Învățare automată, rețele neuronale și inteligență artificială (AI): cum prezic tehnologiile inteligente deciziile?
Face parte din seria „Inteligenta artificiala pentru incepatori”
Ce este inteligența artificială și cum influențează ea procesul de luare a deciziilor? Ce trebuie înțeles despre inteligența artificială pentru a examina modul în care această formă de tehnologie oferă companiilor un instrument pentru a înțelege deciziile umane? Acestea sunt genul de lucruri pe care le voi explora mai profund în această piesă.
Pentru cineva care nu a explorat Inteligența Artificială, termenul în sine îl poate determina să-și imagineze o lume post-apocaliptică ca urmare a lui „Skynet”, sau poate așa-numitul sistem informatic „corupt” V.I.K.I din I-Robot. Totuși, ceea ce aceste versiuni dramatizate ale „viitorului” portretizate de Hollywood uită să vă spună este că inteligența artificială este un domeniu în care unele dintre cele mai inteligente minți își petrec timpul explorând, și cu exemple precum „Watson” de la IBM sau chiar mai devreme. „Eliza”, care și-a propus să pună la treabă testul Turing, nu este surprinzător că vedem progrese continue în industria AI. Înainte de a examina exact modul în care aceste progrese în tehnologie duc la decizii „inteligente” prin algoritmi complecși, cred că este important să înțelegem exact care sunt termenii de mai sus și cum își joacă rolul cu o serie de alte sisteme din spațiul AI. .
Începând cu Machine Learning, această zonă a AI își propune să exploreze algoritmi care permit mașinilor să acționeze fără a fi programate să facă acest lucru. Aceste așa-numite mașini și algoritmi învață din tipare și își ajustează comportamentul în consecință. Astfel, într-o oarecare măsură, poate fi considerată ca o formă de luare a deciziilor semi-autonome cu intenția de a elimina interacțiunea umană. Rețelele neuronale artificiale (ANN), sunt modele bazate pe rețelele neuronale biologice prezente în creier, care urmăresc să rezolve sarcini care ar fi prea dificile pentru metodele tradiționale de programare. Astfel, o combinație a celor două, poate duce la un set de algoritmi care nu numai că învață din tipare, ci și folosesc forme de programare pe care metodele tradiționale nu le-ar putea rezolva. Este această formă de analiză pe care o voi explora mai detaliat, deși în viitor voi analiza Deep Learning, Data Mining și Natural Language Processing (NLP) și modul în care toate aceste forme de AI pot beneficia, de asemenea, o afacere și consumatorii săi mai largi. .
Companii precum Apple, Google și Microsoft folosesc toate forme de inteligență artificială sau, mai precis, forme de învățare automată, iar aceasta este prezentată sub forma Siri, Google Now și Cortana. Deși în acest caz se concentrează probabil spre crearea unei înțelegeri mai profunde a vorbirii prin NLP, aceste sisteme lucrează în mod constant la recunoașterea tiparelor în comportamentul uman. Un exemplu mai bun în cazul Apple este recunoașterea și analiza modelelor lor în tastaturile predictive, care învață constant despre modul în care un utilizator interacționează cu un dispozitiv mobil și cu tastatura, cu scopul final de a permite utilizatorului să scrie rapid mesaje în propriile lor. stil şi pentru ca greşelile comune să fie eliminate în proces. În acest sens, acesta este un algoritm care evoluează constant, unul care demonstrează înțelegerea de către Apple a algoritmilor de auto-dezvoltare. Pe măsură ce Facebook începe să exploreze ideea de a-și crea propriul software NLP asemănător Siri în messenger, și ei explorează diferitele forme de AI care pot fi utilizate pentru a dezvolta experiența generală a unui utilizator, dar în fundal începe să analizeze o interesele utilizatorilor și modelele comportamentale. Cu toate acestea, Google este cel care conduce cursa pentru a crea ceva capabil să treacă un test Turing și, odată cu achiziția recentă a DeepMind, se pare că nu au niciun plan să încetinească în viitorul apropiat. Inteligența artificială este ceva pe care Google îl implementează într-o gamă largă de produse, de la Hărți la publicitate și tot ce se află între ele.
Deci, cum afectează această tehnologie cu adevărat stilul de viață al utilizatorului de zi cu zi și cum poate fi folosită pentru a prezice deciziile luate de cei care o folosesc. O modalitate a fost deja demonstrată în mod clar, sub forma analizei predictive a textului, dar alte forme încep deja să se prezinte pe o piață mai mare, cum ar fi „NEIL” sau Never Ending Image Learner. NEIL a fost lansat la Universitatea Carnegie Melon și folosește algoritmi complecși pentru a compara constant relațiile dintre diferite imagini. Deși capacitățile tehnice pot fi prezente, întrebarea este cum poate fi folosit acest instrument în beneficiul utilizatorului obișnuit și a conexiunilor dintre afaceri și indivizi? Cu siguranță, o modalitate prin care această tehnologie ar putea fi formulată este prin combinarea analizei modelelor în modă. Pe măsură ce oamenii se obișnuiesc cu propriul „stil”, tehnologia precum NEIL ar putea fi implementată pentru a prezenta utilizatorului alte articole de îmbrăcăminte „similare” care se potrivesc cu acesta, eliminând astfel bariera de a căuta ceva nou care să se potrivească stilului său. Totuși, acest lucru se bazează pe stilul utilizatorului care rămâne constant și, în mod natural, trebuie implementate forme de învățare automată pentru a ajuta algoritmii să se adapteze în funcție de schimbările de stil și modă. Este, de asemenea, foarte puternic pentru cei implicați în partea de afaceri a modei, deoarece cei care operează în industrie au capacitatea de a analiza în mod clar articolele de îmbrăcăminte populare și se poate chiar prezice că prognoza în viitor indică tendințe bazate pe algoritmi. Algoritmii manipulați urmăresc să influențeze decizia consumatorului până la punctul de cumpărare și, prin urmare, creează posibilitatea ca întreprinderile să poată beneficia de acest tip de tehnologie. Deși acest lucru poate ridica întrebări etice, este nerezonabil să presupunem că acesta este modul în care se îndreaptă tehnologia? Pe măsură ce Google și alte companii de top vărsă bani în această nouă informație, doar timpul ne va spune.
Deci, unde poate fi implementată AI pentru a genera o înțelegere a unui utilizator sau pentru a face ipoteze predictive despre un utilizator. S-ar putea argumenta că aproape orice industrie poate beneficia de acest tip de tehnologie, deoarece datele în masă pot fi repoziționate și prezentate într-un mod personalizat. Lucrările de cercetare recente sunt capabile să demonstreze efectiv că o combinație de exploatare a datelor și analiza datelor cu utilizarea algoritmilor de auto-învățare, computerele sunt acum capabile să înțeleagă persoane din conturile lor de Facebook, având în vedere că sunt furnizate suficiente informații. Acest lucru nu înseamnă doar înțelegerea mai amănunțită a unui utilizator, dar duce la faptul că computerele pot lua decizii inteligente din punct de vedere emoțional și am putea chiar argumenta că computerele devin din ce în ce mai abilități sociale. Astfel, seturile de date devin mai specifice fiecărui utilizator, iar companiile sunt capabile să prezinte informații personalizate fiecărui individ. Ceea ce argumentez aici, desigur, duce la ideea că computerele înțeleg individul din ce în ce mai bine și, pe măsură ce continuăm să construim o amprentă digitală, acești algoritmi permit companiilor să ia decizii mai informate despre o persoană. Acest lucru poate duce totuși la un sentiment de disconfort al publicului larg, dar aceasta este o problemă etică și ceva pe care îl voi lăsa să fie înțeles de fiecare persoană în mod diferit. Cu toate acestea, un lucru care devine clar este că confidențialitatea online este ceva ce va deveni mai greu de realizat pentru generații după noi astăzi, cu excepția cazului în care se creează un contraprodus.
Acum că am explicat nivelul crescând de inteligență pe care îl posedă computerele astăzi, este ușor de observat că viitorul indică o lume în care prezența digitală a cuiva poate fi interpretată și prezisă cu ușurință de algoritmi inteligenți. Pe măsură ce computerele efectuează procese mai repede decât mintea umană, capacitatea de a procesa date devine mai posibilă și mai precisă. Totuși, lucrul important de înțeles aici este că acest lucru nu ar trebui să fie văzut într-o lumină negativă sau un instrument periculos deținut de companii, ci, în schimb, aș susține că aceste instrumente ar trebui folosite pentru a conduce inovația în continuare, permițând oamenilor să construiască produse care nu numai că funcționează mai eficient, ci lucrează pentru a beneficia utilizatorul final la un nivel personalizat, deoarece software-ul începe să înțeleagă jocul final al celui care îl folosește și, astfel, este capabil să prezinte aceste date mai rapid. În următoarele câteva luni, voi scrie piese care ating inteligența artificială și un tărâm tehnologic în continuă schimbare, cu scopul de a face mai ușor pentru omul obișnuit să înțeleagă regulile AI și modul în care funcționează. Îmi propun să demistific industria, făcând-o mai ușor de înțeles, astfel încât un public mai larg să poată înțelege atât aspectele negative, cât și pozitive ale industriei și potențialul acesteia.
