Kebanyakan manajer dan pemasar menyebut kecerdasan buatan semuanya dalam satu baris: penyedot debu, robot pengubah mainan, dan bahkan pemilihan tarif seluler. Ini adalah tren dan laris manis, hanya ada satu masalah - bahkan para ilmuwan tidak mengambil risiko dengan mengatakan bahwa mereka menciptakan AI.
Kami memutuskan untuk memahami definisi: bisakah kita berbicara tentang kecerdasan buatan, bagaimana perbedaannya dari pembelajaran mesin, dan apakah adil untuk mencemooh dengan menghina ketika kita melihat iklan lain dengan AI.
AI untuk Wikipedia
Definisi kecerdasan buatan dari Wikipedia bersifat abstrak dan universal, seperti horoskop.
Kecerdasan buatan adalah ilmu dan teknologi untuk menciptakan mesin cerdas, terutama program komputer cerdas.
Kata-kata ini tidak berarti apa-apa, karena tidak jelas apa yang dianggap "intelektual" di dunia mesin. Wikipedia menulis tentang kecerdasan sebagai kualitas jiwa, dan hanya makhluk hidup yang memilikinya.
Kecerdasan (dari bahasa Latin "intelek" persepsi; "
pemahaman ", "pemahaman"; "konsep", "
alasan ") atau
pikiran - kualitas jiwa, yang terdiri dari kemampuan untuk beradaptasi dengan situasi baru, kemampuan untuk belajar dan mengingat berdasarkan pengalaman, pemahaman dan penggunaan konsep abstrak, dan penggunaan pengetahuan mereka untuk mengelola lingkungan manusia.
Oleh karena itu, dalam mencari definisi yang memadai, kami pergi ke situs laboratorium dan lembaga yang mempelajari kecerdasan buatan.
AI untuk ilmuwan
Secara global, topik AI tidak sederhana, karena bahkan di antara spesialis masih belum ada definisi yang diterima secara universal - semua orang memahami kecerdasan buatan dengan cara mereka sendiri.
Oleh karena itu, kami memutuskan untuk melihat laboratorium dan departemen yang terlibat dalam penelitian AI yang dipelajari: Institut Fisika dan Teknologi Moskow, Pusat Teknologi Bicara di ITMO, ISA RAS, laboratorium di perusahaan dan perusahaan (misalnya, Sberbank, Samsung, VKontakte) dan lembaga
lainnya .
Di bidang studi mereka, misalnya, jatuh:
1) Analisis prediktif - penggalian data berdasarkan algoritma mana yang dapat membuat perkiraan. Misalnya, ketika Sberbank memutuskan untuk mengeluarkan pinjaman, teknologi Lima Besar mereka menganalisis jaringan sosial pelanggan, menyusun potret psikologis dan mengevaluasi kepercayaannya.
2) Sistem pemberi rekomendasi - algoritma yang memilih objek untuk pengguna: konten, produk, dan penawaran. Kita semua akrab dengan ini: jika Anda menempatkan "Saya akan pergi ke lapangan dengan seekor kuda" di YouTube pada saat kesedihan yang memabukkan, hosting akan mengingat Anda sebagai penggemar Lube dan menawarkan untuk mendengarkan komandan batalion.
3) Visi komputer dan pengenalan gambar adalah area AI yang mengajarkan komputer untuk menafsirkan dan "memahami" dunia visual. Ini digunakan, misalnya, dalam kendaraan tak berawak atau dalam layanan seperti FindClone, yang menemukan orang-orang di VKontakte melalui foto.
4) Sintesis, pengenalan, dan generasi bicara adalah apa yang dapat dilakukan oleh Siri, Alice, dan asisten virtual lainnya (kami menulis lebih banyak tentang karya algoritme yang serupa dan Lia kami di
artikel sebelumnya ).
Kita melihat bahwa istilah kecerdasan buatan digunakan dalam tugas-tugas di mana sistem menganalisis data dan, atas dasar ini, membuat keputusan "pintar".
Tetapi tidak seorang peneliti mengatakan bahwa ia menciptakan AI - institusi hanya mempelajari algoritma yang melakukan tugas dari bidang AI.
AI dan pembelajaran mesin
AI sering bingung dengan pembelajaran mesin, tetapi ini tidak benar. ML sering digunakan untuk tugas-tugas ini, karena dengan bantuannya nyaman untuk menganalisis informasi dan membuat keputusan. Sebagai contoh, algoritma ml memprediksi bahwa dengan probabilitas 98% orang dalam gambar adalah pengguna smartphone. Jadi ponsel bisa dibuka.
Tetapi para ilmuwan tidak menyamakan ML dengan AI. Bagi mereka, kecerdasan buatan adalah bidang penelitian tentang cara mendapatkan mesin untuk melakukan tugas-tugas non-sepele. Dan ML adalah kelas algoritma yang berfungsi untuk menyelesaikannya (seperti roda gigi dalam arloji).
AI untuk sok
Mereka yang suka turun ke bawah mengatakan: “Penyedot debu ini tidak pintar karena tidak bisa memasak lasagna atau berdebat tentang Kant. AI harus seperti oracle yang siap menjawab pertanyaan apa pun dan menyelesaikan masalah apa pun. ”
Gambaran idealistis tentang mesin sebagai seorang superman datang kepada kita dari sinema dan seni. Romance AI adalah gadis robo-pintar dari film "She" atau "Terminator", siap untuk menyelesaikan semua masalah dengan yang tersisa. Ini bukan bot obrolan yang rusak saat permintaan pertama melewati skrip.
Untuk apa yang orang sombong maksudkan dengan kecerdasan buatan, ada definisi khusus: kecerdasan buatan kuat atau kecerdasan buatan umum. Algoritme utopis yang akan mengatasi tugas apa pun tanpa petunjuk: pahlawan yang sama, mampu melakukan apa saja. Sebagai seorang pria, hanya sempurna.
Teori kecerdasan buatan yang kuat menunjukkan bahwa komputer dapat memperoleh kemampuan untuk berpikir dan menyadari diri mereka sebagai orang yang terpisah (khususnya, untuk memahami pikiran mereka sendiri), meskipun tidak perlu bahwa proses berpikir mereka akan mirip dengan yang manusiawi.
Kecerdasan buatan atau biasa disebut "kecerdasan buatan" berbeda dari "kuat" dalam hal ia ditulis untuk tugas tertentu: misalnya, dalam sebuah drone, satu algoritma menganalisis jalan, dan yang lainnya, berdasarkan data ini, memahami ke mana harus pergi. Ya, ini ML - dan ya, dari bidang AI. Tetapi tidak seperti kecerdasan buatan umum, itu tidak akan dapat bertindak dalam kondisi ketidakpastian: untuk membesarkan anak-anak atau menyelamatkan dunia.
Mungkin AI sederhana disebut lemah karena tidak memenuhi harapan manusia. Meskipun tidak ada kecerdasan yang kuat, kami hanya memiliki robot sederhana - mereka berpura-pura baik, tetapi semua orang yang berbicara dengan bot obrolan atau bahkan Alice tahu betapa mudahnya menggigit mereka.
Meskipun pemasar, tentu saja, jangan bicara tentang kelemahan.
AI untuk pemasar
Manajer dan pemasar menyebut AI semua perangkat pintar dan semua sampah pintar yang dapat melakukan sesuatu sendiri: berkeliling apartemen, menyalakan lampu, mengambil barang.
Contoh terbaru dari dunia periklanan: Kecerdasan Buatan MTS akan membuat tarif pribadi untuk Anda.
AI dapat diganti dengan kata-kata "algoritma" atau "asisten" - untuk pengguna, esensi tidak akan berubah, itu hanya kata yang indah.
Di spanduk, tentu saja, mereka tidak menulis bahwa MTS memiliki tudung - mungkin mereka memiliki Terminator penuh waktu mereka sendiri. Tetapi programmer skeptis segera menyadari bahwa ini kemungkinan besar implementasi sederhana berdasarkan algoritma yang terkenal.
Kami berharap bahwa kecerdasan buatan akan mengejutkan kami, dan menyebut mereka metode kikuk setidaknya naif. Tetapi pemasar tidak pernah rendah hati (atau bahkan realistis).
Bagaimana caranya
Kecerdasan buatan baru saja mulai dipelajari, jadi berbicara serius tentang AI dalam periklanan sama dengan menyebut seorang siswa sebagai "master pemula".
Lalu bagaimana benar? Kami berpikir bahwa saat ini dalam percakapan tentang AI, yang terbaik adalah menggunakan definisi "algoritma pembelajaran mesin" atau mengatakan bahwa teknologi tersebut dibangun di atas algoritma AI - untuk ini ahli akan memberikan nilai tambah bagi Anda.
Pengguna potensial juga akan mengucapkan terima kasih: manajer tidak adil menempatkan gagasan besar kecerdasan buatan setara dengan penyedot debu "pintar".
Memang, kita masih jauh dari kecerdasan buatan (kuat) nyata.