Siç rezulton, po, por mezi

AI është i kudondodhur. Një nga vendet më të zakonshme për AI në shtëpi këto ditë është telefoni inteligjent, shtëpitë inteligjente dhe pajisjet. Kohët e fundit, teksa u ulëm për darkë, patëm një bisedë me Alexa-n që shkoi diçka si kjo:

Me: Alexa, luaj pikat kryesore të Cubs. [Ky është një veçori që reklamohet në ekranin bazë të Alexa. Kërkojini Alexa të luajë pikat kryesore për ekipin tuaj të preferuar.]

Alexa: Kam gjetur diçka në ueb. [E di kur Alexa fillon kështu, ka një problem. Nuk do të shkojë mirë. Alexa tregon një listë me një pjesë të vogël të videove. Kuptohet, shumica e tyre janë video bejsbolli me lojtarë që bëjnë lojëra të jashtëzakonshme gjatë 5 viteve të fundit. Gabimi im. Provo përsëri.]

Me: Alexa, më trego pikat kryesore për lojën më të fundit të bejsbollit Chicago Cubs. [Shpresoj që të mos e dallojë tonin nënçmues pasi pranoj fajin që nuk mund ta kuptojë kërkesën time.]

Alexa: Pikat kryesore për lojën e Chicago Cubs do të jenë të disponueshme dy orë pas përfundimit të lojës. [Përparim. Nuk e kisha idenë se ata mund të luanin pikërisht në këtë moment. Fati është në anën time. Unë papritmas kam shpresë.]

Me: Alexa, më trego mirë momentet kryesore të djeshme, atëherë. [Po, zhgënjimi im ka filluar të shfaqet. Jam shumë afër thyerjes së kodit. Unë pothuajse mund ta shijoj atë.]

Alexa: Më falni, nuk e di atë. [E thotë këtë shumë shpesh. Ndoshta nuk isha i qartë.]

Me: Po tallesh me mua? Luaj, video pikat kryesore për lojën e Basebollit të Major League midis Chicago Cubs dhe Pittsburgh Pirates për të hënën më 25 korrik 2022 në Wrigley Field. [Këtë herë jam i bindur se e kam arritur. Unë kam pështyrë një kërkesë specifike, të paqartë që është një aftësi që e di që Alexa e ka. Këtë e ka bërë edhe më parë. ]

Alexa: [Heshtje. Asgjë. Asnjë përgjigje. Kam harruar të them fjalën magjike të zgjimit, Alexa.]

La IQ mesatare i një 18-vjeçari është rreth 100. IQ mesatare e një njeriu 6-vjeçar është 55. IQ e Google AI u vlerësua të jetë 47. IQ e Sirit vlerësohet të jetë 24. Bing dhe Baidu janë në të 30-at. Nuk gjeta një vlerësim të IQ-së së Alexa-s, por përvoja ime ishte shumë si të flisja me një parashkollor.

Disa mund të thonë, nuk është e drejtë t'i bësh një kompjuteri një test IQ. Por, kjo është krejtësisht pika. Premtimi i AI është të bëjë atë që bëjnë njerëzit, vetëm më mirë. Deri më tani, çdo sfidë kokë më kokë - ose, le të themi, rrjeti nervor në rrjet nervor - ka qenë shumë e fokusuar. Duke luajtur shah. Diagnostifikimi i sëmundjes. Lopë qumështore. Drejtimi i makinave. Roboti zakonisht fiton. Ajo që dua të shoh është Watson që mjel një lopë ndërsa drejton një makinë dhe luan Jeopardy. Tani, Që do të ishte trifecta. Njerëzit nuk mund të kërkojnë as cigaret e tyre ndërsa janë duke vozitur pa u aksidentuar.

IQ e AI

I mashtruar nga një makinë. Dyshoj se nuk jam vetëm. Më duhet të mendoj, nëse kjo është e fundit e artit, sa të zgjuara janë këto gjëra? A mund ta krahasojmë inteligjencën e një njeriu me një makinë?

Shkencëtarët po vlerësojnë aftësitë e sistemeve për të mësuar dhe arsyetuar. Deri më tani, njerëzit sintetikë nuk kanë bërë aq mirë sa gjëja e vërtetë. Studiuesit po përdorin mangësitë për të identifikuar mangësitë në mënyrë që të kuptojmë më mirë se ku duhet të bëhet zhvillim dhe përparim shtesë.

Vetëm në mënyrë që të mos e humbisni pikën dhe të harroni se çfarë përfaqëson "unë" në AI, tregtarët kanë shpikur tani termin Inteligjenca e zgjuar.

A është AI i ndjeshëm?

A kanë ndjenja robotët? A mund të përjetojnë kompjuterët emotions? Jo. Le të vazhdojmë. Nëse dëshironi lexoj në lidhje me të, një (ish) motor i Google pretendon se modeli i AI mbi të cilin po punon Google është i ndjeshëm. Ai pati një bisedë rrëqethëse me një bot që e bindi se kompjuteri ka ndjenja. Kompjuteri ka frikë për jetën e tij. Nuk më besohet se e kam shkruar atë fjali. Kompjuterët nuk kanë jetë për t'u frikësuar. Kompjuterët nuk mund të mendojnë. Algoritmet nuk mendohen.

Sidoqoftë, nuk do të habitesha nëse një kompjuter i përgjigjet një komande në të ardhmen shumë të afërt me: "Më fal, Dave, nuk mund ta bëj këtë."

Ku dështon AI?

Ose, më saktë, pse dështojnë projektet e AI? Ata dështojnë për të njëjtat arsye që projektet e IT kanë dështuar gjithmonë. Projektet dështojnë për shkak të keqmenaxhimit, ose dështimit në menaxhimin e kohës, fushëveprimit ose buxhetit..:

• Vizion i paqartë ose i papërcaktuar. Strategji e dobët. Ju mund të keni dëgjuar menaxhmentin të thotë: "Ne vetëm duhet të kontrollojmë kutinë." Nëse propozimi i vlerës nuk mund të përcaktohet, qëllimi është i paqartë.
• Pritjet joreale. Kjo mund të jetë për shkak të keqkuptimeve, komunikimit të dobët ose planifikimit joreal. Pritjet jorealiste mund të rrjedhin gjithashtu nga mungesa e të kuptuarit të aftësive dhe metodologjisë së mjeteve të AI.
• Kërkesa të papranueshme. Kërkesat e biznesit nuk janë të përcaktuara mirë. Metrikat për suksesin janë të paqarta. Në këtë kategori është edhe nënvlerësimi i punonjësve që kuptojnë të dhënat.
• Projekte të pabuxhetuara dhe të nënvlerësuara. Kostot nuk janë vlerësuar plotësisht dhe objektivisht. Rastet e paparashikuara nuk janë planifikuar dhe parashikuar. Kontributi kohor i stafit që tashmë është shumë i zënë është nënvlerësuar.
• Rrethana të paparashikuara. Po, rastësia ndodh, por mendoj se kjo bie nën planifikim të dobët.

Shihni gjithashtu postimin tonë të mëparshëm 12 Arsyet e Dështimit në Analytics dhe Inteligjenca e Biznesit.

AI, sot, është shumë e fuqishme dhe mund të ndihmojë kompanitë të arrijnë sukses të jashtëzakonshëm. Kur iniciativat e AI dështojnë, dështimi pothuajse gjithmonë mund të gjurmohet në një nga sa më sipër.

Ku funksionon AI Excel?

Inteligjenca artificiale është e mirë në detyrat e përsëritura dhe komplekse. (Të them të drejtën, mund të bëjë edhe detyra të thjeshta, jo të përsëritura. Por, do të ishte më e lirë ta bëni fëmijën tuaj parashkollor.) Është mirë të gjesh modele dhe marrëdhënie, nëse ekzistojnë, në sasi të mëdha të dhënash.

• AI bën mirë kur kërkon ngjarje që nuk përputhen me modele specifike.
  • zbulimin mashtrim me kartë krediti ka të bëjë me gjetjen e transaksioneve që nuk ndjekin modelet e përdorimit. Ka tendencë të gabojë në anën e kujdesit. Kam marrë telefonata nga karta ime e kreditit me një algoritëm tepër të zellshëm kur mbusha makinën time me qira me gaz në Dallas dhe më pas mbusha makinën time personale në Çikago. Ishte e ligjshme, por mjaft e pazakontë për t'u shënuar.

"kartë American Express përpunon 1 trilion dollarë në transaksione dhe ka 110 milionë karta AmEx në funksion. Ata mbështeten shumë në analitikën e të dhënave dhe algoritmet e mësimit të makinerive për të ndihmuar në zbulimin e mashtrimit në kohë reale, duke kursyer kështu miliona humbje”.

• Mashtrimi dhe abuzimi farmaceutik. Sistemet mund të gjejnë modele të pazakonta të sjelljes bazuar në shumë rregulla të programuara. Për shembull, nëse një pacient pa tre mjekë të ndryshëm nëpër qytet në të njëjtën ditë me ankesa të ngjashme dhimbjeje, mund të garantohet një hetim shtesë për të përjashtuar abuzimin.
• AI në shëndetësor ka pasur disa suksese të shkëlqyera.
  • Inteligjenca artificiale dhe mësimi i thellë u mësuan të krahasonin rrezet X me gjetjet normale. Ai ishte në gjendje të rriste punën e radiologëve duke shënuar anomalitë që një radiolog t'i kontrollonte.
• AI punon mirë me sociale dhe pazar. Një arsye pse e shohim kaq shumë këtë është se ka rrezik të ulët. Rreziku që AI të jetë i gabuar dhe të ketë pasoja të rënda është i ulët.
• • Nëse ju pëlqeu/bleuat kjo, mendojmë se do t'ju pëlqejë këtë. Nga Amazon në Netflix dhe YouTube, ata të gjithë përdorin një formë të njohjes së modelit. Inteligjenca artificiale në Instagram i konsideron ndërveprimet tuaja për të fokusuar furnizimin tuaj. Kjo ka tendencë të funksionojë më mirë nëse algoritmi mund t'i vendosë preferencat tuaja në një kovë ose grup përdoruesish të tjerë që kanë bërë zgjedhje të ngjashme, ose nëse interesat tuaja janë të ngushta.
  • AI ka pasur njëfarë suksesi me njohja e fytyrës. Facebook është në gjendje të identifikojë një person të etiketuar më parë në një foto të re. Disa sisteme të hershme të njohjes së fytyrës të lidhura me sigurinë u mashtruan nga maskat.
• AI ka pasur suksese në bujqësi duke përdorur mësimin e makinerive, sensorët e IoT dhe sistemet e lidhura.
  • AI ndihmoi traktorë të zgjuar mbillni dhe korrni fushat për të maksimizuar rendimentin, për të minimizuar plehrat dhe për të përmirësuar kostot e prodhimit të ushqimit.
  • Me pikat e të dhënave nga hartat 3-D, sensorët e tokës, dronët, modelet e motit, të mbikëqyrura Mësimi makinë gjen modele në grupe të mëdha të dhënash për të parashikuar kohën më të mirë për të mbjellë të korrat dhe për të parashikuar rendimentet para se ato të mbillen.
  • Fermat e qumështit përdorni robotët e AI për të ushqyer vetë lopët, AI dhe mësimi i makinerive monitorojnë gjithashtu shenjat vitale, aktivitetin, ushqimin dhe ujin e lopës për t'i mbajtur ato të shëndetshme dhe të kënaqur.
  • Me ndihmën e AI, fermerët të cilët janë më pak se 2% e popullsisë ushqejnë 300 milionë në pjesën tjetër të SHBA.
  • Inteligjenca Artificiale në Bujqësi

Ka edhe histori të shkëlqyera të AI sukses në industrinë e shërbimeve, shitjen me pakicë, media dhe prodhim. AI është me të vërtetë kudo.

Përballja me pikat e forta dhe të dobëta të AI

Një kuptim i fortë i pikave të forta dhe të dobëta të AI mund të kontribuojë në suksesin e iniciativave tuaja të AI. Mos harroni, gjithashtu, se aftësitë aktualisht në kolonën e djathtë janë mundësi. Këto janë fushat në të cilat shitësit dhe adoptuesit e avantazheve të gjakderdhjes aktualisht po bëjnë përparim. Ne do të shikojmë aftësitë që aktualisht sfidojnë AI përsëri pas një viti dhe do të dokumentojmë ndryshimin majtas. Nëse e studioni me kujdes grafikun e mëposhtëm, nuk do të habitesha nëse do të kishte një lëvizje midis kohës që e shkruaj këtë dhe kohës së botimit.

Cila është e ardhmja e AI?

Nëse AI do të ishte më i zgjuar, mund të parashikonte se çfarë do të sjellë e ardhmja. Është e qartë se ka shumë keqkuptime për atë që AI mund dhe nuk mund të bëjë. Shumë keqkuptimet dhe analfabetizmi i AI janë rezultat i marketingut të teknologjisë duke mbingarkuar aftësitë ekzistuese. AI është mbresëlënëse për atë që mund të bëjë sot. Unë parashikoj që shumë nga dobësitë në kolonën e djathtë do të zhvendosen në të majtë dhe do të bëhen pika të forta në 2 ose 3 vitet e ardhshme.

[Pasi mbarova këtë artikull, ia paraqita paragrafin e mëparshëm OpenAI, një gjenerator i hapur i gjuhëve të platformës së AI. Ju mund të keni parë disa nga artet e krijuara nga DALL-E e saj. Doja të dija se çfarë mendonte për të ardhmen e AI. Ja çfarë kishte për të thënë. ]

E ardhmja e AI nuk ka të bëjë me blerjen e disa serverëve dhe instalimin e një pakete softuerike të disponueshme. Ka të bëjë me gjetjen dhe punësimin e njerëzve të duhur, ndërtimin e ekipit të duhur dhe kryerjen e investimeve të duhura si në harduer ashtu edhe në softuer.

Disa suksese të mundshme të AI gjatë viteve të ardhshme përfshijnë:

• Rritja e saktësisë së parashikimeve dhe rekomandimeve
• Përmirësimi i proceseve të vendimmarrjes
• Përshpejtimi i kërkimit dhe zhvillimit
• Ndihmon për të automatizuar dhe optimizuar proceset e biznesit

Megjithatë, ka edhe disa dështime të mundshme të AI për të cilat bizneset duhet të jenë të vetëdijshme, si p.sh.

• Mbështetja e tepërt në AI që çon në vendime jo optimale
• Mungesa e të kuptuarit se si funksionon AI, duke çuar në keqpërdorim
• Paragjykimet në të dhënat e përdorura për të trajnuar modelet e AI që çojnë në rezultate të pasakta
• Shqetësimet e sigurisë dhe privatësisë rreth të dhënave të përdorura për të trajnuar modelet e AI

Pra, çfarë do të thotë kjo për bizneset që investojnë në AI për të plotësuar analitikën e tyre tradicionale? Përgjigja e shkurtër është, nuk ka rrugë të shkurtra. 85% e iniciativave të AI dështojnë. Është interesante se kjo është e ngjashme me statistikat e cituara shpesh në lidhje me projektet tradicionale të IT dhe BI. E njëjta punë e palodhur që është kërkuar gjithmonë përpara se të fitoni vlerë nga analitika, duhet bërë ende. Vizioni duhet të ekzistojë, të jetë realist dhe i arritshëm. Puna e pistë është përgatitja e të dhënave, grindja e të dhënave dhe pastrimi i të dhënave. Kjo do të duhet të bëhet gjithmonë. Në trajnimin e AI, aq më tepër. Aktualisht nuk ka rrugë të shkurtra për ndërhyrjen njerëzore. Njerëzve u kërkohet ende të përcaktojnë algoritmet. Njerëzve u kërkohet të identifikojnë përgjigjen "e duhur".

Në përmbledhje, që AI të jetë i suksesshëm, njerëzit duhet të:

• Krijimi i infrastrukturës. Kjo në thelb është duke vendosur kufijtë në të cilët do të funksionojë AI. Bëhet fjalë nëse fondacioni mund të mbështesë të dhëna të pastrukturuara, blockchain, IoT, sigurinë e duhur.
• Ndihma në zbulim. Gjeni dhe përcaktoni disponueshmërinë e të dhënave. Të dhënat për të trajnuar AI duhet të ekzistojnë dhe të jenë të disponueshme.
• Kuro të dhënat. Kur paraqitet me një grup të madh të dhënash dhe, rrjedhimisht, një numër i madh rezultatesh të mundshme, një ekspert i fushës mund të kërkohet për të vlerësuar rezultatet. Kurimi do të përfshijë gjithashtu vërtetimin e kontekstit të të dhënave.

Për të huazuar një frazë nga shkencëtarët e të dhënave, që kompanitë të jenë të suksesshme me AI, të jenë në gjendje t'i shtojnë vlerë aftësive ekzistuese analitike, ato duhet të jenë në gjendje të ndajnë sinjalin nga zhurma, mesazhin nga zhurma.

Shtatë vjet më parë, IBM's Ginni Rometty tha diçka si, Watson Health [AI] është gjuajtja jonë e hënës. Me fjalë të tjera, AI – ekuivalenti i një ulje hënore – është një qëllim frymëzues, i arritshëm dhe shtrirë. Nuk mendoj se kemi zbritur në hënë. Ende. IBM dhe shumë kompani të tjera vazhdojnë të punojnë drejt qëllimit të AI transformuese.

Nëse AI është hëna, hëna është në pamje dhe është më afër se sa ka qenë ndonjëherë.