- NR Narayana Murthy, Infosysin perustaja, kyseenalaistaa AI:ta ympäröivän hypen ja tuo esiin taipumuksen luokitella perinteinen ohjelmointi AI:n läpimurroksi.
- Aito AI, kuten Murthy selittää, perustuu koneoppimiseen ja syväoppimiseen, eroten pelkästään algoritmisiin sovelluksiin.
- Koneoppiminen hyödyntää tietoa tulevien tapahtumien ennustamiseen tarkkuudella, kun taas syväoppiminen jäljittelee ihmisen aivoprosesseja, mahdollistaen itsenäisen oppimisen ja itse-evoluution.
- Murthy varoittaa työn siirtymisestä AI:n vuoksi, mutta näkee AI:n talouskasvun ja uusien työllistymismahdollisuuksien ajurina.
- Hän kutsuu yrittäjiä innovoimaan, edistäen työllisyyden luomista kestäväksi ratkaisuksi köyhyyteen, korostaen, että teknologinen edistys on yhdistettävä vastuullisuuteen.
- Murthy’n näkemykset selkeyttävät tilannetta, kehottamalla sidosryhmiä innovoimaan vastuullisesti AI:n kasvavan vaikutusvallan keskellä.
TiECon Mumbaiin vilkkaissa käytävissä erottui määrittävä ääni AI:n riemuitsevan hälinän keskeltä. NR Narayana Murthy, Infosysin perustaja ja globaalin teknologian ikoni, toi esiin realiteetteja, jotka kaikuvat kuin kirkon kello. Hän kehotti innokkaita yrittäjiä erottamaan olennaisen spektaakkeleista kasvavassa tekoälyn (AI) maailmassa.
Konferenssisali täyttyi odotuksesta, kun Murthy, joka tunnetaan visioistaan, esitti terävän arvion laajalle levinneestä AI-narratiivista, joka valloittaa Intian. Hän huomasi trendin, jossa tavallisia ohjelmointisaavutuksia joskus luokitellaan cutting-edge AI-läpimurroksi. Termi ”AI” on ilmeisesti muuttunut buzzwordiksi, jota käytetään usein kuvaamaan järjestelmiä, jotka ovat vain rutiininomaisia algoritmeja.
Selvittääkseen hämmennystä, Murthy erotti aidon AI:n olemuksen, korostaen sen riippuvuutta kahdesta tärkeästä pilareista: koneoppimisesta ja syväoppimisesta. Koneoppimisessa, Murthy’n mukaan, luodaan kattavia korrelaatioita, jotka ennustavat tulevia tapahtumia vaikuttavalla tarkkuudella. Samaan aikaan syväoppiminen toimii korkeamman tason, jäljitellen ihmisen aivojen monimutkaisia prosesseja itsenäisten algoritmien kautta. Tämä teknologia lupaa huomattavasti inhimillisiä kykyjä, herättämällä tutkijoiden ja yritysten mielikuvituksen.
Murthy huomautti, että suuri osa siitä, mikä naamioituu AI:ksi, on vailla syväoppimisen tarjoamaa hienostuneisuutta, joka voi dynaamisesti luoda uutta päätöslinjaa ja kehittyä itsenäisesti. Tämä poikkeaa perinteisestä koneoppimisesta, joka ensisijaisesti syöttää valvottua dataa tulosten mallintamiseen. Syväoppimisen potentiaali toteuttaa itsenäisiä algoritmeja avaa jännittävän rajan, jossa AI voi siirtyä staattisista rakenteista kohti itse-kokoamista ja sopeutumiskykyä.
Kuitenkin, AI:n ilmestyminen tuo mukanaan myös haasteita. Murthy tunnusti joidenkin työpaikkojen väistämättömän siirtymisen, kun AI-teknologiat kypsyvät. Tästä huolimatta hän esitti toivon ja mahdollisuuksien vision, ehdottaen, että hyvin integroitunut AI-ympäristö voi merkittävästi vahvistaa talouskasvua. Murthy kehotti yrittäjiä, etteivät he pelkäisi tätä muutosta, vaan hyödyntäisivät AI:n kykyjä luodakseen uusia taloudellisia paradigmoja.
Murthy’n viestin ydin oli hänen kutsunsa innovaatioon, joka synnyttää laajaa työllisyyttä. Hän ilmaisi vakaasti uskovansa, että yrittäjähenki voi luoda valtavasti uusia työllistymismahdollisuuksia—kriittinen askel köyhyyden torjunnassa. Sen sijaan, että luotettaisiin väliaikaisratkaisuihin, tosiasiallisen talouskasvun tavoittelu yrittäjyyden kautta on Murthy’n mukaan todellinen lippu vaurauteen.
Aikana, jolloin AI:ta usein suurennetaan sen todellisten kykyjen yli, Narayana Murthy’n näkemykset toimivat majakkana, kehottaen meitä navigoimaan selkeästi ja tavoitteellisesti. Hänen sanansa korostavat teknologisen edistyksen mukana kulkevaa lupaa ja vastuuta, vaativat harkittua reflektiota ja toimintaa kaikilta sidosryhmiltä. Kun keskustelu AI:sta jatkaa kehittymistään, Murthy’n näkökulma juurruttaa meidät perusperiaatteisiin, jotka tulisi ohjata näitä muuttavia pyrkimyksiä.
Hypen ylitse: Aito AI ja sen vaikutukset tulevaisuuteen
Ymmärrä tekoälyn ydin
Teknologian nopeasti kehittyvässä maailmassa AI on muuttunut buzzwordiksi, jota usein väärin ymmärretään tai luokitellaan väärin. AI:n ytimessä ovat kaksi pääpilaaria: koneoppiminen ja syväoppiminen. Vaikka molemmat ovat AI:n koostumuksia, ne palvelevat erilaisia tarkoituksia ja toimivat eri tasoilla hienostuneisuudessaan.
Koneoppiminen vs. syväoppiminen: Todellinen ero
– Koneoppiminen: Se sisältää algoritmien käytön datan käsittelyyn, siitä oppimiseen ja sen perusteella informoitujen päätösten tekemiseen. Se käyttää valvottua oppimista, jossa malleja koulutetaan merkittyjen tietoaineistojen avulla. Se on erinomainen tehtävissä, kuten luokittelussa ja ennustamisessa, kun datassa on selkeitä malleja.
– Syväoppiminen: Jäljittelee ihmisen aivojen rakennetta, käyttäen neuroverkkoja datan analysoimiseen monimutkaisella ja abstraktilla tasolla, mikä ei ole mahdollista perinteisillä algoritmeilla. Se loistaa tehtävissä, kuten kuvien ja puheen tunnistamisessa sekä luonnollisessa kielenkäsittelyssä.
NR Narayana Murthy korostaa, että aito AI:n potentiaali piilee syväoppimisen kyvyssä kehittyä ja sopeutua käyttäen valvomatonta dataa, irtautuen staattisista rakenteista kohti itsenäisiä järjestelmiä.
Aitojen käytäntöjen ja etujen näkökulmat tekoälyssä
– Terveysala: AI voi tehostaa diagnostiikkaprosesseja, yksilöllistää hoitosuunnitelmia ja jopa ennustaa potilastuloksia valtavien lääketieteellisten tietojen avulla.
– Rahoitus: Koneoppimisalgoritmeja käytetään petosten havaitsemiseen, asiakaspalvelun automatisointiin, luottoluokitukseen ja algoritmiseen kaupankäyntiin.
– Valmistus: AI parantaa ennakoivaa kunnossapitoa, laadunvalvontaa ja prosessien optimointia.
– Vähittäiskauppa: Yritykset käyttävät AI:ta varastonhallintaan, yksilöllisiin suosituksiin ja asiakaspalveluun chatbotien kautta.
AI:n käyttöönoton haasteet ja rajoitukset
Vaikka AI tuo mukanaan useita etuja, on myös taustalla olevia haasteita:
– Työn siirtyminen: Automaatio voi tehdä joistakin perinteisistä rooleista vanhentuneita. Kuitenkin, kuten Murthy ehdottaa, se tarjoaa myös mahdollisuuksia uusien tyylejen työpaikkojen luomiseen, edistäen talouskasvua.
– Eettiset kysymykset: Älykkäämmät järjestelmät vaativat vahvoja kehyksiä, jotka käsittelevät yksityisyys-, puolueettomuus- ja päätöksentekovaltuuksia.
– Tekniset haasteet: AI-järjestelmien skaalaaminen ja sen varmistaminen, että ne ovat suojattuja vihamielisiltä hyökkäyksiltä, pysyvät ajankohtaisina ongelmina.
Markkinatrendit ja tulevaisuuden ennusteet
AI-markkinat kasvavat nopeasti, ja odotettavissa on edistysaskelia itsenäisissä järjestelmissä, henkilökohtaisissa AI-kumppaneissa ja entistä enemmän integroidussa AI:ssa eri aloilla.
Grand View Researchin raportin mukaan globaalin AI-markkinan koko arvioitiin olevan 62,35 miljardia dollaria vuonna 2020, ja sen ennustetaan kasvavan 40,2 % vuosittaisella kasvuvauhdilla vuosina 2021–2028.
Toimintakäskyjä
1. Yrittäjät: Hyödynnä AI:ta innovoimiseksi tavoin, jotka parantavat tuottavuutta ja luovat uusia rooleja ihmisille koneiden rinnalla.
2. Ammattilaiset: Kehitä taitojasi AI:ta käsittelevillä aloilla, kuten datatieteessä, koneoppimisessa ja neuroverkoissa, jotta pysyt kilpailukykyisenä työmarkkinoilla.
3. Päätöksentekijät: Investoi koulutus- ja valmennusohjelmiin, jotka valmentavat työvoimaa AI:n integrointiin.
4. Yritykset: Analysoi AI:n käyttötapauksia, jotka ovat erityisiä heidän alalleen, parantaamaan toimintoja ja asiakaspalvelua.
Keskittymällä aitoihin AI:n kykyihin ja välttämällä liioiteltuja narratiiveja, voimme paremmin hyödyntää sen potentiaalia taloudellisen ja sosiaalisen edistyksen edistämiseen. Lisätietoja AI:sta ja sen vaikutuksista eri aloilla löydät Infosys verkkosivuilta.