එය හැරෙන පරිදි, ඔව්, නමුත් යන්තම් ය

AI සර්වසම්පූර්ණයි. මේ දිනවල නිවසේ AI සඳහා වඩාත් පොදු ස්ථානයක් වන්නේ ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථනය, ස්මාර්ට් නිවාස සහ උපකරණ ය. මෑතකදී, අපි රාත්‍රී භෝජන සංග්‍රහයට වාඩි වූ විට, අපි ඇලෙක්සා සමඟ මේ වගේ දෙයක් සිදු කළ සංවාදයක්:

Me: ඇලෙක්සා, පැටවුන්ගේ විශේෂ අවස්ථා වාදනය කරන්න. [මෙය ඇලෙක්සාගේ මුල් තිරයේ ප්‍රචාරය කරන ලද විශේෂාංගයකි. ඔබේ ප්‍රියතම කණ්ඩායම සඳහා විශේෂ අවස්ථා ක්‍රීඩා කිරීමට ඇලෙක්සාගෙන් ඉල්ලා සිටින්න.]

ඇලෙක්සා: මම අන්තර්ජාලයේ යමක් සොයාගත්තා. [මම දන්නවා ඇලෙක්සා මෙහෙම පටන් ගත්තම ප්‍රශ්නයක් තියෙනවා. ඒක හරි යන්නේ නැහැ. ඇලෙක්සා වීඩියෝ අතලොස්සක ලැයිස්තුවක් පෙන්වයි. ඇත්ත වශයෙන්ම, ඒවායින් බොහොමයක් පසුගිය වසර 5 තුළ ක්‍රීඩකයින් සුවිශේෂී ක්‍රීඩා කරන බේස්බෝල් වීඩියෝ වේ. මගේ වරද. නැවත උත්සහා කරන්න.]

Me: ඇලෙක්සා, නවතම චිකාගෝ කබ්ස් බේස්බෝල් ක්‍රීඩාව සඳහා විශේෂ අවස්ථා පෙන්වන්න. [මගේ ඉල්ලීම තේරුම් ගැනීමට නොහැකි වීමේ වරද මම පිළිගන්නා බැවින් එය පහත් ස්වරය හඳුනා නොගනු ඇතැයි මම බලාපොරොත්තු වෙමි.]

ඇලෙක්සා: Chicago Cubs ක්‍රීඩාව සඳහා විශේෂ අවස්ථා ක්‍රීඩාව අවසන් වී පැය දෙකකට පසුව ලබා ගත හැක. [ප්රගතිය. මේ මොහොතේ ඔවුන් ක්‍රීඩා කරයි කියා මා දැන සිටියේ නැත. වාසනාව මගේ පැත්තේ. මම හදිසියේම බලාපොරොත්තු වෙනවා.]

Me: ඇලෙක්සා, හොඳයි මට ඊයේ effing highlights පෙන්වන්න, එහෙනම්. [ඔව්, මගේ කලකිරීම පෙනෙන්නට පටන් ගෙන තිබේ. මම කේතය බිඳීමට ඉතා ආසන්නයි. මට එය පාහේ රස විඳිය හැකිය.]

ඇලෙක්සා: මට සමාවෙන්න, මම ඒක දන්නේ නැහැ. [එය බොහෝ විට මෙය කියයි. සමහර විට මට පැහැදිලි නැතුව ඇති.]

මට: ඔයා මට විහිළු කරනව ද? 25 ජුලි 2022 සඳුදා රිග්ලි ෆීල්ඩ්හිදී Chicago Cubs සහ Pittsburgh Pirates අතර Major League Baseball ක්‍රීඩාව සඳහා වීඩියෝ විශේෂ අවස්ථා ක්‍රීඩා කරන්න. [මේ වතාවේ මට විශ්වාසයි මම ඒක ඇණගත්තා කියලා. ඇලෙක්සාට ඇති බව මා දන්නා නිපුණතාවයක් වන නිශ්චිත, නොපැහැදිලි ඉල්ලීමක් මම කෙළ ගැසුවෙමි. මීට පෙරද මෙය කර ඇත. ]

ඇලෙක්සා: [නිශ්ශබ්දතාව. කිසිවක් නැත. ප්රතිචාරයක් නැත. මට මැජික් අවදි කිරීමේ වචනය කීමට අමතක වී ඇත, ඇලෙක්සා.]

එම සාමාන්ය IQ වයස අවුරුදු 18 කගේ වයස අවුරුදු 100 ක් පමණ වේ. අවුරුදු 6 ක මිනිසෙකුගේ සාමාන්‍ය IQ 55 කි. Google AI IQ අගය 47 ක් ලෙස තක්සේරු කර ඇත. Siri ගේ IQ 24 ක් ලෙස ගණන් බලා ඇත. Bing සහ Baidu 30 ගණන්වල ය. මම ඇලෙක්සාගේ IQ ඇගයීමක් සොයා ගත්තේ නැත, නමුත් මගේ අත්දැකීම බොහෝ දුරට පෙර පාසල් දරුවෙකු සමඟ කතා කිරීම වැනි විය.

සමහරු කියන්න පුළුවන්, පරිගණකයකට IQ පරීක්ෂණයක් ලබා දීම සාධාරණ නැහැ. නමුත්, එය සම්පූර්ණයෙන්ම කාරණයයි. AI හි පොරොන්දුව වන්නේ මිනිසුන් කරන දේ වඩා හොඳ දෙයක් කිරීමයි. මෙතෙක්, එක් එක් හිසට හිස - හෝ, අපි කියන්නෙමු, ස්නායු ජාලයට ස්නායු ජාලයට-අභියෝගය ඉතා අවධානය යොමු කර ඇත. චෙස් සෙල්ලම් කරනවා. රෝග විනිශ්චය කිරීම. කිරි එළදෙනුන්. මෝටර් රථ පැදවීම. සාමාන්යයෙන් රොබෝවරයා ජය ගනී. මට බලන්න ඕන වොට්සන් කාර් එකක් එලවගෙන ජියෝපාඩි සෙල්ලම් කරනකොට එළදෙනක් කිරි දෙනව. දැන්, එම trifecta වනු ඇත. රිය අනතුරකට ලක් නොවී රිය පදවන විට මිනිසුන්ට තම සිගරට් ගැන සොයා බැලීමටවත් නොහැකිය.

AI හි IQ

යන්ත්‍රයකින් නොමඟ යවා ඇත. මම තනියම නෙවෙයි කියලා මට සැකයි. මම හිතන්න ගත්තා, මේක නවීනතම දෙයක් නම්, මේ දේවල් කොච්චර බුද්ධිමත්ද? මිනිසාගේ බුද්ධිය යන්ත්‍රයකට සමාන කළ හැකිද?

විද්‍යාඥයෝ තක්සේරු කරති ඉගෙනීමට සහ තර්ක කිරීමට පද්ධතිවල හැකියාවන්. මෙතෙක්, කෘතිම මිනිසුන් සැබෑ දේ තරම් හොඳින් කර නැත. පර්යේෂකයන් හිඩැස් හඳුනා ගැනීමට අඩුපාඩු භාවිතා කරයි, එවිට අමතර සංවර්ධනයක් සහ ප්‍රගතියක් ඇති කළ යුත්තේ කොතැනද යන්න අපට හොඳින් අවබෝධ වේ.

ඔබට කාරණය අතපසු නොකිරීමට සහ AI හි “I” නියෝජනය කරන දේ අමතක කිරීමට, අලෙවිකරුවන් දැන් Smart AI යන යෙදුම නිර්මාණය කර ඇත.

AI සංවේදීද?

රොබෝවරුන්ට හැඟීම් තිබේද? පරිගණකවලට අත්විඳිය හැකිද emotions? නැහැ අපි ඉදිරියට යමු. ඔබට අවශ්ය නම් කියවන්න ඒ ගැන, Google වැඩ කරන AI මාදිලිය සංවේදී බව එක් (පෙර) Google එන්ජිමක් ප්‍රකාශ කරයි. පරිගණකයට හැඟීම් ඇති බව ඔහුට ඒත්තු ගැන්වූ ඔහු බොට් එකක් සමඟ රහසිගත කතාබස් කළේය. පරිගණකය එහි ජීවිතය ගැන බිය වේ. ඒ වාක්‍ය මම ලිව්වා කියලා මට විශ්වාස කරන්නත් බෑ. පරිගණකයට බිය වීමට ජීවිතයක් නැත. පරිගණකයට සිතිය නොහැක. ඇල්ගොරිතම සිතන්නේ නැත.

කෙසේ වෙතත්, නුදුරු අනාගතයේ දී පරිගණකයක් විධානයකට ප්‍රතිචාර දක්වන්නේ නම්, මම පුදුමයට පත් නොවනු ඇත: "මට සමාවෙන්න, ඩේව්, මට එය කළ නොහැක."

AI අසමත් වන්නේ කොහේද?

එසේත් නැතිනම්, වඩාත් නිවැරදිව, AI ව්‍යාපෘති අසාර්ථක වන්නේ ඇයි? තොරතුරු තාක්ෂණ ව්‍යාපෘති සැමවිටම අසාර්ථක වූ එකම හේතු නිසා ඔවුන් අසමත් වේ. වැරදි කළමනාකරණය හෝ කාලය, විෂය පථය හෝ අයවැය කළමනාකරණය කිරීමේ අසාර්ථකත්වය හේතුවෙන් ව්‍යාපෘති අසාර්ථක වේ..:

• නොපැහැදිලි හෝ නිර්වචනය නොකළ දැක්ම. දුර්වල උපාය. කළමනාකාරිත්වය "අපිට කොටුව සලකුණු කිරීමට අවශ්‍යයි" යනුවෙන් පවසනු ඔබ අසා ඇති. වටිනාකම් යෝජනාව නිර්වචනය කළ නොහැකි නම්, අරමුණ අපැහැදිලි වේ.
• යථාර්ථවාදී නොවන අපේක්ෂාවන්. මෙය වැරදි වැටහීම්, දුර්වල සන්නිවේදනය හෝ යථාර්ථවාදී නොවන කාලසටහන් නිසා විය හැකිය. යථාර්ථවාදී නොවන අපේක්ෂාවන් AI මෙවලම් හැකියාවන් සහ ක්‍රමවේදයන් පිළිබඳ අවබෝධයක් නොමැතිකම නිසා ද ඇති විය හැක.
• පිළිගත නොහැකි අවශ්යතා. ව්‍යාපාර අවශ්‍යතා හොඳින් නිර්වචනය කර නොමැත. සාර්ථකත්වය සඳහා වන මිනුම් දණ්ඩ අපැහැදිලි ය. මෙම කාණ්ඩයේ දත්ත තේරුම් ගන්නා සේවකයින් අවතක්සේරු කිරීම ද වේ.
• අයවැය නොකළ සහ අවතක්සේරු කළ ව්‍යාපෘති. පිරිවැය සම්පූර්ණයෙන්ම හා වෛෂයිකව ඇස්තමේන්තු කර නොමැත. අනපේක්ෂිත තත්ත්වයන් සඳහා සැලසුම් කර ඇති අතර අපේක්ෂා කර නොමැත. දැනටමත් කාර්යබහුල කාර්ය මණ්ඩලයේ කාල දායකත්වය අවතක්සේරු කර ඇත.
• අනපේක්ෂිත තත්වයන්. ඔව්, අහම්බයක් සිදු වේ, නමුත් මම හිතන්නේ මෙය දුර්වල සැලසුම් යටතේ වැටේ.

අපේ කලින් පෝස්ට් එකත් බලන්න 12 විශ්ලේෂණ සහ ව්‍යාපාරික බුද්ධිය අසාර්ථක වීමට හේතු.

AI, අද ඉතා බලවත් වන අතර සමාගම්වලට දැවැන්ත සාර්ථකත්වයක් අත්කර ගැනීමට උපකාර කළ හැකිය. AI මුලපිරීම් අසාර්ථක වූ විට, අසාර්ථකත්වය සෑම විටම පාහේ ඉහත එකකින් සොයා ගත හැක.

AI Excel කොහෙද?

AI පුනරාවර්තන, සංකීර්ණ කාර්යයන් සඳහා දක්ෂයි. (සාධාරණ ලෙස, එය සරල, පුනරාවර්තන නොවන කාර්යයන් ද කළ හැකිය. නමුත්, ඔබේ පෙර පාසල් දරුවා එය කරවා ගැනීම ලාභදායී වනු ඇත.) රටා සහ සබඳතා තිබේ නම්, ඒවා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයකින් සොයා ගැනීමට එය හොඳය.

• විශේෂිත රටාවන්ට නොගැලපෙන සිදුවීම් සොයන විට AI හොඳින් ක්‍රියා කරයි.
  • හඳුනාගැනීම ණයපත් වංචාව භාවිත රටාවන් අනුගමනය නොකරන ගනුදෙනු සොයා ගැනීමයි. එය ප්‍රවේශමෙන් වැරදි කිරීමට නැඹුරු වේ. මම ඩලස් හි මගේ කුලියට ගත් මෝටර් රථයට ගෑස් පුරවා පසුව චිකාගෝ හි මගේ පුද්ගලික මෝටර් රථය පුරවන විට මගේ ක්‍රෙඩිට් කාඩ්පතෙන් අධික ජ්වලිත ඇල්ගොරිතමයකින් ඇමතුම් ලැබී ඇත. එය නීත්‍යානුකූල වූ නමුත් සලකුණු කිරීමට තරම් අසාමාන්‍ය විය.

"ඇමෙරිකන් එක්ස්ප්රස් ඩොලර් ට්‍රිලියන 1 ක ගනුදෙනු ක්‍රියාවට නංවන අතර AmEx කාඩ්පත් මිලියන 110 ක් ක්‍රියාත්මක වේ. ඔවුන් දත්ත විශ්ලේෂණ සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම මත දැඩි ලෙස රඳා පවතිනුයේ සැබෑ කාලය තුළ වංචාවන් හඳුනා ගැනීමට උපකාර වන අතර එම නිසා මිලියන ගණනක පාඩු ඉතිරි කර ගැනීමයි.

• ඖෂධ වංචා සහ අපයෝජනය. බොහෝ වැඩසටහන්ගත නීති මත පදනම්ව පද්ධතිවලට අසාමාන්‍ය හැසිරීම් රටා සොයාගත හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, රෝගියෙකු එකම දිනක නගරය වටා විවිධ වෛද්‍යවරුන් තිදෙනෙකු වේදනාව පිළිබඳ සමාන පැමිණිලි සහිතව දුටුවේ නම්, අපයෝජනය බැහැර කිරීම සඳහා අමතර පරීක්ෂණයක් අවශ්‍ය විය හැකිය.
• AI තුළ සෞඛ්ය සත්කාර විශිෂ්ට ජයග්‍රහණ කිහිපයක් ලබා ඇත.
  • සාමාන්‍ය සොයාගැනීම් වලට X-කිරණ සංසන්දනය කිරීමට AI සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම උගන්වා ඇත. විකිරණවේදියෙකුට පරීක්ෂා කිරීම සඳහා අසාමාන්‍යතා සලකුණු කිරීමෙන් විකිරණවේදීන්ගේ කාර්යය වැඩි කිරීමට එය සමත් විය.
• AI සමඟ හොඳින් ක්රියා කරයි සමාජ සහ සාප්පු සවාරි. අපි මේක ගොඩක් දකින්න එක හේතුවක් තමයි අඩු අවදානමක් තිබීම. AI වැරදි වීම සහ දරුණු ප්රතිවිපාක ඇතිවීමේ අවදානම අඩුය.
• • ඔබ කැමති නම් / මිලදී ගත්තා නම් මෙය, අපි හිතනවා ඔබ කැමති වෙයි කියලා මෙය. Amazon සිට Netflix සහ YouTube දක්වා, ඔවුන් සියල්ලෝම යම් ආකාරයක රටා හඳුනාගැනීම් භාවිතා කරති. Instagram AI ඔබේ සංග්‍රහය නාභිගත කිරීමට ඔබේ අන්තර්ක්‍රියා සලකා බලයි. ඇල්ගොරිතමයට ඔබේ මනාපයන් බාල්දියක හෝ සමාන තේරීම් කර ඇති වෙනත් පරිශීලකයින් කණ්ඩායමකට දැමිය හැකි නම්, හෝ ඔබේ රුචිකත්වයන් පටු නම් මෙය වඩාත් හොඳින් ක්‍රියා කරයි.
  • AI යම් සාර්ථකත්වයක් අත්කර ගෙන ඇත මුහුණේ පිළිගැනීමක්. නව ඡායාරූපයකින් කලින් ටැග් කළ පුද්ගලයෙකු හඳුනා ගැනීමට Facebook හට හැකි වේ. සමහර මුල් ආරක්‍ෂාවට සම්බන්ධ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ පද්ධති වෙස් මුහුණු මගින් රැවටිණි.
• AI හි සාර්ථකත්වයන් භුක්ති විඳ ඇත ගොවිතැන යන්ත්‍ර ඉගෙනීම, IoT සංවේදක සහ සම්බන්ධිත පද්ධති භාවිතයෙන්.
  • AI සහාය විය ස්මාර්ට් ට්රැක්ටර් අස්වැන්න උපරිම කිරීම, පොහොර අවම කිරීම සහ ආහාර නිෂ්පාදන පිරිවැය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ක්ෂේත්‍ර වගා කර අස්වනු නෙලීම.
  • ත්‍රිමාණ සිතියම්, පාංශු සංවේදක, ඩ්‍රෝන, කාලගුණ රටා, අධීක්‍ෂණය කරන ලද දත්ත ලකුණු සමඟින් යන්ත්ර ඉගෙනීම බෝග වගා කිරීමට හොඳම කාලය අනාවැකි කිරීමට සහ ඒවා සිටුවීමට පෙර අස්වැන්න අනාවැකි කිරීමට විශාල දත්ත කට්ටලවල රටා සොයා ගනී.
  • කිරි ගොවිපලවල් AI රොබෝවරුන් ගවයින්ට කිරි ලබා දීම සඳහා භාවිතා කරන්න, AI සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ද එළදෙනගේ වැදගත් සලකුණු, ක්‍රියාකාරකම්, ආහාර සහ ජලය ලබා ගැනීම නිරීක්ෂණය කරයි.
  • AI සහාය ඇතිව, ගොවීන් ජනගහනයෙන් 2% ට වඩා අඩු ප්‍රමාණයක් එක්සත් ජනපදයේ සෙසු ප්‍රදේශවල මිලියන 300 ක් පෝෂණය කරයි.
  • කෘෂිකර්මාන්තයේ කෘතිම බුද්ධිය

AI ගැනත් සුපිරි කතා තියෙනවා සාර්ථකත්වය සේවා කර්මාන්ත, සිල්ලර වෙළඳාම, මාධ්‍ය සහ නිෂ්පාදන. AI ඇත්තටම හැමතැනම තියෙනවා.

AI ශක්තීන් සහ දුර්වලතා එකිනෙකට වෙනස්

AI හි ශක්තීන් සහ දුර්වලතා පිළිබඳ ස්ථිර අවබෝධයක් ඔබේ AI මුල පිරීම්වල සාර්ථකත්වයට දායක විය හැක. දැනට දකුණු පස තීරුවේ ඇති හැකියාවන් අවස්ථා බව ද මතක තබා ගන්න. වෙළෙන්දන් සහ ලේ ගැලීම හදාගන්නන් දැනට ප්‍රගතියක් ලබමින් සිටින ක්ෂේත්‍ර මේවාය. අපි දැනට වසරකින් AI වෙත අභියෝග කරන හැකියාවන් දෙස බලා වම් මාරුව ලේඛනගත කරන්නෙමු. ඔබ පහත ප්‍රස්ථාරය හොඳින් අධ්‍යයනය කරන්නේ නම්, මා මෙය ලියන කාලය සහ එය ප්‍රකාශයට පත් කරන කාලය අතර යම් චලනයක් සිදු වූවා නම් මම පුදුම නොවන්නෙමි.

AI හි අනාගතය කුමක්ද?

AI වඩා දක්ෂ නම්, අනාගතය කුමක් වේ දැයි අනාවැකි කිව හැකිය. බොහෝ ඇති බව පැහැදිලිය වැරදි වැටහීම් AI වලට කළ හැකි සහ කළ නොහැකි දේ ගැන. බොහෝ වැරදි වැටහීම් සහ AI නූගත්කම පවතින හැකියාවන් අධික ලෙස ප්‍රචලිත කිරීමේ තාක්ෂණික අලෙවිකරණයේ ප්‍රතිඵලයකි. AI එය අද කළ හැකි දේ සඳහා ආකර්ෂණීය වේ. ඉදිරි වසර 2 හෝ 3 තුළ දකුණු පස තීරුවේ බොහෝ දුර්වලතා වමට මාරු වී ශක්තිය බවට පත්වනු ඇතැයි මම අනාවැකි පළ කරමි.

[මෙම ලිපිය අවසන් කිරීමෙන් පසු මම පෙර ඡේදය ඉදිරිපත් කළෙමි OpenAI, විවෘත AI වේදිකා භාෂා උත්පාදක යන්ත්රයක්. එහි DALL-E මගින් ජනනය කරන ලද සමහර කලා නිර්මාණ ඔබ දැක ඇති. AI හි අනාගතය ගැන එය සිතන්නේ කුමක්දැයි දැන ගැනීමට මට අවශ්‍ය විය. මෙන්න ඒකට කියන්න තිබ්බ දේ. ]

AI හි අනාගතය සේවාදායකයන් කිහිපයක් මිලදී ගැනීම සහ රාක්කයෙන් බැහැර මෘදුකාංග පැකේජයක් ස්ථාපනය කිරීම නොවේ. එය නිවැරදි පුද්ගලයින් සොයා ගැනීම සහ බඳවා ගැනීම, නිවැරදි කණ්ඩායමක් ගොඩනැගීම සහ දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග යන දෙකෙහිම නිවැරදි ආයෝජන සිදු කිරීමයි.

ඉදිරි වසර කිහිපය තුළ AI හි සමහර විභව සාර්ථකත්වයන් ඇතුළත් වේ:

• අනාවැකි සහ නිර්දේශ වල නිරවද්‍යතාවය වැඩි කිරීම
• තීරණ ගැනීමේ ක්‍රියාවලීන් වැඩිදියුණු කිරීම
• පර්යේෂණ හා සංවර්ධනය වේගවත් කිරීම
• ව්‍යාපාර ක්‍රියාවලි ස්වයංක්‍රීය කිරීමට සහ ප්‍රශස්ත කිරීමට උදවු කිරීම

කෙසේ වෙතත්, ව්‍යාපාර දැනුවත් විය යුතු AI හි විභව අසාර්ථක වීම් ද ඇත, එනම්:

• AI මත අධික ලෙස රඳා පැවතීම උප ප්‍රශස්ත තීරණ වලට මග පාදයි
• AI ක්‍රියා කරන ආකාරය පිළිබඳ අවබෝධයක් නොමැතිකම වැරදි භාවිතයට හේතු වේ
• සාවද්‍ය ප්‍රතිඵලවලට තුඩු දෙන AI ආකෘති පුහුණු කිරීමට භාවිතා කරන දත්තවල නැඹුරුව
• AI ආකෘති පුහුණු කිරීමට භාවිතා කරන දත්ත වටා ආරක්ෂාව සහ රහස්‍යතා ගැටළු

ඉතින්, AI හි ආයෝජනය කරන ව්‍යාපාර ඔවුන්ගේ සාම්ප්‍රදායික විශ්ලේෂණවලට අතිරේකයක් ලෙස මෙය අදහස් කරන්නේ කුමක්ද? කෙටි පිළිතුර නම්, කෙටි මාර්ග නොමැත. AI මුල පිරීම්වලින් 85%ක් අසාර්ථකයි. සිත්ගන්නා කරුණ නම්, මෙය සාම්ප්‍රදායික තොරතුරු තාක්ෂණ සහ BI ව්‍යාපෘතිවලට අදාළ නිතර උපුටා දක්වන ලද සංඛ්‍යාලේඛනවලට සමාන වීමයි. විශ්ලේෂණවලින් ඔබට වටිනාකමක් ලබා ගැනීමට පෙර සෑම විටම අවශ්‍ය වූ එම වෙහෙස මහන්සි වී වැඩ කිරීම තවමත් සිදු කළ යුතුය. දර්ශනය පැවතිය යුතුය, යථාර්ථවාදී සහ සාක්ෂාත් කරගත හැකි විය යුතුය. අපිරිසිදු කාර්යය වන්නේ දත්ත සැකසීම, දත්ත පොරබැදීම සහ දත්ත පිරිසිදු කිරීමයි. මෙය සැමවිටම සිදු කිරීමට අවශ්ය වනු ඇත. AI පුහුණු කිරීමේදී, ඊටත් වඩා. මානව මැදිහත්වීම් සඳහා දැනට කෙටිමං නොමැත. ඇල්ගොරිතම නිර්වචනය කිරීමට මිනිසුන් තවමත් අවශ්‍ය වේ. "නිවැරදි" පිළිතුර හඳුනා ගැනීමට මිනිසුන්ට අවශ්ය වේ.

සාරාංශයක් ලෙස, AI සාර්ථක වීමට මිනිසුන්ට අවශ්‍ය වන්නේ:

• යටිතල පහසුකම් ඇති කරන්න. මෙය අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම AI ක්‍රියා කරන සීමාවන් ස්ථාපිත කරයි. එය පදනමට ව්‍යුහගත නොවන දත්ත, බ්ලොක්චේන්, IoT, සුදුසු ආරක්‍ෂාව සඳහා සහාය විය හැකිද යන්න පිළිබඳව ය.
• සොයා ගැනීම සඳහා ආධාර. දත්ත ලබා ගැනීමේ හැකියාව සොයා ගැනීම සහ තීරණය කිරීම. AI පුහුණු කිරීමට දත්ත තිබිය යුතු අතර තිබිය යුතුය.
• දත්ත සකස් කරන්න. විශාල දත්ත කට්ටලයක් සහ එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, විභව ප්‍රතිඵල විශාල සංඛ්‍යාවක් සමඟ ඉදිරිපත් කළ විට, ප්‍රතිඵල ඇගයීමට වසම් විශේෂඥයකු අවශ්‍ය විය හැකිය. Curation දත්ත සන්දර්භය වලංගු කිරීම ද ඇතුළත් වේ.

දත්ත විද්‍යාඥයින්ගෙන් වාක්‍ය ඛණ්ඩයක් ණයට ගැනීමට, සමාගම්වලට AI සමඟ සාර්ථක වීමට, පවතින විශ්ලේෂණ හැකියාවන්ට වටිනාකමක් එක් කිරීමට හැකි වීමට නම්, ඔවුන්ට ශබ්දයෙන් සංඥාව, උද්දීපනයෙන් ලැබෙන පණිවිඩය වෙන් කිරීමට හැකි විය යුතුය.

වසර හතකට පෙර, IBM හි ජින්නි ​​රොමෙටි වොට්සන් හෙල්ත් [AI] අපේ සඳකඩපහණ වැනි දෙයක් පැවසීය. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, AI - චන්ද්‍ර ගොඩබෑමකට සමාන - ආශ්වාදජනක, අත් කරගත හැකි, දිගු කිරීමේ ඉලක්කයකි. මම හිතන්නේ අපි හඳට ගොඩවෙලා නැහැ. තවම. IBM, සහ තවත් බොහෝ සමාගම් පරිවර්තනීය AI හි ඉලක්කය කරා දිගටම වැඩ කරයි.

AI යනු සඳ නම්, සඳ පෙනෙන අතර එය වෙන කවරදාටත් වඩා සමීප වේ.