Я настоятельно рекомендую избавиться от этого термина. Переименование всего поля Желаемое против искусственного было бы шагом в правильном направлении и заставило бы нас переосмыслить предположения, на которых мы построили эту отрасль, в надежде на лучшее будущее. Если необходимо, используйте Когнитивный интеллект, как описано здесь.

Искусственный интеллект - это просто Искусственный. Мы стремимся создать разум, но тем не менее поощряем невежество. Маркетинг намного превзошел все наши возможности для выполнения обещания. Данные показывают, что мы не понимаем его практического применения в большинстве случаев. От простых ошибок в системах управления производством пищевых продуктов, создания и тестирования моделей лекарств до сложных систем управления полетом, которые выходят из строя, мы не можем позволить себе доверять несовершенным моделям. ИИ, каким мы его знаем сегодня, буквально убивает нас всех.

Проблема начинается с приземленной агрегации и имеет мало общего с сексуальным конечным продуктом. Вся система ошибочна, и мы слепо принимаем то, что не считаем правильным. Это неправильно с самого начала — все это. Хотите проверить этот тезис в своем бизнесе? Спросите своих специалистов по данным, насколько хороши их данные и откуда они их берут? Это всего лишь один из факторов, влияющих на 85% отказов проектов.

При создании набора данных для «обучения» вычислительных моделей мы полагаемся на любую информацию, которую можем собрать. Иногда это очень целенаправленно, гигиенично и надежно на контролируемом рынке. Финансовая, автомобильная и аэрокосмическая отрасли являются хорошими примерами приобретения, контролируемого и управляемого потребителем. Даже когда ресурс богатый, собранный и проверенный, мы часто не можем взять больше, чем образец из-за вычислительных ограничений. Поэтому мы создаем абстракции и проекционные модели, чтобы синтезировать больше данных, которые, по нашему мнению, статистически репрезентативны для базовых данных. Как вы можете приобрести то, чего, как вы не знаете, не хватает? Что произойдет, если вы обнаружите, что его не было с самого начала? Сколько компаний прибегают к анализу рисков и выгод для рефакторинга?

Проблемы смещения. Предвзятость начинается с приобретения. Посмотрите этот пост для более подробной информации. Мы обсуждаем вопросы с точки зрения пола, расы, отношений, культуры, статуса и множества других периметров. Но настоящее преступление заключается в приобретении — модели, созданные из доступных данных, почти во всех случаях не полны. Хуже того, если бы информация была надежной со 100-процентным охватом, ее, вероятно, было бы слишком много и слишком быстро для того, чтобы системы могли ее принять и сохранить. Форматы и склонность к привлечению клиентов еще больше ограничивают полезность. Эта реальность создает ужасный цикл просчетов, когда мы преувеличиваем статистические значения для создания обучающих наборов.

Затем идет целостность данных. Как часто мы возвращаемся назад и пересматриваем точность и согласованность? Системы управления полетом — это пример, когда целая отрасль сосредоточилась на решении этих проблем. Даже в этой строго контролируемой замкнутой модели у нас нет ИИ, и у нас по-прежнему случаются серьезные сбои в крайних случаях. Люди, как бы то ни было, сохраняют контроль над этими системами. Автомобильные программы-автопилоты — это потоковые механизмы, способные обрабатывать огромные объемы информации от моделей, созданных за десятилетие. Какими бы впечатляющими они ни были, у них есть предсказуемые пределы. Разрешение на приобретение, идентификация модели и использование,

Мы нанимаем армии людей, которые работают за кулисами для очистки данных и обработки информации. Они — безмолвная сила, стоящая за искусственным разумом. Они хотят голоса сейчас. Этот голос точно подчеркнет, насколько ошибочен этот процесс от того, кого нанимают, до того, кого увольняют и по каким правилам они работают — еще одно более коварное и врожденное предубеждение.

Я мог бы болтать часами, но моя целевая аудитория уже говорит, ну и что?!

Прекратите использовать искусственный интеллекткак термин и бизнес-процесс, которых не существует в действительности.

Назовите это, как оно есть, машинным обучением. Это не сексуально, но нам нужно снизить тон и тенор на рынке. Прекратите использовать его, чтобы обещать снижение затрат, лучшее время отклика и волшебные идеи. Прежде всего, нам нужно перестать пугать сотрудников тем, что эта технология заменит их в ближайшее время. Toyota видит правду в этой позиции. Проверьте эту ссылку о робототехнике на сборочных линиях.

Если и есть какое-то обещание, то оно заключается в том, чтобы решить проблему поседения нашего мира и ее влияния на молодых людей, чтобы они оставались продуктивными. Тойота прикрывает твою спину.