Obsah
- 1. AI pozostáva z inteligentných robotov alebo androidov, ktoré vyzerajú ako ľudia.
- 2. AI, strojové učenie a hlboké vzdelávanie sú to isté.
- 3. AI sa učí úplne sám.
- 4. Chatboty sú najzákladnejšou formou AI.
- 5. Sila potrebná na vykonávanie všetkých budúcich operácií hĺbkového vzdelávania je neudržateľná.
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- 6. Pre podnik je ľahké prenajať si výpočtový výkon potrebný na podporu operácií AI.
- 7. Na zaškolenie AI potrebujete obrovské množstvo údajov.
- 8. AI nahradí existujúce nástroje BI, takže všetky predchádzajúce technológie budú zastarané.
- 9. Neurónové siete sú ako biologické siete, ale mechanické.
- 10. AI sa nakoniec stane dosť inteligentným, aby pochopil, že ľudia sú mu nebezpeční a musí byť vyhladený.
Zdroj: Usa Pyon / Dreamstime.com
Zobrať:
AI je horúca technológia, ale veľa ľudí má mylné predstavy o tom, čo presne to znamená. Tu sa pozrieme na niektoré z mýtov okolo AI a preskúmame fakty.
Prečo všetci hovoria o umelej inteligencii, napriek tomu stále nevidíme priateľských robotov, ako sú údaje od spoločnosti Star Trek, chodiace medzi ľuďmi? Pamätali sme si, že k ich skriptovaným vzorom sme pridali druhú primárnu smernicu RoboCopu, aby mohli „ochrániť nevinných“ namiesto vyhladzovania ľudstva, len čo získajú plnú vnímavosť?
Dnes existuje veľa zmätkov o tom, čo umelá inteligencia (AI), strojové učenie a hlboké vzdelávanie vlastne sú, čo „inteligentné stroje“ dokážu a aký je aktuálny stav technológií AI. Je čas si užiť nejaké staré dobré odhalenie, takže zbijeme 10 najbežnejších mýtov o umelej inteligencii. (Viac informácií o potenciálnej budúcnosti AI nájdete v časti Revolúcia AI urobí z univerzálneho príjmu nevyhnutnosť?)
1. AI pozostáva z inteligentných robotov alebo androidov, ktoré vyzerajú ako ľudia.
Príliš veľa "Blade Runner" pre každého tu, hmm? Aj keď medzi robotikou a AI existuje veľa všeobecnej zámeny, sú to dve úplne odlišné vedné oblasti, ktoré slúžia na rôzne účely. Roboty sú fyzické zariadenia, ktoré obsluhujú ovládače a senzory na vykonávanie širokého spektra úloh, ako sú stavebné, prepravné alebo demontážne výrobky v továrňach.
AI je softvér naprogramovaný tak, že je dostatočne autonómny, aby sa mohol rozhodnúť a poučiť sa zo svojich chýb. Hoci niektoré roboty môžu byť nakoniec vylepšené algoritmami AI, časť „inteligencia“ je len jednou ďalšou schopnosťou, ktorú môže mať AI.
2. AI, strojové učenie a hlboké vzdelávanie sú to isté.
Aj keď sú všetky súčasťou toho istého väčšieho systému AI, sú to tri rôzne veci. Strojové učenie je v podstate metóda, prostredníctvom ktorej sa AI učí z externých zdrojov, napríklad pri použití algoritmov na rozlíšenie údajov a určovanie správneho správania. Hlboké vzdelávanie je iba jednou z možných techník používaných v praktických aplikáciách strojového učenia. Je založená na neurónových sieťach (NN) a používa sa na informovanie AI o tom, aká je pravdepodobnosť správneho rozhodnutia.
3. AI sa učí úplne sám.
Napriek nejakému prehnanému humbuku o AI, ktorý sa údajne dokázal naučiť sám, je stále nemožné nájsť systém poháňaný AI, ktorý má akúkoľvek aplikáciu v reálnom svete, ktorá môže vyrastať z nulových znalostí bez ľudskej pomoci. Akýkoľvek systém, ktorý sa musí zaoberať skrytými informáciami alebo neistotou akéhokoľvek druhu, nedokáže AI „porozumieť“, čo je stále potrebné, aby ľudia kŕmili vstupmi a údajmi. Každý kúsok informácií musí tiež mať jasný účel, niečo, čo AI nemôže uhádnuť bez externých zdrojov (prinajmenšom nie na začiatku).
4. Chatboty sú najzákladnejšou formou AI.
Opäť platí, že aj keď existujú nejaké chatboty, ktoré využívajú viac alebo menej základné formy AI, väčšina z nich nie je nič iné ako základné programy, ktoré interagujú s ľuďmi prostredníctvom hlasových rozhraní. Namiesto toho, aby boli „inteligentní“, väčšina chatbotov má vopred naprogramované odpovede, ktoré sa poskytujú ako reakcia na určité kľúčové slová vo vstupe používateľa. Aby sa chatbot stal skutočnou AI, musí vlastniť niekoľko technológií, ktoré mu umožňujú porozumieť človeku, spoznať jeho potreby a reagovať podľa toho. Potrebuje softvér na rozpoznávanie hlasu alebo rozpoznávania, analýzu sentimentu, nejakú formu programu strojového učenia a technológiu generovania prirodzeného jazyka. (Ak sa chcete dozvedieť viac o chatbotoch, prečítajte si článok Požiadali sme IT profesionálov o to, ako podniky budú v budúcnosti používať chatboty. Tu je to, čo uviedli.)
5. Sila potrebná na vykonávanie všetkých budúcich operácií hĺbkového vzdelávania je neudržateľná.
Je nepopierateľné, že AI vyžaduje, aby bolo vycvičených a vykonávaných všetky jeho komplexné operácie hlbokého učenia, veľa ďalšieho výpočtového výkonu. V budúcnosti, keď väčšina podnikov do určitej miery využije AI, môže tento problém narásť do epických rozmerov, čo môže viesť k jeho neudržateľnosti. AI nám v skutočnosti môže poskytnúť viac energia potlačením trvalého problému výroby energie: plytvanie a neefektívnosť energetických sietí. Verejnoprospešné spoločnosti nakoniec kupujú prebytočnú energiu od súkromných užívateľov, ktorí tiež strácajú väčšinu prebytočnej elektriny, ktorú vyrábajú, pretože súčasné rozvodné siete neboli vybudované, aby vyhovovali modernej úrovni diverzifikácie. AI môže k našej záchrane nahradiť výmenou starých sietí za novšie, inteligentné mikro-mriežky poháňané AI, ktoré vedia presne, ako distribuovať elektrinu v reálnom čase s maximálnou účinnosťou.
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Nemôžete zlepšiť svoje programovacie schopnosti, keď sa nikoho nezaujíma o kvalitu softvéru.
6. Pre podnik je ľahké prenajať si výpočtový výkon potrebný na podporu operácií AI.
... ak AWS, Google, Microsoft a Alibaba Cloud v súčasnosti centralizujú veľkú väčšinu výpočtového výkonu dostupného na svete. Vývojári AI majú v súčasnosti na výber iba dve možnosti: prenajať si ich za mimoriadne vysoké ceny alebo si kúpiť vlastný drahý hardvér.
Existuje však šanca, že toto odhalenie mýtov môže byť ... odhalené v blízkej budúcnosti. Nová spoločnosť s názvom Tatau vyvinula superpočítačovú platformu založenú na blockchainoch, ktorá môže problém vyriešiť. Ich riešenie umožňuje agregáciu a opätovný predaj kombinovaných zdrojov globálne distribuovanej siete počítačov založených na GPU. Predstavte si, že kryptomenní baníci, hráči alebo iné vysoko výkonné počítače venujú svoju výpočtovú silu vývoju AI. Spoločnosti AI môžu využiť tento nedostatočne využívaný zdroj energie GPU a trénovať svoje modely strojového učenia za oveľa lacnejšiu cenu. Upozorňujeme, že táto nová platforma môže tiež poskytnúť odpoveď na problém zdôraznený v bode 5, pretože podporuje efektívne využívanie v súčasnosti nevyužitých zdrojov.
7. Na zaškolenie AI potrebujete obrovské množstvo údajov.
Nie nevyhnutne. Iste, potrebujete veľa dátového a výpočtového výkonu na výcvik AI od nuly, A hoci v menšej miere potrebujete terabajty údajov, aby ste mohli trénovať AI na vykonávanie zložitých úloh, ako je napríklad vedenie vozidla. V závislosti od oblasti použitia AI sú však vopred trénované neurónové siete dostatočne flexibilné, aby sa dali preškoľovať iba v niektorých konkrétnych oblastiach. Základný dátový rámec môže pochádzať z väčšieho, všeobecnejšieho súboru údajov, pričom iba posledná časť siete sa musí nahradiť výrazom „vyplniť medzery“, ktorý je špecifický pre daný prípad použitia.
8. AI nahradí existujúce nástroje BI, takže všetky predchádzajúce technológie budú zastarané.
To je trochu úsek, prinajmenšom. Väčšina moderných riešení Business Intelligence (BI) je vysoko škálovateľná a často prispôsobiteľná, takže akýkoľvek budúci model založený na AI sa dá ľahko integrovať priamo do ich platforiem. Spoločnosti vždy uprednostňujú implementáciu iba tých riešení, ktoré prichádzajú bez rizika prerušenia pracovných tokov, a technológie AI sa tejto potrebe prispôsobili. Preto je väčšina platforiem AI implementovaná prostredníctvom webu, takže nie je potrebná žiadna výmena alebo, v najhoršom prípade, sa môže bezpečne implementovať vo fázach.
9. Neurónové siete sú ako biologické siete, ale mechanické.
Žiadna nervová sieť nemôže ani dúfať, že dosiahne zlomok zložitosti ľudského mozgu. Napriek mnohým rokom klinického a vedeckého výskumu stále nedokážeme pochopiť biologické neurónové siete v plnom rozsahu, pretože neuróny plnia toľko rôznych úloh s ľudským telom (premýšľajte o rozdiele medzi senzorickým a motorickým neurónom) a dokonca prenášame informácie prostredníctvom mnoho rôznych ciest (využívajúcich elektrinu, chemický potenciál a neurotransmitery). Neurónové siete dokážu porozumieť iba veľmi jednoduchým vstupom typickým spôsobom 1 alebo 0 („áno“ alebo „nie“). Je to ako porovnávať zložitosť vojenských lietadiel s drakmi len preto, že môžu oboje lietať.
10. AI sa nakoniec stane dosť inteligentným, aby pochopil, že ľudia sú mu nebezpeční a musí byť vyhladený.
V skutočnosti nemôžeme tento mýtus odhaliť, pretože to nie je mýtus. Je to realita. Zdrzujte sa, pretože odpor je márny!
Vtipky stranou, jednoducho povedané, AI nemá nikde blízko k inteligencii potrebnej na pochopenie sveta okolo seba a na autonómne a racionálne rozhodovanie. Každý algoritmus je vyvinutý tak, aby vykonával jednu úlohu a mimo neho nie je schopný robiť nič, nieto dosiahnuť schopnosť samostatne myslieť. Počítače používajú „hrubú silu“ svojich vynikajúcich výpočtových schopností na nájdenie riešenia relatívne jednoduchých problémov, ale im chýba porozumenie, hĺbka vnímania a strategická zložitosť, aby mali účel mimo toho, pre ktorý sú naprogramované.
Takže si jednoducho oddýchnite, pretože AI bude na dlhý a dlhý čas iba umelými pomocníkmi a služobníkmi.