מתעלם מעשרת המיתוסים העיקריים של AI

תוֹכֶן

• 1. AI מורכב מרובוטים או אנדרואידים אינטליגנטים הנראים כמו בני אדם.
• 2. AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה הם כולם אותו דבר.
• 3. AI לומד לגמרי מעצמו.
• 4. Chatbots הם הצורה הבסיסית ביותר של AI.
• 5. הכוח הנדרש לביצוע כל פעולות הלמידה העמוקה העתידית אינו בר-קיימא.
• אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
• 6. קל לארגון לשכור את כוח המחשוב הדרוש לתדלוק פעולות AI.
• 7. אתה זקוק לכמויות אדירות של נתונים כדי לאמן AI.
• 8. AI תחליף את כלי ה- BI הקיימים, ויהפוך כל טכנולוגיה קודמת למיושנת.
• 9. רשתות עצביות הן כמו רשתות ביולוגיות אך מכניות.
• 10. בסופו של דבר AI יהפוך לאינטליגנטי בכדי להבין שבני אדם מסוכנים לו ויש להשמיד אותם.

מקור: ארה"ב פיון / Dreamstime.com

להסיר:

AI היא טכנולוגיה חמה, אך אנשים רבים יש תפיסות שגויות במה בדיוק היא כרוכה. כאן אנו מסתכלים על כמה מהמיתוסים סביב AI ובוחנים את העובדות.

מדוע כולם מדברים על AI, ובכל זאת אנו עדיין לא רואים רובוטים ידידותיים כמו נתונים מ"טרק בין כוכבים "המהלכים בין בני אדם? האם זכרנו להוסיף את הוראת ראש הממשלה השנייה של רובוקופ לדפוסים התסריטיים שלהם כדי שיוכלו "להגן על החפים מפשע" במקום להשמיד את האנושות ברגע שהם זוכים לשכל מלא?

כיום יש הרבה בלבול לגבי מהי בינה מלאכותית (AI), למידת מכונות ולמידה עמוקה, מה "מכונות אינטליגנטיות" יכולות לעשות ומה המצב הנוכחי של טכנולוגיות AI. הגיע הזמן ליהנות מכמה דיווחים ישנים וטובים, אז בואו להפריע לעשרת המיתוסים הנפוצים ביותר לגבי AI. (למידע נוסף על העתיד הפוטנציאלי של AI, בדוק האם מהפכת ה- AI הולכת להפוך הכנסה אוניברסלית לצורך?)

1. AI מורכב מרובוטים או אנדרואידים אינטליגנטים הנראים כמו בני אדם.

יותר מדי "בלייד ראנר" לכולם כאן, הממ? למרות שיש הרבה בלבול כללי בין רובוטיקה ל- AI, הם שני תחומי מדע שונים לחלוטין המשרתים מטרות שונות. רובוטים הם מכשירים פיזיים המוגשים על ידי מפעילים וחיישנים לביצוע מגוון רחב של משימות, כגון בנייה, נשיאה או פירוק של מוצרים במפעלים.

AI תוכנה שתוכנתה בצורה כזו שהיא אוטונומית מספיק כדי לקבל החלטות וללמוד מהטעויות שלה. למרות שבסופו של דבר כמה רובוטים עשויים להיות משופרים על ידי אלגוריתמים של AI, החלק "האינטליגנציה" הוא רק יכולת נוספת אחת שיש ל- AI.

2. AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה הם כולם אותו דבר.

למרות שכולם חלקים מאותה מערכת AI גדולה יותר, הם שלושה דברים שונים. בעיקרון, למידת מכונה היא השיטה דרכה AI לומד ממקורות חיצוניים, כמו שימוש באלגוריתמים כדי להבחין נתונים ולקבוע את התנהגויותיהם הנכונות. למידה עמוקה היא רק טכניקה אפשרית אחת המשמשת ביישומים מעשיים של למידת מכונה. זה מבוסס על רשתות עצביות (NNs) ומשמש להגיד ל- AI מה ההסתברות שלה לקבל את ההחלטה הנכונה.

3. AI לומד לגמרי מעצמו.

למרות איזה הייפ מוגזם על AI שלכאורה הצליח ללמוד בעצמו, עדיין לא ניתן למצוא מערכת המופעלת על ידי AI שיש לה כל יישום בעולם האמיתי שיכול לצמוח מאפס ידע ללא סיוע אנושי. כל מערכת שצריכה להתמודד עם מידע נסתר או אי וודאות מכל סוג שהיא לא יכולה "להבין" על ידי AI, שעדיין צריך להזין נתונים ונתונים על ידי בני אדם. כמו כן, לכל פיסת מידע חייבת להיות מטרה ברורה, דבר ש- AI לא יכול לנחש בלי מקורות חיצוניים (לא בהתחלה, לפחות).

4. Chatbots הם הצורה הבסיסית ביותר של AI.

ושוב, גם אם יש כמה צ'אט בוטים שעושים שימוש בצורות פחות או יותר של AI, רובן אינן אלא תוכניות בסיסיות המקיימות אינטראקציה עם בני אדם באמצעות ממשקים או קול. במקום להיות "אינטליגנטיים", לרוב בוטלי הצ'אט יש תגובות מתוכנתות מראש שניתנות כתגובה למילות מפתח מסוימות בכניסת המשתמש. על מנת שצ'אט יוכל להפוך ל- AI אמיתי, עליו להיות בעל מספר טכנולוגיות המאפשרות לו להבין בן אנוש, ללמוד על צרכיו או להגיב בהתאם. הוא זקוק לתוכנת קול או זיהוי, ניתוח סנטימנטים, איזושהי תוכנית למידת מכונה וטכנולוגיה של דור שפה טבעית. (למידע נוסף על צ'אט בוטים, ראו שאלנו את יתרונות ה- IT כיצד מפעלים ישתמשו בבוטים בצ'אט בעתיד. הנה מה שאמרו.)

5. הכוח הנדרש לביצוע כל פעולות הלמידה העמוקה העתידית אינו בר-קיימא.

אין עוררין על כך ש- AI דורש הכשרה רבה יותר של מחשוב כדי להיות מאומן ולבצע את כל פעולות הלמידה העמוקה המורכבות שלו. בעתיד בו מרבית המפעלים יעשו שימוש ב- AI במידה מסוימת, בעיה זו עשויה לצמוח לממדים אפיים, מה שהופך את השימוש בה לא בר-קיימא. עם זאת, AI עשוי למעשה לספק לנו יותר כוח על ידי איתור בעיה רב שנתית של ייצור אנרגיה: בזבוז רשתות חשמל וחוסר יעילות. חברות שירות בסופו של דבר קונות עודף אנרגיה ממשתמשים פרטיים, שגם מבזבזים את מרבית עודפי החשמל שהם מייצרים מכיוון שהרשת הנוכחית לא נבנתה כך שתתאים לרמת הגיוון המודרנית. AI יכול להציל אותנו על ידי החלפת רשת ישנה במיקרו-רשתות חדשות וחכמות יותר המופעלות על ידי AI, שיודעות בדיוק כיצד להפיץ חשמל בזמן אמת ביעילות מירבית.

אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך

אינך יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.

6. קל לארגון לשכור את כוח המחשוב הדרוש לתדלוק פעולות AI.

... אם AWS, גוגל, מיקרוסופט וענן עליבאבא לא היו מרכזים את הרוב המכריע של כוח המחשוב הקיים בעולם. אז למפתחי AI יש כרגע רק שתי אפשרויות: לשכור אותו במחירים גבוהים במיוחד או לרכוש חומרה סופר יקרה משלהם.

עם זאת, יש סיכוי שניתן יהיה להתלבש מיתוסים זה בעתיד הקרוב. חברה חדשה בשם Tatau פיתחה פלטפורמת מחשוב-על מבוססת blockchain שיכולה לפתור את הבעיה. הפיתרון שלהם מאפשר צבירה ומכירה מחדש של המשאבים המשולבים של רשת מבוזרת ברחבי העולם של מכונות מבוססות GPU. תאר לעצמך כורים, crypters, או גיימרים או מחשבים בעלי ביצועים גבוהים אחרים, המקדישים את כוחם המחושב לפיתוח AI. חברות AI יכולות להשתמש במקור בלתי-מנוצל זה של כוח GPU בכדי להכשיר את דגמי למידת המכונה שלהם במחיר זול בהרבה. שים לב שפלטפורמה חדשה זו עשויה לספק גם תשובה לבעיה שהודגשה בנקודה 5 מכיוון שהיא מקדמת שימוש יעיל במשאבים שטרם נוצלו.

7. אתה זקוק לכמויות אדירות של נתונים כדי לאמן AI.

לא בהכרח. בטח, אתה צריך הרבה של נתונים וכוח מחשוב להדרכת AI מאפס. וגם, אם כי במידה פחותה, אתה זקוק לטרה-בתים של נתונים כדי להכשיר מכשיר AI לביצוע משימה מורכבת כמו נהיגת מכונית. עם זאת, בהתאם לתחום היישום של ה- AI, רשתות עצביות שהוכשרו מראש גמישות מספיק כדי להתאמן מחדש רק באזורים ספציפיים מסוימים. מסגרת הנתונים הבסיסית עשויה להגיע ממערך נתונים גדול יותר וכללי יותר, כאשר רק את החלק האחרון של הרשת צריך להחליף כדי "למלא את החסר" הספציפי לאותו מקרה שימוש נתון.

8. AI תחליף את כלי ה- BI הקיימים, ויהפוך כל טכנולוגיה קודמת למיושנת.

זה קצת מתיחה, בלשון המעטה. מרבית פתרונות הבינה העסקית המודרנית (BI) הם מדרגיים ולעיתים קרובות להתאמה אישית, כך שניתן לשלב בקלות כל דגם מבוסס AI עתידי ישירות בפלטפורמות שלהם. חברות מעדיפות תמיד ליישם רק את הפתרונות שמגיעים ללא סיכון לשיבוש בזרימת עבודה, וטכנולוגיות AI התאימו לצורך זה. לפיכך, מרבית הפלטפורמות של ה- AI מיושמות דרך האינטרנט, כך שאין צורך בהחלפה או שבמקרה הגרוע ביותר ניתן ליישם בבטחה בשלבים.

9. רשתות עצביות הן כמו רשתות ביולוגיות אך מכניות.

אף רשת עצבית לא יכולה אפילו לקוות להגיע לשבריר מהמורכבות של המוח האנושי. למרות שנים רבות של מחקר קליני ומדעי, אנו עדיין לא מצליחים להבין רשתות עצביות ביולוגיות במלואן מאחר ונוירונים ממלאים כל כך הרבה משימות שונות עם גוף האדם (חשבו על ההבדל בין עצב תחושתי לחושי) ואף מעבירים מידע באמצעות מסלולים רבים ושונים (באמצעות חשמל, פוטנציאל כימי ומעברי עצבים). רשתות עצביות יכולות להבין רק תשומות פשוטות מאוד באופנת המכונה הטיפוסית 1 או 0 ("כן" או "לא"). זה כמו להשוות את המורכבות של כלי טיס צבאי לעפיפון רק בגלל ששניהם יכולים לטוס.

10. בסופו של דבר AI יהפוך לאינטליגנטי בכדי להבין שבני אדם מסוכנים לו ויש להשמיד אותם.

ובכן, איננו יכולים למעשה להוריד את המיתוס הזה מכיוון שהוא אינו מיתוס. זו מציאות. תתאמצו את עצמכם, כי ההתנגדות היא חסרת תוחלת!

בדיחות בצד, במילים פשוטות, AI אין בשום מקום את המודיעין הדרוש להבנת העולם סביב עצמו ולקבל החלטות אוטונומיות, רציונליות. כל אלגוריתם מפותח לביצוע משימה אחת ואינו מסוגל לבצע שום דבר מחוץ לזה, קל וחומר להגיע ליכולת לחשוב באופן עצמאי. מחשבים משתמשים ב"כוח הזרוע "של סמכויות החישוב העילאיות שלהם בכדי למצוא פיתרון לסוגיות פשוטות יחסית, אך חסר להם את ההבנה, עומק התפיסה והמורכבות האסטרטגית שיש להם מטרה מחוץ לזו שהם תוכנתו לה.

אז תנוח בקלות, כי AI פשוט לא יהיה אלא העוזרים והמשרתים המלאכותיים שלנו למשך זמן רב וארוך.