Η τεχνητή νοημοσύνη και πώς θα αλλάξει τον κόσμο

Τα τελευταία χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει όλο και μεγαλύτερο μέρος της καθημερινής ζωής. Κάποτε μόνο τροφή για βιβλία επιστημονικής φαντασίας, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται τώρα σε βιομηχανίες που κυμαίνονται από το μάρκετινγκ έως την υγειονομική περίθαλψη. Μέχρι το 2025, η παγκόσμια αγορά μόνο για λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να αυξηθεί στα 126 δισεκατομμύρια δολάρια .

Παρόλο που η τεχνητή νοημοσύνη είναι αρκετά διαδεδομένη τώρα, τα επόμενα χρόνια και δεκαετίες, η τεχνητή νοημοσύνη και άλλες τεχνολογίες θα φέρουν επανάσταση στον κόσμο, ανοίγοντας τεράστιες ευκαιρίες για οικονομική και κοινωνική ανάπτυξη. Εδώ είναι τι πρέπει να ξέρετε για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει τον κόσμο.

Αρχικά, ας εξηγήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη

Αν και οι περισσότεροι άνθρωποι έχουν τουλάχιστον μια γενική κατανόηση και με τον όρο, η σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ευρύ και πολύπλοκο πεδίο. Πριν προχωρήσουμε στο τι μπορεί να επιτύχει η τεχνητή νοημοσύνη στο εγγύς μέλλον, ας κάνουμε ένα βήμα πίσω και ας ρίξουμε μια ματιά στο τι είναι πραγματικά η τεχνητή νοημοσύνη και πώς λειτουργεί.

Τι διαχωρίζει την τεχνητή νοημοσύνη από τον συμβατικό προγραμματισμό υπολογιστών;

Για να ξεκινήσουμε, ας εξετάσουμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη διαφέρει από τις μεθόδους προγραμματισμού που χρησιμοποιούνται στα παραδοσιακά συστήματα υπολογιστών. Σε ένα συμβατικό πρόγραμμα, ένας προγραμματιστής γράφει ένα σύνολο εντολών που χρησιμοποιείται από το σύστημα για την επεξεργασία των εισόδων. Ενώ οι είσοδοι ενδέχεται να αλλάξουν, ο αλγόριθμος που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία της εισόδου παραμένει ο ίδιος και χρησιμοποιείται για την παραγωγή ορισμένων εξόδων.

Η τεχνητή νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, ανατρέπει αυτήν την ιδέα στο κεφάλι της. Αντί να μετατρέπει μια είσοδο σε έξοδο χρησιμοποιώντας ένα σύνολο προκαθορισμένων εντολών, ένα πρόγραμμα AI «μαθαίνει» από τις εισόδους που του δίνονται . Με άλλα λόγια, αντί να δημιουργεί ένας άνθρωπος προγραμματιστής έναν αλγόριθμο για το χειρισμό των εισροών, ο υπολογιστής αναπτύσσει και στη συνέχεια βελτιώνει συνεχώς τον δικό του αλγόριθμο. Αυτό επιτρέπει στο πρόγραμμα να βελτιώνεται σταδιακά σε μια δεδομένη εργασία καθώς εκπαιδεύεται με μεγάλα σύνολα δεδομένων και παρέχει ανατροφοδότηση σχετικά με την ακρίβεια των αποτελεσμάτων του. Αντί να χρησιμοποιεί ένα σύνολο κανόνων για να μετατρέψει μια είσοδο σε έξοδο, η τεχνητή νοημοσύνη εκπαιδεύεται να «μαθαίνει» τους κανόνες μιας δεδομένης εργασίας καθώς προχωρά.

Οι τύποι της τεχνητής νοημοσύνης

Σε γενικές γραμμές, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χωριστεί σε δύο βασικές κατηγορίες . Το πρώτο, γνωστό ως στενή τεχνητή νοημοσύνη, αναφέρεται στην ικανότητα εκτέλεσης μιας στενά καθορισμένης εργασίας ή ενός συνόλου εργασιών. Ένα στενό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να παίξει ένα παιχνίδι, να προτείνει προϊόντα με βάση μοτίβα στα δεδομένα πελατών ή να διαχειριστεί ηλεκτρικά δίκτυα σύμφωνα με την κατανάλωση ενέργειας. Θα πρέπει να σημειωθεί ότι μια εργασία δεν χρειάζεται να είναι απλή για να αντιμετωπιστεί από ένα στενό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης. Ένα πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται για τον έλεγχο ενός αυτοοδηγούμενου αυτοκινήτου, για παράδειγμα, εξακολουθεί να θεωρείται παράδειγμα στενής τεχνητής νοημοσύνης, παρά τη σχετικά περίπλοκη φύση της οδήγησης.

Ο δεύτερος τύπος τεχνητής νοημοσύνης αναφέρεται ως γενική τεχνητή νοημοσύνη. Σε αντίθεση με μια στενή τεχνητή νοημοσύνη, ένα γενικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης θα είναι σε θέση να αντιμετωπίσει μια σειρά διαφορετικών και άσχετων εργασιών μαθαίνοντας και εφαρμόζοντας την προηγούμενη εμπειρία. Υπό αυτή την έννοια, μια γενική τεχνητή νοημοσύνη θα ήταν παρόμοια με έναν άνθρωπο. Περιττό να πούμε ότι η γενική τεχνητή νοημοσύνη είναι μια πολύ πιο προηγμένη και τεχνολογικά απαιτητική εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης από τη στενή τεχνητή νοημοσύνη.

Μια επέκταση της γενικής τεχνητής νοημοσύνης είναι η έννοια της τεχνητής υπερνοημοσύνης . Υποθετικά, ένα πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης που έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται γενικές εργασίες και έχει πρόσβαση σε αρκετά μεγάλη μνήμη και πόρους επεξεργασίας δεδομένων θα μπορούσε τελικά να ξεπεράσει τους ανθρώπους σε σχεδόν κάθε εργασία. Αν και ενδιαφέρουσα, η τεχνητή υπερνοημοσύνη εξακολουθεί να βρίσκεται στη σφαίρα της επιστημονικής φαντασίας.

Κατανόηση της Μηχανικής Μάθησης και της Βαθιάς Μάθησης

Εκτός από τους βασικούς τύπους τεχνητής νοημοσύνης που συζητήθηκαν παραπάνω, υπάρχουν πολλαπλές προσεγγίσεις για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Οι δύο πιο σημαντικές μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης είναι γνωστές ως μηχανική μάθηση (ML) και βαθιά μάθηση (DL) .

Η μηχανική μάθηση είναι μια μέθοδος με την οποία οι υπολογιστές μπορούν να «μάθουν» από δεδομένα που τους παρέχονται. Τα συστήματα ML εκπαιδεύουν αλγόριθμους για να αναγνωρίζουν σωστά τα μοτίβα ή άλλα χαρακτηριστικά των εισόδων. Όσο περνά ο καιρός, ο αλγόριθμος θα βελτιώνεται σταδιακά στη σωστή εκτέλεση της εργασίας που εκπαιδεύεται να εκτελεί. Η ML χρησιμοποιείται ευρέως στην προγνωστική ανάλυση , το φιλτράρισμα email, τον εντοπισμό απάτης στο διαδίκτυο, τα chatbot υποστήριξης πελατών και μια σειρά από άλλες χρήσιμες εργασίες. Ωστόσο, για να λειτουργήσει η εκπαίδευση, οι άνθρωποι πρέπει γενικά να επιλέξουν τις ιδιότητες των δεδομένων που ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται να προσδιορίζει.

Η βαθιά μάθηση, μια πιο προηγμένη έκδοση της μηχανικής μάθησης, οδηγεί αυτήν την ιδέα στο επόμενο επίπεδο. Τα προγράμματα βαθιάς μάθησης προσπαθούν να μιμηθούν τις λειτουργίες του ανθρώπινου εγκεφάλου φιλτράροντας και ταξινομώντας αυτόματα δεδομένα. Σε αντίθεση με την κανονική ML, ένας αλγόριθμος DL μπορεί να αναζητήσει και να μάθει από μοτίβα σε δεδομένα, ακόμη και χωρίς ο άνθρωπος να του πει τι να αναζητήσει. Λόγω της ικανότητάς τους να βρίσκουν μοτίβα από μόνα τους, τα συστήματα DL χρησιμοποιούνται συνήθως σε πιο προηγμένες εφαρμογές, όπως η όραση υπολογιστή και τα αυτόνομα οχήματα. Παρά το γεγονός ότι είναι πιο προηγμένη και πιο ισχυρή, η βαθιά μάθηση έχει ορισμένους περιορισμούς. Κατά κανόνα, οι αλγόριθμοι DL απαιτούν μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και περισσότερη ισχύ επεξεργασίας, γεγονός που καθιστά πιο δαπανηρή την ανάπτυξη και την εκπαίδευσή τους από τους συνηθισμένους αλγόριθμους ML.

Η τρέχουσα κατάσταση της τεχνολογίας AI

Για να κατανοήσουμε πού πηγαίνει η τεχνητή νοημοσύνη, είναι πρώτα σημαντικό να γνωρίζουμε πού βρίσκεται αυτή τη στιγμή και πώς έφτασε εκεί. Για το πλαίσιο, ας ρίξουμε μια ματιά στην ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης και την κατάσταση της τεχνολογίας όπως υπάρχει σήμερα.

Μια σύντομη ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης

Αν και υπήρχαν προηγούμενα προηγούμενα, ο όρος «τεχνητή νοημοσύνη» χρησιμοποιήθηκε για πρώτη φορά σε ακαδημαϊκό συνέδριο το 1956 . Εκείνο το συνέδριο και οι συμμετέχοντες πυροδότησαν ένα κύμα ενδιαφέροντος για την έννοια της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά η πρόοδος στον τομέα αποδείχθηκε εξαιρετικά αργή. Στα μέσα της δεκαετίας του 1970, το αρχικό κύμα ενθουσιασμού είχε ξεθωριάσει σε μεγάλο βαθμό, με αποτέλεσμα αυτό που έγινε γνωστό ως χειμώνας της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η περίοδος στασιμότητας θα διαρκέσει μέχρι τις αρχές της δεκαετίας του 1980.

Καθώς η υπολογιστική ισχύς συνέχισε να βελτιώνεται, ωστόσο, οι κυβερνήσεις και οι επιχειρήσεις έδειξαν ανανεωμένο ενδιαφέρον για την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτή η περίοδος θα επιφέρει σημαντικές προόδους στον τομέα, συμπεριλαμβανομένης της ανάπτυξης της πρώιμης βαθιάς μάθησης . Αυτή ήταν επίσης η εποχή που είδε την άνοδο των έμπειρων συστημάτων, των αλγορίθμων υπολογιστών που σχεδιάστηκαν να μιμούνται την ανθρώπινη λήψη αποφάσεων ελέγχοντας τις εισροές σε σχέση με ένα υπάρχον σώμα γνώσης. Αν και πρωτόγονα με τα σημερινά πρότυπα, τα έμπειρα συστήματα αντιπροσώπευαν μια πρώιμη μορφή τεχνητής νοημοσύνης που ήταν χρήσιμη σε πραγματικές επιχειρηματικές εφαρμογές.

Από τη δεκαετία του 1990 και τις αρχές της δεκαετίας του 2000, η ​​τεχνητή νοημοσύνη άρχισε να πλησιάζει την τρέχουσα κατάστασή της πρώιμα chatbots AI. Κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου αναπτύχθηκαν τα , τα προγράμματα υπολογιστικής όρασης και άλλες εφαρμογές που είναι σχετικά κοινές σήμερα. Ταυτόχρονα, η υπολογιστική ισχύς συνέχισε να αυξάνεται, επιτρέποντας στους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης να γίνουν πιο χρήσιμοι και επιφέροντας αυξημένη χρήση της μηχανικής μάθησης.

Πού είναι η AI σήμερα;

Σήμερα, τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης αιχμής χρησιμοποιούν κατά κύριο λόγο μια μορφή μηχανικής μάθησης γνωστή ως τεχνητό νευρωνικό δίκτυο (ANN) . Τα ANN μοντελοποιούν τη λειτουργία των νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο, επιτρέποντας στις μηχανές να «σκέφτονται» περισσότερο σαν άνθρωποι. Τα ANN επιτρέπουν στα AI να προσεγγίζουν πιο σύνθετες εργασίες, καθιστώντας τα κατάλληλα για την ταχεία εκπαίδευση αλγορίθμων βαθιάς μάθησης.

Όσον αφορά τις εφαρμογές, η χρήση AI έχει επεκταθεί πολύ τα τελευταία χρόνια. Σήμερα, θα βρείτε προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται για να κάνουν τα πάντα, από την επιμέλεια των ροών κοινωνικής δικτύωσης έως τη βελτίωση των αποδόσεων των καλλιεργειών στη γεωργία . Αν και δίνεται μεγάλη προσοχή στη χρήση της τεχνολογίας σε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και αυτόνομα drones, η πραγματικότητα είναι ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι σχεδόν παντού και οι περισσότεροι άνθρωποι αλληλεπιδρούν μαζί τους με κάποια δυναμικότητα σε καθημερινή βάση.

Παρά τον πολλαπλασιασμό και το ευρύ φάσμα χρήσεών της, η τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να είναι σε μεγάλο βαθμό ένα αναδυόμενο τεχνολογικό πεδίο. Οι εφαρμογές που είναι συνηθισμένες σήμερα θα ήταν κάτι παραπάνω από ακαδημαϊκά έργα πριν από 10 ή 20 χρόνια. Είναι επίσης σημαντικό να σημειωθεί ότι όλη η σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη κατηγοριοποιείται ως στενή τεχνητή νοημοσύνη. Παρόλο που μπορεί να είναι αρκετά αποτελεσματικό σε ορισμένες εργασίες, η τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να είναι πολύ πίσω από τους ανθρώπους όσον αφορά τη γενική νοημοσύνη. Κατά μέσο όρο, οι περισσότεροι ειδικοί πιστεύουν ότι θα είναι τουλάχιστον το 2060 πριν επιτευχθεί η γενική τεχνητή νοημοσύνη.

Ποιες εταιρείες πρωτοστατούν στην τεχνητή νοημοσύνη σήμερα;

Ενώ υπάρχουν πολλές μικρές νεοφυείς επιχειρήσεις που προσπαθούν να αξιοποιήσουν την τεχνολογία AI, το πεδίο κυριαρχείται σε μεγάλο βαθμό από μερικές μεγάλες, επιτυχημένες εταιρείες με τους πόρους και την τεχνογνωσία για να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία στο μέγιστο. Παρακάτω, θα βρείτε μια σύνοψη ορισμένων από τις κορυφαίες εταιρείες στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης σήμερα.

Google

Ως συνήθως στον κόσμο της τεχνολογίας, η Google βρίσκεται στην αιχμή του κινήματος της τεχνητής νοημοσύνης. Η Google χρησιμοποιεί διάφορες μορφές τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά τη βαθιά εκμάθηση, για να τροφοδοτήσει πολλές από τις υπηρεσίες της που απευθύνονται στους καταναλωτές. Η αναγνώριση φωνής στο Google Assistant , η αναγνώριση εικόνας και η αυτόματη ανάλυση βίντεο είναι μερικά μόνο παραδείγματα του τρόπου με τον οποίο η εταιρεία έχει εφαρμόσει την τεχνολογία σε πρακτικό επίπεδο.

Ενώ η Google είναι σίγουρα ηγέτης στην εφαρμογή της AI, η πιο σημαντική συνεισφορά της εταιρείας στον τομέα ήταν η δημιουργία μιας βιβλιοθήκης μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που ονομάζεται TensorFlow . Επιτρέποντας σε οποιονδήποτε ενδιαφέρεται για την τεχνητή νοημοσύνη να αναπτύξει νέα εργαλεία χρησιμοποιώντας το TensorFlow, η Google έχει εκδημοκρατίσει μαζικά τον τομέα. Ως συγγραφέας του κύριου εργαλείου ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη προγραμμάτων AI σήμερα, η Google είναι αναμφισβήτητα ο παγκόσμιος ηγέτης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.

Αmazon

Ενώ η Google σίγουρα ηγείται όσον αφορά την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, η Amazon έχει αξιοποιήσει την τεχνολογία για να βελτιστοποιήσει τις επιχειρηματικές της λειτουργίες και έχει δείξει τα ρεαλιστικά αποτελέσματα που μπορεί να παράγει η τεχνητή νοημοσύνη. Εκτός από τη διάσημη μηχανή συστάσεων προϊόντων με τεχνητή νοημοσύνη, η Amazon έχει αναπτύξει τον προσωπικό βοηθό Alexa στην πλευρά της επιχείρησής της που αντιμετωπίζει τον πελάτη. Η πραγματική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης στην Amazon, ωστόσο, βρίσκεται στα παρασκήνια, όπου η μηχανική μάθηση επέτρεψε στην εταιρεία να βελτιώσει μαζικά τις λειτουργίες της αποθήκης της . Παρόμοια συστήματα χρησιμοποιούνται επίσης για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών παράδοσης της εταιρείας , διασφαλίζοντας ότι τα αμέτρητα πακέτα που διαχειρίζεται καθημερινά η Amazon φτάνουν στους προορισμούς τους όσο το δυνατόν γρηγορότερα.

Bitmain

Παρόλο που δεν είναι τόσο υψηλού προφίλ όσο η Google ή η Amazon, ο παραγωγός τσιπ εξόρυξης Bitcoin Bitmain έχει κάνει επίσης ορισμένες σημαντικές συνεισφορές στον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης. Τον Απρίλιο του 2020, η εταιρεία αποκάλυψε ότι είχε αναπτύξει με επιτυχία ένα λογισμικό αναγνώρισης εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη που προοριζόταν να εντοπίσει σπάνια, απειλούμενα πτηνά για λόγους διατήρησης. Η Bitmain χρησιμοποιεί επίσης το υλικό τσιπ με δυνατότητα AI για να υποστηρίξει την ανάπτυξη έργων που κυμαίνονται από έξυπνες πόλεις έως βελτιωμένα συστήματα αναγνώρισης προσώπου.

Tesla

Όπως θα περίμενε κανείς, η ηλεκτρική αυτοκινητοβιομηχανία Tesla έχει κλίνει στην τεχνητή νοημοσύνη ως βασικό συστατικό της επιχείρησής της καθώς πιέζει να αναπτύξει πλήρως αυτόνομα επαγγελματικά οχήματα. Στην πραγματικότητα, η εταιρεία προετοιμάζεται για το σύστημα οδήγησης τεχνητής νοημοσύνης από την πρώτη μέρα, εξοπλίζοντας κάθε όχημα που πουλάει με το υλικό που απαιτείται για την αυτοοδήγηση . Καθώς αναπτύσσονται νέες δυνατότητες αυτόνομης οδήγησης, η Tesla μπορεί απλώς να τις στείλει με τη μορφή ενημέρωσης λογισμικού.

Το 2019, η Tesla έφτασε στο σημείο να εξαγοράσει την startup τεχνητής νοημοσύνης DeepScale για να υποστηρίξει την ανάπτυξη του συστήματος Autopilot της. Αυτή η απόφαση έδειξε πόσο σημαντική πιστεύει η εταιρεία η τεχνολογία AI για το μέλλον της, καθώς και πόση αξία μπορούν να αποκτήσουν στην αγορά οι startups που εστιάζονται στην τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης.

Πέρα από το σύστημα αυτόνομης οδήγησης, η Tesla σχεδιάζει επίσης να αναπτύξει τεχνητή νοημοσύνη ως μέρος του έργου της εικονικής μονάδας παραγωγής ενέργειας . Αυτό το έργο πράσινης ενέργειας, που προορίζεται να συμπληρώσει ή να αντικαταστήσει τους παραδοσιακούς σταθμούς ηλεκτροπαραγωγής με οικιακό ηλιακό υλικό, θα χρησιμοποιεί αναλυτικά στοιχεία AI για να προβλέψει τη χρήση και τη ζήτηση, επιτρέποντας στο δίκτυο VPP να κάνει προσαρμογές όπως χρειάζεται κατά τις ώρες υψηλής ζήτησης.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει θεμελιωδώς τον κόσμο

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μοιάζει με κανένα άλλο εργαλείο που αναπτύχθηκε ποτέ από την ανθρωπότητα. Επιτρέποντας στους υπολογιστές να μαθαίνουν και να σκέφτονται μόνοι τους, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν τη δυνατότητα να βοηθήσουν τους εργαζόμενους ακόμη και στις πιο περίπλοκες εργασίες. Συνδυάζοντας την ανθρώπινη διάνοια με την ολοένα και πιο ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη, η τεχνολογία είναι έτοιμη να αλλάξει θεμελιωδώς σχεδόν κάθε τομέα της σύγχρονης ζωής. Αν και η εξερεύνηση κάθε μεμονωμένης χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης σε ένα μόνο άρθρο θα ήταν αδύνατη, θα βρείτε μερικούς από τους πιο σημαντικούς τομείς που η τεχνητή νοημοσύνη πρόκειται να φέρει επανάσταση που αναφέρονται παρακάτω.

Υγεία και Ιατρική

Ο ιατρικός τομέας είναι αναμφισβήτητα ένας από τους τομείς στους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να έχει τον μεγαλύτερο βαθμό επιρροής. Οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης σε ιατρικές ρυθμίσεις ξεκινούν με διαγνωστικά. Με τη σάρωση των ιατρικών δεδομένων για ενδεικτικά σημάδια ασθένειας, οι διαγνωστικοί αλγόριθμοι έχουν αποδειχθεί ότι προλαβαίνουω με ακρίβεια καταστάσεις νωρίτερα από τους επαγγελματίες του ιατρικού κλάδου. Είναι εντυπωσιακό ότι αυτή η τεχνολογία μπορεί να λειτουργήσει ακόμη και χωρίς τη συνεργασία εκπαιδευμένου γιατρού. Το 2018, ο FDA ενέκρινε τη χρήση ενός διαγνωστικού εργαλείου τεχνητής νοημοσύνης για την ανίχνευση της διαβητικής αμφιβληστροειδοπάθειας χρησιμοποιώντας σαρώσεις ματιών ασθενούς. Αυτό το σύστημα λειτουργεί ανεξάρτητα από έναν εξειδικευμένο διαγνωστικό, απαιτώντας μόνο έναν εργαζόμενο χαμηλότερης ειδίκευσης για τη λήψη των σαρώσεων. Τέτοια συστήματα θα μπορούσαν κάποτε να επιτρέψουν ταχύτερες, πιο ακριβείς διαγνώσεις σε ένα περιβάλλον πρωτοβάθμιας φροντίδας υγείας.

Ωστόσο, ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική δεν τελειώνει με τη διάγνωση. Η τεχνολογία μπορεί επίσης να εφαρμοστεί για να κάνει τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων ταχύτερη και λιγότερο δαπανηρή. Χρησιμοποιώντας βάσεις δεδομένων κλινικών δοκιμών και ακαδημαϊκών ερευνητικών άρθρων, τα AI μπορούν γρήγορα να αναγνωρίσουν υποψήφιες ενώσεις που είναι γνωστό ότι αλληλεπιδρούν με την παθολογία μιας δεδομένης ασθένειας. Συγκρίνοντας δείγματα ιστού από ασθενείς με και χωρίς συγκεκριμένη ασθένεια, τα συστήματα ανακάλυψης φαρμάκων τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να αποκαλύψουν νέες πληροφορίες σχετικά με το πώς αυτή η ασθένεια εξελίσσεται στο ανθρώπινο σώμα. Αυτές οι γνώσεις μπορούν στη συνέχεια να οδηγήσουν σε συστάσεις για χημικές ενώσεις που θα μπορούσαν να αποδειχθούν αποτελεσματικές, ακόμα κι αν δεν είχαν προηγουμένως συσχετιστεί με την εν λόγω πάθηση.

Ακόμη και στον τομέα υψηλού κινδύνου της χειρουργικής, επαγγελματίες υγείας και ερευνητές ανακαλύπτουν ενισχυμένους ρόλους για την τεχνητή νοημοσύνη. Μαθαίνοντας από προηγούμενα χειρουργικά σχέδια, οι AI μπορούν να βοηθήσουν τους χειρουργούς προτείνοντας νέα χειρουργικά σχέδια για παρόμοιες περιπτώσεις. Η ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε επίσης να βελτιώσει σημαντικά τα χειρουργικά ρομπότ , επιτρέποντάς τους να εκτελούν ένα ευρύτερο και πιο σύνθετο φάσμα εργασιών για να βοηθήσουν αποτελεσματικότερα τον επιβλέποντα χειρουργό.

Τέλος, η προγνωστική ανάλυση AI μπορεί μια μέρα να είναι σε θέση να εντοπίσει πιθανές επιδημίες και να βοηθήσει τους ειδικούς μολυσματικών ασθενειών να συντονίσουν τις απαντήσεις. Αυτή η ικανότητα αποδείχθηκε στην αρχή της πανδημίας COVID-19, όταν μια χούφτα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης παρείχαν έγκαιρες προειδοποιήσεις για πιθανή επιδημία αναπνευστικής νόσου στη Γουχάν της Κίνας, περισσότερο από μία εβδομάδα πριν ο ΠΟΥ αναγνωρίσει επίσημα την αρχή της επιδημίας. Με μελλοντικές βελτιώσεις, τέτοια προγράμματα πρόβλεψης αναλυτικών στοιχείων θα μπορούσαν να παρέχουν νωρίτερα και πιο αποτελεσματικά insights για τις αναδυόμενες απειλές για την υγειονομική περίθαλψη. Παρόμοια συστήματα μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την προετοιμασία των νοσοκομείων για τη διαχείριση μεγάλου αριθμού ασθενών, βελτιστοποιώντας τη χρήση των πόρων και επιτρέποντας στο προσωπικό του νοσοκομείου να σχεδιάζει εκ των προτέρων σενάρια υψηλής ζήτησης.

Στο σύνολό τους, αυτές οι χρήσεις δείχνουν έναν ρόλο για την τεχνητή νοημοσύνη στον ιατρικό τομέα που εκτείνεται από την έρευνα έως την πρακτική φροντίδα ασθενών. Οποιαδήποτε από αυτές τις τεχνολογικές εξελίξεις θα ήταν εξαιρετικά χρήσιμη από μόνη της, αλλά η συλλογική ανάπτυξή της θα φέρει επανάσταση στην ικανότητα των επαγγελματιών της ιατρικής να κατανοούν και να αντιμετωπίζουν τις ανθρώπινες ασθένειες.

Επιχειρήσεις και Οικονομικά

Όπως και στην υγειονομική περίθαλψη, η τεχνητή νοημοσύνη πρόκειται να αλλάξει και να βελτιστοποιήσει σχεδόν κάθε μέρος του σύγχρονου επιχειρηματικού κόσμου. Οι επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις ξεκινούν με την παροχή γνώσεων βάσει δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων . Από την κατανομή πόρων σε εκστρατείες μάρκετινγκ μέχρι την απόφαση ποιος υποψήφιος θα προσλάβει για μια θέση εργασίας, η ανάλυση AI μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να κάνουν καλύτερες, πιο κερδοφόρες επιλογές. Αυτά τα συστήματα ταιριάζουν ιδιαίτερα στην ολοένα και πιο ψηφιακή φύση του χώρου εργασίας, καθώς οι σύγχρονες επιχειρήσεις δημιουργούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων από τα οποία μπορούν να μάθουν οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των επιχειρηματικών λειτουργιών.

Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αναλύει γρήγορα τη λειτουργία σύνθετων συστημάτων την καθιστά επίσης απόλυτα προσαρμοσμένη στον τομέα της διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας . Τις τελευταίες δεκαετίες, οι παγκόσμιες αλυσίδες εφοδιασμού έχουν γίνει μεγαλύτερες και πιο περίπλοκες από ποτέ. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, ωστόσο, οι επιχειρήσεις θα μπορούσαν να προβλέψουν προληπτικά τη ζήτηση, να κάνουν τις αποθήκες πιο αποτελεσματικές και να βελτιστοποιήσουν τις διαδρομές παράδοσης για να διασφαλίσουν ότι η αλυσίδα εφοδιασμού λειτουργεί όσο το δυνατόν πιο ομαλά και γρήγορα. Σύμφωνα με μια πρόσφατη έρευνα που διεξήχθη από την McKinsey and Company, το 61 τοις εκατό των επιχειρήσεων αναμένουν να δουν εξοικονόμηση πόρων στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας ως αποτέλεσμα της ενοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης.

Είναι σημαντικό να σημειωθεί, ωστόσο, ότι η επιρροή της τεχνητής νοημοσύνης στον επιχειρηματικό τομέα δεν εξαντλείται στα logistics, τον προγραμματισμό και την ανάλυση. Τα επόμενα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη πιθανότατα θα έχει εξίσου μεγάλη παρουσία στα πατώματα των εργοστασίων όσο και στις αίθουσες συνεδριάσεων των εταιρειών. Η ίδια έρευνα της McKinsey που αναφέρθηκε παραπάνω έδειξε ότι το 64 τοις εκατό των επιχειρήσεων αναμένουν να δουν εξοικονόμηση πόρων στις κατασκευαστικές τους δραστηριότητες ως αποτέλεσμα της τεχνητής νοημοσύνης. Σε μεγάλο βαθμό, αυτές οι εξοικονομήσεις θα είναι το αποτέλεσμα των συστημάτων πρόβλεψης συντήρησης που παρακολουθούν την απόδοση του εξοπλισμού και προγραμματίζουν τη συντήρηση για να ελαχιστοποιήσουν το χρόνο διακοπής λειτουργίας. Οι παραγωγικοί αλγόριθμοι μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη βελτιστοποίηση των σχεδίων ψηφιακών προϊόντων , εντοπίζοντας νωρίς τα ελαττώματα του σχεδιασμού και μειώνοντας έτσι τη διάρκεια και το κόστος της διαδικασίας δημιουργίας πρωτοτύπων.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι επίσης έτοιμη να έχει τεράστιο αντίκτυπο στην οικονομική πλευρά του επιχειρηματικού κόσμου. Το πιο χαρακτηριστικό παράδειγμα αυτού είναι η βιομηχανία Fintech, όπου η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ήδη για να παρέχει προσιτές, προσβάσιμες χρηματοοικονομικές υπηρεσίες σε μεγάλη κλίμακα. Από τις επενδύσεις μέχρι τις πιστωτικές αποφάσεις , η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει ολοένα και μεγαλύτερο ρόλο στην οικονομική ζωή. Καθώς ο καιρός περνά και οι αλγόριθμοι συνεχίζουν να βελτιώνονται, είναι πιθανό η τεχνητή νοημοσύνη να χρησιμοποιηθεί για τη βελτιστοποίηση του δανεισμού, τη διαχείριση χρηματοοικονομικών κινδύνων και ακόμη και την ανάλυση ιστορικών δεδομένων χρηματιστηρίου για τη βελτίωση της κατανομής των πόρων σε επενδυτικά χαρτοφυλάκια.

Όπως και στον ιατρικό τομέα, η τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται ότι θα αναλάβει έναν από άκρο σε άκρο ρόλο στον επιχειρηματικό κόσμο. Ξεκινώντας με το σχεδιασμό προϊόντων και τελειώνοντας με την εφοδιαστική παράδοσης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιστοποιήσει σχεδόν κάθε βήμα στη διαδικασία παροχής αγαθών και υπηρεσιών στους καταναλωτές. Μαζί, αυτές οι εξελίξεις θα κάνουν τις επιχειρήσεις πιο ευέλικτες, πιο ανταποκρινόμενες στις μεταβαλλόμενες απαιτήσεις των καταναλωτών και πιο κερδοφόρες.

Μηχανική

Όπως έχουμε ήδη αναφέρει, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παίξει σημαντικό ρόλο στη βελτιστοποίηση των σχεδίων προϊόντων. Ωστόσο, οι ικανότητες της τεχνολογίας στον τομέα της μηχανικής είναι πολύ ευρύτερες. Ένας από τους πιο σημαντικούς ρόλους αυτής της αναδυόμενης τεχνολογίας είναι η ενσωμάτωση συνόλων δεδομένων από πολλαπλά έργα μηχανικής. Χάρη στην ικανότητά του να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συγκεντρώσει χρήσιμες γνώσεις από πολλά έργα στην ίδια εταιρεία και να παραδώσει αυτές τις γνώσεις στους μηχανικούς που εργάζονται σε κάθε έργο. Αυτό, με τη σειρά του, μπορεί να βελτιώσει τη συνεργασία και τον συντονισμό μεταξύ των μηχανικών που είναι υπεύθυνοι για κάθε μεμονωμένο μέρος μιας μεγαλύτερης προσπάθειας σχεδιασμού.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να ελευθερώσει μηχανικούς να εκτελέσουν εργασίες υψηλής μόχλευσης αυτοματοποιώντας χρονοβόρες εργασίες που συνήθως επιβραδύνουν τη διαδικασία σχεδιασμού. Υπό αυτή την έννοια, τα προηγμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα ενσωματωθούν στη ροή εργασιών της μηχανικής με τον ίδιο σχεδόν τρόπο που έκαναν τα παραδοσιακά προγράμματα σχεδίασης με τη βοήθεια υπολογιστή (CAD) πριν από δεκαετίες.

Η πραγματική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης από μηχανολογική άποψη, ωστόσο, προέρχεται από την ικανότητα της τεχνολογίας να βοηθά μηχανικούς και ερευνητές να αναπτύξουν νέα υλικά για εξειδικευμένες χρήσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει την προηγμένη επιστήμη των υλικών μοντελοποιώντας νέα υλικά και προβλέποντας τις ιδιότητές τους. Αυτή η ικανότητα πρόβλεψης με ακρίβεια των ιδιοτήτων ενός νέου υλικού θα επιτρέψει στους επιστήμονες των υλικών να παράγουν νέα υλικά πιο γρήγορα από ό,τι επιτρέπουν σήμερα οι συμβατικές μέθοδοι έρευνας. Αυτό, με τη σειρά του, θα επεκτείνει το φάσμα των υλικών που είναι διαθέσιμα στους μηχανικούς για τα έργα τους.

Επίλυση Κοινωνικών Προβλημάτων

Εκτός από τις τεράστιες δυνατότητές της στον ιδιωτικό τομέα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης μεγάλο ρόλο να διαδραματίσει στην επίλυση πιεστικών προβλημάτων που αντιμετωπίζει η σύγχρονη κοινωνία. Αν και οι λύσεις σε αυτά τα προβλήματα διέφευγαν από κυβερνητικούς και ακαδημαϊκούς εμπειρογνώμονες για δεκαετίες, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να είναι ένα κρίσιμο εργαλείο για να βοηθήσει την ανθρωπότητα να αντιμετωπίσει μερικές από τις μεγαλύτερες προκλήσεις της.

Πρώτο και κυριότερο μεταξύ αυτών, φυσικά, είναι η κλιματική αλλαγή. Η τεχνολογία AI είναι μοναδικά τοποθετημένη για να βοηθά τους επιστήμονες και τους υπεύθυνους χάραξης δημόσιας πολιτικής να κατανοήσουν την κλιματική αλλαγή δημιουργώντας πιο ακριβή μοντέλα των επιπτώσεών της. Αυτά τα μοντέλα μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για να προσδιοριστεί ποιες ενέργειες και πολιτικές είναι πιο πιθανό να μειώσουν τα επίπεδα διοξειδίου του άνθρακα στην ατμόσφαιρα, επιτρέποντας στις κυβερνήσεις να παρεμβαίνουν με στοχευμένους, αποτελεσματικούς τρόπους. Η τεχνολογία θα μπορούσε επίσης να επηρεάσει άμεσα τις εκπομπές άνθρακα βελτιστοποιώντας τη χρήση ενέργειας και οδηγώντας σε ταχύτερες προόδους στην τεχνολογία της πράσινης ενέργειας.

Όσον αφορά τις πιο εγκόσμιες ανθρώπινες υποθέσεις, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε επίσης να είναι ένα κρίσιμο εργαλείο στη συνεχιζόμενη παγκόσμια προσπάθεια περιορισμού της δημόσιας διαφθοράς . Με τον ίδιο τρόπο που η προγνωστική ανάλυση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό απάτης στις συναλλαγές του ιδιωτικού τομέα, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για να αποκαλύψουν την ακατάλληλη χρήση πόρων στον δημόσιο τομέα. Ενδέχεται επίσης να είναι δυνατό να μειωθεί η πιθανότητα διεφθαρμένης δραστηριότητας στην πρώτη θέση με την αυτοματοποίηση συστημάτων που προηγουμένως εξαρτώνται από ανθρώπους. Ένας τέτοιος αυτοματισμός θα περιόριζε τις ευκαιρίες για διεφθαρμένη δραστηριότητα εξαλείφοντας το δυνητικά αναξιόπιστο ανθρώπινο στοιχείο και διασφαλίζοντας ότι οι δημόσιοι πόροι κατανέμονταν σωστά.

Αν και ο ρόλος της σε αυτόν τον τομέα πιθανότατα θα είναι μικρότερος, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι σε θέση να υποστηρίξει τις προσπάθειες για αύξηση της πρόσβασης σε οικονομικά προσιτή στέγαση. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μοντελοποιούν με μεγαλύτερη ακρίβεια τον κίνδυνο και μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις δανεισμού αυτόνομα θα μείωναν το κόστος έναρξης δανείων. Χρησιμοποιώντας δεδομένα πέρα ​​από ένα απλό πιστωτικό αποτέλεσμα για τη λήψη πιστωτικών αποφάσεων, οι αλγόριθμοι μπορούν επίσης να βοηθήσουν άτομα που δεν είναι φερέγγυα με την παραδοσιακή έννοια να χρηματοδοτήσουν αγορές σπιτιού.

Η υπόσχεση της γενικής τεχνητής νοημοσύνης

Όσο επαναστατικές και αν φαίνονται οι δυνατότητες που συζητήθηκαν παραπάνω, είναι όλες ρεαλιστικά εφικτές με περιορισμένη τεχνητή νοημοσύνη. Εάν επιτευχθεί ποτέ γενική τεχνητή νοημοσύνη, οι δυνατότητές της θα μπορούσαν να επεκταθούν πολύ πέρα ​​από αυτό που έχει συζητηθεί μέχρι τώρα. Οι φουτουριστές πιστεύουν ότι μια γενική τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να επιτύχει φαινομενικά ακατόρθωτους στόχους όπως ο τερματισμός των πολέμων ή η εξάλειψη της ανθρώπινης φτώχειας . Μερικοί στοχαστές είναι ακόμη πιο τολμηροί, υποδηλώνοντας ότι η ανάπτυξη της γενικής τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να είναι ένα σκαλοπάτι για να καταστήσει τους ανθρώπους ψηφιακά αθάνατους , επιτρέποντας τελικά στην ανθρώπινη συνείδηση ​​να λειτουργεί σε υλικό υπολογιστή.

Πώς αθροίζονται όλα αυτά;

Όπως μπορείτε να δείτε, δεν υπάρχει σχεδόν κανένας τομέας της καθημερινής ζωής στον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα έχει τουλάχιστον κάποια επίδραση καθώς βελτιώνεται η τεχνολογία και η χρήση της γίνεται πιο κοινή. Από την εργασία και την υγεία μέχρι την επίλυση μερικών από τα μεγαλύτερα προβλήματα του κόσμου, η τεχνητή νοημοσύνη θα συνεργαστεί με την ανθρώπινη εφευρετικότητα για να βελτιώσει σχεδόν κάθε πτυχή της ζωής μας. Ως αποτέλεσμα, οι επόμενες δεκαετίες ενδέχεται να είναι μια περίοδος ραγδαίων αλλαγών και μεγάλων ευκαιριών για τις κοινωνίες, τις επιχειρήσεις και τα άτομα να αξιοποιήσουν τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης.

 

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διασυνδεθεί με άλλες αναδυόμενες τεχνολογίες

Όσο σαφές και αν είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη υπόσχεται τεράστιες υποσχέσεις ακόμη και στην τρέχουσα κατάστασή της, η πραγματική της δύναμη θα αναδειχθεί από άλλες τεχνολογικές εξελίξεις αιχμής. Σε αυτήν την ενότητα, θα συζητήσουμε τη σχέση της τεχνητής νοημοσύνης με το διαδίκτυο των πραγμάτων, τους κβαντικούς υπολογιστές και τα δίκτυα επικοινωνιών 5G. Ενώ αυτές οι τεχνολογίες είναι επαναστατικές με τα δικά τους δικαιώματα, έχουν επίσης αναπόσπαστο ρόλο στο να επιτρέψουν στην τεχνητή νοημοσύνη να αξιοποιήσει πλήρως τις δυνατότητές της.

Internet of Things (Iot)

Τα τελευταία χρόνια, ο αριθμός των συσκευών που είναι συνδεδεμένες στο Διαδίκτυο έχει αυξηθεί πάρα πολύ. Εκτός από τα smartphone και τους υπολογιστές, καθημερινά είδη από θερμοστάτες μέχρι πλυντήρια ρούχων έχουν αποκτήσει πρόσβαση στο διαδίκτυο. Συλλογικά, αυτό το παγκόσμιο δίκτυο συσκευών είναι γνωστό ως internet of things ή IoT. Στα τέλη του 2019, το IoT αποτελούνταν από περίπου 7,6 δισεκατομμύρια συσκευές παγκοσμίως .

Όταν συνδυάζονται με AI, αυτές οι συσκευές IoT μπορούν να γίνουν πολύ πιο αποτελεσματικές και χρήσιμες από ό,τι είναι σήμερα. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας στις λειτουργίες αναλύοντας δεδομένα από συσκευές IoT στο χώρο εργασίας. Ομοίως, οι συνδεδεμένες συσκευές στο χώρο εργασίας μπορούν να διασυνδέονται με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να προβλέψουν και να μετριάσουν τους κινδύνους προτού προλάβουν να προκαλέσουν σοβαρές διαταραχές στις επιχειρήσεις.

Το AI μπορεί επίσης να αναπτυχθεί για τη βελτίωση των ίδιων των συσκευών IoT. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που είναι ενσωματωμένα σε drones, ρομπότ, αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και άλλες έξυπνες συσκευές μπορούν να τους επιτρέψουν να λειτουργούν ανεξάρτητα και να εκτελούν εργασίες που κανονικά απαιτούν ανθρώπινο έλεγχο. Μέσω τέτοιων συσκευών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πραγματικά να αλληλεπιδράσει με τον φυσικό κόσμο, αντί να παρέχει απλώς πληροφορίες βασισμένες σε ψηφιακά δεδομένα.

Κβαντική Υπολογιστική

Ο κβαντικός υπολογισμός είναι ίσως η τεχνολογία που έχει τη μεγαλύτερη υπόσχεση όταν χρησιμοποιείται σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό οφείλεται στην τεράστια υπολογιστική ισχύ που επιτρέπει σε αυτές τις συσκευές να επεξεργάζονται δεδομένα πιο γρήγορα από ό,τι θα μπορούσε ποτέ να ελπίζει οποιοσδήποτε συμβατικός υπολογιστής. Σήμερα, ο ταχύτερος κβαντικός υπολογιστής στον κόσμο μπορεί να ολοκληρώσει έναν υπολογισμό σε περίπου 200 δευτερόλεπτα που θα χρειαζόταν ένας συμβατικός υπερυπολογιστής χιλιετίες για να εκτελεστεί. Δεδομένου ότι αυτή η τεχνολογία βρίσκεται ακόμα στα αρχικά της στάδια, δεν υπάρχει αμφιβολία ότι τα επόμενα χρόνια θα φέρουν ακόμα πιο γρήγορους και ισχυρότερους κβαντικούς υπολογιστές.

Χάρη σε αυτήν την πολύ βελτιωμένη ταχύτητα, ο κβαντικός υπολογισμός θα μπορούσε να επιτρέψει στους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης να λύσουν μεγάλα, πολύπλοκα προβλήματα που θα απαιτούσαν επί του παρόντος απαγορευτικούς πόρους υπολογιστή. Με αυτήν την τεχνολογία, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να εφαρμοστεί ακόμη και στις πιο περίπλοκες προκλήσεις.

Εκτός από την απλή επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων που του δίνονται, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που τροφοδοτείται από έναν κβαντικό υπολογιστή θα μπορούσε επίσης να βρει μοτίβα που δεν είχαν ανακαλυφθεί στο παρελθόν ακόμη και στα μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων. Αυτά τα μοτίβα θα μπορούσαν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την εξαγωγή χρήσιμων γνώσεων που δεν θα ήταν άμεσα εμφανείς σε έναν άνθρωπο, επεκτείνοντας το δυνητικό φάσμα λύσεων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη.

Επικοινωνίες 5G

Για να απελευθερωθεί πλήρως το δυναμικό της τεχνητής νοημοσύνης που λειτουργεί σε συνδυασμό με συσκευές IoT, μεγάλες ποσότητες δεδομένων πρέπει να μεταφερθούν γρήγορα. Εδώ μπαίνουν στο παιχνίδι τα δίκτυα 5G. Με ρυθμούς μεταφοράς έως και 10 gigabits ανά δευτερόλεπτο , η τεχνολογία 5G μπορεί να χειριστεί τον τεράστιο όγκο δεδομένων που οι συσκευές IoT θα τροφοδοτούν σύντομα σε αλγόριθμους AI.

Είναι ενδιαφέρον ότι αυτή η σχέση αναμένεται να λειτουργήσει αμφίδρομα. Ενώ τα δίκτυα 5G θα υποστηρίζουν την τεχνητή νοημοσύνη επιτρέποντας την ελεύθερη ροή δεδομένων, είναι πολύ πιθανό η διαχείριση αυτών των δικτύων να γίνεται από συστήματα τεχνητής νοημοσύνης . Χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη, οι εταιρείες τηλεπικοινωνιών θα μπορούσαν να προβλέψουν αιχμές στην κίνηση και να κατανείμουν πόρους ανάλογα. Αυτό είναι μόνο ένα παράδειγμα του πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει συμβιωτικές σχέσεις με άλλες τεχνολογίες καθώς αναπτύσσονται μαζί.

Τα μειονεκτήματα της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης

Παρά την υπόσχεσή της, η τεχνολογία AI εξακολουθεί να έχει ορισμένα μειονεκτήματα. Ενώ οι επικρίσεις για την τεχνολογία ποικίλλουν πολύ, δύο από τα πιο κοινά προβλήματα που εγείρονται σχετικά με την ευρεία χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι η δυνατότητά της να αυτοματοποιεί παραδοσιακά ασφαλείς εργασίες και ένα φαινόμενο γνωστό ως πρόβλημα του μαύρου κουτιού.

Οι ακούσιες οικονομικές συνέπειες της τεχνητής νοημοσύνης

Από τότε που η τεχνητή νοημοσύνη έγινε πραγματικότητα για πρώτη φορά, οι επικριτές υποστήριξαν ότι θα αντικαταστήσει τους ανθρώπους και θα προκαλέσει τεράστιες απώλειες θέσεων εργασίας. Ενώ η επίδραση της τεχνητής νοημοσύνης στην απασχόληση είναι πιθανώς υπερβολική, υπάρχει κάποια αλήθεια στην ιδέα ότι η τεχνολογία θα μπορούσε να διαταράξει την αγορά εργασίας και να εκτοπίσει προσωρινά τους εργαζόμενους σε συγκεκριμένους ρόλους.

Για να κατανοήσουμε τον πλήρη αντίκτυπο αυτών των μετατοπίσεων, είναι πρώτα σημαντικό να δούμε πόσο ευρεία μπορεί να είναι η αυτοματοποίηση AI. Παραδοσιακά, ο αυτοματισμός είχε τον μεγαλύτερο αντίκτυπό του στον μεταποιητικό τομέα, όπου επέτρεψε στους εργαζόμενους να ξοδεύουν λιγότερο χρόνο σε απλές, επαναλαμβανόμενες εργασίες. Η τεχνητή νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, έχει τη δυνατότητα να αυτοματοποιεί εργασίες που προηγουμένως απαιτούσαν ανθρώπινη σκέψη. Οι επαγγελματίες της υγειονομικής περίθαλψης, του νόμου και της μηχανικής είναι μεταξύ εκείνων των οποίων οι θέσεις εργασίας πιθανότατα θα εκτεθούν στο επόμενο κύμα τεχνολογικών αλλαγών στον χώρο εργασίας.

Αν και υπάρχει ευρεία συναίνεση ότι πολλές θέσεις εργασίας θα αντιμετωπίσουν κάποιο βαθμό αυτοματοποίησης ως αποτέλεσμα της τεχνητής νοημοσύνης στο εγγύς μέλλον, οι εκτιμήσεις για τον αριθμό των θέσεων εργασίας που θα χαθούν ποικίλλουν ευρέως. Ακραίες εκτιμήσεις υποδηλώνουν ότι έως το 30 τοις εκατό του σημερινού παγκόσμιου εργατικού δυναμικού θα μπορούσε να εκτοπιστεί λόγω τεχνολογικών αλλαγών έως το 2030. Άλλες προβλέψεις, ωστόσο, είναι πολύ πιο μετριοπαθείς.

Το πρόβλημα του μαύρου κουτιού

Μία από τις πιο ακανθώδεις προκλήσεις που αντιμετωπίζει η τεχνητή νοημοσύνη είναι το λεγόμενο πρόβλημα του μαύρου κουτιού . Αυτό το φαινόμενο συμβαίνει όταν η προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη, όπως ένα σύστημα βαθιάς μάθησης, εφαρμόζεται σε πολύπλοκα προβλήματα. Συχνά, ο αλγόριθμος λειτουργεί ως «μαύρο κουτί», λαμβάνοντας εισόδους και δημιουργώντας εξόδους για την επίλυση προβλημάτων με τρόπο που ακόμη και οι σχεδιαστές τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να κατανοήσουν πλήρως. Με άλλα λόγια, ακόμη και οι άνθρωποι που είναι υπεύθυνοι για τη δημιουργία συστημάτων AI είναι μερικές φορές ανίκανοι να εξηγήσουν πώς ή γιατί καταλήγουν στα συμπεράσματα που καταφέρνουν.

Το πρόβλημα του μαύρου κουτιού παρουσιάζει πολλά ζητήματα για την εφαρμογή ολοένα και πιο προηγμένης τεχνητής νοημοσύνης. Χωρίς την κατάλληλη κατανόηση του τρόπου με τον οποίο ένα AI λύνει το πρόβλημα που του έχει δοθεί, οι άνθρωποι είναι πολύ λιγότερο πιθανό να εμπιστευτούν την απάντηση που παρέχει το σύστημα. Σε ορισμένες περιπτώσεις, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης παράγουν παράλογα αποτελέσματα λόγω έλλειψης σχετικών εισροών. Χάρη στο πρόβλημα του μαύρου κουτιού, αυτά τα αποτελέσματα μπορεί να φαίνονται δυσδιάκριτα από τις σωστές απαντήσεις, καθώς δεν υπάρχει καλός τρόπος να πούμε πώς το σύστημα κατέληξε στο συμπέρασμα. Ως αποτέλεσμα, το πρόβλημα του μαύρου κουτιού έχει βαθιές επιπτώσεις στην ακρίβεια των συστημάτων AI και στην ανθρώπινη εμπιστοσύνη σε αυτά.

Σε ορισμένες περιπτώσεις, φυσικά, τα ανακριβή αποτελέσματα ή η έλλειψη ανθρώπινης εμπιστοσύνης είναι μικρά προβλήματα. Ένα chatbot που λειτουργεί με τεχνητή νοημοσύνη, για παράδειγμα, που δεν παρέχει μια σχετική απάντηση σε μια ερώτηση πελάτη, είναι άβολο αλλά σχετικά ακίνδυνο. Σε πιο σημαντικά καθήκοντα , ωστόσο, οι άνθρωποι πρέπει να έχουν υψηλό επίπεδο εμπιστοσύνης προτού η τεχνολογία AI μπορεί να αξιοποιήσει πλήρως τις δυνατότητές της. Ένας καταναλωτής που πιστεύει ότι ένα αυτόνομο αυτοκίνητο είναι πιθανό να κάνει λάθος και να προκαλέσει τροχαίο ατύχημα, για παράδειγμα, πιθανότατα δεν θα επιλέξει να αγοράσει αυτό το αυτοκίνητο. Μια τέτοια έλλειψη ανθρώπινης εμπιστοσύνης μπορεί να εμποδίσει ουσιαστικά την υιοθέτηση και την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτό το πρόβλημα μπορεί ακόμη και να έχει ως αποτέλεσμα μηχανήματα να αναπτύσσουν προκαταλήψεις που έχουν επιπτώσεις στον πραγματικό κόσμο. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση των επιπέδων κινδύνου στο νομικό σύστημα, για παράδειγμα, έχουν επιδείξει περίφημα φυλετική προκατάληψη χαρακτηρίζοντας μέλη μειονοτικών ομάδων ως πιο πιθανό να διαπράξουν εγκλήματα στο μέλλον. Αν και είναι γνωστό ότι οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης παίρνουν αυτές τις αποφάσεις με βάση τις εισαγωγές δεδομένων με τις οποίες εκπαιδεύονται και τους δίνεται να αξιολογούν, το πρόβλημα του μαύρου κουτιού καθιστά δύσκολη την αφαίρεση αυτής της προκατάληψης από το σύστημα.

Μπορεί το AI να ξεπεράσει αυτές τις προκλήσεις;

Συνολικά, τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης καθιστούν εξαιρετικά χρήσιμη την εξεύρεση λύσεων στα προβλήματα που παρουσιάζει. Ευτυχώς, αυτές οι προκλήσεις δεν είναι τόσο ανυπέρβλητες όσο φαίνονται στην επιφάνεια. Στην περίπτωση του προβλήματος του μαύρου κουτιού, η μεγαλύτερη διαφάνεια σχετικά με την εσωτερική λειτουργία των αλγορίθμων είναι μια πιθανή βάση για μια λύση. Επιτρέποντας στους ανθρώπους να διακρίνουν πιο εύκολα πώς ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης κατέληξε σε ένα δεδομένο συμπέρασμα, τα διαφανή συστήματα θα μπορούσαν να λύσουν ή τουλάχιστον να μετριάσουν ουσιαστικά το πρόβλημα του μαύρου κουτιού.

Όσον αφορά τις οικονομικές αναταραχές που προκαλούνται από την αυτοματοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης, είναι σημαντικό να έχουμε κατά νου ότι θα δημιουργηθούν νέες θέσεις εργασίας καθώς οι παλιές γίνονται απαρχαιωμένες. Αυτή η ιδέα, γνωστή επίσημα στα οικονομικά ως δημιουργική καταστροφή , ισχύει και σε άλλες περιόδους τεράστιας τεχνολογικής αλλαγής. Στην πραγματικότητα, υπάρχουν ορισμένες εκτιμήσεις που υποδηλώνουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι ένας καθαρός δημιουργός θέσεων εργασίας. Μια έκθεση του Παγκόσμιου Οικονομικού Φόρουμ του 2018 διαπίστωσε ότι η τεχνολογία AI θα δημιουργήσει 133 εκατομμύρια θέσεις εργασίας έως το 2022 και θα εκτοπίσει μόνο 75 εκατομμύρια υπάρχοντες εργαζόμενους. Υποθέτοντας ότι αυτές οι προβλέψεις είναι σωστές, το καθαρό αποτέλεσμα της αυτοματοποίησης AI θα ήταν ένα κέρδος περίπου 58 εκατομμυρίων θέσεων εργασίας. Εάν η επαγγελματική κατάρτιση διατίθεται για να βοηθήσει τους εκτοπισμένους εργαζόμενους να βρουν νέους ρόλους στη σύγχρονη οικονομία, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να ανοίξει νέες, καλύτερα αμειβόμενες θέσεις εργασίας για εκατομμύρια ανθρώπους παγκοσμίως.

Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης

Όπως μπορείτε να δείτε, οι ευκαιρίες που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη τα επόμενα χρόνια δεν είναι τίποτα λιγότερο από τεράστιες. Αυτή η τεχνολογία έχει τη δύναμη να μεταμορφώσει τις βιομηχανίες, να δημιουργήσει νέους τρόπους εργασίας και ακόμη και να λύσει μερικά από τα μεγαλύτερα προβλήματα που αντιμετωπίζει η κοινωνία μας. Ενώ κανείς δεν μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια κάθε χρήση που θα έχει η τεχνητή νοημοσύνη σε μήνες ή χρόνια από τώρα, είναι εξαιρετικά σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι μία από τις κινητήριες δυνάμεις της παγκόσμιας οικονομίας για το άμεσο μέλλον.

by Ben Carmitchel