Искусственный интеллект (AI) - мантра настоящего времени. Это выражение формулируется как технологами, академиками, обозревателями, так и финансовыми спекулянтами. Подобно тому, как с многочисленными выражениями, которые переходят из специализированных учебных областей в общий поток, существует заслуживающее внимания заблуждение, связанное с использованием выражения. Как бы то ни было, это не традиционный случай, когда люди в целом не понимают ученых - здесь исследователи обычно так же ошарашены, как и все население. Возможность того, что наше время тем или иным образом увидит рост знания в кремнии, которое противостоит нашим собственным, вовлекает всех нас - увлекает нас и в определенной мере тревожит. Более того, это, к сожалению, нас занимает.
О настоящем времени можно рассказать и по другому поводу. Подумайте о сопутствующей истории, которая включает людей, компьютеры, информацию и последний шанс выбора, но в центре внимания находится вариант, отличный от знаний в кремниевых мечтах. Когда моя спутница жизни была беременна 14 лет назад, нам сделали УЗИ. В комнате был генетик, и она вырастила несколько белых пятен вокруг сердцевины ребенка. «Это маркеры расстройства Дауна, - отметила она, - и теперь ваш риск возрос до 1 из 20». Кроме того, она позволила нам понять, что мы могли понять, действительно ли у птенца было наследственное приспосабливающееся базовое расстройство Дауна, с помощью амниоцентеза. В любом случае амниоцентез был рискованным - опасность убить детеныша с помощью этой техники составляла примерно 1 из 300. Будучи аналитиком, я решил выяснить, откуда взялись эти числа. Чтобы остановить длинную историю, я обнаружил, что фактическое расследование было завершено 10 лет назад в Великобритании, где эти белые пятна, которые отражают выработку кальция, без сомнения, были установлены как индикатор расстройства Дауна. В любом случае, я также видел, что машина формирования изображений, использованная в нашем тесте, имела на пару сотен больше пикселей на квадратный дюйм, чем машина, используемая в Великобритании. Я вернулся, чтобы сказать генетику, что я уверен, что белые пятна, скорее всего, были ложноположительными, что на самом деле они были «фоновым шумом». сказал: «А, это проясняет, почему мы начали наблюдать всплеск анализа расстройства Дауна пару лет назад; это момент, когда прибыла новая машина ».
5 лучших книг по искусственному интеллекту и машинному обучению в 2019 году
Мы не делали амниоцентез, и через пару месяцев после этого зачатия была солидная барышня. В любом случае, эта сцена окружила меня, особенно после того, как подсчет за конвертом убедил меня, что огромное количество людей пришло к такому выводу в тот же день во всем мире, что значительная часть из них решилась на амниоцентез, и что разные дети без надобности пинали ведро. Более того, это происходило довольно долго, пока так или иначе не уладилось. Проблема, которую раскрыла эта сцена, не была связана с моими личными реставрационными соображениями; Речь шла о медицинской структуре, которая обдумывала факторы и результаты в разных местах и в разное время, направляла фактические исследования и использовала результаты в разных местах и в разное время. Вопрос должен был заключаться не просто в фундаментальной проверке информации, а в том, что специалисты по базам данных называют «происхождением» - в широком смысле, где появилась информация, какие выводы были сделаны из информации и насколько применимы эти индукции к текущим обстоятельствам? В то время как подготовленный человек может иметь возможность проработать большую часть этого на индивидуальной основе, проблема заключалась в том, чтобы обрисовать в общих чертах медицинскую структуру планетарного масштаба, которая могла бы сделать это без необходимости такого точечного человеческого надзора. .
Я тоже исследователь ПК, и меня осенило, что стандарты, которые предполагали собрать в планетарном масштабе основы индукции и базового лидерства такого рода, смешивая программную инженерию с инсайтами и учитывая человеческие полезности, таинственным образом исчезли из моих инструкций. . Более того, меня поразило то, что развитие таких принципов, которые потребуются в терапевтической области, а также в областях, например, в бизнесе, транспорте и образовании, в любом случае было столь же необходимо, как и создание структур искусственного интеллекта, которые могут удивляют нас своими отвлекающими игровыми или сенсомоторными способностями.
Независимо от того, придем ли мы к пониманию «проницательности» в какой-то момент в ближайшем будущем, у нас действительно есть заслуживающий внимания тест, который позволит нам в глаза объединить ПК и людей в манерах, улучшающих человеческую жизнь. В то время как этот тест рассматривается некоторыми как подчиненный созданию «компьютеризированных рассуждений», его также можно рассматривать более прозаично - но с не меньшим благоговением - как создание другой части здания. Подобно проектированию зданий и сооружений в прошлые десятилетия, этот новый порядок планирует ограничить интенсивность нескольких ключевых мыслей, передавая новые активы и возможности отдельным лицам и делая это безопасно. Хотя приветливое проектирование и комплексное строительство были основаны на науке о материалах и науке, этот новый контроль проектирования будет основан на мыслях, которые содержали в первом веке, - идеях, например, «данные», «расчет», «информация», «уязвимость». , »« Вычисление »,« дедукция »и« улучшение ». Более того, поскольку значительная часть внимания нового порядка будет сосредоточена на информации от людей и о людях, его продвижение потребует точки зрения социологии и гуманитарных наук.
Искусственный интеллект помогает аналитике цепочки поставок делать более точные прогнозы
В то время как площади для строительства начали развиваться, стандарты сборки этих площадей еще не повысились, поэтому в настоящее время площади собираются импровизированными способами.
Следовательно, подобно тому, как люди возводили конструкции и строительные леса до того, как появилось вежливое проектирование, люди продолжают работать в рамках социальных предположений и базовых рамок лидерства, которые включают машины, людей и землю. Точно так же, когда ранние структуры и эшафоты время от времени падали на землю - непредвиденным образом и с катастрофическими последствиями, - многие из наших первоначальных производных в масштабе общества и базовых рамок лидерства теперь обнаруживают подлинные разумные недостатки.
Кроме того, шокирующе, мы плохо представляем себе, каким будет следующий развивающийся подлинный дефект. Чего нам не хватает, так это построения дисциплины с ее стандартами экзамена и планирования.
Анализ данных против науки о данных против машинного обучения
Нынешний открытый обмен мнениями по этим вопросам снова и снова использует «ИИ» в качестве научного козыря, который затрудняет рассуждения о степени и результатах растущих инноваций. Дайте нам шанс начать с того, что все более осознанно обдумывают, на что ссылается «ИИ», как в последнее время, так и достоверно.
Как искусственный интеллект повлияет на будущее работающего человека?
Подавляющее большинство того, что сегодня называют ИИ, особенно среди широких слоев населения, - это то, что уже довольно долго классифицируется как Машинное обучение (ML). годы. Машинное обучение - это алгоритмическая область, которая объединяет мысли, полученные из идей, разработки программного обеспечения и множества различных заказов (см. ниже), чтобы обрисовать в общих чертах расчеты, которые обрабатывают информацию, обосновать ожидания и помочь принять решение. Что касается влияния на нынешнюю реальность, Машинное обучение - настоящая статья, и не только в последнее время. Конечно, то, что машинное обучение разовьется в чудовищную механическую уместность, было тогда ясно в середине 1990-х, и на рубеже веков дальновидные организации, например, Amazon, в тот момент использовали машинное обучение на всех этапах своего бизнеса, заботясь о базовые задачи для решения основных задач в области определения местоположения вымогателей и прогнозирования сети магазинов, а также создания изобретательных покупателей, противостоящих администрациям, например, рамок предложений. По мере того, как наборы данных и ресурсы обработки быстро становились в течение последних двух десятилетий, стало очевидным, что машинное обучение в скором времени станет основой Amazon, а также практически любой организации, в которой выбор может быть привязан к обширной информации о масштабе. Возникнут новые планы действий. Выражение информатика начало использоваться для обозначения этого чуда, отражая потребность специалистов по вычислениям машинного обучения объединяться со специалистами по базам данных и рассредоточенным фреймворкам для создания универсальных и сильных фреймворков машинного обучения и отражать более широкие социальные и естественные масштабы этого явления. последующие рамки.
Это пересечение идей и инновационных моделей в последние годы было переименовано в «ИИ». Этот ребрендинг заслуживает некоторого исследования.
Подтверждено, что выражение «ИИ» возникло в конце 1950-х годов как намек на мощную цель признания в программировании и оборудовании сущности, обладающей способностью проникновения в суть человеческого уровня. Мы будем использовать выражение «искусственный интеллект, имитирующий человека», чтобы намекнуть на это стремление, подчеркнув идею о том, что ложно проницательная субстанция должна казаться одним из нас, если не физически, в любом случае рационально (что бы это ни значило). Это было в значительной степени схоластическим мероприятием. В то время как связанные научные области, например, исследования, измерения, подтверждение дизайна, гипотеза данных и гипотеза контроля, существовали на данный момент и часто были вызваны человеческими знаниями (и пониманием существ), эти области якобы были сосредоточены на «низкоуровневом» »Знаки и выборы. Способность, скажем, белки видеть трехмерную структуру леса, в котором она живет, и прыгать между ее ветвями, пробуждала эти поля. «ИИ» был предназначен для того, чтобы сосредоточиться вокруг чего-то другого - «ненормального состояния» или «психологической» способности людей «рассуждать» и «думать». по прошествии шестидесяти лет, как бы то ни было, ненормальное состояние мышления и мысли остаются незаметными. Достижения, которые в настоящее время обозначаются как «ИИ», появились по большей части в областях строительства, связанных с низкоуровневым подтверждением примеров и контролем разработки, а также в области статистики - дисциплины, сосредоточенной на обнаружении замыслов в информации и создании всего вокруг. устоявшиеся ожидания, испытание спекуляций и выбора.
Подписывайтесь на нас в Twitter 🐦 и Facebook 👥 и Instagram 📷 и присоединяйтесь к нашим Facebook и Linkedin Группы 💬 .
Чтобы присоединиться к нашему чату команды Slack в сообществе 🗣️ прочтите наши еженедельные темы о Фавнах 🗞️, и присоединитесь к сообществу 📣 нажмите здесь⬇
