Conţinut
- AI în ciclul Hype
- Până acum, nu atât de bine
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
- Totul se leagă de date
Sursa: charles taylor / iStockphoto
La pachet:
Există multe sugestii despre inteligența artificială, cât de inteligent este?
Inteligența artificială a atras atât de multă atenție în cercurile întreprinderii, încât mulți lideri IT pot fi scuzați pentru că au gândit că vor oferi toate răspunsurile la un ecosistem de date din ce în ce mai complex. Dar, deși are cu siguranță potențialul de a aduce multe îmbunătățiri semnificative tehnologiei existente, este de asemenea corect să spunem că unele dintre așteptările care îi înconjoară eficacitatea sunt exagerate.
De fapt, există relativ puține înțelegeri despre exact ce este AI, cum funcționează cu adevărat și ce poate face de fapt. Și acest lucru duce la concepții greșite în jurul rolului său în întreprindere și a modului în care se va raporta la infrastructura existentă și la oamenii care o operează.
AI în ciclul Hype
Conform celui mai recent Hype Cycle al lui Gartner, subseturile cheie de AI, cum ar fi învățarea profundă, învățarea automată și calculul cognitiv se află în vârful curbei Peak Inflated Expectations, ceea ce înseamnă că sunt pe cuspul diapozitivului lung în Jgheabul deziluziei. Deși acest lucru este egal pentru practic pentru fiecare tehnologie perturbatoare din ultimii 30 de ani, subliniază faptul că impactul proiectat de AI în întreprindere, care a fost derivat în principal din teste de laborator controlate, este pe cale să se explice în realitate a mediului de producție. (Consultați un istoric al inovațiilor informatice în From Ada Lovelace to Deep Learning.)
Cu toate acestea, cercetătorul Gartner, Mike Walker, se așteaptă ca AI să devină omniprezent în următorul deceniu printr-o combinație de avansare a puterii de calcul, ceea ce duce la dezvoltarea unor construcții precum rețeaua neuronală și simplul fapt că încărcarea de date a întreprinderii a devenit atât de imensă și atât de complex încât operatorii umani nu mai pot face față singuri.
Unul dintre primele lucruri pe care întreprinderea trebuie să le înțeleagă despre AI este faptul că acesta joacă rapid și slăbit cu termenul „inteligență”. După cum a explicat recent neurologul elvețian Pascal Kaufmann pentru ZDnet, există diferențe profunde în modul în care algoritmul computerului și creierul uman. prelucrați informațiile pentru a ajunge la o concluzie. Având în vedere suficientă putere de procesare, un algoritm de calculator poate compara milioane, miliarde, poate chiar trilioane de seturi de date pentru a determina o simplă determinare, cum ar fi dacă o imagine a unei pisici este într-adevăr o imagine a unei pisici. Dar chiar și un copil mic, având în vedere date foarte puține, poate determina instinctiv că este o pisică și va ști pentru totdeauna după ce este o pisică și cum arată.
Conform acestui standard, chiar și principalul exemplu de AI la locul de muncă - măiestria AlphaGo de Google DeepMind a jocului de strategie Go - nu a fost într-adevăr inteligența artificială, ci o secțiune transversală a datelor mari, analitice și automatizări capabile să raționalizeze o abordare bazată pe reguli. la câștig. Interesant, Kaufmann adaugă că un adevărat exemplu de inteligență artificială ar fi dacă AlphaGo și-ar fi dat seama cum să trișăm pentru a câștiga. Cu toate acestea, pentru a face acest lucru, știința va trebui mai întâi să rupă „codul creierului” care ne creează capacitatea noastră de a procesa informații, de a prelua cunoștințe și de a stoca amintirile. (Aflați mai multe despre automatizare cu automatizarea: Viitorul științei datelor și învățarea mașinilor?)
Până acum, nu atât de bine
Într-adevăr, în ciuda temerilor că AI-ul urmează să-și asume meseria tuturor, rezultatele de până acum sunt aproape comice. Fanii lui „Game of Thrones” ai lui George R.R. Martin sunt atât de nerăbdători pentru următoarea versiune a seriei, încât mulți s-au agățat la un capitol de gobbledygook aproape pur scris de o formă de AI numită rețea neuronală recurentă. Între timp, IBM preia flak de la cercetătorii oncologici cărora li s-a spus că Watson va dezlănțui o nouă eră în diagnostic și tratament, dar în schimb se luptă doar pentru a face diferența între formele de bază ale cancerului. Având în vedere această evidență, este foarte posibil ca, atunci când AI este introdusă pentru prima dată în întreprinderea tipică, probabil că va necesita mai mult efort din partea operatorilor umani doar pentru a urmări și monitoriza toate greșelile pe care le va face.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Dar iată problema: AI va fi mai bună în timp, fără a fi reprogramat. După cum a declarat recent cercetătorul Cornell Tech, Daniel Huttenlocker, la Tech Crunch, AI este mai probabil să înlocuiască software-ul tradițional - și toate patch-urile, actualizările și corecțiile de care are nevoie - decât operatorii umani. Acest lucru nu înseamnă că AI nu trebuie programat, ci că abordarea este mult simplificată. Cu software-ul de astăzi, programatorul trebuie să definească nu numai sarcina de rezolvat, dar și pașii exacti cu care să o rezolve. Cu AI, tot ceea ce este necesar este obiectivul și software-ul ar trebui să poată face față restului, cu condiția să aibă datele potrivite pentru a lucra.
Totul se leagă de date
Acest ultim punct este crucial pentru că, la sfârșitul zilei, AI este pur și simplu un algoritm, iar algoritmii sunt la fel de buni ca și datele pe care le alimentează. Acest lucru înseamnă că, pe lângă construirea unui cadru operațional adecvat AI, întreprinderea va trebui să stabilească un mediu de condiționare a datelor destul de viguros, astfel încât rezultatele analitice să se bazeze pe informații exacte care intră. După cum a declarat, recent, CEO-ul ActiveCampaign, Jason VandeBoom, pentru Forbes, vechiul regulile privind „gunoiul în cantități egale de gunoi” încă se aplică, așa că ar putea fi ceva timp până când organizațiile vor vedea adevăratele beneficii ale investiției lor în AI.
Având în vedere toate acestea, întreprinderea nu ar trebui să se aștepte ca AI să ofere o soluție rapidă pentru provocările emergente ale datelor mari și ale IoT. Curba de învățare atât pentru oameni, cât și pentru mașini este probabil să fie destul de lungă, iar rezultatele sunt incerte în cel mai bun caz.
Dar, dacă totul funcționează conform planificării, atât întreprinderea, cât și forța de muncă din cunoștințe ar trebui să vadă beneficii substanțiale pe termen lung. Gândiți-vă la cea mai banală, obositoare și consumatoare de timp care vă încetinește procesele în acest moment și imaginați-vă că nu trebuie să le faceți din nou niciodată.