Наставиће да утиче на радна места наредних година, а страх да ће људи због машина изгубити посао је неоправдан. путем аутоматизације трансформисаће начин на који људи раде, наводи се у новом истраживању MIT-IBM Watson AI лабораторије.
Срирам Рагаван
Област вештачке интелигенције (Artificial Intelligence, AI) доживела је невероватан научни напредак у последњих неколико година, од енормно великих побољшања у снази обраде и рачунарској ефикасности, до нових увида у идентификацији циљева, језика и дубоког учења. ИБМ – лидер од почетака истраживања вештачке интелигенције средином 20. века – помогао је широком информисању о тим успесима. А 2019. година посебно је била преломна за ИБМ истраживање вештачке интелигенције.
Током године, ИБМ истраживачи постигли су нови рекорд од 175 редовно прихваћених радова на осам најбољих АИ конференција, били су домаћини друге годишње Истраживачке недеље вештачке интелигенције у септембру и покренули AI Hardware Center за додатно истраживање хардвера следеће генерације вештачке интелигенције. Лабораторија MIT-IBM Watson AI Lab, сада у другој години рада, процветала је – дочекавши Boston Scientific, Nexplore, Rafinitiv и Samsung као прве чланове свог новог Програма чланства. ИБМ је направио још један велики корак у циљу савладавања језика, и у оквиру пројекта Debater унајмио је водећег учесника дебате, Хариша Натарајана, у фебруару 2019. године на ИБМ-овој конференцији Think. ИБМ се у новембру удружио са њим и другим учесницима дебате на Cambridge Union-у, најстаријем дебатном друштву на свету.
ИБМ истраживачи су, такође, наставили да се фокусирају на изградњу и омогућавање решења вештачке интелигенције у које људи могу да се поуздају, унапређујући способност вештачке интелигенције да им објашњава своје препоруке помоћу Приручника 360 степени вештачке интелигенције отвореног кода. Ово су само нека од запажених достигнућа ИБМ истраживача вештачке интелигенције у протеклој години.
Илустрација (ИБМ)
У 2020. години три теме обликоваће напредак вештачке интелигенције: аутоматизација, обрада природног језика (NLP) и поверење. Широко посматрано, видећемо системе вештачке интелигенције који путем аутоматизације раде лакше и брже за стручњаке из области обраде података, за компаније и за потрошаче. Обрада природног језика (NLP) играће кључну улогу у омогућавању системима вештачке интелигенције да разговарају, дебатују и решавају проблеме користећи свакодневни језик. И са сваким од ових напредака, бићемо сведоци транспарентније и одговорније праксе у управљању подацима вештачке интелигенције путем алата који се крећу у распону од објашњења до детекције одступања. Из ове перспективе, истраживачи ИБМ-а откривају пет својих предвиђања за вештачку интелигенцију (АИ) у 2020. години:
- АИ ће разумети више и моћи ће да уради више: Што више података системи вештачке интелигенције имају, брже ће постајати бољи. Али потребе вештачке интелигенције за подацима могу представљати проблем предузећима и организацијама које имају мање података од других. То не значи да они не могу да рачунају на подршку вештачке интелигенције. Током године, више АИ система почеће да се ослањају на „неуро-симболичку” технологију која комбинује учење и логику. Неуросимболичка технологија је карта за напредак у обради природног језика (NLP), која помаже рачунарима да боље разумеју људски језик и разговоре укључивањем здравог разума и домена знања. Такви продори ускоро ће помоћи предузећима да примене унапређене конверзационо-аутоматизоване алате за бригу о купцима и техничку подршку – док ће за обуку АИ бити потребно много мање података.
- АИ вам неће отети посао, али ће променити начин на који радите: Наставиће да утиче на радна места наредних година, а страх да ће људи због машина изгубити посао је неоправдан. АИ ће путем аутоматизације трансформисати начин на који људи раде. Ново истраживање из MIT-IBM Watson AI лабораторије указује да ће нам АИ све више помагати у задацима као што су заказивање, али ће имати мање директан утицај на послове који захтевају вештине као што су стручност у дизајну и индустријска стратегија. Очекујте да ће радници у 2020. години почети да примећују ове ефекте како АИ буде почела да улази на радна места широм света. Послодавци морају да започну са прилагођавањем радних улога, док запослени треба да се фокусирају на проширење својих вештина.
- АИ ће довести до поверења у АИ: Да би поверовали АИ, ови системи морају да буду поуздани, фер и цењени. Морамо да обезбедимо да се јавност може поуздати у технологију и да њени закључци или препоруке нису пристрасни или изманипулисани. Током 2020. године компоненте које регулишу поузданост биће испреплетане са животним циклусом АИ да би нам помогле да изградимо, тестирамо, покренемо, надгледамо и сертификујемо АИ апликације ради поверења, а не само због перформанси. Баш као и са успоном AutoAI – употреба АИ ради креирања АИ – бићемо сведоци пораста употребе АИ у управљању АИ. Ово усвајање довешће до стварања поузданих АИ радних процеса у разним индустријским гранама, посебно у оним строго регулисаним.
- Апетит за енергијом АИ захтева зеленију технологију: Центри података су витални за савремени свет – ослањамо се на њих за све, од рачунарства у предузећу до друштвених дрежа и репродукције омиљених филмова. Они такође подупиру вештачку интелигенцију и по процени представљају чак 2% укупне употребе енергије у свету. Потражња за рачунарством у облаку и АИ неће нестати, па очекујте да ће се током 2020. појачати напори да се АИ технологија учини одрживијом. То укључује и стварање нових материјала, попут „оксида прелазног метала” који чине уређаје флексибилнијим, дизајн нових чипова и оних са аналогном и оних са обрадом мешовитих сигнала као и нове софтверске технике засноване на приближном рачунарству, а све са циљем повец́ања АИ радног оптерећења уз истовремено смањење емисије угљеника.
- АИ лабораторијски помоћници откриће нове материјале: већ више од два века синтеза органских молекула била је један од кључних аспеката истраживања индустријске хемије. Kао резултат тога, свет има лекове који спашавају живот и синтетичка влакна. Ипак, истраживачи се још труде да истраже стотине хиљада могућих реакција приликом стварања различитих молекула. Укупна количина информација значи да научник може упамтити неколико десетина реакција у свом пољу, али немогуће је бити стручњак за све. Сада то можда и неће морати. ИБМ је развио АИ алат који може да предвиди милионе хемијских реакција – и унапред и уназад – као и да синтетизује молекуле у облаку (испробајте овај сервис већ данас: RXN za hemiju). Очекујте да ће се у 2020. остварити значајан раст искоришћавања моћи АИ и аутоматизације како би се подстакао напредак у откривању и развоју материјала.
