Tekoälyn ja perinteisten menetelmien välisen eron ymmärtäminen
Tekoälyn viimeaikainen suosio, yhdistettynä alan uutuuteen ja houkuttelevuuteen, on johtanut siihen, että monet organisaatiot väittävät projektinsa hyödyntävän alan uusimpia edistysaskeleita AI:n alalla, vaikka ne itse asiassa käyttävät lähinnä vain perinteistä ehdollista logiikkaa, todennäköisyyttä ja tilastotiedettä. Tämä johtaa siihen, että organisaatiot eivät ymmärrä niitä hyötyjä, joita AI voi tarjota.
Tekoälyn yleinen ymmärtäminen laajemman väestön keskuudessa on välttämätöntä tarkan yksimielisyyden varmistamiseksi ja teknologian turvallisen ja vastuullisen kehittämisen takaamiseksi. Vaikka on monia syitä ja sisäisiä paineita väittää AI:n käytöstä silloin kun tällainen väite on epätarkka, organisaatiot eivät sen seurauksena myöskään hyödy todellisista edistysaskelista. Ehdollinen logiikka, todennäköisyys- ja tilastotekniikat ovat useimpien nykyisten organisaatioiden perustana, ja vaikka ne ovat omalla tavallaan monimutkaisia ja kehittyneitä sekä tarjoavat merkittäviä etuja, ne eroavat siitä, mitä nykyään yleisesti kutsutaan tekoälyksi.
Useimmat nykyaikaiset liiketoimintasovellukset perustuvat ehdolliseen logiikkaan. Nykyaikaisten ohjelmointikielten ja kaavamoottoreiden yhteydessä liiketoimintalogiikka ilmaistaan nykyään yleisesti Boolen logiikkana, If-Then-Else-lauseina ja Case-lauseina. Organisaation liiketoimintalogiikka voidaan tallentaa ja ilmaista ehdollisena päättelynä. Vaikka se on osoittautunut erittäin arvokkaaksi, se eroaa siitä, mitä nykyään yleisesti kutsutaan tekoälyksi. Todennäköisyys- ja tilastotekniikat, joita usein käytetään laajasti ennusteisiin ja ennustuksiin ja jotka ovat myös luotettavia ja järkeviä, eivät itse asiassa ole tekoälyä. Nämä matemaattiset rakenteet määritellään enemmän tai vähemmän etukäteen rationaalisesti, ja niissä on vain vähän muutettavia tai vaihtuvia vakioita, kun taas tekoäly perustuu dynaamisuuteen.
Sen sijaan tekoäly, kuten lyhyesti kuvattiin, perustuu tyypillisesti malleihin, jotka oppivat datasta ja määrittävät logiikan itse datasta. Sen jälkeen, kun Universal Approximation Theorem -teoreeman todistus esitettiin vuonna 1999 osoittaen, kuinka neuroverkko voi approksimoida mitä tahansa funktiota, tekoälyn kautta ohjelmien ratkaisemiseen on nyt suunnattu enemmän vaivaa muiden paradigmojen sijaan. Vaikka teoreettisesti on mahdollista approksimoida mitä tahansa funktiota, laskentateho ja tähän tarvittavat tekniikat olivat käytännössä rajoittava tekijä. Viimeaikaiset edistysaskeleet ovat kuitenkin ottaneet suuria harppauksia teorian ja käytännön välisen kuilun kaventamisessa.
Moderni tekoäly käyttää tekniikoita, kuten syvä vahvistusoppiminen, luonnollisen kielen käsittely, LSTMs ja generatiiviset kilpailevat mallit, ja toteutuksissa käytetään kehyksiä kuten TensorFlow ja PyTorch. Hyvä testi sille, käyttääkö projektisi tekoälyä, on tarkastella projekteissa aktiivisesti käytettäviä työkalupakkeja. Se ei todennäköisesti ole tekoälypohjainen projekti, jos se ei käytä alan työkaluja, lukuun ottamatta ilmeistä poikkeusta, jossa luotetaan mukautettuihin työkalupakkeihin, jotka suorittavat arkisia tekoälytehtäviä, kuten matriisikertolasku.
Tekoälyyn perustuvat sovellukset ja sovellukset, jotka eivät perustu tekoälyyn
Tässä on joitakin aitoja esimerkkejä tekoälyn käytöstä todellisessa maailmassa:
- Tietokonenäköjärjestelmät, jotka oppivat tunnistamaan ja jäljittämään objekteja merkityistä tiedoista;
- Kielen käsittelyjärjestelmät oppivat vastaamaan kysymyksiin ja parantavat suoritustaan ajan myötä, kuten chat-botit;
- Pelinsuoritusagentit, jotka voivat oppia pelaamaan pelejä kuten Space Invaders, Pacman ja Tetris pelkän pikselisyötteen perusteella.
Vastaavasti tässä on joitakin esimerkkejä, joita väitetään yleisesti tekoälyn esimerkeiksi, vaikka ne eivät ole sellaisia eikä niitä pitäisi sellaisina väittää:
- Ennustemallit, jotka perustuvat todennäköisyyslaskentaan ja tilastotieteeseen;
- SQL-kyselyt, jotka noutavat tietoa tietokannasta ja suorittavat jonkinlaista aggregointia tai lajittelua;
- Sääntöihin perustuvat analytiikan kojelaudat, jotka on luotu Tableaussa tai Microsoft Power BI:ssä;
- Excel-laskentataulukot, jotka käyttävät yksinkertaisia kaavoja;
- Excel-makroilla toimivat työkirjat, jotka sisältävät VBA-koodia;
- Anturijärjestelmät lähettävät signaalin takaisin valvomokeskukseen, jonka asiantuntija tulkitsee.
Tulevaisuuden suunnat tekoälyä käyttöön ottaville organisaatioille
Monissa tapauksissa tekoäly voi ratkaista monimutkaisia ongelmia, mutta on olemassa rajoituksia, joissa tavallinen ehdollinen logiikka, todennäköisyys ja tilastotiede olisivat parempia. Esimerkkinä ovat poikkeukset, jotka vaativat 100 % luotettavuutta, joissa AI-järjestelmät voivat joskus tuottaa epäjohdonmukaisia tuloksia. Perinteisten tekniikoiden tapauksessa olisi hyödyllistä ilmoittaa, miten ne toteutettiin, sen sijaan että ilmoitettaisiin niiden perustuvan tekoälyyn, sillä tämä parantaisi tiedonkulkua.
Tekoäly kehittyy jatkuvasti, ja parannukset tulevat nopeasti, hitaasti siirtyen jokapäiväiseen elämään ottaen käyttöön jo olemassa olevien teknologia-alustojen ja infrastruktuurin päälle. Kun siitä tulee yleisempää, tarkkuus on tärkeämpää kuin koskaan, ja on ratkaisevan tärkeää harkita, miten sitä sovelletaan ja selitetään. Kun alasta väistämättä tulee säännellympi, tietyt tekoälyn käytön virheelliset väittämät ratkeavat ajan myötä. Organisaatiot voivat kuitenkin saada etumatkaa omaksumalla tarkat AI-määritelmät jo nyt.
Aidan tekoälyn edut ovat valtavat, ja Telemus AI voi työskennellä organisaatiosi kanssa saavuttaakseen konkreettisia tuloksia, jotka ylittävät kauas perinteisten tekniikoiden.
Ota meihin yhteyttä jo tänään saadaksesi ilmaisen konsultaation siitä, miten Telemus AI™ voidaan integroida organisaatioosi.
