เนื้อหา
- 1. AI ประกอบด้วยหุ่นยนต์อัจฉริยะหรือหุ่นยนต์ที่ดูเหมือนมนุษย์
- 2. AI, การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ที่ลึกซึ้งล้วนเป็นสิ่งเดียวกัน
- 3. AI เรียนรู้อย่างสมบูรณ์ด้วยตัวเอง
- 4. Chatbots เป็นรูปแบบพื้นฐานที่สุดของ AI
- 5. พลังที่จำเป็นในการปฏิบัติการเรียนรู้ลึกทั้งหมดในอนาคตนั้นไม่ยั่งยืน
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- 6. เป็นเรื่องง่ายสำหรับองค์กรที่ต้องการเช่าพลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการปฏิบัติการของ AI
- 7. คุณต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกฝน AI
- 8. AI จะแทนที่เครื่องมือ BI ที่มีอยู่เดิมทำให้เทคโนโลยีก่อนหน้านี้ล้าสมัย
- 9. โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเหมือนเครือข่ายชีวภาพ แต่เป็นกลไก
- 10. ในที่สุด AI จะฉลาดพอที่จะเข้าใจว่ามนุษย์เป็นอันตรายต่อมันและต้องถูกกำจัด
ที่มา: Usa Pyon / Dreamstime.com
Takeaway:
AI เป็นเทคโนโลยีที่ร้อนแรง แต่หลายคนมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริง ที่นี่เรามาดูบางส่วนของตำนานรอบ ๆ AI และตรวจสอบข้อเท็จจริง
ทำไมทุกคนถึงพูดถึง AI แต่เรายังไม่เห็นหุ่นยนต์ที่เป็นมิตรอย่าง Data จาก "Star Trek" ที่กำลังเดินอยู่ท่ามกลางมนุษย์? เราจำได้หรือไม่ว่าจะเพิ่มคำสั่งรองอันดับสองของ RoboCop ในรูปแบบสคริปต์ของพวกเขาเพื่อให้พวกเขาสามารถ "ปกป้องผู้บริสุทธิ์" แทนที่จะกำจัดมนุษยชาติทันทีที่พวกเขาได้รับความรู้สึกอย่างเต็มที่?
ทุกวันนี้มีความสับสนมากมายเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ด้วยเครื่องและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งว่า "เครื่องอัจฉริยะ" สามารถทำอะไรได้บ้างและสถานะของเทคโนโลยี AI ในปัจจุบันคืออะไร ถึงเวลาที่จะเพลิดเพลินไปกับการ debunk เก่าที่ดีดังนั้นเรามาจับคู่ 10 ตำนานที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับ AI (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอนาคตที่เป็นไปได้ของ AI โปรดดูการปฏิวัติ AI จะสร้างรายได้ที่จำเป็นให้สากลหรือไม่?)
1. AI ประกอบด้วยหุ่นยนต์อัจฉริยะหรือหุ่นยนต์ที่ดูเหมือนมนุษย์
"Blade Runner" มากเกินไปสำหรับทุกคนที่นี่ใช่มั้ย แม้ว่าจะมีความสับสนโดยทั่วไประหว่างวิทยาการหุ่นยนต์และ AI แต่พวกมันเป็นสาขาวิทยาศาสตร์ที่แตกต่างกันสองสาขาซึ่งมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน หุ่นยนต์เป็นอุปกรณ์ทางกายภาพที่ให้บริการโดยแอคทูเอเตอร์และเซ็นเซอร์เพื่อทำงานที่หลากหลายเช่นการสร้างการแบกหรือการรื้อผลิตภัณฑ์ในโรงงาน
AI เป็นซอฟต์แวร์ที่ตั้งโปรแกรมในลักษณะที่เป็นอิสระพอที่จะตัดสินใจและเรียนรู้จากความผิดพลาด แม้ว่าในที่สุดหุ่นยนต์บางตัวอาจได้รับการปรับปรุงโดยอัลกอริธึม AI ส่วน "ความฉลาด" เป็นเพียงความสามารถเพิ่มเติมที่ AI อาจมี
2. AI, การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ที่ลึกซึ้งล้วนเป็นสิ่งเดียวกัน
แม้ว่าพวกเขาจะเป็นส่วนหนึ่งของระบบ AI ที่มีขนาดใหญ่กว่าเดิม แต่ก็มีสามสิ่งที่แตกต่างกัน โดยพื้นฐานแล้วการเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีการที่ AI เรียนรู้จากแหล่งภายนอกเช่นเดียวกับการใช้อัลกอริทึมในการแยกแยะข้อมูลและกำหนดพฤติกรรมที่ถูกต้อง การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเป็นเพียงหนึ่งในเทคนิคที่เป็นไปได้ที่ใช้ในการใช้งานจริงของการเรียนรู้ของเครื่อง มันขึ้นอยู่กับโครงข่ายประสาท (NNs) และใช้เพื่อบอก AI ว่าความน่าจะเป็นของการตัดสินใจที่ถูกต้องคืออะไร
3. AI เรียนรู้อย่างสมบูรณ์ด้วยตัวเอง
แม้จะมีโฆษณาเกินจริงบางอย่างเกี่ยวกับ AI ที่ถูกกล่าวหาว่าสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง แต่ก็ยังเป็นไปไม่ได้ที่จะหาระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงที่สามารถเติบโตจากศูนย์ความรู้ ระบบใด ๆ ที่ต้องจัดการกับข้อมูลที่ซ่อนอยู่หรือความไม่แน่นอนใด ๆ ไม่สามารถ "เข้าใจ" โดย AI ซึ่งยังคงต้องป้อนข้อมูลและข้อมูลจากมนุษย์ นอกจากนี้ข้อมูลทุกบิตจะต้องมีจุดประสงค์ที่ชัดเจนสิ่งที่ AI ไม่สามารถคาดเดาได้หากไม่มีแหล่งภายนอก (อย่างน้อยก็ในตอนแรก)
4. Chatbots เป็นรูปแบบพื้นฐานที่สุดของ AI
อีกครั้งแม้ว่าจะมีบาง chatbots ออกมีที่ใช้รูปแบบพื้นฐานของ AI มากขึ้นหรือน้อยลงส่วนใหญ่ของพวกเขาเป็นอะไรนอกจากโปรแกรมพื้นฐานที่โต้ตอบกับมนุษย์ผ่านทางหรืออินเตอร์เฟซเสียง แทนที่จะเป็น "อัจฉริยะ" แชทบอทส่วนใหญ่จะมีการตอบกลับโปรแกรมล่วงหน้าที่ให้ไว้ในการตอบสนองต่อคำหลักบางคำในอินพุตของผู้ใช้ เพื่อให้ chatbot กลายเป็น AI ที่แท้จริงมันจะต้องมีเทคโนโลยีหลายอย่างที่อนุญาตให้มันเข้าใจมนุษย์เรียนรู้เกี่ยวกับความต้องการของเขาหรือเธอและตอบสนองตามนั้น มันต้องการซอฟต์แวร์เสียงหรือการจดจำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นรูปแบบของโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องบางอย่างและเทคโนโลยีการสร้างภาษาธรรมชาติ (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแชทบอทดูที่เราถามผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีว่าองค์กรจะใช้แชทบอทในอนาคตได้อย่างไรนี่คือสิ่งที่พวกเขาพูด)
5. พลังที่จำเป็นในการปฏิบัติการเรียนรู้ลึกทั้งหมดในอนาคตนั้นไม่ยั่งยืน
ปฏิเสธไม่ได้ว่า AI ต้องการพลังการประมวลผลเพิ่มเติมจำนวนมากเพื่อการฝึกอบรมและดำเนินการการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนทั้งหมด ในอนาคตที่องค์กรส่วนใหญ่จะใช้ประโยชน์จาก AI ในระดับหนึ่งปัญหานี้อาจเพิ่มขึ้นเป็นสัดส่วนที่ยิ่งใหญ่ทำให้การใช้งานอาจไม่ยั่งยืน อย่างไรก็ตาม AI อาจให้เราจริง ๆ มากกว่า พลังงานโดยการหยุดยั้งปัญหาตลอดกาลของการผลิตพลังงาน: ของเสียจากโครงข่ายพลังงานและไร้ประสิทธิภาพ บริษัท ยูทิลิตี้ลงเอยด้วยการซื้อพลังงานส่วนเกินจากผู้ใช้ส่วนตัวซึ่งยังสิ้นเปลืองพลังงานไฟฟ้าส่วนเกินที่พวกเขาสร้างขึ้นเนื่องจากกริดปัจจุบันไม่ได้ถูกสร้างขึ้น AI สามารถเข้ามาช่วยเหลือเราได้โดยการแทนที่กริดเก่าด้วยไมโครกริดใหม่ที่ชาญฉลาดและชาญฉลาดซึ่งรู้วิธีการแจกจ่ายไฟฟ้าแบบเรียลไทม์อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
6. เป็นเรื่องง่ายสำหรับองค์กรที่ต้องการเช่าพลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการปฏิบัติการของ AI
... หาก AWS, Google, Microsoft และ Alibaba Cloud ไม่ได้รวมศูนย์อำนาจการประมวลผลส่วนใหญ่ไว้ในโลก ดังนั้นผู้พัฒนา AI จึงมีสองทางเลือก: ให้เช่าในราคาที่สูงเป็นพิเศษหรือซื้อฮาร์ดแวร์ราคาแพงเป็นพิเศษ
อย่างไรก็ตามมีโอกาสที่ตำนาน debunking นี้สามารถ ... debunked ในอนาคตอันใกล้ บริษัท ใหม่ชื่อ Tatau พัฒนาแพลตฟอร์ม Supercomputing ที่ใช้บล็อกเชนซึ่งสามารถแก้ปัญหานี้ได้ โซลูชันของพวกเขาช่วยให้สามารถรวบรวมและจำหน่ายทรัพยากรที่รวมกันของเครือข่ายกระจายทั่วโลกของเครื่องที่ใช้ GPU ลองนึกภาพผู้ขุดเกม cryptocurrency นักเล่นเกมหรือคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงอื่น ๆ ที่ใช้พลังงานคำนวณเพื่อพัฒนา AI บริษัท AI สามารถแตะเข้าไปในแหล่งพลังงาน GPU ที่ไม่ได้รับอนุญาตนี้เพื่อฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในราคาที่ถูกกว่ามาก โปรดทราบว่าแพลตฟอร์มใหม่นี้อาจให้คำตอบสำหรับปัญหาที่เน้นในจุดที่ 5 เนื่องจากจะส่งเสริมการใช้ทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้ในปัจจุบันอย่างมีประสิทธิภาพ
7. คุณต้องการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกฝน AI
ไม่จำเป็น. แน่นอนว่าคุณต้องการ มาก ของข้อมูลและพลังการประมวลผลเพื่อฝึกอบรม AI ตั้งแต่เริ่มต้น. และถึงแม้ว่าในระดับที่น้อยกว่าคุณต้องมีเทราไบต์ของข้อมูลในการฝึกอบรม AI เพื่อทำงานที่ซับซ้อนเช่นการขับรถ อย่างไรก็ตามขึ้นอยู่กับสาขาการประยุกต์ใช้ AI เครือข่ายประสาทที่ได้รับการฝึกอบรมมาล่วงหน้านั้นมีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะฝึกอบรมเฉพาะในบางพื้นที่เท่านั้น เฟรมเวิร์กข้อมูลพื้นฐานอาจมาจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่กว้างกว่าโดยมีเพียงส่วนสุดท้ายของเครือข่ายที่จำเป็นต้องเปลี่ยนเป็น "กรอกข้อมูลในช่องว่าง" เฉพาะกรณีการใช้งานที่ให้
8. AI จะแทนที่เครื่องมือ BI ที่มีอยู่เดิมทำให้เทคโนโลยีก่อนหน้านี้ล้าสมัย
นั่นเป็นการยืดออกเล็กน้อยเพื่อพูดอย่างน้อยที่สุด โซลูชันธุรกิจอัจฉริยะ (BI) ที่ทันสมัยส่วนใหญ่สามารถปรับขนาดได้อย่างสูงและปรับแต่งได้บ่อยเพื่อให้รูปแบบที่อิง AI ในอนาคตสามารถบูรณาการเข้ากับแพลตฟอร์มของพวกเขาได้โดยตรง บริษัท มักต้องการใช้เฉพาะโซลูชั่นที่มาโดยไม่มีความเสี่ยงต่อการหยุดชะงักของเวิร์กโฟลว์และเทคโนโลยี AI ได้ปรับให้เข้ากับความต้องการนี้ ดังนั้นแพลตฟอร์ม AI ส่วนใหญ่จะดำเนินการผ่านทางเว็บดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนหรือในกรณีที่เลวร้ายที่สุดสามารถดำเนินการได้อย่างปลอดภัยในเฟส
9. โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเหมือนเครือข่ายชีวภาพ แต่เป็นกลไก
ไม่มีเครือข่ายประสาทใดที่สามารถหวังที่จะเข้าถึงส่วนของความซับซ้อนของสมองมนุษย์ แม้จะมีการวิจัยทางคลินิกและวิทยาศาสตร์มาหลายปี แต่เราก็ยังไม่สามารถเข้าใจเครือข่ายประสาทชีววิทยาได้อย่างเต็มที่เนื่องจากเซลล์ประสาททำหน้าที่ต่าง ๆ มากมายกับร่างกายมนุษย์ (คิดเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างประสาทสัมผัสและเซลล์ประสาทยนต์) และส่งข้อมูลผ่าน เส้นทางที่แตกต่างมากมาย (โดยใช้ไฟฟ้า, ศักยภาพทางเคมีและสารสื่อประสาท) โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเข้าใจอินพุตที่ง่ายมากในรูปแบบของเครื่องทั่วไป 1 หรือ 0 ("ใช่" หรือ "ไม่") มันเหมือนกับการเปรียบเทียบความซับซ้อนของเครื่องบินทหารกับว่าวเพราะทั้งคู่สามารถบินได้
10. ในที่สุด AI จะฉลาดพอที่จะเข้าใจว่ามนุษย์เป็นอันตรายต่อมันและต้องถูกกำจัด
เราไม่สามารถหักล้างตำนานนี้ได้จริงเพราะมันไม่ใช่ตำนาน มันเป็นความจริง รั้งตัวเองเพราะความต้านทานไม่ได้ผล!
นอกเหนือจากเรื่องตลกแล้ว AI ไม่มีที่อยู่ใกล้กับหน่วยข่าวกรองที่จำเป็นในการทำความเข้าใจโลกรอบตัวและตัดสินใจด้วยตนเองอย่างมีเหตุผล อัลกอริทึมแต่ละตัวได้รับการพัฒนาเพื่อทำงานหนึ่งอย่างและไม่สามารถทำสิ่งใดนอกนั้นนับประสาถึงความสามารถในการคิดอย่างอิสระ คอมพิวเตอร์ใช้ "กำลังดุร้าย" ของพลังการคำนวณขั้นสูงของพวกเขาเพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่ค่อนข้างง่าย แต่พวกเขาขาดความเข้าใจความเข้าใจที่ลึกซึ้งและความซับซ้อนเชิงกลยุทธ์ที่จะมีจุดประสงค์นอกที่พวกเขาตั้งโปรแกรมไว้
ดังนั้นพักผ่อนอย่างง่ายดายเพราะ AI จะไม่มีอะไรนอกจากผู้ประดิษฐ์และคนรับใช้ของเราเป็นเวลานานนาน