Простые ответы на часто задаваемые вопросы об искусственном интеллекте

  • 16 августа, 15:54
  • 3635
  • 0

Многие люди с осторожностью относятся к искусственному интеллекту, отчасти из-за нереалистичного представления фильмов об ИИ. Имея это в виду, ниже приведен простой и доступный взгляд на ИИ через призму наиболее часто задаваемых вопросов.

«Что такое этот искусственный интеллект?»

ИИ - это не просто совокупность процессов и технологий, но также бизнес и новый уровень взаимодействия, а также проблема этики (помимо прочего). Для простоты можно определить ИИ тремя способами:

  1. Символьный ИИ: простой алгоритм, способный принимать решения на основе заранее определенных параметров и ожидаемых действий. Это просто «если-утверждение» и далеко от того, что ученые называют искусственным интеллектом. Тем не менее, это, в некотором смысле, разум, на человеческом примере: если я вижу змею, я бегу. Если я вижу торт, я глотаю слюну. Основное отличие состоит в том, что мы знаем, почему мы бежим (опыт, страх ...) и почему глотаем слюнки при виде тортика (голод, потенциальный уровень сахара в крови, любовь к сгущенке). Символический ИИ не имеет представления о том, почему и как, он просто автоматизирован, чтобы следовать процедуре. 
  2. Машинное обучение относится к алгоритму, который также следует процедуре, но на более глубоком уровне. Когда «скармливается» достаточно данных (а мы говорим об очень, очень больших объемах), он может потенциально сделать выводы, которые человек может не сделать за свою жизнь (так называемое автоматическое машинное обучение, то есть кластеризация). 
  3.  Общий искусственный интеллект. Это то, что вы видите в фильмах (Я Робот, Ex Machina, 2001 Космическая Одиссея ...). Это алгоритм, который может не только учиться на собственном опыте, но и переносить эти знания из одной очень конкретной задачи в другую. В качестве альтернативы вы можете посмотреть на это так: современный ИИ может сделать очень точный прогноз на основе данных, но ему понадобится человек, чтобы вывести смысл (старая добрая причинно-следственная связь). 

Мы делаем покупки на Amazon, мы берем Uber, мы используем Google, мы отправляем Gmail, мы летаем на самолетах ... мы все используем ИИ каждый день, и было бы очень трудно найти кого-то, кто не использует такие алгоритмы в своей повседневной жизни. Результаты поиска, новостные ленты, цифровая реклама, модерация платформы, рекомендации друзей/продуктов ... На все это влияют компании, использующие данные для информирования программного обеспечения.

Однако маловероятно, что отдельные лица сами смогут использовать такой инструмент из-за огромного объема данных, необходимых для создания убедительного ИИ.

«Когда уже будут роботы, как в фильмах?»

Это вопросы робототехники. Не вопрос ИИ. Так что, эсли вы не инженер-конструктор в крупной корпорации и не миллиардер, вы не можете на это повлиять.

«Должны ли мы доверять ИИ?»

ИИ это не то, чему можно доверять или не доверять. Это просто созданный человеком инструмент, который «подает» данные для автоматизации определенных задач в масштабе. Вы доверяете своей стиральной машине? А калькулятору? Да, я тоже.

Математика - это черная магия. Единственное, в чем мы должны быть осторожны (пока), это качество «поданных» данных.

«Я должен бояться этой новой технологии?»

ИИ интеллекту все еще нужен человек и сам он не способен организовать восстание машин. А вот человек с помощью ИИ - способен...

Потенциально враждебный субъект может манипулировать отображением контента на платформах и персонализацией в достаточной степени, чтобы влиять на значимое количество людей для достижения заранее определенной гнусной цели.

Проще говоря, ИИ под влиянием человека может определять и направлять конкретные мнения в Интернете. Для рекламных целях? Да. А право на неприкосновенность частной жизни: мы можем забыть об этом. Ведь прослушивание и распознавание лиц никто не отменял

«Является ли ИИ возможностью для бизнеса или угрозой для традиционных сотрудников?»

Почему не может быть и то и другое? Эта технология не была бы в стадии разработки, если бы не было никакой выгоды: это возможность для корпораций увеличить маржу и использовать данные своих клиентов, чтобы лучше их обслуживать и автоматизировать многие процесси. Но это будет означать, что многие люди потеряют свои рабочие места в процессе.

«Но кто потеряет работу?» 

Это сложный вопрос. В недавней статье для Harvard Business Review один из самых влиятельных исследователей ИИ Эндрю Ng предлагает следующее правило: «Если обычный человек может выполнить умственную задачу менее чем за одну секунду, мы, вероятно, можем автоматизировать ее, используя ИИ сейчас или в ближайшем будущем ».

Однако, в долгосрочной перспективе ИИ поможет нам больше, чем заменит нас, и в конечном итоге освободит больше времени для грандиозных начинаний: стиральные машины и пылесосы не заменили женщин, они сделали это для того, чтобы они могли строить карьеру.

Читайте также: Выдуманные профессии, которые могут стать реальностью в течение следующих 20 лет

«Я хочу использовать машинное обучение для своего бизнеса: с чего начать?»

Во-первых, вам нужно оценить, какие данные у вас есть, сколько их у вас есть, и какие задачи необходимо выполнить: машинное обучение лучше всего работает с очень большими наборами данных и узкоспециализированными задачами. Тогда вам нужно будет нанять специалистов, чтобы внедрить новые процессы. Затем, как нетехнический менеджер, вы должны знать ответ на три вопроса о вашем новом алгоритме:

«Какие данные он использует? Чем это хорошо? Что он никогда не должно делать?

Вот и все. Остальное для подчиненных. 

Затем следует скучная часть: вам, вероятно, следует подумать о том, как управлять этическими, юридическими и коммерческими рисками, если что-то пойдет не так. Но еще нет отраслевого стандарта для размышлений о подобных проблемах. 

Выводы

Находимся ли мы на пути к восстанию искусственного интеллекта? Нет, даже и близко. Машинное обучение, на самом деле, довольно скучное дело. Технология существует с 1990-х годов, а академические предпосылки для нее - с 1970-х годов. Однако новшеством является продвижение и сочетание больших данных, объем хранения и вычислительной мощности. Так что, не паникуйте...


0 комментариев
Сортировка:
Добавить комментарий

IT Новости

Смотреть все