Содержание
- 1. ИИ состоит из умных роботов или андроидов, которые похожи на людей.
- 2. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение - это одно и то же.
- 3. ИИ учится полностью самостоятельно.
- 4. Чатботы - самая основная форма ИИ.
- 5. Власть, необходимая для выполнения всех будущих операций глубокого обучения, является неустойчивой.
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- 6. Предприятию легко арендовать вычислительную мощность, необходимую для работы ИИ.
- 7. Вам нужно огромное количество данных для обучения ИИ.
- 8. AI заменит существующие инструменты BI, что делает любую предыдущую технологию устаревшей.
- 9. Нейронные сети похожи на биологические сети, но механические.
- 10. В конечном итоге ИИ станет достаточно умным, чтобы понять, что люди опасны для него и должны быть уничтожены.
Источник: США Пион / Dreamstime.com
вынос:
ИИ - горячая технология, но многие люди имеют неверные представления о том, что именно это влечет за собой. Здесь мы рассмотрим некоторые из мифов об искусственном интеллекте и изучим факты.
Почему все говорят об искусственном интеллекте, но мы все еще не видим дружественных роботов, таких как «Звездный путь», ходящих среди людей? Не забыли ли мы добавить в свои сценарии паттерны Второй основной директивы RoboCop, чтобы они могли «защищать невинных» вместо того, чтобы уничтожать человечество, как только они обретут полную разумность?
Сегодня много путаницы в том, что такое искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и глубокое обучение, что могут делать «интеллектуальные машины» и каково текущее состояние технологий ИИ. Пришло время насладиться старым добрым разоблачением, так что давайте разберем 10 самых распространенных мифов об искусственном интеллекте. (Чтобы узнать больше о потенциальном будущем ИИ, посмотрите, действительно ли революция ИИ сделает всеобщий доход необходимостью?)
1. ИИ состоит из умных роботов или андроидов, которые похожи на людей.
Слишком много "Бегущего по лезвию" для всех здесь, а? Хотя существует большая путаница между робототехникой и ИИ, это две совершенно разные области науки, которые служат разным целям. Роботы - это физические устройства, обслуживаемые исполнительными механизмами и датчиками для выполнения широкого спектра задач, таких как сборка, транспортировка или демонтаж продукции на фабриках.
ИИ программно запрограммирован таким образом, что он достаточно автономен, чтобы принимать решения и учиться на своих ошибках. Хотя некоторые роботы в конечном итоге могут быть улучшены с помощью алгоритмов ИИ, «интеллектуальная» часть - это всего лишь одна дополнительная способность, которой ИИ может обладать.
2. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение - это одно и то же.
Хотя они все являются частями одной и той же большой системы ИИ, это три разные вещи. По сути, машинное обучение - это метод, с помощью которого ИИ учится из внешних источников, например, при использовании алгоритмов для различения данных и определения их правильного поведения. Глубокое обучение - только одна из возможных техник, используемых в практических приложениях машинного обучения. Он основан на нейронных сетях (NN) и используется для информирования AI о вероятности принятия правильного решения.
3. ИИ учится полностью самостоятельно.
Несмотря на некоторую преувеличенную ажиотаж в отношении ИИ, который якобы мог самостоятельно изучать, все еще невозможно найти систему на базе ИИ, которая имеет какое-либо реальное применение, которое может развиваться с нуля без помощи человека. Любая система, которая имеет дело со скрытой информацией или неопределенностью любого рода, не может быть «понята» ИИ, который все еще должен получать ввод и данные от людей. Кроме того, каждый бит информации должен иметь четкую цель, которую ИИ не может угадать без внешних источников (по крайней мере, не в начале).
4. Чатботы - самая основная форма ИИ.
Опять же, даже если есть некоторые чат-боты, которые используют более или менее элементарные формы ИИ, большинство из них - не что иное, как простые программы, которые взаимодействуют с людьми через или голосовые интерфейсы. Вместо того, чтобы быть «умными», большинство чат-ботов имеют заранее запрограммированные ответы, которые даются в ответ на определенные ключевые слова во входных данных пользователя. Чтобы чат-робот стал настоящим ИИ, он должен обладать несколькими технологиями, которые позволяют ему понимать человека, узнавать о его или ее потребностях и реагировать соответствующим образом. Для этого требуется программное обеспечение для голосовой связи или распознавания, анализ настроений, некоторая форма программы машинного обучения и технология генерации естественного языка. (Подробнее о чат-ботах см. В разделе «Мы спросили ИТ-специалистов», как предприятия будут использовать чат-боты в будущем. Вот что они сказали.)
5. Власть, необходимая для выполнения всех будущих операций глубокого обучения, является неустойчивой.
Неоспорим тот факт, что ИИ требует много дополнительной вычислительной мощности для обучения и выполнения всех своих сложных операций глубокого обучения. В будущем, когда большинство предприятий будут использовать ИИ в некоторой степени, эта проблема может вырасти до невероятных масштабов, что делает его использование потенциально неустойчивым. Тем не менее, ИИ может фактически предоставить нам Больше Власть, решая постоянную проблему производства энергии: отходы и неэффективность энергосистем. Коммунальные компании заканчивают тем, что покупают избыточную энергию у частных пользователей, которые также тратят большую часть избыточной электроэнергии, которую они производят, так как существующие сети не были построены, чтобы соответствовать современному уровню диверсификации. ИИ может прийти нам на помощь, заменив старые сетки новыми, интеллектуальными микросетями на основе ИИ, которые точно знают, как распределять электричество в режиме реального времени с максимальной эффективностью.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
6. Предприятию легко арендовать вычислительную мощность, необходимую для работы ИИ.
... если бы AWS, Google, Microsoft и Alibaba Cloud в настоящее время не централизовали подавляющее большинство вычислительных мощностей, доступных в мире. Таким образом, разработчики ИИ в настоящее время имеют только два варианта: взять его напрокат по исключительно высокой цене или приобрести собственное сверхдорогое оборудование.
Тем не менее, есть вероятность, что этот разоблачающий миф может быть ... разоблачен в ближайшем будущем. Новая компания под названием Tatau разработала платформу суперкомпьютеров на основе блокчейна, которая может решить эту проблему. Их решение позволяет объединять и перепродавать объединенные ресурсы глобально распределенной сети машин на базе графических процессоров. Представьте себе майнеры криптовалют, геймеров или другие высокопроизводительные компьютеры, которые посвящают свои вычислительные мощности разработке ИИ. ИИ-компании могут использовать этот недоиспользуемый источник мощности графического процессора для обучения своих моделей машинного обучения по гораздо более дешевой цене. Обратите внимание, что эта новая платформа может также дать ответ на проблему, выделенную в пункте 5, поскольку она способствует эффективному использованию в настоящее время неиспользованных ресурсов.
7. Вам нужно огромное количество данных для обучения ИИ.
Не обязательно. Конечно, тебе нужно много данных и вычислительной мощности для обучения ИИ с нуля, И, хотя в меньшей степени, вам нужны терабайты данных для обучения ИИ для выполнения сложной задачи, такой как вождение автомобиля. Однако, в зависимости от области применения ИИ, предварительно обученные нейронные сети достаточно гибки, чтобы их можно было переучивать только в некоторых конкретных областях. Базовая структура данных может быть получена из более широкого, более общего набора данных, при этом необходимо заменить только последнюю часть сети, чтобы «заполнить пробелы», характерные для данного конкретного варианта использования.
8. AI заменит существующие инструменты BI, что делает любую предыдущую технологию устаревшей.
Это немного натянуто, если не сказать больше. Большинство современных решений для бизнес-аналитики (BI) являются легко масштабируемыми и часто настраиваемыми, поэтому любую будущую модель на основе AI можно легко интегрировать непосредственно в их платформы. Компании всегда предпочитают внедрять только те решения, которые приходят без какого-либо риска нарушения рабочего процесса, и технологии ИИ адаптированы к этой потребности. Поэтому большинство платформ ИИ реализуются через Интернет, поэтому замена не требуется или, в худшем случае, может быть безопасно реализована поэтапно.
9. Нейронные сети похожи на биологические сети, но механические.
Ни одна нейронная сеть не может даже надеяться достичь доли сложности человеческого мозга. Несмотря на многие годы клинических и научных исследований, мы все еще не в состоянии полностью понять биологические нейронные сети, поскольку нейроны выполняют очень много различных задач с человеческим телом (подумайте о разнице между сенсорным и моторным нейроном) и даже передают информацию через много разных путей (с использованием электричества, химического потенциала и нейротрансмиттеров). Нейронные сети могут понимать только очень простые входные данные типичным машинным способом 1 или 0 («да» или «нет»). Это все равно что сравнивать сложность военного самолета с воздушным змеем только потому, что они оба могут летать.
10. В конечном итоге ИИ станет достаточно умным, чтобы понять, что люди опасны для него и должны быть уничтожены.
Ну, мы не можем развенчать этот миф, так как это не миф. Это реальность. Готовьтесь, потому что сопротивление бесполезно!
Помимо шуток, ИИ не имеет ничего общего с интеллектом, необходимым для понимания окружающего мира и принятия автономных, рациональных решений. Каждый алгоритм разработан для выполнения одной задачи и не может ничего сделать вне этого, не говоря уже о способности мыслить самостоятельно. Компьютеры используют «грубую силу» своих превосходных вычислительных мощностей, чтобы найти решение относительно простых проблем, но им не хватает понимания, глубины восприятия и стратегической сложности, чтобы иметь цель, отличную от той, для которой они запрограммированы.
Так что отдыхайте легко, потому что ИИ будет только долгое время нашим искусственным помощником и слугой.