Di bangunan sederhana berhampiran pusat bandar Chicago, Marc Gyongyosi dan ahli IFM/Onetrack semakin berkembang dan berkembang dari kekuatan ke kekuatan.
Kecerdasan buatan mempunyai prinsip asas: berfikir dengan mudah. Kata-kata itu ditulis dengan tulisan tangan ringkas pada sehelai kertas yang dilekatkan pada dinding belakang tingkat atas bangunan perindustrian dua tingkat mereka. Walau bagaimanapun, apa yang mereka lakukan di sini dengan kecerdasan buatan tidaklah mudah.
Masa depan kecerdasan buatan Kecerdasan buatan sedang membentuk masa depan manusia dalam hampir setiap industri. Ia sudah menjadi pemacu utama teknologi baru muncul seperti data besar, robotik dan Internet Perkara, dan akan terus memainkan peranan sebagai inovator teknologi untuk masa hadapan.
Menggunakan pembelajaran mesin dan penglihatan komputer untuk mengesan dan mengklasifikasikan pelbagai "insiden keselamatan", peranti bersaiz kotak kasut ini tidak melihat kesemuanya, tetapi ia sering dilihat. Perkara seperti penampilan pemandu semasa mengendalikan kenderaan, kelajuan mereka memandu, di mana mereka memandu, lokasi orang di sekeliling mereka dan cara pengendali forklift lain menggerakkan kenderaan mereka. Perisian IFM secara automatik mengesan pelanggaran keselamatan - seperti penggunaan telefon bimbit - dan memberitahu pengurus gudang, membolehkan mereka mengambil tindakan segera. Tujuan utama ini adalah untuk mengelakkan kemalangan dan meningkatkan kecekapan. Gyongyosi mendakwa bahawa hanya mengetahui bahawa salah satu peranti IFM sedang menonton telah mempunyai "impak yang besar."
Gyongyosi berkata: “Jika anda berfikir tentang kamera, ia benar-benar sensor terkaya yang tersedia untuk kami pada masa ini, dan pada titik harga yang sangat menarik Telefon pintar, kamera dan penderia imej telah menjadi sangat murah hari ini. tetapi kami menangkap banyak maklumat daripada satu imej, mungkin 25 isyarat boleh disimpulkan; tetapi enam bulan kemudian, kami boleh membuat kesimpulan 100 atau 150 isyarat daripada imej yang sama. setiap pelanggan mendapat manfaat daripada setiap pelanggan lain yang kami bawa semasa sistem kami mula melihat dan mempelajari lebih lanjut proses dan mengesan lebih banyak perkara yang penting dan relevan ”
IFM hanyalah salah satu daripada banyak inovator AI dalam bidang yang semakin berkembang ini. Sebagai contoh, daripada 9,130 paten yang diperoleh oleh pencipta IBM pada 2021, 2,300 adalah berkaitan dengan kecerdasan buatan. Pengasas Tesla dan gergasi teknologi Elon Musk menderma $10 juta kepada syarikat penyelidikan bukan untung OpenAI untuk membiayai penyelidikan yang sedang berjalan.
Selepas tempoh evolusi yang bermula dengan "kejuruteraan pengetahuan" dan ditandai dengan hibernasi sporadis selama beberapa dekad, teknologi dibangunkan kepada pembelajaran mesin berdasarkan model dan algoritma, dengan tumpuan yang semakin meningkat pada persepsi, penaakulan dan aruhan . Kini, kecerdasan buatan telah menjadi tumpuan sekali lagi seperti sebelum ini, dan ia tidak mahu melepaskan perhatian dalam masa terdekat.
Mengapa kecerdasan buatan penting kerana ia adalah asas pembelajaran komputer. Dengan kecerdasan buatan, komputer dapat memanfaatkan sejumlah besar data dan menggunakan "kepintaran" mereka yang dipelajari untuk membuat keputusan dan penemuan yang optimum dalam sebahagian kecil daripada masa yang diperlukan oleh manusia.
Kepintaran buatan moden - lebih khusus, "kepintaran buatan sempit". Ia menggunakan model yang dilatih mengenai data untuk melaksanakan fungsi objektif, selalunya termasuk dalam kategori pembelajaran mendalam atau pembelajaran mesin—dan hampir tiada industri utama yang tidak terjejas. Ini benar terutamanya dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kerana pengumpulan dan analisis data telah meningkat secara mendadak disebabkan sambungan Internet Perkara yang berkuasa, percambahan peranti yang disambungkan dan kelajuan pemprosesan komputer yang lebih pantas.
Sesetengah industri berada pada permulaan perjalanan AI mereka, yang lain adalah pengembara berpengalaman. Kedua-duanya pergi jauh. Walau apa pun, kesan kecerdasan buatan terhadap kehidupan hari ini tidak boleh diabaikan.
Tetapi kemajuan ini – dan banyak lagi – hanyalah permulaan. Akan ada lagi yang akan datang.
"Saya fikir sebarang andaian bahawa keupayaan perisian pintar akan mencapai hadnya pada satu ketika adalah salah," kata David Vandegrift, CTO dan pengasas bersama syarikat pengurusan perhubungan pelanggan 4Degrees
Dengan syarikat membelanjakan berbilion dolar setiap tahun untuk produk dan perkhidmatan AI, dan gergasi teknologi seperti Google, Apple, Microsoft dan Amazon membelanjakan berbilion-bilion untuk mencipta produk dan perkhidmatan ini, universiti menggabungkan AI ke dalam kurikulum mereka Bahagian yang lebih besar, dan sebagai A.S. Jabatan meningkatkan permainan AInya, perkara besar pasti akan berlaku. Sebahagian daripada perkembangan ini sedang menuju ke arah realisasi sepenuhnya; Semua ini mengganggu, baik atau lebih buruk, tanpa kemelesetan.
Andrew Ng, bekas ketua Google dan ketua saintis Baidu, berkata dalam temu bual dengan ZDNet: "Banyak industri akan mengalami corak sedemikian: musim sejuk, musim sejuk, dan kemudian musim bunga abadi. Kita mungkin berada dalam keabadian daripada kecerdasan buatan Spring. Lee menyokong teknologi Kepintaran Buatan dan impaknya yang akan datang, sambil menunjukkan kesan sampingan dan batasan Kepintaran Buatan. Mengenai yang pertama, ia memberi amaran:
Lebih optimis, Lee menekankan bahawa kecerdasan buatan hari ini Ia tidak berguna dalam kedua-dua aspek: ia tidak mempunyai kreativiti dan tiada keupayaan untuk empati atau cinta. Sebaliknya, ia adalah "alat untuk menguatkan kreativiti manusia." Bagaimana pula dengan penyelesaiannya? Mereka yang mempunyai pekerjaan yang berulang atau rutin mesti mempelajari kemahiran baru untuk mengelak daripada disingkirkan. Amazon juga menyediakan pembiayaan kepada pekerjanya untuk melatih pekerjaan di syarikat lain.
Klara Nahrstedt, profesor dan pengarah sains komputer di Universiti Illinois di Urbana-Champaign, berkata: "Salah satu prasyarat mutlak untuk kecerdasan buatan berjaya dalam banyak bidang ialah kami melabur banyak dalam pendidikan untuk melatih semula orang untuk kerja baharu.”
Klara bimbang perkara ini tidak akan berlaku secara meluas atau kerap. Gyongyosi IFM adalah lebih khusus.
“Orang ramai perlu belajar pengaturcaraan seperti mereka sedang mempelajari bahasa baharu,” kata Gyongyosi “Mereka perlu melakukannya lebih awal kerana ini adalah masa hadapan, jika anda tidak tahu pengekodan , anda tidak tahu Pengaturcaraan, ia akan menjadi lebih sukar."
" Walaupun ramai orang yang terpaksa berhenti kerja oleh teknologi akan mencari pekerjaan baharu, ia tidak akan berlaku dalam sekelip mata seperti yang dilakukan Amerika semasa Revolusi Perindustrian Semasa peralihan daripada ekonomi pertanian kepada perindustrian, yang sebahagian besarnya bertanggungjawab terhadap Kemelesetan Besar, orang ramai akhirnya bangkit semula "Walau bagaimanapun, kesan jangka pendek adalah besar," kata Vandegrift mudah seperti yang orang fikirkan."
Mike Mendelson, pereka pengalaman pelajar di NVIDIA, adalah jenis pendidik yang berbeza daripada Nahrstedt. Dia bekerjasama dengan pembangun yang ingin mengetahui lebih lanjut tentang kecerdasan buatan dan menerapkannya pada perniagaan.
Ia berkata: "Jika mereka memahami kemampuan teknologi dan mengetahui bidang ini dengan baik, mereka akan mula membuat sambungan dan berfikir, 'Mungkin ini masalah AI.' Ada masalah khusus yang anda mahu menyelesaikan' lebih biasa
Pada pendapat Mendelson, beberapa penyelidikan dan eksperimen AI yang paling menarik akan memberi kesan dalam masa terdekat , ini akan berlaku dalam dua bidang : pembelajaran "tetulang", yang memperkatakan ganjaran dan penalti daripada data berlabel; dan rangkaian permusuhan generatif (pendek kata GAN), yang membolehkan algoritma komputer dibuat dan bukannya dengan mengadu dua rangkaian antara satu sama lain dicontohkan oleh keupayaan AlphaGo Zero's Go Google DeepMind, manakala yang terakhir dicontohkan oleh imej mentah atau penjanaan audio berdasarkan pembelajaran topik tertentu seperti selebriti atau jenis muzik tertentu Pada skala yang lebih besar, AI dijangka mempunyai kesan yang ketara terhadap kemampanan , perubahan iklim dan isu alam sekitar, idealnya menjadikan bandar kurang sesak, kurang tercemar dan secara amnya lebih sesuai untuk didiami melalui penggunaan penderia yang canggih .
Nahrstedt berkata: “Apabila sesuatu diramalkan, dasar dan peraturan tertentu boleh diwujudkan. "Sebagai contoh, penderia yang dipasang di dalam kereta boleh menghantar data tentang keadaan lalu lintas, yang boleh meramalkan masalah yang berpotensi dan mengoptimumkan aliran kereta. Ia percaya bahawa ini masih belum disempurnakan dalam apa cara sekalipun. Ia masih di peringkat awal. Tetapi bertahun-tahun kemudiannya , ia Akan memainkan peranan yang sangat penting
Adakah kecerdasan buatan akan mengambil alih dunia Kecerdasan buatan dijangka mempunyai kesan yang berkekalan pada hampir setiap industri yang boleh dibayangkan - kerana 60% perniagaan dijangka terjejas? oleh kecerdasan buatan Kesan kecerdasan Kami sudah melihat AI dalam peranti pintar, kereta, sistem penjagaan kesihatan dan aplikasi yang paling popular, dan kami akan terus melihat kesannya menembusi lebih mendalam ke dalam banyak industri lain untuk masa hadapan.Risiko Kecerdasan Buatan dan Privasi
Kemudian, dalam ceramah di Brussels, Belgium, Cook menghuraikan kebimbangannya
"Memajukan kecerdasan buatan dengan mengumpul sejumlah besar data peribadi adalah kemalasan, bukan kecekapan," kata Cook "Untuk. AI untuk menjadi benar-benar pintar, ia mesti menghormati nilai manusia, termasuk privasi. Jika kita salah faham, bahayanya amat besar. ”
Ramai orang bersetuju pada tahun 2018, organisasi hak asasi manusia dan privasi yang berpangkalan di UK Article19 dan Privacy International menerbitkan sebuah makalah yang menyatakan kebimbangan tentang kecerdasan buatan terhad kepada fungsi hariannya, dan bukannya Perubahan bencana seperti penguasa robot
"Jika dilaksanakan secara bertanggungjawab, kecerdasan buatan boleh memberi manfaat kepada masyarakat," penulis menulis: "Walau bagaimanapun, seperti kebanyakan teknologi baru muncul, penggunaan komersil dan negara pastinya boleh menjejaskan hak asasi manusia. ”
Pengarang mengakui bahawa sejumlah besar data yang dikumpul boleh digunakan untuk cuba meramalkan tingkah laku masa hadapan dengan cara yang tidak berbahaya, seperti dengan penapis spam dan enjin pengesyoran Tetapi terdapat juga ancaman sebenar terhadap privasi dan perlindungan peribadi daripada diskriminasi hak mempunyai kesan negatif
.Pada penghujung tahun 2018, Stuart Russell, pakar kecerdasan buatan yang terkenal di peringkat antarabangsa, secara berseloroh (atau tidak bergurau) berkata ketika bercakap di Westminster Abbey , yang mempunyai perjanjian rasmi dengan wartawan untuk tidak bercakap dengan mereka melainkan mereka bersetuju untuk tidak memasukkan bot 'Terminator' dalam artikel mereka. Sindirannya mendedahkan penghinaan yang jelas terhadap penggambaran Hollywood tentang kecerdasan buatan masa depan, yang cenderung berlebihan dan apokaliptik. Apa yang Russell panggil "AI peringkat manusia," yang juga dikenali sebagai kecerdasan buatan umum, telah lama menjadi bahan fantasi. Tetapi kemungkinan ia dapat direalisasikan dalam masa yang singkat atau sama sekali adalah sangat kecil.
Russell menjelaskan: "Terdapat banyak kejayaan besar yang perlu dicapai sebelum kita boleh mencapai kecerdasan buatan seperti manusia
Russell juga menegaskan bahawa kecerdasan buatan belum memahami bahasa sepenuhnya." . Ini menggambarkan perbezaan yang jelas pada masa ini antara manusia dan AI: manusia boleh menterjemah bahasa mesin dan memahaminya, manakala AI tidak boleh menterjemah bahasa manusia. Walau bagaimanapun, jika AI boleh memahami bahasa kita, maka sistem AI boleh membaca dan memahami semua teks.
"Apabila kita mempunyai keupayaan ini, kita boleh menanyakan semua pengetahuan manusia, dan ia akan dapat mensintesis, mengintegrasikan dan menjawab soalan yang manusia tidak pernah menjawab," tambah Russell: "Kerana ia tidak membaca, Nor keupayaan untuk menyatukan dan menghubungkan titik-titik antara perkara-perkara yang secara sejarahnya terpisah ”
Ini memberi kita banyak perkara untuk difikirkan. Untuk itu, meniru otak manusia adalah amat sukar, yang merupakan satu lagi sebab mengapa masa depan AGI kekal sebagai hipotesis. John Laird, seorang profesor kejuruteraan dan sains komputer lama di Universiti Michigan, telah menjalankan penyelidikan dalam bidang itu selama beberapa dekad.
"Matlamat kami adalah untuk cuba membina apa yang kami panggil seni bina kognitif, yang kami fikir adalah wujud dalam sistem pintar," kata Laird mengenai kerja yang sebahagian besarnya diilhamkan oleh psikologi manusia, "Sebagai contoh, Satu perkara yang kami tahu ialah bahawa otak manusia bukan hanya satu set neuron yang homogen Ia adalah struktur sebenar yang terdiri daripada komponen yang berbeza, beberapa daripadanya berkaitan dengan pengetahuan tentang cara melakukan sesuatu di dunia ”
Ini dipanggil ingatan prosedural. Terdapat juga pengetahuan berdasarkan fakta umum, iaitu ingatan semantik dan, jenis lain ialah pengetahuan tentang pengalaman terdahulu (atau fakta peribadi), dipanggil ingatan episod. Satu projek di makmal Laird melibatkan penggunaan arahan bahasa semula jadi untuk mengajar robot permainan mudah seperti catur dan teka-teki. Arahan ini biasanya termasuk penerangan tentang objektif, garis besar langkah undang-undang dan senario kegagalan. Robot menginternalisasi arahan ini dan menggunakannya untuk merancang tindakannya. Walau bagaimanapun, seperti biasa, kejayaan mengambil masa—lebih perlahan daripada jangkaan Laird dan rakan sekerja.
“Setiap kali kami membuat kemajuan,” kata Laird, “kami juga mendapat pemahaman baharu tentang betapa sukarnya ia.”
Ramai tokoh terkemuka dalam bidang kecerdasan buatan bersetuju, malah ada yang membesar-besarkan, senario mimpi ngeri yang merangkumi apa yang dipanggil "Singularity," di mana mesin superintelligent mengambil alih dan mengubah manusia secara kekal dengan memperhambakan atau menghapuskannya.
Ahli fizik teori mendiang Stephen Hawking mempunyai hipotesis yang terkenal: Jika kecerdasan buatan itu sendiri mula mereka bentuk kecerdasan buatan yang lebih baik daripada pengaturcara manusia, hasilnya mungkin "mesin yang melebihi kecerdasan kita dengan lebih daripada siput." Elon Musk percaya dan memberi amaran bahawa AGI adalah ancaman terbesar kepada kewujudan manusia. Ia berkata usaha untuk mencapai matlamat ini adalah seperti "memanggil syaitan". Malah ada kebimbangan bahawa rakannya Larry Page, pengasas bersama Google, mungkin secara tidak sengaja membimbing kemunculan beberapa perkara "jahat", walaupun dia berniat baik. Contohnya, "sekumpulan robot yang dipertingkatkan AI yang mampu memusnahkan manusia." Malah Gyongyosi IFM bukanlah seorang yang membimbangkan apabila bercakap tentang ramalan AI, dan dia tidak menolak apa-apa. Ia mengatakan bahawa pada satu ketika, manusia tidak lagi memerlukan sistem latihan mereka akan belajar dan berkembang sendiri.
"Saya tidak fikir kaedah yang kami gunakan pada masa ini di kawasan ini akan menyebabkan mesin membuat keputusan untuk membunuh kami," kata Gyongyosi "Saya fikir mungkin dalam 5 atau 10 tahun saya perlu menilai semula ini. hujah, kerana kita akan mempunyai cara dan cara yang berbeza untuk menangani perkara ini
Walaupun mesin pembunuh mungkin akan kekal sebagai bahan fiksyen, ramai yang percaya ia akan menggantikan manusia dalam pelbagai cara 🎜>The Future of Humanity Institute di Universiti Oxford telah mengeluarkan hasil tinjauan kecerdasan buatan bertajuk "Bilakah kecerdasan buatan akan mengatasi prestasi manusia? Bukti daripada pakar kecerdasan buatan", yang merangkumi 352 pendapat penyelidik pembelajaran mesin tentang masa depan 🎜>
Terdapat ramai optimis dalam kumpulan ini. Median responden mengatakan bahawa menjelang 2026, mesin akan dapat menulis kertas sekolah pada tahun 2027, trak memandu sendiri tidak lagi memerlukan pemandu pada tahun 2031, kecerdasan buatan akan mengatasi prestasi manusia dalam bidang runcit; mungkin menjadi Stephen King seterusnya pada 2053, ia mungkin menjadi Charlie Teo seterusnya. Bahagian yang paling mengejutkan: Menjelang 2137, semua pekerjaan manusia akan diautomasikan. Tetapi bagaimana dengan manusia sendiri yang meminum minuman dari robot di bawah payung, tidak syak lagi.
Diego Klabjan, seorang profesor di Northwestern University dan pengarah pengasas program Sarjana Sains dalam Analitis, menganggap dirinya seorang AGI yang ragu-ragu.
Ia menjelaskan: "Pada masa ini, komputer hanya boleh memproses lebih daripada 10,000 perkataan. Jadi, terdapat berjuta-juta neuron. Tetapi otak manusia mempunyai berbilion-bilion neuron, dan ia berfungsi dalam satu rangkaian yang sangat menarik dan kompleks. cara, dan teknologi terkini hanyalah sambungan mudah mengikut corak yang sangat mudah, jadi, daripada beberapa juta neuron kepada berbilion-bilion dengan teknologi perkakasan dan perisian yang sedia ada, saya rasa itu tidak akan berlaku .”
Klabjan juga tidak percaya pada senario yang melampau - seperti, katakan, robot pembunuh yang mengubah Bumi menjadi neraka yang membara. Ia lebih mementingkan mesin - seperti robot perang - didoktrinkan dengan "motivasi" yang salah oleh manusia jahat. Max Tegmark, seorang profesor fizik di MIT dan penyelidik terkemuka mengenai kecerdasan buatan, berkata dalam ceramah TED 2018: "Ancaman sebenar daripada kecerdasan buatan bukanlah niat jahat, seperti dalam filem Hollywood yang bodoh, tetapi keupayaan - apa yang dibolehkan oleh kecerdasan buatan. matlamat tidak konsisten dengan matlamat kami." Ini juga pandangan Laird.
Laird berkata: "Saya pasti tidak melihat situasi di mana sesuatu bangun dan memutuskan untuk mengambil alih dunia. Saya fikir itu adalah bahan fiksyen sains, bukan masa depan." Kebimbangan terbesar Laird bukanlah AI jahat itu sendiri, tetapi "manusia jahat menggunakan AI sebagai pengganda daya palsu" untuk banyak jenayah, termasuk rompakan bank dan penipuan kad kredit. Oleh itu, walaupun ia sering mengecewakan pada kadar kemajuan, pembakaran perlahan AI sebenarnya mungkin satu rahmat.
"Memahami apa yang kami cipta dan cara kami mengintegrasikannya ke dalam masyarakat mungkin hanya apa yang kami perlukan," kata Laird
Tetapi tiada siapa yang tahu jawapan yang tepat.
Russell berkata dalam ucapannya di Westminster: "Beberapa kejayaan besar mesti dicapai, dan mungkin tidak lama lagi boleh dicapai." (pemecahan atom), sambil menambah, "Sukar untuk meramalkan bila kejayaan konsep ini akan berlaku
Tetapi apabila ia berlaku, dia menekankan pentingnya bersedia. Ini bermakna memulakan atau meneruskan perbincangan tentang penggunaan beretika AGI dan sama ada ia perlu dikawal. Ini bermakna berusaha untuk menghapuskan bias data, yang mempunyai kesan merosakkan pada algoritma dan pada masa ini merupakan kecacatan utama dalam kecerdasan buatan. Ini bermakna berusaha untuk mencipta dan meningkatkan langkah keselamatan yang mengawal teknologi. Ini juga bermakna mempunyai kerendahan hati untuk menyedari bahawa hanya kerana kita boleh melakukannya, tidak bermakna kita harus melakukannya.
"Kebanyakan penyelidik AGI menjangkakan AGI akan dicapai dalam beberapa dekad, dan jika kita memukulnya tanpa bersedia, ia boleh menjadi kesilapan terbesar dalam sejarah manusia. Ia boleh membawa kepada pemerintahan diktator global yang kejam, "Membawa ketidaksamaan, pengawasan yang tidak pernah berlaku sebelum ini , penderitaan, dan mungkin juga kepupusan manusia," kata Tegmark dalam ceramah TED: "Tetapi jika kita bertindak berhati-hati, akhirnya kita mungkin memasuki masa depan yang lebih baik di mana semua orang lebih baik - —Yang miskin menjadi kaya, yang kaya menjadi lebih kaya, dan semua orang sihat dan bebas untuk merealisasikan impian mereka ”
Atas ialah kandungan terperinci Masa depan kecerdasan buatan: Bagaimanakah kecerdasan buatan akan mengubah dunia?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
