ווי עס טורנס אויס, יאָ, אָבער נאָר קוים

אַי איז ומעטומיק. איינער פון די מערסט פּראָסט ערטער פֿאַר אַי אין דער היים די טעג איז די סמאַרטפאָנע, סמאַרט האָמעס און אַפּפּליאַנסעס. לעצטנס, ווען מיר זיצן אַראָפּ צו מיטאָג, מיר האָבן אַ שמועס מיט Alexa וואָס איז געווען עפּעס ווי דאָס:

Me: Alexa, שפּיל קאַבס כיילייץ. [דאָס איז אַ שטריך וואָס איז טאַוטיד אויף Alexa ס היים פאַרשטעלן. בעט Alexa צו שפּילן כיילייץ פֿאַר דיין באַליבסטע מאַנשאַפֿט.]

אַלעקסאַ: איך געפונען עפּעס אויף די וועב. [איך וויסן ווען Alexa סטאַרץ ווי דאָס, עס איז אַ פּראָבלעם. עס וועט נישט גיין גוט. Alexa ווייַזן אַ רשימה פון אַ האַנדפול פון ווידיאס. דאָך, רובֿ פון זיי זענען בייסבאָל ווידיאס מיט פּלייַערס וואָס מאַכן יקסעפּשאַנאַל פיעסעס אין די לעצטע 5 יאָר. מיין שולד. פּרוּווט ווידער.]

Me: Alexa, ווייַזן מיר כיילייץ פֿאַר די לעצטע בייסבאָל שפּיל פון טשיקאַגאָ קובס. [איך האף אז עס אנטדעקט נישט דעם פארניכטיגען טאן ווייל איך אננעמען די שולד אז עס קען נישט פארשטיין מיין בקשה.]

אַלעקסאַ: כיילייץ פֿאַר די Chicago Cubs שפּיל וועט זיין בארעכטיגט צוויי שעה נאָך די שפּיל איז איבער. [פּראָגרעס. איך האָב קיין געדאַנק אַז זיי קען שפּילן אין דעם מאָמענט. גליק איז אויף מיין זייַט. איך בין פּלוצלינג האָפענונג.]

Me: Alexa, פייַן ווייַזן מיר נעכטן ס עפינג כיילייץ, דעריבער. [יא, מיין פראַסטריישאַן איז אָנהייב צו ווייַזן. איך בין אַזוי נאָענט צו ברעכן די קאָד. איך קענען כּמעט געשמאַק עס.]

אַלעקסאַ: איך בין נעבעכדיק, איך קען נישט דעם איינער. [עס זאגט דעם פיל צו אָפט. טאָמער איך איז געווען ניט קלאָר.]

מיר: דו האסט מיר א וויץ? שפּיל, ווידעא כיילייץ פֿאַר די הויפּט ליגע בייסבאָל שפּיל צווישן די טשיקאַגאָ קובס און פּיטצבורגה פּיראַטעס פֿאַר מאנטאג יולי 25, 2022 אין Wrigley Field. [דאָס מאָל בין איך זיכער אַז איך האָב עס געכאַפּט. איך שפּייַען אויס אַ ספּעציפיש, אַנאַמביגיואַס בקשה וואָס איז אַ בקיעס איך וויסן אַז Alexa האט. עס האט געטאן דעם פריער. ]

אַלעקסאַ: [שווייגעניש. גאָרנישט. קיין ענטפער. איך האב פארגעסן צו זאָגן די מאַגיש וועקן זיך וואָרט, Alexa.]

די דורכשניטלעך יק פון אַ 18-יאָר-אַלט איז אַרום 100. די דורכשניטלעך יק פון אַ מענטש 6-יאָר-אַלט איז 55. Google AI IQ איז עוואַלואַטעד צו זיין 47. סירי ס יק איז עסטימאַטעד צו 24. בינג און באַידו זענען אין די 30 ס. איך האָב ניט געפֿונען אַן אפשאצונג פון Alexa's IQ, אָבער מיין דערפאַרונג איז געווען פיל ווי צו רעדן מיט אַ פּריסקוללער.

עטלעכע קען זאָגן, עס איז נישט שיין צו געבן אַ קאָמפּיוטער אַן IQ פּראָבע. אָבער, דאָס איז בישליימעס די פונט. די צוזאָג פון אַי איז צו טאָן וואָס מענטשן טאָן, נאָר בעסער. ביז איצט, יעדער קאָפּ-צו-קאָפּ - אָדער, וועט מיר זאָגן, נעוראַל נעץ צו נעוראַל נעץ - אַרויסרופן איז געווען זייער פאָוקיסט. פּלייַינג שאָך. דיאַגנאָסינג קרענק. מילקינג קאַוז. דרייווינג קאַרס. דער ראָבאָט יוזשאַוואַלי ווינס. וואָס איך ווילן צו זען איז וואַצאָן מילקינג אַ קו בשעת דרייווינג אַ מאַשין און פּלייינג דזשעאַפּאַרדי. איצט, אַז וואָלט זיין די טריפעקטאַ. מענטשן קענען אפילו נישט קוקן פֿאַר זייער סיגאַרעטטעס בשעת זיי זענען דרייווינג אָן אַ צופאַל.

AI ס IQ

אַוטוויטיד דורך אַ מאַשין. איך כאָשעד אַז איך בין נישט אַליין. איך האָב צו טראַכטן, אויב דאָס איז די שטאַט פון די קונסט, ווי קלוג זענען די טינגז? קענען מיר פאַרגלייַכן אַ מענטש ס סייכל צו אַ מאַשין?

ססיענטיסץ זענען אַסעסינג די אַבילאַטיז פון די סיסטעם צו לערנען און סיבה. ביז איצט, די סינטעטיש יומאַנז האָבן נישט געטאן אַזוי גוט ווי די פאַקטיש זאַך. רעסעאַרטשערס נוצן די שאָרטקאָמינגס צו ידענטיפיצירן די גאַפּס אַזוי אַז מיר בעסער פֿאַרשטיין ווו נאָך אַנטוויקלונג און פּראָגרעס דאַרף זיין געמאכט.

נאָר אַזוי אַז איר טאָן ניט פאַרפירן דעם פונט און פאַרגעסן וואָס די "איך" אין אַי רעפּראַזענץ, מאַרקעטערס האָבן איצט קוינד דעם טערמין סמאַרט אַי.

איז AI סענטיענט?

צי ראָובאַץ האָבן געפילן? קענען קאָמפּיוטערס דערפאַרונג Emotions? ניין לאמיר ווייטער גיין. אויב איר ווילט לייענען וועגן אים, איין (ערשטע) Google מאָטאָר פאָדערן אַז די אַי מאָדעל וואָס Google איז ארבעטן אויף איז סענטיענט. ער האט געהאט א קריפי שמועס מיט א באט וואס האט אים איבערצייגט אז דער קאמפיוטער האט געפילן. דער קאָמפּיוטער האט מורא פֿאַר זיין לעבן. איך גלייב אפילו נישט אז איך האב געשריבן דעם זאץ. קאָמפּיוטערס האָבן קיין לעבן צו מורא. קאָמפּיוטערס קענען נישט טראַכטן. אַלגערידאַמז זענען נישט געדאַנק.

איך וואָלט נישט זיין סאַפּרייזד, אָבער, אויב אַ קאָמפּיוטער ריספּאַנדז צו אַ באַפֿעל אין דער נאָענט צוקונפֿט מיט: "איך בין נעבעכדיק, דייוו, איך קען נישט טאָן דאָס."

ווו טוט אַי דורכפאַל?

אָדער, מער גענוי, וואָס טאָן אַי פּראַדזשעקס דורכפאַל? זיי פאַרלאָזן פֿאַר די זעלבע סיבות אַז עס פּראַדזשעקס האָבן שטענדיק דורכפאַל. פּראַדזשעקס פאַרלאָזן רעכט צו מיסמאַנידזשמאַנט, אָדער דורכפאַל אין אָנפירונג צייט, פאַרנעם אָדער בודזשעט ..:

• ומקלאָר אָדער אַנפיינד זעאונג. נעבעך סטראַטעגיע. איר קען האָבן געהערט פאַרוואַלטונג זאָגן, "מיר נאָר דאַרפֿן צו קאָנטראָלירן די קעסטל." אויב די ווערט פאָרשלאָג קענען ניט זיין דיפיינד, דער ציל איז ומקלאָר.
• אַנריליסטיק עקספּעקטיישאַנז. דאָס קען זיין רעכט צו מיסאַנדערסטאַנדינגז, נעבעך קאָמוניקאַציע אָדער אַנריליסטיק סקעדזשולינג. אַנריליסטיק עקספּעקטיישאַנז קען אויך סטעם פון פעלן פון קאַמפּריכענשאַן פון אַי מכשירים קייפּאַבילאַטיז און מעטאַדאַלאַדזשי.
• אַנאַקסעפּטאַבאַל באדערפענישן. די געשעפט באדערפענישן זענען נישט געזונט דיפיינד. די מעטריקס פֿאַר הצלחה זענען ומקלאָר. אויך אין דעם קאַטעגאָריע איז די אַנדערוואַליוינג פון עמפּלוייז וואס פֿאַרשטיין די דאַטן.
• ונבודזשעטעד און אַנדערעסטאַמייטיד פּראַדזשעקס. די קאָס זענען נישט גאָר און אָביעקטיוו עסטימאַטעד. קאַנטינדזשאַנסיז זענען נישט פּלאַננעד און אַנטיסאַפּייטיד. די צייט צושטייַער פון שטעקן וואָס זענען שוין צו פאַרנומען איז געווען אַנדערעסטאַמייטיד.
• אומפארגעזעענע אומשטענדן. יאָ, צופאַל כאַפּאַנז, אָבער איך טראַכטן דאָס פאלן אונטער נעבעך פּלאַנירונג.

זען אויך אונדזער פריערדיקן פּאָסטן 12 סיבות פֿאַר דורכפאַל אין אַנאַליטיקס און געשעפט סייכל.

AI, הייַנט, איז זייער שטאַרק און קענען העלפֿן קאָמפּאַניעס דערגרייכן ריזיק הצלחה. ווען אַי ינישאַטיווז פאַרלאָזן, די דורכפאַל קענען כּמעט שטענדיק זיין טרייסט צו איינער פון די אויבן.

ווו טוט אַי עקססעל?

אַי איז גוט אין ריפּעטיטיוו, קאָמפּליצירט טאַסקס. (צו זיין שיין, עס קען אויך טאָן פּשוט, ניט-ריפּעטיטיוו טאַסקס. אָבער, עס וואָלט זיין טשיפּער צו האָבן דיין פּריסקולער טאָן דאָס.) עס איז גוט צו געפֿינען פּאַטערנז און שייכות, אויב זיי עקסיסטירן, אין וואַסט אַמאַונץ פון דאַטן.

• אַי איז גוט ווען איר זוכט פֿאַר געשעענישן וואָס טאָן ניט גלייַכן ספּעציפיש פּאַטערנז.
  • דיטעקטינג קרעדיט קאַרטל שווינדל איז וועגן דערגייונג טראַנזאַקשאַנז וואָס טאָן ניט נאָכפאָלגן באַניץ פּאַטערנז. עס טענדז צו טעות אויף די זייַט פון וואָרענען. איך האב באקומען רופן פון מיין קרעדיט קארד מיט אן איבער-פארברענט אלגאריטם ווען איך האב אנגעפילט מיין פראצענט קאר מיט גאז אין דאלאס און דערנאך אנגעפילט מיין פערזענליכע קאר אין שיקאגא. עס איז געווען לעגיט, אָבער ומגעוויינטלעך גענוג צו באַקומען פלאַגד.

"אמעריקאנער עקספּרעסס פּראַסעסאַז $ 1 טריליאַן אין טראַנזאַקשאַנז און האט 110 מיליאָן AmEx קאַרדס אין אָפּעראַציע. זיי פאַרלאָזנ זיך שווער אויף דאַטן אַנאַליטיקס און מאַשין לערנען אַלגערידאַמז צו העלפן דעטעקט שווינדל אין כּמעט פאַקטיש צייט, אַזוי שפּאָרן מיליאַנז אין לאָססעס.

• פאַרמאַסוטיקאַל שווינדל און זידלען. סיסטעמען קענען געפֿינען ומגעוויינטלעך פּאַטערנז פון נאַטור באזירט אויף פילע פּראָוגראַמד כּללים. צום ביישפּיל, אויב אַ פּאַציענט האָט געזען דריי פאַרשידענע דאָקטוירים אַרום שטאָט אויף דער זעלביקער טאָג מיט ענלעך טענות פון ווייטיק, נאָך ויספאָרשונג קען זיין געראַנטיד צו ויסשליסן זידלען.
• אַי אין כעלטקער האט געהאט עטלעכע ויסגעצייכנט סאַקסעסאַז.
  • אַי און טיף לערנען איז געלערנט צו פאַרגלייַכן X-שטראַלן צו נאָרמאַל פיינדינגז. עס איז ביכולת צו פאַרגרעסערן אַ ראַדיאָלאָגיסץ אַרבעט דורך פלאַגינג אַבנאָרמאַלאַטיז פֿאַר אַ ראַדיאָלאָגיסט צו קאָנטראָלירן.
• AI אַרבעט געזונט מיט געזעלשאַפטלעך און שאַפּינג. איין סיבה וואָס מיר זען דעם אַזוי פיל איז אַז עס איז נידעריק ריזיקירן. די ריזיקירן פון אַי איז פאַלש און האָבן שטרענג פאלגן איז נידעריק.
• • אויב איר לייקט / געקויפט דעם, מיר טראַכטן איר וועט ווי דעם. פֿון אַמאַזאָן צו Netflix און YouTube, זיי אַלע נוצן עטלעכע פאָרעם פון מוסטער דערקענונג. ינסטאַגראַם אַי האלט דיין ינטעראַקשאַנז צו פאָקוס דיין פיטער. דאָס טענדז צו אַרבעטן בעסטער אויב די אַלגערידאַם קענען שטעלן דיין פּרעפֿערענצן אין אַ עמער אָדער גרופּע פון ​​​​אנדערע יוזערז וואָס האָבן געמאכט ענלעך ברירות, אָדער אויב דיין אינטערעסן זענען שמאָל.
  • AI האט ינדזשויד עטלעכע הצלחה מיט פיישאַל דערקענונג. פאַסעבאָאָק איז ביכולת צו ידענטיפיצירן אַ פריער טאַגד מענטש אין אַ נייַע פאָטאָ. עטלעכע פרי זיכערהייט-פֿאַרבונדענע פאַסיאַל דערקענונג סיסטעמען זענען פולד דורך מאַסקס.
• AI האט ינדזשויד סאַקסעסיז אין פאַרמינג ניצן מאַשין לערנען, IoT סענסאָרס און פארבונדן סיסטעמען.
  • אַי אַססיסטעד קלוג טראַקטאָרס פאַבריק און שניט פעלדער צו מאַקסאַמייז טראָגן, מינאַמייז פערטאַלייזער און פֿאַרבעסערן עסנוואַרג פּראָדוקציע קאָס.
  • מיט דאַטן פונקטן פון 3-ד מאַפּס, באָדן סענסאָרס, דראָנעס, וועטער פּאַטערנז, סופּערווייזד מאַשין וויסן געפינט פּאַטערנז אין גרויס דאַטן שטעלט צו פאָרויסזאָגן די בעסטער צייט צו פאַבריק קראַפּס און פאָרויסזאָגן ייעלדס איידער זיי זענען אפילו געפלאנצט.
  • מילכיק פאַרמס ניצן אַי ראָובאַץ צו האָבן קאַוז מילך זיך, אַי און מאַשין לערנען אויך מאָניטאָר די קו ס וויטאַל וואונדער, טעטיקייט, עסנוואַרג און וואַסער ינטייק צו האַלטן זיי געזונט און צופֿרידן.
  • מיט די הילף פון אַי, פאַרמערס וואָס זענען ווייניקער ווי 2% פון די באַפעלקערונג קאָרמען 300 מיליאָן אין די רעשט פון די USA.
  • קינסטלעך סייכל אין אַגריקולטורע

עס זענען אויך גרויס מעשיות פון אַי דערפאָלג אין די סערוויס ינדאַסטריז, לאַכאָדימ, מעדיע און מאַנופאַקטורינג. אַי איז טאַקע אומעטום.

אַי סטרענגטהס און וויקנאַסאַז קאַנטראַסטיד

א האַרט פארשטאנד פון די סטרענגקטס און וויקנאַסאַז פון אַי קען ביישטייערן צו די הצלחה פון דיין אַי ינישאַטיווז. געדענק אויך אַז די קייפּאַבילאַטיז דערווייַל אין די רעכט זייַל זענען אַפּערטונאַטיז. דאָס זענען די געביטן אין וואָס ווענדאָרס און אַדאָפּטערס מיט בלידינג ברעג זענען דערווייַל פּראָגרעס. מיר וועלן קוקן אין די קייפּאַבילאַטיז וואָס דערווייַל אַרויסרופן אַי ווידער אין אַ יאָר און דאָקומענט די לינקס יבעררוק. אויב איר לערנען די פאלגענדע טשאַרט קערפאַלי, איך וואָלט נישט זיין סאַפּרייזד אויב עס איז געווען עטלעכע באַוועגונג צווישן די צייט ווען איך שרייַבן דעם און די צייט עס איז ארויס.

וואָס איז אַי ס צוקונפֿט?

אויב אַי איז געווען סמאַרטער, עס קען פאָרויסזאָגן וואָס די צוקונפֿט האלט. עס איז קלאָר אַז עס זענען פילע מיסקאַנסעפּשאַנז וועגן וואָס אַי קענען און קען נישט טאָן. פילע מיסקאַנסעפּשאַנז און AI אַנליטעראַסי זענען דער רעזולטאַט פון טעק פֿאַרקויף איבער-כייפּינג יגזיסטינג קייפּאַבילאַטיז. אַי איז ימפּרעסיוו פֿאַר וואָס עס קענען טאָן הייַנט. איך פאָרויסזאָגן אַז פילע פון ​​די וויקנאַסאַז אין די רעכט זייַל וועט יבעררוק צו די לינקס און ווערן סטרענגקטס אין די ווייַטער 2 אָדער 3 יאָר.

[נאָך דעם ווי איך פאַרטיק דעם אַרטיקל, איך דערלאנגט דעם פריערדיקן פּאַראַגראַף צו OpenAI, אַן אָפֿן אַי פּלאַטפאָרמע שפּראַך גענעראַטאָר. איר קען האָבן געזען עטלעכע פון ​​​​די קונסט דזשענערייטאַד דורך זיין DALL-E. איך געוואלט צו וויסן וואָס עס געדאַנק וועגן די צוקונפֿט פון אַי. דאָ ס וואָס עס האט צו זאָגן. ]

די צוקונפֿט פון אַי איז נישט וועגן בייינג אַ ביסל סערווערס און ינסטאָלינג אַן אַוועק-דעם-פּאָליצע ווייכווארג פּעקל. עס איז וועגן געפֿינען און הירינג די רעכט מענטשן, בויען די רעכט מאַנשאַפֿט און מאַכן די רעכט ינוועסטמאַנץ אין ייַזנוואַרג און ווייכווארג.

עטלעכע פּאָטענציעל סאַקסעסאַז פון אַי אין די קומענדיק ביסל יאָרן אַרייַננעמען:

• ינקרעאַסינג אַקיעראַסי פון פֿאָרויסזאָגן און רעקאַמאַנדיישאַנז
• ימפּרוווינג באַשלוס-מאכן פּראַסעסאַז
• ספּידינג אַרויף פאָרשונג און אַנטוויקלונג
• העלפּינג צו אָטאַמייט און אַפּטאַמייז געשעפט פּראַסעסאַז

אָבער, עס זענען אויך עטלעכע פּאָטענציעל פייליערז פון אַי אַז געשעפטן זאָל זיין אַווער פון, אַזאַ ווי:

• איבער-צוטרוי אויף אַי לידינג צו סובאָפּטימאַל דיסיזשאַנז
• פעלן פון פארשטאנד פון ווי אַי אַרבעט לידינג צו מיסיוז
• פאָרורטייל אין דאַטן געניצט צו באַן אַי מאָדעלס וואָס פירן צו ומפּינקטלעך רעזולטאַטן
• זיכערהייט און פּריוואַטקייט קאַנסערנז וועגן דאַטן געניצט צו באַן אַי מאָדעלס

וואָס טוט דאָס מיינען פֿאַר געשעפטן וואָס ינוועסטירן אין אַי צו העסאָפע זייער טראדיציאנעלן אַנאַליטיקס? דער קורץ ענטפער איז, עס זענען קיין קורץ-קאַץ. 85% פון אַי ינישאַטיווז דורכפאַל. ינטערעסטינגלי, דאָס איז ענלעך צו אָפט-ציטירטן סטאַטיסטיק שייַכות צו טראדיציאנעלן IT און BI פּראַדזשעקס. דער זעלביקער שווער אַרבעט וואָס איז שטענדיק פארלאנגט איידער איר קענען באַקומען ווערט פון אַנאַליטיקס מוזן נאָך זיין געטאן. די זעאונג מוזן עקסיסטירן, זיין רעאַליסטיש און אַטשיוואַבאַל. די גראָב אַרבעט איז דאַטן צוגרייטונג, דאַטן ראַנגלינג און דאַטן קלענזינג. דאס וועט שטענדיק דאַרפֿן צו זיין געטאן. אין טריינינג אַי, אפילו מער אַזוי. עס זענען דערווייַל קיין דורכוועג צו מענטש ינטערווענטיאָן. מענטשן זענען נאָך פארלאנגט צו דעפינירן די אַלגערידאַמז. מענטשן זענען פארלאנגט צו ידענטיפיצירן די "רעכט" ענטפער.

אין קיצער, פֿאַר אַי צו זיין געראָטן, מענטשן דאַרפֿן צו:

• פאַרלייגן די ינפראַסטראַקטשער. דאָס איז יסענשאַלי גרינדן די באַונדריז אין וואָס אַי וועט אַרבעטן. עס איז וועגן צי דער יסוד קענען שטיצן אַנסטראַקטשערד דאַטן, בלאָקטשיין, IoT, צונעמען זיכערהייט.
• הילף אין ופדעקונג. געפֿינען און באַשטימען די אַוויילאַבילאַטי פון דאַטן. דאַטן צו באַן אַי מוזן עקסיסטירן און זיין בארעכטיגט.
• אָפּשאַצן די דאַטן. ווען דערלאנגט מיט אַ גרויס דאַטן שטעלן און, דעריבער, אַ גרויס נומער פון פּאָטענציעל רעזולטאַטן, אַ פעלד מומחה קען זיין פארלאנגט צו אָפּשאַצן די רעזולטאַטן. קוראַטיאָן וועט אויך אַרייַננעמען די וואַלאַדיישאַן פון דאַטן קאָנטעקסט.

צו באָרגן אַ פראַזע פון ​​די דאַטן סייאַנטיס, פֿאַר קאָמפּאַניעס צו זיין געראָטן מיט אַי, צו קענען לייגן ווערט צו יגזיסטינג אַנאַליטיקס קייפּאַבילאַטיז, זיי דאַרפֿן צו קענען צו באַזונדער די סיגנאַל פון די ראַש, די אָנזאָג פון די כייפּ.

מיט זיבן יאָר צוריק, IBM's Ginni Rometty האט געזאגט עפּעס ווי, וואַצאָן געזונט [אַי] איז אונדזער מאָאָנשאָט. אין אנדערע ווערטער, אַי - דער עקוויוואַלענט פון אַ לונער לאַנדינג - איז אַ ינספּעריישאַנאַל, אַטשיוואַבאַל, אויסשטרעקן ציל. איך מיין אז מיר זענען נישט געלאנדעט אויף דער לבנה. נאָך. יבם, און פילע אנדערע קאָמפּאַניעס פאָרזעצן צו אַרבעטן צו דעם ציל פון טראַנספאָרמאַטיוו אַי.

אויב אַי איז די לבנה, די לבנה איז אין דערזען און עס איז נעענטער ווי עס איז געווען אלץ געווען.