A maioria dos gerentes e profissionais de marketing chama a inteligência artificial de tudo seguidamente: aspiradores de pó, robôs transformadores de brinquedos e até a seleção de tarifas móveis. Esta é uma tendência e vende bem, há apenas um problema - mesmo os cientistas não correm o risco de dizer que criaram a IA.
Decidimos entender as definições: podemos falar sobre inteligência artificial, como ela difere do aprendizado de máquina e é justo desprezar desdenhosamente quando vemos outro anúncio com IA.
AI para Wikipedia
A definição de inteligência artificial da Wikipedia é abstrata e universal, como um horóscopo.
A inteligência artificial é a ciência e a tecnologia de criação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes.
Essa redação não significa nada, porque não está claro o que é considerado "intelectual" no mundo das máquinas. A Wikipedia escreve sobre inteligência como a qualidade da psique, e apenas os seres vivos têm essa coisa.
Inteligência (de lat. Intellectus "percepção"; "
entendimento ", "entendimento"; "conceito", "
razão ") ou a
mente é uma qualidade da psique que consiste na capacidade de se adaptar a novas situações, a capacidade de aprender e lembrar com base na experiência, compreensão e o uso de conceitos abstratos, e o uso de seus conhecimentos para gerenciar o ambiente humano.
Portanto, em busca de uma definição adequada, fomos aos locais de laboratórios e institutos que estudam inteligência artificial.
IA para cientistas
Globalmente, o tópico da IA não é simples, porque mesmo entre especialistas ainda não existe uma definição universalmente aceita - todos entendem a inteligência artificial à sua maneira.
Portanto, decidimos analisar o que os laboratórios e departamentos envolvidos na pesquisa em IA estão estudando: Instituto de Física e Tecnologia de Moscou, Centro de Tecnologia da Fala no ITMO, ISA RAS, laboratórios em empresas e corporações (por exemplo, Sberbank, Samsung, VKontakte) e
outras instituições.
No campo do estudo, por exemplo, caem:
1) Análise preditiva - mineração de dados com base em quais algoritmos podem fazer uma previsão. Por exemplo, quando o Sberbank decide conceder um empréstimo, a tecnologia Big Five analisa as redes sociais do cliente, elabora um retrato psicológico e avalia sua confiabilidade.
2) Sistemas de recomendação - algoritmos que selecionam objetos para o usuário: conteúdo, produtos e ofertas. Todos nós estamos familiarizados com isso: se você colocar "eu sairei no campo com um cavalo" no YouTube em um momento de tristeza intoxicada, a hospedagem lembrará de você como um fã de Lube e oferecerá ouvir o comandante do batalhão.
3) A visão computacional e o reconhecimento de imagens são uma área da IA que ensina os computadores a interpretar e "entender" o mundo visual. É usado, por exemplo, em veículos não tripulados ou em serviços como o FindClone, que encontra pessoas no VKontakte por foto.
4) Síntese, reconhecimento e geração de fala são o que Siri, Alice e outros assistentes virtuais podem fazer (escrevemos mais sobre o trabalho de algoritmos semelhantes e nossa Lia em um
artigo anterior ).
Vemos que o termo inteligência artificial é usado em tarefas nas quais o sistema analisa dados e, com base nisso, toma decisões "inteligentes".
Mas nenhum pesquisador diz que criou IA - as instituições estudam apenas algoritmos que realizam tarefas no campo da IA.
IA e aprendizado de máquina
A IA costuma ser confundida com aprendizado de máquina, mas isso não é verdade. O ML é frequentemente usado para essas tarefas, porque, com sua ajuda, é conveniente analisar informações e tomar uma decisão. Por exemplo, o algoritmo ml prevê que, com uma probabilidade de 98%, a pessoa na imagem é um usuário de smartphone. Assim, o telefone pode ser desbloqueado.
Mas os cientistas não equiparam ML com IA. Para eles, a inteligência artificial é um campo de pesquisa sobre como fazer uma máquina executar tarefas não triviais. E ML é uma classe de algoritmos que servem para resolvê-los (como engrenagens de um relógio).
AI para snobs
Quem gosta de chegar ao fundo diz: “Este aspirador de pó não é inteligente porque não sabe cozinhar lasanha nem discutir sobre Kant. A IA deve ser como um oráculo que está pronto para responder a qualquer pergunta e resolver qualquer problema. ”
Uma imagem tão idealista de uma máquina como um super-homem chegou até nós do cinema e da arte. Romance AI é uma robótica esperta do filme "She" ou "Terminator", pronta para resolver todos os problemas com uma esquerda. Este não é um bot de bate-papo que quebra na primeira solicitação após o script.
Para o que snobs significa inteligência artificial, existe uma definição especial: inteligência artificial forte ou inteligência artificial geral. Um algoritmo utópico que lida com qualquer tarefa sem pistas: o mesmo herói, capaz de qualquer coisa. Como homem, apenas infalível.
A teoria da forte inteligência artificial sugere que os computadores podem adquirir a capacidade de pensar e estar cientes de si mesmos como uma pessoa separada (em particular, de entender seus próprios pensamentos), embora não seja necessário que seu processo de pensamento seja semelhante ao humano.
A inteligência artificial comum ou como é chamada de “fraca” difere de “forte” porque é escrita para tarefas específicas: por exemplo, em um drone, um algoritmo analisa a estrada e o outro, com base nesses dados, entende para onde ir. Sim, isso é ML - e sim, no campo da IA. Mas, diferentemente da inteligência artificial geral, ela não será capaz de agir em condições de incerteza: criar filhos ou salvar o mundo.
Talvez a IA simples seja chamada fraca porque não corresponde às expectativas humanas. Enquanto não houver inteligência forte, ficamos apenas com robôs simples - eles fingem ser bons, mas todos que conversaram com bots de bate-papo ou até com Alice sabem como é fácil mordê-los.
Embora os profissionais de marketing, é claro, não falem sobre fraquezas.
IA para profissionais de marketing
Os gerentes e profissionais de marketing chamam de AI todos os dispositivos inteligentes e qualquer lixo inteligente que possa fazer algo: dirigir pelo apartamento, acender as luzes, pegar as mercadorias.
Um exemplo recente do mundo da publicidade: Inteligência Artificial MTS criará uma tarifa pessoal para você.
A IA pode ser substituída pelas palavras "algoritmo" ou "assistente" - para o usuário, a essência não muda, é apenas uma palavra bonita.
No banner, é claro, eles não escrevem que o MTS tem um capuz - talvez eles tenham seu próprio Terminator em tempo integral. Porém, programadores céticos percebem imediatamente que essa é provavelmente uma implementação simples baseada em algoritmos conhecidos.
Esperamos que a inteligência artificial nos surpreenda, e chamá-los de métodos desajeitados é pelo menos ingênuo. Mas os profissionais de marketing nunca foram humildes (ou mesmo realistas).
Como
A inteligência artificial apenas começou a ser estudada, portanto, falar seriamente sobre IA na publicidade é o mesmo que chamar um aluno de "mestre novato".
Então, como está certo? Acreditamos que, no momento, nas conversas sobre IA, é melhor usar a definição de “algoritmos de aprendizado de máquina” ou dizer que a tecnologia é construída sobre algoritmos de IA - para isso, o especialista colocará uma vantagem para você.
Os usuários em potencial também agradecem: é injusto que os gerentes coloquem a grande idéia de inteligência artificial em pé de igualdade com um aspirador de pó "inteligente".
De fato, ainda estamos longe da inteligência artificial real (forte).