- NR Narayana Murthy, współzałożyciel Infosys, kwestionuje hype związany z AI, podkreślając tendencję do nazywania zwykłego programowania przełomami AI.
- Prawdziwe AI, jak wyjaśnia Murthy, opiera się na uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu, odróżniając je od zwykłych aplikacji algorytmicznych.
- Uczenie maszynowe wykorzystuje dane do precyzyjnego przewidywania przyszłych zdarzeń, podczas gdy głębokie uczenie symuluje procesy mózgu ludzkiego, umożliwiając uczenie nienaudytowane i samorozwój.
- Murthy ostrzega przed utratą miejsc pracy z powodu AI, ale przewiduje AI jako motor wzrostu gospodarczego i nowych możliwości zatrudnienia.
- Wzywa przedsiębiorców do innowacji, sprzyjając tworzeniu miejsc pracy jako zrównoważonej odpowiedzi na ubóstwo, podkreślając, że postęp technologiczny musi iść w parze z odpowiedzialnością.
- Spostrzeżenia Murthy’ego przynoszą jasność, wzywając interesariuszy do odpowiedzialnej innowacji w obliczu rosnącego wpływu AI.
W tętniących życiem korytarzach TiECon Mumbai wśród gwaru entuzjazmu dla AI pojawił się decydujący głos. NR Narayana Murthy, współzałożyciel Infosys i ikona w globalnym krajobrazie technologicznym, wygłosił realistyczne przewidywania, które zabrzmiały jak wezwanie. Wezwał związaną z entuzjazmem grupę przedsiębiorców, aby odróżniali substancję od spektaklu w rosnącym świecie sztucznej inteligencji (AI).
Sala konferencyjna była naładowana oczekiwaniem, gdy Murthy, znany ze swoich wizjonerskich spostrzeżeń, szczegółowo skrytykował dominującą narrację AI, która grip India. Zauważył trend, w którym zwykłe osiągnięcia programistyczne są czasami błędnie określane jako nowoczesne osiągnięcia AI. Termin „AI” wydaje się być słowem-kluczem – często stosowanym do opisywania systemów, które są niewiele więcej niż rutynowymi algorytmami.
Aby rozjaśnić zamieszanie, Murthy określił istotę prawdziwego AI, podkreślając jego zależność od dwóch kluczowych filarów: uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Uczenie maszynowe, według Murthy’ego, umożliwia tworzenie ogromnych korelacji, które przewidują przyszłe zdarzenia z imponującą dokładnością. Tymczasem głębokie uczenie działa na wyższym poziomie, naśladując złożone procesy ludzkiego mózgu za pomocą algorytmów nienaudytowanych. Ta technologia obiecuje zdumiewająco ludzkie umiejętności, przyciągając wyobraźnię badaczy i firm.
Murthy zauważył, że wiele z tego, co udaje AI, brakuje wysublimowania związanego z głębokim uczeniem, które potrafi dynamicznie generować nowe gałęzie decyzji i ewoluować autonomicznie. W przeciwieństwie do konwencjonalnego uczenia maszynowego, które głównie przyswaja dane nadzorowane, głębokie uczenie ma potencjał do realizacji algorytmów nienaudytowanych, co stwarza ekscytującą granicę, w której AI może wyjść poza statyczne ramy do sfery samodzielnego składania i adaptacji.
Jednak pojawienie się AI nie wiąże się z brakiem wyzwań. Murthy przyznał, że nieuchronna utrata niektórych miejsc pracy jest nieunikniona w miarę dojrzewania technologii AI. Mimo to, przewiduje wizję nadziei i możliwości, sugerując, że dobrze zintegrowany krajobraz AI mógłby znacząco wzmocnić wzrost gospodarczy. Murthy zachęcał przedsiębiorców, by nie bali się tej zmiany, ale wykorzystali możliwości AI do tworzenia nowych paradygmatów gospodarczych.
Sedno przesłania Murthy’ego tkwi w jego wzywaniu do innowacji, która stymuluje szerokie zatrudnienie. Wyraził silne przekonanie, że duch przedsiębiorczości może generować ogromne nowe możliwości zatrudnienia – kluczowy krok w walce z ubóstwem. Zamiast polegać na doraźnych rozwiązaniach, dążenie do wymiernego postępu gospodarczego poprzez przedsiębiorczość, argumentował Murthy, jest prawdziwym biletem do dobrobytu.
W erze, w której AI jest często wyolbrzymiane ponad swoje rzeczywiste możliwości, spostrzeżenia Narayan Murthy’ego służą jako latarnia, wzywając nas do nawigacji z klarownością i celem. Jego słowa podkreślają obietnicę i odpowiedzialność, które towarzyszą postępowi technologicznemu, wymagając przemyślanej refleksji i działań od wszystkich interesariuszy. W miarę jak rozmowa na temat AI nadal ewoluuje, perspektywa Murthy’ego kotwiczy nas w podstawowych zasadach, które powinny kierować tymi transformacyjnymi dążeniami.
Ponad Hype: Ujawnienie Rzeczywistości AI i Jej Wpływu na Przyszłość
Zrozumienie Rdzenia Sztucznej Inteligencji
W szybko rozwijającym się świecie technologii AI stała się słowem-kluczem, często źle zrozumianym lub błędnie scharakteryzowanym. W rdzeniu AI znajdują się dwa główne filary: uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Chociaż oba są składnikami AI, pełnią różne cele i operują na różnych poziomach wyrafinowania.
Uczenie Maszynowe vs. Głębokie Uczenie: Prawdziwa Różnica
– Uczenie Maszynowe: Polega na wykorzystaniu algorytmów do analizy danych, uczenia się z nich i podejmowania świadomych decyzji. Wykorzystuje uczenie nadzorowane, w którym modele są szkolone na oznaczonych zbiorach danych. Doskonale nadaje się do zadań takich jak klasyfikacja i przewidywanie, gdy istnieją wyraźne wzory danych.
– Głębokie Uczenie: Naśladując strukturę ludzkiego mózgu, wykorzystuje sieci neuronowe do analizy danych na poziomie złożoności i abstrakcji, który jest niemożliwy do osiągnięcia za pomocą tradycyjnych algorytmów. Doskonale radzi sobie z takimi zadaniami jak rozpoznawanie obrazów i mowy oraz przetwarzanie języka naturalnego.
NR Narayana Murthy podkreśla, że prawdziwy potencjał AI leży w zdolności głębokiego uczenia do ewolucji i adaptacji, wykorzystując dane nienaudytowane, wyłamując się z statycznych ram do autonomicznych systemów.
Przykłady Zastosowań i Korzyści Sztucznej Inteligencji
– Opieka Zdrowotna: AI może usprawnić procesy diagnostyczne, personalizować plany leczenia, a nawet przewidywać wyniki pacjentów przy użyciu ogromnych zbiorów danych medycznych.
– Finanse: Algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do wykrywania oszustw, automatyzacji obsługi klienta, oceniania kredytów i handlu algorytmicznego.
– Produkcja: AI zwiększa efektywność przewidywalnej konserwacji, kontroli jakości i optymalizacji procesów.
– Sprzedaż detaliczna: Firmy stosują AI do zarządzania zapasami, personalizowania rekomendacji i obsługi klienta za pomocą chatbotów.
Obawy i Ograniczenia Wdrożenia AI
Choć AI przynosi liczne korzyści, istnieją też ukryte wyzwania:
– Utrata Miejsc Pracy: Automatyzacja może sprawić, że niektóre tradycyjne role staną się nieaktualne. Jednak, jak sugeruje Murthy, stwarza to również możliwości do tworzenia nowych rodzajów miejsc pracy, sprzyjających wzrostowi gospodarczemu.
– Obawy Etyczne: Bardziej inteligentne systemy wymagają solidnych ram do zajmowania się prywatnością, stronniczością i autonomią podejmowania decyzji.
– Wyzwania Techniczne: Skalowanie systemów AI i zapewnienie ich bezpieczeństwa przed atakami przeciwników pozostają palącymi problemami.
Trendy Rynkowe i Przewidywania Przyszłości
Rynek AI nadal szybko rośnie, z przewidywanymi postępami w autonomicznych systemach, spersonalizowanych towarzyszach AI i bardziej zintegrowanym AI w różnych branżach.
Według raportu Grand View Research, wartość globalnego rynku AI została wyceniona na 62,35 miliarda USD w 2020 roku i oczekuje się, że będzie rozwijać się w tempie 40,2% rocznie w latach 2021-2028.
Rekomendacje do Działania
1. Przedsiębiorcy: Wykorzystaj AI do innowacji w sposób, który zwiększa wydajność i tworzy nowe role dla ludzi współpracujących z maszynami.
2. Profesjonaliści: Zdobądź nowe umiejętności w dziedzinach związanych z AI, takich jak analiza danych, uczenie maszynowe i sieci neuronowe, aby pozostać konkurencyjnym na rynku pracy.
3. Decydenci: Inwestuj w programy edukacyjne i szkoleniowe, które przygotowują siłę roboczą do integracji AI.
4. Firmy: Analizuj zastosowania AI specyficzne dla swojej branży, aby poprawić operacje i obsługę klienta.
Koncentrując się na autentycznych możliwościach AI i unikając przesadzonych narracji, możemy lepiej wykorzystać jej potencjał do stymulowania postępu gospodarczego i społecznego. Aby uzyskać więcej informacji na temat AI i ich wpływu na różnorodne sektory, odwiedź Infosys.