جيئن اهو نڪتو، ها، پر صرف مشڪل سان

AI عام آهي. انهن ڏينهن ۾ گهر ۾ AI لاءِ سڀ کان وڌيڪ عام جڳهن مان هڪ آهي سمارٽ فون، سمارٽ گهر ۽ ايپلائينسز. تازو، جيئن اسان رات جي ماني تي ويٺا هئاسين، اسان Alexa سان گفتگو ڪئي هئي جيڪا هن طرح هئي:

Me: Alexa، ادا ڪيو Cubs highlights. [هي هڪ خاصيت آهي جيڪا Alexa جي گهر اسڪرين تي ٻڌل آهي. پنهنجي پسنديده ٽيم لاءِ نمايان رانديون کيڏڻ لاءِ Alexa کان پڇو.]

کؤن: مون کي ويب تي ڪجهه مليو. [مون کي خبر آهي ته جڏهن Alexa هن طرح شروع ٿئي ٿو، اتي هڪ مسئلو آهي. اهو سٺو نه وڃڻ وارو آهي. Alexa ڏيکاري ٿو مٿئين وڊيوز جي فهرست. عطا ڪيل، انهن مان اڪثر بيس بال ويڊيوز آهن رانديگرن سان گڏ گذريل 5 سالن ۾ غير معمولي رانديون ٺاهي رهيا آهن. منهنجي غلطي. ٻيهر ڪوشش ڪريو.]

Me: Alexa، ڏيکاريو مون کي تازو شڪاگو ڪبز بيس بال راند لاءِ نمايان شيون. [مان اميد ڪريان ٿو ته اهو تعظيم واري آواز کي نه ڳولي سگهندو آهي جيئن ته مون کي اهو الزام قبول ڪيو وڃي ته اهو منهنجي درخواست کي سمجهي نه سگهيو آهي.]

کؤن: شڪاگو ڪبز جي راند لاءِ نمايان شيون راند ختم ٿيڻ کان ٻه ڪلاڪ پوءِ دستياب ٿينديون. [ترقي. مون کي ڪا به خبر نه هئي ته اهي هن وقت راند ڪري رهيا آهن. قسمت منهنجي پاسي آهي. مون کي اوچتو اميد آهي.]

Me: Alexa، ٺيڪ آهي مون کي ڪالهه جي اثر واريون نمايان ڏيکاريو، پوء. [ها، منهنجي مايوسي ظاهر ٿيڻ شروع ٿي آهي. مان ڪوڊ ٽوڙڻ جي تمام ويجهو آهيان. مان تقريبا ذائقو ڪري سگهان ٿو.]

کؤن: معاف ڪجو، مون کي اها خبر ناهي. [اهو چوي ٿو ته اهو تمام گهڻو پري آهي. شايد مان صاف نه هئس.]

مان: ڇا ٿون مون سان مذاق ٿو ڪرين؟ کيڏيو، وڊيو نمايان ميجر ليگ بيس بال راند لاءِ شڪاگو ڪبز ۽ پٽسبرگ پائريٽس جي وچ ۾ سومر 25 جولاءِ 2022 تي رگلي فيلڊ تي. [هن ڀيري مون کي يقين آهي ته مون ان کي پورو ڪيو آهي. مون هڪ مخصوص، غير واضح درخواست ڪڍي ڇڏي آهي جيڪا هڪ مهارت آهي جيڪا مون کي ڄاڻ آهي ته Alexa وٽ آهي. اهو اڳ ۾ ئي ڪيو آهي. ]

کؤن: [خاموشي. ڪجھ به نه. ڪو جواب نه. مون کي جادو جاڳائڻ وارو لفظ چوڻ وسري ويو آهي، Alexa.]

هن اوسط IQ هڪ 18 سالن جي عمر جو لڳ ڀڳ 100 آهي. هڪ 6 سالن جي انسان جو سراسري IQ 55 آهي. گوگل AI IQ جو اندازو لڳايو ويو 47. سري جي IQ جو اندازو لڳايو ويو آهي 24. Bing ۽ Baidu 30 ۾ آهن. مون کي Alexa جي IQ جو اندازو نه مليو، پر منهنجو تجربو گهڻو ڪجهه اڳي اسڪولر سان ڳالهائڻ جهڙو هو.

ڪجھ چئي سگھي ٿو، ڪمپيوٽر کي IQ ٽيسٽ ڏيڻ مناسب نه آھي. پر، اهو بلڪل نقطو آهي. AI جو واعدو اهو ڪرڻ آهي جيڪو انسان ڪن ٿا، صرف بهتر. هينئر تائين، هر هڪ سر کان سر - يا، ڇا اسان چئون ٿا، نيورل نيٽورڪ کان نيورل نيٽورڪ - چيلنج تمام گهڻو ڌيان ڏنو ويو آهي. شطرنج کيڏڻ. مرض جي تشخيص. کير ڏيندڙ ڳئون. گاڏيون هلائڻ. روبوٽ اڪثر ڪري کٽي ٿو. مان جيڪو ڏسڻ چاهيان ٿو اهو آهي واٽسسن هڪ ڳئون کير پياريندي جڏهن ڪار هلائيندي ۽ Jeopardy کيڏندي. هاڻي، ته trifecta هوندو. انسان پنهنجي سگريٽ کي به ڳولي نه ٿو سگهي جڏهن هو ڊرائيونگ ڪري رهيا آهن بغير ڪنهن حادثي ۾.

AI جي IQ

هڪ مشين ذريعي ٻاهر ڪڍيو ويو. مون کي شڪ آهي ته مان اڪيلو نه آهيان. مون کي سوچڻ لڳو، جيڪڏهن اها آرٽ جي حالت آهي، اهي شيون ڪيتريون سمارٽ آهن؟ ڇا اسان انسان جي ذهانت کي مشين سان ڀيٽي سگهون ٿا؟

سائنسدان اندازو لڳائي رهيا آهن سسٽم جي سکيا ۽ دليل ڏيڻ جي صلاحيت. هينئر تائين، مصنوعي انسانن ائين نه ڪيو آهي جيترو حقيقي شيءِ. محقق خالن جي نشاندهي ڪرڻ لاءِ خاميون استعمال ڪري رهيا آهن ته جيئن اسان بهتر سمجهي سگهون ته ڪٿي اضافي ترقي ۽ ترقي جي ضرورت آهي.

بس انهي ڪري ته توهان نقطي کي نه وڃايو ۽ وساريو ته AI ۾ "I" ڇا جي نمائندگي ڪري ٿو، مارڪيٽن هاڻي سمارٽ AI جو اصطلاح ٺاهيو آهي.

ڇا AI حساس آهي؟

ڇا روبوٽ کي احساس آهي؟ ڪمپيوٽرن جو تجربو ڪري سگھي ٿوmotions؟ نه. اچو ته اڳتي وڌون. جيڪڏھن توھان چاھيو ٿا پڙهڻ ان جي باري ۾، هڪ (اڳوڻي) گوگل انجڻ دعوي ڪري ٿو AI ماڊل جنهن تي گوگل ڪم ڪري رهيو آهي حساس آهي. هن هڪ بوٽ سان هڪ خوفناڪ چيٽ هئي جيڪا هن کي يقين ڏياريو ته ڪمپيوٽر کي جذبات آهي. ڪمپيوٽر پنهنجي زندگيءَ کان ڊڄندو آهي. مون کي يقين نه ٿو اچي ته مون اهو جملو لکيو آهي. ڪمپيوٽرن ۾ خوف جي زندگي ناهي. ڪمپيوٽر سوچي به نٿا سگهن. Algorithms خيال نه آهن.

مون کي حيرت نه ٿيندي، جيتوڻيڪ، جيڪڏهن ڪمپيوٽر تمام ويجهي مستقبل ۾ هڪ حڪم جو جواب ڏئي ٿو: "مان معاف ڪجو، ڊيو، مان اهو نٿو ڪري سگهان."

ڪٿي AI ناڪام ٿئي ٿو؟

يا، وڌيڪ واضح طور تي، ڇو AI منصوبا ناڪام ٿين ٿا؟ اهي ساڳيا سببن لاءِ ناڪام ٿيا آهن ته آئي ٽي پروجيڪٽ هميشه ناڪام ٿيا آهن. منصوبا ناڪامي سبب بدانتظامي، يا وقت، دائري يا بجيٽ جي انتظام ۾ ناڪامي..:

• غير واضح يا اڻڄاتل خواب. ناقص حڪمت عملي. توهان شايد انتظاميا کي ٻڌو هوندو، "اسان کي صرف باڪس چيڪ ڪرڻ جي ضرورت آهي." جيڪڏهن قيمت جي تجويز بيان نه ٿي ڪري سگهجي، مقصد واضح ناهي.
• غير حقيقي توقعون. اهو ٿي سگهي ٿو غلط فهمي، خراب رابطي، يا غير حقيقي شيڊيولنگ. غير حقيقي اميدون شايد AI اوزار جي صلاحيتن ۽ طريقيڪار جي فهم جي گھٽتائي جي ڪري ٿي سگھي ٿي.
• ناقابل قبول گهرجون. ڪاروباري گهرجون چڱي طرح بيان نه ڪيا ويا آهن. ڪاميابيءَ جا معيار واضح ناهن. انهي درجي ۾ پڻ ملازمن جي گهٽتائي آهي جيڪي ڊيٽا کي سمجهندا آهن.
• غير بجيٽ ۽ گهٽ اندازي وارا منصوبا. خرچ مڪمل طور تي ۽ معقول انداز ۾ نه ڪيا ويا آهن. امڪانن جي منصوبابندي ۽ توقع نه ڪئي وئي آهي. اسٽاف جو وقت جو حصو جيڪي اڳ ۾ ئي مصروف آهن گهٽجي ويا آهن.
• غير متوقع حالتون. ها، موقعو ٿئي ٿو، پر مان سمجهان ٿو ته اهو خراب رٿابندي هيٺ اچي ٿو.

ڏسو، پڻ، اسان جي پوئين پوسٽ 12 تجزياتي ۽ ڪاروباري انٽيليجنس ۾ ناڪامي جا سبب.

AI، اڄ، تمام طاقتور آهي ۽ ڪمپنين کي زبردست ڪاميابي حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي. جڏهن AI شروعاتون ناڪام ٿين ٿيون، ناڪامي تقريبن هميشه مٿين مان هڪ کي ڳولي سگهجي ٿو.

AI Excel ڪٿي آهي؟

AI بار بار، پيچيده ڪمن تي سٺو آهي. (منصفانه هجڻ لاءِ، اهو سادو، غير ورجائيندڙ ڪم پڻ ڪري سگهي ٿو. پر، اهو سستو هوندو ته توهان جي اڳوڻي اسڪول جي ٻار کي اهو ڪرڻ گهرجي.) اهو نمونن ۽ رشتن کي ڳولڻ ۾ سٺو آهي، جيڪڏهن اهي موجود آهن، ڊيٽا جي وڏي مقدار ۾.

• AI سٺو ڪم ڪري ٿو جڏهن واقعن کي ڳولي رهيا آهن جيڪي مخصوص نمونن سان نه ملن.
  • پتو لڳائڻ ڪريڊٽ ڪارڊ فراڊ ٽرانزيڪشن ڳولڻ بابت آهي جيڪي استعمال جي نمونن جي پيروي نٿا ڪن. اهو احتياط جي پاسي تي غلطي ڪري ٿو. مون کي پنهنجي ڪريڊٽ ڪارڊ مان ڪالون مليون آهن هڪ اوور جوش الورورٿم سان جڏهن مون پنهنجي رينٽي ڪار کي ڊيلاس ۾ گئس سان ڀريو ۽ پوءِ شڪاگو ۾ منهنجي ذاتي ڪار ڀريو. اهو جائز هو، پر پرچم حاصل ڪرڻ لاء ڪافي غير معمولي.

"آمريڪي ايڪسپريس $1 ٽريلين ٽرانزيڪشن تي عمل ڪري ٿو ۽ 110 ملين AmEx ڪارڊ ڪم ۾ آهن. اهي ڊيٽا اينالائيٽڪس ۽ مشين لرننگ الگورٿمز تي تمام گهڻو ڀروسو ڪن ٿا حقيقي وقت ۾ فراڊ کي ڳولڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ ، تنهن ڪري لکين جي نقصان ۾ بچت.

• دواسازي جي دوکي ۽ غلط استعمال. سسٽم ڪيترن ئي پروگرام ٿيل قاعدن جي بنياد تي رويي جي غير معمولي نمونن کي ڳولي سگھن ٿا. مثال طور، جيڪڏهن هڪ مريض هڪ ئي ڏينهن تي شهر جي چوڌاري ٽن مختلف ڊاڪٽرن کي درد جي ساڳي شڪايتن سان ڏٺو، اضافي تحقيقات شايد غلط استعمال کي ضابطو ڪرڻ جي ضرورت آهي.
• AI ۾ صحت جي سار سنڀار ڪجهه شاندار ڪاميابيون حاصل ڪيون آهن.
  • AI ۽ deep learning کي سيکاريو ويو ته X-ray جو عام نتيجن سان مقابلو ڪرڻ. اهو هڪ ريڊيالوجسٽ جي ڪم کي وڌائڻ جي قابل ٿي ويو غير معموليات کي نشانو بڻائيندي ريڊيالوجسٽ جي جانچ ڪرڻ لاءِ.
• AI سان گڏ ڪم ڪري ٿو سماجي ۽ خريداري. هڪ سبب اهو آهي ته اسان ان کي تمام گهڻو ڏسون ٿا ته گهٽ خطرو آهي. AI جي غلط هجڻ ۽ ان جا سخت نتيجا ٿيڻ جو خطرو گهٽ آهي.
• • جيڪڏھن توھان پسند ڪيو / خريد ڪيو هن، اسان سمجهون ٿا ته توهان پسند ڪندا هي. Amazon کان Netflix ۽ يوٽيوب تائين، اهي سڀئي استعمال ڪن ٿا نمونن جي سڃاڻپ جا ڪجهه فارم. Instagram AI توهان جي رابطي کي توهان جي فيڊ تي ڌيان ڏيڻ لاء سمجهي ٿو. اھو بھترين ڪم ڪري ٿو جيڪڏھن الگورٿم توھان جي ترجيحن کي بالٽ ۾ رکي سگھي ٿو يا ٻين استعمال ڪندڙن جي گروپ ۾ جيڪي ساڳيون چونڊون ڪيون آھن، يا جيڪڏھن توھان جون دلچسپيون تنگ آھن.
  • AI سان گڏ ڪجهه ڪاميابي حاصل ڪئي آهي منهن جي سڃاڻپ. Facebook هڪ نئين تصوير ۾ اڳوڻي ٽيگ ٿيل شخص کي سڃاڻڻ جي قابل آهي. ڪجهه شروعاتي سيڪيورٽي سان لاڳاپيل منهن جي سڃاڻپ واري نظام کي ماسڪ طرفان بيوقوف بڻايو ويو.
• AI ۾ ڪاميابي حاصل ڪئي آهي پوکي مشين لرننگ، IoT سينسر ۽ ڳنڍيل سسٽم استعمال ڪندي.
  • AI مدد ڪئي سمارٽ ٽريڪٽر ٻوٽن ۽ فصلن جي فصلن کي وڌ ۾ وڌ حاصل ڪرڻ، گھٽ ۾ گھٽ ڀاڻ ۽ خوراڪ جي پيداوار جي قيمتن کي بهتر ڪرڻ.
  • 3-D نقشن مان ڊيٽا پوائنٽن سان، مٽي سينسرز، ڊرونز، موسم جي نمونن، نگراني ڪيل مشين جي سکيا وڏن ڊيٽا سيٽن ۾ نمونن کي ڳولي ٿو فصلن کي پوکڻ لاء بهترين وقت جي اڳڪٿي ڪرڻ ۽ پوک ٿيڻ کان اڳ پيداوار جي اڳڪٿي ڪرڻ لاء.
  • کير وارا فارم AI روبوٽ استعمال ڪريو ڳئون کي کير ڏيڻ لاءِ پاڻ، AI ۽ مشين لرننگ پڻ ڳئون جي اهم نشانين، سرگرمي، کاڌي ۽ پاڻي جي استعمال جي نگراني ڪن ٿا ته جيئن انهن کي صحتمند ۽ مطمئن رکيو وڃي.
  • AI جي مدد سان، هارين جيڪي آبادي جو 2 سيڪڙو کان به گھٽ آھن باقي آمريڪا ۾ 300 ملين کاڌ خوراڪ ڪن ٿا.
  • زراعت ۾ مصنوعي ذھني

AI جون به وڏيون ڪهاڻيون آهن ڪاميابي خدمت جي صنعتن ۾، پرچون، ميڊيا ۽ پيداوار. AI واقعي هر جڳهه آهي.

AI طاقت ۽ ڪمزورين جي مقابلي ۾

AI جي طاقتن ۽ ڪمزورين جي هڪ مضبوط سمجهه شايد توهان جي AI شروعاتن جي ڪاميابي ۾ مدد ڪري سگهي ٿي. ياد رکو، پڻ، ته صلاحيتون هن وقت ساڄي هٿ ڪالمن ۾ موقعا آهن. اهي اهي علائقا آهن جن ۾ وينڊرز ۽ خونريزي واري کنڊ کي اپنائڻ وارا هن وقت ترقي ڪري رهيا آهن. اسان انهن صلاحيتن کي ڏسندا سين جيڪي في الحال هڪ سال ۾ ٻيهر AI کي چئلينج ڪن ٿا ۽ کاٻي-شفٽ کي دستاويز ڪن ٿا. جيڪڏهن توهان هيٺ ڏنل چارٽ کي غور سان پڙهو ته مون کي حيرت نه ٿيندي ته منهنجي هن لکڻ جي وقت ۽ ان جي شايع ٿيڻ وقت جي وچ ۾ ڪا حرڪت هئي.

AI جو مستقبل ڇا آهي؟

جيڪڏهن AI هوشيار هئا، اهو شايد اڳڪٿي ڪري سگهي ٿو ته مستقبل ڇا آهي. اهو واضح آهي ته اتي ڪيترائي آهن غلط تصور AI ڇا ڪري سگهي ٿو ۽ ڇا نٿو ڪري سگهي. گھڻا غلط فڪر ۽ AI اڻ پڙهيل ٽيڪني مارڪيٽنگ جو نتيجو آهن موجوده صلاحيتن کي ختم ڪرڻ. AI متاثر ڪندڙ آهي جيڪو اڄ ڪري سگهي ٿو. مان اڳڪٿي ڪريان ٿو ته ساڄي هٿ جي ڪالمن ۾ ڪيتريون ئي ڪمزوريون کاٻي طرف منتقل ٿي وينديون ۽ ايندڙ 2 يا 3 سالن ۾ طاقت بڻجي وينديون.

[هن مضمون کي ختم ڪرڻ کان پوء، مون اڳوڻو پيراگراف پيش ڪيو OpenAI، هڪ کليل AI پليٽ فارم ٻولي جنريٽر. توھان ڏٺو ھوندو ڪجھ فن جيڪو ان جي DALL-E پاران ٺاھيو ويو آھي. مون کي ڄاڻڻ چاهيو ته اهو AI جي مستقبل بابت ڇا سوچيو. هتي اهو آهي ته اهو ڇا چوڻ هو. ]

AI جو مستقبل ڪجھ سرور خريد ڪرڻ ۽ آف دي شيلف سافٽ ويئر پيڪيج کي انسٽال ڪرڻ بابت ناهي. اهو صحيح ماڻهن کي ڳولڻ ۽ ڀرتي ڪرڻ، صحيح ٽيم ٺاهڻ، ۽ هارڊويئر ۽ سافٽ ويئر ٻنهي ۾ صحيح سيڙپڪاري ڪرڻ بابت آهي.

ايندڙ ڪجهه سالن ۾ AI جي ڪجهه امڪاني ڪاميابين ۾ شامل آهن:

• اڳڪٿين ۽ سفارشن جي درستگي کي وڌائڻ
• فيصلا ڪرڻ واري عمل کي بهتر بنائڻ
• تحقيق ۽ ترقي کي تيز ڪرڻ
• ڪاروباري عملن کي خودڪار ۽ بهتر ڪرڻ ۾ مدد

تنهن هوندي، اتي پڻ AI جي ڪجهه امڪاني ناڪامي آهن جيڪي ڪاروبار کان آگاهي ٿيڻ گهرجن، جهڙوڪ:

• AI تي وڌيڪ ڀاڙيندڙ فيصلن جي نتيجي ۾
• سمجھڻ جو فقدان ڪيئن AI ڪم ڪري ٿو غلط استعمال جي ڪري
• AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ٿيل ڊيٽا ۾ تعصب غلط نتيجن جي ڪري
• AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ٿيندڙ ڊيٽا جي چوڌاري سيڪيورٽي ۽ رازداري جا خدشا

تنهن ڪري، اهو ڇا مطلب آهي ڪاروبار لاء AI ۾ سيڙپڪاري ڪرڻ لاء انهن جي روايتي تجزيي کي پورو ڪرڻ لاء؟ مختصر جواب آهي، ڪو به شارٽ ڪٽ نه آهي. 85 سيڪڙو AI شروعاتون ناڪام ٿيون. دلچسپ ڳالهه اها آهي ته هي روايتي IT ۽ BI منصوبن سان لاڳاپيل اڪثر حوالن جي انگن اکرن سان ملندڙ جلندڙ آهي. ساڳي محنت جيڪا هميشه گهربل هئي ان کان پهريان ته توهان اينالائيٽڪس مان قدر حاصل ڪري سگهو اڃا به ٿيڻ گهرجي. خواب موجود هجڻ ضروري آهي، حقيقت پسند ۽ حاصل ڪرڻ. گندو ڪم ڊيٽا تيار ڪرڻ، ڊيٽا کي ڇڪڻ ۽ ڊيٽا صاف ڪرڻ آهي. اهو هميشه ڪرڻ جي ضرورت پوندي. ٽريننگ AI ۾، اڃا به وڌيڪ. انساني مداخلت لاء في الحال ڪوبه شارٽ ڪٽ نه آهي. انسانن کي اڃا تائين الورورٿم جي وضاحت ڪرڻ جي ضرورت آهي. انسان کي "صحيح" جواب جي سڃاڻپ ڪرڻ جي ضرورت آهي.

خلاصو، AI ڪامياب ٿيڻ لاء، انسانن کي گهرجي:

• انفراسٽرڪچر قائم ڪريو. اهو بنيادي طور تي حدون قائم ڪري رهيو آهي جنهن ۾ AI ڪم ڪندو. اهو انهي بابت آهي ته ڇا بنياد غير منظم ٿيل ڊيٽا، بلاڪچين، IoT، مناسب سيڪيورٽي کي سپورٽ ڪري سگهي ٿو.
• دريافت ۾ مدد. ڳولھيو ۽ ڊيٽا جي دستيابي جو تعين ڪريو. AI کي تربيت ڏيڻ لاءِ ڊيٽا موجود ۽ دستياب هجڻ لازمي آهي.
• ڊيٽا کي درست ڪريو. جڏهن هڪ وڏي ڊيٽا سيٽ سان پيش ڪيو ويو آهي ۽ نتيجي طور، امڪاني نتيجن جو هڪ وڏو تعداد، هڪ ڊومين ماهر جي ضرورت پوندي نتيجن جو جائزو وٺڻ لاء. ڪوريشن ۾ ڊيٽا جي حوالي سان تصديق پڻ شامل هوندي.

ڊيٽا سائنسدانن کان هڪ جملو قرض وٺڻ لاء، ڪمپنيون AI سان ڪامياب ٿيڻ لاء، موجوده تجزياتي صلاحيتن ۾ قدر شامل ڪرڻ جي قابل ٿي، انهن کي آواز کان سگنل، پيغام کان پيغام کي الڳ ڪرڻ جي قابل هوندو.

ست سال اڳ، IBM جي جيني روميٽي ڪجهه چوڻ وانگر، واٽسسن هيلٿ [AI] اسان جو چنڊ شاٽ آهي. ٻين لفظن ۾، AI - هڪ قمري لينڊنگ جي برابر - هڪ متاثر ڪندڙ، حاصل ڪرڻ وارو، ڊگهو مقصد آهي. مان نه ٿو سمجهان ته اسان چنڊ ​​تي لهي آيا آهيون. اڃان تائين. IBM، ۽ ٻيون ڪيتريون ئي ڪمپنيون تبديل ٿيندڙ AI جي مقصد جي طرف ڪم جاري رکنديون آهن.

جيڪڏهن AI چنڊ آهي، چنڊ نظر ۾ آهي ۽ اهو ان کان وڌيڪ ويجھو آهي جيڪو ڪڏهن به ٿيو آهي.