Hvorfor AI ikke er noget nyt

Hvorfor AI ikke er noget nyt Kvantitativ futurist Amy Webb forklarer, hvad kunstig intelligens og data faktisk er, og hvordan de fungerer.

Mere om kunstig intelligens

  • Google DeepMind-grundlægger Demis Hassabis: Tre sandheder om AI
  • De 10 mest efterspurgte AI-job i verden
  • De 3 mest overset begrænsninger af AI i erhvervslivet
  • Sådan bliver du maskiningeniør: Et snyderi

CNET og CBS News Seniorproducent Dan Patterson satte sig sammen med Future Today Institute-grundlægger og kvantitativ futurist Amy Webb for at diskutere, hvad kunstig intelligens og data faktisk er, og hvordan de fungerer. Følgende er et redigeret udskrift af interviewet.

Dan Patterson: Okay, det tæpper samtalen om kunstig intelligens og ny teknologi. Jeg siger AI, fordi det er den ting, der er på alles tunge lige nu. Selvom du også siger, at det er kvante, og vi kommer også dertil.

Amy Webb: Skal vi tale om, hvad AI er?

Dan Patterson: Ja, så hjælp os med at forstå, hvad AI ... Når vi siger AI, er det faktisk en klynge af forskellige teknologier, maskinindlæring, naturlig sprogbehandling og andre teknologier. Så hvor er Kina i dag, og hvor er de i forhold til det vestlige marked? Og kan du hjælpe os med bedre at forstå denne forestilling om, at Kina kun stjæler, og at de ikke innoverer?

Amy Webb: Ja. Så lad mig først starte med at sige, at begrebet kunstig intelligens ikke er nyt. Vi hører bare meget om det for nylig. Og det lyder næsten buzzword-y.

Dan Patterson: Der var en AI-vinter og derefter en AI-forår.

Amy Webb: Åh sikker. Og der var en AI sommer, der er alle sæsoner. Du kan spore begyndelsen på kunstig intelligens bogstaveligt talt tusinder af år. Og det er fordi AI er meget bundet til vores hjerner, og hvordan vi tænker. Og filosofer og matematikere og teologer har i århundreder forsøgt at finde ud af forholdet mellem sind og maskine, hvordan vi tænker. Det var i 1956, på et stort møde i Dartmouth, at udtrykket kunstig intelligens først blev født. Der var et værksted, der skete den sommer, og en flok mennesker mødtes. Kryds disciplin akademikere, forskere, der forsøgte at fremme konceptet, ideen om denne pakke teknologier, som ikke kun var en maskine, der laver nogle seje ting på vores vegne. Men virkelig og virkelig en helt anden og ny computertid. En, hvor vores data er udvindt og forfinet, og andre data, der er ens indstillede, forfinede med det formål at træffe beslutninger om os, for os på vores vegne. Så det er alt, hvad AI er.

Dan Patterson: Okay, lad os stoppe der. Lad os definere et udtryk. Hvad i helvede er data?

Amy Webb: Ja, det er et godt spørgsmål. Så den bedste måde at tænke på data er alle de informationspunkter, som vi skaber eller genererer enten med vilje eller uforvekslende hele tiden.

Dan Patterson: Okay, fantastisk definition undskyld at afbryde. Lad os gå tilbage. Så AI-konference ...

Amy Webb: Så her er handlen. Selv Marvin Minsky og John McCarthy, der opfandt det udtryk AI vidste, at i det øjeblik, en teknologi bliver uundværlig og næsten usynlig, tænker vi ikke længere på det som kunstig intelligens, hvilket betyder, at vi i disse dage alle bruger AI-tid. Det er en del af vores hverdag. Så hvis du går videre til din CBS-app, og du downloader videoer, involverede en del af beslutningsmyndigheden, der blev bestemt med komprimeringen, en masse af de tekniske stykker ved at få den video fra studiet til dig, involveret nogle algoritmer. Nogle af dine data, nogle af netværkets data-

På en automatiseret måde. Det er rigtigt. Her er et klassisk eksempel, der også skaber nogle udfordringer, som vi står over for. Så når jeg bakker min bil ind i min garage, lytter jeg til meget høj musik. Vi er venner, ikke? Jeg lytter meget til Soundgarden.

Så her er det. Jeg ved ikke, om du skal være beroliget, men her er problemet. Så jeg slører musik og føler mig meget glad for dette. Når jeg går tilbage i min garage, slukker min bil nu automatisk for lydstyrken. Ofte, lige ved de bedste dele af sangen, hvilket betyder, at og årsagen er, fordi nogen et eller andet sted besluttede, at det ville være bedst at have den automatiske funktion tilgængelig i bilen. Så det gør jeg ikke, antager jeg, at jeg kommer ind i en bilulykke, når jeg backer ind, fordi jeg er distraheret. Det tager ikke højde for ting, som om jeg ikke har været i en bilulykke, når jeg kørte baglæns for at komme ind i min garage. Jeg har ikke været i en bilulykke i denne bil, der var ingen markører der, der antydede, at jeg skulle have musikken afvist. Men jeg har ikke længere muligheden for at tage denne beslutning.

Dan Patterson: Så algoritmen er optimeret?

Amy Webb: Nå, det er det, jeg mener, det er optimeret for mig, det er sandsynligvis optimeret til nogen, der har været i en masse bilulykker, antager jeg, at de støtter op i deres garager. Men denne optimering er problemet, fordi når du bygger AI-økosystemet, når du bygger applikationer, når du træner maskiner, for at lære at tage beslutninger, hvad der sker er-

Dan Patterson: Hvilket kræver data. Beklager, for at afbryde afbryder jeg evigt--

Amy Webb: Så her er problemet. Hvem designer vi for? Fordi du ikke nøjagtigt kan forudsige hvert enkelt resultat for hvert enkelt menneske, er det matematisk umuligt. Der er for mange variabler, vi har endnu ikke de computere, der kan gøre dette, og vi er også lunefulde, ikke? Så det bedst mulige resultat er at optimere. Er at optimere den beslutningstagning. Men hvem optimerer vi os for? Det meste af tiden optimerer vi for de mennesker, der har bygget systemerne. Hvem måske eller måske ikke ligner dig, lyder måske eller måske ikke som dig, og deri ligger problemerne.

Nu stillede du mig et spørgsmål om Kina for længe siden. Og forskellen mellem Kinas innovation og noget af, hvad der sker i Vesten. Vi må holde op med at se på Kina som en kopi-pasta-kultur. Denne opfattelse er forældet, og den er farlig. Og årsagen hertil er, fordi hvis vi fortsat kun kigger efter kopipapis-signaler, det, vi afvikler, mangler al den innovation, der kommer ud af Kina i realtid. Vi anerkender ikke engang det som innovation.

Jeg vil hævde, at Kina har bygget Road-initiativet, det pilotprojekt, det har med 68 lande. Ansigt til ansigt diplomati, ikke kun på de øverste regeringsniveauer, men gennem partiets forretningsførere. Lavere niveau, lavere placering af regeringsfolk, der konstant rejser til Afrika, til Latinamerika til Sydøstasien, det er innovation. At nogle af de teknologier, vi er begyndt at se, nogle af de løsninger, der sker for at hacking og overtrædelser, som vi er begyndt at se, som ikke er i tjeneste til reproduktion af produkter, der kan sælges, men i stedet finde frem til måder at udnytte ved hjælp af vores data, alt dette er utroligt kreativt.

Så vi er i fare for at miste terræn til Kina, ikke kun økonomisk og politisk, men også på andre områder i livet, hvis vi fortsat antager, at Kina bare stjæler vores ideer og laver mindre versioner af dem. Det er ikke det, der foregår mere. Og det har ikke været tilfældet i lang tid, og jeg vil hævde, at det heller ikke er tilfældet med AI. Der er i det væsentlige ni store virksomheder, der kontrollerer fremtiden for kunstig intelligens, fordi det er dem, der kontrollerer den største andel af data. Og du har brug for data for at træne systemerne og for at få systemerne til at fungere. Og så i sidste ende at gøre ting som at forhindre mig i at køre baglæns ind i min garage, mens jeg lytter til høj musik.

Dan Patterson: Det er en fantastisk cirkel. Du tog næsten min pivot. Din bog kaldes The Big Nine, og den handler om ni store teknologifirmaer, der er dybt investeret, ikke kun økonomisk, men intellektuelt i kunstig intelligens. Nogle af disse er kendte firmaer, Google, Amazon, nogle af dem er kinesiske virksomheder, hvad er disse virksomheder, og hvorfor er de så vigtige?

Amy Webb: Så der er ni store virksomheder, som jeg faktisk har skrevet om og snakket om i årevis. Så i USA er der seks Google, Amazon, Apple, Microsoft, IBM og Facebook, og i Kina er de samlet kendt som BAT. Så dette er Baidu, Alibaba, Tencent. Det betyder ikke, at der ikke er andre virksomheder, der også arbejder med AI. Salesforce gør bestemt nogle interessante ting, så som Uber kunne jeg lave en lang liste. Men for det meste er det disse virksomheder, der udvikler rammerne, de udvikler skytjenesterne, de har forbrugerapplikationer, der miner og foredler vores data. Og de er i meget forskellige situationer.

Så i USA tjener vores seks virksomheder et par forskellige mestre. De tjener indfaldene i Wall Street, og når DC tilfældigvis er opmærksom i fem minutter, tjener de til en vis grad interesserne for mennesker, der er i kongressen. Det meste af tiden er dette forhold antagonistisk mere end noget andet. Men i Kina er det meget anderledes. Så BAT er uafhængige virksomheder, men de samarbejder med de politiske ledere i Beijing. Og lad os ikke glemme, at der er par ting i horisonten i Kina i 1949, det er hundrede års jubilæum for CCP. Kina har den største sociale mobilitet, Kina har det største antal mennesker, der er ved at gå op til højere og højere socioøkonomiske positioner i en skala, som vi aldrig har set før på planeten.

I en tid, hvor det nu er temmelig klart nu, at klimaet har ændret sig, vil vi sandsynligvis løbe tør for de ressourcer, vi har brug for. Så der er en masse forskellige ting, der alle sker på samme tid. Og præsident Xi Jinping, jeg tror, ​​det var tidligere i 2018, og hans parti ændrede reglerne i Kina. Der er ikke flere tidsbegrænsninger. Så Xi Jinping er faktisk præsident for livet. Så der er en hel del ændringer i horisonten, og det er derfor, når du tænker på AI, du ikke bare kan skylle den af ​​og antage, at samtalen handler om mordererobotter og maskiner, der kommer til at tage vores job, ikke? AI er den næste æra af computing. Det er ikke en enkelt teknologi. Og hvis du tænker på livet som et gigantisk, Venn-diagram, er der en masse krydsende vektorer her, der har med politik at gøre. Og hverdagen og privatlivets fred, mange af geopolitikker, geoøkonomi, masser af forskellige ting.

© Copyright 2021 | mobilegn.com