Die KI macht Fortschritte, aber es ist unwahrscheinlich, dass sie in einem Schlüsselbereich bald erfolgreich sein wird

Bild: Getty Images / iStockphoto

Es wird einige Zeit dauern, aber irgendwann wird jede Anwendung ihren Anteil an "AI Inside" haben. Heute sind wir jedoch weit von diesem Punkt entfernt, und falsche Werbung für KI-Fähigkeiten hilft nicht weiter, was Arvind Narayanan, Associate Professor für Informatik in Princeton, kürzlich in einer Präsentation als "Schlangenöl" bezeichnet hat. Es ist nicht so, dass es heute keine wirklichen, nützlichen Möglichkeiten gibt, KI einzusetzen, betont er, sondern dass "ein Großteil dessen, was heute als 'KI' verkauft wird, Schlangenöl ist - es funktioniert nicht und kann nicht funktionieren."

Wo glaubt Narayanan, dass wir echte Fortschritte in der KI machen, und wo sollten wir den Mythos zerstören?

KI wird real

Wie bei jeder neuen Technologie übertreffen die Bestrebungen, sie zu nutzen, immer die tatsächliche Produktionsnutzung, und die KI ist nicht anders. Laut einer Gartner-Studie, die Anfang 2019 veröffentlicht wurde, verwenden 59% der befragten Unternehmen heute KI, und von diesen 59% haben sie durchschnittlich vier KI / ML-Projekte im Einsatz. Gartner schätzt, dass sich die durchschnittliche Anzahl der eingesetzten AI / ML-Projekte im Jahr 2020 auf 10 fast verdreifachen, bis 2021 auf 20 verdoppeln und 2022 auf 35 steigen wird. "Wir sehen eine erhebliche Beschleunigung der AI-Einführung in diesem Jahr", sagte Jim Hare, Research Vizepräsident bei Gartner.

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Nach denselben Untersuchungen tendieren Unternehmen dazu, AI / ML in den Bereichen Kundenerfahrung (Unterstützung der Entscheidungsfindung und Abgabe von Empfehlungen an Mitarbeiter, z. B. Bereitstellung von Echtzeitdaten für Kundendienstmitarbeiter) und Aufgabenautomatisierung (z. B. Rechnungsstellung und) zu verwenden Vertragsvalidierung im Finanzbereich). Dies sind laut Narayanan vernünftige Möglichkeiten, KI zu verwenden.

Weniger vernünftig sind Umfrageantworten, die darauf hindeuten, dass 54% der Bevölkerung der Ansicht sind, dass KI "fast alle Aufgaben, die heute wirtschaftlich relevant sind, bei jeder Aufgabe besser ausführen kann als der mittlere Mensch (heute)". Wie Narayanan betonte, "haben KI-Experten eine bescheidenere Schätzung, dass künstliche allgemeine Intelligenz oder starke KI etwa 50 Jahre entfernt ist, aber die Geschichte sagt uns, dass selbst Experten in Bezug auf KI-Vorhersagen eher optimistisch sind."

Laut Narayanan gibt es zwei Schlüsselbereiche, in denen KI heute gute Leistungen erbringt. Der erste ist "Wahrnehmung", eine Kategorie, in die er einschließt:

  • Inhaltsidentifikation (Shazam, umgekehrte Bildsuche)

  • Gesichtserkennung

  • Medizinische Diagnose durch Scans

  • Rede zum Text

  • Deepfakes

Im Bereich der Wahrnehmung sagte Narayanan: "KI ist in den oben genannten Bereichen (z. B. Identifizierung von Inhalten) bereits auf oder über der menschlichen Genauigkeit" und "wird weiterhin schnell besser". Der Grund, warum es immer besser wird, sei einfach:

Natürlich, bemerkte er, ist es genau diese Genauigkeit, die bedeutet, dass wir vorsichtig sein müssen, wie es verwendet wird.

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Der zweite Bereich, in dem Narayanan angibt, dass KI eine gute Leistung erbringt, wenn auch nicht so gut wie die Wahrnehmung, ist die Automatisierung des Urteils. Dazu gehören:

  • Spam-Erkennung

  • Erkennung von urheberrechtlich geschütztem Material

  • Automatisierte Bewertung von Aufsätzen

  • Hass-Spracherkennung

  • Inhaltsempfehlung

Wie er erklärte: "Menschen haben eine Heuristik im Kopf, wie zum Beispiel, was Spam und nicht Spam ist, und wenn genügend Beispiele vorhanden sind, versucht die Maschine, dies zu lernen. KI wird bei diesen Aufgaben niemals perfekt sein, weil sie Urteilsvermögen und vernünftige Menschen beinhalten." nicht einverstanden über die richtige Entscheidung. " Die KI wird sich in solchen Bereichen weiter verbessern, obwohl wir die richtigen Verfahren zur Korrektur maschinengetriebener Entscheidungen herausfinden müssen, die zu weit vom menschlichen Urteilsvermögen abweichen.

In diesen beiden Bereichen ist die KI unvollkommen, aber hilfreich und wird besser. Aber im Bereich der Vorhersage sozialer Ergebnisse, Narayanan Borsten, ist die Rolle der KI "grundsätzlich zweifelhaft".

Setzen Sie die KI wieder an ihren Platz

In solchen Bereichen, in denen ethische Bedenken mit Genauigkeit gebündelt werden, ist KI heute nicht nur ein schlechter Prädiktor, sondern es ist unwahrscheinlich, dass sie bald besser wird. Beispiele beinhalten:

  • Vorhersage kriminellen Rückfalls

  • Vorhersage der Arbeitsleistung

  • Vorausschauende Polizeiarbeit

  • Vorhersage des terroristischen Risikos

  • Vorhersage gefährdeter Kinder

Es geht auch nicht nur darum, mehr Daten auf das Problem zu werfen. Anhand eines Beispiels für die Vorhersage von Kinderergebnissen anhand von 13.000 Familienmerkmalen beklagte sich Narayanan, dass "KI kaum besser sei als eine einfache lineare Formel", die nur vier Merkmale verwendete. Manuelles Scoring funktioniert besser, um Ergebnisse vorherzusagen.

Wenn wir uns bei der Vorhersage sozialer Ergebnisse auf Pseudo-KI verlassen, stoßen wir außerdem auf das Problem der Erklärbarkeit (oder vielmehr der Unfähigkeit, die Vorhersage zu erklären): "Stellen Sie sich anstelle von Punkten auf einem Führerschein ein System vor, in dem jedes Mal Wenn Sie überfahren werden, gibt der Polizist Ihre Daten in einen Computer ein. Meistens können Sie frei gehen, aber irgendwann sagt Ihnen das Black-Box-System, dass Sie nicht mehr fahren dürfen. " Ohne eine Erklärung dafür könnten wir in eine neue, noch zerstörerischere Ära des Straßenrummels eintreten.

Auch dies soll nicht bedeuten, dass KI keine starke Kraft für das Gute in der Gesellschaft ist - es ist es, und KI wird schließlich ihren Weg in fast jede Anwendung finden. Das ist eine sehr gute Sache. Es wird nur schlimm, wenn wir KI falsch anwenden, um soziale Ergebnisse vorherzusagen, ohne Narayanan zu denken, ohne dem Angestellten, potenziellen Terroristen usw. überhaupt erklären zu können, warum sie entlassen, verhaftet oder schlimmer werden.

Offenlegung : Ich arbeite für AWS, das AI / ML-bezogene Produkte hat. Ich arbeite jedoch nicht für diese Produktteams, und nichts hierin soll eine AWS-Technologie fördern oder auf sie verweisen.

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