Хватит морочить людям головы: Искусственный Интеллект (ИИ) - это не технология, а цель для науки.

Дальнейшее бездумное использование ставшим уже привычным для всех  термина (ИИ), от бизнеса до военных, размывает цели и сбивает с толку многих.

У нас уже есть устройства, с которыми мы можем поговорить, но они при этом не понимают из сказанного ни слова. У нас есть автомобили, которые, при ошибке GPS, будут упорно пытаться проехать там, где и ребенку видно, что дороги нет. Машины распознают фото, не понимая, что на них. И даже есть машины, способные победить чемпионов мира в шахматах и ??Go, но не способные при этом ответить на элементарный вопрос «зачем мама мыла раму?». Мы освоили компьютинг, "тралим" океаны данных и преуспели в машинном обучении.

Но все это вовсе не ИИ, а лишь наши достижения на пути поиска возможностей создания ИИ—машины, умной как люди и даже ещё умнее.

Посему, хватит морочить головы:

• умеющие бегать и т.п. роботы—это не ИИ, а роботы, умеющие что-то там делать;


• самоуправляемые авто—тоже не ИИ, а автомобильный автопилот;


• и распознавание чего-либо, и машинный голос в колцентре, и компьютерное зрение, и помощь в принятии решений—все это тоже не ИИ.

ИИ—это не технология, а цель.

На пути к этой цели создается множество технологий, совершенствуются существующие и возникают новые области знаний, открываются новые сегменты бизнеса (потребительские и корпоративные, товарные и сервисные).

Однако, мало понять, что ИИ—это цель. Потому что ИИ—это еще и наука, или если сказать точнее, то продвижение в новом познании новой науки. Любая наука имеют свою цель. Цель физики—приблизиться к истинному пониманию природы Вселенной. Потому что само слово - физика, в переводе означает - ПРИРОДА.  На пути к этой цели физики разработали массу технологий, изменивших жизнь человечества (от оптики и электричества до атомной энергии и квантовых технологий). Но эти технологии не являются физикой?—?это побочные продукты поисков в  понимании устройства Вселенной.

Точно так же машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника—всё это побочные продукты нашего стремления к пониманию и созданию ИИ.

Ну а надуманные понятия—«слабый ИИ»» и «сильный ИИ»—лишь путают и сбивают с толку.

Не бывает «слабой и сильной физики», и не бывает «слабого и сильного пути».

ИИ—это цель и наука, прокладывающая путь к цели.

Всё сказанное—совсем не новость для тех, кто серьёзно занимается ИИ, а не просто оседлал этот хайп, чтобы "рубить бабло", как сейчас модно говорить и пиарить свой бизнес.

Однако, когда такое пишется в Forbes,—значит лёд все же  тронулся, и сказанное, начинает понемногу "доезжать" даже до "начальства" и от науки и от возомнивших себя "сильными мира сего". Но даже если и не "доедит", главное что бы пришло понятие к людям, которым они морочат головы.

Люди давно мечтали об идее машин, обладающих интеллектом и возможностями человека. От ранних греческих мифов о Гефесте и его автоматах до Голема восточноевропейской еврейской традиции и более ста лет научно-фантастических историй, романов и фильмов наше человеческое воображение представляло себе, каково это-иметь разумные, разумные, похожие на человека машины, сосуществующие с нами. В 1920 году в пьесе Карела Чапека "R. U. R." ("Универсальные Роботы Россума“) впервые придумали слово” робот" и дали нам имя, чтобы дать творениям нашего воображения. Во многом поиски умной машины приводят к развитию современного компьютера. Идеи Алана Тьюринга не только сформулировали основу программируемых машин, но и ядро концепций искусственного интеллекта, а одноименный тест Тьюринга стал средством оценки интеллектуальных машин.

Тем не менее, с веками технического прогресса и почти экспоненциального увеличения вычислительных ресурсов, данных, знаний и возможностей, мы все еще не достигли видения искусственного общего интеллекта (AGI) - машины, которые могут быть равным аналогом человеческих способностей. Мы даже близко не подобрались. У нас есть устройства, с которыми мы можем поговорить, которые не понимают, что мы говорим. У нас есть автомобили, которые будут с радостью ехать прямо в стену, если это то, что ваш GPS поручает ему делать. Машины обнаруживают изображения, но не понимают, что это такое. И у нас есть удивительные машины, которые могут победить чемпионов мира по шахматам и пойти и многопользовательские игры, но не могут ответить на такой простой вопрос, как “как долго я должен готовить 14-фунтовую индейку?"Мы освоили вычислительную технику. Мы разобрались с большими данными. Мы разбираемся в обучении. Мы понятия не имеем, как достичь общего интеллекта.

Отчасти причина этого разрыва в том, что мы путаем различные вещи, которые мы разработали в результате наших поисков интеллектуальной машины из самого квеста. Искусственный интеллект-это не технология. Задаваясь вопросом, является ли какая-то конкретная технология или нет, AI отсутствует. Искусственный интеллект-это путешествие. Это поиски разумной машины. Все технологии, которые мы разработали на пути к этому квесту, - это вещи, которые индивидуально полезны, но все вместе еще не привели нас к цели. Вот почему важно понимать, что искусственный интеллект - это не технология, во многом так же, как космическая гонка-это не технология.  

Современные корни AI

Для того, чтобы понять, где мы сейчас находимся или не находимся с ИИ (в зависимости от того, как вы хотите смотреть на вещи), важно знать корни современного ИИ. Термин искусственный интеллект был придуман в 1956 году на летней конференции университета Дартмут. Джон Маккарти, знаменитый исследователь ИИ, который собрал конференцию сам, сказал, что ИИ не имеет технологического значения. По его словам, “AI-это наука и техника создания интеллектуальных машин."Сам творец видел в AI не цели, а средства. AI не является технологией больше, чем физика или гражданское строительство. Задача состоит в том, что, как и все науки, должно быть применение концепции к реальности.

С 1950-х годов огромные достижения в области технологий эволюционировали, чтобы помочь нам в наших поисках к целям искусственного интеллекта. В первые десятилетия существования ИИ, с 1950-х по 1970-е годы, мы создавали машины, которые могли играть в игры, понимать основную логику, могли участвовать в простых разговорах, имели базовые возможности машинного перевода, и мы даже рудиментарные нейронные сети.
ВЫ МОЖЕТЕ ТАКЖЕ ПОЛЮБИТЬ

После снижения процентных осаждают при доставке ИИ более-обещания, интерес возобновился в конце 1980-х гг. широкое внедрение компьютерных столов на столы работником знаний и разработки экспертных систем. В конце 1990-х годов IBM обыграла шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова. Казалось, мы вернулись к разработке искусственного интеллекта. Но все это остановилось, когда корпоративный и венчурный интерес ослаб из-за неспособности ИИ снова выполнить некоторые из обещаний.

Но мечта была еще жива и интерес к ИИ вновь возникла со страстью в середине 2000-х годов. С почти безграничной властью, облачных вычислений и графических процессоров, преобладание больших данных и наше ноу-хау, чтобы использовать его хорошо, и разработке перспективных нейросетевых алгоритмов, нам удалось добиться некоторых обещаний невыполненных Ма в прошлом. AI снова хип. Это в моде. Деньги текут. Компании становятся "AI first", как будто предыдущая стигма никогда не существовала. Интерес к ИИ продолжает нагреваться и не показывает признаков замедления. И все же, со всеми миллиардами вложенных средств и тысячами лучших мыслителей мира по этому делу, мы все еще не раскололи орех искусственного общего интеллекта. Наша технология недостаточна? Это проблема с нашими данными? У нас все еще недостаточно вычислительной мощности? Или более вероятно, что поезд AI катится, и мы только что покинули последнюю станцию. В этой волне мы решили некоторые проблемы, но цель ИИ еще впереди. Нам нужно перейти на следующую станцию.

AI - это не технология

Является ли ИИ технологиями, которые люди используют, чтобы сделать машины интеллектуальными, или это движение к цели достижения машинного интеллекта? По словам Джона Маккарти, ИИ на самом деле является наукой. Это область исследований. Но было бы более полезно думать об ИИ как о цели. Если AI считается коллекцией технологий, то вы можете спорить весь день о том, что есть, а что нет. Роботы по AI? Беспилотные автомобили AI? Компьютерное зрение AI? Является ли распознавание символов AI? Если вы думаете об этом как о технологии, то она всегда подвержена разногласиям и интерпретации. Однако, если вы думаете об этом как о цели или квесте, то это то, чего мы всегда стремимся достичь, даже если мы еще не совсем там.  Даже если вы думаете об ИИ как об области исследований, такой как физика, у этих областей исследований есть цели. Цель физики - получить истинное понимание природы Вселенной. Все, что мы разработали в этом стремлении к пониманию физики-это технологии, которые пригодятся в нашей повседневной жизни. Но эти технологии не являются физикой - они являются побочными продуктами нашего стремления понять физику. Таким же образом, машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника-это не ИИ, это технологические побочные продукты нашего стремления достичь или понять ИИ.

Поиски искусственно интеллектуальной машины привели к большим достижениям в этой области. Как было указано выше, теперь у нас есть технологии, которые могут распознавать и классифицировать изображения, понимать и генерировать естественный язык, возможности самостоятельного вождения автомобиля, чат-боты, которые могут одновременно разговаривать на нескольких языках, системы, которые могут помочь диагностировать такие заболевания, как рак или диабет, и почти бесчисленный набор приложений в широком спектре отраслей. Многие классифицируют эти приложения как "узкий AI “(или не дай бог уничижительный термин”слабый AI"). Само собой разумеется, что, поскольку никто еще не достиг AGI (считается "сильным AI"), то каждое текущее применение AI является узким. Это делает термин узкий AI одновременно бесполезным и бесполезным. Когда люди используют термин "узкий ИИ", они действительно означают когнитивные технологии, которые были разработаны в поисках интеллектуальной машины. Поэтому вместо того, чтобы говорить "узкий ИИ“, просто используйте термин "когнитивные технологии".” Это более показательно из того, что имеется в виду. Когда кто-то говорит "общий ИИ" или "сильный ИИ", вы должны спросить - Вы имеете в виду технологии, которые реализуют интеллектуальную машину или саму конечную цель? Одно-наука, другое-технологии применения.

Во многом так же, как космическая гонка не была технологией, ИИ можно рассматривать с той же точки зрения. Много больших развитий пришли из нашего quest получить к космосу such as термальные одеяла, микропроцессоры, формула младенца,и велкро. Целью был поиск людей в космосе, на Луне и даже межзвездный транспорт. События, возникшие в процессе достижения этой цели, смогли помочь обществу. Что выходит из гонки, так это все эти технологии, которые составляют кусочки и кусочки попытки достичь этой цели.

Создание интеллектуальных машин является как целью ИИ, так и основной наукой, стоящей за пониманием того, что нужно, чтобы сделать машину интеллектуальной. AI представляет наш желаемый результат, и многие из событий на пути к этому пониманию, такие как самоуправляемые транспортные средства, технология распознавания изображений или обработка и генерация естественного языка, являются шагами на пути к AGI. Дальновидные организации и люди понимают, что ИИ-это не технология. Они не спрашивают, что они реализованы или нет ИИ. Вместо этого они спрашивают, какой преобразующий эффект оказывает технология. Они спрашивают, какую пользу они могут извлечь из машин, которые могут думать и действовать, как люди. Они спрашивают, как AI будет представлять возможности для резкого повышения эффективности, сокращения расходов, повышения удовлетворенности клиентов, улучшения существующих продуктов и услуг и создания новых возможностей для бизнеса. Потому что в конце концов, сама организация-это не ее технология, а ее общая миссия и цель. И так же, как и эти организации, ИИ определяется не технологией, а общей целью.

Kathleen будет серийным антрепренером, savvy сбытовиком, специалистом AI и машинного обучения, и разъемом индустрии техника. Она является главным аналитиком, управляющим партнером и основателем Cognilytica, исследовательской и консультативной фирмы, а также соведущей популярного подкаста AI Today.

Источник: rnto.livejournal.com

Комментарии: