Det har vært mye snakk rundt kunstig intelligens, eller AI, og dens viktige rolle i vår fremtid. Selskaper som Apple og Google har vært å implementere algoritmer for maskinlæring til å forbedre sin programvare, som fører til bedre bilde organisasjon og funksjoner, slik som å identifisere gjenstander og mennesker i bildene. Vi har selv sett AI overvinne menneskelige spillere på spill som Går og Dota 2. AI har allerede begynt fører til nedbemanning som ulike bedrifter har innsett at de kan spare kostnader gjennom automatisering. Så hvordan kan du forberede deg for denne store endringen i nær fremtid?
Andrew Ng, co-grunnlegger av online læring plattform Coursera, føler at hans nye kurs på dyp læring kan hjelpe folk til å finne sin fot i en verden drevet av fremgang i AI. “AI er den nye elektrisitet. Starter om en 100 år sidan, framveksten av elektrifisering i gang i Usa. Det forvandlet alle de store industrien, hver kultur, helse og omsorg, ble forvandlet… jeg faktisk synes det er vanskelig å tenke på en stor industri som ikke vil bli forvandlet ved AI,” sier han i en samtale med Gadgets 360.
Ng, som er forskning på AI og maskinlæring, har tidligere jobbet på AI for både Google og Baidu. Han er svært positiv til om kunstig INTELLIGENS og han mener at mennesker vil trives i en AI-drevet samfunn. Det er en del av grunnen til at Ng bestemte seg for å lage et kurs på dyp læring. Imidlertid, ikke alle deler den samme optimisme. Elon Musk, grunnlegger av elektrisk bilprodusenten Tesla, har vært veldig tydelig med hensyn til farene ved AI. Det er den slags ting vi har sett med mange science fiction-filmer, men Ng føler at AI er positiv innvirkning langt oppveier risikoen. “Jeg kan ikke holde opp om natten for å bekymre seg om elektrisitet drepe den menneskelige rase… risikoen for demokratiserende AI er lik risiko for demokratiserende elektrisitet. Den kan brukes til å henrette folk, eller å drive hjem,” Ng sier.
Mange AI Bruker Er Interessant, men Ikke Løse en Stor Bedrift Problem, sier IBM Watson Direktør
“Å bekymre deg onde killer AI i dag er som å bekymre seg om overbefolkning på Mars,” legger han til. “Jeg sier ikke at vi ikke skal bekymre deg for det. La et par professorer avtale med overbefolkning på Mars, det er den rette tingen å gjøre. Som samfunn våre ressursallokering å bekymre deg om overbefolkning på Mars er allerede for stor. Jeg tror vi bør bekymre seg mer om hvordan man kan få til Mars enn om overbefolkning når vi får det. Jeg tror vi er allokere mer forskning for å onde killer AI enn det som er nødvendig.”
“For å være ærlig tror jeg den onde AI hype distraherer fra reelle problemer som for eksempel jobb vekt,” Ng fortsetter. Han sier han er blitt tre meter unna folk som jobber han visste AI snart vil ta bort. Han har også bekymringer om virkningen av AI på lønn. Hvis AI kan gjøre halve jobben du kan gjøre, hvorfor vil din arbeidsgiver vil betale deg for din full lønn, påpeker han, og sa: “jeg tror problemet er reskilling folk og ikke det faktum at folk ikke kan gjøre dette arbeidet. Andelen av arbeidsplasser i fare av automatisering faller mellom 30 og 50 prosent.”
Er Stemmen Biometri den Tredje Faktoren for Godkjenning Verden Trenger?
Dette kommer til å påvirke jobber i land som India også. Ng føler at India er froskehopp flere teknologier og han siterer hopp til mobildata og smarttelefoner — hvordan så mange mennesker vil hoppe over faste telefoner og til og med Internett i landet. Ng føler at India skal fokusere på å bygge et nytt sett av regler — bygningen AI fokusert organisasjoner, slik at arbeidsstokken kan være klar for fremtiden.
Bortsett fra et kurs på dyp læring, Ng allerede har opprettet et kurs på maskinlæring, som over 1,8 millioner mennesker har registrert seg for.
“Fly piloter tilbringer mye tid i flight simulator… Du har å fly mye tid til å oppleve farefulle situasjoner. I en simulator får du mye tid til å øve på det,” Ng legger til. “Tredje kurset i dette spesialisering (dyp læring) er å bygge en simulator for din machine learning prosjektet.”
Ng sier at i det øyeblikket de fleste av AI ‘ s programmer er i input-output kartlegging aspekt av AI. “Til tross for all blesten rundt AI det viser seg alle økonomiske verdi er fra en algoritme — input-output kartlegging,” sier han. AI kan ta i en rekke forskjellige innganger, for eksempel demografisk informasjon, for eksempel, eller et sted, eller andre ting som medisinske data, og da kan det bruker algoritmer til å generere nyttig utganger, slik som å identifisere potensielle kunder til å sende annonser til – eller potensiell helserisiko for å screene.