Ako sa ukazuje, áno, ale len tak tak

AI je všadeprítomná. Jedným z najbežnejších miest pre AI v domácnostiach sú dnes smartfóny, inteligentné domácnosti a spotrebiče. Nedávno, keď sme sedeli pri večeri, mali sme rozhovor s Alexou, ktorý vyzeral asi takto:

Me: Alexa, zahrajte si najlepšie momenty Cubs. [Toto je funkcia, ktorá sa ponúka na domovskej obrazovke Alexa. Požiadajte Alexa, aby zahral najdôležitejšie body pre váš obľúbený tím.]

Alexa: Niečo som našiel na webe. [Viem, že keď Alexa takto začne, je tu problém. Nedopadne to dobre. Alexa zobrazuje zoznam niekoľkých videí. Je pravda, že väčšina z nich sú bejzbalové videá s hráčmi, ktorí za posledných 5 rokov predvádzali výnimočné hry. Moja chyba. Skúste to znova.]

Me: Alexa, ukáž mi najdôležitejšie momenty z najnovšieho bejzbalového zápasu Chicago Cubs. [Dúfam, že nezaznamená zhovievavý tón, pretože prijímam vinu za to, že nedokáže pochopiť moju žiadosť.]

Alexa: Najdôležitejšie momenty zápasu Chicago Cubs budú k dispozícii dve hodiny po skončení zápasu. [Pokrok. Netušil som, že môžu hrať práve v tejto chvíli. Šťastie je na mojej strane. Zrazu mám nádej.]

Me: Alexa, dobre, ukáž mi teda to najlepšie zo včerajšieho dňa. [Áno, moja frustrácia sa začína prejavovať. Som tak blízko k prelomeniu kódu. Skoro mi chutí.]

Alexa: Prepáč, toho nepoznám. [Hovorí to príliš často. Možno som nemal jasno.]

me: Si robíš srandu? Zahrajte si, video najdôležitejšie zo zápasu Major League Baseball medzi Chicago Cubs a Pittsburgh Pirates v pondelok 25. júla 2022 na Wrigley Field. [Tentokrát som si istý, že som to zvládol. Vypľul som konkrétnu, jednoznačnú požiadavku, čo je zručnosť, o ktorej viem, že Alexa má. Robilo to už predtým. ]

Alexa: [Ticho. Nič. Žiadna odpoveď. Zabudol som povedať čarovné slovo na prebudenie, Alexa.]

priemerné IQ 18-ročného je okolo 100. Priemerné IQ 6-ročného človeka je 55. Google AI IQ bolo vyhodnotené ako 47. Siriho IQ sa odhaduje na 24. Bing a Baidu majú 30 rokov. Nenašiel som hodnotenie Alexovho IQ, ale moja skúsenosť bola ako rozhovor s predškolákom.

Niekto môže povedať, že nie je fér dať počítaču IQ test. Ale, presne o to ide. Sľubom AI je robiť to, čo ľudia, len lepšie. Doteraz bola každá výzva typu head-to-head – alebo, povedzme, neurónová sieť k neurónovej sieti – veľmi zameraná. Hranie šachu. Diagnostikovanie choroby. Dojenie kráv. Šoférovanie áut. Robot väčšinou vyhráva. Chcem vidieť, ako Watson dojí kravu počas jazdy autom a hrá Jeopardy. teraz Že by bola trifecta. Ľudia nemôžu ani hľadať svoje cigarety počas jazdy bez toho, aby sa nestali nehodou.

IQ AI

Oklamaný strojom. Tuším, že nie som sám. Musím premýšľať, ak je toto stav techniky, aké inteligentné sú tieto veci? Môžeme prirovnať inteligenciu človeka k stroju?

Vedci hodnotia schopnosti systémov učiť sa a uvažovať. Doteraz sa syntetickým ľuďom nedarilo tak dobre ako skutočným ľuďom. Výskumníci využívajú nedostatky na identifikáciu medzier, aby sme lepšie pochopili, kde je potrebné dosiahnuť ďalší rozvoj a pokrok.

Aby vám neunikla pointa a nezabudli ste, čo predstavuje „ja“ v AI, marketéri teraz vymysleli termín inteligentná AI.

Je AI vnímavá?

Majú roboty city? Môžu počítače zažiť naprmotions? Nie. Poďme ďalej. Ak chcete čítať o tom jeden (bývalý) nástroj Google tvrdí, že model AI, na ktorom Google pracuje, je vnímavý. Mal strašidelný rozhovor s robotom, ktorý ho presvedčil, že počítač má pocity. Počítač sa bojí o svoj život. Ani sa mi nechce veriť, že som tú vetu napísal. Počítače sa nemusia báť života. Počítače nevedia myslieť. Algoritmy sa nemyslia.

Neprekvapilo by ma však, keby počítač vo veľmi blízkej budúcnosti zareagoval na príkaz: „Prepáč, Dave, nemôžem to urobiť.“

Kde zlyhá AI?

Alebo presnejšie, prečo projekty AI zlyhávajú? Zlyhávajú z rovnakých dôvodov, z ktorých vždy zlyhali IT projekty. Projekty zlyhajú v dôsledku zlého riadenia alebo zlyhania riadenia času, rozsahu alebo rozpočtu...:

• Nejasná alebo nedefinovaná vízia. Slabá stratégia. Možno ste už počuli, ako vedenie hovorí: „Musíme len zaškrtnúť políčko.“ Ak nemožno definovať hodnotovú ponuku, účel je nejasný.
• Nereálne očakávania. Dôvodom môžu byť nedorozumenia, zlá komunikácia alebo nereálne plánovanie. Nerealistické očakávania môžu prameniť aj z nedostatočného pochopenia možností a metodológie nástrojov AI.
• Neprijateľné požiadavky. Obchodné požiadavky nie sú dobre definované. Metriky úspechu sú nejasné. Aj v tejto kategórii je podceňovanie zamestnancov, ktorí rozumejú údajom.
• Nerozpočtované a podceňované projekty. Náklady neboli úplne a objektívne odhadnuté. Nepredvídané udalosti neboli plánované a predvídané. Časový prínos zamestnancov, ktorí sú už aj tak príliš zaneprázdnení, bol podcenený.
• Nepredvídané okolnosti. Áno, náhoda sa stáva, ale myslím si, že to spadá pod zlé plánovanie.

Pozrite si aj náš predchádzajúci príspevok 12 dôvodov zlyhania v analytike a Business Intelligence.

AI je dnes veľmi výkonná a môže pomôcť spoločnostiam dosiahnuť obrovský úspech. Keď iniciatívy AI zlyhajú, zlyhanie možno takmer vždy pripísať jednej z vyššie uvedených možností.

Kde funguje AI Excel?

AI je dobrá v opakujúcich sa zložitých úlohách. (Aby som bol spravodlivý, môže robiť aj jednoduché, neopakujúce sa úlohy. Bolo by však lacnejšie, keby to urobil váš predškolák.) Je dobré nájsť vzorce a vzťahy, ak existujú, v obrovských množstvách údajov.

• AI robí dobre, keď hľadá udalosti, ktoré sa nezhodujú s konkrétnymi vzormi.
  • rozpoznanie podvody s kreditnými kartami je o hľadaní transakcií, ktoré sa neriadia vzormi používania. Má tendenciu sa mýliť na strane opatrnosti. Prijal som hovory z mojej kreditnej karty s príliš horlivým algoritmom, keď som v Dallase natankoval benzín do svojho prenajatého auta a potom v Chicagu natankoval svoje osobné auto. Bolo to legitímne, ale dosť nezvyčajné na to, aby to bolo označené.

"American Express spracováva transakcie v hodnote 1 bilióna dolárov a má v prevádzke 110 miliónov kariet AmEx. Vo veľkej miere sa spoliehajú na dátovú analytiku a algoritmy strojového učenia, ktoré im pomáhajú odhaliť podvody takmer v reálnom čase, čím šetria milióny strát.

• Farmaceutické podvody a zneužívanie. Systémy dokážu nájsť nezvyčajné vzorce správania založené na mnohých naprogramovaných pravidlách. Napríklad, ak pacient v ten istý deň navštívil troch rôznych lekárov po meste s podobnými sťažnosťami na bolesť, môže byť potrebné ďalšie vyšetrovanie, aby sa vylúčilo zneužívanie.
• AI v zdravotníctva má za sebou niekoľko vynikajúcich úspechov.
  • AI a hlboké učenie sa učili porovnávať röntgenové lúče s normálnymi nálezmi. Dokázalo rozšíriť prácu rádiológov označovaním abnormalít, ktoré má rádiológ skontrolovať.
• AI funguje dobre sociálne a nákupné. Jedným z dôvodov, prečo to tak často vidíme, je nízke riziko. Riziko, že AI bude nesprávna a bude mať vážne následky, je nízke.
• • Ak sa vám páčilo/kúpilo toto, myslíme, že sa vám bude páčiť toto. Od Amazonu po Netflix a YouTube, všetky používajú nejakú formu rozpoznávania vzorov. Instagram AI berie do úvahy vaše interakcie, aby sa zameral na váš informačný kanál. To zvyčajne funguje najlepšie, ak algoritmus môže umiestniť vaše preferencie do skupiny alebo skupiny iných používateľov, ktorí urobili podobné rozhodnutia, alebo ak sú vaše záujmy úzke.
  • AI zožala určitý úspech s rozpoznávanie tváre. Facebook je schopný identifikovať predtým označenú osobu na novej fotografii. Niektoré skoré systémy rozpoznávania tváre súvisiace s bezpečnosťou boli oklamané maskami.
• AI zožala úspechy v poľnohospodárstva pomocou strojového učenia, IoT senzorov a prepojených systémov.
  • Asistovala AI inteligentné traktory osádzajte a zberajte polia, aby ste maximalizovali výnos, minimalizovali hnojivá a zlepšili náklady na výrobu potravín.
  • S dátovými bodmi z 3-D máp, pôdnych senzorov, dronov, vzorov počasia, pod dohľadom strojové učenie nájde vzory vo veľkých súboroch údajov na predpovedanie najlepšieho času na pestovanie plodín a predpovedanie výnosov ešte pred ich vysadením.
  • Mliečne farmy používajte roboty AI, aby kravy dojili samé, AI a strojové učenie tiež monitorujú vitálne funkcie, aktivitu, príjem potravy a vody kravy, aby boli zdravé a spokojné.
  • S pomocou AI, poľnohospodári ktorí sú menej ako 2% populácie živia 300 miliónov vo zvyšku USA.
  • Umelá inteligencia v poľnohospodárstve

Sú tam aj skvelé príbehy AI úspech v odvetviach služieb, maloobchode, médiách a výrobe. AI je naozaj všade.

Kontrastné silné a slabé stránky AI

Dôkladné pochopenie silných a slabých stránok AI môže prispieť k úspechu vašich iniciatív AI. Pamätajte tiež, že možnosti, ktoré sa momentálne nachádzajú v pravom stĺpci, sú príležitosti. Toto sú oblasti, v ktorých predajcovia a osvojitelia v súčasnosti dosahujú pokroky. O rok sa pozrieme na schopnosti, ktoré sú v súčasnosti výzvou pre AI, a zdokumentujeme ľavý posun. Ak si pozorne preštudujete nasledujúcu tabuľku, neprekvapilo by ma, keby došlo k nejakému posunu medzi časom, keď toto píšem, a časom jeho uverejnenia.

Aká je budúcnosť AI?

Keby bola AI inteligentnejšia, mohla by predpovedať, čo prinesie budúcnosť. Je jasné, že ich je veľa mylné o tom, čo AI môže a čo nemôže robiť. veľa mylné predstavy a negramotnosť AI sú výsledkom technologického marketingu preháňajúceho existujúce schopnosti. AI je pôsobivá tým, čo dnes dokáže. Predpokladám, že mnohé zo slabých stránok v pravom stĺpci sa posunú doľava a stanú sa silnými stránkami v nasledujúcich 2 alebo 3 rokoch.

[Po dokončení tohto článku som predstavil predchádzajúci odsek OpenAI, otvorený jazykový generátor platformy AI. Možno ste už videli nejaké umenie generované jeho DALL-E. Chcel som vedieť, čo si myslí o budúcnosti AI. Tu je to, čo bolo povedané. ]

Budúcnosť AI nie je o kúpe niekoľkých serverov a inštalácii bežného softvérového balíka. Ide o nájdenie a najatie správnych ľudí, vybudovanie správneho tímu a uskutočnenie správnych investícií do hardvéru aj softvéru.

Niektoré potenciálne úspechy AI v najbližších rokoch zahŕňajú:

• Zvýšenie presnosti predpovedí a odporúčaní
• Zlepšenie rozhodovacích procesov
• Urýchlenie výskumu a vývoja
• Pomáha automatizovať a optimalizovať obchodné procesy

Existujú však aj niektoré potenciálne zlyhania AI, ktorých by si podniky mali byť vedomé, ako napríklad:

• Prílišné spoliehanie sa na AI vedie k neoptimálnym rozhodnutiam
• Nedostatočné pochopenie toho, ako funguje AI, vedie k zneužitiu
• Skreslenie údajov používaných na trénovanie modelov AI vedie k nepresným výsledkom
• Obavy o bezpečnosť a súkromie týkajúce sa údajov používaných na trénovanie modelov AI

Čo to teda znamená pre podniky, ktoré investujú do AI na doplnenie svojej tradičnej analýzy? Krátka odpoveď je, že neexistujú žiadne skratky. 85 % iniciatív AI zlyhá. Je zaujímavé, že je to podobné ako často uvádzaná štatistika týkajúca sa tradičných IT a BI projektov. Stále je potrebné vykonať rovnakú tvrdú prácu, aká bola vždy potrebná, aby ste mohli získať hodnotu z analýzy. Vízia musí existovať, musí byť realistická a dosiahnuteľná. Špinavou prácou je príprava údajov, boj s údajmi a čistenie údajov. Toto bude potrebné urobiť vždy. Pri tréningu AI ešte viac. V súčasnosti neexistujú žiadne skratky pre ľudský zásah. Ľudia sú stále povinní definovať algoritmy. Ľudia sú povinní identifikovať „správnu“ odpoveď.

Stručne povedané, aby bola AI úspešná, ľudia musia:

• Vytvorte infraštruktúru. Toto v podstate určuje hranice, v ktorých bude AI fungovať. Ide o to, či nadácia dokáže podporovať neštruktúrované dáta, blockchain, IoT, vhodné zabezpečenie.
• Pomoc pri objavovaní. Nájdite a zistite dostupnosť údajov. Údaje na trénovanie AI musia existovať a byť dostupné.
• Spravujte údaje. Pri predložení veľkého súboru údajov a následne veľkého počtu potenciálnych výsledkov môže byť potrebné, aby výsledky vyhodnotil odborník v danej oblasti. Spracovanie bude zahŕňať aj overenie kontextu údajov.

Aby si firmy požičali frázu od dátových vedcov, aby boli úspešné s AI, aby mohli pridať hodnotu existujúcim analytickým schopnostiam, musia byť schopné oddeliť signál od šumu, správu od humbuku.

Pred siedmimi rokmi IBM Ginni rometty povedal niečo ako: Watson Health [AI] je náš mesiac. Inými slovami, AI – ekvivalent lunárneho pristátia – je inšpiratívny, dosiahnuteľný a napínavý cieľ. Nemyslím si, že sme pristáli na Mesiaci. Ešte. IBM a mnohé ďalšie spoločnosti pokračujú v práci na dosiahnutí cieľa transformatívnej AI.

Ak je AI mesiac, mesiac je na dohľad a je bližšie ako kedykoľvek predtým.