Я хотел бы сначала предположить, что, поскольку мы здесь обсуждаем эту тему, мы являемся поклонниками искусственного интеллекта. Я знаю, что я определенно один из них. И по моему опыту, каждый раз, когда я говорю кому-то, кто не работает в индустрии ИИ, но имеет некоторое представление обо всей шумихе вокруг этих разработок (спасибо, социальные сети!), одним из первых нескольких вопросов будет: «Как вы думаете, ИИ лишит нас работы и оставит всех безработными в ближайшие 5-10 лет?» или «Насколько умен ИИ? Сможет ли ИИ победить людей?». Напоминает мне о тех временах, когда я говорил людям, что я терапевт, и многие из них спрашивали: «Теперь ты можешь читать мои мысли?».
Насколько умен ИИ?
В такие времена, когда мы говорим «ИИ», многие из нас имеют в виду ChatGPT по той простой причине, что в последнее время он привлек так много внимания и также доступен большинству из нас для использования, что делает его популярным среди людей по всему миру. мир.
Но как часто ChatGPT делает все правильно?
Мой друг/коллега недавно пошутил о том, что код Python, сгенерированный ChatGPT, потерпел неудачу. А я в свою очередь честно поделился своим опытом с кодом, написанным ChatGPT: код чаще дает сбой, чем работает.
Нельзя сказать, что код абсолютно неверный или какая-то ерунда. ИИ в большинстве случаев четко понимает контекст и значение, и это то, что вы ожидаете от хорошей языковой модели, чтобы понимание было ясным, поэтому часть NLU в основном хороша с ChatGPT.
ИИ в большинстве случаев четко понимает контекст и значение, и это то, что вы ожидаете от хорошей языковой модели, чтобы понимание было ясным, поэтому часть NLU в основном хороша с ChatGPT.
Одна из наиболее распространенных проблем заключается в том, что ответы, генерируемые ChatGPT, не всегда надежны и/или правильны! То же самое относится к поиску Google, Bing или любой другой системе НЛП.
Я считаю, что это очень распространенные проблемы в отношении любой системы НЛП. Это просто языковые модели, и они изо всех сил стараются отвечать на вопросы и решать проблемы, но есть вероятность, что они могут легко потерпеть неудачу. Их нужно обновлять каждый божий день, каждую минуту, и вы можете себе представить, сколько это будет стоить, поддерживая такие обновления для каждой мелочи, которая есть?
Я думаю, что люди не понимают этих проблем и ждут, что искусственный интеллект будет вести себя как всезнайка, чтобы ИИ был богом! И это забавно; это весело! Но я знаю достаточно, чтобы не ожидать, что обычный человек поймет эти проблемы, скорее блокировщики в процессе разработки, потому что они плохо представляют, как строятся эти системы искусственного интеллекта.
На данный момент лучшие языковые модели могут делать следующее:
Понимание запросов пользователей (NLU) — понимание на продвинутом уровне — 5/5 или не менее 4,5 (в основном на английском и на некоторых других языках, которым хорошо обучены модели)
Перевод на несколько разных языков — 4/5 для большинства языков с большим учебным материалом и, скажем, 3/5 для языков с меньшим количеством учебных материалов (например, индийские языки).
Преобразование речи в текст и преобразование текста в речь — 3,5/5, если честно, преобразование речи в текст очень сложно понять машине, потому что разговорный язык не работает таким же образом. письменный язык делает (но мы оставим это на другой день!)
Скорость отклика — 5/5, это то, за что компьютеры всегда хвалили, и сейчас у нас есть лучшие технологии, так что это не должно быть сюрпризом!
Релевантность ответов — 4/5, потому что в наши дни у нас много информации, но она также может быть плохой в зависимости от того, сколько информации по определенной теме. Эта часть тесно связана с NLU, но набор данных ответов также играет значительную роль. Типичная модель машинного обучения или глубокого обучения изо всех сил старается найти лучшие ответы, а когда ответов нет или их недостаточно, она выбирает из существующего пула ответов, чтобы дать вам тот или иные ответы. наивысшее значение(я) вероятности. Это может быть промахом много раз, и вы не должны удивляться, если вы ищете что-то очень конкретное.
Точность ответов — 5/5 или даже 1/5, это опять же зависит от наличия информации и доступности, может ли Bing, теперь оснащенный ChatGPT, рассказать мне о военных секретах страны? Нет. Только потому, что информация существует и используется для обучения, может ли это означать, что она проверена фактами? Нет. Языковая модель — это всего лишь языковая модель; она не занимается проверкой фактов, и это тоже непростая задача.
Надежность и предвзятость — возможно, 3/5? Это было и будет проблемой при обучении ИИ, потому что человеческая природа склонна к предвзятости, и в сочетании с ограниченными знаниями и несколькими различными точками зрения и подходами нам придется регулярно работать над этим.
Для вашего развлечения, вы можете посмотреть это: https://www.instagram.com/p/CnzXcszjEBZ/
Я полагаю, что та же логика и аналогичные проблемы применимы к системам искусственного интеллекта и в других областях.
По состоянию на 15 мая 2022 года 12 подотчетных организаций представили отчеты о 392 авариях транспортных средств, оборудованных системой ADAS уровня 2. говорится в этом отчете Национальной администрации безопасности дорожного движения Министерства транспорта США. Транспорт.
Проблемы могут быть как глупыми, так и очень серьезными, но факт в том, что ни одна из этих систем не близка к совершенству.
Глупые проблемы могут включать в себя то, что мы, люди, можем найти забавными, или даже небольшие сбои, которые заставляют нас терять терпение, например, сбои чат-бота или неспособность идентифицировать лица или отпечатки пальцев. С другой стороны, чрезвычайно серьезные опасения могут включать в себя угрозу жизни людей и/или животных, гибель людей или потерю крупных сумм и имущества или что-либо еще, связанное с безопасностью.
Итак, подходя к вопросу,…
Может ли искусственный интеллект взять верх, украдет ли ИИ вашу работу?
Самый простой ответ таков: если ваша работа может быть автоматизирована, если вы не так уж много теряете из-за того, что что-то идет не так, если что-то идет не так, если ваш работодатель может позволить себе ИИ, тогда, если ИИ не отнимет у вас работу полностью, то, очевидно, ИИ может сделать большую часть этого, и вам, скорее всего, придется вмешиваться, чтобы справиться с ситуациями, которые пошли не так, как надо.
Возьмем, к примеру, службу поддержки. Это область, в которой люди всегда отвечали на вопросы, поднятые о людях. С языковыми навыками и пониманием вопросов, терминов, процесса, которому нужно следовать, когда возникает проблема, и того, какие ответы давать, - это все, что требуется в этой области работы (не говоря уже о тоннах терпения, но это не фактор, когда мы речь о технике!). И большие языковые модели теперь достаточно развиты, чтобы легко делать это самостоятельно! Но все же ИИ не всегда может быть идеальным, поэтому, когда автоматизация дает сбой на начальных уровнях, до того, как пользователь или клиент действительно разозлится, вмешивается человек. Такова реальность сегодняшнего дня в этой области. Вот почему приложения для доставки еды, такие как Zomato и Swiggy, приложения для заказа такси, такие как Uber и Ola, и многие другие приложения в разных доменах по-прежнему имеют человеческую помощь для пользователей. 😉
Как упоминалось ранее, большая часть кода, написанного ChatGPT, часто дает сбои, по крайней мере, для меня это так. Я часто вижу, как используются устаревшие функции, или это просто неправильно.
Представьте себе, если ИИ нуждается в поддержке и все еще учится в таких простых областях, как можно полагаться на ИИ в решении некоторых более сложных задач, таких как создание и запуск спутника, защита человека в суде или вождение автомобиля в опасных зонах. ?
Расслабьтесь, ваша работа в безопасности. На данный момент ИИ может только помогать людям в том, что мы делаем. Ваша реальная забота должна заключаться в том, насколько вы хороши в том, что вы делаете, потому что другие люди побеждают вас в том, что вы делаете, гораздо, гораздо более вероятно и может и произойдет, если вы примете свою работу как должное, потому что есть много талантливых людей. в эти дни!
(Вспоминая сцену из "Теории большого взрыва")
Шелдон: «Пенни, технология, которая использовалась в этой руке, однажды сделает неквалифицированных официантов, таких как ты, устаревшими».
Пенни: «Правда? Они собираются сделать робота, который плюет на ваши гамбургеры?»
В ближайшее время приблизиться к человеческому интеллекту, не говоря уже о том, чтобы перехитрить людей, не удастся! Расскажите мне, что вы думаете в комментариях! 😊
А для индийских мужчин-миллениалов и их мам, живущих в эпоху потрясающих технологий, если вы все еще хотите жену или невестку, которые будут делать «идеально круглые роти», женитесь на боте! Про химию ничего не могу сказать, но обещаю, что геометрия будет точная! 😇
