Mane, kaip technologijų entuziastą, žavi AI (dirbtinio intelekto) evoliucija ir tai, kaip ji pakeitė pasaulį, kuriame šiandien gyvename.
AI nuėjo ilgą kelią nuo jo atsiradimo šeštajame dešimtmetyje, o dabar tai visur paplitusi technologija, keičianti mūsų darbo, bendravimo ir gyvenimo būdus.
Jei atrodo, kad AI ateitis greitai pasikeis, taip yra todėl, kad dirbtinio intelekto naujovės šiuo metu vyksta taip greitai, kad sunku suspėti.
Portugalų poetas Luísas Vaz de Camõesas rašė: „Keičiasi laikai, keičiasi ir mūsų valios, Kas mes esame – nuolat keičiasi; Visas pasaulis sudarytas iš pokyčių ir amžinai įgyjančių naujų savybių"
Tiesą sakant, dirbtinis intelektas keičia žmonių ateitį beveik visose srityse. Tai jau yra pagrindinė naujų technologijų, tokių kaip dideli duomenys, robotika ir kt., jėga Daiktų internetas (DI).
Įrankiai, tokie kaip „ChatGPT“ ir dirbtinio intelekto meno generatoriai, taip pat yra generatyvaus AI varomoji jėga, kuri artimiausioje ateityje išliks technologijų naujovė.
Apie 44% įmonių nori investuoti daug pinigų ir pastangų į DI ir panaudoti jį savo versle. 2021 m. IBM išradėjai gavo 9,130 2,300 patentų, iš kurių XNUMX XNUMX buvo susiję su AI.
Panašu, kad AI pakeis (ir nuolat keis) pasaulį. Bet kokiu būdu?
AI evoliucija:
AI evoliuciją galima suskirstyti į tris pagrindinius etapus: taisyklėmis pagrįstos sistemos, mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis.
šaltinis: Pexels
1. Taisyklėmis pagrįstos sistemos
Pirmajam AI etapui buvo būdingos taisyklėmis pagrįstos sistemos, kurios naudojo iš anksto nustatytų taisyklių rinkinį sprendimams priimti ir užduotims atlikti.
Šių sistemų galimybės mokytis iš duomenų buvo ribotos, nes jos galėjo priimti sprendimus tik pagal jose užprogramuotas taisykles.
Nepaisant apribojimų, taisyklėmis pagrįstos sistemos vis dar buvo naudojamos įvairiose srityse, įskaitant medicininės diagnostikos ekspertų sistemas ir verslo sprendimų palaikymo sistemas.
2. Mašinos mokymas
Antrasis AI etapas prasidėjo 1990-aisiais, kai buvo pristatyta mašininio mokymosi algoritmai. Šie algoritmai leido mašinoms mokytis iš duomenų ir laikui bėgant pagerinti savo našumą per bandymų ir klaidų procesą.
Mašinų mokymasis buvo naudojamas įvairiose programose – nuo vaizdų atpažinimo ir natūralios kalbos apdorojimo iki sukčiavimo aptikimo ir rekomendacijų sistemų.
Kai kurie iš populiariausių mašininio mokymosi algoritmų apima sprendimų medžius, neuroninius tinklus ir paramos vektorines mašinas.
3. Gilus mokymasis
Trečias ir naujausias AI etapas yra gilus mokymasis, kuris leido mašinoms mokytis iš nestruktūrizuotų duomenų, tokių kaip vaizdai, vaizdo įrašai ir garso įrašai.
Giluminio mokymosi algoritmai yra pagrįsti dirbtiniais neuroniniais tinklais, kurie imituoja, kaip žmogaus smegenys apdoroja informaciją.
Gilus mokymasis buvo naudojamas įvairiose programose, įskaitant vaizdo ir kalbos atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą ir savarankišką vairavimą.
Kai kurios iš populiariausių gilaus mokymosi schemų apima TensorFlow, Keras ir PyTorch.
Kokias pramonės šakas pakeis AI?
Dirbtinis intelektas (AI) gali pakeisti daugelį pramonės šakų – nuo sveikatos priežiūros ir finansų iki transporto ir gamybos.
Štai keletas pramonės šakų, kurias artimiausiu metu greičiausiai pakeis AI:
šaltinis: Pexels
1. Sveikatos
AI jau naudojamas sveikatos priežiūros srityje atliekant tokias užduotis kaip medicininė diagnozė, vaistų atradimas ir pacientų stebėjimas.
Dirbtinio intelekto algoritmai gali analizuoti medicininius vaizdus ir duomenis, kad padėtų gydytojams nustatyti tikslesnes diagnozes ir nustatyti galimus naujų gydymo būdų taikinius.
Ateityje AI galėtų sukurti individualizuotus gydymo planus, pagrįstus paciento genetine struktūra ir ligos istorija.
2. finansai
AI jau naudojamas finansų srityje tokioms užduotims kaip sukčiavimo aptikimas, rizikos valdymas ir algoritminė prekyba.
AI algoritmai gali analizuoti didelius finansinių duomenų kiekius realiuoju laiku, kad nustatytų modelius ir anomalijas. Jie taip pat gali padėti numatyti rinkos tendencijas ir prognozuoti riziką.
Ateityje dirbtinis intelektas galėtų būti naudojamas kuriant sudėtingesnius prekybos algoritmus ir automatizuojant daugelį užduočių, kurias šiuo metu atlieka finansų analitikai ir prekybininkai.
3. Transportas
Dirbtinis intelektas jau naudojamas transporte atliekant tokias užduotis kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, numatoma priežiūra ir maršruto optimizavimas.
AI algoritmai gali analizuoti eismo modelius ir duomenis, kad padėtų sumažinti spūstis ir pagerinti transporto tinklų efektyvumą.
Ateityje dirbtinis intelektas galėtų būti naudojamas kuriant pažangesnius savarankiškai važiuojančius automobilius ir kuriant efektyvesnes ir tvaresnes transporto sistemas.
4. gamyba
AI jau naudojamas gamyboje atliekant tokias užduotis kaip numatoma priežiūra, kokybės kontrolė ir tiekimo grandinės optimizavimas.
AI algoritmai gali analizuoti jutiklių duomenis iš gamybos įrangos, kad būtų galima numatyti, kada reikia priežiūros. Jie taip pat gali padėti nustatyti kokybės problemas, kol jos netampa didelėmis problemomis.
Ateityje dirbtinis intelektas galėtų būti naudojamas kuriant labiau automatizuotus ir veiksmingesnius gamybos procesus bei suteikiant galimybę daugiau pritaikyti ir lanksčiau gaminti.
5. Mažmeninė prekyba
AI jau naudojamas mažmeninėje prekyboje tokioms užduotims kaip klientų aptarnavimas, atsargų valdymas ir personalizuota rinkodara.
AI algoritmai gali analizuoti klientų duomenis, kad nustatytų modelius ir pageidavimus, taip pat jie gali padėti mažmenininkams optimizuoti atsargų lygį ir tiekimo grandines.
Ateityje dirbtinis intelektas galėtų būti naudojamas kuriant labiau individualizuotą apsipirkimo patirtį tiek internete, tiek parduotuvėse, taip pat siekiant užtikrinti didesnį mažmeninės prekybos automatizavimą ir efektyvumą.
6. Žemdirbystė
AI jau naudojamas žemės ūkyje tokioms užduotims kaip pasėlių stebėjimas, dirvožemio analizė ir derliaus prognozavimas.
Dirbtinio intelekto algoritmai gali analizuoti palydovinius ir dronų vaizdus, kad padėtų ūkininkams optimizuoti sodinimo ir derliaus nuėmimo grafikus, taip pat jie gali padėti nustatyti galimas pasėlių problemas, kol jos netampa didelėmis problemomis.
Ateityje dirbtinis intelektas galėtų būti naudojamas kuriant tvaresnę ir veiksmingesnę ūkininkavimo praktiką ir padedant spręsti pasaulines maisto saugumo problemas.
AI poveikis visuomenei
Dirbtinis intelektas (AI) tapo vis įtakingesne technologija, paveikiančia įvairius mūsų kasdienio gyvenimo aspektus. Nors tai suteikia didelę naudą, ji taip pat kelia galimą riziką ir etinius aspektus.
šaltinis: Pexels
Štai keletas būdų, kuriais AI veikia visuomenę, kartu su naujausia statistika ir pavyzdžiais.
1. Užimtumas
Tikimasi, kad dirbtinis intelektas sutrikdys darbo rinką, todėl pasikeis turimų darbo vietų pobūdis ir kiekis.
Remiantis Pasaulio ekonomikos forumo ataskaita, dirbtinio intelekto ir automatizavimo pritaikymas iki 2025 m. sukels maždaug 85 milijonų darbo vietų.
Tačiau tikimasi ir sukurti 97 milijonai naujų darbo vietų visame pasaulyje, daugiausia informatikos, inžinerijos ir matematikos srityse.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- „Amazon“ naudoja robotus, kad automatizuotų sandėlio operacijas ir sumažintų rankų darbo poreikį.
- Sveikatos priežiūros pramonė naudoja dirbtinio intelekto algoritmus medicininei diagnostikai ir individualiems gydymo planams, sukurdama naujas darbo galimybes sveikatos priežiūros specialistams.
2. Sveikatos
AI jau naudojamas sveikatos priežiūroje, siekiant pagerinti pacientų rezultatus ir sumažinti išlaidas. AI algoritmai gali analizuoti medicininius vaizdus ir pacientų duomenis, nustatyti modelius, kuriuos gydytojams gali būti sunku aptikti.
Jis taip pat naudojamas kuriant individualizuotus gydymo planus, pagrįstus paciento genetine struktūra ir ligos istorija.
Pavyzdžiai:
- „Google DeepMind Health“ naudoja dirbtinį intelektą, kad analizuotų medicininius vaizdus, kad aptiktų ankstyvus akių ligų, pvz., diabetinės retinopatijos, požymius.
- IBM „Watson Health“ naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų individualizuotus vėžio gydymo planus, pagrįstus paciento DNR.
3. Švietimas
AI gali pakeisti švietimą, teikdamas individualizuotą mokymosi patirties studentams. Jis gali išanalizuoti mokinio mokymosi stilių ir pateikti jam pritaikytas pamokas bei atsiliepimus.
Jis taip pat gali sumažinti mokytojų darbo krūvį automatizuodamas tokias užduotis kaip įvertinimas ir pamokų planavimas.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- Carnegie Learning AI platforma teikia asmeninį matematikos kuravimą studentams, analizuoja jų stipriąsias ir silpnąsias puses, kad sukurtų pritaikytą mokymosi planą.
- Knewton adaptyvi mokymosi platforma naudoja dirbtinį intelektą, kad suasmenintų mokymosi patirtį, koreguodamas pamokų turinį ir sudėtingumo lygį pagal mokinio rezultatus.
4. Socialinė žiniasklaida
Socialinės žiniasklaidos platformos plačiai naudoja dirbtinį intelektą naudotojų duomenims ir elgesiui analizuoti, todėl naudotojams suteikiama labiau suasmeninta ir patrauklesnė patirtis.
Tačiau yra susirūpinimo dėl etinių AI pasekmių socialinės žiniasklaidos, įskaitant klausimus, susijusius su privatumu, šališkumu ir dezinformacijos skleidimu.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- „Facebook“ algoritmas naudoja dirbtinį intelektą, kad pasiūlytų turinį, kuris gali būti įdomus vartotojui, remiantis jo naršymo istorija ir sąveika platformoje.
- „Twitter“ AI sistema naudojama aptikti ir pašalinti iš platformos šlamštą ir kenkėjišką turinį, taip sukuriant saugesnę ir pozityvesnę vartotojo patirtį.
Artimiausia AI ateitis
Artimiausia AI ateitis žada būti įdomi, nes horizonte bus daug naujų programų ir pažangos. Štai keletas artimiausios AI ateities pavyzdžių ir naujausios statistikos.
1. Autonominės transporto priemonės
Tikimasi, kad netolimoje ateityje autonominės transporto priemonės taps vis dažnesnės, tokios įmonės kaip „Tesla“, „Waymo“ ir „Uber“. daug investuoja į šią technologiją.
Remiantis „Allied Market Research“ ataskaita, tikimasi, kad pasaulinė autonominių transporto priemonių rinka sieks 556.67 mlrd.2026 m., auga a CAGR 39.47% nuo 2019 iki 2026 m.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- „Waymo“, „Alphabet“ dukterinė įmonė, išbandė savo autonomines transporto priemones Arizonoje ir artimiausiu metu planuoja pradėti teikti komercinę paslaugą.
- „Tesla“ kuria visiškai autonomines transporto priemones ir jau pristatė keletą pažangių pagalbos vairuotojui funkcijų.
2. Natūralios kalbos apdorojimas
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra AI poskyris, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas kompiuterių ir žmonių sąveikai naudojant natūralią kalbą.
Jis turi daugybę programų, įskaitant virtualūs padėjėjai, pokalbių robotai ir kalbos vertimas.
Remiantis „MarketsandMarkets“ ataskaita, tikimasi, kad pasaulinė NLP rinka pasieks 35.1 išleidžiate $ 2026 milijardą, auga a CAGR 21.5% nuo 2021 iki 2026 m.
Pavyzdžiai:
- „Google“ padėjėjas naudoja NLP, kad suprastų naudotojų užklausas ir į jas atsakytų, todėl bendravimas yra natūralesnis ir bendraujantis.
- „Amazon Alexa“ gali atlikti daugybę užduočių – nuo priminimų nustatymo iki išmaniųjų namų įrenginių valdymo, naudojant NLP, kad suprastų vartotojo komandas.
3. Sveikatos
Dirbtinis intelektas jau naudojamas sveikatos priežiūroje, siekiant pagerinti pacientų rezultatus ir sumažinti išlaidas, ir tikimasi, kad ši tendencija išliks artimiausioje ateityje.
„Tractica“ ataskaitoje prognozuojama, kad pasaulinė AI sveikatos priežiūros rinka pasieks 36.1 išleidžiate $ 2025 milijardą, auga a norma 41.5 proc.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- FDA patvirtino kelis AI algoritmus medicininei diagnozei ir gydymo planavimui, įskaitant algoritmą, galintį aptikti diabetinę retinopatiją.
- Tyrėjai naudoja dirbtinį intelektą kurdami naujus gydymo vaistus. Neseniai atliktame tyrime dirbtinis intelektas buvo naudojamas siekiant nustatyti galimą vaistą nuo Alzheimerio ligos.
4. Kibernetinis saugumas
AI vis dažniau priprantama pagerinti kibernetinį saugumą. Dėl galimybės analizuoti didelius duomenų kiekius ir aptikti modelius, galinčius rodyti kibernetinę ataką, jis yra vertingas įrankis.
Remiantis „MarketsandMarkets“ ataskaita, tikimasi, kad pasaulinė AI kibernetinio saugumo rinkoje pasieks Iki 38.2 m. - 2026 mlrd. auga ties a CAGR 23.3% nuo 2021 iki 2026 m.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- IBM „Watson for Cybersecurity“ naudoja dirbtinį intelektą, kad analizuotų didžiulį kiekį saugumo duomenis, padedantis nustatyti galimas grėsmes ir pažeidžiamumą.
- „Darktrace“ įmonės imuninė sistema naudoja dirbtinį intelektą, kad realiuoju laiku aptiktų kibernetines atakas ir į jas reaguotų, o tai pagerina organizacijų laikyseną.
AI ir su tuo susijusi privatumo rizika:
Kadangi dirbtinis intelektas vis labiau tobulėja ir plinta, didėja susirūpinimas dėl privatumo rizikos, susijusios su šia technologija. Čia pateikiami keli AI ir privatumo rizikos pavyzdžiai bei naujausia statistika.
1. Veido atpažinimo technologija
Veido atpažinimo technologija naudojama įvairiuose kontekstuose, įskaitant teisėsaugą, reklamą ir socialinę žiniasklaidą.
Tačiau tai kelia didelių susirūpinimą dėl privatumo, nes jį galima naudoti žmonių judėjimui ir veiklai stebėti be jų sutikimo.
Remiantis Pew tyrimų centro ataskaita, 56% amerikiečių nėra patenkinti, kai įmonės ar vyriausybė naudoja veido atpažinimo technologiją.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- 2019 m. San Francisko stebėtojų taryba uždraudė policijai ir kitoms vyriausybinėms agentūroms naudoti veido atpažinimo technologiją, motyvuodama susirūpinimu dėl privatumo ir pilietinių laisvių.
- Neseniai atliktas Nacionalinio standartų ir technologijų instituto tyrimas parodė, kad daugelis komercinių veido atpažinimo algoritmų turi didesnį klaidų lygį žmonėms su tamsesniais odos atspalviais, todėl kyla susirūpinimas dėl galimo šališkumo ir diskriminacijos.
2. Išmanieji namų įrenginiai
Išmanieji namų įrenginiai, tokie kaip Amazon Alexa ir Google Home, tampa vis populiaresni, tačiau jie taip pat kelia susirūpinimą dėl privatumo, nes renka duomenis apie vartotojų veiklą ir pokalbius.
Remiantis Pew tyrimų centro apklausa, 81% amerikiečių mano, kad galima rizika, kurią įmonės renka apie jas, yra didesnė už naudą.
Pavyzdžiai:
- 2019 m. buvo atskleista, kad „Amazon“ „Alexa“ įrašinėjo pokalbius ir siuntė juos trečiųjų šalių rangovams analizei be vartotojų žinios ar sutikimo.
- Neseniai atliktas Consumer Reports tyrimas parodė, kad daugeliui išmaniųjų namų įrenginių trūksta pagrindinių privatumo ir saugumo apsaugos priemonių, todėl jie yra pažeidžiami įsilaužimo ir duomenų pažeidimai.
3. Socialinė žiniasklaida
Socialinės žiniasklaidos platformos, tokios kaip „Facebook“ ir „Twitter“, naudoja AI, kad analizuotų vartotojų duomenis ir nukreiptų reklamą. Tačiau tai kelia susirūpinimą dėl privatumo, nes naudotojų asmeninė informacija yra naudojama be jų žinios ar sutikimo.
Pagal Pew tyrimų centro atlikta apklausa, 79% amerikiečių nesame įsitikinę, kad įmonės atsakingai naudos jų asmeninę informaciją.
šaltinis: Pexels
Pavyzdžiai:
- 2018 metais buvo atskleista, kad „Cambridge Analytica“ surinko milijonų „Facebook“ vartotojų duomenis be jų sutikimo ir panaudojo šiuos duomenis, kad paveiktų 2016 metų JAV prezidento rinkimus.
- Neseniai atliktas Norvegijos vartotojų tarybos tyrimas atskleidė, kad pažinčių programos, tokios kaip „Tinder“ ir „Grindr“, dalijasi naudotojų duomenimis su trečiųjų šalių reklamuotojais be naudotojų žinios ar sutikimo.
Pasiruošimas AI ateičiai
Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau sparčiai tobulėja, svarbu, kad asmenys, organizacijos ir vyriausybės pasiruoštų jo ateičiai.
Štai keletas pagrindinių būdų, kaip galime pasiruošti dirbtinio intelekto ateičiai, kartu su naujausia statistika.
1. Investuokite į švietimą ir mokymą
Kadangi dirbtinis intelektas vis labiau plinta tarp darbo jėgos, padidės darbuotojų, turinčių šios srities įgūdžių, poreikis.
Remiantis Pasaulio ekonomikos forumo ataskaita, 54 m. 2022 % visų darbuotojų reikės gerokai perkvalifikuoti ir tobulinti..
Investavimas į švietimo ir mokymo programas gali padėti asmenims ir organizacijoms pasiruošti dirbtinio intelekto ateičiai.
Pavyzdžiai:
- JK vyriausybė paskelbė svarų sterlingų investicija dirbtinio intelekto švietime ir moksliniuose tyrimuose, kuriais siekiama sukurti naujos kartos dirbtinio intelekto ekspertus ir paskatinti ekonomikos augimą.
- JAV Nacionalinis mokslo fondas apdovanojo daugiau Dolerių - 100 mln AI ir mašininio mokymosi tyrimams ir švietimui.
2. Skatinti bendradarbiavimą ir inovacijas
Bendradarbiavimas ir naujovės yra labai svarbūs norint išnaudoti visą AI potencialą. Dirbdami kartu asmenys, organizacijos ir vyriausybės gali dalytis žiniomis ir ištekliais bei kurti naujas ir novatoriškas AI programas.
Pavyzdžiai:
- „Partnership on AI“ – įmonių ir organizacijų koalicija, orientuota į atsakingo dirbtinio intelekto vystymą, vienija daugiau nei 100 narių, įskaitant „Amazon“, „Google“ ir „Microsoft“..
- Europos Sąjunga pradėjo a Milijardų € 1 pavyzdinė iniciatyva, kuria remiami DI ir robotikos moksliniai tyrimai ir inovacijos.
3. Spręskite etines ir socialines pasekmes
Visuomenėje vis labiau plintant dirbtiniam intelektui, svarbu atsižvelgti į etines ir socialines šios technologijos pasekmes. Tai apima tokias problemas kaip šališkumas, privatumas ir darbo perkėlimas.
Pavyzdžiai:
- IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelliggent Systems, daugiau nei 300 ekspertų iš pramonės, akademinės bendruomenės ir vyriausybės grupė, kuria AI etikos standartus.
- Europos Komisija paskelbė DI etikos gaires, kurios apima tokius principus kaip skaidrumas, atskaitomybė ir nediskriminavimas.
Kaip naudosime AGI?
Bendrasis dirbtinis intelektas (AGI) yra hipotetinė dirbtinio intelekto forma, galinti atlikti bet kokią intelektualinę užduotį, kurią gali atlikti žmogus.
šaltinis: Pexels
Nors AGI dar turi būti visiškai įgyvendinta, daugelis ekspertų mano, kad ilgainiui tai taps realybe. Šiame tinklaraščio įraše išnagrinėsime kai kurias galimas AGI programas ir aptarsime, kaip ją būtų galima panaudoti žmonijai.
AGI programos
- Sveikatos apsauga: AGI gali būti naudojamas kuriant naujus ligų gydymo būdus, analizuojant daugybę medicininių duomenų ir nustatant naujus modelius ir sąsajas. Jis taip pat gali būti naudojamas kuriant individualizuotus gydymo planus atskiriems pacientams, atsižvelgiant į jų unikalią ligos istoriją ir genetinę sudėtį.
- Transportas: AGI galėtų pagerinti transportavimą ir logistiką optimizuodama eismo srautus ir sumažindama spūstis keliuose ir greitkeliuose. Tai taip pat galėtų pagerinti autonominių transporto priemonių saugumą, nes jie galėtų geriau suprasti aplinką ir priimti labiau pagrįstus sprendimus.
- Išsilavinimas: AGI galėtų individualizuoti švietimą ir padaryti jį prieinamesnį asmenims, turintiems skirtingus mokymosi stilius ir gebėjimus. Jis taip pat gali būti naudojamas kuriant naujus mokomoji medžiaga ir mokymo programos, pagrįstos naujausiais kognityvinės psichologijos ir neurologijos tyrimais.
- Mokslas: AGI galėtų paskatinti mokslinius tyrimus įvairiose srityse, analizuodama didžiulį duomenų kiekį ir nustatydama naujus modelius bei tendencijas. Jis taip pat galėtų kurti ir vykdyti sudėtingus modeliavimus bei išbandyti teorijas ir modelius virtualioje aplinkoje.
- gamyba: AGI galėtų optimizuoti gamybos procesus nustatydama gamybos linijos neefektyvumą ir kliūtis. Ji taip pat galėtų kurti naujus produktus ir medžiagas, atsižvelgdama į konkrečius vartotojų poreikius ir pageidavimus.
AGI privalumai
- Padidintas efektyvumas: AGI gali žymiai pagerinti efektyvumą įvairiose pramonės šakose, automatizuodamas užduotis, kurias šiuo metu atlieka žmonės. Tai gali sukelti Padidėjęs našumas ir mažesnės sąnaudos, kurios galėtų būti naudingos ir įmonėms, ir vartotojams.
- Patobulintas tikslumas: AGI gali pagerinti įvairių užduočių tikslumą, analizuodama didžiulį duomenų kiekį ir nustatydama modelius bei koreliacijas, kurių žmonės gali nepastebėti. Tai galėtų lemti tikslesnes diagnozes sveikatos priežiūros srityje, efektyvesnį transportavimą ir logistiką bei efektyvesnius mokslinius tyrimus.
- Patobulinta sauga: AGI gali pagerinti saugą įvairiose pramonės šakose, leisdama mašinoms priimti labiau pagrįstus sprendimus ir išvengti galimų pavojų. Tai galėtų lemti saugesnį transportavimą, patikimesnius gamybos procesus ir saugesnes darbuotojų darbo sąlygas.
- Patobulintas prieinamumas: AGI gali padaryti įvairias paslaugas labiau prieinamas asmenims, turintiems skirtingus poreikius ir gebėjimus, individualizuojant paslaugas ir pritaikant jas pagal individualius pageidavimus. Tai galėtų lemti teisingesnę prieigą prie sveikatos priežiūros, švietimo ir kitų paslaugų.
AGI iššūkiai
Nors AGI tikrai turi naudos, yra ir iššūkių, kuriuos reikia spręsti. Vienas didžiausių iššūkių yra užtikrinti, kad AGI būtų kuriama atsakingai ir etiškai.
Tai apima užtikrinimą, kad AGI būtų suderinta su žmogiškosiomis vertybėmis ir užprogramuota veikti laikantis etikos principų.
Kitas iššūkis yra užtikrinti, kad AGI būtų saugus ir patikimas. Tai apima priežiūros mechanizmų kūrimą, siekiant užtikrinti, kad AGI nebūtų naudojamas žalingais tikslais ir nekeltų grėsmės žmonių saugumui.
DUK
🔮 Koks AI bus ateityje?
Tikimasi, kad dirbtinis intelektas bus labiau integruotas į mūsų kasdienį gyvenimą, pagerins sveikatos priežiūrą, automatizuosis daugiau darbo vietų, patobulins asmeninius asistentus ir žengs žingsnius sprendžiant sudėtingus pasaulinius iššūkius.
🤖 Ar AI pakeis žmonių darbus?
Nors dirbtinis intelektas automatizuos kai kurias užduotis, taip pat tikimasi, kad bus sukurta naujų darbo vietų ir pramonės šakų. Svarbiausia bus prisitaikyti prie pokyčių ir išmokti naujų įgūdžių.
🧠 Koks bus AI protingas?
Prognozuojama, kad dirbtinis intelektas ir toliau tobulės intelekto srityje, galbūt pasieks bendrą intelektą (kur jis gali suprasti arba išmokti bet kokią intelektualinę užduotį, kurią gali atlikti žmogus). Tačiau šis pažangos lygis vis dar yra daugelio ekspertų diskusijų tema.
🌍 Ar AI gali padėti išspręsti dideles pasaulio problemas?
Taip, dirbtinis intelektas gali išspręsti tokias svarbias problemas kaip klimato kaita, sveikatos priežiūra ir skurdas, analizuodamas duomenis tokiu mastu ir greičiu, kurio vien žmonėms neįmanoma.
🤝 Ar dirbtinis intelektas ir žmonės dirbs kartu?
Žmonių ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimas laikomas labiausiai tikėtinu ateitimi, nes dirbtinis intelektas stiprina žmogaus galimybes ir leidžia sutelkti dėmesį į kūrybines ir strategines užduotis.
💡 Kokie yra etiniai su AI susiję klausimai?
Etinės problemos apima privatumą, AI algoritmų šališkumą, sprendimų priėmimo skaidrumą ir poveikį užimtumui. Šių problemų sprendimas yra labai svarbus atsakingai AI plėtrai.
🔒 Ar AI saugus?
Dirbtinio intelekto saugumo užtikrinimas apima patikimų sistemų, galinčių priimti sprendimus be nenumatytų pasekmių, kūrimą, o tai yra pagrindinis nuolatinių šios srities tyrimų dėmesys.
Nuorodos:
- DI pranašumai: AI indėlis į mūsų visuomenę ir ekonomiką!
- Kaip dirbtinis intelektas keičia verslą?
- Kas yra dirbtinis intelektas?
- Kuo skiriasi dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis?
- Kur šiandien naudojamas dirbtinis intelektas?
Išvada: AI ateitis 2024 m
Dirbtinis intelektas (AI) sparčiai tobulėja ir keičia kiekvieną mūsų gyvenimo aspektą – nuo sveikatos priežiūros iki transporto, švietimo, pramogų ir ne tik.
Nors dirbtinis intelektas gali duoti didžiulę naudą žmonijai, pavyzdžiui, padidinti efektyvumą, tikslumą, saugą ir prieinamumą, jis taip pat kelia naujų iššūkių ir pavojų, kuriuos reikia spręsti.
Rengiantis dirbtinio intelekto ateičiai, svarbu sukurti priežiūros mechanizmus, kurie užtikrintų, kad dirbtinis intelektas būtų kuriamas ir naudojamas atsakingai bei etiškai.
Taip pat turime užtikrinti, kad dirbtinis intelektas būtų saugus ir patikimas bei atitiktų žmogiškąsias vertybes ir etinius principus. Tai darydami galime panaudoti AI galią, kad būtų naudinga žmonijai, kartu sumažinant galimą riziką ir iššūkius.
