Salaku tétéla, enya, tapi ngan bieu

AI téh ubiquitous. Salah sahiji tempat anu paling umum pikeun AI di bumi ayeuna nyaéta smartphone, imah pinter sareng alat-alat. Anyar-anyar ieu, nalika urang tuang tuangeun, urang ngobrol sareng Alexa anu sapertos kieu:

Me: Alexa, maén Cubs highlights. [Ieu mangrupikeun fitur anu disebatkeun dina layar utama Alexa. Tanya Alexa maén sorotan pikeun tim karesep anjeun.]

Alexa: Kuring manggihan hal dina web. [Kuring terang nalika Alexa ngamimitian sapertos kieu, aya masalah. Ieu moal jalan ogé. Alexa nembongkeun daptar sakeupeul video. Nyaéta, kalolobaanana mangrupikeun pidéo baseball sareng pamaén anu maén luar biasa salami 5 taun katukang. lepat abdi. Cobian deui.]

Me: Alexa, némbongkeun kuring highlights pikeun kaulinan baseball Chicago Cubs panganyarna. [Kuring miharep éta teu ngadeteksi nada condescending sakumaha Abdi nampi ngalepatkeun pikeun eta teu bisa ngarti pamundut abdi.]

Alexa: Highlights pikeun kaulinan Chicago Cubs bakal sadia dua jam sanggeus game rengse. [Kamajuan. Abdi henteu terang yén aranjeunna tiasa maén dina waktos ayeuna. Kabeneran aya di sisi kuring. Kuring ngadadak asa.]

Me: Alexa, rupa némbongkeun kuring highlights effing kamari, lajeng. [Enya, kagorengan kuring geus mimiti témbong. Abdi caket pisan kana ngalanggar kodeu. Kuring ampir bisa ngarasakeun eta.]

Alexa: Hapunten, abdi teu terang nu hiji. [Nyarioskeun ieu sering teuing. Panginten kuring henteu terang.]

kuring: Dupi anjeun ngaheureuyan abdi? Puter, sorotan pidéo pikeun pertandingan Baseball Liga Utama antara Chicago Cubs sareng Pittsburgh Pirates pikeun Senén 25 Juli 2022 di Wrigley Field. [Waktos ieu kuring yakin yén kuring parantos dipaku. Kuring geus nyiduh kaluar hiji husus, pamundut unambiguous anu mangrupa skill kuring nyaho Alexa boga. Éta parantos dilakukeun sateuacanna. ]

Alexa: [Jempé. Euweuh nanaon. Taya waleran. Abdi hilap ngucapkeun kecap bangun ajaib, Alexa.]

nu rata IQ tina hiji 18 taun heubeul nyaeta sabudeureun 100. Rata-rata IQ manusa 6 taun heubeul 55. Google AI IQ ieu dievaluasi janten 47. IQ Siri urang diperkirakeun jadi 24. Bing na Baidu aya dina 30 urang. Kuring henteu mendakan evaluasi IQ Alexa, tapi pangalaman kuring sapertos ngobrol sareng budak leutik.

Aya anu nyebatkeun, éta henteu adil pikeun masihan komputer tés IQ. Tapi, éta titik sampurna. Janji AI nyaéta pikeun ngalakukeun naon anu dilakukeun ku manusa, ngan ukur langkung saé. Sajauh ieu, unggal head-to-head - atanapi, kedah urang sebutkeun, jaringan neural ka jaringan neural - tantangan parantos difokuskeun pisan. Maén catur. Diagnosing kasakit. Perah sapi. Nyupiran mobil. Robot biasana meunang. Anu kuring hoyong tingali nyaéta Watson nyusu sapi bari nyetir mobil sareng maén Jeopardy. Ayeuna, yen bakal trifecta nu. Manusa malah teu bisa néangan roko maranéhna bari maranéhna nuju nyetir tanpa meunang kana kacilakaan.

IQ AI

Dikaluarkeun ku mesin. Kuring curiga kuring henteu nyalira. Kuring kudu mikir, lamun ieu kaayaan seni, kumaha pinter ieu hal? Naha urang tiasa ngabandingkeun kecerdasan manusa sareng mesin?

Élmuwan keur meunteun kamampuan sistem pikeun diajar sareng nalar. Sajauh ieu, manusa sintétik henteu acan ngalakukeun sakumaha anu nyata. Panaliti ngagunakeun kakurangan pikeun ngaidentipikasi jurang supados urang langkung ngartos dimana pangwangunan sareng kamajuan tambahan kedah dilakukeun.

Ngan ku kituna anjeun teu sono titik sarta poho naon "Kuring" dina AI ngagambarkeun, marketers ayeuna geus diciptakeun istilah Smart AI.

Naha AI Sentient?

Naha robot gaduh parasaan? Tiasa komputer ngalaman emotions? No. Hayu urang ngaléngkah. Upami anjeun hoyong maca ngeunaan eta, hiji (urut) mesin Google teu ngaku model AI yén Google keur dipake dina nyaeta sentient. Anjeunna kungsi ngobrol creepy kalawan bot nu yakin anjeunna yén komputer boga parasaan. Komputer sieun pikeun hirupna. Kuring malah teu percaya kuring nulis kalimah éta. Komputer teu boga hirup sieun. Komputer teu bisa mikir. Algoritma henteu panginten.

Abdi moal reuwas, kumaha oge, upami komputer ngabales paréntah dina waktos anu caket sareng: "Hapunten, Dave, kuring henteu tiasa ngalakukeun éta."

Dimana AI Gagal?

Atanapi, langkung tepatna, naha proyék AI gagal? Aranjeunna gagal pikeun alesan anu sami yén proyék IT sok gagal. Proyék gagal kusabab salah urus, atanapi gagal dina ngatur waktos, ruang lingkup atanapi anggaran..:

• Visi anu teu jelas atanapi teu jelas. strategi goréng. Anjeun meureun geus ngadéngé manajemén ngomong, "Urang ngan perlu pariksa kotak". Lamun proposisi nilai teu bisa dihartikeun, tujuanana can écés.
• Harepan anu teu realistis. Ieu bisa jadi alatan salah paham, komunikasi goréng, atawa scheduling unrealistic. Ekspektasi anu teu realistis ogé tiasa disababkeun ku kurangna pamahaman kamampuan alat AI sareng metodologi.
• Sarat anu teu bisa ditarima. Sarat bisnis teu didefinisikeun ogé. Métrik pikeun kasuksésan henteu jelas. Ogé dina kategori ieu undervaluing karyawan anu ngarti data.
• proyék unbudgeted na underestimated. Biaya henteu acan ditaksir sacara lengkep sareng obyektif. Contingencies teu acan direncanakeun sareng diantisipasi. Kontribusi waktu staf anu geus sibuk teuing geus underestimated.
• Kaayaan nu teu disangka-sangka. Sumuhun, kasempetan kajadian, tapi Jigana ieu ragrag dina perencanaan goréng.

Tempo ogé, pos kami saméméhna 12 Alesan Gagalna Dina Analytics sarta AKAL Usaha.

AI, ayeuna, kuat pisan sareng tiasa ngabantosan perusahaan ngahontal kasuksésan anu luar biasa. Nalika inisiatif AI gagal, kagagalanna ampir sok disusud ka salah sahiji di luhur.

Dimana Dupi AI Excel?

AI téh alus dina repetitive, tugas kompléks. (Mun adil, éta bisa ngalakukeun basajan, tugas non-repetitive, teuing. Tapi, bakal langkung mirah mun boga preschooler Anjeun ngalakukeun eta.) Ieu téh alus dina manggihan pola jeung hubungan, lamun aya, dina jumlah vast data.

• AI damel saé nalika milarian acara anu henteu cocog sareng pola khusus.
  • Ngesan panipuan kartu kiridit nyaéta ngeunaan milarian transaksi anu henteu nuturkeun pola pamakean. Ieu condong err di sisi caution. Kuring geus narima telepon ti kartu kiridit kuring jeung algoritma leuwih-zealous nalika kuring ngeusi up mobil rental abdi kalayan gas di Dallas lajeng ngeusi nepi mobil pribadi abdi di Chicago. Ieu sah, tapi cukup mahiwal meunang flagged.

"American Express prosés $1 triliun dina transaksi sarta boga 110 juta kartu AmEx di operasi. Aranjeunna ngandelkeun pisan kana analitik data sareng algoritma pembelajaran mesin pikeun ngabantosan ngadeteksi panipuan dina waktos nyata, ku kituna ngahémat jutaan karugian ".

• panipuan farmasi sarta nyiksa. Sistem tiasa mendakan pola kabiasaan anu teu biasa dumasar kana seueur aturan anu diprogram. Salaku conto, upami pasien ningali tilu dokter anu béda-béda di sabudeureun kota dina dinten anu sami sareng keluhan nyeri anu sami, panilitian tambahan tiasa diperyogikeun pikeun ngaluarkeun panyalahgunaan.
• AI dina palayanan Kaséhatan geus miboga sababaraha sukses alus teuing.
  • AI sareng diajar jero diajarkeun pikeun ngabandingkeun sinar-X sareng papanggihan normal. Éta tiasa ngagedekeun karya ahli radiologi ku ngabébaskeun abnormalitas pikeun pamariksaan radiologi.
• AI jalan ogé kalawan sosial jeung balanja. Hiji alesan naha urang ningali ieu pisan nyaeta aya resiko low. Résiko AI anu salah sareng gaduh akibat anu parah rendah.
• • Upami anjeun resep / mésér ieu, kami pikir anjeun bakal resep ieu. Ti Amazon ka Netflix sareng YouTube, aranjeunna sadayana nganggo sababaraha bentuk pangakuan pola. Instagram AI nganggap interaksi anjeun pikeun museurkeun feed anjeun. Ieu condong dianggo pangalusna lamun algoritma bisa nempatkeun preferensi Anjeun dina ember atawa grup pamaké séjén anu geus nyieun pilihan sarupa, atawa lamun kapentingan anjeun sempit.
  • AI geus ngarasakeun sababaraha kasuksésan jeung pangakuan raray. Facebook tiasa ngaidentipikasi jalma anu parantos ditandaan dina poto anyar. Sababaraha sistem pangenal raray anu aya hubunganana sareng kaamanan dibobodo ku masker.
• AI geus ngarasakeun kasuksésan dina pertanian ngagunakeun mesin learning, sensor IoT sarta sistem disambungkeun.
  • AI ditulungan traktor pinter melak sareng panen sawah pikeun maksimalkeun hasil, ngaminimalkeun pupuk sareng ningkatkeun biaya produksi pangan.
  • Kalayan titik data tina peta 3-D, sensor taneuh, drones, pola cuaca, diawaskeun learning mesin mendakan pola dina set data ageung pikeun ngaramalkeun waktos anu pangsaéna pikeun melak pepelakan sareng ngaramalkeun hasil sateuacan aranjeunna ditanam.
  • Peternakan susu ngagunakeun robot AI pikeun nyusu sapi sorangan, AI sareng pembelajaran mesin ogé ngawas tanda vital sapi, kagiatan, asupan dahareun sareng cai pikeun ngajaga aranjeunna séhat sareng sugema.
  • Kalayan bantuan AI, patani anu kirang ti 2% tina populasi nyoco 300 juta di sesa AS.
  • AKAL jieunan dina Tatanén

Aya ogé carita hébat AI sukses dina industri jasa, ritel, média sareng manufaktur. AI leres-leres aya dimana-mana.

Kakuatan sareng Kalemahan AI Dibandingkeun

Pamahaman anu kuat ngeunaan kaunggulan sareng kalemahan AI tiasa nyumbang kana kasuksésan inisiatif AI anjeun. Émut ogé yén kamampuan anu ayeuna aya dina kolom katuhu nyaéta kasempetan. Di handap ieu mangrupakeun wewengkon nu ngical paralatan sarta adopters ujung getihan ayeuna nyieun kamajuan. Urang bakal ningali kamampuan anu ayeuna nantang AI deui dina sataun sareng ngadokumentasikeun shift kénca. Upami anjeun ngulik bagan di handap ieu sacara saksama, kuring moal heran upami aya sababaraha gerakan antara waktos kuring nyerat ieu sareng waktos diterbitkeun.

Naon Masa Depan AI?

Upami AI langkung pinter, éta tiasa ngaduga naon anu bakal datang. Ieu jelas yén aya loba misconceptions ngeunaan naon AI bisa jeung teu bisa ngalakukeun. loba misconceptions jeung buta huruf AI mangrupa hasil pamasaran tech over-hyping kamampuhan nu aya. AI téh impressive pikeun naon bisa ngalakukeun kiwari. Kuring ngaduga yén loba kalemahan dina kolom-leungeun katuhu bakal mindahkeun ka kénca sarta jadi kaunggulan dina 2 atawa 3 taun ka hareup.

[Saatos kuring réngsé artikel ieu, abdi dibere paragraf saméméhna ka OpenAI, generator basa platform AI kabuka. Anjeun meureun geus katempo sababaraha seni dihasilkeun ku DALL-E na. Abdi hoyong terang naon anu dipikiran ngeunaan masa depan AI. Ieu naon anu kedah dicarioskeun. ]

Masa depan AI sanés ngeunaan mésér sababaraha server sareng masang pakét parangkat lunak luar-rak. Ieu ngeunaan milarian sareng nyewa jalma anu leres, ngawangun tim anu leres, sareng ngadamel investasi anu leres dina hardware sareng software.

Sababaraha kasuksésan poténsi AI salami sababaraha taun ka hareup kalebet:

• Ngaronjatkeun akurasi prediksi sareng rekomendasi
• Ngaronjatkeun prosés-nyieun kaputusan
• Ngagancangkeun panalungtikan sareng pamekaran
• Ngabantosan ngajadikeun otomatis sareng ngaoptimalkeun prosés bisnis

Nanging, aya ogé sababaraha poténsi kagagalan AI anu kedah diwaspadaan ku usaha, sapertos:

• Over-reliance on AI ngarah kana kaputusan suboptimal
• Kurangna pamahaman cara gawé AI ngarah kana nyalahgunakeun
• Bias dina data anu dianggo pikeun ngalatih modél AI ngarah kana hasil anu teu akurat
• Masalah kaamanan sareng privasi ngeunaan data anu dianggo pikeun ngalatih modél AI

Janten, naon hartosna pikeun usaha anu investasi dina AI pikeun nambihan analitik tradisionalna? Jawaban pondok nyaéta, teu aya jalan pondok. 85% tina inisiatif AI gagal. Narikna, ieu sami sareng statistik anu sering dikutip anu aya hubunganana sareng proyék IT sareng BI tradisional. Kerja keras anu sami anu kantos diperyogikeun sateuacan anjeun tiasa nampi nilai tina analitik masih kedah dilakukeun. Visi kedah aya, realistis sareng tiasa dihontal. Karya kotor nyaéta persiapan data, wrangling data jeung cleansing data. Ieu bakal salawasna perlu dipigawé. Dina latihan AI, komo deui. Ayeuna henteu aya jalan pintas pikeun campur tangan manusa. Manusa masih diperlukeun pikeun nangtukeun algoritma. Manusa diwajibkeun pikeun ngaidentipikasi jawaban anu "leres".

Kasimpulanana, pikeun AI suksés, manusa kedah:

• Ngadegkeun infrastruktur. Ieu dasarna netepkeun wates dimana AI bakal jalan. Éta ngeunaan naha yayasan tiasa ngadukung data anu henteu terstruktur, blockchain, IoT, kaamanan anu pas.
• Bantuan dina kapanggihna. Panggihan tur nangtukeun kasadiaan data. Data pikeun ngalatih AI kedah aya sareng sayogi.
• Curate data. Nalika dibere set data anu ageung sareng, akibatna, sajumlah ageung hasil poténsial, ahli domain tiasa diperyogikeun pikeun ngira-ngira hasilna. Kurasi ogé bakal kalebet validasi kontéks data.

Pikeun nginjeum frase ti élmuwan data, pikeun pausahaan jadi suksés jeung AI, mun bisa nambahkeun nilai kana kamampuhan analytics aya, maranéhanana kudu bisa misahkeun sinyal ti noise, pesen ti hype nu.

Tujuh taun ka tukang, IBM urang Ginni Rometty ceuk hal kawas, Watson Kaséhatan [AI] nyaeta moonshot urang. Dina basa sejen, AI - sarua jeung badarat lunar - mangrupa inspirational, achievable, tujuan manteng. Teu sangka urang geus badarat di bulan. Acan. IBM, sareng seueur perusahaan sanésna teras-terasan ngerjakeun tujuan AI transformatif.

Upami AI mangrupikeun bulan, bulan nuju katingali sareng langkung caket tibatan anu kantos.