AI Sztuczna inteligencja
Artykuł uaktualniony 12 miesięcy
Czym jest sztuczna inteligencja? Czy powinniśmy się jej obawiać? Postaram się odpowiedzieć na te i kilka pytań w tym artykule.
Definicja AI
Sztuczna inteligencja (AI) to symulacja procesów inteligencji ludzkiej za pomocą maszyn, zwłaszcza systemów komputerowych. Procesy te obejmują uczenie się (zdobywanie informacji i zasad korzystania z informacji), rozumowanie (za pomocą reguł, aby osiągnąć przybliżone lub określone wnioski) i samokorektę. Do szczególnych zastosowań sztucznej inteligencji należą systemy eksperckie, rozpoznawanie mowy czy obrazów.
Silna i słaba AI
AI można podzielić na słabe lub silne. Słaba sztuczna inteligencja, znana również jako wąska sztuczna inteligencja, jest systemem sztucznej inteligencji zaprojektowanym i przeszkolonym do konkretnego zadania. Wirtualni asystenci osobiści, takie jak Siri firmy Apple, są formą słabej SI. Silna sztuczna inteligencja, znana również, jako sztuczna inteligencja ogólna, jest systemem sztucznej inteligencji z uogólnionymi ludzkimi zdolnościami poznawczymi. W przypadku nieznanego zadania silny system sztucznej inteligencji jest w stanie znaleźć rozwiązanie bez interwencji człowieka.
Przykłady komercyjnych zastosowań AI
onieważ sprzęt, oprogramowanie i koszty personelu w zakresie sztucznej inteligencji mogą być bardzo wysokie, wielu dostawców włącza komponenty sztucznej inteligencji do swoich standardowych ofert, a także dostęp do platform sztucznej inteligencji, jako usługi (AIaaS). AI, jako usługa umożliwia osobom fizycznym i firmom eksperymentowanie z AI w różnych celach biznesowych i testowanie wielu platform przed podjęciem dalszych inwestycji. Popularne oferty chmury AI zawierają usługi takich firm jak Amazon AI, IBM Watson Assistant, Microsoft Cognitive Services i Google AI.
Podczas gdy narzędzia sztucznej inteligencji oferują szereg nowych funkcji dla firm, wykorzystanie sztucznej inteligencji rodzi pytania etyczne. Dzieje się tak, ponieważ algorytmy głębokiego uczenia się, które stanowią podstawę wielu najbardziej zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji, są tak inteligentne, jak dane, które są podawane podczas procesu uczenia. Człowiek wybiera, które dane powinny zostać wykorzystane do nauki programu sztucznej inteligencji. Taki wpływ ludzkiej subiektywności jest nieunikniony i musi być ściśle kontrolowany.
Obawy i mity
Niektórzy eksperci branżowi uważają, że pojęcie sztucznej inteligencji jest zbyt blisko związane z kulturą popularną, co powoduje, że opinia publiczna ma nierealistyczne obawy o sztuczną inteligencję i nieprawdopodobne oczekiwania, co do tego, jak zmieni to miejsce pracy i życie w ogóle. Naukowcy i specjaliści ds. Marketingu starają się pomóc ludziom zrozumieć, że sztuczna inteligencja po prostu ulepszy produkty i usługi, a nie zastąpi ludzi, którzy ich używają.
Inteligencja oznacza świadomość
Najważniejszą rzeczą, z której znana jest sztuczna inteligencja, jest inteligencja, ale z powodu złej komunikacji i nieporozumień wielu uważa, że skutkuje to rozwojem świadomości. Jest to jednak dalekie od prawdy.
Nie oznacza to jednak, że jest to niemożliwe. Wielu faktycznie pracuje nad znalezieniem biologicznych czynników stojących za ludzką świadomością. Aby naprawdę móc ją zrozumieć i wykorzystać potrzebne jest na wiele czasu i wielu jeszcze podejść do tego tematu. Na razie nawet najszybszy komputer, komputer K, który może obliczyć 10 biliardów obliczeń na sekundę, nigdy nie będzie samoświadomy ani nie będzie miał świadomego umysłu, do którego zdolni są ludzie. To samo dotyczy sztucznej inteligencji.
AI uczy się w ten sam sposób co ludzie
Wiele powszechnych obaw związanych z AI wynika z jego potencjalnej zdolności do przejmowania ludzkich miejsc pracy, ponieważ może funkcjonować jak człowiek. To po prostu nieprawda. W rzeczywistości 80 procent kadry zarządzającej uważa, że sztuczna inteligencja poprawia wydajność pracowników i tworzy miejsca pracy. Sztuczna inteligencja metodę uczenia maszynowego, który jest zupełnie inny niż sposób uczenia się ludzi.
Według Guru Banavara, dyrektora ds. Technologii i kierownika zespołu IBM odpowiedzialnego za tworzenie Watsona, uczenie maszynowe to proces pokazywania przykładów systemu i ekstrapolacji z nich informacji:
„Możemy nauczyć komputer rozpoznawania samochodu, ale nie możemy zapytać tego samego komputera:„ Ile kół ma ten samochód? ” Lub „Jaki to silnik?” Czy możesz zapytać o coś, z czego wykonany jest ten samochód? Żadna z tych rzeczy nie jest możliwa … – powiedział Banavar. Ciekawymi zastosowaniami algorytmów są BERT i RankBrain Google. Te algorytmy znakomicie radzą sobie z rozpoznawaniem intencji i rozumieniem języka naturalnego.
AI to chodzący i gadający robot
Wiele osób słyszy słowa „sztuczna inteligencja” i myśli o robotach przejmujących kontrolę jak w filmie science fiction. Tak, z pewnością istnieją różne rodzaje robotów w różnych branżach, niektóre są nawet wzorowane na ludziach, ale sztuczna inteligencja jest zazwyczaj niewidoczna dla użytkownika, ponieważ jest ukryta w systemie komputerowym.
Na przykład Karen, asystent ds. Rekrutacji, oferuje czat, ranking i dopasowanie kandydatów, aby podnieść liczbę kandydatów do zespołu rekrutującego ludzi. Może dodatkowo pomóc, polecając stanowiska kandydatom, do których mogą być bardziej wykwalifikowani.
Może być trudno zaakceptować nową technologię, która może potencjalnie zmienić to, co robisz w pracy z dnia na dzień. Ale pomimo tego, co słyszałeś o sztucznej inteligencji, przynosi ona wiele korzyści. Obalenie niektórych z tych mitów na temat sztucznej inteligencji jest kluczowe. Pomoże to ludziom zrozumieć niesamowity wpływ sztucznej inteligencji na ich pracę i organizacje jako całość. International Data Corporation szacuje, że rynek aplikacji uczenia maszynowego osiągnie 40 miliardów dolarów do 2020 roku i wygeneruje ponad 60 miliardów dolarów poprawy wydajności dla firm. Czas więc zdobyć wiedzę i zrozumieć prawdziwe tajniki sztucznej inteligencji.
Rodzaje sztucznej inteligencji AI wg. Arend Hintze
Reactive machines. Przykładem jest Deep Blue, program szachowy IBM, który pokonał Garry’ego Kasparowa w latach 90-tych. Deep Blue może grać w szachy, przewidywać. Nie ma pamięci i nie może wykorzystać przeszłych doświadczeń do uczenia się w przyszłości. Analizuje możliwe ruchy – swoje i przeciwnika – i wybiera najbardziej strategiczny ruch. Algorytmy Deep Blue i Google AlphaGO zaprojektowane do wąskich celów i nie można je łatwo zastosować w szerokim kontekście.
Limited memory. Te systemy sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać doświadczenia z przeszłości do podejmowania decyzji w przyszłości. Niektóre funkcje decyzyjne w samochodach autonomicznych zaprojektowane zostały w ten sposób. Decyzje podejmowane przez system uwzględniają pewne elementami predykcji zdarzeń. System ich nie zapamiętuje do przyszłych analiz. Wszystko dzieje się tu i teraz, z lekkim przewidywaniem konsekwencji.
Theory of mind. Termin wywodzi się z psychologii. Odnosi się do obiektów, które są świadome, że inne obiekty np.: ludzie mają swoje własne przekonania, pragnienia i intencje, które mają wpływ na podejmowane decyzje. Ten rodzaj sztucznej inteligencji jeszcze nie istnieje.
Self-awareness, czyli Samoświadomość AI. W tej kategorii systemy sztucznej inteligencji mają poczucie siebie, mają świadomość. Maszyny z samoświadomością rozumieją swój aktualny stan i mogą wykorzystać te informacje, aby wywnioskować, co czują inni. Ten typ sztucznej inteligencji jeszcze nie istnieje.
Źródła Salesforce
AI dla głupców / Wprowadzenie w świat sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja (AI) przeżywa boom w ostatniej dekadzie. Możliwości wydają się nieograniczone, potencjał jest ogromny, zyski znaczne, a co za tym idzie, obecne inwestycje są ogromne. Gartner szacuje, że wartość rynkowa AI w tym roku osiągnie 2,8 biliona (2.800.000.000) euro. Konkurencja w dziedzinie AI jest zacięta, ponieważ rozwój AI jest nadal dość kosztowny, a stawka jest wysoka. Z punktu widzenia helikoptera, rozwój jest wciąż w fazie początkowej. Jednak stosowana AI pracuje nad tym, aby stać się główną częścią współczesnego życia. O ile jeszcze nią nie jest. Firmy takie jak Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM, Intel, LinkedIn, Microsoft, NASA, Netflix, Tesla i Uber wykorzystują AI, aby stać się liderem na rynku w swojej dziedzinie.
AI to zdolność maszyny do wykonywania funkcji poznawczych, takich jak postrzeganie, uczenie się, rozumowanie i rozwiązywanie problemów, tak jak robią to ludzie. Innymi słowy, AI to nauka o szkoleniu maszyn w celu imitowania lub odtwarzania ludzkich zadań. AI zapewnia najnowocześniejszą technologię do radzenia sobie ze złożonymi danymi, które są prawie niemożliwe do przetworzenia przez człowieka. AI automatyzuje zbędne zadania, pozwalając pracownikowi skupić się na zadaniach wysokiego poziomu, strategicznych i tworzących wartość dodaną. Gdy AI jest wdrażana na skalę, prowadzi do redukcji kosztów i wzrostu przychodów.
Trzy różne rodzaje / fazy AI
Wąskie / słabe AI : maszyna może wykonać konkretne zadanie w określonym i z góry zdefiniowanym zakresie lepiej niż człowiek. Ogólne / silne AI : maszyna może wykonać dowolne zadanie intelektualne (bez konkretnych instrukcji) z taką samą dokładnością, z jaką zrobiłby to człowiek. Maszyna powinna być w stanie rozwiązywać problemy, wyciągać wnioski w warunkach niepewności, planować, uczyć się i wykorzystywać wiedzę w procesie podejmowania decyzji. Sztuczna superinteligencja : maszyna jest w stanie pokonać człowieka we wszystkich aspektach zadania, od kreatywności, przez ogólną mądrość, po rozwiązywanie problemów.
Można śmiało powiedzieć, że "zaawansowane wąskie AI" to obecny stan rozwoju AI. Głównym celem na najbliższe lata jest próba opanowania ogólnej AI, gdzie nacisk kładzie się na zwiększenie możliwości komponentu samouczącego się. Istnieją obawy przed sztuczną superinteligencją, ponieważ mogłoby to oznaczać, że superinteligentne maszyny przejmą władzę nad światem, eliminując ludzkość. Bardziej optymistyczna teoria głosi, że AI i ludzie idą ręka w rękę optymalizując obecne procesy.
Sztuczna Inteligencja – Definicja I Znaczenie
Historia sztucznej inteligencji
Choć termin „sztuczna inteligencja” powstał już w 1956 roku, AI zyskała na popularności w obecnych czasach dzięki większym ilościom danych, zaawansowanym algorytmom oraz ulepszeniom w zakresie mocy obliczeniowej i pamięci.
Wczesne badania nad sztuczną inteligencją w latach 50. ubiegłego wieku obejmowały tematy takie jak rozwiązywanie problemów i metody symboliczne. W latach 60. Departament Obrony Stanów Zjednoczonych zainteresował się tego typu działaniami i rozpoczął uczenie komputerów, by naśladowały podstawowe ludzkie rozumowanie. Agencja Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obszarze Obronności (DARPA), na przykład, przeprowadziła w latach 70. projekty mapowania ulic. W 2003 r. DARPA stworzyła także inteligentnych asystentów osobistych, na długo przed tym, jak Siri, Alexa i Cortana stały się powszechnie znane.
Te wczesne działania utorowały drogę automatyzacji i rozumowaniu formalnemu, jakie dziś widzimy w komputerach, w tym systemom wspomagania decyzji i inteligentnym systemom wyszukiwania, które można zaprojektować tak, aby dopełniały i wspomagały możliwości człowieka.
Podczas gdy hollywoodzkie filmy i powieści science fiction przedstawiają sztuczną inteligencję jako humanoidalne roboty, które przejmują kontrolę nad światem, obecny rozwój technologii AI nie jest aż tak przerażający – ani aż tak inteligentny. Zamiast tego, AI ewoluowała, aby zapewnić wiele konkretnych korzyści w każdej branży. Poniżej znajdują się nowoczesne przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i innych dziedzinach.
