Saturs
- AI vs automatizācija
- Kādas negatīvās puses?
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Avots: CharlieAJA / iStockphoto
Izņemšana:
AI ir tuvāk, nekā jūs domājat, un tas patiesi var ieviest dažas radikālas izmaiņas mūsu darba un dzīvesveidā.
Mūsdienās mākslīgais intelekts (AI) ir karsts temats uzņēmumā, nozares vadītājiem apskatot lietojumprogrammas, sākot no viedajiem izstrādājumiem un beidzot ar pašdziedinošu - pat pašapzinīgu - skaitļošanas infrastruktūru.
Bet cik daudz no tā ir īsts un cik zinātniskā fantastika? Vai tiešām mēs esam uz sliekšņa, lai savu cilvēci pārdotu robotu virsnieku klasei? Vai arī tehnoloģija vispār neradīs jēgpilnas izmaiņas?
Spriežot pēc tā, kas šobrīd ir pieejams un kur virzās attīstības tendences, uz pēdējiem diviem jautājumiem atbilde ir "Nē".
AI vs automatizācija
Pirmais, kas jāsaprot par šodienas AI, ir tas, ka tas nav tikai esošās automatizācijas paplašinājums. Tradicionālo automatizāciju var izmantot, lai mašīnas, ierīces un lietojumprogrammas veiktu atkārtojamus uzdevumus, parasti ar nemainīgu ātrumu un konsekventi. AI virzīta automatizācija ļauj ieprogrammētajam subjektam vispirms pielāgoties plaša spektra stimuliem un reaģēt uz tiem, un pēc tam pielāgot savus programmēšanas un darbības modeļus atbilstoši mainīgajai videi. Tātad, kamēr automatizētu robotizēto sviru var ieprogrammēt, lai noteiktu paneli pie noteikta veida automašīnas durvīm piestiprinātu tāpat kā bezgalīgi daudzas reizes, AI roka var analizēt dažāda veida paneļus un pats izdomāt, kā tos piestiprināt dažāda veida durvis. (Lai uzzinātu vairāk par automatizāciju, skatiet sadaļu Automatizācija: datu zinātnes un mašīnmācības nākotne?)
Runājot par uzņēmumu infrastruktūru, AI ir atslēga, lai īstenotu digitālo pārveidi, kas nepieciešama, lai attīstītos uz pakalpojumiem orientētā ekonomikā, saka Venkāts Srinivasāns, automatizācijas uzņēmuma Rage Frameworks priekšsēdētājs un izpilddirektors. AI jau ievieš vairākas galvenās iespējas infrastruktūras darbībās, tradicionālo datu bāzes algoritmu vietā izmantojot lingvistiskāku pieeju datu analīzei. Tādā veidā uzņēmuma datu sistēmas iegūst spēju izprast datus to kontekstā un atbilstību reālajai pasaulei, kas savukārt ļauj tiem izprast nestrukturētu datu, kas atrodas uzņēmumu arhīvos, neskartu un aizmirstu krājumu. Tajā pašā laikā tas nodrošina augstāku argumentācijas un izsekojamības līmeni, dodot operatoriem un citām viedajām sistēmām iespēju iedziļināties analītikā un citos procesos, lai noteiktu, kā un kāpēc tiek pieņemti lēmumi.
Bet kā tieši tas viss izdosies operatīvā līmenī? Kāda veida lietojumprogrammas mēs varam sagaidīt no AI vadītiem procesiem?
Pēc Gil Press, pētniecisko konsultāciju uzņēmuma gPress vadošā partnera teiktā, divi no izteiktākajiem ir runas atpazīšana un dabiskās valodas ģenerēšana. Izmantojot neironu tīklus un citas progresīvas tehnoloģijas, uzņēmumi, piemēram, Google un Amazon, jau tagad ar Google Home un Alexa palīdzību māca sarunvalodas datorus mājās. Tad ir tikai laika jautājums, vai šīs pašas tehnoloģijas iebrūk datu centrā, ļaujot pat lietotājiem, kas nav tehniski lietotāji, vienkārši uzdot savai datu videi to, kas viņiem jāzina, nevis rakstīt, noklikšķināt vai ievadīt. Tāpat kā pašmācības un paškoriģējošās iespējas, ko AI piedāvā tabulai, iespējams, ka sistēmu dzīves cikls un jaunināšanas modeļi krasi mainīsies - aprīkojums laika gaitā nenoārdīsies; tas uzlabosies ar nelielu cilvēku iesaisti vai bez tās. Arī pati datu vide savā darbībā kļūs aktīvāka, sniedzot priekšlikumus, kā optimizēt datu veiktspēju, nevis tikai reaģējot uz komandām.
Kādas negatīvās puses?
Vai tad AI uzņēmumā ir šī gaišās, spīdīgās nākotnes vīzija? Kas par negatīvajiem?
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Protams, saka eWeek pārstāvis Kriss Preimesbergers, AI būs jāievieš kontrolētā, koordinētā veidā, tāpat kā jebkura cita tehnoloģija. Faktiski daudzas galvenās nepilnības ir tādas pašas kā esošajās datu platformās, piemēram, tehnoloģijas ieviešana, meklējot risinājumu, un automātisko procesu nenodrošināšana atbilst biznesa prasībām. Bet AI ir vajadzīga arī īpaša uzmanība, piemēram, jāatzīst, ka AI var sniegt tikai tik labus rezultātus kā saņemtie dati. Starp AI ir arī kompromiss starp plašumu un dziļumu; jebkura sistēma, kas paredzēta plaša spektra funkciju nodrošināšanai, nespēs iedziļināties ļoti detalizētos procesos, kas veicina produktivitāti. (Lai uzzinātu vairāk par AI nākotni, skatiet sadaļu Neieskatieties atpakaļ, šeit viņi nāk! Mākslīgā intelekta sasniegumi.)
Un, iespējams, vissvarīgākais: neatkarīgi no tā, cik “gudra” kļūst AI platforma, tās vadīšanai vienmēr būs vajadzīgas cilvēka smadzenes.
Tātad, kaut arī tas var šķist klišejiski, fakts ir tāds, ka AI patiešām atrodas uz robežas vai pārtaisīt datu vidi uz kaut ko līdzīgu tam, ko visu šo gadu laikā esam redzējuši sci-fi filmās: runājošai, domājošai datu videi, kas ir burtiski visa mums apkārt, piemēram, Starship Enterprise borta dators.
Šajā kontekstā šķiet, ka mums visiem būs jāpierod pie idejas, ka uzņēmums vairs nav tikai ierīču un programmatūras kolekcija, kas atbalsta mūsu datus, bet gan atsaucīgs un ļoti efektīvs biznesa komandas loceklis.