Obsah
- AI v Hype cyklu
- Zatím, ne tak dobře
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- To vše závisí na datech
Zdroj: charles taylor / iStockphoto
Odnést:
O umělé inteligenci je hodně humbuk, jak inteligentní to je?
Umělá inteligence získala v podnikových kruzích tolik pozornosti, že mnoho vůdců v oblasti IT může být omluveno tím, že si myslí, že poskytne všechny odpovědi na stále komplexnější datový ekosystém. Ale přestože má určitě potenciál provést mnoho smysluplných vylepšení stávající technologie, je také spravedlivé říci, že některá očekávání týkající se její účinnosti jsou přehnaná.
Ve skutečnosti je poměrně málo pochopení toho, co přesně je AI, jak to skutečně funguje a co ve skutečnosti může dělat. A to vede k širokým mylným představám, které obklopují její roli v podniku a způsob, jakým to bude souviset s existující infrastrukturou a lidmi, kteří ji provozují.
AI v Hype cyklu
Podle nejnovějšího Gartnerova cyklu Hype jsou klíčové podmnožiny AI, jako je hluboké učení, strojové učení a kognitivní výpočetní technika, nahoře na křivce Peak Inflated Expectations, což znamená, že jsou na vrcholu dlouhého skluzu do Koryta rozčarování. I když se jedná o kurz pro prakticky každou rušivou technologii za posledních 30 let, poukazuje na skutečnost, že předpokládaný dopad umělé inteligence v podniku, který byl odvozen zejména z řízených laboratorních testů, se chystá do reality výrobního prostředí. (Podívejte se na historii výpočetních inovací od Ada Lovelaceho po hluboké učení.)
Výzkumník Gartner Mike Walker přesto očekává, že se AI v příštím desetiletí stane všudypřítomnou kombinací postupující výpočetní síly, což vede k vývoji takových konstrukcí, jako je neuronová síť, a pouhé skutečnosti, že zatížení podnikových dat je tak obrovské a tak složité, že se lidští operátoři nemohou sami vyrovnat.
Jednou z prvních věcí, které musí podnik o AI pochopit, je to, že hraje rychle a volně s termínem „inteligence“. Jak švýcarský neurovědec Pascal Kaufmann nedávno vysvětlil ZDnetu, existují značné rozdíly ve způsobu, jakým počítačový algoritmus a lidský mozek zpracovat informace k závěru. Počítačový algoritmus může při dostatečném výkonu zpracování porovnat miliony, miliardy, možná i biliony datových sad, aby provedl jednoduché určení, například zda je obraz kočky skutečně obrazem kočky. Ale i malé dítě může při velmi malém počtu údajů instinktivně určit, že je to kočka a bude věčně poté, co ví, co je kočka a jak to vypadá.
Podle tohoto standardu nebyl ani předním příkladem AI v práci - ovládáním AlphaGo společnosti Google DeepMind strategická hra Go - opravdu umělá inteligence, ale průřez velkými daty, analytikou a automatizací, který byl schopen racionalizovat přístup založený na pravidlech k vítězství. Zajímavé je, že Kaufmann dodává, že skutečným příkladem umělé inteligence by bylo, kdyby AlphaGo přišel na to, jak podvádět, aby vyhrál. Aby to však bylo možné, musí věda nejprve rozbít „mozkový kód“, který pohání naši schopnost zpracovávat informace, získávat znalosti a ukládat vzpomínky. (Další informace o automatizaci pomocí automatizace: Budoucnost vědy o datech a strojové učení?)
Zatím, ne tak dobře
Ve skutečnosti, navzdory obavám, že AI se chystá přijmout práci každého, jsou zatím výsledky téměř komické. Fanoušci George R. R. Martinova „Hra o trůny“ jsou tak netrpěliví pro další pokračování série, že mnozí se zhroutili do kapitoly téměř čistého gobbledygooku napsaného formou AI nazvanou opakující se neuronovou sítí. Mezitím IBM bere vloupání od onkologických vědců, kterým bylo řečeno, že Watson uvolní novou éru v diagnostice a léčbě, ale místo toho se stále snaží jen rozlišovat mezi základními formami rakoviny. Vzhledem k tomuto záznamu je docela možné, že když je AI poprvé představen v typickém podniku, bude pravděpodobně vyžadovat větší úsilí ze strany lidských operátorů, jen aby sledoval a sledoval všechny chyby, které udělá.
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Ale tady je rub: AI se časem zlepší, aniž by bylo nutné přeprogramovat. Jak výzkumník Cornell Tech Daniel Huttenlocker nedávno řekl Tech Crunch, AI pravděpodobně nahradí tradiční software - a všechny otravné záplaty, aktualizace a opravy, které vyžaduje - než lidské operátory. To neznamená, že AI nemusí být programováno, ale že přístup je značně zjednodušený. U dnešního softwaru musí programátor definovat nejen úkol, který má být vyřešen, ale přesné kroky, s nimiž je má vyřešit. U AI je vše, co je potřeba, software a software by měl být schopen zvládnout zbytek za předpokladu, že má správná data, se kterými může pracovat.
To vše závisí na datech
Tento poslední bod je rozhodující, protože na konci dne je AI jednoduše algoritmus a algoritmy jsou pouze tak dobré jako data, která jsou napájena. To znamená, že kromě budování správného operačního rámce AI bude muset podnik vytvořit poměrně energické prostředí pro kondicionování dat, takže výsledky analýz budou založeny na přesných informacích přicházejících. Jak nedávno řekl generální ředitel společnosti ActiveCampaign Jason VandeBoom pro Forbes, starý stále platí pravidla „odpadků v rovných množstvích odpadků“, takže by mohlo chvíli trvat, než organizace uvidí skutečné výhody své investice do umělé inteligence.
Vzhledem k tomu všemu by podnik neměl očekávat, že AI poskytne rychlé řešení vznikajících výzev velkých dat a internetu věcí. Křivka učení u lidí i strojů bude pravděpodobně poměrně dlouhá a výsledky jsou přinejlepším nejisté.
Ale pokud to všechno funguje podle plánu, jak podnik, tak znalostní pracovní síla by z dlouhodobého hlediska měla mít značné výhody. Jen pomyslete na nejvšednější, únavný a časově náročný úkol, který v současné době zpomaluje vaše procesy, a představte si, že je nikdy nebudete muset dělat znovu.