Sadržaj
- 1. AI se sastoji od inteligentnih robota ili androida koji izgledaju poput ljudi.
- 2. AI, strojno učenje i duboko učenje sve su iste stvari.
- 3. AI uči potpuno sam.
- 4. Chatboti su najosnovniji oblik AI.
- 5. Snaga potrebna za obavljanje svih budućih operacija dubokog učenja je neodrživa.
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- 6. Poduzeće je lako unajmiti računalnu snagu potrebnu za poticanje AI operacija.
- 7. Potrebne su vam ogromne količine podataka za obuku AI.
- 8. AI će zamijeniti postojeće BI alate, čineći svaku dosadašnju tehnologiju zastarjelom.
- 9. Neuronske mreže su poput bioloških mreža, ali mehaničke.
- 10. AI će s vremenom postati dovoljno inteligentan da shvati da su ljudi opasni za njega i mora ga istrebiti.
Izvor: Usa Pyon / Dreamstime.com
Oduzeti:
AI je vruća tehnologija, ali mnogi ljudi imaju zablude o tome što točno uključuje. Ovdje ćemo pogledati neke od mitova oko AI-ja i ispitati činjenice.
Zašto svi govore o AI, a još uvijek ne vidimo prijateljske robote poput podataka iz "Star Treka" koji šetaju među ljudima? Jesmo li se sjetili dodati svoju drugu glavnu direktivu RoboCopa svojim scenarijima kako bi mogli „zaštititi nevine“, umjesto da istrebe čovječanstvo čim dobiju punu svijest?
Danas postoji velika zbrka oko toga što umjetna inteligencija (AI), strojno učenje i duboko učenje zapravo jesu, što "inteligentni strojevi" mogu učiniti i kakvo je zapravo trenutno stanje AI tehnologija. Vrijeme je za uživanje u dobrom starom debunkingu, pa razuvjerimo 10 najčešćih mitova o AI. (Za više informacija o potencijalnoj budućnosti AI, pogledajte hoće li revolucija AI učiniti univerzalni dohodak potrebnim?)
1. AI se sastoji od inteligentnih robota ili androida koji izgledaju poput ljudi.
Previše "trkača oštrica" za sve ovdje, hmm? Iako postoji puno opće zabune između robotike i AI-ja, to su dva potpuno različita znanstvena polja koja služe u različite svrhe. Roboti su fizički uređaji kojima opslužuju aktuatori i senzori za obavljanje širokog spektra zadataka, poput gradnje, nošenja ili demontaže proizvoda u tvornicama.
AI je softver programiran na takav način da je dovoljno autonoman za donošenje odluka i učenje na svojim greškama. Iako će se neki roboti na kraju možda poboljšati AI algoritmima, dio "inteligencije" samo je jedna dodatna sposobnost koju AI može posjedovati.
2. AI, strojno učenje i duboko učenje sve su iste stvari.
Iako su svi dijelovi istog većeg AI sustava, to su tri različite stvari. U osnovi, strojno učenje je metoda putem koje AI uči iz vanjskih izvora, kao u korištenju algoritama za razlikovanje podataka i utvrđivanje njegovog ispravnog ponašanja. Duboko učenje samo je jedna moguća tehnika koja se koristi u praktičnim primjenama strojnog učenja. Temelji se na neuronskim mrežama (NN) i koristi se da bi se AI rekao koja je vjerojatnost donošenja ispravne odluke.
3. AI uči potpuno sam.
Unatoč nekom pretjeranom nagonu o AI-u koji je navodno bio sposoban naučiti sam, još uvijek je nemoguće pronaći sustav koji pokreće AI koji ima ikakvu primjenu u stvarnom svijetu, a koja može prerasti iz nula znanja bez ljudske pomoći. Svaki sustav koji se mora suočiti sa skrivenim informacijama ili bilo kakvom nesigurnošću, AI ne može „shvatiti“, koji ljudi i dalje moraju unositi podatke i podatke. Također, svaki zalogaj informacija mora imati jasnu svrhu, nešto što AI ne može pogoditi bez vanjskih izvora (barem u početku).
4. Chatboti su najosnovniji oblik AI.
Ponovno, čak i ako postoje neki chatboti koji koriste više ili manje rudimentarne oblike AI, većina njih nisu ništa drugo do osnovni programi koji u interakciji s ljudima preko ili sučelje glasa. Umjesto da zapravo budu "inteligentni", većina chatbotova unaprijed je programirala odgovore koji se daju kao odgovor na određene ključne riječi u korisnikovom unosu. Da bi chatbot postao pravi AI, mora posjedovati nekoliko tehnologija koje mu omogućavaju da razumije čovjeka, nauči o njegovim potrebama i reagira u skladu s tim. Potreban mu je softver za prepoznavanje glasa ili glasa, analiza osjećaja, neki oblik programa strojnog učenja i prirodna tehnologija stvaranja jezika. (Da biste saznali više o chatbotovima, pogledajte Pitali smo IT stručnjake kako će preduzeća upotrebljavati chatbote u budućnosti. Evo što su rekli.)
5. Snaga potrebna za obavljanje svih budućih operacija dubokog učenja je neodrživa.
Neosporno je da AI zahtijeva mnogo dodatne računalne snage da bi bio osposobljen i obavio sve svoje složene operacije dubokog učenja. U budućnosti u kojoj će većina poduzeća u određenoj mjeri koristiti AI, ovaj bi problem mogao porasti do epskih razmjera, čineći njegovu upotrebu potencijalno neodrživom. Međutim, AI nas zapravo može pružiti više snage rešavanjem višegodišnjeg problema proizvodnje energije: otpad i energetska mreža. Komunalne tvrtke na kraju kupuju višak energije od privatnih korisnika, koji također troše većinu suvišne energije koju stvaraju, jer postojeće mreže nisu izgrađene tako da odgovaraju modernoj razini diverzifikacije. AI nam može pomoći spasiti zamjenu starih mreža novijim, pametnim, mikro-mrežama s AI napajanjem koje točno znaju kako distribuirati električnu energiju u stvarnom vremenu s najvećom učinkovitošću.
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
6. Poduzeće je lako unajmiti računalnu snagu potrebnu za poticanje AI operacija.
... ako AWS, Google, Microsoft i Alibaba Cloud trenutno ne bi centralizirali ogromnu većinu računalnih moći dostupnih u svijetu. Dakle, AI programeri trenutno imaju samo dva izbora: iznajmljivanje po izuzetno visokim cijenama ili kupnju vlastitog skupog hardvera.
Međutim, postoji šansa da ovaj mit-debunking može biti ... debunked u bliskoj budućnosti. Nova tvrtka pod nazivom Tatau razvila je superračunalnu platformu na bazi blockchaina koja može riješiti problem. Njihovo rješenje omogućava združivanje i preprodaju kombiniranih resursa globalno distribuirane mreže strojeva utemeljenih na GPU-u. Zamislite rudare, igrače ili druga računala visokih performansi koje posvećuju svoju računalnu snagu razvoju AI. AI tvrtke mogu se uključiti u ovaj neeksplozirani izvor GPU-ove snage za obuku svojih modela strojnog učenja po mnogo nižoj cijeni. Imajte na umu da ova nova platforma može također pružiti odgovor na problem istaknut u točki 5. jer promiče učinkovito korištenje trenutno neiskorištenih resursa.
7. Potrebne su vam ogromne količine podataka za obuku AI.
Nije nužno. Svakako, trebate puno podataka i računalne snage za osposobljavanje AI od nule, I, iako u manjoj mjeri, trebate terabajt podataka za obuku AI-ja za obavljanje složenih zadataka kao što je vožnja automobila. Međutim, ovisno o području primjene AI, unaprijed osposobljene neuronske mreže su dovoljno fleksibilne da se mogu prekvalificirati samo u nekim određenim područjima. Osnovni podatkovni okvir može potjecati iz većeg, općenitijeg skupa podataka, s tim da je potrebno zamijeniti samo zadnji dio mreže kako bi se "popunile praznine" specifične za navedeni slučaj uporabe.
8. AI će zamijeniti postojeće BI alate, čineći svaku dosadašnju tehnologiju zastarjelom.
To je pomalo potezanje. Većina rješenja moderne poslovne inteligencije (BI) vrlo je skalabilna i često prilagodljiva, tako da je bilo koji budući model temeljen na AI-u lako integrirati izravno unutar svojih platformi. Tvrtke uvijek radije implementiraju samo ona rješenja koja dolaze bez ikakvog rizika od poremećaja u radnom toku, a AI tehnologije su se prilagodile toj potrebi. Stoga se većina AI platformi implementira putem weba, tako da nije potrebna zamjena ili, u najgorem slučaju, može se sigurno implementirati u fazama.
9. Neuronske mreže su poput bioloških mreža, ali mehaničke.
Nijedna neuronska mreža ne može se nadati da će dostići djelić složenosti ljudskog mozga. Unatoč dugogodišnjim kliničkim i znanstvenim istraživanjima, još uvijek ne razumijemo biološke neuronske mreže u potpunosti, budući da neuroni ispunjavaju toliko različitih zadataka s ljudskim tijelom (razmislite o razlici između osjetilnog i motoričkog neurona), pa čak i prenosimo informacije putem mnogo različitih putova (pomoću električne energije, kemijskog potencijala i neurotransmitera). Neuronske mreže mogu razumjeti samo vrlo jednostavne ulaze tipično za stroj 1 ili 0 ("da" ili "ne"). To je poput usporedbe složenosti vojnog zrakoplova s zmajem samo zato što oboje mogu letjeti.
10. AI će s vremenom postati dovoljno inteligentan da shvati da su ljudi opasni za njega i mora ga istrebiti.
Pa, zapravo ne možemo razotkriti ovaj mit, jer to nije mit. To je stvarnost. Uzdravite, jer otpor je uzaludan!
Šalu na stranu, jednostavno rečeno, AI nema nigdje blizu inteligencije potrebne za razumijevanje svijeta oko sebe i donošenje autonomnih, racionalnih odluka. Svaki je algoritam razvijen za obavljanje jednog zadatka i nije sposoban učiniti ništa izvan toga, a kamoli dostići sposobnost samostalnog razmišljanja. Računala koriste "grubu silu" svojih superiornih računskih moći kako bi pronašli rješenje za relativno jednostavne probleme, ali im nedostaje razumijevanje, dubina percepcije i strateška složenost da imaju svrhu izvan one za koju su programirani.
Zato se odmarajte jednostavno, jer AI će dugo i dugo biti samo umjetni pomagači i sluge.