Yapay Zekanın Ekonomisi ve Faydaları

AI ile ilgili haberleri her yerde görüyoruz; bazen AI'nın etrafındaki heyecanı görüyoruz ve bazen AI'nın işlerimizi nasıl değiştireceği veya yok edeceğinden bahseden makaleler görüyoruz. Ayrıca ara sıra AI'nın insanlığı nasıl yok edeceğinden bahseden makaleleri de görüyoruz.

Bu yazımda yapay bir genel zeka ya da insanlığı yok etmek isteyen şeytani bir yapay zekadan bahsetmeyeceğim. Çoğunlukla tahmin yapabilen algoritmalara dayanan mevcut AI'ya odaklanacağım ve AI ekonomisinin nasıl çalıştığını ve işi nasıl etkileyebileceğini tartışacağım. Ayrıca bu makalenin içeriğinin (ve bu yazar daha fazla okuma için şiddetle tavsiye ediyor) Öngörü Makineleri: Yapay Zekanın Basit Ekonomisi ve İnsan + Makine: Çalışmayı Yapay Zeka Çağında Yeniden Tasarlamak'tan oldukça etkilendiğini belirtmek isterim.

Bu makale üç ana bölüme ayrılmıştır:

• Teknolojinin Evrimi'nde geçmişi ve AI Çağı ile benzerliklerini kısaca tartışacağım.
• Strateji bölümünde, daha yüksek bir tahmin doğruluğuna sahip olmanın stratejileri ve iş modellerini nasıl etkileyebileceğini tartışacağım.
• İnsan ve Yapay Zeka Etkileşiminde , insanların yapay zekayı nasıl tamamlayabileceğini ve yapay zekanın insan çabalarını nasıl tamamlayabileceğini tartışacağım.

Teknolojinin Evrimi

Devam etmeden önce, bugün yapay zekayı nasıl düşündüğümüze benzeyen bazı tarihsel olaylar arasındaki benzerlikleri tartışmak istiyorum. Belirli bir teknolojinin yaygın olarak kullanılmasının zihniyetimizi nasıl değiştirdiğine dair bazı örnekler vereceğim. Temel aritmetikten uzmanlaşmış yapay zeka geliştirme şirketlerine nasıl geçtik?

Elektronik Bilgisayar Çağı

Bilgisayarların en iyi yaptığı şey aritmetiktir. Şimdi bildiğimiz bilgisayarlardan önce, "bilgisayar" terimi, şimdi ona "insan bilgisayarı" dediğimiz, gerçek bilgi işlem yapan insanlar için kullanılıyordu.

Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte bilgi işlem daha ucuz ve daha hızlı hale geldi ve her şeyi aritmetik açısından düşünmeye başladık. Fotoğraf iyi bir örnektir—tarihsel olarak, fotoğraflara görsel efektler uygulamak veya değiştirmek kimyasal bir reaksiyondu. Ancak şimdi, fotoğraflara efektler matematiksel olarak uygulamak için yazılım paketleri aracılığıyla sanatçılar ve fotoğrafçılar tarafından erişilebilen algoritmalar kullanıyoruz.

Bu, bir malın/hizmetin maliyeti düştüğünde nasıl düşündüğümüzün mükemmel bir örneğidir; mevcut sorunlarımızı bu yeni teknoloji açısından nasıl çözeceğimizi düşünmeye başlıyoruz. AI için de aynı.

İnternet Çağı

İnternet yaygın olarak kullanılmaya başladığında, çeşitli sektörlerde büyük hareketler yaptı ve tamamen farklı alanlarda maliyetlerin düşürülmesiyle ilgiliydi. Örneğin, mal ve hizmetlerin dağıtım maliyetinin ucuzlaması e-ticaret sektörünün doğuşunu tetikledi. Şirketler sonunda stratejilerini değiştirdiler ve ya hayatta kaldılar ya da öldüler.

Bir malın veya hizmetin maliyeti düştüğünde onu daha sık kullanmaya başlarız ve bunu web için de görebiliriz. Bu aynı zamanda zihniyetimizi de değiştiriyor ve tüm sektörleri çevrimiçi ortama taşıyoruz. E-ticaretin yanı sıra, arama motorlarının kullanımında başka bir örnek görülebilir; artık bilgi aramak için ansiklopediler kullanmıyoruz, bunun yerine Google veya diğer arama motorlarını kullanıyoruz.

Yapay Zeka Çağı

Yapay zekanın maliyeti, hesaplama gücü ve araçlar açısından daha ucuz hale geliyor. Her yeni araç/kitaplık, makine öğrenimi geliştiricilerinin tahmin sorunlarına daha az zaman harcamasına yardımcı oluyor. Örneğin Google'ın TensorFlow, AutoML, hatta scikit bu amaca örnek gösterilebilir. Yapay zekadaki maliyet düşüşünün bir örneği olarak GPU hesaplamanın artan kullanımını da gösterebiliriz.

Bir şirketin gelecek çeyreğine ilişkin satış tahmini, bariz bir tahmin sorunudur, ancak on yıl önce otonom bir araç geliştirmek bir tahmin sorunu değildi. Yapay zekadaki maliyet düşüşü, düşünme şeklimizi değiştiriyor, bu da çeşitli sorunları bir tahmin sorunu olarak düşünmeye başladığımız anlamına geliyor. Zaten otonom araçları fabrikalar gibi kontrollü ortamlarda, aracın if-else programlama koşulları kullanılarak programlanabildiği yerlerde kullanıyorduk. Zihniyeti değiştirmek ve buna bir tahmin problemi olarak bakmak, mühendislerin vahşi doğada kullanılabilecek otonom arabalar geliştirmesine yardımcı oldu.

İşte temel olarak nasıl çalıştığı; Bir mühendis, bir yapay zekaya, bir insanın çeşitli koşullarda neler yapabileceğini öğretti ve bu, sürücülerin birkaç yüz kilometre sonra yorulmak yerine, arabaları binlerce kilometre boyunca kullanmalarına izin veren yerleşik yazılımın üretilmesini sağladı. AI, bir insanın ne yapacağını öğrendi ve ne yapması gerektiğini tahmin etmeye başladı. Bu, bir problem hakkında tahmin açısından düşünmenin çok iyi bir örneğidir.

strateji

İşte önemli bir soru: Yapay zeka şirketlerin stratejilerini ve iş modellerini etkileyecek mi? AI'yı bazı kararlar vermenize yardımcı olan bir tahmin aracı olarak düşünüyorsanız, saf stratejiyi nasıl etkileyeceği net olmayabilir, çünkü o sadece karar vermenize yardımcı olan başka bir araçtır. Ancak, AI'yı yüksek doğrulukla tahmin yapabilen bir tahmin aracı olarak düşünmeye başlarsanız, bu stratejilerin kendisini değiştirebilir. Tahmin Makineleri: Yapay Zekanın Basit Ekonomisi kitabında mükemmel bir örnek var.

Amazon'dan alışveriş yaptığımızda ve ürün satın aldığımızda, paketleri ofisimize/evimize gönderiyor. Dolayısıyla bu yönteme önce alışveriş sonra kargo yöntemi denilebilir. Ayrıca Amazon'un bir öneri motoruna sahip olduğunu ve sayfalarda gezinirken öğeler önerdiğini biliyoruz. Önerilen tüm ürünleri almıyoruz ama en azından ilgilenebileceğimiz ürünleri öneriyor. Amazon'un ne alacağınızı yüksek doğrulukla tahmin etmeye başladığını varsayalım. Önerilen ürünlerin %80'ini satın almaya başladıysanız, Amazon siz daha satın almadan önce ürünleri göndermeye karar verebilir; buna önce kargo sonra alışveriş diyelim. Bu, iş stratejisinde bariz bir değişiklik çünkü ürünler evinize ulaştığında, ürünlerin %20'sini geri göndereceksiniz ve mevcut Amazon fiyat modellemesi bu varsayıma dayanmıyor. Belki Amazon, iade edilen ürünleri almak için şehrinize haftada bir kamyon göndermeye karar verir ve bu, Amazon'un kredi kartınızdan nasıl ücret aldığını, ürünleri nasıl paketlediğini ve iade edilen ürünleri nasıl ele aldığını tamamen değiştirir. Tüm bu strateji değişikliği, daha yüksek tahmin doğruluğuna sahip olan yapay zekanın faydasıdır.

AI'nın daha yüksek doğrulukla tahminde bulunabilmesi durumunda ne olacağını düşünerek, önceki Amazon örneğindeki gibi daha fazla düşünce deneyi üzerinde çalışabileceğimize inanıyorum.

İnsan ve Yapay Zeka Etkileşimi

İnsan ve yapay zeka etkileşimi gelecekte nasıl gelişecek? Rekabet mi edecekler yoksa birlikte mi çalışacaklar? İnsan + Makine: Yapay Zeka Çağında Çalışmayı Yeniden Tasarlamak kitabına bakarak bu sorulara odaklanacağım. Yazarlara göre, insanların yapay zekayı tamamladığı ve yapay zekanın insanları tamamlayacağı senaryolar olacak.

Yapay Zekayı Tamamlayan İnsanlar

İnsanlar yapay zekayı üç alanda tamamlayabilir: eğitim, açıklama ve sürdürme.

Eğitim

AI, eğitim aşaması olarak adlandırılan öğrenmesi için verilere ihtiyaç duyar, böylece tahminlerde bulunabilir.

Gelecekte, yalnızca o işin gereksinimlerine dayalı olarak yapay zekayı eğitmeye odaklanan eğitim temsilcilerimiz olabilir. Bu bir fabrikaysa, bir robotun eğitiminden bir eğitim temsilcisi sorumlu olabilir; bu bir e-ticaret işiyse, geçmiş verileri toplamaktan bir eğitim temsilcisi sorumlu olabilir.

açıklama

Yapay zekanın belirli bir soruna nasıl ve neden belirli bir yanıt verdiğini anlamamız gerekiyor.

Genel olarak, AI'nın açıklanabilirliği ve doğruluğu arasında bir ödünleşimle karşı karşıyayız. Kara kutu AI yöntemleri, kolayca açıklanabilen yöntemlere kıyasla daha fazla doğruluğa sahiptir. Bir kara kutu yapay zekasının neden belirli bir tahminde bulunduğunu açıklamak için geliştirilmiş araçlar olsa da, yapay zekanın sonuçlarını anlayabilecek ve açıklayabilecek bir iş rolüne ihtiyacımız olabilir.

sürdürmek

Yapay zekanın beklendiği gibi çalıştığından emin olmamız gerekiyor.

2015 yılında bir Volkswagen fabrikasında bir robot bir işçiyi yakaladı ve onu ölümcül şekilde ezdi. Yapay zeka sistemlerinin beklendiği gibi çalışmasını sağlamakla sorumlu rollere ihtiyacımız olabilir.

Yapay Zeka İnsanları Tamamlar

Yapay zekanın potansiyeli insanlara süper güçler veriyor çünkü yapay zeka tahminleri insanların yapabileceğinden daha hızlı ve daha kesin yapıyor. Bu süper güçler, belirli bir duruma veya eyleme getirdikleri değerde ifade edilebilir.

yükseltmek

AI araçları, insanların insan olma yeteneklerini artırmalarına yardımcı olur. Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI kitabında yazarlar, olası tasarımları yinelemek için genetik algoritmalar kullanan Autodesk'in Dreamcatcher yazılımı örneğini kullanıyor.

Bir tasarımcı, bu aracın yardımıyla hafif, ucuz ve güçlü bir sandalye tasarlayabilir. AI, verilen kriterlere dayalı bir tasarım oluşturmaya çalışır ve sonuçları tasarımcıya sunar. Tasarımcı daha sonra verilen tasarımlardan birini seçer ve son rötuşları yapmak için yaratıcılığını bu tasarım üzerinde kullanır.

Bu, bilgisayar çağındaki insanlara bilgisayarların sağladığı şeye benzer - AI'nın ne tür şeylere yardımcı olabileceği konusunda sadece yeni ve heyecan verici bir kapasite düzeyinde.

Etkileşim

AI, insanlarla etkileşime girerek insanlara yardımcı olmak için bir asistan görevi görebilir. Amazon'un Alexa'sı, Google Home'u ve Apple'ın Siri'si, bu tür etkileşimli AI aracısının önde gelen örnekleridir. Bu aracılar her yinelemede iyileştirildikçe, onları daha sık kullanmaya başlayacağız ve akıllı telefonlarımızla yaptığımızın daha derin bir versiyonu gibi, bizim bir parçamız haline gelecek. Bu ajanlar bizim özel yardımcılarımız olacak ve bizi tamamlayacaklar.

Artırma

Yapay zeka destekli fiziksel güçlendirme örnekleri fabrikalarda bulunabilir. Fabrikalar şu anda robotlar tarafından işletiliyor olsa da, çoğunlukla kural tabanlı sistemlerdir ve güvenlik için her ihtimale karşı bir kafese konur. Robotlar, insanlara iş arkadaşı olarak yardımcı olacak ve bir fabrikada özgürce hareket ederken ve çalışırken insanlara zarar vermeyecek şekilde tasarlanacak.

Çözüm

Mercedes'in üretim planlama başkanı Markus Schaefer, "Robotlar daha verimlidir, dolayısıyla insan işçiler gelecekte atılacak" diyen bazı endişeler olsa da, "Otomasyonu en üst düzeye çıkarmaya çalışmaktan uzaklaşıyoruz, insanların endüstriyel süreçlerde yeniden daha büyük bir rol oynuyor.” Yeni teknolojiler, işleri yapma şeklimizde muazzam değişiklikler getiriyor, ancak sabanın icadı çiftlik işçilerine olan ihtiyacı ortadan kaldırmadı, bilgisayarın icadı da matematikçilere olan ihtiyacı ortadan kaldırmadı. Tüm teknolojik devrimlerde olduğu gibi, yapay zekanın ortaya çıkışı, insanlığın yeni bir paradigmaya ulaşmasına yardımcı olmak için kullanılacak, onu tamamen değiştirmek için değil.

Daha fazla teknik AI bilgisi için hazır mısınız? Bir yapay zekaya dağda araba sürmeyi nasıl öğreteceğinizi öğrenmek için Güçlendirme Öğrenimine Derin Bir Bakış deneyin.