Dirbtinio Intelekto Bumas: Tikrovė Arba Iluzija?

(DI) yra mašinos sugebėjimas parodyti į žmogų panašias galimybes, tokias kaip argumentavimas, mokymasis, planavimas ir kūrybiškumas. DI leidžia techninėms sistemoms suvokti savo aplinką, susitvarkyti su tuo, ką suvokia, ir išspręsti problemas siekiant konkretaus tikslo.

Pastaraisiais metais DI technologijos išgyvena didelį būmą, kurį lėmė spartus skaičiavimo galios augimas, milžiniškų duomenų kiekių prieinamumas ir nauji algoritmai. Spėjama, kad pasaulio duomenų apimtis turėtų išaugti nuo 33 zetabaitų 2018 metais iki 175 zetabaitų 2025 metais. Šie duomenys yra DI sistemos „maistas“, kuris leidžia jai mokytis ir tobulėti.

Kas Yra Dirbtinio Intelekto Bumas?

Dirbtinio intelekto (DI) bumas yra fenomenas, kai vis daugiau įmonių ir organizacijų pradeda naudoti dirbtinį intelektą savo veikloje. Tai gali būti bet kas nuo paprastų automatizuotų sistemos funkcijų iki sudėtingų mašininio mokymosi (MM) projektų. Tačiau, ar tai tikrai yra bumas, ar tik pernelyg išpūstas burbulas?

DI Naudos žmonėms

DI gali padėti žmonėms sveikatos apsaugos, transporto, individualių produktų ir paslaugų srityse. Jis taip pat gali palengvinti informacijos, išsilavinimo ir mokymų prieinamumą – tai tapo ypatingai svarbu dėl COVID-19 pandemijos. DI taip pat gali sumažinti rizikas pavojinguose darbuose, žmones pakeičiant robotais, ir tuo pačiu sukurti naujas darbo vietas sparčiai augančiame DI sektoriuje.

Pavyzdžiui:

• DI yra plačiai naudojamas teikiant suasmenintas rekomendacijas žmonėms. Pavyzdžiui, jos yra paremtos remiantis ankstesnėmis jūsų paieškomis, pirkimais ar kitokiu elgesiu internete.
• Virtualūs asistentai, atsakinėjantys į klausimus, teikiantys rekomendacijas tapo kasdienybės dalimi. Išmanieji telefonai naudoja dirbtinį intelektą, kad pateiktų kuo tinkamesnį ir labiau pritaikytą produktą.
• Kalbos vertimo programinė įranga, pagrįsta rašytiniu ar sakytiniu tekstu, remiasi dirbtiniu intelektu teikdama ir tobulindama vertimus. DI taip pat taikomas tokioms funkcijoms kaip automatinis subtitravimas.
• Išmanieji termostatai iš mūsų elgesio mokosi taupydami energiją, o išmaniųjų miestų kūrėjai tikisi reguliuoti eismą, kad pagerintų ryšį ir sumažintų spūstis.
• Automobiliuose jau yra naudojamos dirbtiniu intelektu pagrįstos saugos funkcijos. Pavyzdžiui, ES padėjo finansuoti automatinius jutiklius VI-DAS, kurie aptinka galimas pavojingas situacijas ir avarijas.

Dirbtinio Intelekto Ir Mašininio Mokymosi Skirtumai

Pirmiausia svarbu suprasti, kad dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis nėra tas pats. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto dalis, tačiau ne visi DI projektai yra MM projektai. MM projektai dažniausiai yra praktiniai, orientuoti į konkrečius uždavinius, o DI projektai dažnai siekia kurti sistemas, kurios galėtų atlikti bet kokį intelektualų uždavinį, kurį gali atlikti žmogus.

Dirbtinio Intelekto Bumo Problemos

Viena iš pagrindinių problemų, susijusių su dirbtinio intelekto bumu, yra tai, kad daugelis MM projektų yra pateikiami kaip DI projektai. Tai sukelia pernelyg didelius lūkesčius ir klaidina, nes dauguma MM projektų nėra orientuoti į žmogiškojo intelekto lygio pasiekimą. Be to, DI terminas yra pernelyg plačiai naudojamas ir dažnai neturi aiškaus apibrėžimo.

Esant dirbtinio intelekto bumui, viešoje erdvėje atsiranda daug dezinformacijos ir žmonių viliojimo įsigyti tam tikrus DI produktus. Apie tai daugiau rašėme:

Kaip Dirbtinio Intelekto Bumas Veikia Įmones?

Dirbtinio intelekto bumas gali turėti tiek teigiamų, tiek neigiamų pasekmių įmonėms. Viena vertus, DI gali padėti įmonėms efektyviau dirbti, automatizuoti procesus ir gerinti sprendimų priėmimą. Kita vertus, pernelyg didelis DI bumo išpūtimas gali sukelti pernelyg didelius lūkesčius ir nusivylimą, kai tikrosios sistemos galimybės neatitinka lūkesčių.

Verslams dirbtinis intelektas gali padėti kuriant naujos kartos produktus ir paslaugas, įskaitant sektorius, kuriuose Europos įmonės užima tvirtas pozicijas: ekologiškoje ir žiedinėje ekonomikoje, mašinų pramonėje, ūkininkavimo, sveikatos apsaugos, mados ir turizmo sektoriuose. DI gali padidinti pardavimus ir sutaupyti energiją.

Pavyzdžiui:

• DI yra naudojamas komerciniais tikslais: optimizuojant produktus, planuojant atsargas, logistiką ir kt.
• DI gali padėti analizuoti duomenis ir generuoti prasmingas išvadas. Pavyzdžiui, DI gali padėti prognozuoti paklausą, nustatyti tendencijas ar aptikti anomalijas.
• DI gali padėti kurti kūrybinius turinius, tokius kaip tekstai, vaizdai ar muzika. Pavyzdžiui, DI gali padėti rašyti straipsnius, generuoti antraštes ar sukurti reklaminius plakatus.
• DI gali padėti automatizuoti ir personalizuoti bendravimą su klientais. Pavyzdžiui, DI gali padėti teikti atsakymus į dažniausiai užduodamus klausimus, siūlyti tinkamus produktus ar paslaugas arba sekti klientų nuomonę.

Ar Dirbtinio Intelekto Bumas Yra Tikras?

Atsakymas į šį klausimą priklauso nuo to, kaip apibrėžiame „bumą”. Jei laikome,kad bumas yra tik tada, kai dauguma įmonių naudoja dirbtinį intelektą ir gauna iš jo realią naudą, tai galime sakyti, kad dirbtinio intelekto bumas yra tikras. Tačiau jei laikome, kad bumas yra tik tada, kai dirbtinio intelekto technologijos pasiekia žmogiškojo intelekto lygį, tai dirbtinio intelekto bumas yra tik iluzija.

Ką daro ES kad suvaldytų DI bumą?

DI yra laikomas svarbiausiu visuomenės skaitmeninės transformacijos momentu bei tapo ES prioritetu. Europos Parlamentas įsteigė komitetą, kuris nagrinėjo technologijų įtaką ir pasiūlė ilgalaikį ES dirbtinio intelekto veiksmų planą. Parlamento nariai taip pat pateikė pasiūlymus dėl dirbtinio intelekto reguliavimo.

Rizikos kai DI taip greitai populiarėja?

Reaguodami į dirbtinį intelekto bumą, neturėtume įsitempti. Svarbu suprasti, kad ne visi DI projektai yra vienodai naudingi ir kad DI technologijos gali būti naudingos tik tam tikrose situacijose. Be to, svarbu nepamiršti, kad DI technologijos yra tik priemonė, o ne tikslas savaime.

Nepaisant visų teigiamų aspektų, DI taip pat kelia tam tikrų iššūkių ir grėsmių mūsų visuomenei ir vertybėms. Kai kurios iš jų yra:

• Etiniai klausimai: kaip užtikrinti, kad DI būtų naudojamas etiškai ir atitiktų mūsų žmogaus teises? Kaip užtikrinti, kad DI būtų skaidrus ir patikimas? Kaip užtikrinti, kad DI nesukeltų diskriminacijos ar nelygybės?
• Socialiniai klausimai: kaip užtikrinti, kad DI nesukeltų socialinio atskirtumo ar izoliacijos? Kaip užtikrinti, kad DI nesumažintų žmogiškojo kontakto ar bendravimo? Kaip užtikrinti, kad DI nesukeltų darbo vietų praradimo ar profesinių įgūdžių nebuvimo?
• Saugumo klausimai: kaip užtikrinti, kad DI būtų saugus ir nepažeidžiamas kibernetinėms atakoms?

DUK

1. Kas yra dirbtinio intelekto bumas? Dirbtinio intelekto bumas yra fenomenas, kai vis daugiau įmonių ir organizacijų pradeda naudoti dirbtinį intelektą savo veikloje.
2. Koks skirtumas tarp dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi? Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto dalis, tačiau ne visi DI projektai yra MM projektai. MM projektai dažniausiai yra praktiniai, orientuoti į konkrečius uždavinius, o DI projektai dažnai siekia kurti sistemas, kurios galėtų atlikti bet kokį intelektualų uždavinį, kurį gali atlikti žmogus.
3. Ar dirbtinio intelekto bumas yra tikras? Atsakymas į šį klausimą priklauso nuo to, kaip apibrėžiame „bumą”. Jei laikome, kad bumas yra tik tada, kai dauguma įmonių naudoja dirbtinį intelektą ir gauna iš jo realią naudą, tai galime sakyti, kad dirbtinio intelekto bumas yra tikras. Tačiau jei laikome, kad bumas yra tik tada, kai dirbtinio intelekto technologijos pasiekia žmogiškojo intelekto lygį, tai dirbtinio intelekto bumas yra tik iluzija.
4. Kaip įmonės turėtų reaguoti į dirbtinio intelekto bumą? Įmonės turėtų būti atsargios, reaguodamos į dirbtinio intelekto bumą. Svarbu suprasti, kad ne visi DI projektai yra vienodai naudingi ir kad DI technologijos gali būti naudingos tik tam tikrose situacijose. Be to, svarbu nepamiršti, kad DI technologijos yra tik priemonė, o ne tikslas savaime.
5. Kokios yra dirbtinio intelekto bumo problemos? Viena iš pagrindinių problemų, susijusių su dirbtinio intelekto bumu, yra tai, kad daugelis MM projektų yra pateikiami kaip DI projektai. Tai sukelia pernelyg didelius lūkesčius ir klaidina, nes dauguma MM projektų nėra orientuoti į žmogiškojo intelekto lygio pasiekimą. Be to, DI terminas yra pernelyg plačiai naudojamas ir dažnai neturi aiškaus apibrėžimo.

Išvada

Dirbtinio intelekto bumas yra sudėtingas reiškinys, kuris gali turėti tiek teigiamų, tiek neigiamų pasekmių. Svarbu, kad įmonės ir organizacijos būtų atsargios, vertindamos DI technologijų galimybes, ir nepamirštų, kad svarbiausia yra ne technologija savaime, o tai, kaip ji gali padėti pasiekti verslo tikslus.