Leta 2017 je umetna inteligenca pritegnila 12 milijard dolarjev naložb tveganih kapitalistov. Šele začenjamo odkrivati uporabne aplikacije za umetno inteligenco. Amazon je pred kratkim predstavil trgovino na drobno, če lahko tako rečem, v kateri so blagajne in blagajne zamenjali računalniški vid, senzorji in globoko učenje. In brez naložb, poročanja v tisku in radikalnih novosti je "umetna inteligenca" že dolgo vsem na ustih. Toda ali sploh obstaja?
Doktor Kai-fu Lee, tajvanski tvegani kapital in ustanovni predsednik Google Kitajske, je na Svetovnem gospodarskem forumu dejal: "Mislim, da vsak podjetnik skuša svoje podjetje predstaviti kot podjetje z umetno inteligenco in vsak tvegani kapital bi z veseljem rekel: da vlaga v umetno inteligenco. " Toda nekateri mehurčki z umetno inteligenco lahko počijo pred koncem leta 2018, in sicer "startupi, ki so predstavili nemogoče zgodbe in prevarali tvegane kapitaliste, ker ne razumejo."
Vendar je dr. Lee trdno prepričan, da bo umetna inteligenca še naprej napredovala in ljudem odvzela delovna mesta. Kakšna je razlika med umetno inteligenco z vsemi prednostmi in slabostmi in napihnjenimi zgodbami?
Če analizirate več zgodb o domnevno AI, hitro odkrijete pomembne razlike v tem, kako ljudje opredeljujejo umetno inteligenco: meja med simulacijami inteligence in aplikacijami strojnega učenja se briše.
Strokovnjaki za umetno inteligenco se trudijo najti konsenz, vendar to vprašanje odpira več vprašanj. Na primer, kdaj je pomembno biti natančen pri prvotni definiciji izraza in kdaj je treba prenehati natančneje opredeliti? Nejasno. Hype pogosto ovira razjasnitev. Poleg tega je hype podprt z 12 milijardami dolarjev vloženega denarja.
Ta pogovor je delno potreben tudi zato, ker so svetovni voditelji začeli javno razpravljati o nevarnostih, ki jih prinaša umetna inteligenca. Predsednik uprave Facebooka Mark Zuckerberg je menil, da so dvomljivci, ki skušajo "pripraviti scenarij za konec sveta", zelo neodgovorni in mračni. Toda ustvarjalec OpenAI in lastnik številnih drugih podjetij Elon Musk je zoperstavil Zuckerbergovi izjavi in dejal, da bistva zadeve ni popolnoma razumel. Musk je enako rekel o profesorju s Harvarda Stephenu Pinkerju februarja. Zapisal je, da Pinker ne razume razlike med funkcionalnim, ozkim AI in splošnim AI.
Glede na strahove, ki jih obdaja umetna inteligenca, je za širšo javnost pomembno, da je jasna glede razlik med različnimi ravnmi umetne inteligence, da lahko vsak realno oceni potencialne koristi in grožnje.
Promocijski video:
Pametnejši od moškega?
Eric Cambria, strokovnjak za obdelavo naravnih jezikov, meni, da »se danes nihče ne ukvarja z umetno inteligenco, vendar vsi pravijo, da počnejo prav to, ker se sliši kul. Pred nekaj leti se je zgodila ista zgodba z velikimi podatki."
Cambria ugotavlja, da se je umetna inteligenca kot izraz prvotno nanašala na posnemanje človeške inteligence. »Danes pa ni niti približno tako pametnega kot najbolj neumna oseba na Zemlji. Zato se strogo gledano nihče ne ukvarja z umetno inteligenco, tega ne počne, čeprav samo zato, ker ne vemo, kako delujejo človeški možgani, «pravi.
Izraz "umetna inteligenca" se pogosto uporablja za označevanje zmogljivih orodij za klasifikacijo podatkov. Ta orodja so impresivna, vendar delujejo na povsem drugačnem spektru kot človeško spoznanje. Tudi po Cambriji ljudje trdijo, da so nevronske mreže del novega vala AI. To je čudno, ker tehnologija obstaja že petdeset let.
Najprej in najpomembneje, AI omogoča dostop do velike računalniške moči. Vsi ti napredki so dobrodošli, vendar bi bilo napačno verjeti, da so se stroji naučili posnemati zapletenost naših kognitivnih procesov.
»Podjetja s pomočjo trikov ustvarjajo vedenje, ki spominja na inteligenco, vendar to ni resnična inteligenca, je le njen odsev. Takšni strokovni sistemi so lahko na določenem področju dokaj dobri, na drugih pa zelo slabi, «pravi.
Ta oponašanje inteligence je spodbudila domišljijo javnosti. Sistemi, ki delujejo na določenih področjih, so vdahnili življenje številnim začetkom. Toda ali je to pomagalo rešiti svet zmede? Prej nasprotno.
Pomožni, razširjeni ali samostojni
Ko gre za znanstveno integriteto, vprašanje natančnih definicij ni izpuščeno. Leta 1974 je na Kalifornijskem tehnološkem inštitutu Richard Feynman dejal: "Prvo načelo je, da se ne smete zavajati - vas je najlažje prevarati." In še: "Ni vam treba zavajati laika, ko govorite v imenu znanstvenika." Predvideval je, da bi morali znanstveniki razmišljati o tem, da se tudi oni lahko motijo in dozorijo v korenu. "Če si predstavljate sebe kot znanstvenika, morate laiku razložiti, kaj počnete - in če se v danih okoliščinah odloči, da vas ne bo podprl, je to njegova odločitev."
V primeru umetne inteligence to lahko pomeni, da so strokovni znanstveniki dolžni jasno povedati, da razvijajo izjemno močna, kontroverzna, donosna in celo nevarna orodja, ki ne predstavljajo inteligence v nobenem znanem ali celovitem pomenu.
Izraz "umetna inteligenca" je morda zavajajoč, vendar poskusi njegove razjasnitve že potekajo. Nedavno poročilo PwC je poudarilo razliko med "pomožno inteligenco", "povečano inteligenco" in "avtonomno inteligenco". Pomožno inteligenco predstavljajo navigacijski programi GPS, ki delujejo v avtomobilih. Razširjena inteligenca "ljudem in organizacijam omogoča, da počnejo stvari, ki jih sicer ne bi mogli". Avtonomna inteligenca "omogoča avtomobilom, da delujejo sami", na primer pri samovozečih avtomobilih.
Roman Yampolsky, raziskovalec obveščevalne varnosti, meni, da se »inteligenca (umetna ali naravna) še naprej razvija in s tem tudi potencialni problemi te tehnologije. Navajeni smo misliti, da bo AI nekoč obvladal celoten spekter človeških zmožnosti in postal splošna umetna inteligenca. Potem postane superinteligenten. Toda danes večinoma uporabljamo zelo osredotočen AI. Težava ni v terminologiji, temveč v zapletenosti takšnih sistemov tudi na trenutni ravni."
Ali naj se ljudje bojijo umetne inteligence? "Ko se bodo priložnosti še naprej pojavljale, se bodo pojavljale vse vrste izzivov," je dejal Yampolsky. Incidentov, ki vključujejo AI, bo vedno več.
Po besedah Briana Deckerja, ustanovitelja podjetja Encom Lab, algoritmi strojnega učenja trenutno delujejo izključno za potrebe programerjev. »Tržnik bo rekel, da je svetloba na verandi s krmiljenim fotodiodom umetno inteligentna, saj» ve, kdaj je zunaj tema «, medtem ko bo dober inženir proizvodnje poudaril, da se niti en košček v zgodovini računalništva ni nikoli spremenil, če le tako ni bil zasnovan v skladu z logiko prejšnjega programiranja."
Ilya Khel