Зміст
- 1. AI складається з розумних роботів або андроїдів, схожих на людей.
- 2. AI, машинне навчання та глибоке навчання - це одне і те ж.
- 3. AI вчиться повністю самостійно.
- 4. Чаботи - це основна форма ШІ.
- 5. Потужність, необхідна для виконання всіх майбутніх операцій з глибокого навчання, є нестійкою.
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- 6. Підприємству легко взяти напрокат обчислювальну потужність, необхідну для розширення операцій з інтелектуальної власності.
- 7. Вам потрібні величезні обсяги даних для тренування ШІ.
- 8. AI замінить існуючі засоби BI, зробивши застарілу технологію застарілою.
- 9. Нейронні мережі - це як біологічні мережі, але механічні.
- 10. ШІ з часом стане достатньо розумним, щоб зрозуміти, що людина для нього небезпечний і його треба знищити.
Джерело: США Піон / Dreamstime.com
Винос:
ШІ - це гаряча технологія, але багато людей мають помилкові уявлення про те, що саме це спричиняє. Тут ми розглянемо деякі міфи навколо ШІ та вивчаємо факти.
Чому всі говорять про AI, але ми все ще не бачимо дружніх роботів, таких як Дані з "Зоряного шляху", що гуляють серед людей? Чи пам’ятали ми додати Другу головну директиву RoboCop до своїх сценаріїв, щоб вони могли «захищати невинних», а не винищувати людство, як тільки вони отримують повний розсуд?
Сьогодні існує велика плутанина щодо того, що насправді є штучний інтелект (ШІ), машинне навчання та глибоке навчання, що можуть робити "розумні машини" та який насправді сучасний стан технологій ШІ. Час насолодитися старим хорошим розвінчанням, тому давайте розберемо 10 найпоширеніших міфів про ШІ. (Докладніше про потенційне майбутнє ШІ перевірте, чи стане революція ШІ перетворювати універсальний дохід на необхідність?)
1. AI складається з розумних роботів або андроїдів, схожих на людей.
Занадто багато "леза бігуна" для всіх тут, хм? Хоча між робототехнікою та AI існує велика плутанина, вони є двома абсолютно різними науковими сферами, які служать різним цілям. Роботи - це фізичні пристрої, які обслуговуються приводами та датчиками для виконання широкого кола завдань, таких як будівництво, перенесення чи демонтаж виробів на заводах.
AI - це програмне забезпечення, запрограмоване таким чином, що воно достатньо автономне для прийняття рішень та навчання на своїх помилках. Хоча деякі роботи з часом можуть бути покращені алгоритмами AI, "інтелектуальна" частина - це лише одна додаткова здатність, якою може володіти AI.
2. AI, машинне навчання та глибоке навчання - це одне і те ж.
Хоча вони всі частини однієї і тієї ж більшої системи ШІ, це три різні речі. В основному машинне навчання - це метод, за допомогою якого AI вчиться із зовнішніх джерел, як при використанні алгоритмів для розрізнення даних та визначення його правильної поведінки. Глибоке навчання - це лише одна можлива техніка, яка використовується в практичних додатках машинного навчання. Він заснований на нейронних мережах (NN) і використовується для того, щоб повідомити AI, яка його ймовірність прийняти правильне рішення.
3. AI вчиться повністю самостійно.
Незважаючи на деякий перебільшений галас з приводу AI, який нібито міг навчитися самостійно, все ще неможливо знайти систему, що працює на AI, яка має будь-яке застосування в реальному світі, яке може вирости з нульових знань без допомоги людини. Будь-яка система, яка має справу з прихованою інформацією або невизначеністю будь-якого виду, не може «зрозуміти» AI, який все ще потребує введення людьми даних та даних. Крім того, кожен шматочок інформації повинен мати чітке призначення - те, про що AI не може здогадатися без зовнішніх джерел (не на початку, принаймні).
4. Чаботи - це основна форма ШІ.
Знову ж таки, навіть якщо там є кілька чатів, які використовують більш-менш рудиментарні форми ШІ, більшість з них - це не що інше, як основні програми, які взаємодіють з людьми за допомогою або голосових інтерфейсів. Замість того, щоб насправді бути «розумними», більшість чат-ботів мають попередньо запрограмовані відповіді, які надаються у відповідь на певні ключові слова у введенні користувача. Щоб чат-сайт став справжнім ШІ, він повинен володіти декількома технологіями, які дозволяють йому зрозуміти людину, дізнатися про її потреби та відповідно реагувати. Він потребує програмного забезпечення для голосу чи розпізнавання, аналізу настроїв, певної форми програми машинного навчання та технології створення природних мов. (Щоб дізнатися більше про чати, перегляньте статтю Ми запитали ІТ-плюсів, як підприємства використовуватимуть чати в майбутньому. Ось, що вони сказали.)
5. Потужність, необхідна для виконання всіх майбутніх операцій з глибокого навчання, є нестійкою.
Безперечно, що AI вимагає багато додаткових обчислювальних потужностей, щоб пройти навчання та виконувати всі його складні глибоко навчальні операції. У майбутньому, коли більшість підприємств певною мірою використовуватимуть ШІ, ця проблема може зрости до епічних масштабів, зробивши її використання потенційно нестійкою. Однак AI насправді може нас забезпечити більше потужність шляхом вирішення багаторічної проблеми виробництва енергії: відходів енергомереж та неефективності. Комунальні компанії в кінцевому рахунку купують надлишки енергії у приватних споживачів, які також витрачають більшу частину надлишкової електроенергії, яку вони виробляють, оскільки нинішні електромережі не були побудовані з урахуванням сучасного рівня диверсифікації. AI може допомогти нам, замінивши старі електромережі на нові, розумні мікросетки, що працюють на AI, які точно знають, як розподілити електроенергію в режимі реального часу з максимальною ефективністю.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
6. Підприємству легко взяти напрокат обчислювальну потужність, необхідну для розширення операцій з інтелектуальної власності.
... якби AWS, Google, Microsoft та Alibaba Cloud на даний момент не централізували переважну більшість обчислювальних ресурсів, доступних у світі.Тож розробники AI наразі мають лише два варіанти: взяти напрокат його за надзвичайно високими цінами або придбати власне наддороге обладнання.
Однак є ймовірність, що цей міф-дебюкінг може бути ... розвінчений найближчим часом. Нова компанія під назвою Tatau розробила суперкомп'ютерну платформу на основі блокчейну, яка може вирішити проблему. Їх рішення дозволяє агрегувати та перепродавати об'єднані ресурси глобально розподіленої мережі машин на базі GPU. Уявіть, що шахтарі криптовалюти, геймери та інші високопродуктивні комп’ютери присвячують свою обчислювальну потужність розвитку AI. Компанії AI можуть скористатися цим недооціненим джерелом потужності GPU для навчання своїх моделей машинного навчання за значно нижчою ціною. Зауважте, що ця нова платформа може також дати відповідь на проблему, висвітлену в пункті 5, оскільки вона сприяє ефективному використанню невикористаних на сьогодні ресурсів.
7. Вам потрібні величезні обсяги даних для тренування ШІ.
Не обов'язково. Звичайно, потрібно багато даних та обчислювальної потужності для навчання ІІ з нуля. І, хоча в меншій мірі, вам потрібні терабайти даних для підготовки ІП для виконання такого складного завдання, як керування автомобілем. Однак, залежно від сфери застосування ШІ, заздалегідь підготовлені нейронні мережі є досить гнучкими, щоб перекваліфікуватися лише в деяких конкретних областях. Основні рамки даних можуть надходити з більшого, більш загального набору даних, лише останню частину мережі потрібно замінити, щоб "заповнити пробіли", характерні для даного випадку використання.
8. AI замінить існуючі засоби BI, зробивши застарілу технологію застарілою.
Це трохи розтягнутий. Більшість рішень сучасної бізнес-аналітики (BI) є високомасштабними та часто налаштовуються, тому будь-яку майбутню модель на основі AI можна легко інтегрувати безпосередньо у свої платформи. Компанії завжди вважають за краще реалізовувати лише ті рішення, які надходять без будь-якого ризику порушення робочого процесу, і AI-технології адаптувались до цієї потреби. Тому більшість платформ AI реалізуються через Інтернет, тому не потрібна заміна або, у гіршому випадку, може бути безпечно реалізована поетапно.
9. Нейронні мережі - це як біологічні мережі, але механічні.
Жодна нейронна мережа навіть не може сподіватися досягти частки складності людського мозку. Незважаючи на багаторічні клінічні та наукові дослідження, ми все ще не розуміємо біологічних нейронних мереж повною мірою, оскільки нейрони виконують стільки різних завдань з людським організмом (подумайте про різницю між сенсорним і моторним нейроном) і навіть передаємо інформацію через багато різних шляхів (використовуючи електрику, хімічний потенціал та нейромедіатори). Нейронні мережі можуть зрозуміти лише дуже прості входи в типовому режимі 1 або 0 ("так" або "ні"). Це як порівняння складності військового літака з повітряним змієм лише тому, що вони можуть літати.
10. ШІ з часом стане достатньо розумним, щоб зрозуміти, що людина для нього небезпечний і його треба знищити.
Ну, насправді ми не можемо розвінчати цей міф, оскільки це не міф. Це реальність. Підкріпіться, бо опір марний!
Жартуючи убік, просто кажучи, AI ніде не має інтелекту, необхідного для розуміння навколишнього світу та прийняття автономних, раціональних рішень. Кожен алгоритм розроблений для виконання однієї задачі і не в змозі зробити нічого поза цим, не кажучи вже про досягнення здатності самостійно мислити. Комп'ютери використовують "грубу силу" своїх вищих обчислювальних повноважень, щоб знайти рішення щодо простих проблем, але їм не вистачає розуміння, глибини сприйняття та стратегічної складності, щоб мати мету поза тією, яку вони запрограмовані.
Тож відпочивайте легко, адже AI просто не буде нічого, крім наших штучних помічників і слуг на довгий-довгий час.