Economia și beneficiile inteligenței artificiale

Vedem știri despre AI peste tot; uneori, vedem entuziasmul din jurul AI și uneori vedem articole care vorbesc despre modul în care AI ne va înlocui sau ne va distruge locurile de muncă. Vedem, de asemenea, un articol ocazional care vorbește despre modul în care AI va distruge umanitatea.

În acest articol, nu voi discuta despre o inteligență generală artificială sau despre un AI rău care vrea să distrugă umanitatea. Mă voi concentra pe IA actuală, care se bazează în mare parte pe algoritmii care pot face predicții și voi discuta cum funcționează economia AI și cum poate afecta afacerile. De asemenea, vreau să menționez că conținutul acestui articol este foarte afectat de (și acest autor recomandă cu căldură pentru citire ulterioară) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence and Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI.

Acest articol este împărțit în trei părți principale:

• În Evoluția tehnologiei , voi discuta pe scurt despre trecut și asemănările sale cu epoca AI.
• În Strategie , voi discuta despre modul în care o precizie mai mare a predicției poate afecta strategiile și modelele de afaceri.
• În Interacțiunea umană și AI , voi discuta despre modul în care oamenii pot completa AI și cum AI poate completa eforturile umane.

Evoluția tehnologiei

Înainte de a merge mai departe, aș dori să discut despre asemănările dintre unele evenimente istorice care sunt analoge cu modul în care gândim AI astăzi. Voi da câteva exemple despre modul în care o utilizare largă a unei anumite tehnologii ne-a schimbat mentalitatea. Cum am ajuns de la aritmetica de bază la companii specializate în dezvoltarea inteligenței artificiale?

Epoca calculatoarelor electronice

Ceea ce fac mai bine computerele este aritmetica. Înainte de calculatoarele pe care le cunoaștem acum, termenul „calculator” era folosit pentru oamenii care fac calcul literal, pe care îl numim acum „calculator uman”.

Odată cu progresele tehnologiei, calcularea a devenit mai ieftină și mai rapidă și am început să ne gândim la totul în termeni de aritmetică. Fotografia este un bun exemplu – din punct de vedere istoric, modificarea sau aplicarea de efecte vizuale fotografiilor a fost o reacție chimică. Acum, totuși, folosim algoritmi accesibili artiștilor și fotografilor prin intermediul suitelor de software pentru a aplica matematic efecte fotografiilor.

Acesta este un exemplu excelent al modului în care gândim când costul unui bun/serviciu scade; începem să ne gândim cum să ne rezolvăm problemele actuale în ceea ce privește această nouă tehnologie. Este același lucru pentru AI.

Era Internetului

Când internetul a ajuns să fie utilizat pe scară largă, a făcut mișcări uriașe în diverse industrii și a fost vorba despre reducerea costurilor în diferite domenii. De exemplu, costul distribuției de bunuri și servicii a devenit mai ieftin, iar acest lucru a declanșat nașterea industriei comerțului electronic. Companiile, în cele din urmă, și-au schimbat strategiile și fie au supraviețuit, fie au murit.

Odată ce costul unui bun sau serviciu scade, începem să-l folosim mai des și putem vedea acest lucru și pentru web. Acest lucru ne schimbă, de asemenea, mentalitatea și mutăm industrii întregi online. Pe lângă comerțul electronic, un alt exemplu poate fi văzut în utilizarea motoarelor de căutare; nu mai folosim enciclopedii pentru a căuta informații, ci folosim Google sau alte motoare de căutare.

Epoca AI

Costul AI devine mai ieftin din punct de vedere al puterii de calcul și al instrumentelor. Fiecare instrument/bibliotecă nouă îi ajută pe dezvoltatorii de învățare automată să petreacă mai puțin timp problemelor de predicție. De exemplu, TensorFlow, AutoML sau chiar scikit de la Google pot fi afișate ca exemple în acest scop. Putem arăta, de asemenea, utilizarea crescută a calculului GPU ca o ilustrare a reducerii costurilor în AI.

Prognoza vânzărilor pentru următorul trimestru al unei companii este o problemă evidentă de predicție, dar dezvoltarea unui vehicul autonom nu era o problemă de predicție în urmă cu un deceniu. Reducerea costurilor în IA ne schimbă modul de gândire, ceea ce înseamnă că am început să ne gândim la diferite probleme ca pe o problemă de predicție. Folosim deja vehicule autonome în medii controlate, cum ar fi fabricile, unde vehiculul putea fi programat utilizând condiții if-else . Schimbarea mentalității și analizarea asta ca pe o problemă de predicție i-a ajutat pe ingineri să dezvolte mașini autonome, care pot fi folosite în sălbăticie.

Iată cum a funcționat, practic; un inginer a învățat un AI ce ar face un om în diferite condiții, iar acest lucru a permis generarea de software la bord care le permite șoferilor să folosească mașinile pe mii de mile în loc să se obosească după câteva sute. AI a învățat ce ar face un om și a început să prezică ce ar trebui să facă. Acesta este un exemplu foarte bun de gândire la o problemă în termeni de predicție.

Strategie

Iată o întrebare majoră: va afecta AI strategia și modelele de afaceri ale companiilor? Dacă te gândești la AI ca la un instrument de predicție care te ajută să iei o decizie, s-ar putea să nu fie clar cum va afecta strategia pură, deoarece este doar un alt instrument care te ajută să iei decizii. Dar, dacă începi să te gândești la AI ca la un instrument de predicție care poate prognoza cu mare precizie, asta poate schimba strategiile în sine. Există un exemplu excelent în cartea Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence.

Când cumpărăm și cumpărăm produse de la Amazon, acesta trimite pachetele la biroul/acasă. Deci, această metodă poate fi numită metoda cumpărături-apoi-livrare. De asemenea, știm că Amazon are un motor de recomandare și vă recomandă articole în timp ce navigați prin pagini. Nu cumpărăm toate articolele recomandate, dar cel puțin recomandă articolele care ne-ar putea interesa. Să presupunem că Amazon a început să prezică ce vei cumpăra cu mare precizie. Dacă ați început să cumpărați 80% dintre articolele recomandate, Amazon poate decide să trimită articolele chiar înainte de a le cumpăra - să numim acest lucru livrare-apoi cumpărături. Aceasta este o schimbare evidentă a strategiei de afaceri deoarece, odată ce articolele ajung la tine acasă, vei trimite 20% din articole înapoi, iar modelarea actuală a prețurilor Amazon nu se bazează pe această ipoteză. Poate că Amazon va decide să trimită un camion în orașul tău o dată pe săptămână pentru a colecta articolele returnate, iar acest lucru va schimba complet modul în care Amazon vă debitează cardul de credit, modul în care împachetează articolele și modul în care gestionează articolele returnate. Toată această schimbare de strategie este în beneficiul inteligenței artificiale, care are o precizie mai mare de predicție.

Cred că putem lucra la mai multe experimente de gândire, cum ar fi exemplul anterior Amazon, doar gândindu-ne la ce s-ar întâmpla dacă AI ar putea prezice cu o precizie mai mare.

Interacțiunea umană și AI

Cum va evolua interacțiunea umană și AI în viitor? Vor concura sau vor lucra împreună? Mă voi concentra asupra acestor întrebări, căutând cartea Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Potrivit autorilor, vor exista scenarii în care oamenii completează AI și unde AI îi va completa pe oameni.

Oameni care completează AI

Oamenii pot completa AI în trei domenii: antrenament, explicație și susținere.

Instruire

AI are nevoie de date pentru a învăța, care se numește faza de antrenament , astfel încât să poată face predicții.

În viitor, este posibil să avem agenți de formare care se concentrează exclusiv pe formarea AI pe baza cerințelor acelei afaceri. Dacă este o fabrică, un agent de instruire ar putea fi responsabil pentru antrenarea unui robot; dacă este o afacere de comerț electronic, un agent de formare ar putea fi responsabil pentru agregarea datelor istorice.

explicând

Trebuie să înțelegem cum și de ce AI a oferit un răspuns specific la o anumită problemă.

În general, ne confruntăm cu un compromis între explicabilitatea și acuratețea AI. Metodele cutie neagră AI au mai multă acuratețe în comparație cu metodele care pot fi explicate cu ușurință. Chiar dacă există instrumente care sunt dezvoltate pentru a explica de ce o IA cutie neagră a făcut o predicție specifică, este posibil să avem nevoie de un rol de muncă care să poată înțelege și explica rezultatele AI.

Sustinerea

Trebuie să ne asigurăm că AI funcționează conform așteptărilor.

În 2015, un robot dintr-o fabrică Volkswagen a prins un muncitor și l-a zdrobit mortal. Este posibil să avem nevoie de roluri a căror responsabilitate este să ne asigurăm că sistemele AI funcționează conform așteptărilor.

AI completează oamenii

Potențialul AI oferă oamenilor superputeri, deoarece AI face predicții mai rapid și mai precis decât ar fi putut oamenii vreodată. Aceste superputeri pot fi exprimate în valoarea pe care o aduc unei situații sau acțiuni date.

Amplifica

Instrumentele AI ajută oamenii să-și sporească capacitățile de a fi oameni. În cartea Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, autorii folosesc exemplul software-ului Autodesk Dreamcatcher, care utilizează algoritmi genetici pentru a repeta prin posibile proiecte.

Un designer poate proiecta o lumină de scaun, ieftină și puternică cu ajutorul acestui instrument. AI încearcă să creeze un design care se bazează pe criteriile date și oferă rezultatele proiectantului. Designerul folosește apoi alege unul dintre modelele date și își folosește creativitatea pe acel design pentru a face retușurile finale.

Acest lucru este similar cu ceea ce computerele le-au oferit oamenilor de vârsta computerelor - doar la un nivel nou și interesant de capacitate în ceea ce privește tipurile de lucruri cu care AI le poate ajuta.

Interacționa

AI poate acționa ca un asistent pentru a ajuta oamenii interacționând cu ei. Alexa de la Amazon, Google Home și Siri de la Apple sunt exemple proeminente ale acestui tip de agent AI interactiv. Pe măsură ce acei agenți sunt îmbunătățiți cu fiecare iterație, vom începe să-i folosim mai des și va deveni o parte din noi, ca o versiune mai profundă a ceea ce facem cu smartphone-urile noastre. Acești agenți vor fi asistenții noștri privați și ne vor completa.

Mărire

Exemple de augmentare fizică alimentată de IA pot fi găsite în fabrici. Deși fabricile sunt operate de roboți în acest moment, acestea sunt în mare parte sisteme bazate pe reguli și puse într-o cușcă - pentru orice eventualitate - pentru siguranță. Roboții vor ajuta oamenii în calitate de colegi de muncă și vor fi proiectați pentru a nu dăuna oamenilor în timp ce se mișcă liber și lucrează într-o fabrică.

Concluzie

Deși există unele îngrijorări care spun că „roboții sunt mai eficienți, astfel încât lucrătorii umani vor fi abandonați în viitor”, Markus Schaefer, șeful de planificare a producției la Mercedes, spune: „Ne îndepărtăm de a încerca să maximizăm automatizarea, oamenii luând o parte mai mare în procesele industriale din nou.” Noile tehnologii aduc schimbări monumentale în modul în care facem lucrurile, dar inventarea plugului nu a eliminat nevoia de muncitori agricoli, nici inventarea computerului nu a eliminat nevoia de matematicieni. Ca și în cazul tuturor revoluțiilor tehnologice, apariția AI va fi folosită pentru a ajuta omenirea să atingă o nouă paradigmă, nu pentru a o înlocui în întregime.

Sunteți gata pentru mai multe cunoștințe tehnice AI? Încercați o scufundare profundă în întărirea Învățați să învățați cum să înveți un AI să conducă o mașină pe un munte.