Dar vieno analitiko svetainė
Petras Kudaras
Įrašai su žyme „dirbtinis intelektas“
Šiandieną Facebooke buvo gausiai dalijamasi „senojo Paupio rajono“ vaizdais. Įspūdingos purvo upės, gilios provėžos, skurdūs žmonės, mediniai sukrypę namai, kaminų gausa. Viskas atrodo dar įtikinamiau, nes nuotraukas lydėjo ir tekstas, kuriuo irgi beveik galima patikėti. Štai ekrano vaizdas:
Facebooko įrašo ekrano nuotrauka Tiesa, labiau patyrusiai akiai jau iš karto matosi, kad kažkas čia ne taip. Vaizdas per daug užryškintas, nenatūraliai kontrastingas, bet gal tai tiesiog Photoshopo manipuliacijos. Gatvių stilių galima pažinti, bet tiksliai identifikuoti – ne.
Skaityti toliau…
Užtikau gerą komentarą, kuris gana gerai atspindi mano paties nuomonę apie dirbtinį intelektą:
I suspect the people talking about using AI as a complement to learning will be grossly disappointed for two reasons.
The first is that it will be harder to motivate people to learn things, especially basic things. The analogy here is with the calculator. If you ask most kids today, they’d tell you that they don’t see much reason to be proficient at arithmetic because calculators can do this for them.
Skaityti toliau…
1726 metais Džonatanas Swiftas išleido savo populiariausią knygą „Guliverio kelionės“, kurioje buvo aprašoma ir kelionė į skraidančią salą Laputą. Salos gyventojai – labai protingi, bet nelabai tikrame gyvenime besigaudantys mokslininkai, kurie vis prigalvoja visokiausių keistenybių, turinčių visiems palengvinti gyvenimą. Vienas toks išradimas yra milžiniška mašina su daugybe ratų ant kurių pritvirtintos lentelės su įvairiausiais žodžiais, paimtais iš išradėjo jaunystės užrašų: patempus virvelę tie ratai sukasi ir žodžiai susidėlioja daug maž atsitiktine tvarka į sakinius.
Skaityti toliau…
Kai perskaičiau Max Tegmark’o „Life 3.0“, buvau piktas – tema įdomi ir aktuali, bet skaitai ir supranti, kad autoriui kompetencijos dirbtinio intelekto klausimais mažokai. Tad ėmiausi Nick Bostromo knygos „Superintelligence“, nes ją dauguma laiko žymiai rimtesne.
Šioje knygoje esminiai skyriai yra patys pirmieji, kuriuose diskutuojama apie tai, kada (ir ar iš vis) įmanoma pasiekti dirbtinio intelekto sprogimą: kada jau turėsime tokį dirbtinį intelektą, kuris pats besimokydamas mus aplenks savo protu. Visi kalbinti ekspertai teigė, jog arba po kokio šimtmečio, arba niekada.
Skaityti toliau…
„Žiūrėk, turim duomenų, gal galėtumėt ką nors padaryt su machine learning ar dirbtiniu intelektu? Juk čia gi dabar ateitis“ – labai dažnas šiuolaikinis prašymas iš potencialių klientų. Neretai pasirodo, kad realių problemų sprendimui nereikia nei gudrių algoritmų, nei dirbtinio intelekto: didžioji vertė iš duomenų išspaudžiama žymiai paprastesnėmis priemonėmis, vien tik sutvarkius duomenis ar pasinaudojant senais gerais statistikos įrankiais. Kita vertus, logistinės regresijos terminai panašiai kaip ir bet kokios diskusijos apie neuroninius tinklus: nei apie vienus, nei apie kitus nedaug kas girdėjęs.
Skaityti toliau…
Jau senokai skaitoma knyga mane taip erzino: nuolat norėjosi su autoriumi nesutikti ir nurašyti jį kaip nieko nesuprantantį naivų hipsterį. Paviršutiniškas tekstas, pilnas gal ir įdomių, bet dažniausiai visiškai neesminių pastebėjimų, užteptas riebiu sluoksniu autoriaus sutiktų žymių žmonių pavardžių. Buvimas fiziku visai neužtikrina, jog supranti dirbtinio intelekto problemas, juolab, kad jos daugiau filosofinės / humanitarinės, o ne iš tiksliųjų mokslų srities. Nors ir tiksliųjų mokslų problemos knygoje nušviestos skurdokai.
Aišku, visai nepadeda ir tai, kad mano paties nuomonė apie dirbtinį intelektą labai skiriasi nuo autoriaus, bet būtent todėl ir noriu geriau suprasti Bostromo, Kurzweilo ir kitų požiūrį, kad tuoj tuoj pasaulį užvalgyt superprotingas dirbtinis intelektas.
Skaityti toliau…
Iš pažiūros duomenų analizė yra labai nešališkas ir objektyvus reikalas: paimi krūvą duomenų, perleidi per sudėtingą statistinių algoritmų mėsmalę ir gauni kažkokias įžvalgas. Mūsų produktą labiau mėgsta Marijampolėje, brangesnius produktus moterys perka savaitgaliais, socialiniuose tinkluose sekantys veikėją X skaito portalą Y, bent tris kartus gavę labai didelę mėnesinę sąskaitą yra linkę perbėgti pas konkurentus. Su regresijomis (ar sudėtingesnėmis analizėmis) ginčytis sunku, nes duomenys lyg ir kalba už save. Nebereikia spėlioti ir remtis dažnai mus pavedančia intuicija.
Skaityti toliau…