- NR Narayana Murthy, suosnivač Infosysa, dovodi u pitanje hype oko AI, ističući tendenciju označavanja konvencionalnog programiranja kao proboja u AI.
- Pravi AI, kako objašnjava Murthy, oslanja se na strojno učenje i duboko učenje, razlikujući ih od običnih algoritamskih primjena.
- Strojno učenje koristi podatke za precizno predviđanje budućih događaja, dok duboko učenje simulira procese ljudskog mozga, omogućujući nesupervizirano učenje i samoevoluciju.
- Murthy upozorava na gubitak radnih mjesta zbog AI, ali zamišlja AI kao pokretača ekonomskog rasta i novih mogućnosti zapošljavanja.
- Poziva poduzetnike da inoviraju, potičući stvaranje radnih mjesta kao održivo rješenje za siromaštvo, naglašavajući da tehnološki napredak mora biti praćen odgovornošću.
- Murthyjevi uvidi pružaju jasnoću, potičući dionike da inoviraju odgovorno u kontekstu rastuće utjecaja AI.
U užurbanim hodnicima TiECon Mumbai, jedna je glasna riječ iznikla usred uzbuđenja oko AI. NR Narayana Murthy, suosnivač Infosysa i ikona u globalnom tehnološkom pejzažu, izrekao je realističan pogled koji je odjekivao poput jasnog poziva. Pozvao je publiku radoznalih poduzetnika da razlikuju bitno od spektakla u sve prisutnijem svijetu umjetne inteligencije (AI).
Konferencijska dvorana bila je ispunjena iščekivanjem dok je Murthy, poznat po svojim vizionarskim uvidima, iznio oštru kritiku sveprisutnog AI narativa koji obuzima Indiju. Primijetio je trend gdje se obična programerska postignuća ponekad pogrešno označavaju kao proboji u AI. Izgleda da je termin “AI” postao buzzword – često korišten za opisivanje sustava koji su malo više od rutinskih algoritama.
Kako bi razjasnio zbrku, Murthy je razgraničio bit pravog AI, naglašavajući njegovu ovisnost o dva ključna stupa: strojnog učenja i dubokog učenja. Strojno učenje, prema Murthyju, ovlašćuje stvaranje velikih korelacija koje predviđaju buduće događaje s impresivnom točnošću. S druge strane, duboko učenje djeluje na višoj razini, mimikirajući složene procese ljudskog mozga kroz nesupervizirane algoritme. Ova tehnologija pruža izvanredne ljudske sposobnosti, hvatajući maštu istraživača i poslovanja.
Murthy je primijetio da većina onoga što se predstavlja kao AI nema sofisticiranost koja je povezana s dubokim učenjem, koje može dinamički generirati nove grane odluka i autonomno se razvijati. U usporedbi s konvencionalnim strojnim učenjem, koje primarno koristi supervizirane podatke za modeliranje ishoda. Potencijal dubokog učenja da provede nesupervizirane algoritme predstavlja uzbudljivu granicu gdje AI može prijeći iz statičkih okvira u područje samosastavljanja i prilagodljivosti.
Međutim, uspon AI ne dolazi bez svojih izazova. Murthy je priznao neizbježan gubitak određenih poslova kako tehnologije AI sazrijevaju. Unatoč tome, projektirao je viziju nade i prilike, sugerirajući da bi dobro integrirani AI pejzaž mogao značajno potaknuti gospodarski rast. Murthy je potaknuo poduzetnike da se ne boje ove promjene, već da iskoriste mogućnosti AI za stvaranje novih ekonomskih paradigm.
Srž Murthyjeve poruke leži u pozivu za inovacijom koja potiče široku zaposlenost. Izražavao je čvrsto uvjerenje da poduzetnički duh može generirati ogromne nove prilike za rad – ključni korak u borbi protiv siromaštva. Umjesto da se oslanjaju na privremena rješenja, potjeranje za opipljivim ekonomskim napretkom kroz poduzetništvo, tvrdi Murthy, je prava karta ka prosperitetu.
U doba kada se AI često napuhuje izvan svojih stvarnih kapaciteta, uvidi Narayane Murthyja služe kao svjetionik, pozivajući nas da plovimo s jasnoćom i svrhom. Njegove riječi naglašavaju obećanje i odgovornost koja prati tehnološki napredak, zahtijevajući promišljeno razmatranje i akciju od svih dionika. Kako se razgovor o AI nastavlja razvijati, Murthyjev pogled nas veže uz temeljne principe koji bi trebali voditi ove transformativne nastojanja.
Izvan Hype-a: Otkrivanje stvarnosti AI i njenog utjecaja na budućnost
Razumijevanje srži umjetne inteligencije
U brzoj evoluciji tehnologije, AI je postao buzzword, često pogrešno shvaćen ili pogrešno označen. U srži AI su dva glavna stupa: strojno učenje i duboko učenje. Iako su oba komponenta AI, imaju različite svrhe i funkcioniraju na različitim razinama sofisticiranosti.
Strojno učenje vs. Duboko učenje: Stvarna razlika
– Strojno učenje: Uključuje korištenje algoritama za analiziranje podataka, učenje iz njih i donošenje informiranih odluka. Koristi supervizirano učenje, gdje se modeli treniraju na označenim skupovima podataka. Izvrstan je za zadatke poput klasifikacije i predikcije kada postoje jasni uzorci podataka.
– Duboko učenje: Mimikrije strukture ljudskog mozga, koristi neuronske mreže za analizu podataka s razinom složenosti i apstrakcije koja nije moguća s tradicionalnim algoritmima. Odličan je za zadatke poput prepoznavanja slika i govora, te obrade prirodnog jezika.
NR Narayana Murthy naglašava da pravi potencijal AI leži u sposobnosti dubokog učenja da se razvija i prilagođava koristeći nesupervizirane podatke, oslobađajući se statičkih okvira u autonomne sustave.
Stvarne primjene i koristi umjetne inteligencije
– Zdravstvo: AI može pojednostaviti dijagnostičke procese, personalizirati planove liječenja, pa čak i predvidjeti ishode pacijenata koristeći velike količine medicinskih podataka.
– Financije: Algoritmi strojnog učenja koriste se za otkrivanje prijevara, automatizaciju korisničkih usluga, kreditne score i algoritamsko trgovanje.
– Proizvodnja: AI poboljšava prediktivno održavanje, kontrolu kvalitete i optimizaciju procesa.
– Maloprodaja: Tvrtke koriste AI za upravljanje zalihama, personalizirane preporuke i korisničku uslugu putem chatbota.
Problemi i ograničenja implementacije AI
Iako AI donosi brojne prednosti, postoje i izazovi:
– Gubitak radnih mjesta: Automatizacija bi mogla učiniti neka tradicionalna zanimanja zastarjela. Međutim, kako Murthy sugerira, to također predstavlja prilike za stvaranje novih vrsta poslova, potičući ekonomski rast.
– Etička pitanja: Pametni sustavi zahtijevaju robusne okvire za rješavanje pitanja privatnosti, pristranosti i autonomije donošenja odluka.
– Tehnički izazovi: Skaliranje AI sustava i osiguravanje da su sigurni od napada ostaju hitni problemi.
Trendovi na tržištu i predikcije za budućnost
Tržište AI nastavlja brzo rasti, s očekivanim napretkom u autonomnim sustavima, personaliziranim AI pratiocima, i integriranijim AI u raznim industrijama.
Prema izvještaju Grand View Research, globalna tržišna veličina AI bila je procijenjena na 62,35 milijardi USD u 2020. godini i očekuje se da će rasti po godišnjoj stopi rasta (CAGR) od 40,2% od 2021. do 2028. godine.
Preporučene akcije
1. Poduzetnici: Iskoristite AI za inovacije na načine koji povećavaju produktivnost i stvaraju nove uloge za ljude uz mašine.
2. Stručnjaci: Usavršite se u područjima povezanima s AI, kao što su znanost o podacima, strojno učenje i neuronske mreže kako biste ostali konkurentni na tržištu rada.
3. Donosioci odluka: Uložite u obrazovne i obučne programe koji pripremaju radnu snagu za integraciju AI.
4. Tvrtke: Analizirajte upotrebu AI u svojim specifičnim industrijama za poboljšanje operacija i korisničke usluge.
Fokusirajući se na autentične sposobnosti AI i izbjegavajući napuhane narative, možemo bolje iskoristiti njen potencijal za pokretanje ekonomskog i društvenog napretka. Za više informacija o AI i njenim utjecajima na različite sektore, posjetite Infosys.