Sisu
- 1. AI koosneb intelligentsetest robotitest või androididest, mis näevad välja nagu inimesed.
- 2. AI, masinõpe ja sügav õppimine on kõik üks ja sama asi.
- 3. AI õpib täiesti iseseisvalt.
- 4. Vestlusbotid on AI kõige põhilisem vorm.
- 5. Kõigi tulevaste süvaõppeoperatsioonide teostamiseks vajalik jõud pole jätkusuutlik.
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- 6. Ettevõttel on lihtne rentida AI toimingute kütmiseks vajalikku arvutusvõimsust.
- 7. AI koolitamiseks vajate tohutult andmeid.
- 8. AI asendab olemasolevad BI-tööriistad, muutes kogu varasema tehnoloogia vananenuks.
- 9. Neuraalsed võrgud on nagu bioloogilised võrgud, kuid mehaanilised.
- 10. AI muutub lõpuks piisavalt intelligentseks, et mõista, et inimesed on selle jaoks ohtlikud ja see tuleb hävitada.
Allikas: Usa Pyon / Dreamstime.com
Ära võtma:
AI on kuum tehnoloogia, kuid paljudel inimestel on väärarusaamad selle kohta, mida see täpselt tähendab. Siin vaatleme mõnda AI ümbritsevat müüti ja uurime fakte.
Miks räägivad kõik AI-st, aga ikkagi ei näe me inimeste seas jalutamas selliseid sõbralikke roboteid nagu "Star Treki" andmed? Kas me mäletasime, et lisasime nende kirjutatud mustritesse RoboCopi teise peaministri direktiivi, et nad saaksid inimsuse hävitamise asemel "kaitsta süütuid", niipea kui nad saavad täieliku tunde?
Tänapäeval on palju segadust selles, mis tehisintellekt (AI), masinõpe ja sügav õppimine tegelikult on, mida "intelligentsed masinad" teha saavad ja milline on AI-tehnoloogiate praegune seis. On aeg nautida mõnda vana head silumist, nii et põrmustame 10 kõige levinumat müüti AI kohta. (Lisateavet AI võimaliku tuleviku kohta leiate siit: Kas AI revolutsioon muudab universaalse sissetuleku vajalikuks?)
1. AI koosneb intelligentsetest robotitest või androididest, mis näevad välja nagu inimesed.
Liiga palju "Blade Runner" kõigile siinsetele, hmm? Robootika ja AI vahel on palju üldist segadust, kuid need on kaks täiesti erinevat teadusvaldkonda, millel on erinevad eesmärgid. Robotid on füüsilised seadmed, mida täiturseadmed ja andurid pakuvad mitmesuguste ülesannete täitmiseks, näiteks toodete ehitamiseks, kandmiseks või demonteerimiseks tehastes.
AI on tarkvara, mis on programmeeritud nii, et see on piisavalt autonoomne, et teha otsuseid ja õppida oma vigadest. Ehkki mõnda robotit võib AI algoritmidega täiustada, on "intelligentsuse" osa vaid üks lisavõimalus, mis AI-l võib olla.
2. AI, masinõpe ja sügav õppimine on kõik üks ja sama asi.
Ehkki nad on kõik sama suurema AI-süsteemi osad, on need kolm erinevat asja. Põhimõtteliselt on masinõpe meetod, mille kaudu AI õpib välistest allikatest, näiteks algoritmide kasutamisel andmete eristamiseks ja nende õige käitumise määramiseks. Süvaõpe on vaid üks võimalik tehnika, mida kasutatakse masinõppe praktilistes rakendustes. See põhineb närvivõrkudel (NN) ja seda kasutatakse AI-le teada andmiseks, milline on selle tõenäosus teha õige otsus.
3. AI õpib täiesti iseseisvalt.
Hoolimata mõnest liialdatud hüpoteesist AI kohta, mis väidetavalt suutis iseseisvalt õppida, on siiski võimatu leida AI-toega süsteemi, millel oleks reaalainete rakendus, mis saaks null teadmistest välja kasvada ilma inimese abita. Mis tahes süsteemi, mis peab tegelema varjatud teabe või igasuguse ebakindlusega, ei saa AI "aru saada", mille jaoks tuleb ikkagi inimestel sisend ja andmed edastada. Samuti peab igal infol olema selge eesmärk, mida AI ei saa ilma väliste allikateta (vähemalt alguses mitte) aimata.
4. Vestlusbotid on AI kõige põhilisem vorm.
Isegi kui seal on mõned vestlusbotid, mis kasutavad AI enam-vähem algelisi vorme, pole enamik neist midagi muud kui põhiprogrammid, mis suhtlevad inimestega või liideste kaudu. Selle asemel, et tegelikult olla "intelligentsed", on enamik vestlusprogramme eelprogrammeerinud vastused, mis antakse vastuseks kasutaja sisestatud teatud märksõnadele. Selleks, et vestlusbotist saaks tõeline AI, peab sellel olema mitu tehnoloogiat, mis võimaldavad tal mõista inimest, õppida tundma tema vajadusi ja reageerida sellele vastavalt. See vajab hääle- või äratundmistarkvara, sentimentaalianalüüsi, mingisugust masinõppe programmi ja loomulikku keele genereerimise tehnoloogiat. (Vestlusbottide kohta lisateabe saamiseks vaadake teemat: Küsisime IT-spetsialistidelt, kuidas ettevõtted tulevikus vestlusbotti kasutavad. Siin on see, mida nad ütlesid.)
5. Kõigi tulevaste süvaõppeoperatsioonide teostamiseks vajalik jõud pole jätkusuutlik.
On vaieldamatu, et AI nõuab palju täiendavat arvutusvõimsust, et olla koolitatud ja teostada kõiki oma keeruka süvaõppega toiminguid. Tulevikus, kus enamik ettevõtteid kasutab teataval määral AI-d, võib see probleem muutuda eepiliseks, muutes selle kasutamise potentsiaalselt jätkusuutmatuks. Kuid AI võib meid tegelikult ka pakkuda rohkem energiatootmine, lahendades energiatootmise aastase probleemi: elektrivõrkude raiskamine ja ebaefektiivsus. Kommunaalettevõtted ostavad üleliigset energiat eratarbijatelt, kes raiskavad ka suurema osa oma toodetavast liigsest elektrienergiast, kuna praegused elektrivõrgud ei olnud ehitatud tänapäevase mitmekesistamise tasemega. AI võib meie appi tulla, asendades vanad võrgud uuemate, nutikate, AI-toitega mikrovõrkudega, mis teavad täpselt, kuidas elektrit reaalajas võimalikult tõhusalt jaotada.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Programmeerimisoskust ei saa parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
6. Ettevõttel on lihtne rentida AI toimingute kütmiseks vajalikku arvutusvõimsust.
... kui AWS, Google, Microsoft ja Alibaba Cloud ei oleks praegu tsentraliseerinud valdavat osa maailmas saadaolevast arvutusvõimsusest. Seega on AI arendajatel praegu vaid kaks valikut: rentida see erakordselt kõrge hinnaga või osta endale ülimalt kallis riistvara.
Kuid on olemas võimalus, et see müüdi demineerimine võib lähitulevikus ... taunida. Uus ettevõte nimega Tatau töötas välja blockchainil põhineva superarvuti platvormi, mis suudab probleemi lahendada. Nende lahendus võimaldab koondada ja müüa GPU-põhiste masinate globaalselt jaotatud võrgu kombineeritud ressursse. Kujutage ette krüptovaluuta kaevureid, mängijaid või muid kõrgjõudlusega arvuteid, kes pühendavad oma arvutusvõimsuse AI arendamisele. AI ettevõtted saavad kasutada seda GPU jõuallikat, mida pole piisavalt kasutatud, et koolitada oma masinõppe mudeleid palju odavama hinnaga. Pange tähele, et see uus platvorm võib anda lahenduse ka punktis 5 tõstatatud probleemile, kuna see soodustab praegu kasutamata ressursside tõhusat kasutamist.
7. AI koolitamiseks vajate tohutult andmeid.
Mitte tingimata. Muidugi, sa vajad palju andmete ja arvutivõimsuse arendamine AI koolitamiseks algusest. Ja kuigi vähemal määral, peate AI koolitamiseks keeruka ülesande täitmiseks, näiteks auto juhtimiseks, vajama terabaiti andmeid. Sõltuvalt AI rakendusalast on eelkoolitatud närvivõrgud siiski piisavalt paindlikud, et neid saaks ümber õppida ainult mõnes konkreetses piirkonnas. Põhiandmete raamistik võib pärineda suuremast, üldisemast andmekogumist, kusjuures ainult viimane võrguosa tuleb välja vahetada, et konkreetsele kasutusjuhule vastavad tühjad andmed täita.
8. AI asendab olemasolevad BI-tööriistad, muutes kogu varasema tehnoloogia vananenuks.
See on pehmelt öeldes pisut veniv. Enamik tänapäevaseid ärianalüüsi (BI) lahendusi on väga skaleeritavad ja sageli kohandatavad, nii et kõiki tulevasi AI-põhiseid mudeleid saab hõlpsasti integreerida otse nende platvormidesse. Ettevõtted eelistavad alati rakendada ainult neid lahendusi, mis ei tekita töövoogude katkemise ohtu, ja AI-tehnoloogiad on selle vajadusega kohanenud. Seetõttu rakendatakse enamik AI-platvorme veebi kaudu, seega pole asendamine vajalik või halvimal juhul saab seda turvaliselt etapiti rakendada.
9. Neuraalsed võrgud on nagu bioloogilised võrgud, kuid mehaanilised.
Ükski närvivõrk ei saa isegi loota, et jõuab murdosa inimese aju keerukusest. Vaatamata paljude aastate pikkusele kliinilisele ja teaduslikule uurimisele ei õnnestu meil bioloogilistest närvivõrkudest täies mahus aru saada, kuna neuronid täidavad inimkehaga nii palju erinevaid ülesandeid (mõelge sensoorse ja motoorse neuroni erinevusele) ja edastavad teavet isegi palju erinevaid teid (kasutades elektrit, keemilist potentsiaali ja neurotransmittereid). Neuraalvõrgud saavad aru ainult väga lihtsatest sisenditest tüüpilisel masinal 1 või 0 ("jah" või "ei"). See on nagu sõjaväe lennuki keerukuse võrdlemine lohega lihtsalt sellepärast, et nad mõlemad suudavad lennata.
10. AI muutub lõpuks piisavalt intelligentseks, et mõista, et inimesed on selle jaoks ohtlikud ja see tuleb hävitada.
Noh, me ei saa seda müüti tegelikult laastada, kuna see pole müüt. See on reaalsus. Haarake end, sest vastupanu on mõttetu!
Naljaga pooleks öeldes, lihtsalt öeldes - AI-l pole piisavalt arukust, mis on vajalik enda ümbritseva maailma mõistmiseks ja autonoomsete, ratsionaalsete otsuste tegemiseks. Iga algoritm on välja töötatud ühe ülesande täitmiseks ega ole võimeline tegema midagi muud väljaspool seda, rääkimata iseseisva mõtlemise võime saavutamisest. Arvutid kasutavad suhteliselt lihtsatele probleemidele lahenduse leidmiseks oma ülima arvutusvõime "julma jõudu", kuid neil puudub mõistmine, tajumissügavus ja strateegiline keerukus eesmärgi saavutamiseks väljaspool seda, milleks nad on programmeeritud.
Nii et puhake hõlpsalt, sest AI pole lihtsalt midagi muud kui meie kunstlikud abilised ja teenijad pikka-pikka aega.