Science fiction ma dziwny sposób bycia proroczym. Możemy mieć tylko nadzieję, że historie takie jak "Matryca ", „Terminatorze ", "Jestem robotem" i inni, nie trafili w sedno, zakładając, że roboty i komputery zwrócą się przeciwko nam i albo użyją ich jako baterii, albo nawozu dla roślin, które zmiażdżą swoim robotem. kroki.
Jeśli martwisz się wzrostem liczby maszyn, weź pod uwagę fakt, że są rzeczy, które ludzie robią lepiej niż maszyny. Ptak może zrobić nawet jedną rzecz lepiej. Być może nie uratują naszego gatunku, ale kto wie.
10. Veery Birds lepiej przepowiadają huragany niż samochody.
Prognozowanie huraganów to ważna sprawa. Obecnie polegamy na różnych systemach, które pomagają określić, czy zbliża się huragan, w tym na przykład na satelitach, radarach, a nawet na statkach i bojach w oceanach. Dzięki tym wszystkim technologiom możemy przewidzieć huragan z około 36 do 48 godzinnym wyprzedzeniem.
Jeśli chodzi o prognozy długoterminowe, nie mamy nic lepszego niż szansa. Możemy przewidzieć, że huragany nadejdą w sezonie huraganów, ale co z tego? To jakby przepowiadać, że jutro wzejdzie słońce. Dla większej autentyczności możemy odwrócić się od komputerów i zwrócić w stronę ptaków. Viri mają niesamowitą zdolność przewidywania surowej, burzowej pogody, o czym świadczą ich sezony lęgowe. Ptaki te żyją w południowej Kanadzie i północnych Stanach Zjednoczonych i składają jeden lęg jaj w sezonie lęgowym.
W latach, gdy sezony huraganów są poważne, viris skracają okresy lęgowe, nawet jeśli nie zakończyły się jeszcze sukcesem. Zrobią to na kilka miesięcy przed sezonem huraganów, ale jasne jest, że są ze sobą spokrewnieni.
W 2018 r. ornitolog przewidział szczególnie zły sezon huraganów, podczas gdy dane meteorologiczne przewidywały coś zupełnie odwrotnego. Meteorolodzy upierali się, że będzie to łagodny rok. Użyli liczby ACE, która oznacza skumulowaną energię cyklonu i przewidywali od 60, co jest dość niskim poziomem, do maksymalnie 103, czyli poniżej średniej.
Ornitolog, który nigdy w życiu nie przepowiadał pogody, zaproponował liczbę od 70 do aż 150. Wynik wyniósł 129. Do swojej prognozy doszedł obserwując zachowanie viri w oparciu o 20 lat obserwacji ich zachowania na wolności .
9. Ludzie są świetnymi graczami, ale nie są dobrymi graczami zespołowymi.
Globalny rynek gier to absolutny gigant. Przewiduje się, że do 2025 roku jego wartość będzie wynosić około 257 miliardów dolarów. To jest 93% Elona Muska! Tego rodzaju pieniądze zainspirowały wiele niesamowitych innowacji technologicznych, w tym grafiki i sztucznej inteligencji. A komputery nie tylko pozostają w tyle za grami, ale czasami nawet je wyprzedzają.
Sztuczna inteligencja okazała się lepszym graczem niż przeciętny człowiek, mimo że jest to stosunkowo niedawne osiągnięcie. Ale należy to traktować z przymrużeniem oka. W grze opartej wyłącznie na liczbach komputer często radzi sobie lepiej niż jakiś facet z Idaho, który ciągle obraża twoją matkę, gdy grasz w Call of Duty. Kiedy jednak gra staje się kooperacyjna i wymaga pracy zespołowej, sztuczna inteligencja zaczyna wykazywać pewne mankamenty. Mianowicie sztuczna inteligencja jest do niczego w pracy zespołowej.
Gracze będący ludźmi zazwyczaj wyrażają frustrację, jeśli chodzi o komunikację z członkami drużyny AI. Badanie wykazało, że członek drużyny AI nie poprawił wydajności gry w porównaniu z grą z zaprogramowanym partnerem komputerowym, którego zadaniem było po prostu poznanie zasad gry i granie w określony sposób. Ale duża różnica polegała na tym, że partnerzy ludzcy nienawidzili pracy ze sztuczną inteligencją. Komputer uznawano za zawodny, nieprzewidywalny i zawodny – czyli trzy rzeczy, których nie chcesz u partnera do gier.
8. Tłumaczenia komputerowe są zazwyczaj dość niechlujne
Czy zdarzyło Ci się kiedyś natknąć słowo lub frazę w innym języku, a następnie przetłumaczyć je online? A potem poświęciłeś czas na przetłumaczenie tego z powrotem na angielski i odkryłeś, że to w zasadzie bełkot? Dzieje się tak, ponieważ komputery bardzo słabo radzą sobie z tłumaczeniem. Programy tłumaczeniowe notorycznie słabo radzą sobie z chwytaniem kontekstu i innych niuansów języka, co sprawia, że tłumacze komputerowi są w najlepszym przypadku prości, a w najgorszym – bezużyteczni.
Rzeczy takie jak slang, kontekst kulturowy, nazwy własne i wiele innych są tracone na maszynach. Rozważmy coś takiego jak słowo „zestaw”. Według Księgi Guinnessa słowo to ma ponad 430 możliwych znaczeń. Maszyna potrzebuje wskazówek kontekstowych, aby dowiedzieć się, w jaki sposób zostaną one wykorzystane w danym tłumaczeniu, co nie jest łatwym zadaniem.
Idiomy są zwykle tłumaczone dosłownie przez maszynę, nawet bardzo zaawansowaną. Nawet pojedyncze słowa mogą zmienić ton całych zdań, co może być wyzwaniem dla tłumaczy AI. Być może zrozumiesz sedno artykułu, ale niekoniecznie tego chcesz, zwłaszcza jeśli czytasz fikcję, ponieważ chcesz poznać historię, a nie tylko próbujesz destylować podstawowe fakty.
7. Zbieraj owoce
Obecnie maszyny mogą produkować dla nas samochody, komputery i wszelkiego rodzaju maszyny, ale jak na ironię, mają problemy z niektórymi prostszymi zadaniami. Na przykład nie są zbyt dobrzy w zbieraniu truskawek. I wiele innych owoców i warzyw, jeśli o to chodzi.
Przyczynę awarii robota zbyt łatwo zgadnąć. Robot nie jest zbyt dobry w odgadywaniu, czy jest zbyt niegrzeczny, czy nie. W przypadku owoców takich jak truskawki i inne jagody konieczne jest lekkie dotknięcie. Robot prawdopodobnie może zbierać orzechy, dopóki krowy nie wrócą do domu, ale z jagodami należy obchodzić się ostrożnie. Roboty żniwne nie mają możliwości sprawdzenia, czy nie ściskają zbyt mocno i nie niszczą plonów.
Jak się okazuje, automatyczne kombajny są projektowane tak, aby obejść ten problem poprzez zbieranie całych roślin, a nie tylko jagód. W tym samym czasie są w stanie wykonać pracę 30 osób. Ale na razie zautomatyzowani zbieracze muszą skanować pola i dowiedzieć się, dokąd się udać, aby znaleźć dojrzałe owoce. Jak dotąd są w stanie zebrać jedynie około 50% dojrzałych owoców, podczas gdy ludzie mogą zebrać aż do 90%.
6. Sztuczna inteligencja słabo radzi sobie z odczytywaniem emocji
Technologia rozpoznawania twarzy to temat, o którym mówi się od lat. Ludzie są wobec tego podejrzliwi, ponieważ pachnie to inwigilacją i ciągłą inwigilacją. Ale innym aspektem, którego ludzie się boją, jest zdolność komputerów do patrzenia na ciebie i odczytywania cię, zasadniczo określając, jak się czujesz z jednej chwili na drugą. Można go wykorzystywać do wykorzystywania ludzi do celów marketingowych, reklamowych itp. Szkoły w Chinach wykorzystywały go do pomiaru tego, jak dzieci czuły się podczas nauki na odległość, rzekomo w celu poprawy ogólnego doświadczenia związanego z nauką.
Rzecz w tym, że komputery wykrywające emocje nie są zbyt dobre. Pomimo tego, co twierdzą ludzie sprzedający tę technologię, niewiele jest dowodów na to, że jest ona bardzo skuteczna. Neurolodzy wyraźnie stwierdzili, że nie da się dokładnie ocenić stanu emocjonalnego człowieka na podstawie wyrazu twarzy.
5. Ludzie są lepszymi żołnierzami niż roboty.
Jedno z najbardziej kontrowersyjnych zastosowań sztucznej inteligencji we współczesnym świecie wiąże się z działaniami wojennymi. Czy powinniśmy ufać maszynom w podejmowaniu decyzji o życiu i śmierci w strefie działań wojennych? Czy pozwalanie robotowi na odebranie ludzkiego życia jest etyczne? Wydaje się, że większość ludzi jest przeciwna temu pomysłowi, a Stany Zjednoczone już nas zapewniły, że ostateczną decyzję zawsze będą podejmować ludzie. Spekuluje się jednak, że statek już odpłynął, a w terenie użyto już autonomicznych maszyn do zabijania. Czy zatem roboty są lepszymi żołnierzami niż ludzie? Zależy co rozumiesz przez lepsze.
Maszyna, nawet sztuczna inteligencja, zrobi to, o co ją poprosimy. Bez ludzkich emocji i etyki sztuczna inteligencja prawdopodobnie podjęłaby inną decyzję niż Stanisław Pietrow w 1983 roku, kiedy otrzymał wiadomość, że wojsko amerykańskie przeprowadziło atak nuklearny na Związek Radziecki. Pietrow nie zaalarmował swojego rządu o ataku wykrytym przez jego stację obserwacyjną, jak był do tego zobowiązany, lecz zamiast tego kontynuował dochodzenie i ustalił, że był to fałszywy alarm. Sztuczna inteligencja najprawdopodobniej postąpiłaby odwrotnie i nikt z nas nie byłby tutaj, aby o tym teraz dyskutować. Brakuje im moralności i potrafią być nieprzewidywalni w sposobie przetwarzania danych.
Wszyscy, od Elona Muska po Stephena Hawkinga, ostrzegali, że sztuczna inteligencja może skazać nas wszystkich na zagładę. Tak nie postępuje dobry żołnierz.
4. Sztuczna inteligencja nie opanowała jeszcze zdrowego rozsądku.
Większość z nas spotkała w swoim życiu kogoś, kto jest bardzo mądry, ale brakuje mu zdrowego rozsądku. Rozróżniamy je. Można być magikiem matematyki i nadal zachowywać się jak idiota. Taka właśnie jest sztuczna inteligencja. Może i jest bardzo mądry, ale brakuje mu zdrowego rozsądku.
Zdrowy rozsądek opisuje wnioskowanie uprowadzające. To właśnie pozwala nam zignorować miliony głupich wyjaśnień rzeczy, które dzieją się w życiu i skupić się na tych, które mają największy sens. Jeśli usłyszysz hałas na górze, możesz pomyśleć, że to twój współmałżonek lub kot, a nie słoń lub Gordon Ramsay. Dwie ostatnie opcje brzmią głupio, bo masz zdrowy rozsądek. Sztuczna inteligencja tego nie robi, więc musi postrzegać to jako możliwości.
Współczesna sztuczna inteligencja opiera się na logice symbolicznej i głębokim uczeniu się. Wiele wyjaśniają, ale ignorują zdrowy rozsądek i są powodem, dla którego sztuczna inteligencja nie może nawet zbliżyć się do odtworzenia prawdziwej ludzkiej inteligencji.
3. Programy do pisania oparte na sztucznej inteligencji nie poprawiły jeszcze ludzkiego pisma.
Przyszłość pisma mogą przejąć maszyny, ale nie są one jeszcze całkowicie gotowe. Sztuczna inteligencja potrafi pisać prozę, zwłaszcza artykuły dziennikarskie, ale nie opanowała jeszcze w pełni ludzkiego głosu.
Komputery korzystające z czegoś, co nazywa się GPT-3 lub generatywnie przeszkolony transformator 3, mogą tworzyć tekst, który prawie imituje tekst napisany przez prawdziwą osobę. Jest bardzo dobry w niektórych rodzajach pisarstwa, ale w innych nie. Na przykład, jeśli chcesz, aby naśladował mowę prawdziwej osoby, istnieje większe prawdopodobieństwo, że wygeneruje bzdury. Z łatwością może napisać artykuł oparty na faktach, ale jeśli chcesz, aby naśladował historię Stephena Kinga, którą czyta się jak o prawdziwym Królu, może się to wydawać błędne. Sformułowanie byłoby podejrzane lub wymagałoby poważnej edycji.
Błąd tkwi w sposobie działania technologii. Opiera się na przewidywaniu i dopasowywaniu wzorców. Ogólnie rzecz biorąc, może dobrze generować teksty ogólne. Kiedy jednak potrzebny jest konkretny tekst, jak np. Stephen King, ogranicza to zdolność technika do zrozumienia tego, co chce powiedzieć.
2. Realizacja zamówień fabrycznych
Wierzcie lub nie, ale fakt, że większość z nas założyłaby, że robot będzie działał znacznie lepiej niż człowiek, jest po prostu nieprawdą. W środowisku magazynowym takim jak Amazon, roboty nie radzą sobie tak dobrze z realizacją zamówień jak ludzie.
W 2019 r. oczekiwano, że minie co najmniej dziesięć lat, zanim roboty przejmą władzę nad ludzką siłą roboczą. Roboty mogą wybierać duże przedmioty do zamówienia, ale małe przedmioty w koszykach zwykle ulegają uszkodzeniu i nie są tak wydajne, jak wtedy, gdy je wybierają ludzie.
Elon Musk przyznał, że Tesla posunął się za daleko w automatyzacji i musiał ją ograniczyć, bo ludzie po prostu lepiej potrafili być elastyczni i radzić sobie z niespójnościami.
1. Captcha
Jeśli jest jedna rzecz, którą wiedzą wszyscy w Internecie, to to, że roboty nie mogą spojrzeć na dziewięć kwadratów i wybrać tych z sygnalizacją świetlną. Testy Captcha to ostatnia obrona witryny internetowej przed wtargnięciem robota. Wykorzystują wiele warstw danych, w tym rozmiar i rozdzielczość ekranu, adres IP, przeglądarki, wtyczki, naciśnięcia klawiszy i inne elementy, aby określić, czy jesteś Ty, a nie samochodem.
Jeśli zauważyłeś, że te testy są coraz trudniejsze, a te, w których musisz zidentyfikować zniekształcony tekst, mogą czasami nawet Cię oszukać, dzieje się tak dlatego, że roboty faktycznie radzą sobie z testami coraz lepiej, przez co coraz trudniej je pokonać . Tak naprawdę w niektórych testach roboty są już znacznie lepsze od ludzi. Ale nadal jesteśmy o krok do przodu w zakresie podstawowych programów i dopóki nie opracujemy czegoś lepszego, na przykład różnych testów przypominających gry lub łamigłówek z plamami atramentu, powinno to wystarczyć.
Dodaj komentarz