- NR Narayana Murthy, soustanovitelj Infosys, izziva hype okoli AI, pri čemer poudarja tendenco, da se običajno programiranje označuje kot preboje v AI.
- Resnični AI, kot pojasnjuje Murthy, temelji na strojni inteligenci in globokem učenju, kar ju razlikuje od zgolj algoritmičnih aplikacij.
- Strojno učenje uporablja podatke za natančno napovedovanje prihodnjih dogodkov, medtem ko globoko učenje simulira procese v človeškem mozgu, kar omogoča učenje brez nadzora in samoevulucijo.
- Murthy opozarja na premik delovnih mest zaradi AI, a si predstavlja AI kot vzvod gospodarskega rasti in novih zaposlitev.
- Poziva podjetnike, naj inovirajo in spodbujajo ustvarjanje delovnih mest kot trajnostno rešitev za revščino, pri čemer poudarja, da mora tehnološki napredek biti povezan z odgovornostjo.
- Murthyjevi vpogledi nudijo jasnost in pozivajo deležnike, naj odgovorno inovirajo v svetu rastoče vpliva AI.
V vrvežu koridorjev TiECon Mumbai se je v nagovoru, ki ga je prekinila navdušenje nad AI, dvignil odločilen glas. NR Narayana Murthy, soustanovitelj Infosys in ikona na svetovnem tehnološkem prizorišču, je predstavil realnost, ki je odmevala kot klic k prebuđenju. Pozval je občinstvo radovednih podjetnikov, naj ločijo vsebino od spektakla v rastočem svetu umetne inteligence (AI).
Dvorana za konferenco je bila napolnjena z pričakovanjem, ko je Murthy, znan po svojih vizionarskih vpogledih, podal ostra kritika o preplavljenem pripovedovanju AI, ki je zajelo Indijo. Opazil je trend, kjer so običajna programerska dosežka včasih napačno označena kot preboji na področju AI. Zdi se, da je izraz “AI” postal buzzword—pogosto uporabljen za opis sistemov, ki so le rutinski algoritmi.
Da bi osvetlil zmedo, je Murthy pojasnil bistvo pravega AI, pri čemer je poudaril njegovo zanesljivost na dveh ključnih stebrih: strojno učenje in globoko učenje. Glede na Murthyja, strojno učenje omogoča ustvarjanje obsežnih korelacij, ki natančno napovedujejo prihodnje dogodke. Globoko učenje, medtem, deluje na višji ravni, posnema zapletene procese človeškega možgana z uporabo algoritmov brez nadzora. Ta tehnologija obljublja izjemne človeške sposobnosti, ki pritegnejo domišljijo raziskovalcev in podjetij.
Murthy je opozoril, da veliko tega, kar se pretvarja, da je AI, nima sofisticiranosti, povezane z globokim učenjem, ki dinamično ustvarja nove odločitvene veje in se avtonomno razvija. V nasprotju s tem je običajno strojno učenje, ki predvsem vzame nadzorovane podatke za modeliranje izidov. Potencial globokega učenja za izvajanje algoritmov brez nadzora predstavlja razburljivo mejo, kjer lahko AI preide iz statičnih okvirjev v obseg samoorganiziranja in prilagodljivosti.
Kljub temu pa ne pride pojav AI brez svojih izzivov. Murthy je priznal neizogibno premikanje določenih delovnih mest, ker se tehnologije AI razvijajo. Kljub temu je predvidel vizijo upanja in priložnosti, predlagajoč, da bi dobro integrirano okolje AI lahko znatno povečalo gospodarsko rast. Murthy je spodbudil podjetnike, naj se ne bojijo te spremembe, temveč naj izkoristijo zmožnosti AI za ustvarjanje novih ekonomskih paradigem.
Srce Murthyjevega sporočila je bilo v njegovem pozivu k inovacijam, ki spodbujajo široko zaposlenost. Izrazil je trdno prepričanje, da bi podjetniški duh lahko ustvaril obsežne nove zaposlitvene priložnosti—kritičen korak v boju proti revščini. Namesto da bi se zanašali na začasne ukrepe, je Murthy trdil, da je iskanje oprijemljivega gospodarskega napredka preko podjetništva pravi pot do blaginje.
V dobi, ko se AI pogosto napihuje preko svojih resničnih zmožnosti, Murthyjevi vpogledi služijo kot svetilnik, ki nas poziva, da usmerimo svoje poti s jasnostjo in namenom. Njegove besede poudarjajo obljubo in odgovornost, ki spremljata tehnološki napredek, in zahtevajo premišljeno refleksijo in ukrepanje vseh deležnikov. Ko se pogovor o AI še naprej razvija, nas Murthyjev pogled veže na temeljna načela, ki bi morala voditi te transformacijske prizadevanja.
Nad Hype: Razkrivanje Resničnosti AI in Njegovih Učinkov na Prihodnost
Razumevanje jedra umetne inteligence
V hitro razvijajočem se svetu tehnologije je AI postal buzzword, pogosto napačno razumljen ali napačno označen. V jedru AI so dva glavna stebra: strojno učenje in globoko učenje. Medtem ko sta oba komponenta AI, služita različnim namenom in delujeta na različnih ravneh sofisticiranosti.
Strojno učenje proti globokemu učenju: Prava razlika
– Strojno učenje: Vključuje uporabo algoritmov za analizo podatkov, učenje iz njih in nato sprejemanje informiranih odločitev. Uporablja nadzorovano učenje, kjer so modeli usposobljeni na označenih podatkovnih nizih. Odličen je za naloge, kot so klasifikacija in napovedovanje, ko so prisotni jasni vzorci podatkov.
– Globoko učenje: Posnema strukturo človeškega možgana, uporablja nevronske mreže za analizo podatkov z raven kompleksnosti in abstrakcije, ki jih tradicionalni algoritmi ne morejo doseči. Odlično se obnese pri nalogah, kot so prepoznavanje slik in govora ter obdelava naravnega jezika.
NR Narayana Murthy poudarja, da pravi potencial AI leži v sposobnosti globokega učenja, da se razvija in prilagaja z uporabo podatkov brez nadzora, kar prekine statične okvire in preide v avtonomne sisteme.
Uporabe v resničnem svetu in koristi umetne inteligence
– Zdravstvo: AI lahko poenostavi diagnostične procese, personalizira načrte zdravljenja in celo napove izhode pacientov z uporabo obsežnih medicinskih podatkov.
– Finančne storitve: Algoritmi strojnega učenja se uporabljajo za odkrivanje prevar, avtomatizacijo storitev za stranke, ocenjevanje kreditne sposobnosti in algoritmično trgovanje.
– Proizvodnja: AI izboljšuje prediktivno vzdrževanje, nadzor kakovosti in optimizacijo procesov.
– Maloprodaja: Podjetja uporabljajo AI za upravljanje zalog, personalizirana priporočila in storitve za stranke preko chatbotov.
Skrb in omejitve uporabe AI
Medtem ko AI prinaša številne prednosti, so prisotni tudi izzivi:
– Premikanje delovnih mest: Avtomatizacija bi lahko nekatere tradicionalne vloge postavila v vprašaj. Kljub temu, kot sugerira Murthy, to prinaša tudi priložnosti za ustvarjanje novih vrst delovnih mest, kar spodbuja gospodarsko rast.
– Etika: Bolj inteligentni sistemi zahtevajo robustne okvire za reševanje vprašanj zasebnosti, pristranskosti in avtonomije odločanja.
– Tehnični izzivi: Širitev AI sistemov in zagotavljanje, da so varni pred napadi, ostanejo nujna vprašanja.
Tržno usmeritve in napovedi za prihodnost
Trg AI nadaljuje hitro rasti, pričakujejo se napredki v avtonomnih sistemih, personaliziranih AI spremljevalcih in več integrirane AI v različnih industrijah.
Po poročilu podjetja Grand View Research je bila globalna velikost trga AI v letu 2020 ocenjena na 62,35 milijarde USD in naj bi se širila s predvideno letno rastjo (CAGR) 40,2 % od leta 2021 do 2028.
Priporočila za ukrepanje
1. Podjetniki: Izkoristite AI za inoviranje na načine, ki povečujejo produktivnost in ustvarjajo nove vloge za ljudi ob strojih.
2. Strokovnjaki: Izobražujte se na področjih, povezanih z AI, kot so podatkovna znanost, strojno učenje in nevronske mreže, da ostanete konkurenčni na trgu dela.
3. Odločevalci: Investirajte v izobraževalne in usposabljajoče programe, ki pripravljajo delovno silo na integracijo AI.
4. Podjetja: Analizirajte konkretne primere uporabe AI v njihovi industriji, da izboljšate delovanje in storitve za stranke.
Osredotočanje na resnične zmožnosti AI in izogibanje pretiranemu pripovedovanju nam lahko omogoči, da bolje izkoristimo njen potencial za spodbujanje gospodarskega in socialnega napredka. Za več informacij o AI in njenem vplivu na različne sektorje obiščite Infosys.