Zawartość
- 1. AI składa się z inteligentnych robotów lub androidów, które wyglądają jak ludzie.
- 2. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie się są tym samym.
- 3. AI uczy się całkowicie samodzielnie.
- 4. Chatboty są najbardziej podstawową formą sztucznej inteligencji.
- 5. Moc niezbędna do przeprowadzenia wszystkich przyszłych operacji głębokiego uczenia się jest niezrównoważona.
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- 6. Przedsiębiorstwu łatwo jest wynająć moc obliczeniową potrzebną do napędzania operacji AI.
- 7. Potrzebujesz ogromnych ilości danych, aby trenować AI.
- 8. AI zastąpi istniejące narzędzia BI, dzięki czemu wszelkie wcześniejsze technologie staną się przestarzałe.
- 9. Sieci neuronowe są jak sieci biologiczne, ale mechaniczne.
- 10. AI w końcu stanie się wystarczająco inteligentny, aby zrozumieć, że ludzie są dla niego niebezpieczni i muszą zostać eksterminowani.
Źródło: Usa Pyon / Dreamstime.com
Na wynos:
Sztuczna inteligencja to gorąca technologia, ale wiele osób ma błędne poglądy na temat tego, co się z tym wiąże. Tutaj przyglądamy się niektórym mitom otaczającym AI i badamy fakty.
Dlaczego wszyscy mówią o sztucznej inteligencji, a mimo to nie widzimy przyjaznych robotów takich jak „Star Trek” chodzących wśród ludzi? Czy pamiętaliśmy o dodaniu Drugiej Dyrektywy RoboCop do ich scenariuszy, aby mogli oni „chronić niewinnych” zamiast eksterminować ludzkość, gdy tylko osiągną pełną wrażliwość?
Obecnie istnieje wiele nieporozumień na temat tego, czym tak naprawdę jest sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe i głębokie uczenie się, co mogą zrobić „inteligentne maszyny” i jaki jest obecny stan technologii sztucznej inteligencji. Nadszedł czas, aby cieszyć się starym dobrym obalaniem, więc rozwalmy 10 najczęstszych mitów na temat sztucznej inteligencji. (Aby dowiedzieć się więcej na temat potencjalnej przyszłości AI, sprawdź Czy rewolucja AI zamierza uczynić powszechny dochód koniecznością?)
1. AI składa się z inteligentnych robotów lub androidów, które wyglądają jak ludzie.
Za dużo „Łowcy ostrzy” dla wszystkich tutaj, hmm? Chociaż istnieje wiele ogólnych nieporozumień między robotyką a sztuczną inteligencją, są to dwie zupełnie różne dziedziny nauki, które służą różnym celom. Roboty to urządzenia fizyczne obsługiwane przez siłowniki i czujniki do wykonywania szerokiego zakresu zadań, takich jak budowanie, przenoszenie lub demontaż produktów w fabrykach.
Sztuczna inteligencja jest programowana w taki sposób, że jest wystarczająco autonomiczna, aby podejmować decyzje i uczyć się na błędach. Chociaż niektóre roboty mogą zostać ostatecznie ulepszone przez algorytmy AI, część „inteligencji” to tylko jedna dodatkowa umiejętność, jaką może posiadać AI.
2. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie się są tym samym.
Chociaż wszystkie są częścią tego samego większego systemu AI, są to trzy różne rzeczy. Zasadniczo uczenie maszynowe jest metodą, dzięki której sztuczna inteligencja uczy się ze źródeł zewnętrznych, tak jak przy użyciu algorytmów do rozróżniania danych i określania ich prawidłowych zachowań. Głębokie uczenie się jest tylko jedną z możliwych technik stosowanych w praktycznych zastosowaniach uczenia maszynowego. Opiera się na sieciach neuronowych (NN) i służy do informowania AI, jakie jest prawdopodobieństwo podjęcia właściwej decyzji.
3. AI uczy się całkowicie samodzielnie.
Pomimo przesadnego szumu na temat sztucznej inteligencji, który rzekomo był w stanie uczyć się samodzielnie, nadal nie można znaleźć systemu napędzanego sztuczną inteligencją, który miałby jakąkolwiek rzeczywistą aplikację, która mogłaby rosnąć od zerowej wiedzy bez ludzkiej pomocy. Każdy system, który ma do czynienia z ukrytymi informacjami lub niepewnością wszelkiego rodzaju, nie może być „zrozumiany” przez AI, który wciąż musi być zasilany danymi wejściowymi i danymi przez ludzi. Ponadto każda informacja musi mieć wyraźny cel, coś, czego AI nie może odgadnąć bez zewnętrznych źródeł (przynajmniej nie na początku).
4. Chatboty są najbardziej podstawową formą sztucznej inteligencji.
Ponownie, nawet jeśli istnieją pewne chatboty, które wykorzystują mniej lub bardziej podstawowe formy sztucznej inteligencji, większość z nich to nic innego jak podstawowe programy, które wchodzą w interakcje z ludźmi za pośrednictwem interfejsów głosowych. Zamiast być „inteligentnym”, większość chatbotów ma zaprogramowane odpowiedzi, które są udzielane w odpowiedzi na określone słowa kluczowe wprowadzone przez użytkownika. Aby chatbot stał się prawdziwą sztuczną inteligencją, musi posiadać kilka technologii, które pozwalają mu zrozumieć człowieka, poznać jego potrzeby i odpowiednio zareagować. Potrzebuje oprogramowania do rozpoznawania głosu lub rozpoznawania, analizy sentymentów, jakiejś formy programu uczenia maszynowego i technologii generowania języka naturalnego. (Aby dowiedzieć się więcej na temat chatbotów, zobacz Zapytaliśmy specjalistów IT, w jaki sposób przedsiębiorstwa będą korzystać z chatbotów w przyszłości. Oto, co powiedzieli.)
5. Moc niezbędna do przeprowadzenia wszystkich przyszłych operacji głębokiego uczenia się jest niezrównoważona.
Nie można zaprzeczyć, że sztuczna inteligencja wymaga dużo dodatkowej mocy obliczeniowej do przeszkolenia i wykonania wszystkich złożonych operacji głębokiego uczenia się. W przyszłości, w której większość przedsiębiorstw będzie do pewnego stopnia korzystać ze sztucznej inteligencji, problem ten może wzrosnąć do epickich rozmiarów, powodując, że jego stosowanie będzie potencjalnie niezrównoważone. Jednak sztuczna inteligencja może nam to zapewnić więcej energia poprzez rozwiązanie odwiecznego problemu produkcji energii: marnotrawstwo i nieefektywność sieci elektroenergetycznych. Przedsiębiorstwa użyteczności publicznej ostatecznie kupują nadwyżkę energii od prywatnych użytkowników, którzy również marnują większość nadwyżki energii elektrycznej, którą wytwarzają, ponieważ obecne sieci nie zostały zbudowane w celu dostosowania do nowoczesnego poziomu dywersyfikacji. AI może nam pomóc, zastępując stare sieci nowszymi, inteligentnymi mikrosieciami napędzanymi AI, które dokładnie wiedzą, jak rozprowadzać energię elektryczną w czasie rzeczywistym z najwyższą wydajnością.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
6. Przedsiębiorstwu łatwo jest wynająć moc obliczeniową potrzebną do napędzania operacji AI.
... jeśli AWS, Google, Microsoft i Alibaba Cloud nie centralizowałyby obecnie zdecydowanej większości mocy obliczeniowej dostępnej na świecie. Dlatego programiści AI mają obecnie tylko dwie możliwości: wypożyczenie go po wyjątkowo wysokich cenach lub zakup własnego, bardzo drogiego sprzętu.
Istnieje jednak szansa, że to obalenie mitów może zostać ... obalone w najbliższej przyszłości. Nowa firma o nazwie Tatau opracowała platformę superkomputerową opartą na blockchain, która może rozwiązać problem. Ich rozwiązanie umożliwia agregację i odsprzedaż połączonych zasobów globalnie rozproszonej sieci maszyn opartych na GPU. Wyobraź sobie górników kryptowalut, graczy lub inne wysokowydajne komputery, które poświęcają swoją moc obliczeniową na rozwój sztucznej inteligencji. Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mogą skorzystać z tego niewykorzystanego źródła mocy GPU, aby szkolić swoje modele uczenia maszynowego po znacznie niższej cenie. Należy zauważyć, że ta nowa platforma może również stanowić odpowiedź na problem wskazany w punkcie 5, ponieważ promuje efektywne wykorzystanie aktualnie niewykorzystanych zasobów.
7. Potrzebujesz ogromnych ilości danych, aby trenować AI.
Niekoniecznie. Jasne, potrzebujesz dużo danych i mocy obliczeniowej do trenowania sztucznej inteligencji od zera. I, choć w mniejszym stopniu, potrzebujesz terabajtów danych, aby wytrenować sztuczną inteligencję do wykonywania złożonych zadań, takich jak prowadzenie samochodu. Jednak w zależności od dziedziny zastosowania AI wstępnie przeszkolone sieci neuronowe są wystarczająco elastyczne, aby można je było przekwalifikować tylko w niektórych określonych obszarach. Podstawowa struktura danych może pochodzić z większego, bardziej ogólnego zestawu danych, przy czym tylko ostatnia część sieci wymaga wymiany, aby „wypełnić puste pola” specyficzne dla danego przypadku użycia.
8. AI zastąpi istniejące narzędzia BI, dzięki czemu wszelkie wcześniejsze technologie staną się przestarzałe.
To co najmniej trochę skomplikowane. Większość nowoczesnych rozwiązań Business Intelligence (BI) jest wysoce skalowalna i często dostosowywalna, dzięki czemu każdy przyszły model oparty na sztucznej inteligencji może być łatwo zintegrowany bezpośrednio na ich platformach. Firmy zawsze wolą wdrażać tylko te rozwiązania, które przychodzą bez ryzyka zakłócenia przepływu pracy, a technologie AI dostosowały się do tej potrzeby. Dlatego większość platform AI jest wdrażana przez Internet, więc nie jest konieczna wymiana lub, w najgorszym przypadku, można je bezpiecznie wdrożyć etapami.
9. Sieci neuronowe są jak sieci biologiczne, ale mechaniczne.
Żadna sieć neuronowa nie może nawet osiągnąć ułamka złożoności ludzkiego mózgu. Pomimo wielu lat badań klinicznych i naukowych nadal nie rozumiemy biologicznych sieci neuronowych w pełnym zakresie, ponieważ neurony wykonują tak wiele różnych zadań z ludzkim ciałem (pomyśl o różnicy między neuronem czuciowym a ruchowym), a nawet przesyłają informacje poprzez wiele różnych ścieżek (wykorzystanie prądu, potencjału chemicznego i neuroprzekaźników). Sieci neuronowe mogą zrozumieć bardzo proste dane wejściowe tylko w typowy sposób 1 lub 0 („tak” lub „nie”). To jak porównywanie złożoności samolotu wojskowego z latawcem tylko dlatego, że oba mogą latać.
10. AI w końcu stanie się wystarczająco inteligentny, aby zrozumieć, że ludzie są dla niego niebezpieczni i muszą zostać eksterminowani.
Nie możemy obalić tego mitu, ponieważ nie jest to mit. To jest rzeczywistość. Przygotujcie się, bo opór jest daremny!
Żarty na bok, najprościej mówiąc, sztuczna inteligencja nie ma w pobliżu inteligencji potrzebnej do zrozumienia otaczającego świata i podejmowania autonomicznych, racjonalnych decyzji. Każdy algorytm został opracowany do wykonywania jednego zadania i nie jest w stanie nic zrobić poza tym, nie mówiąc już o osiągnięciu zdolności samodzielnego myślenia. Komputery wykorzystują „brutalną siłę” swoich potężnych mocy obliczeniowych, aby znaleźć rozwiązanie stosunkowo prostych problemów, ale brakuje im zrozumienia, głębi percepcji i złożoności strategicznej, aby mieć cel poza tym, dla którego zostały zaprogramowane.
Odpoczywajcie więc spokojnie, ponieważ AI będzie tylko naszymi sztucznymi pomocnikami i sługami przez długi, długi czas.