Bilimkurgunun ilginç bir kehanet tarzı vardır. Sadece şunu umabiliriz: "Matris ", "Terminatör ", "Ben robotum" ve diğerleri, robotların ve bilgisayarların bize karşı döneceğini ve onları ya pil olarak kullanacaklarını ya da robotlarıyla ezecekleri bitkiler için gübre olarak kullanacaklarını varsaydıklarında hedefi kaçırdılar. adımlar.
Makinelerin yükselişinden endişeleniyorsanız, insanların makinelerden daha iyi yaptığı şeyler olduğu gerçeğini düşünün. Bir kuş tek bir şeyi bile daha iyi yapabilir. Türümüzü kurtaramayabilirler ama kim bilir.
10. Veery Bird'ler kasırgaları tahmin etmede arabalardan daha iyidir.
Kasırga tahmini önemli bir iştir. Şu anda bir kasırganın yaklaşıp yaklaşmadığını belirlemeye yardımcı olmak için uydular, radarlar, hatta okyanuslardaki gemiler ve şamandıralar dahil olmak üzere çeşitli sistemlere güveniyoruz. Tüm bu teknolojiler sayesinde bir kasırgayı 36 ila 48 saat önceden tahmin edebiliyoruz.
Uzun vadeli tahminler söz konusu olduğunda elimizde şanstan daha iyi bir şey yoktur. Kasırga mevsiminde kasırgaların geleceğini tahmin edebiliriz ama ne olmuş yani? Yarın güneşin doğacağını tahmin etmek gibi bir şey bu. Daha fazla özgünlük için bilgisayarlardan uzaklaşıp kuşlara yönelebiliriz. Virilerin üreme sezonlarından da anlaşılacağı üzere şiddetli ve fırtınalı hava koşullarını tahmin etme konusunda esrarengiz bir yeteneği vardır. Bu kuşlar Güney Kanada'da ve Amerika Birleşik Devletleri'nin kuzeyinde yaşar ve üreme mevsimi başına bir yumurta taşırlar.
Kasırga mevsiminin şiddetli olduğu yıllarda virüsler henüz başarılı olmasalar bile üreme mevsimlerini kısaltırlar. Bunu kasırga sezonundan aylar önce yapacaklar ama akraba oldukları açık.
2018'de bir kuş bilimci, meteorolojik verilerin tam tersini öngörmesine rağmen özellikle kötü bir kasırga sezonu öngördü. Hava bilimciler bu yılın ılıman bir yıl olacağı konusunda ısrar etti. Bir siklonun biriken enerjisini ifade eden ACE numarasını kullandılar ve oldukça düşük olan 60'tan ortalamanın altında olan maksimum 103'e kadar herhangi bir tahminde bulundular.
Hayatında hava durumunu hiç tahmin etmemiş olan bir kuş bilimci, 70'ten 150'ye kadar bir sayı önermişti. Bu sayı 129'a çıktı. Tahminine, virilerin vahşi doğada davranışlarını 20 yıl boyunca gözlemleyerek yaptığı davranışları gözlemleyerek ulaştı. .
9. İnsanlar mükemmel oyunculardır ancak iyi takım oyuncuları değildirler.
Küresel oyun pazarı tam bir ezici güç. 2025 yılına kadar değerinin yaklaşık 257 milyar dolar olacağı tahmin ediliyor. Bu Elon Musk'un 93%'si! Bu tür bir para, grafik ve yapay zeka da dahil olmak üzere teknolojideki birçok şaşırtıcı yeniliğe ilham kaynağı oldu. Ve bilgisayarlar oyunların yalnızca gerisinde kalmıyor, hatta bazen onlardan da önde oluyor.
Yapay zeka, nispeten yeni bir gelişme olmasına rağmen, ortalama insan oyuncudan daha iyi bir oyuncu olduğunu kanıtladı. Ancak bunun bir miktar tuzla ele alınması gerekiyor. Kesinlikle sayılara dayalı bir oyun tarzında, bilgisayar, siz Call of Duty oynarken annenize hakaret etmeye devam eden Idaho'lu bir adamdan genellikle daha iyi iş çıkarabilir. Ancak oyun işbirlikçi hale gelip takım çalışması gerektirdiğinde yapay zeka bazı eksiklikler göstermeye başlıyor. Yani yapay zeka ekip çalışmasında berbat.
İnsan oyuncular genellikle yapay zeka takım arkadaşlarıyla iletişim kurma konusunda hayal kırıklığı yaşarlar. Çalışma, yapay zekalı bir takım arkadaşının, oyunun kurallarını bilmek ve belirli bir şekilde oynamak üzere tasarlanmış önceden programlanmış bir bilgisayar ortağıyla oynamaya kıyasla oyun performansını iyileştirmediğini buldu. Ancak en büyük fark, insan ortakların yapay zeka ile çalışmaktan nefret etmesiydi. Bilgisayarın güvenilmez, öngörülemez ve güvenilmez olduğu düşünülüyordu; bir oyun ortağında istemeyeceğin üç şey.
8. Bilgisayar çevirileri oldukça özensiz olma eğilimindedir
Hiç başka bir dilde bir kelimeye veya kelime öbeğine rastlayıp onu çevrimiçi olarak tercüme ettiğiniz oldu mu? Sonra bunu tekrar İngilizceye çevirmek için zaman ayırdınız ve aslında anlamsız olduğunu mu keşfettiniz? Bunun nedeni bilgisayarların çeviri konusunda çok kötü olmasıdır. Çeviri programlarının, bağlamı ve dilin diğer inceliklerini kavrama konusunda oldukça kötü olduğu biliniyor; bilgisayar çevirmenlerini en iyi ihtimalle basit, en kötü ihtimalle ise işe yaramaz hale getiriyor.
Argo, kültürel bağlam, özel isimler ve çok daha fazlası gibi şeyler makinelerde kayboluyor. "Set" kelimesi gibi bir şey düşünün. Guinness Kitabına göre bu kelimenin 430'dan fazla olası anlamı vardır. Makinenin belirli bir çeviride bunların nasıl kullanılacağını anlamak için bağlam ipuçlarına ihtiyacı vardır ki bu kolay bir iş değildir.
Deyimler genellikle bir makine tarafından, hatta çok gelişmiş bir makine tarafından kelimenin tam anlamıyla çevrilir. Tek kelimeler bile tüm cümlelerin tonunu değiştirebilir ve bu, yapay zeka çevirmenleri için zorlayıcı olabilir. Makalenin ana fikrini anlayabilirsiniz, ancak özellikle de hikayeyi istediğiniz için kurgu okuyorsanız ve sadece temel gerçekleri damıtmaya çalışmıyorsanız, istediğiniz şey bu olmayabilir.
7. Meyve toplayın
Günümüzde makineler bizim için araba, bilgisayar ve her türlü makineyi yapabiliyor, ancak ironik bir şekilde bazı basit görevlerde sorun yaşıyorlar. Mesela çilek toplamada pek iyi değiller. Ve bu konuda birçok başka meyve ve sebze.
Robotun başarısızlığının nedenini tahmin etmek çok kolaydır. Robot, çok kaba olup olmadığını tahmin etmede pek iyi değil. Çilek ve diğer meyveler gibi meyveler için hafif bir dokunuş gereklidir. Robot muhtemelen inekler eve dönene kadar yemişleri toplayabilir ancak yemişlerin dikkatli bir şekilde işlenmesi gerekir. Robot biçerdöverlerin çok fazla sıkıp sıkmadıklarını ve mahsullere zarar verip vermediklerini bilmelerinin hiçbir yolu yoktur.
Görünen o ki robotik biçerdöverler, sadece meyveleri değil, bütün bitkileri toplayarak bu sorunu aşmak için tasarlanıyor. 30 kişinin işini aynı sürede yapabiliyorlar. Ancak şimdilik robot toplayıcıların tarlaları taraması ve olgun meyveyi nerede bulacağını bulması gerekiyor. Şu ana kadar sadece yaklaşık 50% olgun meyve toplayabilirken, insanlar 90%'ye kadar hasat yapabiliyor.
6. Yapay zeka duyguları okumada kötü
Yüz tanıma teknolojisi yıllardır haberlerde yer alan bir şey. İnsanlar bundan şüpheleniyor çünkü bu bir gözetleme durumu ve sürekli gözetim kokuyor. Ancak insanların korktuğu bir diğer husus da bilgisayarların size bakıp sizi okuyabilmesi, yani bir andan diğerine nasıl hissettiğinizi belirlemesidir. Para kazanmak için insanları pazarlama, reklam ve diğer amaçlarla kullanmak için kullanılabilir. Çin'deki okullar, görünürde genel öğrenme deneyimini iyileştirmek için, çocukların uzaktan eğitim sırasında nasıl hissettiklerini ölçmek için bunu kullandı.
Sorun şu ki, duyguları algılayan bilgisayarlar pek iyi değil. Bu teknolojiyi satan kişilerin ısrarına rağmen, bunun çok etkili olduğuna dair çok az kanıt var. Sinirbilimciler, bir kişinin duygusal durumunu yüz ifadesinden doğru bir şekilde yargılamanın imkansız olduğunu açıkça ifade ettiler.
5. İnsanlar robotlardan daha iyi askerlerdir.
Modern dünyada yapay zekanın en tartışmalı kullanımlarından biri savaşla ilgilidir. Savaş bölgesinde ölüm kalım kararları verme konusunda makinelere güvenmeli miyiz? Bir robotun bir insanın canını almasına izin vermek etik midir? Çoğu insanın bu fikre karşı olduğu görülüyor ve ABD zaten bize nihai kararı her zaman halkın vereceğine dair güvence verdi. Ancak geminin yola çıktığına ve otonom ölüm makinelerinin sahada kullanıldığına dair spekülasyonlar var. Peki robotlar insanlardan daha iyi askerler mi? Daha iyi derken neyi kastettiğinize bağlı.
Bir makine, hatta yapay zeka bile kendisinden isteneni yapacaktır. İnsani duygular ve etik olmasaydı, yapay zeka muhtemelen Stanislav Petrov'un 1983'te ABD ordusunun Sovyetler Birliği'ne nükleer bir saldırı başlattığı haberini aldığında verdiği karardan farklı bir karar verirdi. Petrov, kendisinden beklendiği gibi, gözetleme istasyonu tarafından tespit edilen saldırı konusunda hükümetini uyarmadı, bunun yerine bunun yanlış bir alarm olduğunu tespit ederek soruşturmaya devam etti. Yapay zeka büyük olasılıkla tam tersini yapacaktır ve şu anda hiçbirimiz bunu tartışmak için burada olmayacağız. Onların ahlaki değerleri yoktur ve verileri işleme biçimleri öngörülemez olabilir.
Elon Musk'tan Stephen Hawking'e kadar herkes yapay zekanın hepimizi mahvedebileceği konusunda uyardı. Bu iyi bir askerin yapacağı bir şey değil.
4. Yapay zeka henüz sağduyu konusunda uzmanlaşamadı.
Çoğumuz hayatımızda çok akıllı ama sağduyudan yoksun biriyle tanışmışızdır. Biz bunları farklılaştırıyoruz. Bir matematik sihirbazı olsanız da hala aptal gibi davranabilirsiniz. Yapay Zeka böyle bir şey. Çok akıllı olabilir ama sağduyusu yok.
Sağduyu, kaçırıcı çıkarımı nasıl tanımladığımızdır. Hayatta olup bitenlerle ilgili milyonlarca aptalca açıklamayı görmezden gelmemizi ve en anlamlı olanlara odaklanmamızı sağlayan şey budur. Üst katta bir ses duyarsanız bunun bir fil ya da Gordon Ramsay yerine eşiniz ya da kediniz olduğunu düşünebilirsiniz. Son iki seçenek aptalca geliyor çünkü sağduyunuz var. Yapay zeka bunu yapmıyor, dolayısıyla bunları olasılık olarak görmesi gerekiyor.
Modern yapay zeka sembolik mantığa ve derin öğrenmeye dayanır. Pek çok şeyi açıklıyorlar, ancak sağduyuyu göz ardı ediyorlar ve yapay zekanın gerçek insan zekasını kopyalamaya yaklaşamamasının nedenleri bunlar.
3. Yapay zeka yazma programları henüz insan yazısını geliştirmedi.
Yazmanın geleceği makineler tarafından ele geçirilebilir, ancak makineler henüz tam olarak hazır değil. Yapay zeka, özellikle gazetecilik makaleleri gibi düz yazılar yazabilir ancak henüz insan sesine tam olarak hakim değil.
GPT-3 veya Generative Pre-trained Transformer 3 adı verilen bir şeyi kullanan bilgisayarlar, gerçek bir kişi tarafından yazılan metni neredeyse taklit eden metinler üretebilir. Bazı yazı türlerinde çok iyi ama bazılarında değil. Örneğin gerçek bir kişinin konuşmasını taklit etmesini istiyorsanız saçmalık üretme olasılığı daha yüksek olacaktır. Kolayca gerçeklere dayalı bir makale yazabilir, ancak bunun gerçek Kral gibi okunan bir Stephen King hikayesini taklit etmesini istiyorsanız, bu yanlış görünebilir. İfadeler şüpheli olabilir veya ciddi bir düzenleme gerektirebilir.
Hata teknolojinin çalışma biçimindedir. Tahmin ve örüntü eşleştirmeye dayanır. Yani genel olarak genel metinleri iyi bir şekilde üretebilir. Ancak Stephen King gibi belirli bir metne ihtiyaç duyduğunuzda, bu durum teknisyenin ne söylemeye çalıştığını anlama becerisini sınırlar.
2. Fabrika siparişlerinin yerine getirilmesi
İster inanın ister inanmayın, çoğumuzun bir robotun bir insandan çok daha iyi performans göstereceğini varsayması kesinlikle doğru değil. Amazon'unki gibi bir depo ortamında robotlar siparişleri yerine getirme konusunda insanlar kadar iyi değildir.
2019 yılında robotların insan işgücünü ele geçirmesinin en az on yıl alması bekleniyordu. Robotlar, büyük olmaları durumunda sipariş için ürün toplayabilir, ancak sepetlerdeki küçük ürünler hasar görme eğilimindedir ve insanların onları toplaması kadar verimli değildir.
Elon Musk, Tesla'nın otomasyon konusunda çok ileri gittiğini ve otomasyonu azaltması gerektiğini çünkü insanların esnek olma ve tutarsızlıklarla baş etme konusunda daha iyi olduğunu itiraf etti.
1. Captcha
İnternetteki herkesin bildiği bir şey varsa o da robotların dokuz kareye bakıp trafik ışığı olan kareleri seçemeyeceğidir. Captcha testleri, bir web sitesinin robot izinsiz girişine karşı son savunmasıdır ve sizin araba değil, siz olduğunuzu belirlemek için ekran boyutu ve çözünürlüğü, IP adresi, tarayıcılar, eklentiler, tuş vuruşları ve daha fazlasını içeren çok sayıda veri katmanını kullanır.
Bu testlerin giderek zorlaştığını ve bozuk metni tanımlamanız gereken testlerin bazen sizi kandırabildiğini fark ettiyseniz, bunun nedeni robotların testlerde giderek daha iyi hale gelmesi ve onları yenmenin gittikçe zorlaşmasıdır. . Aslında robotlar bazı testlerde insanlardan çok daha iyi durumda. Ancak temel programlarda hala bir adım öndeyiz ve çeşitli oyun benzeri testler veya mürekkep lekesi bulmacaları gibi daha iyi bir şey geliştirene kadar bu yeterince iyi olmalı.
Оставить Комментарий