tôiSẼ LÀ như thể thế giới đã tạo ra một Trung Quốc thứ hai, không phải từ hàng tỷ người và hàng triệu nhà máy, mà từ các thuật toán và máy tính quay cuồng. PwC.một công ty dịch vụ chuyên nghiệp, dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo (AI) nó sẽ bổ sung thêm 16 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030. Tổng giá trị cho tất cả các hoạt động, từ ngân hàng và công nghệ sinh học đến bán lẻ và xây dựng, trong nền kinh tế lớn thứ hai thế giới chỉ là 13 nghìn tỷ đô la vào năm 2018.
Tiết kiệm thời gian nghe các bài viết âm thanh của chúng tôi trong khi đa nhiệm
PwC.Tuyên bố của không phải là không điển hình. Các nhà dự báo đối thủ của McKinsey đưa ra con số 13 nghìn tỷ đô la. Những người khác chọn cho bộ phim truyền hình định tính, thay vì định lượng. Sundar Pichai, người đứng đầu Google, đã mô tả những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo là “sâu hơn lửa hoặc điện.” Các dự báo khác cho thấy những thay đổi lớn không kém, nhưng kém vui hơn. Máy tính thông minh có khả năng thực hiện công việc của bác sĩ X-quang, tài xế xe tải hoặc công nhân kho hàng có thể gây ra làn sóng thất nghiệp.
Tuy nhiên, những nghi ngờ đã xuất hiện gần đây về việc liệu hiện tại trí tuệ nhân tạo công nghệ thực sự thay đổi thế giới như nó có vẻ. Nó đang chạy ngược lại giới hạn của loại này hay loại khác, và nó đã không thực hiện được một số lời hứa vĩ đại nhất mà những người ủng hộ nó đưa ra.
không còn nghi ngờ gì nữa trí tuệ nhân tạo—hay nói chính xác là máy học, một trong những lĩnh vực con của nó— đã đi được một chặng đường dài. Máy tính đã trở nên tốt hơn đáng kể ở nhiều thứ mà chúng từng gặp khó khăn. Sự phấn khích bắt đầu hình thành trong giới học thuật vào đầu những năm 2010, khi các kỹ thuật máy học mới dẫn đến những cải tiến nhanh chóng trong các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và thao tác ngôn ngữ. Từ đó, nó lan sang lĩnh vực kinh doanh, bắt đầu với những gã khổng lồ Internet. Với nguồn tài nguyên máy tính khổng lồ và biển dữ liệu, họ có vị trí thuận lợi để nắm bắt công nghệ. Hiện đại trí tuệ nhân tạo Các kỹ thuật hiện cung cấp năng lượng cho các công cụ tìm kiếm và trợ lý giọng nói, đề xuất phản hồi email, cung cấp năng lượng cho hệ thống nhận dạng khuôn mặt giúp mở khóa điện thoại thông minh và kiểm tra biên giới quốc gia, đồng thời hỗ trợ các thuật toán cố gắng xác định các bài đăng spam trên mạng xã hội. .
Có lẽ minh chứng nổi bật nhất về tiềm năng của công nghệ này là vào năm 2016, khi một hệ thống được xây dựng bởi DeepMind, một công ty có trụ sở tại London. trí tuệ nhân tạo thuộc sở hữu của Alphabet, công ty mẹ của Google, đã đánh bại một trong những người chơi cờ vây giỏi nhất thế giới, một trò chơi cờ cổ của châu Á. Trận đấu được hàng chục triệu người theo dõi; bước đột phá đã đến nhiều năm, thậm chí nhiều thập kỷ trước trí tuệ nhân tạo các bậc thầy đã chờ đợi.
Như sự so sánh của Pichai với điện và lửa cho thấy, máy học là một công nghệ có mục đích chung, có khả năng ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế. Nó vượt trội trong việc nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và điều đó có ích ở mọi nơi. Các nhà điểu học sử dụng nó để phân loại tiếng hót của các loài chim; các nhà thiên văn học tìm kiếm các hành tinh bằng ánh sáng của các vì sao; các ngân hàng để đánh giá rủi ro tín dụng và ngăn ngừa gian lận. Ở Hà Lan, nó được chính quyền sử dụng để giám sát các khoản thanh toán phúc lợi xã hội. Ở Trung Quốc trí tuệ nhân tạoCông nghệ nhận dạng khuôn mặt nâng cao cho phép khách hàng mua hàng tạp hóa và giúp điều hành hệ thống giám sát hàng loạt đàn áp mà đất nước đã xây dựng ở Tân Cương, một khu vực đa số theo đạo Hồi.
trí tuệ nhân tạoNhững sứ giả của ‘s nói rằng vẫn còn nhiều biến đổi sắp tới, tốt hơn hoặc xấu hơn. Vào năm 2016, Geoffrey Hinton, một nhà khoa học máy tính đã có những đóng góp cơ bản cho nền văn minh hiện đại trí tuệ nhân tạoAnh ấy nhận xét rằng “rõ ràng là chúng ta cần ngừng đào tạo bác sĩ X quang”, lập luận rằng máy tính sẽ sớm có thể làm mọi thứ chúng làm, chỉ rẻ hơn và nhanh hơn. Trong khi đó, các nhà phát triển xe tự lái dự đoán rằng taxi robot sẽ cách mạng hóa giao thông vận tải. Eric Schmidt, cựu chủ tịch của Google (và cựu thành viên hội đồng quản trị của nhà kinh tếcông ty mẹ của) mong đợi rằng trí tuệ nhân tạo nó có thể tăng tốc độ nghiên cứu, giúp các nhà khoa học theo kịp vô số tài liệu và dữ liệu.
Vào tháng 1, một nhóm các nhà nghiên cứu đã xuất bản một bài báo trên Tế bào mô tả một trí tuệ nhân tạo hệ thống đã dự đoán chức năng kháng khuẩn từ cấu trúc phân tử. Trong số 100 phân tử ứng cử viên được hệ thống lựa chọn để phân tích sâu hơn, một phân tử hóa ra là một loại kháng sinh mới mạnh mẽ. Đại dịch covid-19 đã khiến các ứng dụng y tế này trở nên nổi bật. Một trí tuệ nhân tạo Công ty có tên BlueDot tuyên bố họ đã phát hiện dấu hiệu của một loại virus mới trong các báo cáo từ các bệnh viện Trung Quốc vào đầu tháng 12. Các nhà nghiên cứu đã tranh giành để cố gắng áp dụng trí tuệ nhân tạo cho đến mọi thứ, từ khám phá thuốc đến giải thích các lần quét y tế để dự đoán cách vi-rút có thể phát triển.
Anh bạn, xe tự lái của tôi đâu?
Đây không phải là làn sóng đầu tiên của trí tuệ nhân tạocảm xúc liên quan (xem dòng thời gian trong bài viết tiếp theo). Lĩnh vực này bắt đầu vào giữa những năm 1950 khi các nhà nghiên cứu dự đoán rằng việc xây dựng trí thông minh cấp độ con người sẽ mất vài năm, nhiều nhất là vài thập kỷ. Sự lạc quan ban đầu đó đã phai nhạt vào những năm 1970. Một làn sóng thứ hai bắt đầu vào những năm 1980. Một lần nữa, những hứa hẹn vĩ đại nhất của lĩnh vực này lại thất bại. Khi thực tế thay thế sự cường điệu, sự bùng nổ nhường chỗ cho những thất bại đau đớn được gọi là “trí tuệ nhân tạo mùa đông”. Kinh phí nghiên cứu cạn kiệt và danh tiếng của lĩnh vực này bị ảnh hưởng.
Nhiều tuyên bố vĩ đại nhất về AI một lần nữa không thành hiện thực.
Hiện đại trí tuệ nhân tạo công nghệ đã thành công hơn nhiều. Hàng tỷ người sử dụng nó mỗi ngày, hầu hết là không nhận ra, trong điện thoại thông minh và các dịch vụ internet của họ. Tuy nhiên, bất chấp thành công này, sự thật vẫn là nhiều tuyên bố vĩ đại nhất được đưa ra về trí tuệ nhân tạo một lần nữa chúng lại không trở thành sự thật, và niềm tin đang lung lay khi các nhà nghiên cứu bắt đầu tự hỏi liệu công nghệ này đã đi vào ngõ cụt hay chưa. Ô tô tự lái đã có nhiều khả năng hơn, nhưng chúng vẫn luôn ở mức đủ an toàn để triển khai trên đường phố hàng ngày. Nỗ lực hội nhập trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán y tế cũng mất nhiều thời gian hơn dự kiến: bất chấp dự đoán của Tiến sĩ Hinton, vẫn còn tình trạng thiếu bác sĩ X quang trên toàn thế giới.
Khảo sát lĩnh vực y học. trí tuệ nhân tạo vào năm 2019, Eric Topol, bác sĩ tim mạch và trí tuệ nhân tạo nhiệt tình, ông đã viết rằng “tình trạng của trí tuệ nhân tạo sự cường điệu đã vượt xa tình trạng của trí tuệ nhân tạo khoa học, đặc biệt là khi xác nhận và chuẩn bị thực hiện trong chăm sóc bệnh nhân. Mặc dù có rất nhiều ý tưởng, covid-19 chủ yếu được chiến đấu bằng những vũ khí cũ đã có sẵn. Việc truy tìm người tiếp xúc đã được thực hiện bằng giày da và các cuộc gọi điện thoại. Các thử nghiệm lâm sàng tập trung vào các loại thuốc hiện có. Màn hình nhựa và sơn vỉa hè thực thi lời khuyên về khoảng cách công nghệ thấp.
Các chuyên gia tư vấn đã dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo sẽ có tác động thay đổi thế giới cũng báo cáo rằng các nhà quản lý thực sự trong các công ty thực sự đang tìm kiếm trí tuệ nhân tạo khó thực hiện, và sự nhiệt tình dành cho nó đang nguội lạnh. Svetlana Sicular của Gartner, một công ty nghiên cứu, cho biết năm 2020 có thể là năm trí tuệ nhân tạo anh ta rơi vào con dốc đi xuống của “chu kỳ cường điệu hóa” được công bố rộng rãi của công ty anh ta. Các nhà đầu tư đang bắt đầu thức dậy để tham gia vào nhóm: một cuộc khảo sát của các nhà đầu tư châu Âu trí tuệ nhân tạo đưa ra bởi CMMmột quỹ đầu tư mạo hiểm, thấy rằng 40% dường như không sử dụng bất kỳ trí tuệ nhân tạo chắc chắn rồi. “Tôi nghĩ chắc chắn có yếu tố ‘tiếp thị nhà đầu tư’ mạnh mẽ,” một nhà phân tích tế nhị nói.
Công nghệ hàng quý này sẽ điều tra lý do tại sao sự nhiệt tình đang bị đình trệ. Ông sẽ lập luận rằng mặc dù hiện đại trí tuệ nhân tạo Các kỹ thuật này rất mạnh mẽ, chúng cũng bị hạn chế và có thể rắc rối và khó thực hiện. Những người hy vọng sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạoTiềm năng của phải đối mặt với hai nhóm vấn đề.
Đầu tiên là thực tế. Cuộc cách mạng học máy đã được xây dựng dựa trên ba điều: thuật toán cải tiến, máy tính mạnh hơn để chạy chúng và nhờ xã hội số hóa dần dần, nhiều dữ liệu hơn mức chúng có thể học. Tuy nhiên, dữ liệu không phải lúc nào cũng có sẵn. rất khó để sử dụng trí tuệ nhân tạo chẳng hạn như để theo dõi sự lây truyền của covid-19 mà không có cơ sở dữ liệu đầy đủ về các chuyển động của mọi người. Ngay cả khi dữ liệu tồn tại, nó có thể chứa các giả định ẩn có thể vấp phải sự cố ý. cái mới nhất trí tuệ nhân tạo nhu cầu về hệ thống điện toán có thể tốn kém. Các tổ chức lớn luôn dành thời gian để tích hợp các công nghệ mới – hãy nghĩ đến điện trong thế kỷ 20 hoặc đám mây trong thế kỷ 21. Không ai trong số này nhất thiết làm giảm trí tuệ nhân tạotiềm năng của nó, nhưng nó có tác dụng trì hoãn việc áp dụng nó.
Nhóm vấn đề thứ hai sâu hơn và liên quan đến chính các thuật toán. Học máy sử dụng hàng nghìn hoặc hàng triệu ví dụ để đào tạo một mô hình phần mềm (cấu trúc của mô hình này dựa trên kiến trúc thần kinh của não bộ). Các hệ thống kết quả có thể thực hiện một số tác vụ, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh hoặc nói, đáng tin cậy hơn nhiều so với các hệ thống được lập trình truyền thống với các quy tắc vẽ tay, nhưng chúng không “thông minh” theo cách mà hầu hết mọi người hiểu về thuật ngữ này. . Chúng là những công cụ nhận dạng mẫu mạnh mẽ, nhưng chúng thiếu nhiều khả năng nhận thức mà bộ não sinh học coi là điều hiển nhiên. Họ đấu tranh với lý luận, khái quát hóa từ các quy tắc mà họ khám phá và mục đích chung. kỹ năng mà các nhà nghiên cứu, trong trường hợp không có mô tả chính xác hơn, gọi là “lẽ thường”. Kết quả là một nhân tạo. thằng ngốc khôn ngoan rằng nó có thể vượt trội trong các nhiệm vụ được xác định rõ ràng, nhưng có thể hoạt động rất kém nếu gặp phải đầu vào không mong muốn.
Nếu không có sự tiến bộ hơn nữa, những nhược điểm này đặt ra những giới hạn cơ bản đối với những gì trí tuệ nhân tạo có thể và không thể làm. Ô tô tự lái, phải điều hướng trong một thế giới luôn thay đổi, đã quá hạn và có thể không bao giờ đến. Các hệ thống xử lý ngôn ngữ, chẳng hạn như chatbot và trợ lý cá nhân, dựa vào các phương pháp thống kê tạo ra sự hiểu biết bề ngoài mà không có thực tế. Điều đó sẽ hạn chế mức độ hữu ích của chúng. Những lo ngại hiện hữu về việc máy tính thông minh khiến bác sĩ X quang hoặc tài xế xe tải trở nên lỗi thời, chứ đừng nói đến, như một số người mong diệt vong cho rằng, gây ra mối đe dọa đối với sự tồn tại của nhân loại, dường như đã bị thổi phồng quá mức. Dự đoán về giá trị tăng thêm của nền kinh tế Trung Quốc GDP có vẻ không hợp lý.
từ hôm nay “trí tuệ nhân tạo mùa hè” khác với những lần trước. Nó sáng hơn và ấm hơn, bởi vì công nghệ này đã được triển khai rộng rãi. Một mùa đông toàn diện khác là không thể. Nhưng một làn gió mùa thu đang nổi lên. ■
