AI Sztuczna inteligencja

Sztuczna ineligencja AI

Ostatnia modyfikacja

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.

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

Microdata
AI Sztuczna inteligencja
Tytuł
AI Sztuczna inteligencja
Opis
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.
Autor
Właściciel tekstu
MarcinKordowski.com
Logo
Digital Consultant Marcin Kordowski > AI > AI Sztuczna inteligencja