Moldando o futuro da IA

Daniel Burrus Blocked Desbloquear Seguir Seguindo 3 de janeiro

Um dos maiores temas de notícias nos últimos anos foi a inteligência artificial . Nós lemos sobre como o DeepMind do Google bateu o melhor jogador do mundo no Go, que é considerado o jogo mais complexo que os humanos criaram; testemunhou como o Watson da IBM venceu os humanos em um debate; e participamos de uma ampla discussão sobre como os aplicativos de IA substituirão a maioria dos empregos humanos de hoje nos próximos anos.

Em 1983, identifiquei a IA como uma das 20 tecnologias exponenciais que impulsionariam cada vez mais o crescimento econômico nas próximas décadas. Aplicações de IA baseadas em regras antigas eram usadas por instituições financeiras para pedidos de empréstimos, mas quando o crescimento exponencial do poder de processamento atingia um ponto de inflexão da IA, e todos começamos a usar a Internet e mídias sociais, a AI tinha energia e dados suficientes AI) para habilitar smartphones, chatbots, veículos autônomos e muito mais.

Como eu aconselho a liderança de muitas empresas líderes, governos e instituições em todo o mundo, descobri que todos nós temos diferentes definições e entendimentos sobre AI, aprendizado de máquina e outros tópicos relacionados. Se não temos definições e entendimentos comuns sobre o que estamos falando, é provável que criemos um número cada vez maior de problemas no futuro. Com isso em mente, tentarei dar um pouco de clareza a esse assunto complexo.

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A inteligência artificial aplica-se a sistemas de computação projetados para executar tarefas geralmente reservadas à inteligência humana usando lógica, se-então regras, árvores de decisão e aprendizado de máquina para reconhecer padrões de grandes quantidades de dados, fornecer insights, prever resultados e tomar decisões complexas. A IA pode ser aplicada ao reconhecimento de padrões, classificação de objetos, tradução de idiomas, tradução de dados, modelagem logística e modelagem preditiva, para citar alguns. É importante entender que toda a IA depende de uma grande quantidade de dados de qualidade e tecnologia avançada de análise. A qualidade dos dados utilizados determinará a confiabilidade da saída AI.

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que utiliza técnicas estatísticas avançadas para permitir que os sistemas de computação melhorem em tarefas com experiência ao longo do tempo . Chatbots como o Alexa da Amazon, o Siri da Apple, ou qualquer um dos outros de empresas como Google e Microsoft, todos ficam melhores a cada ano, graças a todo o uso que damos a eles e ao aprendizado de máquina que ocorre em segundo plano.

Aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que usa algoritmos avançados para permitir que um sistema de AI se treine para executar tarefas expondo redes neurais multicamadas a grandes quantidades de dados, usando o que foi aprendido para reconhecer novos padrões contidos nos dados. . Aprender pode ser Aprendizagem Humana Supervisionado, aprendizado não supervisionado e / ou reforço de aprendizagem como o Google usado com DeepMind para aprender a bater os humanos no jogo complexo Go. Aprendizagem de reforço irá conduzir alguns dos maiores avanços.

A computação autônoma utiliza ferramentas avançadas de IA, como o aprendizado profundo, para permitir que os sistemas sejam autônomos e capazes de agir de acordo com dados situacionais sem comando humano . A autonomia da IA inclui a percepção, a análise de alta velocidade, a comunicação máquina-a-máquina e o movimento. Por exemplo, veículos autônomos usam tudo isso em tempo real para pilotar com sucesso um veículo sem motorista humano.

Pensamento ampliado : Nos próximos cinco anos e além, a IA se tornará cada vez mais incorporada ao nível de chip em objetos, processos, produtos e serviços, e os humanos aumentarão suas habilidades pessoais de resolução de problemas e tomada de decisões com as percepções que a AI fornece para obter para uma resposta melhor e mais rápida.

AI avanços representam uma tendência rígido que vai acontecer e continuar a se desenrolar nos próximos anos. Os benefícios da IA são grandes demais para serem ignorados e incluem:

  1. Velocidade crescente
  2. Precisão crescente
  3. Funcionalidade 24/7
  4. Alto benefício econômico
  5. Capacidade de ser aplicado a um grande e crescente número de tarefas
  6. Capacidade de tornar padrões e oportunidades invisíveis visíveis

A tecnologia não é boa ou má, é como nós humanos a aplicamos. Como não podemos parar o crescente poder da IA, quero que direcionemos seu futuro, colocando-o da melhor maneira possível para os humanos. Sim, a IA – como toda a tecnologia – tomará o lugar de muitos trabalhos atuais. Mas a IA também criará muitos empregos se estivermos dispostos a aprender coisas novas. Há um velho ditado: "Você não pode ensinar truques novos a um cachorro velho". Com isso dito, é uma coisa boa não sermos cães!

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