Die meisten Manager und Vermarkter nennen künstliche Intelligenz alles in einer Reihe: Staubsauger, Roboter zur Spielzeugumwandlung und sogar die Auswahl mobiler Tarife. Dies ist ein Trend und verkauft sich gut, es gibt nur ein Problem - selbst Wissenschaftler laufen nicht Gefahr zu sagen, dass sie KI geschaffen haben.
Wir haben uns entschlossen, die Definitionen zu verstehen: Können wir überhaupt über künstliche Intelligenz sprechen, wie sie sich vom maschinellen Lernen unterscheidet, und ist es fair, verächtlich zu verachten, wenn wir eine andere Werbung mit KI sehen?
AI für Wikipedia
Die Definition der künstlichen Intelligenz aus Wikipedia ist abstrakt und universell wie ein Horoskop.
Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft und Technologie zur Schaffung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme.
Diese Formulierung hat keine Bedeutung, da nicht klar ist, was in der Maschinenwelt als „intellektuell“ gilt. Wikipedia schreibt über Intelligenz als die Qualität der Psyche, und nur Lebewesen haben dieses Ding.
Intelligenz (von lat. Intellectus "Wahrnehmung"; "
Verstehen ", "Verstehen"; "Konzept", "
Vernunft ") oder der
Verstand ist eine Eigenschaft der Psyche, die aus der Fähigkeit besteht, sich an neue Situationen anzupassen, die Fähigkeit zu lernen und sich aufgrund von Erfahrung und Verständnis zu erinnern und die Verwendung abstrakter Konzepte und die Verwendung ihres Wissens zur Bewältigung der menschlichen Umwelt.
Auf der Suche nach einer angemessenen Definition gingen wir daher zu den Standorten von Labors und Instituten, die sich mit künstlicher Intelligenz befassen.
KI für Wissenschaftler
Weltweit ist das Thema KI nicht einfach, denn auch unter Fachleuten gibt es noch keine allgemeingültige Definition - jeder versteht künstliche Intelligenz auf seine Weise.
Aus diesem Grund haben wir uns überlegt, welche Labors und Abteilungen in der KI-Forschung studieren: das Moskauer Institut für Physik und Technologie, das Zentrum für Sprachtechnologie in ITMO, ISA RAS, Labors in Unternehmen und Konzernen (z. B. Sberbank, Samsung, VKontakte) und
andere Institutionen.
Im Bereich ihrer Studie fallen zum Beispiel:
1) Predictive Analytics - Data Mining, anhand dessen Algorithmen eine Prognose erstellen können. Wenn sich die Sberbank beispielsweise für die Gewährung eines Kredits entscheidet, analysiert ihre Big Five-Technologie die sozialen Netzwerke der Kunden, erstellt ein psychologisches Porträt und bewertet deren Zuverlässigkeit.
2) Empfehlungssysteme - Algorithmen, die Objekte für den Benutzer auswählen: Inhalte, Produkte und Angebote. Wir alle kennen das: Wenn Sie in einem Moment betrunkener Traurigkeit auf YouTube "Ich gehe mit einem Pferd aufs Feld" setzen, wird sich die Moderation an Sie als Lube-Fan erinnern und dem Bataillonskommandeur anbieten, zuzuhören.
3) Computer Vision und Bilderkennung sind Bereiche der KI, in denen Computer lernen, die visuelle Welt zu interpretieren und zu „verstehen“. Es wird zum Beispiel in unbemannten Fahrzeugen oder in Diensten wie FindClone verwendet, die Menschen auf VKontakte per Foto finden.
4) Synthese, Erkennung und Sprachgenerierung sind das, was Siri, Alice und andere virtuelle Assistenten leisten können (wir haben in einem
früheren Artikel mehr über die Arbeit ähnlicher Algorithmen und unsere Lia geschrieben).
Wir sehen, dass der Begriff künstliche Intelligenz bei Aufgaben verwendet wird, bei denen das System Daten analysiert und auf dieser Grundlage „kluge“ Entscheidungen trifft.
Aber kein einziger Forscher sagt, dass er KI-Institutionen geschaffen hat, die nur Algorithmen untersuchen, die Aufgaben aus dem Bereich der KI ausführen.
KI und maschinelles Lernen
KI wird oft mit maschinellem Lernen verwechselt, aber das stimmt nicht. ML wird häufig für diese Aufgaben verwendet, da es mit seiner Hilfe bequem ist, Informationen zu analysieren und eine Entscheidung zu treffen. Zum Beispiel sagt der ml-Algorithmus voraus, dass die abgebildete Person mit einer Wahrscheinlichkeit von 98% ein Smartphone-Benutzer ist. So kann das Telefon entsperrt werden.
Aber Wissenschaftler setzen ML nicht mit AI gleich. Künstliche Intelligenz ist für sie ein Forschungsgebiet, wie man eine Maschine dazu bringt, nicht-triviale Aufgaben auszuführen. Und ML ist eine Klasse von Algorithmen, die dazu dienen, sie zu lösen (wie Zahnräder in einer Uhr).
AI für Snobs
Diejenigen, die gerne auf den Grund gehen, sagen: „Dieser Staubsauger ist nicht schlau, weil er keine Lasagne kochen oder über Kant streiten kann. KI sollte wie ein Orakel sein, das bereit ist, jede Frage zu beantworten und jedes Problem zu lösen. “
Ein solches idealistisches Bild einer Maschine als Übermensch kam aus dem Kino und der Kunst zu uns. Romance AI ist ein kluges Robo-Girl aus dem Film "She" oder "Terminator", das bereit ist, alle Probleme mit einem Link zu lösen. Dies ist kein Chat-Bot, der bei der ersten Anforderung nach dem Skript unterbrochen wird.
Für das, was Snobs unter künstlicher Intelligenz verstehen, gibt es eine spezielle Definition: starke künstliche Intelligenz oder allgemeine künstliche Intelligenz. Ein utopischer Algorithmus, der jede Aufgabe ohne Anhaltspunkte bewältigt: derselbe Held, der zu allem fähig ist. Als Mann nur unfehlbar.
Die Theorie der starken künstlichen Intelligenz legt nahe, dass Computer die Fähigkeit erwerben können, als separate Person zu denken und sich ihrer selbst bewusst zu werden (insbesondere, um ihre eigenen Gedanken zu verstehen), obwohl es nicht erforderlich ist, dass ihr Denkprozess dem menschlichen ähnlich ist.
Gewöhnliche oder als „schwach“ bezeichnete künstliche Intelligenz unterscheidet sich von „stark“ darin, dass sie für bestimmte Aufgaben geschrieben wurde: Beispielsweise analysiert ein Algorithmus in einer Drohne die Straße und der andere weiß anhand dieser Daten, wohin er gehen soll. Ja, das ist ML - und ja, aus dem Bereich der KI. Aber im Gegensatz zu allgemeiner künstlicher Intelligenz wird sie nicht in der Lage sein, unter unsicheren Bedingungen zu handeln: Kinder zu erziehen oder die Welt zu retten.
Vielleicht wird einfache KI als schwach bezeichnet, weil sie den menschlichen Erwartungen nicht gerecht wird. Solange es keine starke Intelligenz gibt, bleiben uns nur einfache Roboter - sie geben vor, gut zu sein, aber jeder, der mit Chat-Bots oder sogar Alice gesprochen hat, weiß, wie einfach es ist, sie zu beißen.
Obwohl Vermarkter natürlich nicht über Schwächen sprechen.
KI für Vermarkter
Manager und Vermarkter bezeichnen KI als alle intelligenten Geräte und jeden intelligenten Müll, der selbst etwas bewirken kann: in der Wohnung herumfahren, das Licht anmachen, die Waren abholen.
Ein aktuelles Beispiel aus der Werbewelt: Artificial Intelligence MTS erstellt für Sie einen persönlichen Tarif.
KI kann durch die Wörter "Algorithmus" oder "Assistent" ersetzt werden - für den Benutzer ändert sich das Wesen nicht, es ist nur ein schönes Wort.
Auf dem Banner schreiben sie natürlich nicht, dass MTS eine Kapuze hat - vielleicht haben sie ihren eigenen Vollzeit-Terminator. Skeptische Programmierer erkennen jedoch sofort, dass dies höchstwahrscheinlich eine einfache Implementierung ist, die auf bekannten Algorithmen basiert.
Wir erwarten, dass künstliche Intelligenz uns überraschen wird, und es ist zumindest naiv, sie als plumpe Methoden zu bezeichnen. Aber Vermarkter waren noch nie demütig (oder sogar realistisch).
Wie richtig
Künstliche Intelligenz hat gerade erst begonnen, studiert zu werden, daher ist es dasselbe, ernsthaft über KI in der Werbung zu sprechen, als würde man einen Studenten einen "Anfängermeister" nennen.
Wie ist es dann richtig? Wir sind der Meinung, dass es derzeit am besten ist, in Gesprächen über KI die Definition von „Algorithmen für maschinelles Lernen“ zu verwenden oder zu sagen, dass die Technologie auf KI-Algorithmen basiert - dafür wird der Experte ein Plus für Sie setzen.
Potenzielle Benutzer werden sich auch bedanken: Es ist unfair, dass Manager die große Idee der künstlichen Intelligenz mit einem „intelligenten“ Staubsauger gleichsetzen.
In der Tat sind wir immer noch weit von wirklicher (starker) künstlicher Intelligenz entfernt.