Inteligența artificială va ajunge să fie într-adevăr stupidă?

Este greu să mergi oriunde în aceste zile fără să dai de o mențiune despre inteligența artificială (AI). Auzi despre asta, citești despre el și este greu să găsești un pachet de prezentare (pe orice subiect) care să nu menționeze acest lucru. Nu există nicio îndoială că există o mulțime de hype în jurul subiectului.

În timp ce hype crește gradul de conștientizare a AI, facilitează, de asemenea, unele activități destul de prostești și poate distrage atenția oamenilor de la mare parte din progresele reale realizate. Despărțirea realității de titlurile mai dramatice promite să ofere avantaje semnificative atât investitorilor, oamenilor de afaceri, cât și consumatorilor.

Inteligența artificială și-a câștigat notorietatea recentă în mare parte datorită succeselor de înaltă calitate, cum ar fi câștigarea Watson de la IBM la Jeopardy și AlphaGo de la Google, care l-a învins pe campionul mondial la jocul „Go”. Waymo, Tesla și alții au făcut, de asemenea, pași mari cu vehiculele cu conducere automată. Extensivitatea aplicațiilor AI a fost surprinsă de Richard Waters în Financial Times [aici}: „Dacă a existat un mesaj de unire care stă la baza tehnologiei de consum afișate [la Consumer Electronics Show] ... acesta a fost:„ AI în toate ”.”

Succesele de înaltă AI au captat, de asemenea, imaginația oamenilor într-un asemenea grad încât au determinat alte eforturi de anvergură. Un exemplu instructiv a fost documentat de Thomas H. Davenport și Rajeev Ronanki în Harvard Business Review [aici]. Ei descriu: „În 2013, MD Anderson Cancer Center a lansat un proiect„ lunar ”: diagnosticați și recomandați planuri de tratament pentru anumite forme de cancer folosind sistemul cognitiv IBM Watson.” Din păcate, sistemul nu a funcționat și, până în 2017, „proiectul a fost suspendat după ce costurile au depășit 62 de milioane de dolari - și sistemul nu a fost încă utilizat pentru pacienți”.

Apă a preluat, de asemenea, un mesaj diferit - cel al așteptărilor temperate. În ceea ce privește „asistenții personali cu funcție de voce”, observă el, „nu este clar că tehnologia este capabilă să devină cu adevărat utilă ca înlocuitor al telefonului inteligent în navigarea în lumea digitală”, în afară de „redarea muzicii sau verificarea noutățile și vremea ”.

Alte exemple de așteptări temperate abundă. Generva Allen de la Baylor College of Medicine și Rice University a avertizat [aici], „Nu aș avea încredere într-o fracțiune foarte mare din descoperirile care se fac în prezent folosind tehnici de învățare automată aplicate unor seturi mari de date.” Problema este că multe dintre tehnici sunt concepute pentru a oferi răspunsuri specifice, iar cercetarea implică incertitudine. Ea a explicat: „Uneori ar fi mult mai util dacă ar spune:„ Cred că unele dintre acestea sunt într-adevăr grupate, dar eu sunt nesigur despre aceste altele ”.

Mai rău încă, în cazuri extreme AI nu numai că are performanțe slabe; nici măcar nu a fost implementat încă.  FT rapoarte [aici], „Patru din 10 start-up-uri din Europa de„ inteligență artificială ”nu folosesc programe de inteligență artificială în produsele lor, potrivit unui raport care evidențiază hype în jurul tehnologiei.”

Ciclurile de așteptări umflate, urmate de valuri de dezamăgire, nu surprind cei care au fost în preajma inteligenței artificiale de ceva vreme: știu prea bine că nu este primul rodeo pentru AI. Într-adevăr, o mare parte a lucrărilor conceptuale datează din anii 1950. Recenzând recent unele dintre notele mele, am dat peste o piesă reprezentativă care explorează rețelele neuronale în scopul selectării stocurilor - datată din 1993 [aici].

Cel mai bun mod de a obține o perspectivă asupra IA este să mergi direct la sursă și Martin Ford ne oferă această oportunitate prin cartea sa, Arhitecții inteligenței. Organizată ca o succesiune de interviuri cu cercetători, cercetători și antreprenori de frunte din industrie, cartea oferă o istorie utilă a IA și evidențiază principalele aspecte ale gândirii.

Două perspective de nivel înalt apar din carte. Unul este că, în ciuda mediilor și personalităților disparate ale persoanelor intervievate, există un mare consens asupra subiectelor importante. Cealaltă este că multe dintre prioritățile și preocupările cercetărilor de top în domeniul IA sunt destul de diferite de cele exprimate în mass-media.

Luați, de exemplu, conceptul de inteligență artificială generală (AGI). Acest lucru este strâns legat de noțiunea de „Singularitate”, care este punctul în care inteligența artificială se potrivește cu cea a oamenilor - pe drumul său către depășirea masivă a inteligenței umane. Ideea a surprins preocupările oamenilor cu privire la IA, care includ pierderi masive de locuri de muncă, drone ucigașe și o serie de alte manifestări dramatice.

Cercetătorii de frunte ai AI au păreri foarte diferite; ca grup, sunt complet neperturbați de AGI. Geoffrey Hinton, profesor de informatică la Universitatea din Toronto și vicepreședinte și coleg de inginerie la Google a spus: „Dacă întrebarea dvs. este:„ Când vom obține un Commander Data [din seria TV Star Trek] ”, atunci eu nu credeți că așa se vor dezvolta lucrurile. Nu cred că vom obține lucruri unice, de acest gen, de genul general. ”

Yoshua Bengio, profesor de informatică și cercetare operațională la Universitatea din Montreal, ne spune că „există niște probleme cu adevărat grele în fața noastră și că suntem departe de AI la nivel uman”. El adaugă: „Suntem cu toții entuziasmați pentru că am făcut multe progrese în ceea ce privește urcarea dealului, dar pe măsură ce ne apropiem de vârful dealului, putem începe să vedem o serie de alte dealuri care se ridică în fața noastră”.

Barbara Grosz, profesor de științe naturale la Universitatea Harvard, și-a exprimat opinia: „Nu cred că AGI este direcția corectă de urmat”. Ea susține că, deoarece urmărirea AGI (și abordarea consecințelor sale) sunt atât de departe în viitor încât servesc drept „o distragere a atenției”.

Un alt fir comun printre cercetările AI este credința că AI ar trebui să fie obișnuită spori mai degrabă muncă umană decât înlocui aceasta. Cynthia Breazeal, director al grupului de roboți personali pentru laboratorul media MIT, pune problema: „Întrebarea este care este sinergia, care este complementaritatea, care este mărirea care ne permite să ne extindem capacitățile umane în ceea ce privește ceea ce facem, care ne permite să aibă cu adevărat un impact mai mare în lume. ” Fei-Fei Li, profesor de informatică la Stanford și om de știință șef pentru Google Cloud, a descris: „AI, ca tehnologie, are atât de mult potențial de a spori și spori forța de muncă, pe lângă a o înlocui doar”.

James Manyika, președinte și director al Institutului Global McKinsey a menționat că 60% din ocupații au automatizabile aproximativ o treime din activitățile lor constitutive și doar aproximativ 10% din ocupații au mai mult de 90% automatizabile, „multe alte ocupații vor fi completate sau amplificate de tehnologii decât va fi înlocuit. ”

Mai mult, AI poate doar spori munca umană în măsura în care poate funcționa eficient cumunca umană. Barbara Grosz a subliniat: „Am spus la un moment dat că„ sistemele de IA sunt cele mai bune dacă sunt proiectate având în vedere oamenii ”.” Ea a continuat, „Vă recomandăm să ne propunem să construim un sistem care să fie un bun partener de echipă și care funcționează atât de bine cu noi încât să nu recunoaștem că nu este uman”.

David Ferrucci, fondatorul Elemental Cognition și directorul AI aplicat la Bridgewater Associates, a declarat: „Viitorul pe care îl imaginăm la Elemental Cognition are o inteligență umană și mașină care colaborează strâns și fluent”. El a explicat: „Ne gândim la asta ca la un parteneriat de gândire”. Yoshua Bengio ne amintește, totuși, de provocările legate de formarea unui astfel de parteneriat: „Nu este vorba doar de precizie [cu AI], ci de înțelegerea contextului uman, iar computerele au absolut zero indicii despre asta”.

Este interesant faptul că există un consens destul de mare cu privire la ideile cheie, cum ar fi că AGI nu este un scop deosebit de util în acest moment, IA ar trebui aplicată pentru a spori forța de muncă și nu a o înlocui, iar AI ar trebui să lucreze în parteneriat cu oamenii. De asemenea, este interesant faptul că aceleași lecții sunt confirmate de experiențele corporative.

Richard Waters descrie modul în care implementările AI sunt încă într-un stadiu destul de rudimentar în FT [aici]: „Îndepărtați cercetările gee-whiz care ascund multe dintre titluri (un computer care poate bate oamenii pe Go!), Iar tehnologia se află într-un stadiu rudimentar.” El menționează, de asemenea, „Dar, dincolo de această„ consumare ”a IT-ului, care a pus instrumentele ușor de utilizat în mai multe mâini, revizuirea sistemelor și proceselor interne ale unei companii necesită multă ridicare.”

Că ridicarea grea necesită timp și excepțional de puține companii sunt acolo. Ginni Rometty, șefa IBM, caracterizează aplicațiile clienților săi ca „acte aleatorii ale digitalului” și descrie multe dintre proiecte drept „hit and miss”. Andrew Moore, șeful AI pentru afacerea în cloud a Google, o descrie ca fiind „IA artizanală”. Rometty explică: „Au tendința de a începe cu un set de date izolat sau folosesc cazurile - cum ar fi eficientizarea interacțiunilor cu un anumit grup de clienți. Ele nu sunt legate de sistemele, datele sau fluxul de lucru mai profunde ale unei companii, limitându-le impactul. ”

În timp ce HBR cazul MD Anderson Cancer Center oferă un bun exemplu al unui proiect AI de lună care, probabil, a depășit, oferă, de asemenea, o indicație excelentă a tipurilor de muncă pe care AI le poate îmbunătăți material. În același timp, centrul încerca să aplice AI la tratamentul cancerului, „grupul IT experimentând utilizarea tehnologiilor cognitive pentru a face lucrări mult mai puțin ambițioase, cum ar fi recomandări hoteliere și de restaurant pentru familiile pacienților, stabilind ce pacienți au nevoie de ajutor pentru a plăti facturi și abordarea problemelor IT ale personalului. ”

Citește povestea completă aici ...