- NR Narayana Murthy, співзасновник Infosys, ставить під сумнів ажіотаж навколо штучного інтелекту, підкреслюючи тенденцію до того, що звичне програмування позначається як прориви в AI.
- Справжній AI, як пояснює Мурті, ґрунтується на машинному навчанні та глибокому навчанні, що відрізняє їх від звичайних алгоритмічних додатків.
- Машинне навчання використовує дані для точного прогнозування майбутніх подій, тоді як глибоке навчання симулює процеси людського мозку, забезпечуючи ненаставницьке навчання та саморозвиток.
- Мурті попереджає про можливу заміну робочих місць через AI, але бачить AI як двигун економічного зростання та нових можливостей для працевлаштування.
- Він закликає підприємців до інновацій, стимулюючи створення робочих місць як сталого рішення для боротьби з бідністю, підкреслюючи, що технологічний прогрес має супроводжуватися відповідальністю.
- Інсайти Мурті надають ясності, закликаючи зацікавлені сторони до відповідального інноваційного процесу на тлі зростаючого впливу AI.
У жвавих коридорах TiECon Mumbai, визначний голос піднявся серед шуму захоплення AI. NR Narayana Murthy, співзасновник Infosys та ікона на світовій технологічній арені, виступив з перевіркою реальності, що звучала як сигнал тривоги. Він закликав аудиторію охочих підприємців відокремити суть від видовища у зростаючому світі штучного інтелекту (AI).
Конференц-зала була наповнена очікуванням, коли Мурті, відомий своїми візійними ідеями, озвучив різку критику поширеного наративу AI, що охопив Індію. Він спостерігав тенденцію, коли звичайні програмні досягнення іноді помилково класифікуються як передові прориви в AI. Здається, термін “AI” став модним словом—часто використовується для опису систем, які є не більше ніж рутинними алгоритмами.
Щоб прояснити цю плутанину, Мурті окреслив суть справжнього AI, підкреслюючи його залежність від двох ключових стовпів: машинного навчання та глибокого навчання. Машинне навчання, згідно з Мурті, дозволяє створювати великі кореляції, які з високою точністю прогнозують майбутні події. Тим часом, глибоке навчання працює на вищому рівні, імітуючи складні процеси людського мозку через ненаставницькі алгоритми. Ця технологія обіцяє надзвичайно людські здібності, захоплюючи уяву дослідників та підприємств.
Мурті відзначив, що багато з того, що маскується під AI, не має тієї складності, з якою пов’язане глибоке навчання, яке може динамічно генерувати нові гілки рішень і еволюціонувати автономно. На відміну від цього, звичайне машинне навчання в основному споживає наставницькі дані для моделювання результатів. Потенціал глибокого навчання впроваджувати ненаставницькі алгоритми представляє собою захоплюючу межу, де AI може перейти за межі статичних рамок у область самозбірки та адаптивності.
Однак поява AI не обходиться без викликів. Мурті визнав неминучість заміни певних робочих місць у міру зрілості технологій AI. Незважаючи на це, він проєктував бачення надії та можливостей, пропонуючи, що добре інтегрований ландшафт AI може значно підвищити економічне зростання. Мурті закликав підприємців не боятися цих змін, а використовувати можливості AI для створення нових економічних моделей.
Суть повідомлення Мурті полягала в його заклику до інновацій, які стимулюють широке працевлаштування. Він висловив тверде переконання, що підприємницький дух може генерувати великі нові робочі місця—критичний крок у боротьбі з бідністю. Замість того, щоб покладатися на тимчасові рішення, Мурті стверджував, що переслідування реального економічного прогресу через підприємництво є справжнім квитком до процвітання.
В епоху, коли AI часто перебільшують за межами його справжніх можливостей, інсайти Нараяна Мурті слугують маяком, закликаючи нас орієнтуватися з ясністю та метою. Його слова підкреслюють обіцянку та відповідальність, що супроводжують технологічний прогрес, вимагаючи розумного розгляду та дій від усіх зацікавлених сторін. У міру того, як розмова про AI продовжує еволюціонувати, перспектива Мурті закріплює нас за фундаментальними принципами, які повинні керувати цими перетворювальними прагненнями.
Поза ажіотажем: Відкриття реальності AI та його вплив на майбутнє
Розуміння суті штучного інтелекту
У швидко змінюваному світі технологій AI став модним словом, який часто неправильно зрозумілий або неправильно представлений. У серці AI знаходяться два основні стовпи: машинне навчання та глибоке навчання. Хоча обидва є компонентами AI, вони виконують різні цілі та працюють на різних рівнях складності.
Машинне навчання проти глибокого навчання: реальна різниця
– Машинне навчання: воно передбачає використання алгоритмів для обробки даних, навчання на них і прийняття обґрунтованих рішень. Воно використовує наставницьке навчання, де моделі навчаються на позначених наборах даних. Відмінно підходить для таких завдань, як класифікація та прогнозування, коли є чіткі патерни в даних.
– Глибоке навчання: наслідує структуру людського мозку, використовуючи нейронні мережі для аналізу даних з рівнем складності та абстракції, неможливим для традиційних алгоритмів. Воно відзначається в таких завданнях, як розпізнавання зображень і мови, а також обробка природної мови.
NR Narayana Murthy підкреслює, що справжній потенціал AI полягає в здатності глибокого навчання еволюціонувати і адаптуватися, використовуючи ненаставницькі дані, звільняючись від статичних рамок у сторону автономних систем.
Реальні застосування та переваги штучного інтелекту
– Охорона здоров’я: AI може оптимізувати процеси діагностики, персоналізувати плани лікування і навіть прогнозувати результати для пацієнтів, використовуючи величезні обсяги медичних даних.
– Фінанси: Алгоритми машинного навчання використовуються для виявлення шахрайства, автоматизації обслуговування клієнтів, кредитного рейтингу та алгоритмічної торгівлі.
– Виробництво: AI покращує прогнозне обслуговування, контроль якості та оптимізацію процесів.
– Роздрібна торгівля: Підприємства використовують AI для управління запасами, персоналізованих рекомендацій та обслуговування клієнтів через чат-ботів.
Заклопотаність та обмеження впровадження AI
Хоча AI приносить численні переваги, існують внутрішні виклики:
– Замінність робочих місць: Автоматизація може зробити деякі традиційні ролі застарілими. Однак, як стверджує Мурті, це також відкриває можливості для створення нових видів робочих місць, що стимулює економічне зростання.
– Етичні питання: Розумніші системи вимагають надійних структур для вирішення питань приватності, упередженості та автономії прийняття рішень.
– Технічні виклики: Масштабування AI-систем та забезпечення їх безпеки від атак залишаються актуальними проблемами.
Ринкові тенденції та прогнози на майбутнє
Ринок AI продовжує швидко зростати, з передбаченнями подальшого розвитку автономних систем, персоналізованих AI-помічників та більш інтегрованих AI-рішень в різних галузях.
Згідно з доповіддю Grand View Research, глобальний розмір ринку AI був оцінений у 62,35 мільярдів доларів США у 2020 році і очікується, що він буде розширюватись зі середньорічними темпами зростання (CAGR) 40,2% з 2021 по 2028 роки.
Дійові рекомендації
1. Підприємці: Використовуйте AI, щоб інновувати таким чином, що підвищує продуктивність і створює нові ролі для людей поряд з машинами.
2. Фахівці: Підвищуйте кваліфікацію в галузі, яка стосується AI, таких як наука про дані, машинне навчання та нейронні мережі, щоб залишатися конкурентоспроможними на ринку праці.
3. Державні посадовці: Інвестуйте в освітні та навчальні програми, які підготують робочу силу до інтеграції AI.
4. Підприємства: Аналізуйте випадки використання AI, специфічні для своєї галузі, для покращення операцій та обслуговування клієнтів.
Зосередившись на автентичних можливостях AI та уникаючи перебільшених наративів, ми можемо краще використовувати його потенціал для стимулювання економічного та соціального прогресу. Для отримання додаткової інформації про AI та його вплив на різні сектори відвідайте Infosys.