lt.llcitycouncil.org
Inovacijos

Pažvelkime į dabartinius dirbtinio intelekto pasiekimus

Pažvelkime į dabartinius dirbtinio intelekto pasiekimus



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Dirbtinis intelektas yra viena ryškiausių šiuo metu tobulinamų technologijų. Tai ne tik aktuali tema tyrinėtojams, bet ir didžiausi pasaulio technologiniai protai bijo jos galimybių. Billas Gatesas, Stephenas Hawkingas, Elonas Muskas, šimtai svarbiausių pasaulio atstovų pasirašė dokumentus, kuriuose teigiama, kad jie baiminasi dėl AI sistemų destruktyvaus potencialo.

Nepaisant geriausių opozicijos atstovų, pramonės pažanga tęsiasi. Integruotos dirbtinio intelekto sistemos šiandien jau padeda mums išgyventi kasdienį gyvenimą, teigia „Wired“. „Siri“, „Alexa“ ir visi kiti virtualūs mūsų pasaulio padėjėjai yra tik ledkalnio viršūnė tam, ko gali laukti ateitis. Tai įdomus laikas programavimo pasaulyje, technologijose ir tiesiog tiesiog visatoje. Dirbtinis intelektas gali sukelti greitų tyrinėjimų ir atradimų amžių - jis taip pat gali sukelti amžių, primenantį „Terminator“ seriją.

DI pažanga šiandien

Siekdami suprasti dirbtinio intelekto ateitį, pradėkime suprasti dabartinius pramonės pasiekimus, žvelgdami gana plačiai.

AI įvaldė sunkiausią pasaulyje žaidimą

2016 m. Sausio mėn. Dirbtinio intelekto sistema įveikė geriausią žaidėją pasaulyje žaidime „Go“. Jei dar negirdėjote apie „Go“ žaidimą, greičiausiai nesuprantate šio pasiekimo masto. Žaidime yra daugiau potencialių judesių, nei yra atomų visoje visatoje. Tai yra toks sudėtingas žaidimas, kad aukščiausi pasaulio protai manė, jog tik žmonės kada nors sugebės jį įvaldyti, tačiau dabar kompiuteris tai turi. Kompiuteris taip pat nebuvo užprogramuotas įveikti žaidimą, jis buvo užprogramuotas išmokti įveikti žaidimą. Teigiamai stiprindamas programuotojus, jis išmokė save laimėti. Žemiau pateiktas vaizdo įrašas suteiks jums šiek tiek informacijos apie žaidimą ir tai, kaip tai padarė kompiuteris.

Įveikti „Go Go“ ekspertą yra vienas giliausių dirbtinio intelekto pasiekimų šimtmetyje. Tai galima palyginti su tuo, kai kompiuteris pirmą kartą įsisavino šachmatų žaidimą. Žaidimas yra vienas dalykas, o žmogaus gyvybės išsaugojimas yra kitas dalykas.

Dirbtinio intelekto gelbėjimo gyvybės

Negalime kalbėti apie dirbtinį intelektą, neaptardami „Tesla“ autopiloto sistemos. Nors žiniasklaidoje ši sistema buvo labai prieštaringai vertinama, tai, be abejo, netiesiogiai ir net kai kuriems tiesiogiai gelbsti milijonų vairuotojų gyvybes. Remiantis JAV Nacionalinės saugos tarybos pranešimu, mirus vairavimui, 1,3 miršta 100 milijonų nuvažiuotų mylių. Kalbant apie autonomines sistemas, šiuo metu jie nuvažiavo 130 milijonų mylių ir patvirtino tik vieną mirtį. Tai rodo, kad, palyginti su įprastu vairavimu, pagerėjo, tačiau reikės surinkti daugiau duomenų, kad suprastume, kiek.

Kur kas tiesiogine prasme, „Tesla“ autopiloto sistema yra įskaityta už žmogaus gyvybės išsaugojimą, rašo „Tech Republic“. Vyras važiavo namo iš darbo Springfilde, Misūryje, kai jam pradėjo siaurėti krūtinė. „Tesla“ autopiloto sistema padėjo jam beveik visiškai patekti į ligoninę. Joshua Neallyas, žmogus, kurio gyvybė buvo išgelbėta, užsitarnauja, kad dirbtinio intelekto sistema išsaugojo savo gyvybę.

JAV rinkimų numatymas

Paskutinis JAV rinkimų ciklas buvo vienas beprotiškiausių per pastarąją istoriją. Nors dauguma žiniasklaidos atstovų prognozavo Clinton laimėjimą, buvo viena dirbtinio intelekto sistema, kuri numatė, kad D. Trumpas užims prezidento postą. Ši dirbtinio intelekto sistema vadinama „MogIA“, teisingai numatė keturis paskutinius rinkimus, praneša CNBC. Sistemą 2004 m. Sukūrė „Sanjiv Rai“. Per pastarąjį pusantro dešimtmečio ji vis labiau išmanėjo, palaipsniui analizuodama sudėtingesnius socialinės žiniasklaidos įtraukimo duomenis.

Ši dirbtinio intelekto sistema iš esmės renka visus įtraukimo duomenis iš viso interneto ir juos kaupia. Tai darydama, dirbtinio intelekto sistema gali suprasti tikrąją rinkėjų nuotaiką be kaukės, kurią daugelis uždeda rinkimų metu. Ji prognozuoja rinkimus pagal sužadėtuvių skaičių ir dar nebuvo klaidinga.

Dirbtinio intelekto augimas pramonėje

Atsigręžę iš konkretaus intelekto intelekto projektų, kurie pažengė į priekį technologijos, požiūriu, mes galime pažvelgti į tai, kaip AI vystosi kaip tendencija. Anot „Bloomberg Technology“, „Google“ pastaraisiais metais labai padidino projektų, kurių imasi dirbtinio intelekto srityje, skaičių. 2012 m. Jie turėjo tik apie 100 projektų, susijusių su dirbtiniu intelektu. 2015 m. Šis skaičius buvo šiek tiek didesnis nei 2700.

Dirbtinį intelektą perima ne tik technologijų pramonės milžinai, o technologijų startuoliai verslo modelius grindžia galimybėmis. Akivaizdu, kad technologijų startuoliai kuriami tik tuo tikslu, kad dirbtinis intelektas būtų naudojamas kaupiant didelius duomenis ir analizę įmonėms. Startuoliai taip pat naudoja dirbtinį intelektą kurdami plačiai prieinamus asmeninius asistentus, tokius kaip „X.AI“. Dirbtinio intelekto programos dabar gali netgi rašyti naujienų straipsnius, nes kelios šios srities novatoriškos kompanijos.

Kai kuriomis prasmėmis šiandien nėra nė vienos naujos technologijos, kuri nebūtų sukurta dirbtinio intelekto ar jai įtakos, ir ši sritis yra tik santykinai paauglystėje.

Technologijos, skatinančios PG inovacijas

Prieš įsigilindamas į dirbtinio intelekto technologijų sudėtingumą, noriu jus parengti vaizdinėmis laikmenomis.

Pirma, pažvelkite į tai, ką kvantinis skaičiavimas galėtų padaryti „Google“ dirbtiniu intelektu.

Be to, pažvelkime į tai, ar dirbtinio intelekto mašinos galėtų nusipelnyti teisių, tobulėjant technologijoms.

Kvantiniame skaičiavime mums dar yra matytas technologinis intelektinės plėtros aspektas, kurio dar niekada nematėme, ir etinė roboto teisių problema tobulinant intelekto gebėjimus. Ši etinė problema yra tai, ką turime nepamiršti judėdami per technologijas. Nepaisant dabartinės jūsų nuomonės, ateities kartos turės atsakyti, kada technologinės naujovės įgyja atitinkamas savo teises.

Neturėdami tam tikros informacijos, pasinerkime į tai, kas galbūt yra pats įdomiausias AI technologijos aspektas: „Quantum Computing“.

Kvantinis skaičiavimas

Norint tai paprasčiausiai paaiškinti, kvantinis skaičiavimas suteikia galimybę kompiuteriui veikti su bitais superpozicijos būsenoje. Kitaip tariant, kompiuteriai nebūtų ribojami 1 arba 0 būsenų, tačiau jie gali egzistuoti abiejose būsenose vienu metu. Praktinio kvantinio skaičiavimo problema yra ta, kad nors superpozicija gali egzistuoti kvantiniame lygmenyje, kai tik mes stebime duomenų būseną arba ją perskaitome, ji matoma arba 1, arba 0 būsena. Taigi, tokios kompanijos, kaip „Google“, „Intel“ ir NASA, yra sukūrę kvantinius kompiuterius, kurie gali veikti superpozicijoje, kad atliktų operacijas, tada labai sudėtingus duomenis iš kvantinio skaitymo lygio paverčia dvejetainiu skaitymo lygiu. Tai leidžia greitai atlikti sudėtingas operacijas, o atsakymai vis tiek pateikiami skaitomose duomenų struktūrose.

„Qubit“ mechaninis rezonatorius [Vaizdo šaltinis: Vikipedija]

Anot „Science Alert“, „Google“ kvantinis kompiuteris yra 100 milijonų kartų greitesnis nei jūsų kompiuteris namuose. Tai didelis dalykas dirbtiniam intelektui.

Nors dirbtinio intelekto programos buvo sukurtos nenaudojant kvantinio skaičiavimo, pridėtinė super apdorojimo galia labai pagreitins išplėstą AI funkciją. „Google“ ir kitos geriausios technologijų kompanijos labai suinteresuotos taikyti kvantinį skaičiavimą mašininio mokymosi programose. Jie teigia, kad:

"Taip yra todėl, kad daugelis užduočių šiose srityse priklauso nuo sunkių optimizavimo problemų sprendimo ar efektyvaus atrankos atlikimo." ~ Tyrimai. „Google“

Optimizavimo problemų sprendimas yra būtent tai, kas yra dirbtinis intelektas. Tai taip pat yra tai, ką kvantiniai kompiuteriai yra geri. Abi atitinkamos pramonės šakos buvo beveik sukurtos viena kitai.

Debesų kompiuterija

Debesų kompiuterija pastaraisiais metais sprogo ir jos galimybės ženkliai paveikė technologijų pramonę. Turite daugybę pirmaujančių pramonės įmonių, tokių kaip „Autodesk“ pereina prie debesų kompiuterijos visiems vartotojams, „Google“ suteikia superkompiuterių infrastruktūrą prieinamą visiems, o debesys suteikia didelę skaičiavimo galią kasdieniam darbuotojui. Šis vaizdo įrašas suteiks jums labai paprastą debesų kompiuterijos pagrindą ir tai, kaip ji tobulina programinę įrangą ir technologijas.

Didesniu lygiu dirbtinio intelekto lygiu debesų kompiuterija gali tiekti apdorojimo galią, reikalingą dirbtinio intelekto programoms vykdyti. Labai tikėtina, kad pradžioje didelių AI taikomųjų programų kūrimas bus ribojamas veiksnys. Debesų kompiuterija daro tai, kad skaičiavimo galia tampa paslauga, o ne produktu.

Iš esmės, taikant debesų kompiuteriją, viena centrinė ir specializuota įmonė gali teikti kompiuterijos pramonės techninės įrangos paslaugas. Jie valdo visą įrangą, atnaujinimus, saugojimą ir viskas, ką jums reikia padaryti, tai sumokėti nedidelį mokestį, kad galėtumėte naudotis tam tikra skaičiavimo galia. Debesis neleidžia mažiems vaikinams ar net dideliems vaikinams pirkti ir prižiūrėti techninę įrangą ir leidžia jiems naudotis neįsivaizduojama galia.

Debesys gali ne tik palengvinti išplėstines dirbtinio intelekto programas, veikiančias gana vidutiniais prietaisais, bet ir atvers žaidimo lauką, kas gali pagerinti dirbtinio intelekto būklę, teigia CIO. Kai visi turi prieigą prie skaičiavimo galios, reikalingos naujovėms skatinti, technologinių pažiūrų neapriboja įmonė, kurioje jie dirba, ar jokios jiems suteikiamos pasirinktinės galimybės.

Apibendrinant galima sakyti, kad dabar sukurta debesų infrastruktūra yra būsimų AI programų pagrindas.

Generaciniai algoritmai

Vienas iš didžiausių klaidingų supratimų apie dirbtinį intelektą yra tai, kad jis niekada nebus protingesnis už mus, nes mes jį sukūrėme. Problema ta, kad mes jau nekuriame dirbtinio intelekto, o ateities dirbtinio intelekto programos bus tik žmogaus įkvėptas dizainas. Generatyvūs algoritmai slypi tame, ir jie viską keičia, kaip rašome programas.

Generatyvus dizainas yra galbūt įdomesnė technologija nei dirbtinis intelektas. Tai bus technologinės galimybės, leidžiančios greitai perteikti intelekto žinias per labai trumpą laiką. Generatyvus algoritmas yra būtent toks, koks jis skamba, tai yra algoritmas, užprogramuotas generuoti kodą ir kurti programas. Programuotojui teoriškai nereikia rašyti milijonų kodo eilučių, kurių gali prireikti dirbtinio intelekto sistemai sukurti. Jie turi sukurti tik santykinai trumpesnius generacinius algoritmus, kurie parašys AI programos kodą. Tai taip pat nėra kažkokia tolima technologija, generiniai algoritmai jau yra labai praktiškai naudojami.

Generatyvūs algoritmai kuria labai technines mašinų dalis, jie kuria meną, rašo muziką, iš dalies kuria dalykus grynai kūrybiškai žmogaus raiška, pagal atvirą dirbtinį intelektą. Tai sunkiai suvokiama sąvoka, tačiau technologijos leido generiškai užprogramuoti kūrybinę išraišką. Žemyn šia proga galite pradėti suprasti, kaip robotų teisės gali tapti problema ateityje.

Baimės dėl supančio dirbtinio intelekto

Dabar, kai pradėjome suprasti kai kuriuos greitintuvus, kurie skatina dirbtinį intelektą, turime suprasti aurą aplink technologiją, kurią išduoda technologijų lyderiai. Cituoju save iš kito straipsnio, nagrinėjančio šią problemą,

Stephenas Hawkingas, Elonas Muskas, Billas Gatesas ir dar apie 100 kitų pirmaujančių mokslininkų ir inžinierių mano, kad dirbtinis intelektas gali būti pavojingesnis už branduolinius ginklus. Elonas Muskas taip pat mano, kad dirbtinis intelektas yra didžiausia „egzistencinė grėsmė“ žmonijos egzistavimui. Aukščiausio pasaulio protas turi gana tvirtą nuomonę apie dirbtinio intelekto potencialą.

Nors šie protai turi tokią nuomonę, jie nebūtinai pabrėžia, kad turėtume apskritai vengti dirbtinio intelekto, bet kad turime būti tikrai labai atsargūs.

Šie geriausi protai nerimauja, kad dirbtinis intelektas pasieks tiek toli, kad mes leisime jam priimti sprendimus už mus, pasak „Wired“. Stephenas Hawkingas yra labai susirūpinęs, kad žmonija suteiks dirbtiniam intelektui per daug laisvės, tačiau jis nesijaudina, kad dirbtinis intelektas bus blogas.

Ši idėja suteikti AI per daug laisvės kyla iš pagrindinio technologijų pramonės rūpesčio. Vadovai nerimauja dėl neatsakingo elgesio ir supratimo, kokia bus galingiausia žmonių sukurta technologija.

Kas laukia dirbtinio intelekto pramonės

Sunku apžvelgti AI prognozes ir atskirti ažiotažą nuo tikros tikimybės. Pramonės ateitis, be abejonės, yra šviesi, ir ji turėtų pakeisti per daug mūsų kasdienių procesų.

Šiuo metu Kinija siekia išplėsti dirbtinio intelekto tyrimus ir technologijas, o ne būti tik vakarietiškų inovacijų gamintoja ir kopijavimo įmonė, rašoma „MIT Technology Review“. Tai leistų dar labiau pagreitinti DI diegimą kasdieniame gyvenime. Įdiegus šį variantą, daugelis mano, kad kalbų mokymosi algoritmai bus komercinio intelekto priešakyje.

Gebėjimas naudoti telefoną ar ausinę versti sakytinę kalbą realiu laiku būtų vienas galingiausių pasiekimų naujausioje žmonijos istorijoje. „Waverly Labs“ tai jau padarė naudodama savo „Pilot“ ausinių sistemą, tačiau ji vis dar turi šiek tiek išsisukti. Dirbtinio intelekto diegimas būtų reikšmingas vertimui į kalbą, nes jis galėtų greitai atlikti visą reikiamą šnekamosios kalbos apdorojimą. Iš esmės, dirbtinio intelekto programa galėtų klausytis, kaip kažkas kalba viena kalba, ir spjauti atgal žodžius jūsų pasirinkta kalba. Tai leistų išvengti šiek tiek juokingo pažodinio daugelio vertimo programų vertimo ir tvarkyti kontekstines nuorodas bei supratimą.

Pramonės lyderiai mano, kad teigiamai sustiprintas mašininis mokymasis taip pat vaidins didesnį vaidmenį ateityje. Tai panašu į tai, kaip „AlphaGo“ robotas išmoko įveikti žaidimą „Go“. Tikimasi, kad programuotojai ir inžinieriai pagerins tai, kaip teigiamai sustiprinsime dirbtinio intelekto programas, panašiai kaip mokome vaikus. Pagerinus grįžtamąjį ryšį, net paprastos dirbtinio intelekto programos leistų išmokti sudėtingų dalykų.

Galiausiai lyderiai prognozuoja, kad AI gebėjimas numatyti ateitį per ateinančius metus žymiai pagerės. Žvilgsnių į tai jau matėme dirbtinio intelekto programoje, kuri numatė JAV rinkimus. Grįžtant prie teigiamų atsiliepimų, nes sulauks daugiau rinkimų, jis tobulins savo algoritmus. Automobilių prevenciniai algoritmai jau naudojami automobilių autopiloto sistemose, kad būtų išvengta avarijų. Dirbtinio intelekto sistemos gali nuspėti ateitį bendraudamos su mumis, galvodamos tik žingsnį į priekį, kad įsivaizduotume, ko norime toliau. Tikimasi, kad šie procesai ir gebėjimai bus patobulinti iki taško, kuris, tiesą sakant, atrodys gryna magija.

Dirbtinis intelektas yra tai, ko reikia labai bijoti, ir tai, dėl ko masiškai jaudintis ateinančiais metais. Dirbtinis intelektas ir jo atitinkamos technologijos atneš robotų technologinių pasiekimų amžių. Laukia įdomūs laikai.

TAIP PAT ŽR. Ar dirbtinis intelektas užburs žmogaus intelekto pabaigą?


Žiūrėti video įrašą: Dirbtinis intelektas DI įmonės apskaitoje