В современном мире социальные сети каким-то образом сумели нонконформистским образом закрепить свои цифровые корни в нашей повседневной жизни. Большинство людей, и я никоим образом не исключаю себя из этого обобщения, будут чаще всего просматривать наши соответствующие платформы социальных сетей, пока мы пьем утренний кофе перед началом дня.

Десять лет назад этот обычай или еще лучше, я бы даже зашел так далеко, сказав, что эта «рутина», в которую мы оказались встроены, была бы нелепой, непостижимой и немного сбивающей с толку. Может показаться, что мы достигли следующего уровня «симуляции», в которой, как считает Илон Маск, мы живем.

Да, я согласен, что социальные сети имеют несколько неблагоприятных последствий, особенно для глупцов, желающих публиковать абсурдные статусы и фотографии, которые рано или поздно испытают на себе полный гнев сообщества социальных сетей.

Однако было бы невероятно наивно и, возможно, нерационально сбрасывать со счетов невероятное количество преимуществ, которые это движение 21 века предложило обществу, нам как отдельным лицам, а в последние годы и бизнесу.

Тем не менее, эта статья ни в коем случае не предназначена для проверки или оспаривания плюсов и минусов одной из социальных сетей, которые вы, очевидно, использовали для получения доступа для чтения этой статьи. Но, скорее, я бы предпочел обсудить что-то, возможно, более актуальное, особенно если учесть, как обстоят дела в Четвертой промышленной революции, о которой я говорил ранее, даже за короткий промежуток времени, прошедший с момента публикации моей последней статьи.

«Будущее здесь, оно просто неравномерно распределено», - это слова профессора Беркли и бывшего ученого НАСА Эндрю Айзекса. Мой мотив, стоящий за представлением этой цитаты, а также человека, который ее произнес, состоит в том, чтобы вкратце привлечь ваше внимание к поездке, которую я недавно имел честь посещать в Сан-Франциско, в которой профессор Айзекс был одним из организаторов программы.

Когда я размышляю о многочисленных беседах, с которыми мы сталкивались, одна из них привлекла мое внимание во время нашего пребывания в городе на Западном побережье. Разговор вел джентльмен по имени Майкл Джордан.

Как бы мне ни хотелось верить, к сожалению, это не была легенда НБА или звезда Space Jam, которой мы все восхищались в детстве. Тем не менее, нося то же имя, что и великий баскетболист, я, как и многие другие, утверждаю, что человек, которого я встретил, был тем, кого автор Адам Грант, возможно, счел бы «оригиналом». Он, несомненно, самый влиятельный голос в своей профессии и великий специалист в своей сфере. Что это может быть за ареной? Ну, это очень крутая штука под названием искусственный интеллект (ИИ).

Я на мгновение вернусь к теме социальных сетей, и вы скоро поймете, почему. Принимая во внимание различные платформы социальных сетей, представленные на протяжении многих лет, вы, несомненно, получили предложение дружбы от человека, которого никогда не встречали, и, откровенно говоря, понятия не имеете, кто они такие.

Теперь, рассматривая будущее и ссылаясь на название этой статьи, мне очень жаль, что я испортил сюрприз, но вы, скорее всего, не получите просьбу о дружбе от Сонни, который снялся в фильме «Я, робот». Фактически, это не будет человек, подобный роботу, по крайней мере, в обозримом будущем. Скорее всего, вы получите запрос в друзья от того очень красивого парня или девушки, которые на самом деле являются вашим 50-летним соседом Сом.

Чтобы рассмотреть ситуацию в перспективе, если бы я правильно истолковал обсуждение в классе, а также беседу, которую я имел с профессором Джорданом, а я совершенно уверен, что так и сделал, если кто-нибудь решит сказать вам, что мир создает машины, которые умнее, чем мы как люди, я бы посоветовал вам остановить их, потому что они понятия не имеют, о чем они говорят.

Несомненно, экспоненциальный рост глубоких нейронных сетей поддержал эволюцию машинного обучения (о чем я перейду далее), однако мы все еще далеки от создания роботов с искусственным интеллектом, эквивалентных человеку.

Конечно, из-за недавнего всплеска новостей в социальных сетях и новостных сообщениях вас могут простить за то, что вы думаете, что ИИ в какой-то степени переживает революцию.

Насколько меня завораживает ИИ, я также стремлюсь помочь людям, действительно заинтересованным в дальнейшем понимании этой темы, путем различения центрального различия между машинным обучением и ИИ.

Машинное обучение - это набор составных алгоритмов, в которых профессор Джордан описал его как «простое и глупое». Amazon и Google AdWords являются яркими примерами эффективного использования машинного обучения и больших данных.

По мере продолжения разговора об искусственном интеллекте стало очень ясно, что нам еще предстоит понять, как принципиально создать подлинное понимание, равное человеческому разуму. Ученые все еще находятся в нескольких шагах от создания робота, похожего на Сонни.

Проще говоря, используемые алгоритмы по-прежнему не способны моделировать неуверенность, сочувствие и эмоции, которые являются врожденными для людей и которые чрезвычайно трудно воссоздать.

Некоторые причины того, почему нынешние системы не соответствуют обществу, и, в частности, ожиданиям средств массовой информации; компьютерам не хватает контекстных рассуждений и осведомленности об окружающей их среде, а также существует разрыв между единым пониманием и обучением.

Говоря простым языком, существующий искусственный интеллект все еще на дрожжах отстает от когнитивных способностей этого надоедливого четырехлетнего ребенка, который каким-то образом всегда оказывается рядом с вами в этих длительных международных перелетах. Говоря это, я ни в коем случае не думаю, что мы можем расслабиться и расслабиться.

Пока я писал предыдущее предложение, в моей голове всплыло нечто весьма забавное, чем я мог бы с таким же успехом поделиться с вами. Я уверен, что некоторые согласятся и могут действительно относиться к делу, время от времени вы будете сталкиваться с одним человеком, который чувствует необходимость хвастаться своим «самопровозглашенным» профессиональным опытом и знаниями в актуальной актуальной теме, во многом как Bit-Coin. экспертов, которые навалились на нас в 2017 году.

Что ж, не нужно задерживать дыхание, это лишь вопрос времени, когда эти люди начнут увлекаться искусственным интеллектом.

Я сам не эксперт, но кое-что знаю, и я определенно осознаю тот факт, что существует реальная разница между машинным обучением (которое, вероятно, имеет в виду большинство людей) и ИИ.

Машинное обучение - это просто часть ИИ, часть виртуального пирога. В машинном обучении используются упомянутые ранее `` глупые '' алгоритмы, которые предназначены для обнаружения и самообучения шаблонов с использованием выводимой статистики, полученной из наборов больших данных, что позволяет машине выполнить ряд шагов и впоследствии выполнить задачу. он намеревался достичь.

Принимая во внимание, что ИИ - это весь пирог, реальная идея роботов или компьютеров, ведущих себя так же, как мы с вами. AI - это настоящая технология, которая напрямую поддерживается вычислительными методами и реализацией машинного обучения.

В 2016 году компьютер победил чемпиона мира и эксперта Ли Седола в настольной игре «Го», которой более 2500 лет. Компьютер победил в первых трех попытках, огромное достижение для Google, приобретенного командой AlphaGo, которая разработала программное обеспечение, и победила непобедимого южнокорейца. Конечно, поначалу это могло показаться невероятным. Была ли программа Google DeepMind умнее Sedol?

Ответ очень прост: НЕТ.

С четвертой попытки Седол попытался отыграться и победил компьютер. Несмотря ни на что, Седол чудесным образом обнаружил ошибку в начале игры, которую не смогли уловить алгоритмы DeepMind. Неужели Седол наконец перехитрил компьютер?

Чтобы узнать, они впоследствии играли в пятый раз, Седол снова проиграл ...

Я хочу попытаться объяснить, что компьютеры не еще умнее людей, но лучше обучаются лучше, когда их обучают. Причина, по которой компьютер победил Седола с последней попытки, заключалась просто в том, что он извлек урок из своей ошибки, когда он проиграл, исправил ее и продолжил. Машины обучаются, чтобы на собственном опыте узнать, как выполнять задачи.

Компьютеры невероятно хороши в сопоставлении шаблонов, однако способность человека изучать бесконечные шаблоны и применять их к ситуациям, в которых мы находимся, дает нам преимущество, позволяя нам держать дверь закрытой для машин, которые становятся умнее нас, по крайней мере, для в настоящее время.

Беспокойство, которое некоторые люди могут испытывать по поводу потенциала ИИ, можно назвать «сингулярностью». Теория о том, что суперинтеллект ИИ вырастет из-под контроля, что приведет к глубоким изменениям в человечестве ИЛИ о том, как изобретение ИИ заменит человеческую работу машинами и программным обеспечением, что приведет к массовой безработице.

Прежде чем я закончу и как человек оптимистичный, я буду, как Прозак, и попытаюсь успокоить некоторую тревогу ИИ. Я считаю, что у нас есть достаточно оснований для того, чтобы не терять надежды на появление ИИ и роботов на рабочем месте. Я не сомневаюсь в том, что ИИ изменит занятость и заново изобретет отрасли, но он также поможет в создании рабочих мест, а также упростит для нас существующие рабочие места. Важно признать, но также не забывать, что ИИ может создать больше рабочих мест, чем уничтожить.

Так что пока не бросайте полотенце!

По мере того, как мы видим рост машинного обучения и неизбежное внедрение ИИ в человечество, потребность в рабочих местах будет расти параллельно.

Я бы посоветовал проявить инициативу и установить новое программное обеспечение в свой мозг; иди читай; учиться; учиться; в основном потребляйте все, что попадете в руки. Станьте настолько ценными, что вас невозможно заменить. И я имею в виду не только ИИ, все, что имеет отношение к сегодняшнему миру. Самообразование становится все более ценным и, возможно, более ценным, чем посещение некоторых университетских курсов.

Вы даже не можете утверждать, что я бунтую против академических кругов, у меня две степени магистра, и я все еще искренне верю, что информация, доступная в Интернете, часто более актуальна для того, что преподается в некоторых средних и высших учебных заведениях.

Будущее будет зависеть от того, как ИИ и роботы повлияют на рабочие места и общество в том виде, в каком мы его знаем. Нам предстоит предвидеть, как ИИ изменит характер занятости, выявлять возможности, в которых могут быть сформированы новые роли, создавая при этом новые перспективы для людей, которые не так удачливы, как мы.

«Будущее уже наступило, просто оно распределено неравномерно…»