Tehisintellekt: eelised, puudused ja tulevik

Tehisintellekt ehk AI on algoritmide kasutamine reaalse maailma probleemide lahendamiseks. See hõlmab intelligentsuse demonstreerimist masinate ja eriti arvuti poolt.

Tehisintellekti valdkond on alates 1950. aastatest pidevalt kasvanud, kuigi arvuti riistvara piirangud aeglustasid. Viimase kahe aastakümne jooksul on see aga palju kiiremini kasvanud tänu võimsamale ja odavamale arvutusplatvormile. Siiski on mõned AI-rakendused suhteliselt kallid.

Tehisintellekti leiate tänapäeval kõigest alates nutitelefonide kaameratest kuni videomängude, e-kaubanduse, tervishoiu, küberjulgeoleku, tootesoovituste, otsingumootorite ja reklaamideni.

See postitus vaatleb põhjalikult tehisintellekti tööstust ja kirjeldab üksikasjalikult selle eeliseid ja puudusi ning seda, mida tulevik meile ja masinatele toob.

Mis on tehisintellekt?

Tehisintellekt on intelligentsuse demonstreerimine masinast. See hõlmab tavaliselt keskkonna head tajumist sobivamate reageeringute jaoks.

Kuigi erinevad inimesed võivad tehisintellekti oma sõnadega määratleda, võib näide olla hea viis paremini selgitada, mis on tehisintellekt ja mis mitte.

Mõelge hetkeks, et kujundate vestlusrobot. See peaks olema võimeline vastu võtma Interneti kaudu kasutajate päringuid, seejärel neid päringuid sõeluma ja vastuse andma. Teie esialgne tegevusviis on siin loetleda vastused kõigile võimalikele küsimustele, mida kasutaja võib küsida.

Selle lähenemisviisi probleem seisneb aga selles, et teie robotil on selle reageerimisvõime väga piiratud. Näiteks kui mänguhimuline kasutaja palub sellisel robotil "näidake mulle oma tissi", on vastus tõenäoliselt "Ma ei saa aru" või midagi sarnast.

Nüüd kaaluge teistsugust vestlusrobotit algoritmiga, mis proovib sõnade tähendust välja mõelda. Sellel võib siiski olla mõned eelsalvestatud põhivastused, kuid selle algoritm võimaldab proovida ära arvata sõnade tähendust ja proovida vastata tundmatutele küsimustele. Nimetagem seda bot-2-ks.

Seega, kui palute bot-2-l "näidake mulle oma tissi", siis arvab ta, et sellel pole sellele eellaaditud vastust, kuid selle treenimine võimaldab tal mõne asja välja mõelda.

1. Sõna "show" tähendab, et soovite sellelt tegevust.
2. "Tisad" on inimese rindade sünonüüm.

Ülaltoodud teabe põhjal võib väga lihtne tehisintellekti programm otsida veebist tissid ja kuvada teile esimese pildi.

Keerulisem AI-süsteem võib lisaks klassifitseerida tissid kui täiskasvanutele mõeldud sisu. Nimetagem seda bot-3-ks. Seega võib see lisaks pildi näitamisele ka küsida, kas soovite liituda täiskasvanute jututoaga või isegi näidata teile täiskasvanutele mõeldud reklaame.

Nagu ülaltoodud stsenaariumitest näha, oli bot-1 keskkonnateadlikkus null. Bot-2-l oli keskkonnateadlikkus kaks korda ja see oli parem. Kuigi bot-2-l oli 3 loendust ja ta oli kõige targem.

Lihtsamalt öeldes muudab interaktsioonide (signaalide) rohkemate aspektide jäädvustamine ja analüüsimine AI-süsteemi targemaks. Parimate võimalike tulemuste saavutamiseks on teabe kogumiseks ja analüüsimiseks palju võimalusi. Ja seda distsipliini nimetatakse tehisintellektiks.

Millised on mõned tehisintellekti näited?

Järgmised on mõned paljudest AI-rakendustest, millega olete juba kohanud:

• Virtuaalsed assistendid - Vestlusbotid on ülaltoodud näidetest kaugemale arenenud paljudeks kasulikeks rakendusteks. Rohkem neist saavad isegi inimkõnest aru ja räägivad vastu. Näited hõlmavad populaarseid kommertstooteid, nagu Amazoni Alexa, Apple'i Siri ja Google Assistant.
  
• Search Engine - Otsingumootorid, eriti Google, on viimastel aastakümnetel olnud paljude tehisintellekti uurimis- ja arendustegevuse keskmes. Täna jälgib ja analüüsib Google'i otsingumootor sadu signaale iga otsitava termini kohta. Sellepärast tundub see nii tark.
  
• Sügavad võltsingud - Praegu kasutatakse rohkem lõbu pärast, on AI-algoritme, mis saavad piltidest aru ja neid ümber värvida. Näiteks saavad nad pildi naeratama või kõnelema panna, presidendist või kuulsusest võltsvideot teha ja isegi fotodel olevaid bikiinides inimesi lahti riietada.
  
• Toote soovitused - Kasutavad kõik suuremad ettevõtted Amazonist Netflixini, piletite broneerimine ja muusikasoovitusplatvormid, nagu näiteks Pandora.
  
• näo tunnustamise – See on muutunud nii heaks, et Facebook ja Picasa saavad teid kõikjal hõlpsalt tuvastada. AI-pildid on muutunud heaks tänu närvivõrgusüsteemide disaini täiustamisele.
  
• Rämpsposti filtreerimine – Gmail mõjub teiste suurepäraste funktsioonide hulgas ka intelligentse rämpsposti filtreerimissüsteemi tõttu. AI päästis maailma rämpsposti ohu eest tänu Bayesi masinõppe klassifikaatorile.
  
• Mängud - Kasutatakse palju mitte-mängija tegelaste genereerimiseks. Mõned mängud õpivad ka sinult, nii et nad suudavad sind paremini lüüa.
  
• põllumajandus – Palju lähenemisviise põllukultuuride paremaks jälgimiseks, saagikuse suurendamiseks, lehmade automaatseks lüpsmiseks, optimaalseteks kasvuhoonetingimusteks jne.
  
• Finantsspekulatsioon – Kauplemisbotid on tänapäeval moes, kuid nende kasumlikkus võib varieeruda. Paljud neist robotitest kasutavad tehisintellekti, sealhulgas Robo-nõustajaid, kes annavad investeerimisnõustamist.
  
• TURVALISUS – Tehisintellekt leiab kasutust ka turvakaamerates, ebatavaliste protsesside tuvastamisel ning inimeste abistamisel füüsiliste ja kübervarade jälgimisel ja kaitsmisel.
  
• Tervishoid ja diagnostika – Tehisintellekt pakub palju võimalusi paremaks ja odavamaks tervishoiuks alates hooldusrobotidest kuni närvivõrkudeni, mis diagnoosivad skannimist kiiremini.
  
• Drones – Need on lendavad masinad, mis suudavad iseseisvalt mõelda ja navigeerida. Praegu on see sõjaliste organisatsioonide jaoks tohutu vara.
  
• Tööstuslikud robotid – Tööstusrobotite ulatus kasvab alates osade kokkukeevitamisest kuni toodete laost korjamiseni, elektroonikalülituste ehitamiseni ja autode pihustusvärvimiseni.

Kui suur on tehisintellekti väli?

Tehisintellekti saab teoreetiliselt rakendada mis tahes tegevuses, millega inimesed tegelevad. See hõlmab kõike alates keskkonna tajumisest kuni keelte, õppimise ja liikumiseni üldiselt. Valdkond on lai.

Siin on nimekiri kõige populaarsematest AI väljadest. Pange tähele, et mõned organisatsioonid ühendavad oma eesmärkide saavutamiseks kaks või enam neist valdkondadest:

• Arutluskäik ja probleemide lahendamine - enesestmõistetav.
• Teadmiste esitus - Oskus küsimustele õigesti vastata.
• Planeerimine ja ennustused – Andmehunnikute põhjal mõtestamine.
• Õppimine – Uute mustrite avastamine läbi kogemuse.
• Natural Language Processing – Inimliku suhtluse mõtestamine.
• Taju – Anduritelt (nt mikrofonidelt, kaameratelt, radarilt) pärinevate andmete mõistmine.
• Liikumine – Oskus navigeerida keskkonnas, näiteks robootikas ja isejuhtivates autodes.
• Sotsiaalne intelligentsus - Inimestega suhtlemine.
• Üldine luure - enesestmõistetav.

Parimad tehisintellekti lähenemisviisid

Kuigi tehisintellekti taotlemiseks on erinevaid valdkondi, on masinatest intelligentsuse loomise probleemile võrdselt erinevaid arvutuslikke lähenemisviise.

Alltoodud erinevad meetodid on aastate jooksul arenenud ja mõned neist on teatud ülesannete jaoks paremad kui teised. Seetõttu on oluline teada, mis need on ja kuidas nad töötavad.

• Loogilised meetodid – Kuigi loogilised meetodid ja algoritmid pole spetsiaalselt AI-ga seotud, võivad nutirakenduste arendamisel palju abi olla. Kaasaegne arvuti põhineb loogilistel ahelatel nagu AND, NOT, NAND, OR, XOR jne.
  
• Otsing ja järjestus – Nagu nimigi ütleb, otsite andmebaasist ja järjestate tulemused asjakohasuse alusel. See on otsingumootorite alus.
  
• Närvivõrgud – Inimese aju tunnetussüsteemi taasloomine. Närvivõrk võib olla mälumahukas, olenevalt selle keerukusastmest või sellest, kui palju peidetud kihte sellel on. Paljude kihtidega keerulisi närvivõrke nimetatakse sügavaks õppimiseks. Nad on õppimises väga paindlikud ja on enamiku hiljutiste AI-rakenduste imede taga.
  
• Otsustuspuu – Lihtne meetod teabe või sündmuste klassifitseerimiseks sisendite põhjal. Iga puu tase aitab otsustada, milline objekt võib olla või mitte.
  
• Bayesi klassifikaatorid – See meetod liigitab dokumendid nende sisu alusel. See on suurepärane e-posti rämpsposti kontrollimiseks, kuna e-kirju, mis sisaldavad "Viagrat" või "osta Cialist veebist", on lihtne rämpspostina tuvastada.
  
• Evolutsiooniline – AI-süsteem, mis suudab luua endast erinevaid versioone, neid testida ja seejärel saada parimaks versiooniks. Suurepärane mängude jaoks ja võib-olla superintelligentse projekti jaoks.
  
• Clustering – See hõlmab seotud andmete rühmitamist, et hõlbustada ühenduste (nt lendude ja sõiduvõimaluste) leidmist.

Tehisintellekti eelised

Tehisintellektil on palju potentsiaalseid eeliseid, mis muudavad selle atraktiivseks paljude rakenduste jaoks, alates tervishoiust kuni kaubanduse, tootmise ja nii edasi. Selle ulatus on aga praktiliselt lõputu, kuna tehisintellektist saab kasu enamik inimtegevusi.

Allpool on loetelu tehisintellekti peamistest eelistest:

• Automaatika – Need muudavad ülesannete, eriti rutiinsete ja igavate ülesannete automatiseerimise lihtsaks.
• Inimlikke vigu pole – Inimesed teevad aeg-ajalt vigu, kuid mitte arvutirakendused.
• Kiiremad otsused – Saate vastused vaid millisekunditega, ilma igasuguse stressita.
• Valmis 24/7 – Arvutirakendused ei väsi.
• Riske vähe või mitte – Sõja või tuumapuhangu ajal võivad robotid olla väga kasulikud.
• Tootlikkuse tõstmine – Arvutid tõstavad juba meie tootlikkust ja tehisintellekt suurendab seda veelgi.

Tehisintellekti puudused

Tehisintellektil on ka mõned puudused ja siin on peamised:

• Tööpuudus – Tehisintellekti rakendused tõrjuvad tulevikus töökohti välja. Need on aga tõenäoliselt korduvad ülesanded, mis ei nõua keerulisi oskusi.
• Kapitalimahukas – Uute tehisintellektisüsteemide juurutamine on siiski suhteliselt kapitalimahukas ettevõtmine, võrreldes sellega, kui lihtsalt palgatakse seda tööd tegema.
• Ei mingit väljaspool kasti mõtlemist – Kuigi tehisintellekt võib aidata teadlastel välja mõelda uusi leiutisi või avastada uusi mustreid, töötab see ainult siis, kui süsteem on selleks loodud. Vastasel juhul puudub tehisintellekti masinal inimlik loovus. Vähemalt praegu.
• Privaatsus probleemid – Alates Facebookist kuni riikideni, kus juba kasutatakse AI-d, et otsida tänavatel olevate inimeste nägusid. Keegi ei tea, kuidas selle tehnoloogia pahaloomuline rakendamine võib osutuda.

Meie tulevik tehisintellektiga

Tulevik pole veel juhtunud, nii palju tulemusi on veel võimalik. Siiski võite AI valdkonnast oodata mõnda asja, tuginedes käimasolevale tööle ja uuringutele. Siin on mõned:

• Sõjaline – Esimene on relvastatud tehisintellekt, sõjalised laborid üle maailma on sellesse juba sügavalt suhtunud. Ja pidage meeles, et Internet töötati algselt välja sõjaliseks kasutamiseks.
  
• Tööturg – Teine probleem on traditsioonilised töökohad. Alus- ja rutiinse tööga töötajaid asendatakse üha enam robotite või muude tehisintellektil töötavate lahendustega. Keerulisemaid oskusi ja loomingulisust nõudvaid töid ei tohiks siiski palju mõjutada.
  
• Intelligentsus – Teine probleem on superintelligentsus, mis viitab tehisintellektirakendusele, mis muutub nii intelligentseks, et ületab normaalse inimese taseme. See ei ole küsimus if aga millal, nagu see kindlasti juhtub, arvestades arvutiriistvara arendamise piisavat edu. Seega oodake iRobotilt tulevikus mingit Skynetit, Matrixit või VIKI-t.
  
• Privaatsus – Järelevalve halveneb ja halvad näitlejad astuvad lõpuks parteisse. Mis oleks parem viis leida kedagi, keda röövida, kui tehisintellektil töötav avalik järelevalvesüsteem?
  
• Armastus – Lõpuks on veel seksi ja suhete küsimus. Elusuuruses seksnukud elementaarse AI puhul on mõned inimesed juba moes. Saate neid hankida mis tahes kuju, värvi, näo ja teile meeldivate lisadega. Kuid tehisintellekti edusammude abil kõnnivad nad ringi, pesevad nõusid, tantsivad teie eest, küsivad, kuidas teie päev möödus, loovad emotsionaalset sidet, õpivad tundma teie seksuaalseid ja muid eelistusi ning muutuvad kogu aeg odavamaks. 
  Vaadake, kuhu see kõik viib?

Parimad AI-tööriistad

Hackernoonil on see pikk tehisintellekti tööriistade ja teenuste loend võite hakata kasutama juba täna. Alates Amazon Echost kuni Google'i assistendi, Cortana ja paljude teisteni on loend jagatud asjakohasteks jaotisteks.

Isiklike või äriliste AI-süsteemide arendamiseks tehniliste tööriistade jaoks leiate allolevast loendist valdkonna tippnimesid ja nende tegevust.

• Python - Kõrgetasemeline programmeerimiskeel, kus on palju AI-teeke.
• TensorFlow – Pythonil põhinev AI arendusplatvorm Google'ilt.
• Scikit Õpi - Teine Pythoni-põhine masinõppeplatvorm.
• Kohv - Kiire ja hõlpsasti kasutatav masinõppe raamistik.
• MX Net – avatud lähtekoodiga süvaõpperaamistik.
• PyTorch – optimeeritud süvaõppega Pythoni teek.
• Google Cloud ML Engine - Skaleeritav pilvepõhine mootor treenimiseks ja prognoosimiseks.
• Azure ML mootor – Microsofti pilvepõhine masinõppemootor.

Järeldus

Jõudes selle juhendi lõpuni läbi tehisintellekti maailma ja selle, mida see meile varuks pakub, olete näinud ka selle tehnoloogia eeliseid ja puudusi.

Üks on selge – tehisintellekti jätkuv areng on vältimatu. Seega peame valmistuma järgmistel aastakümnetel dramaatilisteks sotsiaalmajanduslikeks muutusteks.