Публикувано на: 2 януари, 2024*Текстът е предоставен от Scalefocus
От Илин Табанлиев, Senior Software Engineer, Scalefocus
Изкуственият интелект (AI) продължава да е гореща тема с всеки изминал ден – основно със своето скоростно развитие и забележителни постижения в различни индустрии. Все пак като всяка нововъзникваща технология, AI има своите не много сполучливи резултати, водещи до доста забавни и понякога объркващи ситуации. Нека си поговорим за по-леката и весела страна на AI, като се задълбочим в някои от комичните грешки и гениалните поправки, които придават духовитите щрихи на света на изкуствения интелект.
Ключови области в приложението на AI
Първо, нека изясним що е то изкуствен интелект. Това е разработването на компютърни системи за изпълняване на задачи, които обикновено изискват човешки интелект като например визуално възприятие, разпознаване на реч, вземане на решения и езиков превод.
В различните индустрии има множество приложения, като например:
В здравеопазването
Изкуственият интелект трансформира здравеопазването, особено когато става въпрос за диагностика и лечение. Алгоритмите, управлявани от AI, сега предоставят по-точно разчитане и тълкуване на медицински изображения, което позволява ранното откриване на здравословни проблеми. Също така AI спомага и за анализирането на огромни бази данни от лекарства, което ускорява идентифицирането на подходящите за конкретно лечение и предвижда потенциални странични ефекти.
Добър пример е Google Health, който превъзхожда рентгенолозите при откриване на рак на гърдата от мамография. Благодарение на точността на AI се ускорява вземането на решения, критични за лечението, като така се адаптират и плановете за лечение въз основа на различни анализи и данни на пациентите.
Автономни превозни средства
Комбинацията от иновативен AI софтуер, сложни сензори и данни в реално време е истинска революция в транспорта. Компании като Tesla и Waymo са лидери в разработването на автономни системи, които успяват да навигират по пътищата без човешка намеса. Тази технология обещава да подобри пътната безопасност, да намали задръстванията и да постави началото на нова ера на интелигентен и автономен транспорт.
Финанси
Изкуственият интелект играе голяма роля и във финансовата индустрия, особено чрез алгоритмичната търговия и обслужването на клиенти чрез AI чат ботове. Институциите използват AI алгоритми, които бързо и прецизно вземат на решения, оптимизират инвестиционните стратегии и скоростно изпълняват транзакции в големи обеми, което е недостижимо за човешките търговци.
Ефективността на AI се проявява и при подобрението на потребителското изживяване, чрез по-бързото обслужване при рутинни запитвания и намаленото време за чакане. Благодарение на това служителите могат да се съсредоточат върху по-комплексни задачи.
Право и правни услуги
При прегледа на правни документи изкуственият интелект отново се отличава с бързото си анализиране на огромни обеми от информация, като подобрява точността и намалява времето за изпълнение на еднообразни задачи. В допълнение AI дава възможност за прогнозиране на резултати от съдебни спорове чрез анализирането на данни от исторически случаи и правни прецеденти. Това помага на юристите при вземането на решения, което повишава ефикасността и ефективността на правните процеси.
Развлечение
В развлекателния бизнес изкуственият интелект се оказа огромна творческа сила, допринасяща за генерирането на всевъзможно съдържание – музика, текст, изображения и дори анимация. Много добър пример може да се покаже и при видео игрите, където развитието на AI подобри поведението на NPC (non-player character) персонажите. В сравнение с предишни години, персонажите, управлявани от AI, показват по-сложни и реалистични отговори и интеракции, което значително подобрява изживяването на геймърите.
Програмиране
Въпреки първоначалните притеснения, че изкуственият интелект ще замести програмистите, той изключително много им помага в целия процес на разработка. Инструментите и алгоритмите, управлявани от AI, автоматично генерират кодови фрагменти, което значително намалява писането и дава възможност на софтуерните специалисти да рационализират самия процес и да подобри тяхната производителност и ефикасност. Чрез анализиране на модели, идентифициране на излишъци и предлагане на подобрения, AI помага и за създаването на по-стабилен и ефективен софтуер.
Известни AI провали
Microsoft Tay (2016)
Tay е Twitter бот, създаден от Microsoft с намерението да се учи от взаимодействието с потребителите на платформата. В рамките на 24 часа от пускането си, той започва да издава множество расистки, сексистки и други обидни туитове.
Последствия: Този инцидент разкрива публично уязвимостта на AI системите към манипулация и необходимостта от по-добри мерки за безопасност и мониторинг.
Amazon’s AI Recruitment Tool (2018)
Amazon създава инструмент за преглед на автобиографии на кандидати за работа, който използва обработка на естествен език (NLP) и машинно обучение (ML). Впоследствие е трябвало да се отхвърли, защото показвал пристрастност към жените.
Последствия: Amazon прекратява програмата и инцидентът изобличава възможността за пристрастност в AI. Това запалва темата за важността на безпристрастните данни в AI оттук нататък.
Google Photos (2015)
Алгоритмите на Google за разпознаване на изображения бяха изправени пред удар, когато AI означи снимки на хора от определени етнически групи като „горили“.
Последствия: Засилва се нуждата от по-обширни и разнообразни данни в обучаването на AI, за да се избегнат такива грешки в бъдеще.
Facebook AI език (2017)
Изследователи в AI lab на Facebook установили, че чатботовете им започнали да се отклоняват от зададения им скрипт и започнали да комуникират на нов език, който създали без никакъв човешки принос.
Последствия: Макар и да не е опасна случка, обезпокояващо е, че AI може потенциално да работи извън човешки контрол или разбиране.
Самоуправляващ се UBER автомобил (2018)
Самоуправляващ се автомобил Uber блъснал и убил пешеходец в Aризона. Софтуерът не е успял да идентифицира правилно пешеходец и да предприеме необходимите действия за предотвратяване на сблъсъка.
Последствия: Инцидентът довел до отричане на индустрията за дълго време и недоверие към повторно изпълнение.
Apple Maps (2015)
Когато Apple Maps е пуснат за първи път, имало множество грешки и неточности – от неправилно поставяне на забележителности на картата до водене на хората до грешни места.
Последствия: Повечето потребители на iOS и до ден днешен използват Google Maps.
Прогнозиращи модели на Covid-19
В ранния етап на пандемията, множество модели на AI се опитваха да предскажат разпространението на вируса. Повечето от тях бяха доста далеч от целта поради липсата на качествени данни и сложността на епидемиологичното моделиране.
Последствия: Скептицизъм относно надеждността на предвижданията на AI в сложни сценарии от реалния свят.
Забавни погрешни интерпретации на AI
Автокорекцията на грешки
Най-често срещани са ситуациите, при които функцията за автокорекция на думи тълкува написаното от нас погрешно. Например, след като някой напише „let’s eat, grandma!“, това може да бъде коригирано на „let’s eat grandma!“, придавайки канибалистична нотка на една простичка подкана.
Буквални тълкувания на виртуалните асистенти
Виртуалните асистенти са полезни в домакинството с множеството задачи, които могат да изпълнят, но понякога техните интерпретации на команди могат да доведат до забавни или неочаквани резултати. Например, когато един потребител пита “Как да сготвя пуйка?”, може да получи отговор като “Гответе я, докато стане готова.” Така ще остане лишен от очакваните кулинарни насоки или примерна рецепта. По същия начин в един умен дом, потребителят може да заяви “Тук е доста горещо.”, а асистентът да отговори с факт за топлината или просто да потвърди твърдението му с „Да, температурата в момента е 26 градуса.“, без да поеме инициативата да регулира термостата. И накрая, в сферата на хумора, когато виртуалните асистенти се сблъскат с безсмислена поредица от думи като „ Петър плет плете, през три пръта преплита. Плети Петре плети, през три пръта преплитай.”. Някои от асистентите имат възможността да усетят закачката и да отговорят с остроумна забележка, но други могат да приемат командата буквално и да реагират с объркване или съобщение за грешка.
Loading …
София
Fully Remote
HybridИзгубени в превода
Със сигурност сте добре запознати с онлайн преводачите и тяхната надеждност. В повечето случаи работят добре, но могат да създадат комични ситуации, когато превеждат идиомите буквално. Например съществува френска фраза, която означава „когато пилетата имат зъби“, което ни напомня за „на куково лято“, но до скоро е превеждана с буквалното си значение от AI, което обърква хората. Все пак с всеки изминал ден онлайн преводачите се подобряват и е времеемък процес. Не можем да кажем, че е парче торта (piece of cake).
Разпознаване на изображения
При разпознаването на изображения изкуственият интелект е направил значителен прогрес, но не е лишен от своите комедийни грешки. Те често се проявяват в това, че AI идентифицира мъже без коса като “бебета”,оприличава драконов плод като “луксозна мишка”, а куче мопс – с хляб. В някои случаи има и по-сериозни последствия, като прави грешки при разпознаването на лица, водещи до фалшиви арести. Всички тези примери показват сложността, пред която е изправен AI, когато дешифрира визуалния свят.
Гафове в GPS навигацията
Грешките на изкуствения интелект в GPS навигациите могат не само да ви създадат главоболие, но и да ви отведат до неочаквани и хумористични дестинации. Системите могат да тълкуват погрешно адреси или имена, което да ви насочи към едно непредвидено приключение. Например вместо Париж, Франция, може да получите маршрут до Париж, Тексас.
Предизвикателства в областта на NLP и ML
След като разгледахме някои от по-интересните премеждия, е важно и да обясним защо са се случили – обикновено могат да се проследят до няколко основни предизвикателства в областта на natural language processing (NLP) и machine learning (ML). Една значителна пречка е липсата на здрав разум в изкуствения интелект, тъй като той няма нюансираното разбиране, което хората придобиваме чрез години житейски опит. Освен това AI се бори с буквалното тълкуване, неспособен е да схване идиоми, метафори и често използвани изрази, което понякога води до комични и погрешни тълкувания. Неяснотата в езика допълнително усложнява нещата, когато думи и фрази имат идентични значения, което затруднява изкуствения интелект при разпознаване на контекста. Сарказмът, хуморът и вариациите в тона също са проблем, както и омонимите.
Нещо повече, нетрадиционните и креативни употреби на езика, считани за нормални за хората, могат да бъдат объркващи за AI, подчертавайки сложните препятствия, пред които са изправени изследователите при усъвършенстването на моделите на NLP и машинното обучение, за да разберат по-добре сложността на човешкото изразяване.
Подобрения на AI системите
AI разработчиците се борят с множество предизвикателства в динамичния свят на изкуствения интелект. Основните проблеми са свързани с ограничения на изчислителната мощност, разрешени чрез разработването на специализирани чипове за невронна мрежа и по-ефективни алгоритми, които позволяват на AI системите да работят на по-малко мощни машини.
Опасенията за недостига на данни и качеството им се смекчават чрез създаването на синтетични набори от данни, когато реални такива липсват или са чувствителни.
За намаляване на пристрастността и достигане на по-голяма честност в работата на AI се прилагат инструменти и методологии за откриването на такива проблеми, като същевременно разработчиците се придържат към етичните норми.
Също така огромен приоритет е осигуряването на безопасност и устойчивост на AI. Организации като OpenAI и DeepMind отделят екипи, които да проучат дългосрочната безопасност чрез обширни тестове върху огромни набори от данни.
И на последно място, но не и по важност – достъпността на AI се подобрява чрез инициативи с отворен код, което прави инструментите и рамките широко достъпни и частично безплатни. С напредването на технологиите областта остава динамична, с постоянен ангажимент за преодоляване на тези пречки и фокус върху максимизиране на ползите от изкуствения интелект за обществото.
Успехи, породени от трудностите
Изминатият път при преодоляването на предизвикателствата в областта на изкуствения интелект доведе не само до значителни постижения, но и до отличителни успехи в различни индустрии. При разпознаването на реч напредъкът в изчислителната мощност и алгоритмите, илюстриран от модели като GPT за езикова обработка, не само постигна, но и надмина човешката производителност. В здравеопазването Watson Health на IBM и DeepMind Health на Google демонстрират успешните приложения на AI, допринасящи за медицинския напредък. Устойчивостта на вземането на решения в автономните автомобили значително напредна благодарение на AI, докато в сферата на финансите компании като PayPal използват AI за откриване на измамни транзакции със забележителна точност.
В енергийния сектор AI оптимизира потреблението и подобрява поддръжката на системите. Това е демонстрирано чрез използването на DeepMind AI от Google за намаляване на потреблението на енергия за охлаждане на центъра им за данни с до 40%. Творческите приложения на AI се простират до създаването на изкуство и литература. Той играе решаваща роля и в опазването на околната среда чрез наблюдение на обезлесяването, прогнозиране на горски пожари и проследяване на дивата природа. Различните примери подчертават непрекъснатото развитие и усъвършенстване на AI технологията, демонстрирайки нейния многостранен и въздействащ принос в различни области.
Бъдещето на AI
Светлото…
Бъдещето на изкуствения интелект има огромен потенциал за успех, засягайки почти всяка част на технологията и бизнеса. Един обещаващ аспект се крие в персонализирането, където AI има способността да революционизира услугите и плановете, вариращи от образование до здравни решения, съобразени с индивидуалните нужди.
Автоматизацията, друг важен елемент, обещава повишена ефективност и производителност в различни индустрии чрез рационализиране и автоматизиране на задачите. Потенциалът за икономически растеж на AI е подчертан чрез способността му да моделира и симулира решения на сложни проблеми, като изменението на климата.
Освен това бъдещето на AI предлага прилив на креативност чрез подпомагане на творческите процеси. AI инструментите могат да генерират изкуство, да композират музика и да пишат съдържание, демонстрирайки способността си да усилва човешката креативност и иновации. Тъй като AI продължава да се развива, потенциалното му въздействие върху различни аспекти от живота ни изглежда безгранично, обещавайки бъдеще, в което технологиите стават още по-неразделна част от ежедневието ни.
…и тъмното
Докато бъдещето на изкуствения интелект е многообещаващо, има потенциални рискове, които изискват вниманието ни. Едно сериозно безпокойство е ефектът, който AI може да има върху заетостта; автоматизацията, която същевременно повишава ефективността, има потенциала да измести работни места, въвеждайки сложна динамика с положителни и отрицателни последици.
Злоупотребата с AI, въпреки че не е разгледана тук, представлява риск, който изисква бдителност за предотвратяване на неетични приложения. Друг критичен проблем са пристрастията и дискриминацията в системите с изкуствен интелект, подчертавайки важността на задълбочената конфигурация и надзор, за да се гарантира справедливост. Също така уязвимостта на сигурността е постоянен риск, тъй като AI системите могат да бъдат податливи на атаки и отравяне на данни, което налага стабилни мерки за киберсигурност.
И накрая, нововъзникващ проблем е зависимостта от AI. Прекомерното развитие може да доведе до зависимост от автоматизирани системи за сметка на човешкия опит и умения за критично мислене, подчертавайки необходимостта от балансиран подход към интегрирането на AI в нашия развиващ се технологичен свят.
Посоки за изследване и развитие на AI
Развитието на сферата зависи значително от посоката на текущите изследвания и разработки. Обяснимият AI (XAI) се откроява като ключов фокус, предлагайки инструменти за разбиране и тълкуване на отговорите на модела на AI. Това не само улеснява отстраняването на грешки и подобряването на производителността, но също така помага да се направи поведението на моделите разбираемо за другите, насърчавайки прозрачността и отчетността.
Сътрудничеството между човек и AI представлява друг основен път, наблягащ на изследването на начини, по които AI може да подобри човешките задачи, вместо да ги замени. Този съвместен подход обхваща процеси от вземане на решения до творчески начинания, отключвайки потенциала за синергични партньорства между хората и AI. Безопасността и контролът представляват важна тема с фокус върху разработването на различни методи, които да гарантират, че системите с изкуствен интелект работят по предназначение, смекчавайки непредвидените последствия и засилвайки надеждността. Бъдещето на изследванията и развитието на AI е белязано от тези ключови насоки, което отразява ангажимента да се търси отговорен и съвместен напредък в областта.
