I 2017 tiltok kunstig intelligens 12 milliarder dollar i investeringer fra risikokapitalister. Vi har akkurat begynt å oppdage nyttige AI-applikasjoner. Amazon introduserte nylig en butikk, hvis jeg kan si det, en butikk der kasserere og kasseteller har blitt erstattet av datasyn, sensorer og dyp læring. Og uten investeringer, pressedekning og radikale nyvinninger har "kunstig intelligens" lenge vært på alles lepper. Men eksisterer det i det hele tatt?
Dr. Kai-fu Lee, taiwanesisk risikokapitalist og grunnleggende president for Google China, sa på World Economic Forum, "Jeg tror hver gründer prøver å fremstille sitt selskap som et AI-selskap, og enhver risikokapitalist vil gjerne si, at han investerer i AI. " Men noen AI-bobler kan sprekke før utgangen av 2018, nemlig "startups som presenterte en umulig historie og lurte risikokapitalister fordi de ikke forstår."
Dr. Lee er imidlertid bestemt på at AI vil fortsette å gå videre og ta jobber bort fra mennesker. Hva er forskjellen mellom AI, med alle fordeler og ulemper, og oppblåste historier?
Hvis du analyserer flere historier om antatt AI, oppdager du raskt signifikante forskjeller i hvordan mennesker definerer kunstig intelligens: linjen er uskarpt mellom simuleringer av intelligens og maskinlæringsapplikasjoner.
AI-eksperter sliter med å finne konsensus, men dette spørsmålet reiser flere spørsmål. Når er det for eksempel viktig å være presis med den opprinnelige definisjonen av et begrep, og når er det nødvendig å slutte å raffinere definisjonen? Uklar. Hype kommer ofte i veien for avklaring. I tillegg er hypen støttet av 12 milliarder dollar i investert penger.
Denne samtalen er også nødvendig delvis fordi verdensledere har begynt å diskutere farene som AI innebærer offentlig. Facebook-sjef Mark Zuckerberg foreslo at skeptikerne som prøver å "komme med et scenario for verdens ende" er veldig uansvarlige og dystre. Men skaperen av OpenAI og eieren av mange andre selskaper, Elon Musk, motarbeidet Zuckerbergs uttalelse og sa at han ikke helt forsto essensen av saken. Musk sa det samme om Harvard-professor Stephen Pinker i februar. Han skrev at Pinker ikke forstår forskjellen mellom funksjonell, smal AI og generell AI.
Gitt frykten rundt kunstig intelligens, er det viktig for allmennheten å forstå forskjellene mellom forskjellige nivåer av AI slik at alle realistisk kan vurdere de potensielle fordelene og truslene.
Kampanjevideo:
Smartere enn en mann?
Eric Cambria, ekspert på naturlig språkbehandling, mener at”ingen gjør kunstig intelligens i dag, men alle sier at de gjør akkurat det fordi det høres kult ut. For flere år siden skjedde den samme historien med big data."
Cambria bemerker at AI som et begrep opprinnelig refererte til emulering av menneskelig intelligens. “Men i dag er det ikke noe like nært så smart som den dummeste personen på jorden. Derfor er det strengt tatt ingen som driver med kunstig intelligens, ikke gjør det, bare hvis vi ikke vet hvordan den menneskelige hjerne fungerer,”sier han.
Begrepet "AI" brukes ofte for å referere til kraftige dataklassifiseringsverktøy. Disse verktøyene er imponerende, men de opererer på et helt annet spekter enn menneskelig kognisjon. Ifølge Cambria hevder også folk at nevrale nettverk er en del av den nye bølgen av AI. Dette er rart fordi teknologien har eksistert i femti år.
Først og fremst gir AI tilgang til stor datakraft. Alle disse fremskrittene er velkomne, men det ville være galt å tro at maskiner har lært å etterligne kompleksiteten i våre kognitive prosesser.
“Bedrifter bruker bare triks for å skape atferd som ligner intelligens, men det er ikke ekte intelligens, det er bare en refleksjon av den. Slike ekspertsystemer kan være ganske gode på et bestemt område, men veldig dårlig i andre, sier han.
Denne etterligningen av intelligens har inspirert publikums fantasi. Systemer som opererer på bestemte domener har pustet liv i et bredt spekter av begynnelser. Men hjalp det med å kvitte verden med forvirring? Snarere motsatt.
Hjelpemiddel, forstørret eller frittstående
Når det gjelder vitenskapelig integritet, blir ikke spørsmålet om presise definisjoner utelatt. I 1974 ved California Institute of Technology sa Richard Feynman: "Det første prinsippet er at du ikke må lure deg selv - du er den enkleste å lure." Og videre: "Du trenger ikke å lure en lekmann når du snakker på vegne av en forsker." Han antok at forskere skulle tenke på at også de kan ta feil, modne til roten. "Hvis du forestiller deg at du er en forsker, må du forklare lekmannen hva du gjør - og hvis han bestemmer seg for ikke å støtte deg under de gitte omstendighetene, så er det hans beslutning."
Når det gjelder AI, kan dette bety at profesjonelle forskere er pålagt å gjøre det klart at de utvikler ekstremt kraftige, kontroversielle, lønnsomme og til og med farlige verktøy som ikke representerer intelligens i noen kjent eller altomfattende forstand.
Begrepet "kunstig intelligens" kan være misvisende, men forsøk på å avklare det er allerede i gang. En nylig PwC-rapport skisserte skillet mellom "assisterende etterretning", "utvidet etterretning" og "autonom etterretning." Assistert intelligens er representert av GPS-navigasjonsprogrammer som kjører i biler. Utvidet etterretning "gjør det mulig for mennesker og organisasjoner å gjøre ting som de ellers ikke kunne." Autonom intelligens "tillater biler å handle alene", for eksempel når det gjelder selvkjørende biler.
Roman Yampolsky, en etterretningssikkerhetsforsker, mener at «intelligens (kunstig eller naturlig) fortsetter å utvikle seg, og med det de potensielle problemene med denne teknologien. Vi er vant til å tenke at AI en dag vil mestre hele spekteret av menneskelige evner og bli generell kunstig intelligens. Så blir han superintelligent. Men i dag bruker vi mest fokusert AI. Problemet er ikke i terminologi, men i kompleksiteten til slike systemer selv på dagens nivå."
Bør folk være redde for AI? "Etter hvert som muligheter fortsetter å dukke opp, vil alle slags utfordringer dukke opp," sa Yampolsky. Det vil bli flere og flere hendelser som involverer AI.
I følge Brian Decker, grunnlegger av Encom Lab, fungerer maskinlæringsalgoritmer for tiden bare for å møte behovene til programmerere. "Markedsføreren vil si at det fotodioderegulerte verandalyset er kunstig intelligent fordi det" vet når det er mørkt ute ", mens en god produksjonsingeniør vil påpeke at ikke en eneste bit i databehandlingen noen gang har blitt endret, om bare det ble ikke unnfanget i henhold til logikken i tidligere programmering."
Ilya Khel
