Այն ամենը, ինչ դուք երբևէ ցանկացել եք իմանալ AI-ի մասին

AI ամփոփում

Այնքան բան կա, որ մարդիկ ցանկանում են հարցնել արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) մասին, և ChatGPT-ի երկնաքարային աճի հետ մեկտեղ հարցերը շարունակում են աճել: Դուք չեք կարող միացնել որևէ ցանցային նորությունների ալիք կամ նույնիսկ ֆինտեխ նորություններ՝ առանց ChatGPT-ի մասին լսելու:

Այնուամենայնիվ, նախքան մարդ գրողներին փոխարինող ռոբոտների մասին խոսելը, եկեք առաջ քաշենք մեկ խորը հարց. Ինչո՞ւ ենք մենք գրում:

Ինչու՞ ենք գրում:

Նախքան գրելը ընտրելը, մենք պետք է հասկանանք, թե ինչու ենք գրում: Ո՞րն է մեր վերջնական նպատակը: Համեմատեք գրելը կայք կառուցելու հետ. ինչու՞ ենք մենք ուզում այս էջը: Ի՞նչ ենք ուզում, որ մարդիկ փորձեն այս էջից:

Մենք գրում ենք՝ արտահայտելու մեր փորձը, փորձը, վստահելիությունը և հեղինակությունը: Մենք գրում ենք՝ ցույց տալու համար, որ մենք այն մարդն ենք, ում պետք է վարձել: Մենք գրում ենք մեր հանդիսատեսին կրթելու համար: Մենք գրում ենք համոզելու և համոզելու համար։ Եթե ​​այդ բոլոր պայմանները ձեզ հիշեցնում են Google-ի EEAT-ի մասին, ապա դուք չեք սխալվում: Մենք խոսում ենք գտնելու հնարավորության մասին, որը այլ կերպ հայտնի է որպես SEO:

«Գիտե՞ք, թե ով պետք է ամենից շատ անհանգստանա ChatGPT-ի և գեներատիվ AI-ի համար: Կրեատիվության պակաս ունեցող շուկայավարներ»:
-Կայծ Տորո

Եթե ​​դուք գրում եք ձեզ գտնելու և աշխատանքի ընդունելու համար, լիովին մի ապավինեք AI գրելու գործիքներին: Միգուցե այս պահին ավարտեցիք կարդալը, բայց գուցե ավելի շատ հարցեր ունենաք: AI-ն առաջ է բերում մարտավարական հարցեր շուկայավարների համար, իսկ փիլիսոփայական և էթիկական հարցեր՝ մնացածներիս համար:

Սկսենք սկզբից. Ի՞նչ է AI-ն:

Ի՞նչ է արհեստական ​​ինտելեկտը, և ինչու՞ պետք է ես հոգ տանեմ դրա մասին:

AI-ն համակարգչային ծրագիր է, որը կարող է սովորել տվյալների կետերից: Այդ տվյալների կետերը կարող են առաջանալ հենց ձեզնից՝ SaaS կամ տեղական ծրագրի մեջ մուտք գործած օգտատերից, կամ համացանցում առկա տվյալների կոլեկտիվ քանակից:

Այնպես որ, ոչ, ձեր լվացքի մեքենան արհեստական ​​ինտելեկտ չէ: Միայն այն պատճառով, որ այն ունի հավելված, որը կտեղեկացնի, թե երբ պետք է հանել ձեր հագուստը չորանոցից, չի նշանակում, որ այն ունի խելամտություն՝ հավաքելու, տեսակավորելու, լվանալու, չորացնելու, ծալելու և մի կողմ դնելու ձեր հագուստը:

Հիմա, երբ մտածում եմ դրա մասին, գուցե դա այն է, ինչ մենք բոլորս կարող ենք հետ կանգնել:

AI-ն այժմ մեր կյանքի մի մասն է, և այն եկել է մնալու: Ուզու՞մ եք մի քանի վայրկյան տևել՝ մեքենա վարելիս ձեր սիրած երգին ծափ տալու համար՝ առանց ձեռքերի: Խնդիր չկա, եթե ունեք Cadillac-ի Super Cruise: Հոգնե՞լ եք երկար, հանգստացնող ընթրիքից հետո: Թող ձեր Tesla-ն ձեզ տուն տանի:

«Այս համակարգերից մի քանիսը, ինչպիսիք են Cadillac-ի Super Cruise-ը և Ford-ի BlueCruise-ը, առաջարկում են առանց ձեռքի մեքենա վարել նախապես քարտեզագրված մայրուղիներով»:
– Cars.com

Պետք է ստուգե՞լ ձեր քերականությունը: Grammarly-ի AI համակարգը ստուգում է դա և նույնիսկ առաջարկներ կանի պրեմիում անդամներին: Այնուամենայնիվ, բացի հոգնակի համաձայնությունը, ուղղագրական և հստակության սխալները հեռացնելուց, Grammarly-ի AI-ն հաճախ հեռացնում է տարօրինակություններն ու նրբերանգները, որոնք գրությանը անհատականություն և ձայն են տալիս: Այն հաստատ չի սիրում կրկնվող նախադասություններ կամ այլաբանություն, և դա, անշուշտ, որոշակի չոր ընթերցանություն է առաջացնում:

«Grammarly-ի AI համակարգը համատեղում է մեքենայական ուսուցումը բնական լեզվի մշակման տարբեր մոտեցումների հետ: Մարդկային լեզուն ունի բազմաթիվ մակարդակներ, որոնցով այն կարելի է վերլուծել և մշակել՝ սկսած նիշերից և առանձին բառերից՝ քերականական կառուցվածքների և նախադասությունների, նույնիսկ պարբերությունների կամ ամբողջական տեքստերի միջոցով»։
– Քերականորեն

Որո՞նք են այսօր արհեստական ​​ինտելեկտի հիմնական կիրառությունները, և ինչպե՞ս դա կազդի մեր կյանքի վրա վաղը:

AI-ն ներգրավված է տարբեր բաներում, ինչպիսիք են բժշկական ախտորոշումը, ինքնակառավարվող մեքենաները (ինչպես մենք նշեցինք), ֆինանսական ներդրումները և այլն: Այն ստիպում է մեզ հարցնել ինքներս մեզ՝ որտե՞ղ չկա AI:

Վերադառնալով շուկայավարներին, ինչպե՞ս կազդի AI-ն նրանց վրա: Միշտ կա ինչ-որ ծրագիր, որը գալիս է մեր աշխատանքի համար՝ առօրյա, թե ոչ, և ChatGPT-ի մասին աղմուկը նոր չէ: Նախկինում Jarvis.ai (Jasper) անունով հայտնի նկարիչը հայտնի էր մի քանի տարի առաջ: WordPress-ն ունի Bertha.ai (Codeable-ի գործընկեր) հատուկ վեբ կայքերի սեփականատերերին և նույնիսկ պրոֆեսիոնալ պատճենահանողներին օգնելու համար:

«Ձեր գրածը կլինի ավելի ամբողջական, կունենա հիանալի ենթատեքստ, և որպես խմբագիր՝ դուք կկարողանաք գրել ավելի արագ, ավելի լավ և հեշտությամբ բարձրացնել ձեր ժամանակի և Bertha Pro-ի արժեքի ROI-ը»:
— Bertha.ai

Մեզանից շատերը որոշ ժամանակ օգտագործում են Lumen5-ը՝ մեր բլոգի գրառումներից տեսանյութեր ստեղծելու համար, և ChatGPT4-ը կավելացնի նաև տեսահոլովակների հնարավորություններ։

Այս ամենը թվում է հետաքրքիր առաջընթաց, որը թույլ է տալիս մեզ գիտելիքի աշխատող լինելուց անցնել դիզայնի մտածողների: Արհեստական ​​ինտելեկտի հետևանքները անհայտ են, բայց կրկին գիտաֆանտաստիկ գրականությունը տարիներ շարունակ առաջ է բերում էթիկական երկընտրանքներ:

Արդյո՞ք մենք թույլ ենք տալիս մեքենային դա անել X եթե Յ զոհ է? Ինչ կլինի եթե X 500 հոգու փրկելու միայն 70% հնարավորություն է և Յ ընկերոջ գրեթե հաստատ մահն է. (Լավ, դու ինձ հասկացար: Ես դիտում էի Տարածք՝ 1999 թ Վերջերս Amazon-ում:)

Արդյո՞ք AI-ն իրո՞ք մտածում է իր համար, թե՞ դա պարզապես շքեղ հաշվիչ է:

Կա թույլ AI, և կա ուժեղ AI: Պարզ ասած, ուժեղ արհեստական ​​ինտելեկտը վերաբերում է նրան, ինչ մենք գիտենք գիտական ​​ֆանտաստիկայից. այն է, մի մեքենա, որը կարող է խնդիրներ լուծել ցանկացած հարցի համար: Դա դեռ մաքուր ֆանտազիա է և, հավանաբար, այդպես էլ կմնա՝ առայժմ: Ուժեղ AI-ն կլինի HAL 9000 դյույմ 2001. Տիեզերական ոդիսական.

Մյուս կողմից՝ մենք ամեն օր բախվում ենք թույլ արհեստական ​​ինտելեկտի հետ։ Թույլ AI-ն Alexa-ն, Siri-ն և Google Home-ն են: Սրանք ալգորիթմներ են, և այս ամենը AI-ն շատ բարդ ալգորիթմ է, որը կարող է պատասխանել կոնկրետ հարցերի, որոնց լուծման ուղիները նրանք ինքնուրույն սովորել են նախօրոք:

AI-ն գիտակցություն չունի և չի հասկանում (դեռևս): Միգուցե այն կիսում է վերջինս հզոր AI-ների հետ, ինչպիսին է Terminator-ը:

Այսպիսով, ինչո՞վ է տարբերվում AI-ն պարզ ծրագրից: Սովորաբար ծրագրավորողները կոդ են գրում իրենց նախընտրած լեզվով, որը բաղկացած է կամայականորեն բարդ հրահանգների մի շարքից. եթե սա, ապա այն: Օրինակ, եթե օգտատերը սեղմում է «ուղարկել», նամակն ուղարկեք X սերվերին: Այս համակարգերը հիմնված են կանոնների վրա:

Գրպանի հաշվիչները համեմատաբար պարզ են և չունեն որևէ AI: Առաջին գրպանի հաշվիչը դուրս եկավ 1969 թվականին, և շատ ծրագրեր հասանելի են ինտերնետում C-ից մինչև Python, եթե ցանկանում եք ծրագրավորել ձեր հաշվիչը: Գրպանի հաշվիչը ոչինչ չի սովորում, երբ նրան խնդրում եք գումարել ձեր անդորրագրերը, այն պարզապես տալիս է ձեզ արդյունքները:

Մյուս կողմից, AI-ի դեպքում ծրագրավորողները չեն նշում յուրաքանչյուր քայլը: Նրանք գրում են ալգորիթմ, որն ունակ է ինքնուրույն ստեղծել այս քայլերը։ Այսպիսով, մենք օգտագործում ենք «հետախուզություն» տերմինը և այն անվանում ենք արհեստական, քանի որ այն օրգանական չէ:

Այսպիսով, եթե AI-ն չի մտածում, ինչպե՞ս է այն լուծում խնդիրները:

AI-ն սովորաբար չի գրում իր սեփական կոդը. այն պարզապես փոփոխում է որոշակի պարամետրեր իր կոդի մեջ՝ տվյալների մեջ ընդհանուր օրինաչափություններ գտնելու համար: Սակայն դա շուտով կփոխվի:

«DeepMind-ը AlphaCode-ը մտցրեց առցանց կոդավորման մրցույթների մեջ: Առնվազն 5000 մասնակից ունեցող մրցույթներում համակարգը գերազանցել է ծրագրավորողների 45,7%-ին»:
-Science.org

Որոշ խնդիրներ այնքան բարդ են, որ դրանք ձեռքով լուծելու ծածկագիրը գրեթե անհնար է գրել: Օրինակ՝ պատկերների ճանաչումն է, որն օգտագործվում է Facebook-ի նման սոցիալական մեդիա հարթակներում:

Աշխարհում ոչ մի ծրագրավորող չի կարող գրել հրահանգների մի շարք, որը միշտ կճանաչի իմ տեսքը, անկախ նրանից՝ լուսանկարն արվել է գիշերը, ծովափին, թե մեքենայում: Կանոնների վրա հիմնված համակարգում այս արդյունքն անհնարին կլիներ: Ի վերջո, ծրագրավորողը պետք է նախապես իմանա և նկարագրեր իմ բոլոր հնարավոր պատկերները։

Այսպիսով, մենք կարող ենք AI-ին սովորեցնել, թե ինչպես ճանաչել ինձ, բայց ոչ կոնկրետ: AI-ն նույնպես չգիտի իմ բոլոր նկարները, բայց այն կարող է սովորել գոյություն ունեցող նկարներից, թե ինչպիսի տեսք ունեմ ես և այնուհետև այս կանոնը փոխանցել նոր նկարների՝ ինձ ճանաչելու համար:

Ի՞նչ նկատի ունեք «մեքենայական ուսուցում» և «խորը ուսուցում» ասելով: Արդյո՞ք սրանք պարզապես մարքեթինգային ազդակներ են:

Արհեստական ​​ինտելեկտի առաջընթացը մեծ թափ է հավաքում. Ընդամենը մի քանի ամիս առաջ մենք դեռ խոսում էինք NFT-ների և Web3-ի մասին, իսկ այժմ ամեն ինչ մեր SEO-ում ChaptGPT-ի և AI-ի մասին է: Սա հանգում է երկու հասկացությունների՝ մեքենայական ուսուցում և խորը ուսուցում:

Այս տերմինները հաճախ միավորվում են՝ դարձնելով դրանք փոխարինելի թվալ, բայց դրանք նույնքան տարբեր են, որքան գովազդի վերաթիրախավորումը և վերամարքեթինգը:

Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:

Մեքենայի ուսուցման պարզ օրինակ է վիդեո հոսքային ծառայությունը: Որոշելու համար, թե որ նոր տեսանյութերն առաջարկել, ծառայության ալգորիթմները ներգրավվում են ուսուցման գործընթացում՝ համեմատելով ձեր դիտման նախապատվությունները նմանատիպ ճաշակ ունեցող այլ մարդկանց հետ:

Մեքենայական ուսուցումն օգտագործում է ալգորիթմներ, որոնք վերլուծում են տվյալները, սովորում են այդ վերլուծությունից և կիրառում են այն, ինչ նրանք սովորել են տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար: Մենք կարող ենք սա կիրառել արդյունաբերության մեծ մասում ավտոմատացված խնդիրների լայն շրջանակի համար. ՏՏ անվտանգության ընկերություններ, որոնք փնտրում են չարամիտ ծրագրեր, անհատականացված մարքեթինգ, Tesla-ի ավտոմատացված մեքենա վարում, ֆինանսական ներդրումներ և այլն:

Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները շատ նման են վիրտուալ անձնական օգնականների: Դա նորմալ է, թե ինչ է անում, բայց ամեն ինչ հետաքրքիր է դառնում, երբ համակարգիչները նոր հնարքներ են սովորում: Այս դեպքում մենք խոսում ենք խորը ուսուցման մասին:

«Մենք կառուցում ենք մեր գեներատիվ մոդելները՝ օգտագործելով խորը ուսուցում կոչվող տեխնոլոգիան, որն օգտագործում է մեծ քանակությամբ տվյալներ՝ AI համակարգին առաջադրանք կատարելու համար մարզելու համար»:
– Բաց AI

Ի՞նչ է խորը ուսուցումը:

Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ենթաոլորտ է, որը մշակում է արհեստական ​​նեյրոնային ցանցեր կոչվող ալգորիթմները, որոնք մոդելավորվում են մեր ուղեղի աշխատանքի վրա:

Մեքենայի ուսուցման մեջ ծրագրավորողը միջամտում է տվյալների վերլուծությանը և որոշումների կայացման գործընթացին: Խորը ուսուցման ընթացքում մենք տրամադրում ենք տեղեկատվություն և փաստագրում գործընթացները, սակայն մեքենան պատասխանատու է որոշումների կայացման համար:

Խորը ուսուցումը մի փոքր սարսափելի է (պատկերացրեք Տերմինատոր ֆիլմեր), որովհետև անհնար է հետևել, թե որ տվյալների հիման վրա են կայացվել որոշումներ, քանի որ մեքենան ավտոմատ և ինքնուրույն է օպտիմալացնում որոշումների կանոնները՝ առանց մեզ:

Սա առաջացնում է հաշվետվողականության բացակայություն: Սա էթիկայի և օրինականության խնդիրներ է առաջացնում բազմաթիվ ոլորտներում, ներառյալ ֆինանսական ներդրումները:

«Բացի այդ, ոլորտի որոշ մասնակիցներ մտահոգություն են հայտնել, որ արհեստական ​​ինտելեկտի առևտրային մոդելներն ամբողջ ոլորտում կարող են սկսել սովորել միմյանցից՝ պոտենցիալ հանգեցնելով դավաճանական գործունեության, հոտի վարքագծի կամ անկանխատեսելի արդյունքների»:
-ՖԻՆՌԱ

Ինչպե՞ս կարող եմ օգտագործել AI-ն՝ բարելավելու իմ բիզնես գործառնությունները և ժամանակ խնայելու սովորական առաջադրանքների վրա:

Բիզնեսի գործունեությունը բարելավելու համար կարող եք օգտագործել AI-ն: Դա նրա կոչն է: Ոչ ոք չի ցանկանում ռոբոտին վճարել վակուումով տան շուրջը, մինչև չհասկանան, թե որքան ժամանակ կխնայեն: AI-ն նույնն է. դա գործիք է:

AI-ն օգնում է տառադարձել առցանց հանդիպումները կամ տեսանյութերը կամ ստեղծել սոցիալական գրառումներ:

AI-ն համապատասխանում է ծրագրային, կրկնվող առաջադրանքներին, օրինակ՝ Google-ում գովազդ գնելը: Եթե ​​դուք ճիշտ նշեք ձեր տվյալները, AI-ն կարող է լրացնել ձեր առաջին կողմի տվյալների բացերը: Այնուամենայնիվ, գաղտնիության հետ կապված մտահոգություններ կան:

Կարո՞ղ են ռոբոտները երբևէ փոխարինել մարդկանց, թե՞ նրանք միշտ կլինեն երկրորդը:

Այս պատասխանը հեշտ է. Ռոբոտները զգայուն չեն, թե՞ նրանք: Նրանք երբեք չեն փոխարինի մարդկանց՝ ամբողջությամբ: Իհարկե, ռոբոտ սպասուհու ապագան մեզ բոլորիս խոստացել էին դիտելիս Ջեթսոնները կամ ռոբոտ լաբորատոր օգնականի նման Կորած տիեզերքում հիանալի է հնչում: Գիտաֆանտաստիկ գրականությունը ընդմիշտ անդրադառնում է AI-ի դեմ ընդդեմ մարդկանց թեմային:

Դարսա՞ր ես ունենում, երբ կարդում ես՝ «Բաց դիր դռները, ՀԱԼ»: Ես անպայման անում եմ:

Եթե ​​մենք խմբագրական հսկողություն տանք այս նեյրոնային ցանցերին՝ արհեստական ​​ինտելեկտին, ապա ի՞նչ խոցելիության առաջ ենք մենք բացվում:

Եթե ​​արհեստական ​​ինտելեկտը սովորում է առկա տվյալներից, այն նաև սովորում է մարդկանց ոչ այնքան լավ մասերից: Սա նշանակում է, որ այն կարդում է Reddit, Twitter, Facebook և Nextdoor ստոր մարդկանց: Դա մեր նամակները կարդալն է, երբ մենք բողոքում ենք մեր ղեկավարներից: Դա մեր հաղորդագրությունների ընթերցումն է, երբ մենք ինչ-որ մեկին անվանում ենք:

«Դա նաև հանգեցնում է շատ ավելի մեծ խնդրի, որը վերաբերում է բոլորիս: Այս բովանդակությունը հաճախ ամենևին էլ բազմազան և ընդգրկուն չէ: Այն ստեղծվել է AI-ների կողմից, որոնք վերապատրաստվել են կողմնակալ բովանդակությամբ: Եվ այս բովանդակությունը հաճախ գրվում է նույն տեսակի մարդկանց կողմից»:
– Սեմ Ալդերսոն

Երբ AI-ն սովորում է մարդկանցից, այն նաև սովորում է դավաճանության, ստի և ահաբեկման մասին: Այն սովորում է, թե ինչպես վառել գազով, ուրվականով և խաղամոլությամբ, ինչպես մենք:

Այսպիսով, Արդյո՞ք AI-ն երկրորդն է մարդկանց համար: Գուցե ոչ. Թեև նրանք ունեն ածխածնի հետք, ինչպես մենք (էլեկտրականություն, տարածություն), եթե նրանք դառնում են զգացմունքային և զգայուն, նրանք նաև ռեսուրսներ են վերցնում էմոցիոնալ կառավարմամբ (մենք դա անվանում ենք բարեկամություն) – և աստված, չէ՞ որ դա շատ աշխատանք է: մեքենա?

Անկախ նրանից, թե ռոբոտները գործիքներ են, ընկերներ, թե թշնամիներ, միայն ապագան ցույց կտա, և ապագան այն է, ինչ մենք ենք ստեղծում: Այսպիսով, ո՞րն է ձեր հաջորդ քայլը:

Source link