Mahimong maghunahuna ka nga ang balita sa “mga mayor nga AI breakthroughs” walay mahimo gawas sa pagtabang sa machine learning’s (ML) nga pagsagop. Kung pwede lang. Bisan sa wala pa ang pinakabag-o nga splashes – labi na ang OpenAI’s ChatGPT ug uban pang mga generative AI nga mga himan – ang adunahan nga asoy bahin sa usa ka mitumaw, gamhanan nga AI usa na ka nagkadako nga problema alang sa gipadapat nga ML. Kana tungod kay alang sa kadaghanan sa mga proyekto sa ML, ang buzzword nga “AI” sobra ra kaayo. Kini sobra nga nagpalapad sa mga gilauman ug makabalda gikan sa tukma nga paagi nga ang ML mopauswag sa mga operasyon sa negosyo.
Kadaghanan sa praktikal nga mga kaso sa paggamit sa ML — gidesinyo aron mapauswag ang kaepektibo sa mga karon nga operasyon sa negosyo — nagbag-o sa prangka nga paagi. Ayaw itugot nga ang silaw nga naggikan niining masilakon nga teknolohiya makatago sa kayano sa sukaranang katungdanan niini: ang katuyoan sa ML mao ang pag-isyu sa mga aksyon nga panagnamao nga usahay gitawag usab kini predictive analytics. Kini nagpasabot sa tinuod nga bili, basta molikay ka bakak nga hype nga kini mao ang “Tama kaayo,” sama sa digital nga bola nga kristal.
Kini nga kapabilidad gihubad ngadto sa mahikap nga bili sa dili komplikadong paagi. Ang mga panagna nagmaneho sa milyon-milyon nga mga desisyon sa operasyon. Pananglitan, pinaagi sa pagtagna kung unsang mga kostumer ang lagmit nga kanselahon, ang usa ka kompanya makahatag mga insentibo sa mga kostumer nga magpabilin. Ug pinaagi sa pagtagna kung unsang mga transaksyon sa credit card ang malimbungon, ang usa ka processor sa kard mahimong dili motugot niini. Praktikal kini nga mga kaso sa paggamit sa ML sama niadtong naghatag sa labing dako nga epekto sa kasamtangan nga mga operasyon sa negosyo, ug ang mga advanced nga pamaagi sa syensya sa datos nga gigamit sa ingon nga mga proyekto hangtod sa ML ug sa ML lamang.
Ania ang problema: Kadaghanan sa mga tawo naghunahuna sa ML nga “AI.” Kini usa ka makatarunganon nga dili pagsinabtanay. Apan ang “AI” nag-antos sa walay hunong, dili matambalan nga kaso sa pagkawalay klaro — kini usa ka catch-all nga termino sa arte nga dili kanunay nga nagtumong sa bisan unsang partikular nga pamaagi o kantidad nga proposisyon. Ang pagtawag sa mga himan sa ML nga “AI” nag-overslls kung unsa ang tinuod nga gibuhat sa kadaghanan sa mga deployment sa negosyo sa ML. Sa tinuud, dili nimo mahimo nga mag-overpromise labi pa sa imong gibuhat kung gitawag nimo ang usa ka butang nga “AI.” Ang moniker naggamit sa ideya sa artificial general intelligence (AGI), software nga makahimo sa bisan unsang intelektwal nga buluhaton nga mahimo sa tawo.
Gipasamot niini ang usa ka mahinungdanong problema sa mga proyekto sa ML: Kanunay silang kulang sa pagtutok sa ilang bili — eksakto kung giunsa paghimo sa ML ang mga proseso sa negosyo nga labi ka epektibo. Tungod niini, kadaghanan sa mga proyekto sa ML napakyas sa paghatag og bili. Sa kasukwahi, ang mga proyekto sa ML nga nagpabilin sa ilang konkreto nga katuyoan sa operasyon atubangan ug sentro adunay maayong kahigayonan sa pagkab-ot sa maong tumong.
Unsa ang Tinuod nga Kahulogan sa AI?
“Ang ‘AI-powered’ mao ang walay kahulogan nga katumbas sa teknolohiya sa ‘tanan nga natural.'”
– Devin Coldewey, TechCrunch
Ang AI dili makalayo sa AGI sa duha ka rason. Una, ang termino nga “AI” kasagarang gilabay nga wala nagpatin-aw kung naghisgot kami bahin sa AGI o hiktin AI, usa ka termino nga nagkahulugan nga praktikal, nakapokus nga pagdeploy sa ML. Bisan pa sa dako nga mga kalainan, ang utlanan tali kanila blum sa komon nga retorika ug software sales materyales.
Ikaduha, wala’y makapatagbaw nga paagi sa paghubit sa AI gawas sa AGI. Ang paghubit sa “AI” isip usa ka butang gawas sa AGI nahimo nga usa ka panukiduki hagit sa iyang kaugalingon, bisan usa ka quixotic. Kung dili kini nagpasabut sa AGI, wala kini gipasabut bisan unsa – ang uban nga gisugyot nga mga kahulugan mapakyas nga mahimong kwalipikado ingon “intelihente” sa ambisyoso nga espiritu nga gipasabut sa “AI” o napakyas sa pag-establisar sa usa ka katuyoan nga katuyoan. Among giatubang kini nga kalibog kung naningkamot ba nga ipunting ang 1) usa ka kahulugan alang sa “AI,” 2) ang pamatasan diin ang usa ka kompyuter mahimong kwalipikado nga “intelihente,” o 3) usa ka benchmark sa pasundayag nga magpamatuod sa tinuod nga AI. Kining tulo usa ug pareho.
Ang problema mao ang pulong nga “intelligence” mismo. Kung gigamit sa paghulagway sa usa ka makina, kini walay hunong nga wala’y hunong. Kana dili maayo nga balita kung ang AI gituyo nga mahimong usa ka lehitimong natad. Ang engineering dili makapadayon sa usa ka dili tukma nga katuyoan. Kung dili nimo kini mahibal-an, dili nimo kini matukod. Aron makahimo og usa ka apparatus, kinahanglan nimo nga masukod kung unsa kini ka maayo – kung unsa kini ka maayo ug kung unsa ka kaduol sa tumong – aron mahibal-an nimo nga nag-uswag ka ug aron mahibal-an nimo kung kanus-a ka nagmalampuson sa pagpalambo niini.
Sa usa ka kawang nga pagsulay nga pugngan kini nga problema, ang industriya nagpadayon sa paghimo sa usa ka dili maayo nga sayaw sa mga kahulugan sa AI nga akong gitawag. ang AI shuffle. Ang AI nagpasabot sa mga kompyuter nga naghimo sa usa ka butang nga maalamon (usa ka lingin nga kahulugan). Dili, kini intelihensya nga gipakita sa mga makina (mas lingin pa, kung mahimo kana). Hinuon, kini usa ka sistema nga naggamit ug piho nga mga advanced nga pamaagi, sama sa ML, natural nga pagproseso sa sinultian, sistema nga gibase sa lagda, pag-ila sa sinultihan, panan-aw sa kompyuter, o uban pang mga teknik nga lagmit nga molihok (klaro, ang paggamit sa usa o daghan pa niini nga mga pamaagi dili awtomatiko. kwalipikado ang usa ka sistema isip intelihente).
Apan sigurado nga ang usa ka makina mahimong kuwalipikado nga intelihente kung kini daw igo nga sama sa tawo, kung dili nimo kini mailhan gikan sa usa ka tawo, ingnon ta, pinaagi sa pagsukitsukit niini sa usa ka chatroom – ang sikat. Pagsulay sa Turing. Apan ang abilidad sa paglimbong sa mga tawo usa ka arbitraryo, naglihok nga target, tungod kay ang mga sakop sa tawo nahimong labi ka maalamon sa paglimbong sa paglabay sa panahon. Ang bisan unsang gihatag nga sistema mopasar lang sa pagsulay sa labing kausa – binuang kami sa makaduha, kaulaw sa katawhan. Ang laing rason nga ang pagpasa sa Turing Test wala mamatikdan tungod kay adunay limitado nga bili o gamit sa pagbuhat niini. Kung adunay AI, sigurado nga kini mapuslanon.
Unsa kaha kung atong ipasabut ang AI pinaagi sa kung unsa ang mahimo niini? Pananglitan, kung atong gihubit ang AI isip software nga makahimo sa usa ka buluhaton nga lisud kaayo nga kini tradisyonal nga nagkinahanglan og usa ka tawo, sama sa pagdrayb og sakyanan, pag-master sa chess, o pag-ila sa mga nawong sa tawo. Mopatim-aw nga kini nga kahulugan dili usab molihok tungod kay, sa higayon nga ang usa ka kompyuter makahimo sa usa ka butang, mahimo naton kini nga wala’y hinungdan. Human sa tanan, ang mga kompyuter makahimo lamang sa pagdumala sa mekanikal nga mga buluhaton nga nasabtan pag-ayo ug maayo nga espesipiko. Sa higayon nga mabuntog, ang kalampusan kalit nga nawad-an sa iyang kaanyag ug ang kompyuter nga makahimo niini ingon og dili “intelihente” pagkahuman, bisan pa dili sa tibuuk nga kasingkasing nga gilaraw sa termino nga “AI.” Sa dihang nahanas na sa mga kompyuter ang chess, gamay ra ang sentimento nga “nasulbad na” namo ang AI.
Kini nga paradox, nailhan nga Ang Epekto sa AI, nagsulti kanato nga, kung mahimo, kini dili intelihente. Ang pag-antos gikan sa usa ka kanunay nga dili makit-an nga katuyoan, ang AI wala tuyoa nga katumbas sa “pagkuha sa mga kompyuter sa pagbuhat sa mga butang nga lisud buhaton sa mga kompyuter” – artipisyal nga imposible. Walay destinasyon nga makatagbaw sa imong pag-abot; Ang AI categorically nagsupak sa kahulugan. Uban sa angay nga irony, ang computer science pioneer nga si Larry Tesler bantog nga nagsugyot nga mahimo naton ipasabut ang AI nga “bisan unsa nga mga makina ang wala pa mahimo.”
Katingad-an, kini ang masukod nga kalampusan sa ML nga nagpataas sa AI sa una. Human sa tanan, ang pagpalambo sa masukod nga performance mao ang gibantayan nga pagkat-on sa makina sa laktod nga pagkasulti. Ang feedback gikan sa pagtimbang-timbang sa sistema batok sa usa ka benchmark – sama sa usa ka sample sa gimarkahan nga datos – naggiya sa sunod nga pag-uswag niini. Pinaagi sa pagbuhat sa ingon, ang ML naghatud sa wala’y nahimo nga kantidad sa dili maihap nga mga paagi. Nakuha niini ang titulo ingon “ang labing hinungdanon nga teknolohiya sa kinatibuk-ang katuyoan sa atong panahon,” ingon Pagrepaso sa Negosyo sa Harvard ibutang kini. Labaw sa bisan unsang butang, ang napamatud-an nga mga paglukso ug mga utlanan sa ML nakapadasig sa AI hype.
Tanan gamit ang Artipisyal nga Kinatibuk-ang Kaalam
“Akong gitagna nga atong makita ang ikatulo nga AI Winter sulod sa sunod nga lima ka tuig… Sa dihang migraduwar ko sa akong Ph.D. sa AI ug ML sa ’91, ang AI literal nga dili maayo nga pulong. Wala’y kompanya nga maghunahuna nga mag-hire sa usa ka tawo nga naa sa AI. ”
–Usama Fayyad, Hunyo 23, 2022, namulong sa Machine Learning Week
Adunay usa ka paagi aron mabuntog kini nga dilemma sa kahulugan: Lakaw ang tanan ug ipasabut ang AI ingon AGI, software nga makahimo sa bisan unsang intelektwal nga buluhaton nga mahimo sa tawo. Kung makab-ot kini nga tumong sa science fiction, ako moingon nga adunay lig-on nga argumento nga kini kuwalipikado isip “intelligent.” Ug kini usa ka masukod nga katuyoan, labing menos sa prinsipyo kung dili praktikal. Pananglitan, ang mga nag-develop niini mahimong mag-benchmark sa sistema batok sa usa ka set sa 1,000,000 nga mga buluhaton, lakip ang libu-libo nga komplikado nga mga hangyo sa email nga mahimo nimong ipadala sa usa ka virtual nga katabang, lainlaing mga panudlo alang sa usa ka empleyado sa bodega nga gusto nimo i-isyu sa usa ka robot, ug bisan sa mubo, usa ka parapo nga overview kung giunsa ang makina, sa papel sa CEO, magpadagan sa usa ka Fortune 500 nga kompanya sa ganansya.
Mahimong magtakda ang AGI og klaro nga katuyoan, apan wala kini sa kalibutan – ingon ka lisud nga ambisyon nga mahimo. Walay nahibalo kon ug kanus-a kini makab-ot.
Anaa ang problema sa kasagaran nga mga proyekto sa ML. Pinaagi sa pagtawag kanila nga “AI,” among gipasabut nga sila naglingkod sa parehas nga spectrum sama sa AGI, nga sila gitukod sa teknolohiya nga aktibo nga nagdagan sa kana nga direksyon. Ang “AI” nagsamok sa ML. Naghangyo kini sa usa ka dako nga asoy ug nagpataas sa mga gilauman, nagbaligya sa tinuud nga teknolohiya sa dili realistiko nga mga termino. Kini naglibog sa mga tighimog desisyon ug wala’y katapusan nga mga proyekto sa wala ug tuo.
Masabtan nga daghan ang gusto nga moangkon sa usa ka piraso sa AI pie, kung kini gihimo sa parehas nga sangkap sa AGI. Ang katumanan sa pangandoy nga gisaad sa AGI – usa ka klase sa labing kataas nga gahum – labi ka madanihon nga hapit dili mapugngan.
Apan adunay usa ka mas maayo nga paagi sa unahan, usa nga realistiko ug nga ako makiglalis nga igo na nga makapahinam: pagpadagan sa dagkong mga operasyon – ang mga nag-unang butang nga among gibuhat isip mga organisasyon – nga mas epektibo! Kadaghanan sa mga komersyal nga proyekto sa ML nagtumong sa pagbuhat niana. Aron sila magmalampuson sa mas taas nga rate, kita kinahanglan nga manaog sa yuta. Kung ang imong katuyoan mao ang paghatud sa kantidad sa operasyon, ayaw pagpalit og “AI” ug ayaw pagbaligya sa “AI.” Isulti kung unsa ang imong gipasabut ug ipasabut kung unsa ang imong gisulti. Kung ang usa ka teknolohiya naglangkob sa ML, tawgon nato kana.
Ang mga taho bahin sa nag-ung-ong nga pagkadaot sa hunahuna sa tawo gipasobrahan pag-ayo, nga nagpasabut nga hapit na ang lain nga panahon sa pagkadismaya sa AI. Ug, sa kadugayan, magpadayon kami nga makasinati sa mga tingtugnaw sa AI basta magpadayon kami nga hyperbolically magamit ang termino nga “AI.” Apan kung atong ipaubos ang retorika sa “AI” – o kung dili ilain ang ML gikan sa AI – husto naton nga i-insulate ang ML ingon usa ka industriya gikan sa sunod nga AI Winter. Naglakip kini sa pagbatok sa tentasyon sa pagsakay sa mga hype wave ug paglikay sa pasibo nga pagkumpirma sa mga starry-eyed decision makers nga morag nagyukbo sa altar sa usa ka AI nga makahimo sa tanan. Kung dili, ang kapeligrohan klaro ug karon: Kung ang hype mawala, ang sobra nga pagbaligya mawagtang, ug moabut ang tingtugnaw, kadaghanan sa tinuod nga kantidad sa ML dili kinahanglan nga ilabay uban ang mga mito, sama sa bata nga adunay tubig sa kaligoanan.
Kini nga artikulo usa ka produkto sa buhat sa tagsulat isip Propesor sa Lawas nga Bicentennial sa Analytics sa UVA Darden School of Business.
