Майкл Н Муквекезеке
С разнообразным набором определений, приложений и быстро развивающихся способностей искусственный интеллект (ИИ) является предметом, который разделяет общественное мнение. Большинство лидеров отрасли расходятся во мнениях относительно того, принесет ли ИИ пользу обществу или разрушит его.
Существует два надмножества ИИ, а именно Искусственный общий интеллект и Искусственный суперинтеллект.
Искусственный сверхинтеллект — это когда возможности компьютеров превосходят возможности людей. Мы еще не достигли этой эры, и вопрос о том, наступит ли она когда-нибудь, остается спорным.
Искусственный общий интеллект (AGI) — это интеллект машины, которая может успешно выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. На данный момент это основная цель исследований искусственного интеллекта.
Искусственный общий интеллект (AGI) — это ИИ, который может выполнять любую интеллектуальную функцию, которую может выполнять человек. Ключевое различие между приложениями узкого ИИ, которые мы видим сегодня (в форме Alexa, IBM Watson, Siri и других), и настоящим AGI заключается в постановке целей и принятии решений о выборе или предпочтениях.
Важно отметить, что AGI сможет размышлять о своих целях и решать, следует ли их корректировать. Хотя это само по себе является выдающимся достижением человечества в области технологий, многие опасаются, что однажды искусственный сверхинтеллект (ASI) выйдет за рамки этого, превзойдя человеческое познание.
Кроме того, искусственный интеллект имеет два подмножества, а именно глубокое обучение и машинное обучение. Машинное обучение решает конкретную задачу ИИ, обучаясь на данных. Глубокое обучение решает проблему, используя в качестве своего алгоритма нейронные сети (подумайте о них как о компьютерной системе, смоделированной как человеческий мозг и нервная система).
Сравнение мифов и реалий утопических надежд и антиутопических страхов, несомненно, приведет к поучительным дискуссиям о том, как мы можем использовать истинный потенциал ИИ, исследуя быстро меняющиеся отношения между человеком и машиной.
Развеем мифы:
ИИ может заменить только черную работу. Наоборот, искусственный интеллект позволяет компаниям принимать более точные решения с помощью прогнозов, классификаций и кластеризации. Эти возможности позволили решениям на основе ИИ глубоко проникнуть в рабочую среду, не только заменив рутинные задачи, но и помогая с более сложными. Возьмем, к примеру, использование искусственного интеллекта для обработки изображений в здравоохранении. Приложение для рентгенографии грудной клетки, основанное на искусственном интеллекте, может обнаруживать заболевания быстрее, чем рентгенологи.
Моему бизнесу не нужна стратегия ИИ. Каждая организация должна учитывать потенциальное влияние ИИ на свою стратегию и исследовать, как эту технологию можно применить для решения бизнес-задач организации. Во многих отношениях отказ от эксплуатации ИИ равносилен отказу от следующего этапа автоматизации и может поставить предприятия в невыгодное положение с точки зрения конкурентоспособности.
ИИ может быть на 100% объективным. Каждая технология ИИ основана на данных, правилах и других видах информации от экспертов-людей. Поскольку все люди по своей природе так или иначе предвзяты, то же самое относится и к ИИ. Системы, которые часто переобучаются — например, с использованием новых данных из социальных сетей — еще более уязвимы для нежелательной предвзятости или преднамеренного злонамеренного влияния.
ИИ работает как мозг. ИИ — это дисциплина разработки программного обеспечения, состоящая из программных инструментов, предназначенных для решения проблем. Некоторые формы ИИ могут производить впечатление умных, но было бы нереалистично думать, что современный ИИ подобен или эквивалентен человеческому интеллекту. Хотя некоторые формы машинного обучения (МО) — категории ИИ — были вдохновлены человеческим мозгом, они не эквивалентны. Технология распознавания изображений, например, более точна, чем большинство людей, но бесполезна, когда дело доходит до решения математической задачи. Сегодняшнее правило ИИ состоит в том, что он чрезвычайно хорошо решает одну задачу, но если условия задачи меняются лишь немного, он терпит неудачу.
Умные машины учатся сами. Готовый продукт машинного обучения создает впечатление, что он способен учиться самостоятельно. Однако опытные специалисты по обработке данных формулируют проблему, подготавливают данные, определяют подходящие наборы данных, устраняют потенциальную погрешность в обучающих данных (см. миф №3) и, что наиболее важно, постоянно обновляют программное обеспечение, чтобы обеспечить интеграцию новых знаний и данных в следующий цикл обучения.
Ввиду всего этого все согласны с тем, что в нашей жизни должен быть хоть какой-то уровень ИИ. Самый популярный и распространенный ИИ на данный момент — это диалоговые чат-боты. Чат-боты — это компьютерное программное обеспечение, которое имитирует человеческое взаимодействие в социальных сетях и любой другой чат-платформе. Каждая организация, использующая эту технологию, наблюдает экспоненциальный рост общей вовлеченности и удовлетворенности клиентов.
Mixen Inc. — ведущий производитель чат-ботов для обслуживания клиентов, лидогенерации и маркетинга в Зимбабве. Почему бы вам не написать нам и давайте сегодня пообщаемся в консультативном чате!
