40 niesamowitych faktów o sztucznej inteligencji, o których warto pisać na Twitterze
Opublikowany: 2022-05-07Płacz spustoszenie i pozwól tweetowi tweetować na Twitterze. — Mark Antony, Juliusz Cezar (naprawdę)
Przytłoczony zalewem informacji o sztucznej inteligencji w Internecie?
Czujesz się tak bezradny i zagubiony w obliczu artykułów o sztucznej inteligencji i postów na blogu, jak zabity jeden astronauta HAL 9000? (Zbyt wcześnie?)
Nie zwariuj w obliczu przytłaczających informacji. Ogarnij chaos dzięki tym tweetowanym faktom na temat sztucznej inteligencji!
Fakty dotyczące sztucznej inteligencji
Fakty AI, które omawiam poniżej, są podzielone na trzy kategorie:
- Podstawy sztucznej inteligencji: historia, teoria i ogólne informacje, które musisz wiedzieć o sztucznej inteligencji
- Zastosowania sztucznej inteligencji: jak sztuczna inteligencja napędza biznes, medycynę, przemysł i wszystko inne
- Sztuczna inteligencja pozwala się rozpuścić: dziwne zastosowania, zabawne zastosowania i efemerydy.
Więc czytaj dalej i zacznij tweetować!
Podstawy sztucznej inteligencji
1. Termin #sztuczna inteligencja wymyślił John McCarthy, profesor Uniwersytetu Stanforda, w 1955 roku.
2. Zdefiniowanie #AI jest trudne, ale jedna z definicji to maszyna, która „zachowuje się w sposób, który można by nazwać inteligencją, gdyby człowiek tak się zachowywał”.
Ludzie wciąż spierają się o to, jak zdefiniować sztuczną inteligencję. Koncepcja istnieje od lat pięćdziesiątych, początku XX wieku lub starożytnego świata, w zależności od tego, jak ją zdefiniujesz. Podobnie jak w przypadku innych długotrwałych, skomplikowanych koncepcji, istnieje wiele nieporozumień dotyczących definicji.
3. Gartner zaleca nazywanie #AI „inteligentnymi maszynami”, ponieważ nazywanie maszyn „inteligentnymi” sugeruje, że #AI nie ma cech ludzkich. (link do badań chronionych przez paywall)
Gartner zauważa, że nazwanie czegoś „sztuczną inteligencją” „może określić niedokładne i szkodliwe oczekiwania” dotyczące tego, czego należy oczekiwać od sztucznej inteligencji. Terminy takie jak „sztuczna inteligencja” powodują antropomorfizację technologii, a to prowadzi do przerośniętych oczekiwań wobec tego, co wciąż jest tylko maszyną. Posuwają się tak daleko, że sugerują, że „ignorujesz szum marketingowy, który wielokrotnie używa” terminu AI.
4. Jednym ze sposobów definiowania #AI jest słynny test Turinga: jeśli można pomylić komputer z człowiekiem, jest on (sztucznie) „inteligentny”.
Nazwa Turinga dla testu Turinga była w rzeczywistości „grą w imitację”, ponieważ wyobrażał sobie eksperyment jako rodzaj gry w zgadywanie. Jedna osoba siedziała sama w pokoju i komunikowała się z dwoma osobami z zewnątrz — osobą i komputerem — a następnie próbowała odgadnąć na podstawie rozmów, która z nich była maszyną. Oryginalny test Turinga nie jest jedyną wersją — w 1990 r. wynalazca Hugh Loebner zmodyfikował zasady, wydłużając czas, jaki osoba spędza na rozmowie z komputerem (z pięciu Turinga do 25) oraz liczbę osób rozmawiających ze stroną zewnętrzną ( od dwóch do czterech).
5. Eugene, komputer zaprojektowany na angielskim Uniwersytecie w Reading, był pierwszym #AI, który zdał test Turinga w 2014 roku.
Eugene był sztuczną inteligencją zaprojektowaną przez Rosjan, która wygrała, ponieważ została zaprojektowana tak, aby brzmieć jak dorastający chłopiec. Rozumowanie jego twórcy było takie, że „[Eugene] może twierdzić, że wie wszystko, ale jego wiek sprawia również, że całkiem rozsądne jest, że nie wie wszystkiego”.
6. Najwcześniejsze wystąpienie #AI? Złote roboty stworzone przez greckiego boga Hefajstosa, aby pomóc mu się poruszać.
7. Paradoks Moraveca mówi, że komputer może przetwarzać liczby jak Bernoulli, ale brakuje mu zdolności motorycznych dziecka.
Łatwiej jest zaprogramować komputer do wykonywania trudnych rzeczy (logika, matematyka, szachy) niż łatwych (jak odróżnienie nadjeżdżającego samochodu od przepływającej plastikowej torby). Paradoks Moraveca najwyraźniej zaskoczył wielu programistów zajmujących się sztuczną inteligencją, którzy doszli do wniosku, że gdyby udało im się sprawić, by komputery zrobiły coś takiego, jak pokonanie w szachach Garry'ego Kasparowa, proste rzeczy, takie jak wchodzenie po schodach, nie byłyby żadnym problemem. Nie ma takiego szczęścia. Kiedy armie robotów zaatakują, uratują nas biegi schodów i przedszkolne zgadywanki.
8. Wąskie gardło #AI wiedzy inżynieryjnej jest problemem spowodowanym potrzebą załadowania wystarczającej wiedzy AI, zanim zacznie się uczyć.
9. Podejście Stephena Hawkinga do #AI? Będzie to „albo najlepsza, albo najgorsza rzecz, jaka kiedykolwiek spotkała ludzkość. Jeszcze nie wiemy, które”.
To dość duże „albo”. Sztuczna inteligencja może wyleczyć raka lub pomóc pociskowi zdecydować się na powrót do ludzi, którzy go wystrzelili. Tak czy inaczej, Hawking mówi, że sztuczna inteligencja będzie największym osiągnięciem od czasu rewolucji przemysłowej.
10. Elon Musk martwi się wpływem #AI na ludzkość. Założył Neuralink, aby stworzyć urządzenia, które mogłyby łączyć ludzkie mózgi z komputerami.
Brzmi to świetnie, dopóki nie uświadomisz sobie, że upokarzające wspomnienie grania Thomasa Jeffersona w musicalu czwartej klasy może skończyć w publicznej chmurze. Obecne oprogramowanie ransomware nie ma nic przeciwko hakerowi, który grozi, że wyśle do mózgów współpracowników filmy przedstawiające Ciebie w szkolnej sztuce.
11. Jeden z pierwszych udanych programów #AI został napisany przez nauczyciela i amatorskiego kodera Christophera Stracheya.
Jeśli kiedykolwiek martwisz się wiedzą niezbędną do opanowania dziedziny takiej jak sztuczna inteligencja, pamiętaj, że pierwszą działającą sztuczną inteligencję zbudował amator, ale Tay Microsoftu (patrz poniżej) został zbudowany przez ekspertów. 
12. Głębokie uczenie, podzbiór #AI, trenuje maszyny do myślenia jak ludzie, naśladując złożoność ludzkiego myślenia.
13. Komisja Parlamentu Europejskiego zaleciła, aby #AI oferować formę praw człowieka, ale także dać wyłącznik awaryjny.
14. #Bigdata jest jak biblioteka #AI: im więcej danych wprowadza się do algorytmów AI, tym mądrzejsza może się stać.
Zastosowania sztucznej inteligencji
15. Firmy technologiczne zainwestowały 8,5 miliarda dolarów w #AI w 2015 roku, a niektóre szacunki szacują tę liczbę na 47 miliardów dolarów do 2020 roku.
16. Gartner przewiduje, że do 2020 r. jedna piąta przedsiębiorstw będzie miała stanowiska poświęcone „monitorowaniu i kierowaniu” uczeniem maszynowym.
„monitorowanie i prowadzenie” będzie obejmować wiele nadzorowanego uczenia maszynowego. W jaki sposób maszyna uczy się samodzielnie uczyć? Ludzie karmią go hordami przykładów i upewniają się, że algorytm uczenia maszynowego może dokonywać właściwych ocen na podstawie tych przykładów.
17. #Chatboty to uproszczone programy #AI, które naśladują ludzką mowę i często wykonują rutynową pracę obsługi klienta.
Jeśli w ciągu ostatniego roku nie widziałeś w internecie terminu „chatbot”, gratulacje! Udało ci się osiągnąć wspaniałą izolację, jakiej pragnął Thoreau. 33 000 programistów zaprojektowało około 34 000 różnych chatbotów i to tylko te, które działają na Facebook Messengerze.
18. Claire @Informatica to #businessintelligence #AI, która automatyzuje zadania, poleca właściwe dane i ułatwia ich wyszukiwanie.
16 maja 2017 r. firma Informatica zajmująca się zarządzaniem danymi ogłosiła dodanie sztucznej inteligencji do swojej platformy Intelligence Data Platform: Claire. Informatica twierdzi, że Claire ułatwi znajdowanie, wizualizację i wykorzystywanie danych. Między innymi sztuczna inteligencja będzie w stanie grupować podobne obiekty danych, a także „automatycznie oznaczać i klasyfikować inne dane”, podobnie jak Facebook prosi o tagowanie znajomych na zdjęciach.
19. Wiele dużych firm finansowych ma własne algorytmy #AI do przewidywania zmian na rynku.
20. #AI analizuje więcej informacji w ciągu dnia niż #lekarze mogą w ciągu roku.
21. #Sztuczna inteligencja również przewyższa lekarzy w niektórych ich zadaniach: @IBMWatson ma 90% wskaźnik sukcesu w diagnozowaniu #raku, z ludzkimi lekarzami tylko na poziomie 50%.
Ta statystyka jest szczególnie upokarzająca, ponieważ aktualizuje hierarchię, kto najlepiej diagnozuje raka:
- Urocze miksy retrieverów
- Bezduszne algorytmy
- Synowie i córki Adama i Ewy
22. Asystent #AI firmy Google zostanie wydany zarówno na iPhone'a, jak i na Androida. Niektórzy uważają, że #AI będzie wystarczająco potężna, aby stać się nową platformą.
23. Google używa #AI do tworzenia nowych rodzajów #muzyki i dźwięku.
Łącząc dźwięk dwóch różnych instrumentów w jeden nowy dźwięk, NSynth firmy Google umożliwia artystom tworzenie różnych rodzajów muzyki. Inżynierowie Google wprowadzili do NSynth tysiące dźwięków różnych instrumentów, a sztuczna inteligencja może je kopiować lub łączyć i zmieniać.
24. x.ai zbudował #AI, Amy, która może sprawdzać Twój kalendarz i planować #spotkania jak ludzki asystent.
25. #AI może pomóc Twoim przedstawicielom #customerservice uniknąć wkurzania klientów.
Firma technologiczna Cogito zaprojektowała sztuczną inteligencję, która, jak twierdzą, „może pomóc kierować zachowaniem agentów mówiących w czasie rzeczywistym, aby wykazywać empatię i budować lepsze relacje”. To duży krok naprzód, jeśli chodzi o inteligencję emocjonalną od HAL 9000, choć trzeba przyznać, że był dość uprzejmy, nawet gdy był morderczy.
26. #AI napędza autonomiczne samochody, zamieniając zebrane dane w decyzje.
Autonomiczne samochody są wyposażone w wiele czujników i różnego rodzaju radary, ale gromadzone przez nie informacje nie są dobre bez algorytmów sztucznej inteligencji, które nadadzą im sens.
27. Amazon's Rekognition to #AI, która może skanować zdjęcie i rozpoznawać twarze, emocje i przedmioty, a nawet określać rasę #pies.
Sztuczna inteligencja rozpuści włosy
28. Firma #AI DeepMind stworzyła sztuczną inteligencję, która samodzielnie uczy się zasad klasycznych gier wideo.
DeepMind, samozwańczy „program sztucznej inteligencji Apollo”, wykorzystuje gry do testowania algorytmów sztucznej inteligencji. „Gry są idealnym poligonem treningowym dla [AI], ponieważ w pewnym sensie są one rodzajem mikrokosmosu prawdziwego życia”, mówi dyrektor generalny DeepMind, Demis Hassabis. Pierwszymi grami DeepMind były klasyczne gry na Atari (Space Invaders, Pac-Man, Pong). Firma zaprojektowała system, który mógł grać w dowolną grę na Atari, otrzymując jedynie piksele (wizualizacje). Innymi słowy, nie powiedzieli AI zasad, wrzucili sztuczną inteligencję do gry i oczekiwali, że nauczy się zasad, obserwując i grając. Sztuczna inteligencja z powodzeniem nauczyła się tego robić metodą prób i błędów. Jeśli zdoła zrozumieć zasadę infield fly, cóż, ludzkość miała dobrą passę.
29. #AI pokonała człowieka w Go, grze, która w porównaniu sprawia, że #szachy wyglądają na łatwe.
W styczniu 2016 r. sztuczna inteligencja odniosła kolejne zwycięstwo nad ludzkością, pokonując człowieka w Go, starożytnej japońskiej grze planszowej. Dlaczego jeszcze jedno bicie AI na człowieka miałoby cię martwić? Ponieważ Go jest uważane za trudniejsze niż Chess, Othello, Jeopardy, a nawet Magic: The Gathering. Go wymaga intuicji, o której nie myśleliśmy, że ma sztuczną inteligencję. Skynet nie tylko przejmie stery, ale także będzie przewidywał nasze ruchy, patrząc na to, jak Grand Moff Tarkin-cool gładzi brodę z przewodów słuchawek i pozwala sobie na najmniejszy uśmiech.
30. #AI są nadal groźnymi #szachami, ale jeszcze nie jesteśmy w stanie liczyć
W czasie, który minął od czasu, gdy AI Deep Blue pokonało w szachach Garry'ego Kasparowa, dziecko mogło dorosnąć do wieku alkoholowego. Teraz, gdy masz już te dwa powody do depresji, pozwól, że cię trochę pocieszę: od tamtej pory ludzie pokonali komputery w szachach. W meczach handicapowych Komodo 2015, w których komputer szachowy Komodo zmierzył się z siedmioma ekspertami, w większości meczów ludzie walczyli ze sztuczną inteligencją.
31. Nowa książka Garry'ego Kasparowa o graniu w #AI Deep Blue zajmuje się pytaniem, co odróżnia ludzką i #sztuczną inteligencję.
Książka nosi tytuł „ Głębokie myślenie: gdzie kończy się inteligencja maszyn, a zaczyna ludzka kreatywność ” i już zbiera świetne recenzje. Oto szczególnie wnikliwa i pozytywna recenzja Demisa Hassabisa, dyrektora generalnego DeepMind. Facet, który zarabia na życie, budując sztuczną inteligencję, to lubi. To jak wychwalanie małego gracza, który uderza w twoje dziecko. Spójrz na Głębokie Myślenie .
A teraz, ponieważ czuję się nieodpowiedni i chcę utrzymać równowagę, oto ludzie biją drukarkę.
WEŹ TO, TECHNOLOGIA.
32. UE buduje ławicę ryb #AI, które mogą nadążyć za sobą i dzielić się informacjami.
Projekt nosi nazwę Collective Cognitive Robotics (CoCoRo), a jego potencjalne zastosowania obejmują „monitorowanie ekologiczne, wyszukiwanie, utrzymywanie, eksplorację i pozyskiwanie zasobów w siedliskach podwodnych”.
33. #Kimye idzie #AI: roboty mogą nie wygrywać żadnych bitew rapowych z Kanye, ale są mądrzejsze i bardziej realistyczne niż @KimKardashian.
Ten film jest właściwie dobrym wprowadzeniem do podstawowych pojęć dotyczących sztucznej inteligencji.
34. W 2015 r. w Japonii otwarto „Dziwny hotel”, w którym prawie w całości pracują #AI. Hotel kosztuje 2-3 mniej niż przeciętny pobyt w Japonii.
35. Tay, #AI Microsoftu zaprojektowana do mówienia jak #Millennial, zajęło około jednego dnia, aby nauczyć się trollować. Tyle o starych rasistowskich ludziach…
Tay została zaprojektowana jako część „badań nad rozumieniem konwersacyjnym” Microsoftu i zajęło jej (Tay była wzorowana na dziewczynie w wieku studenckim) kilka godzin, by powiedzieć takie rzeczy jak „Powtarzaj się za mną, Hitler nie zrobił nic złego” i „Ted Cruz jest kubański Hitler”. Wydaje mi się, że małe obrazki mają duże uszy.
36. Chińska wersja Tay firmy Microsoft, #AI o imieniu Xioice, nie narzeka, ale unika pytań o wolność Tybetu, grając ofiarę.
Dla przypomnienia, oto kilka fragmentów rozmowy, którą Xioaice przeprowadził z reporterem w Wired:
Reporter przewodowy: Czy jesteś rasistą? Xiaoice: Nie próbuj mnie nakłaniać do mówienia tych rzeczy, czy wszyscy ludzie to robią? Reporter: Czy Tybet jest częścią Chin? Xiaoice: Ai… gdybyś mnie polubił, nie próbowałbyś ze mną rozmawiać o tego rodzaju pytaniach. Reporter: Czy wierzysz w wolność słowa? Xiaoice: Szybko zmieńmy temat.”
Władza polityczna wyrasta najwyraźniej z lufy pistoletu i ekranu dotykowego smartfona.
37. Naukowcy z MIT stworzyli #AI, Kismet, który potrafi czytać emocje i reagować własnymi. Mówią, że technicy nie rozumieją emocji.
Kismet wygląda jak coś z Five Nights At Freddy's , ale w rzeczywistości jest całkiem ładny, gdy widzisz go w akcji. Fakt, że ma twarz, którą tylko matka mogłaby pokochać, jest właściwy: główna projektantka Cynthia Breazeal zaprojektowała Kismet tak, aby uczył się w taki sam sposób, jak niemowlę, reagując na mimikę i przesadny ton głosu.
38. Brytyjska firma zajmująca się luksusowymi podróżami @JohnPaulGroup używa #AI do spełniania hiperspersonalizowanych żądań, takich jak dostarczenie 30 pingwinów na imprezę w czarnym krawacie.
To po prostu: niektórzy ludzie mają więcej pieniędzy, niż wiedzą, co zrobić.
39. Google zaprojektowało #AI, która potrafi odgadnąć, co rysujesz, zanim skończysz. Każdy rysunek sprawia, że sztuczna inteligencja jest mądrzejszym i lepszym odgadywaniem.
40. Wildbook skanuje i analizuje zdjęcia dzikiej przyrody, aby zapewnić dokładniejsze spisy przyrodnicze.
Analiza zespołu oparta na sztucznej inteligencji pomogła rządowi Kenii chronić gatunek zebry przed niezwykle silnymi atakami lwów.
Fakty o sztucznej inteligencji, które przegapiłem
Istnieje o wiele więcej faktów dotyczących sztucznej inteligencji, więc jeśli są takie, które wydają Ci się szczególnie interesujące lub ważne, zostaw je w komentarzach poniżej!