Riepilogo dell’articolo: True Ai Dodn’esiste ancora ..’S Intelligenza aumentata

In questo articolo, l’autore discute il concetto di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico. Affermano che mentre l’IA è diventata un argomento caldo e un risultato tecnologico significativo, la vera AI non esiste ancora. L’autore spiega le basi dell’IA e dell’apprendimento automatico, sottolineando l’importanza dei percetroni in questi sistemi. Descrivono i percetroni come simili ai neuroni nel cervello umano, evidenziando il ruolo che svolgono nell’elaborazione e nella trasmissione di informazioni. Inoltre, l’autore spiega il processo di formazione dei modelli di intelligenza artificiale e il significato della propagazione della schiena nel migliorare la loro precisione. Notano anche che l’IA rimane altamente specializzata e manca della versatilità dell’intelligenza umana.

1. In che modo l’IA e l’apprendimento automatico differiscono dalla vera intelligenza artificiale?

La vera intelligenza artificiale non esiste ancora. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono sottoinsiemi di intelligenza artificiale, concentrandosi su compiti specializzati e algoritmi specifici. Mancano l’intelligenza complessiva e la versatilità dell’intelligenza umana.

2. Cosa sono i percetroni e come si relazionano con l’IA?

I percetroni sono simili ai neuroni nel cervello umano e fungono da elementi costitutivi dei sistemi AI. Ricevono segnali di input, li elaborano e trasmettono l’output ad altri percetroni o sistemi. Perceptrons formano una rete all’interno di sistemi AI, facilitando l’elaborazione delle informazioni e il processo decisionale.

3. Come viene addestrato l’IA?

L’intelligenza artificiale viene addestrata alimentando i dati nel sistema e valutando le sue previsioni. Inizialmente, le previsioni del modello possono essere inaccurate. Attraverso un processo chiamato propagazione posteriore, il sistema regola i suoi parametri, creando nuove connessioni tra i percetroni e migliorando la sua precisione nel tempo.

4. Perché AI è altamente specializzato?

L’intelligenza artificiale è altamente specializzata perché è addestrata per attività specifiche. Manca la versatilità e l’intelligenza generale degli esseri umani. Mentre l’IA eccelle in determinati compiti, è limitato nelle sue capacità al di fuori del suo dominio specializzato.

5. Qual è l’importanza del coinvolgimento umano nell’intelligenza artificiale?

Nonostante i suoi progressi, l’IA richiede ancora input e interventi umani. L’intelligenza umana completa l’IA fornendo il contesto necessario, la comprensione e le capacità decisionali che le macchine mancano. Gli umani svolgono un ruolo cruciale nell’utilizzo e nella guida dei sistemi di intelligenza artificiale.

6. In che modo l’IA è diventata una parte significativa della cultura contemporanea?

L’intelligenza artificiale è diventata una parte significativa della cultura contemporanea attraverso vari ritratti nell’intrattenimento e nei media. Dai film con macchine per viaggi nel tempo a adorabili robot, l’IA ha catturato l’immaginazione del pubblico e ha favorito un interesse per il suo potenziale impatto sulla società.

7. Perché l’apprendimento automatico è considerato un campo ampio e complesso?

L’apprendimento automatico comprende una vasta gamma di tecniche e applicazioni, rendendolo un campo ampio e complesso. Man mano che l’apprendimento automatico continua ad espandersi e integrarsi con altri campi, la sua profondità e complessità aumentano, richiedendo una conoscenza specializzata per una comprensione approfondita.

8. Che ruolo svolgono i percetroni nei sistemi AI?

Perceptrons fungono da unità fondamentali all’interno dei sistemi AI. Ricevono ed elaborano segnali di input, portando al processo decisionale e alla trasmissione delle informazioni all’interno del sistema. Perceptrons formano reti interconnesse che consentono il funzionamento dei modelli AI.

9. In che modo AI e Machine Learning Impact Society?

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno un impatto significativo sulla società, influenzando vari settori e industrie. Hanno il potenziale per migliorare l’automazione, migliorare i processi decisionali e rivoluzionare industrie come assistenza sanitaria, finanza e trasporti.

10. Qual è la relazione tra percetroni e neuroni?

I percetroni sono modellati su neuroni nel cervello umano. La struttura e la funzione dei percetroni hanno somiglianze con i processi biologici che si verificano all’interno dei neuroni. Questa connessione consente lo sviluppo di sistemi AI che rispecchiano alcuni aspetti dell’intelligenza umana.

Vero ai non lo fa’esiste ancora ..’S Intelligenza aumentata

Alcuni decenni fa, l’intelligenza artificiale (AI) era solo limitata all’intrattenimento. Le persone si sono meravigliate del potere che questa tecnologia aveva, ma oggi AI e Machine Learning è un argomento caldo. In effetti, la maggior parte delle persone ha interagito con questa tecnologia in qualche modo nella loro vita.

Fa “VERO” Ai esiste già?

L’intelligenza artificiale è probabilmente il più grande risultato tecnologico nella storia. Esso’è soggettivo ovviamente, ma io’è stato ossessionato dalla tecnologia da quando ero un bambino. Mentre io’Sono sicuro che ci sono molti progressi tecnici di cui non sono a conoscenza, AI o Machine Learning, li supera tutti. Potrebbe forse essere fatta un’eccezione per l’invenzione del linguaggio o forse della ruota, tuttavia dubito che poche altre cose avranno un effetto così profondo sulla specie umana. L’intelligenza artificiale è stata una componente stabile della cultura contemporanea per più generazioni ora. Dalle macchine per viaggi di tempo infernale per distruggere l’umanità a robot amichevoli e adorabili che si avventano attraverso lo spazio, noi’VE Macchine antropomorfizzate in preparazione di ciò che tutti sappiamo sta arrivando.

Solo, cosa succede se’è già qui? Cosa succede se ‘VERO’ L’intelligenza artificiale è già stata creata? Per aiutare a spiegare, devo esaminare come funziona l’IA. Assistente’Non preoccuparti. Là’non è coinvolta matematica.

L’apprendimento automatico è un campo estremamente grande e ampio e man mano che questa tecnologia cresce e diventa utile per altri campi, aumenta solo di profondità e complessità. Ovviamente la persona media non ha il tempo di imparare come funziona tutto, non importa quanto sia importante farlo. Fortunatamente, i principi su cui lavora sono abbastanza semplici. La prima cosa che dobbiamo sapere è qualcosa chiamato perceptron.

Percetroni

Il modo migliore per concettualizzare un percetrone è che è essenzialmente lo stesso di un neurone nel cervello umano. Se tu’Non sono davvero sicuro di cosa sia un neurone, non’Ti preoccupi, ti ho coperto.

I neuroni sono le cellule che compongono il nostro sistema nervoso. (Non ho detto matematica, non l’ho fatto’dà qualcosa sulla biologia) per fortuna, loro’essere piuttosto semplice per quanto riguarda queste cose. Quella porzione rossa sul lato sinistro è il nucleo. Riceve impulsi elettrici da quei ramo che guardano le cose. Il nucleo esegue alcuni calcoli e decide quale segnale inviare a destra, che viene immesso in più altri neuroni. Questo era il progetto per qualcosa chiamato perceptron.

Lo so, lo so, questo è decisamente vicino alla matematica, ma non abbiamo’Ho bisogno di conoscerne, però, però. Promettere. Tutta quella roba a sinistra sono i segnali di input che vanno in ‘nucleo’, che fa qualcosa, quindi invia l’output ad altri percetroni. IL ‘Macchina’ Nell’apprendimento automatico è una grande rete di questi ‘Oggetti programmati’. Le configurazioni variano, ma questo’è il suo. Prendono il segnale di input da qualcosa, che si tratti di testo, dati numerici o qualsiasi altra cosa e questa rete estremamente complicata di neuroni digitali, quindi passa avanti e indietro in qualche modo fino a quando il modello totale non emette la sua previsione.

Se tu’non è completamente seguente, Don’Non preoccuparti. L’importante Take Away è questa: una rete di nodi prende informazioni, fa qualche calcolo e invia informazioni ad altri che decidono cosa farne. Suona familiare? Dovrebbe.

Se tu’Ricordiamo il percetron, avresti ragione. Funzionalmente, su larga scala, una rete neurale è molto simile a un grande percetrone. Ci sono, ovviamente, variazioni e questo non è assolutamente vero al 100%, ma questo’è abbastanza vero per i nostri scopi qui. Concettualmente, prendono informazioni, fanno qualche calcolo e inviano informazioni a qualcosa o a qualcuno che le userà. Esso’S perceptroni fino in fondo e fino in fondo.

Ma come funziona?

Stare con il nostro approccio di alto livello, addestrare un modello per fare qualcosa è abbastanza semplice. Hai la tua rete neurale e alcuni dati che desideri fare previsioni, diciamo, prevedendo se un’immagine è un 3 o un’ape. Si alimentano i dati nella macchina e sputa una previsione. Una previsione davvero negativa. Questo ha senso se tutto ciò che facevamo fosse schiaffeggiare alcuni percetroni e dargli da mangiare un mucchio di immagini. Come farebbe a sapere cos’è un’ape da un 3? Non ha nulla con cui confrontarlo. Per far capire al nostro modello le differenze, dobbiamo addestrarlo.

Farlo è abbastanza semplice. Vogliamo avere un sacco di immagini di 3’s e api ed etichette per ogni immagine in modo che la macchina possa classificare se stessa. Quindi prende un’immagine, fa una previsione e controlla se ha fatto bene. Naturalmente inizialmente avverrà la maggior parte di loro. Successivamente, si verificherà un processo chiamato propagazione, o qualcosa di simile. La propagazione del retro è dove la macchina regolerà diversi parametri, creando nuove connessioni tra diversi percetroni, sbarazzandosi degli altri e poi prova di nuovo.

Come puoi immaginare, questo può diventare molto tecnico in pratica, ma in generale’s semplicemente alimentare un’immagine nella macchina e prevede se’s a ape o un 3, quindi controlla la risposta. Se’S a destra, evviva! Sulla prossima immagine. Se’S Wrong, modificherà alcune impostazioni qua e là e riproverà, fino a quando alla fine la macchina è in grado di dire la differenza tra 3’s e api abbastanza bene. Ancora una volta, questo non è tecnicamente accurato, ma concettualmente’è abbastanza buono.

Fortunatamente per noi,’non è molto bravo in molto altro. Esso’è altamente specializzato e addestrato per fare questa cosa, e solo una cosa. Quello’s dove entriamo.

La componente umana

Per quanto sorprendente sia questa tecnologia, queste macchine rimangono stupide. E intendo davvero stupido. La nostra macchina di prima potrebbe essere in grado di dire un’ape da un 3, ma se ci lanci una mucca, esso, esso’Shererò faticoso per determinare se ciò’è un’ape o una 3, perché per la macchina, lì’non è proprio nessun’altra opzione.

Intelligenza artificiale, per quanto così’s usato, è davvero più un errore di marketing che una descrizione tecnica. Vedi, il problema è che anche noi umani siamo piuttosto stupidi. (Non stupido come la nostra macchina precedente, ovviamente. Questa era ovviamente una mucca!) Si scopre, non noi’t sapere cos’è effettivamente l’intelligenza. Oh abbiamo molte definizioni vaghe, ma la sua realtà è lì’è un elemento per l’intelligenza, in particolare la coscienza, che possiamo proprio’T di definire, figuriamoci replicare in uno spazio digitale. Persone molto più intelligenti di me stanno lavorando al problema, ma questo’onestamente un po ‘un buco nero dato la nostra incapacità di definire anche ciò che vogliamo fare! La coscienza è una di quelle cose strane in cui sai cosa io’sta parlando, ma se ci provi, tu’Ti renderò conto che non ti Don’in realtà so come definire ‘Che cosa’ è in ogni senso.

Riunire tutti

Allora perché questo è importante? Cosa è così importante in questo? Naturalmente, tutti sono a conoscenza dei recenti sconvolgimenti nella nostra società e penso che la maggior parte delle persone che utilizzano i social media siano consapevoli che questi sconvolgimenti sono, almeno in parte, a causa della proliferazione dei social media negli ultimi dieci anni. In effetti, molti fondatori dei social media hanno iniziato a parlare negli ultimi anni dei pericoli dei social media, di come non si sono resi conto di ciò che stavano costruendo, o se se ne sono resi conto, non erano a conoscenza delle conseguenze non intenzionali di tale tecnologia che viene scatenato sulla società. Ma ciò che è così pericoloso sugli esseri umani in grado di connettersi liberamente e condividere informazioni tra loro?

Ricordo che una volta ero in viaggio d’affari in Virginia. Era in ritardo, dopo una lunga giornata di lavoro e stavo andando in cima al garage per il garage di un hotel a guardare la società farlo’la cosa prima di andare per la sera per dormire un po ‘prima di un’altra lunga giornata. C’era questo traffico incrocio a quattro vie all’angolo del garage in cui mi trovavo e io non potevo’aiuta a notare che ogni auto che ha guidato era illuminata dall’interno dai telefoni. Anche le macchine con solo un conducente. A volte erano più intelligenti della media e non usavano il telefono mentre si alzavano alla luce, ma potevo vedere l’interno della loro auto illuminarsi non appena si fermarono alla luce. Ho visto molte macchine clacson davanti a quelle che non erano’T prestando sufficiente attenzione alla luce.

Ora, molti potrebbero concentrarsi sui pericoli della guida mentre si distraggono, o facendo qualsiasi altra cosa che noi umani dobbiamo fare mentre distraggono dal piccolo computer nelle nostre mani. Di sicuro, avrebbero ragione a sottolineare questi pericoli, ma non io’t penso che questi siano i veri pericoli che dobbiamo considerare. Sì, ci vuole solo una frazione di secondo perché si verifichi un incidente mortale, e questo deve essere ricordato, e questo’s una tragedia ogni volta. Ma quello che ho visto quando mi sono alzato in cima a quel garage guardando in basso non erano centinaia di persone distratte, ma centinaia di nodi, prendendo informazioni e condividendoli con altri nodi. Dopotutto, ricorda che la nostra concezione di un percetrone è solo un nodo che assume informazioni, effettua un certo calcolo interno e quindi invia informazioni ad altri nodi a cui siamo comunemente connessi.

Mentre stavo lì la gente a guardare, non potevo’A aiutare ma visualizzare le linee di informazioni inviate da ogni persona. Rispondendo a una catena di posta elettronica? Tweet a migliaia di follower in tutto il mondo? Oppure la faccia del viso con una persona cara a poche miglia di distanza? Ho visto connessioni ovunque, con informazioni condivise attraverso distanze geografiche che sarebbero state completamente inimmaginabili solo poche generazioni fa. I parallelismi con una rete neurale erano evidenti, la scala era appena fuori dai grafici.

Manopole e quadranti

Nel 2012, Facebook ha manipolato i newsfeeds di circa 700k utenti. Ciò che ha peggiorato, è stato senza il loro consenso. Lo hanno fatto per un periodo di 1 settimana, gestendo le espressioni facciali a cui questi utenti sono stati esposti per vedere se fosse possibile influenzare gli utenti’ emozioni. Puoi leggere lo studio qui.

“Mostriamo, tramite un enorme (N = 689.003) esperimento su Facebook, che gli stati emotivi possono essere trasferiti agli altri attraverso il contagio emotivo, portando le persone a sperimentare le stesse emozioni senza la loro consapevolezza. Forniamo prove sperimentali che il contagio emotivo si verifica senza interazione diretta tra le persone (l’esposizione a un amico che esprime un’emozione è sufficiente) e in completa assenza di segnali non verbali.” – Studio di Facebook sul contagio emotivo

Ci sono teorie della cospirazione abbondano su questo argomento e voglio prendermi un momento per differenziarmi da quello. Il mio scopo qui è quello di provare a delineare ciò che credo sia il primo ‘VERO’ AI che è arrivato online. Non faccio ipotesi sull’intenzione di coloro che lo hanno costruito o le loro azioni una volta che l’hanno avuto online. Il mio obiettivo qui è descrivere ciò che credo sia le somiglianze tra i social media e le tecnologie di apprendimento automatico e cosa significa per la società in generale. Forse quello che sta succedendo è il risultato naturale della larghezza di banda tra gli umani che aumentano così drasticamente in un periodo di tempo così breve. È del tutto possibile che come ‘potenza di calcolo’ Aumento a causa dell’aumento della larghezza di banda, diverse modalità di realtà si manifestano dall’aumento delle informazioni.

Esso’S anche possibile che diversi gruppi di persone potenti siano in competizione con altri gruppi di persone potenti e noi siamo i nodi nel loro attacco AI. Spingi in una particolare marca di propaganda psicologicamente manipolata e fai attaccare un esercito di droni.

Entrambi sono ugualmente possibili per me’m interessata. Il mio unico obiettivo con questo articolo è quello di muoversi sull’idea di un’integrazione tra macchina e biologia per creare la prima, vera intelligenza artificiale.

Conclusione

IO’Ll Grant, l’idea i’m starci qui non è uno che si intreccia necessariamente con idee contemporanee su cosa a ‘VERO’ L’intelligenza artificiale sarebbe. Abbiamo questa immagine nella nostra immaginazione di poter parlare al nostro telefono in questo modo’è una persona. Fai una domanda e ricevi una risposta.

La mia argomentazione è che questa tecnologia esiste già,’è solo diverso in alcuni dettagli di quanto inizialmente abbiamo immaginato. Ma è qui, e viene utilizzato e che forse, come spesso prima nel mondo della tecnologia, dobbiamo cambiare la nostra idea di cosa significhi effettivamente l’IA. Se apro Twitter e twot una domanda, otterrò una risposta.

La risposta che ricevo dipenderà dai nodi della rete con cui interagisco più spesso, ma il punto è che otterrò una risposta, o almeno, avrò risposte da cui posso determinare una risposta, che è tutto ciò che fa davvero l’apprendimento machine, comunque.

Vero ai non lo fa’esiste ancora ..’S Intelligenza aumentata

L’intelligenza artificiale è facilmente una delle parole d’ordine più popolari che questo oear, persino suscitando accesi dibattiti tra importanti magnati tecnologici, Musk e Zuckerburg, sul futuro dell’IA.

Tuttavia, persiste una grande supervisione: la vera intelligenza artificiale non esiste e non esiste per almeno un altro decennio, secondo Boltiq CEO, Roei Ganzarski.

Invece, suggerisce, le aziende tecnologiche che affermano di farlo ‘AI’ in realtà forniscono solo un’intelligenza aumentata.

Mentre molte aziende affermano di fornire “Ai-guidato” soluzioni, in realtà loro’Riegrega le tecniche di apprendimento automatico nella migliore delle ipotesi, sviluppando ciò che Ganzarski definisce un’intelligenza aumentata.

In effetti – IBM (che probabilmente ha creato la prima tecnologia AI con Watson) è d’accordo con questa definizione e crede oggi’Le tecnologie S sono più basate sui dati che mai ma non’T ancora abbastanza avanzato da pensare da soli – che è come viene definita la vera AI.

Mentre HBO’S Westworld ci dà uno sguardo a un futuro in cui gli androidi da soli simili a umani sono la norma, le persone dovranno aspettare diversi anni in cui la tecnologia passerà dall’interpretazione di scenari predeterminati basati su una biblioteca di dati a un bot intelligente che formula le proprie idee basate sulla morale/razionale-essenzialmente ‘pensiero’ per se stesso.

In un’intervista con l’informazione Age, Ganzarski’S ha discusso di come pensa che questo divario dall’intelligenza aumentata all’intelligenza artificiale sarà colma, quanto tempo ci vorrà e cosa detiene il futuro dell’IA.

Là’s Attualmente un sacco di clamore sull’intelligenza artificiale in quasi tutti i settore, ma si afferma che non lo fa’T ancora esiste. Se non siamo’T sperimentare la vera ai, cosa stiamo vedendo invece?

L’intelligenza artificiale è facilmente una delle parole d’ordine più popolari quest’anno, ma secondo me non esiste ancora e non esiste da un po ‘di tempo.

Invece, le aziende tecnologiche che affermano di farlo ‘AI’ stanno effettivamente fornendo ciò che definirei un’intelligenza aumentata: software decisionale molto sofisticato, rapido o di supporto decisionale basato su scenari in tempo reale.

Tuttavia, anche queste decisioni a seconde di secondie, basate sul computer si basano su algoritmi altamente evoluti che sono stati programmati nel software da un essere umano.

Questi “Ai-guidato” Le soluzioni stanno effettivamente sfruttando le tecnologie avanzate, ma direi che questo non è ancora vera intelligenza artificiale.

Per capire la mia opinione, dovremmo guardare come viene definita l’IA.

Nel linguaggio più semplice, l’IA è un computer (software, robot, chiamalo qualunque cosa tu) che ha la capacità di fare le cose che solo un essere umano può fare e usare lo stesso livello di logica e ragionamento che un essere umano farebbe. Quest’ultima parte è la chiave.

Alcuni potrebbero discutere i robot che fanno solo ciò che gli umani esistono già come se i robot possano costruire auto o addirittura fare calcoli avanzati e potrebbero persino funzionare bene, se non meglio, più velocemente e più coerente degli umani.

Tuttavia, lo fanno attualmente seguendo una serie di ordini, non usando il ragionamento o la logica di propria creazione. Anche quelli che usano l’apprendimento automatico dicono al computer cosa fare dei dati compilati e come “Imparare”.

In effetti, fino alla conferenza di Dartmouth Artificial Intelligence (AI), J. McCarthy ha definito lo studio del nuovo campo dell’intelligenza artificiale come segue: lo studio è quello di procedere sulla base della congettura che ogni aspetto dell’apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza può essere descritto in modo così preciso che una macchina può essere fatta per simularla.

Sarà fatto un tentativo di trovare come fare in modo che le macchine usi il linguaggio, formino astrazioni e concetti, risolvi i tipi di problemi ora riservati agli umani e migliorali.

Permettere’S guarda alcuni esempi in cui il ragionamento umano è fondamentale nel processo decisionale e deve ancora essere imitato da un computer:

• Dal semplice: Gli aerei da una data compagnia aerea devono essere assegnati 45 minuti a terra tra i voli per scaricare e caricare il bagaglio e i suoi passeggeri. Tuttavia, immagina se un certo volo abbia dovuto radersi un solo minuto per evitare ritardi proiettati. Sta pianificando 44 minuti ok? Che ne dici di aggiungere un minuto invece? La macchina sarà in grado di rompere il ‘regola’ di 45 minuti? Sta tenendo conto del personale che hanno al turno quel giorno e la loro volontà di “attività febbrile” per fare le cose se le venivano chiesto?

La macchina, poiché potrebbe non essere programmata per tenere conto di scenari specifici, probabilmente non avrà tutte le informazioni che un essere umano, un gestore del turno potrebbe conoscere o prendere in considerazione.

• Al più complesso: Un’auto senza conducente si trova di fronte a colpire un muro che rischia il passeggero’s la vita o colpire un gruppo di pedoni che attraversano la strada. Possiamo programmare il software che alimenta l’auto per reagire in un certo modo, ma alla fine il software non ha capacità di considerare i problemi morali (i.e. Chi sta cavalcando nella mia macchina, che sono le persone per strada, quanti anni hanno, cosa’s lo scenario migliore) – che qualsiasi pilota considererebbe se mai affrontasse la situazione.

Con questi esempi in mente, possiamo trarre la conclusione che dobbiamo ancora raggiungere una realtà in cui i computer hanno raggiunto le capacità di ragionamento razionale e possono essere considerati intelligenza artificiale.

Puoi condividere alcuni esempi di come l’intelligenza aumentata viene utilizzata oggi?

L’intelligenza aumentata viene utilizzata in quasi ogni settore, dalla tecnologia di marketing alle auto a guida autonoma. Quasi ogni volta che leggi ‘AI’ capacità nelle notizie, esso’s in realtà intelligenza aumentata.

Pensa al software che ha deciso su quale operatore telefonico è meglio rispondere a una chiamata in arrivo in un call center per aumentare la probabilità di un risultato positivo di chiamata o del programma che decide quali le luci di arresto del traffico cambiano quando e in quale ordine per ridurre la probabilità di un ingorgo. Entrambi sono intelligenza aumentata.

Anche il software che adatta a quale pubblicità viene visualizzato quando tu’Reflamo siti Web per aumentare la probabilità di acquistare e acquistare il contenuto è alimentato dall’intelligenza aumentata. Questa tecnologia è integrata in quasi ogni aspetto della nostra vita quotidiana, che la riconosciamo o no.

In che modo le aziende alla fine colmeranno il divario dall’intelligenza aumentata all’intelligenza artificiale? Quanto tempo ci vorrà?

Come ho affermato sopra, la vera intelligenza artificiale non esisterà fino a quando la tecnologia inizierà a pensare da sola, ma questa è solo la linea di base. Come esseri umani, le nostre decisioni e la conoscenza di ciò che è giusto contro errata, logica contro no, o addirittura ne vale la pena o no, sono guidate da tre caratteristiche: morale, etica e logica – forse la combinazione può essere definita come ragionamento umano.

Mentre la logica a livello di superficie può essere programmata in una macchina (i.e. Se ciò accade, questa è la risposta appropriata), è anche profondamente radicata nella morale e nell’etica che vengono apprese e instillate negli esseri umani per tutta la vita e durante le generazioni. Fino a quando quella soglia non si può soddisfare, vivremo nell’era dell’apprendimento automatico avanzato e dell’intelligenza aumentata.

Ci sono applicazioni del mondo reale che dovremmo aspettare?

Questa ha una semplice risposta. Se e quando l’IA è raggiunta, non ci sarà un settore o un mercato a cui non viene applicato.

È una possibilità di AI in stile Westworld una possibilità nel prossimo futuro?

Mentre HBO’S Westworld ci dà uno sguardo a un futuro in cui gli androidi da auto-pensieri sono la norma, la verità è che siamo lontani da questa realtà e non inizieremo a vedere un mondo come questo per decenni-se accade nemmeno affatto.

Speculazioni sui robot artificiali che possono ‘pensare’ per se stessi e vivere tra noi ogni giorno è ciò che le persone equivalgono al futuro dell’IA per apparire, ma noi’Probabilmente inizierà a vedere queste tecnologie implementate in applicazioni che migliorano la nostra vita quotidiana come veicoli autonomi, servizio clienti e molto altro ancora.

Tuttavia, quando iniziamo a vedere la vera intelligenza artificiale.

Secondo me, se viene creata la vera intelligenza artificiale, che significa computer che possono in effetti pensare e comportarsi come fanno gli umani, allora perché non dovremmo aspettarci che si comportano come umani?

Ad esempio, aiutare, lavorare, raggiungere … e sì, discutere, combattere, essere violenti e uccidere. Se questo è il ragionamento che dovrebbe spingere le nostre politiche, allora diventa molto più semplice decidere quali politiche dovrebbero essere messe in atto.

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Nick Ismail

Nick Ismail è l’editore per l’età dell’informazione. Ha un interesse particolare per le tecnologie intelligenti, l’IA e la sicurezza informatica. Altro di Nick Ismail

Ai non lo fa’in realtà esiste ancora

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Esiste una vera intelligenza artificiale?

Autore

1. Co-regista di George Siemens, professore, Centro per il cambiamento e complessità nell’apprendimento, Università del Sud Australia

Dichiarazione di divulgazione

George Siemens non funziona, consultare, possedere o ricevere finanziamenti da qualsiasi società o organizzazione che trarrebbe beneficio da questo articolo e non ha divulgato affiliazioni pertinenti al di là del loro appuntamento accademico.

Partner

L’Università del Sud Australia fornisce finanziamenti come membro della conversazione AU.

Nell’agosto del 1955, un gruppo di scienziati fece una richiesta di finanziamento per $ 13.500 per ospitare un seminario estivo al Dartmouth College, New Hampshire. Il campo che hanno proposto di esplorare era l’intelligenza artificiale (AI).

Mentre la richiesta di finanziamento era umile, la congettura dei ricercatori non lo era: “Ogni aspetto dell’apprendimento o di qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza può essere in linea di principio essere così precisamente che una macchina può essere fatta per simularla”.

Dal momento che questi umili inizi, film e media hanno romanticizzato l’IA o lo hanno lanciato come un cattivo. Eppure per la maggior parte delle persone, l’IA è rimasta come un punto di discussione e non parte di un’esperienza vissuta consapevole.

L’IA è arrivata nella nostra vita

Alla fine del mese scorso, AI, sotto forma di Chatgpt, si è liberata dalle speculazioni di fantascienza e dai laboratori di ricerca e sui desktop e sui telefoni del pubblico in generale. Esso’s cosa’s noto come a “AI generativo” – Improvvisamente, un prompt abilmente formulato può produrre un saggio o mettere insieme una ricetta e una lista della spesa o creare una poesia nello stile di Elvis Presley.

Mentre Chatgpt è stato il concorrente più drammatico in un anno di successo generativo AI, sistemi simili hanno mostrato un potenziale ancora più ampio per creare nuovi contenuti, con istruzioni text-a-immagine utilizzate per creare immagini vibranti che hanno persino vinto concorsi artistici.

L’IA potrebbe non avere ancora una coscienza vivente o una teoria della mente popolare nei film e nei romanzi di fantascienza, ma si sta avvicinando almeno a interrompere ciò che pensiamo che i sistemi di intelligenza artificiale possano fare.

I ricercatori che lavorano a stretto contatto con questi sistemi hanno svenuto sotto la prospettiva di sensibilità, come nel caso di Google’S Big Language Model (LLM) Lamda. Un LLM è un modello che è stato addestrato per elaborare e generare un linguaggio naturale.

L’intelligenza artificiale generativa ha anche prodotto preoccupazioni per il plagio, lo sfruttamento dei contenuti originali utilizzati per creare modelli, l’etica della manipolazione delle informazioni e l’abuso di fiducia e persino “la fine della programmazione”.

Al centro di tutto ciò c’è la domanda che è cresciuta in urgenza dal seminario estivo di Dartmouth: l’IA differisce dall’intelligenza umana?

Cosa fa ‘AI’ in realtà significa?

Per qualificarsi come AI, un sistema deve mostrare un certo livello di apprendimento e adattamento. Per questo motivo, i sistemi decisionali, l’automazione e le statistiche non sono AI.

L’IA è ampiamente definita in due categorie: intelligenza stretta artificiale (ANI) e intelligenza generale artificiale (AGI). Ad oggi, AGI non esiste.

La sfida chiave per la creazione di un’intelligenza artificiale generale è quella di modellare adeguatamente il mondo con tutta la conoscenza, in modo coerente e utile. Quello’è un’impresa enorme, per non dire altro.

La maggior parte di ciò che conosciamo come AI oggi ha un’intelligenza ristretta – in cui un particolare sistema affronta un problema particolare. A differenza dell’intelligenza umana, tale intelligenza di intelligenza artificiale è efficace soltanto Nell’area in cui è stato addestrato: rilevamento delle frodi, riconoscimento facciale o raccomandazioni sociali, ad esempio.

Agi, tuttavia, funzionerebbe come fanno gli umani. Per ora, l’esempio più notevole di provare a raggiungere questo obiettivo è l’uso delle reti neurali e “apprendimento approfondito” addestrato su grandi quantità di dati.

Le reti neurali sono ispirate dal modo in cui funzionano i cervelli umani. A differenza della maggior parte dei modelli di apprendimento automatico che eseguono calcoli sui dati di formazione, le reti neurali funzionano alimentando ogni punto dati uno per uno attraverso una rete interconnessa, ogni volta che regola i parametri.

Poiché sempre più dati vengono alimentati attraverso la rete, i parametri si stabilizzano; Il risultato finale è il “allenato” rete neurale, che può quindi produrre l’output desiderato su nuovi dati, ad esempio, riconoscendo se un’immagine contiene un gatto o un cane.

Il significativo balzo in avanti oggi nell’intelligenza artificiale è guidato da miglioramenti tecnologici nel modo in cui possiamo addestrare grandi reti neurali, riadattando un vasto numero di parametri in ogni corsa grazie alle capacità di grandi infrastrutture di calcolo del cloud. Ad esempio, GPT-3 (il sistema AI che alimenta GATGPT) è una grande rete neurale con 175 miliardi di parametri.

Di cosa ha bisogno l’IA per lavorare?

AI ha bisogno di tre cose per avere successo.

Innanzitutto, ha bisogno dati imparziali di alta qualità, E molto di esso. I ricercatori che costruiscono reti neurali utilizzano i grandi set di dati che sono derivati ​​dalla società.

Il co-pilota, per aumentare i programmatori umani, trae i suoi dati da miliardi di righe di codice condivise su GitHub. CHATGPT e altri modelli di lingue di grandi dimensioni usano i miliardi di siti Web e documenti di testo archiviati online.

Strumenti text-to-immagine, come la diffusione stabile, Dalle-2 e MidJourney, usano coppie di text di immagini da set di dati come Laion-5B. I modelli AI continueranno a evolversi in raffinatezza e impatto mentre digitazziamo più delle nostre vite e forniamo loro fonti di dati alternative, come dati simulati o dati da impostazioni di gioco come Minecraft.

Anche l’IA ha bisogno infrastruttura computazionale per una formazione efficace. Man mano che i computer diventano più potenti, i modelli che ora richiedono sforzi intensivi e il calcolo su larga scala potrebbero essere gestiti nel prossimo futuro localmente. La diffusione stabile, ad esempio, può già essere eseguita su computer locali anziché su ambienti cloud.

Il terzo bisogno di AI è Modelli e algoritmi migliorati. I sistemi basati sui dati continuano a fare rapidi progressi nel dominio dopo il dominio una volta ritenuto il territorio della cognizione umana.

Tuttavia, poiché il mondo che ci circonda cambia costantemente, i sistemi di intelligenza artificiale devono essere costantemente riqualificati utilizzando nuovi dati. Senza questo passaggio cruciale, i sistemi di intelligenza artificiale produrranno risposte che sono effettivamente errate o non tengono conto di nuove informazioni che’sono emersi da quando sono stati addestrati.

Neural Networks Aren’t l’unico approccio all’IA. Un altro campo di spicco nella ricerca sull’intelligenza artificiale è l’intelligenza artificiale simbolica – invece di digerire enormi set di dati, si basa su regole e conoscenze simili al processo umano di formare rappresentazioni simboliche interne di particolari fenomeni.

Ma l’equilibrio del potere si è fortemente inclinata verso gli approcci basati sui dati nell’ultimo decennio, con il “padri fondatori” del moderno Deep Learning ha recentemente ricevuto il Turing Prize, l’equivalente del premio Nobel in Informatica.

Dati, calcolo e algoritmi formano le basi del futuro dell’IA. Tutti gli indicatori sono che i rapidi progressi saranno compiuti in tutte e tre le categorie nel prossimo futuro.

• Intelligenza artificiale (AI)
• Robot
• Calcolo
• Reti neurali
• Chatbot

L’intelligenza artificiale (AI) può esistere senza esseri umani?

Alcuni decenni fa, l’intelligenza artificiale (AI) era solo limitata all’intrattenimento. Le persone si sono meravigliate del potere che questa tecnologia aveva, ma oggi AI e Machine Learning è un argomento caldo. In effetti, la maggior parte delle persone ha interagito con questa tecnologia in qualche modo nella loro vita.

L’uso di applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale in testo e voce è aumentato. Questi includono sofisticati assistenti virtuali e semplici chatbot che hanno un servizio clienti automatizzato e lo hanno portato ad un altro livello. Questa tecnologia ha anche rivoluzionato anche altri settori.

Anche con questi sviluppi, l’IA non è ancora autosufficiente. Questo pone la domanda: può esistere all’IA senza umani?

AI ha bisogno che gli umani rimangono rilevanti. Rischia di non tenere il passo senza gli esseri umani nel ciclo. Ecco i motivi per cui l’IA ha ancora bisogno di umani.

Può essere esistere senza che gli umani lo sostengano?

L’intelligenza artificiale è una delle tecnologie che si evolve a una velocità esponenziale. Le macchine alimentate dall’intelligenza artificiale funzionano meglio, si muovono più velocemente e sollevano carichi maggiori degli umani. Sono intelligenti come gli umani, quindi possono fare quasi tutto.

Tuttavia, la tecnologia può’andare avanti senza l’aiuto degli umani. È necessario per gli ingegneri di sviluppare e testare i sistemi di intelligenza artificiale affinché la tecnologia cresca. Pertanto gli umani e l’IA non sono intercambiabili e l’IA può’esiste senza persone.

Molti sviluppatori affermano che questo’è possibile per le macchine di pensare in modo indipendente in futuro. Tuttavia, nel mondo reale, ciò potrebbe richiedere decenni per raggiungerlo perché attualmente i robot sono programmati e funzionano all’interno del loro telaio. Dipendono dai codici che gli umani scrivono, così possono’t Pensa criticamente attraverso scenari complessi.

Inoltre, AI elabora i dati che gli umani entrano nel sistema. Senza interventi umani, le macchine rimarranno inattiva. Pertanto lo spazio tecnologico AI è ancora lontano dal raggiungimento dell’intelligenza umana per aiutarlo a funzionare senza l’aiuto degli umani. Le macchine possono offrire valore solo fintanto che ci sono umani dietro di loro.

Motivi per cui l’IA ha vinto’t Sostituire gli umani

· Mancanza di intelletto emotivo

Gli umani hanno un intelletto emotivo perché possono mostrare emozioni, esprimere sentimenti, leggere gesti ed espressioni facciali per conoscere la cosa giusta da dire. Ad esempio, le aziende possono’T Sostituisci gli umani con l’IA nel servizio clienti perché i clienti desiderano interazioni personali. Per quanto siano sofisticati, i robot possono’t Mostra sentimenti ed empatia per i clienti.

Le aziende che sostituiscono i rappresentanti del servizio clienti con i robot perderanno i propri clienti a causa della mancanza di interazione personale. In effetti, oggi, c’è una maggiore necessità di competenze trasversali, come capacità di negoziazione, capacità interpersonali e capacità comunicative, nel mercato del lavoro rispetto alle competenze tecniche.

Sebbene i sistemi AI siano accurati e veloci, sono’non essere empatico, intuitivo o culturalmente sensibile. Queste abilità sono ciò che rende gli umani più efficaci delle macchine.

· Ai può’t Mostra sentimenti

Le persone mostrano sentimenti come felicità, tristezza, speranza, divertimento, gentilezza, gratitudine, ottimismo e l’elenco è infinito. Possono leggere espressioni ed emozioni che altre persone mostrano, ma le macchine abilitate all’IA non sono programmate per farlo.

La maggior parte dei posti di lavoro sul mercato richiede una connessione da uomo a umana e la creazione di fiducia che aiuta le persone ad aprirsi, rilassarsi e condividere le loro informazioni. Esso’è vero che le macchine abilitate dall’IA possono imitare il linguaggio umano, ma possono’T mostrato empatia e altri sentimenti; Quindi, mancano quel tocco umano.

· Gli umani costruiscono relazioni

Gli umani costruiscono relazioni che li aiutano a realizzare diverse cose. Sebbene loro’sono in grado di realizzare molte cose quando lavorano come una squadra, mostrano anche risultati migliori come individui.

I membri del team mostrano un impegno emotivo e un legame durante il loro coinvolgimento. Attraverso questo, mostrano che si preoccupano l’uno dell’altro, il loro lavoro e la loro compagnia. Costruire relazioni aiutano le persone a trovare clienti, investitori e partner. Le macchine possono’T raggiungere il lato emotivo del comportamento umano.

· Potere’t fare un lavoro creativo

Gli umani sono in grado di realizzare grandi progetti nei settori creativi, tecnologici e finanziari che AI. In realtà, AI amplifica ciò che gli umani fanno in questi settori automatizzando attività ripetitive, manuali e soggette a errori. Queste soluzioni automatizzate intelligenti consentono ai dipendenti di concentrarsi su compiti più priorità e creativi mentre svolgono il resto delle attività.

· Potere’T Trova soluzioni creative

L’IA è costruita su codici che non’T consentire di trovare soluzioni per i problemi emergenti in modo creativo. Funzionano come programmati, che limitano la loro capacità di analizzare il contesto e sviluppare strategie complesse.

Gli umani interagiscono con l’ambiente esterno e considerano l’influenza dall’esterno quando si analizzano le informazioni. Sono in grado di lavorare con scambio di informazioni distorte e cambiamenti improvvisi mentre distillano creativamente una visione e una strategia a causa dell’elemento critico chiamato intuizione umana.

Conclusione

Nonostante l’hype, le macchine alimentate dall’intelligenza artificiale sono progettate solo dall’uomo per risolvere problemi specifici. Al momento possono’t opera da solo. Ogni ulteriore sviluppo di questa tecnologia dipende da ingegneri, professionisti IT, data scientist e altri. In effetti, qualcuno deve creare questi robot e altri tipi di algoritmi. Di conseguenza, gli umani hanno più opportunità quando viene sviluppata AI.