضعفونه توپیر لري

د AI د ځواک او ضعفونو قوي پوهه ممکن ستاسو د AI نوښتونو بریا کې مرسته وکړي. دا هم په یاد ولرئ چې وړتیاوې اوس مهال په ښي لاس کالم کې فرصتونه دي. دا هغه سیمې دي چې پلورونکي او د وینې څنډې اخیستونکي اوس مهال پرمختګ کوي. موږ به هغه وړتیاوې وګورو چې اوس مهال په یو کال کې بیا AI ننګوي او کیڼ بدلون مستند کوي. که تاسو لاندې چارټ په دقت سره مطالعه کړئ، زه به حیران نه شم که چیرې زما د دې لیکلو او د خپریدو وخت ترمنځ یو څه حرکت شتون ولري.

د AI راتلونکی څه دی؟

که AI هوښیار و ، نو دا ممکن وړاندوینه وکړي چې راتلونکي څه لري. دا روښانه ده چې ډیری شتون لري غلط فهمونه په دې اړه چې AI څه کولی شي او څه نشي کولی. ډیری غلط فهمۍ او د AI بې سوادۍ د ټیکنالوژۍ بازارموندنې پایله ده چې د موجوده وړتیاو څخه ډیر لوړ کړي. AI د هغه څه لپاره اغیزمن دی چې دا نن ورځ کولی شي. زه وړاندوینه کوم چې د ښي لاس په کالم کې ډیری ضعفونه به کیڼ اړخ ته واړوي او په راتلونکو 2 یا 3 کلونو کې به پیاوړي شي.

[وروسته له دې چې ما دا مقاله پای ته ورسوله، ما پخوانی پراګراف وړاندې کړ OpenAI، د خلاص AI پلیټ فارم ژبې جنریټر. تاسو ممکن ځینې هنرونه لیدلي وي چې د دې DALL-E لخوا رامینځته شوي. زه غواړم پوه شم چې دا د AI راتلونکي په اړه څه فکر کوي. دلته هغه څه دي چې باید وویل شي. ]

د AI راتلونکی د یو څو سرورونو پیرودلو او د شیلف څخه بهر سافټویر کڅوړه نصبولو په اړه ندي. دا د سمو خلکو موندلو او ګمارلو، د سم ټیم جوړولو، او په هارډویر او سافټویر دواړو کې د سمې پانګونې په اړه دی.

په راتلونکو څو کلونو کې د AI ځینې احتمالي بریالیتوبونه پدې کې شامل دي:

• د وړاندوینو او سپارښتنو دقت زیاتول
• د پریکړې کولو پروسې ښه کول
• د څیړنې او پراختیا ګړندۍ کول
• د سوداګرۍ پروسې اتومات کولو او مطلوب کولو کې مرسته کول

په هرصورت، د AI ځینې احتمالي ناکامۍ هم شتون لري چې سوداګرۍ باید خبر وي، لکه:

• په AI باندې ډیر تکیه د فرعي پریکړو لامل کیږي
• د AI د څرنګوالي په اړه د پوهیدو نشتوالی د ناوړه ګټې اخیستنې لامل کیږي
• په ډیټا کې تعصب د AI ماډلونو روزنې لپاره کارول کیږي چې د غلط پایلو لامل کیږي
• د AI ماډلونو روزنې لپاره کارول شوي ډیټا شاوخوا امنیت او محرمیت اندیښنې

نو، دا د سوداګرۍ لپاره څه معنی لري چې په AI کې پانګونه کوي ترڅو د دوی دودیز تحلیلونه بشپړ کړي؟ لنډ ځواب دا دی، هیڅ لنډ کټ شتون نلري. 85٪ د AI نوښتونه ناکام دي. په زړه پورې خبره دا ده چې دا د دودیزو IT او BI پروژو پورې اړوند د ډیری نقل شوي احصایو سره ورته دی. ورته سخت کار چې تل ورته اړتیا وه مخکې لدې چې تاسو د تحلیلونو څخه ارزښت ترلاسه کړئ باید لاهم ترسره شي. لید باید شتون ولري، واقعیت لرونکی او د لاسته راوړلو وړ وي. ناپاک کار د معلوماتو چمتو کول ، د معلوماتو ګډوډي او د معلوماتو پاکول دي. دا به تل باید ترسره شي. د AI په روزنه کې، حتی نور هم. اوس مهال د بشري مداخلې لپاره هیڅ شارټ کټ شتون نلري. انسانان لاهم د الګوریتم تعریف کولو ته اړتیا لري. انسانان اړ دي چې د "سم" ځواب وپیژني.

په لنډیز کې، د AI د بریالي کیدو لپاره، انسانان دې ته اړتیا لري:

• زیربناوې جوړې کړئ. دا په لازمي ډول هغه حدود رامینځته کوي چیرې چې AI به کار وکړي. دا پدې اړه ده چې ایا بنسټ کولی شي غیر منظم شوي ډیټا ، بلاکچین ، IoT ، مناسب امنیت ملاتړ وکړي.
• په کشف کې مرسته. د معلوماتو شتون ومومئ او مشخص کړئ. د AI روزنې لپاره ډاټا باید شتون ولري او شتون ولري.
• ډاټا سم کړئ. کله چې د لوی ډیټا سیټ سره وړاندې شي او په پایله کې د احتمالي پایلو لوی شمیر ، د ډومین متخصص ته اړتیا لیدل کیدی شي د پایلو ارزونه وکړي. په تدوین کې به د معلوماتو شرایطو تایید هم شامل وي.

د ډیټا ساینس پوهانو څخه د یوې جملې پور اخیستلو لپاره ، د دې لپاره چې شرکتونه د AI سره بریالي وي ، د دې وړ وي چې موجوده تحلیلي وړتیاو ته ارزښت اضافه کړي ، دوی اړتیا لري چې سیګنال له شور څخه جلا کړي ، پیغام له هایپ څخه.

اوه کاله وړاندې، د IBM ګني رومټي یو څه وویل لکه د واټسن روغتیا [AI] زموږ د سپوږمۍ شاټ دی. په بل عبارت، AI - د سپوږمۍ د ځمکې سره مساوي - یو الهام بخښونکی، د لاسته راوړلو وړ، پراخ هدف دی. زه فکر نه کوم چې موږ سپوږمۍ ته رسیدلي یو. تر اوسه. IBM، او ډیری نور شرکتونه د بدلون وړ AI هدف په لور کار ته دوام ورکوي.

که AI سپوږمۍ وي، سپوږمۍ په نظر کې ده او دا د پخوا په پرتله نږدې ده.