Yapay zeka dünyayı nasıl değiştiriyor: BBC, AI'nın A'dan Z'ye özetliyor
Lei Feng.com AI teknolojisi yorumu: Bugün, yapay zeka artık aldatıcı bir laboratuvar teknolojisi değil, hayatımızın tüm yönlerine entegre edildi. BBC Future sütunu, A'dan Z'ye ilk harften 26 kelime seçerek ve makinelerin düşünme şeklini tanıtmak için bunları kullanarak gönülsüz bir makale yazdı. Leifeng.com AI Technology Review aşağıdaki gibi derlenmiştir.
Bir Yapay Zeka (Yapay Zeka)
Bilgisayar teknolojisinin gelişiminin ilk günlerinden itibaren bilim adamları, insanlarla karşılaştırılabilir düşünme, akıl yürütme ve öğrenme yetenekleri olan yapay zeka makineleri yaratmaya kararlıdırlar.
Günümüzün yapay zeka sistemleri bu hedefe henüz ulaşamamış olsa da, belirli görevlerdeki performansları insanlar kadar iyi, hatta insanlardan daha iyi. Yeni teknolojiler, makinelerin öğrenme için muazzam miktarda veriyi kullanmasına izin vererek yapay zekayı ileriye doğru büyük bir adım haline getiriyor.
AI, yavaş yavaş araştırma laboratuvarından çıkar ve yaşamlarımız üzerinde derin bir etkisi olan gerçek dünyaya girer. Yapay zeka çağına girdiğimizden hiç şüphemiz yok.
Önyargı (Önyargı)
AI kredi başvurularını değerlendirdiğinde, mahkeme kararlarını açıkladığında veya gerçekte hastane teşhisinin ilk aşamasında hastaları sınıflandırdığında, en temel kusuru, yani önyargı ortaya çıkar.
Algoritmada hangi düzeyde kod yazılır, hangi düzeyde veri kullanılır ve algoritmanın hangi düzeyde sonuçlar verir. Her algoritma, editörün önyargılı izini taşıyabilir: örneğin, yüz tanıma yazılımındaki sorun, siyahları yanlış sınıflandırması veya kadınları tanımamasıdır; suç özelliği analiz algoritmaları beyaz olmayanları yüksek olarak sıralama eğilimindedir. Risk altındaki gruplar ve işe alma araçları genellikle kadınlarda erkeklerden daha düşük puan alır.
Bu teknik zorluklar teknoloji devleri üzerinde artan bir baskı oluşturdu ve acilen çözülmeleri gerekiyor.
C Dialog robotları (Chatbotlar)
Bu konuşma robotları, insan kullanıcılarla iletişim kurmak için iki yapay zeka dalı (doğal dil işleme ve doğal dil üretimi) kullanır. Sosyal medya akışlarında, müşteri hizmetleri sayfalarında ve web sitelerinde görünürler ve sohbet, tavsiye ve arkadaşlık sağlarlar. Kamu hizmeti veren şirketler, yetişkinlere yönelik web siteleri, pizza dağıtım şirketleri, çevrimiçi mağazalar dahil sosyal kuruluşlarla etkileşim şeklimizi değiştiriyorlar. Bankalar ve hatta hükümetler vb.
D Tasarım
Arabalar veya uçaklar için yeni parçalar tasarlamak yavaş ve zahmetli bir süreçtir, ancak yapay zeka milyonlarca yeni şekil ve aksesuarı yalnızca birkaç saat içinde tasarlayabilir. Yukarıdaki videoda görülebileceği gibi, algoritma yeni bir drone modelini birkaç basit talimatla verimli bir şekilde tasarlayabilir. General Motors ve Airbus gibi şirketler, yeni bileşenler tasarlamalarına yardımcı olmak için yapay zeka (AI) kullanıyor.
E Acil (Acil Durumlar)
Dünya şu anda tarihin en kötü insani kriziyle karşı karşıya: tahminen 68,5 milyon insan kuraklık, kıtlık veya savaş nedeniyle yerlerinden edildi.
Ama belki yapay zeka biraz yardım sağlayabilir. Birleşmiş Milletler ile çalışan bazı araştırmacılar, olası bir göç krizini tahmin etmek için enerji üretimi, ekonomik büyüme, nüfus büyüklüğü ve gıda üretimi ile ilgili verileri kullanabilen bir algoritma oluşturmaya çalışıyor.
Birleşik Krallık'taki Alan Turing Enstitüsü ve ABD'deki Siyasi İstikrarsızlık Görev Gücü gibi diğer kurumlar, çatışmaların nerede meydana geldiğini tahmin edebilen bir yapay zeka geliştirmek için çalışıyorlar. İstatistikleri, askeri raporları kullanacak ve artan gerilimin işaretlerini aramak için haber raporlarını analiz edecek Bu makine, kaotik alanlarda şiddetin tırmanma olasılığını tahmin edebilir.
F Futbol (Futbol)
Bir futbol oyununun sonucu, bir oyuncunun anlık temel seçimlerine bağlı olabilir. Örneğin, bir sporcu şut atmak yerine pas vermeyi seçerse, takımının durumu üzerinde çok büyük bir etkisi olacaktır.
Araştırmacılar, Premier Lig'in en büyük kulüplerinden biri olan Chelsea Futbol Kulübü ile işbirliği yaparak, bu oyuncuların farklı şeyler yapmaları durumunda ne olacağını tahmin etmek için önemli kararlarını analiz etmeye yardımcı olmak için yapay zeka kullanıyor. Bunun, takımın oyunda nasıl daha iyi kararlar vereceğini öğrenmesine ve hatta daha fazla oyun kazanmasına yardımcı olacağını umuyorlar.
G Generative Adversarial Network (Gan)
Gerçekte, böyle insanlar yoktur. Ünlülerin özelliklerini taşıyor gibi görünebilirler, ancak aslında bu yüzler "Üretken Tartışmalı Ağlar" adı verilen bir yapay zeka bilgisayar sistemi tarafından hayal ediliyor.
Adından da anlaşılacağı gibi, bu "üretken düşman ağı" sistemi, karşılıklı olarak karşıt algoritmalardan oluşur. Örnek olarak bir ünlünün fotoğrafını çekin.İlk algoritma kendi fotoğrafının bir versiyonunu oluşturmak için verileri eğitmekten sorumludur.Daha sonra ikinci algoritma, birinci algoritmanın sonuçlarını tespit edecek ve ilk algoritma tarafından oluşturulan fotoğrafın orijinal görüntüden farklı olup olmadığını belirleyecektir. Bu nedenle, yanıt olarak, birinci algoritmanın ağı, ikinci algoritmanın ağını kandırmaya çalışan fotoğraf yapma şeklini ayarladı - sonuç olarak, bu hesaplamanın oluşturduğu görüntü başlangıçta oluşturulan görüntüden daha büyük. Daha gerçekçi.
İlk günlerde insan yüzleri tarafından üretilen görüntüler düşük çözünürlüklü kaotik görüntüler olmasına ve zaman geçtikçe birden fazla göz veya erime efektleri gibi bazı yüz görüntüleri üretmesine rağmen, sonunda yüksek kaliteli görüntüler üretebilirler. Gerçekçi görüntüler de.
H halüsinasyonlar (Halüsinasyonlar)
Bu yapay zekaların performansı son yıllarda niteliksel bir sıçrama yapsa da, yine de bazı komik şekillerde hatalar yapıyorlar. Örneğin AI Tetris oyun robotunu ele alalım: Oyunu kaybetmekten kaçınmanın en iyi yolunun oyunu sonsuza kadar duraklatmak olduğuna inanıyor!
Bazen bu yapay zeka yargıları, insanları gülünç ve şaşkın hissettirebilir. Massachusetts Institute of Technology'deki bilim adamları yakın zamanda, görüntülerdeki ve kamera lenslerindeki nesneleri tanımak için kullanılan popüler makine görme algoritmalarının kaplumbağa modellerini tüfek olarak veya beyzbol beyzbol toplarını espresso olarak tanıyabildiğini gösterdi - çünkü bunlar çok ince. Tanıma amacına ulaşmak için nesnenin dokusu değiştirilir, bu nedenle, gözlerimizdeki belirli bir nesnenin makinenin gözünde diğer bazı alakasız nesneler gibi olması muhtemeldir.
Araştırmayı yöneten araştırmacı Anish Atali şu uyarıda bulundu: "İnsanlar, kendi kendine giden arabaların makine vizyonu gibi gerçek dünya sistemlerine bu tür bir" illüzyon benzeri "sistem tarafından saldırıya uğrarsa, bunun doğru olduğundan endişeleniyorlar. İnsanların hayatını tehdit edecek. "
Ben hayal
Makine öğreniminin artan kullanımıyla birlikte, kesin olan bir şey var ki, makinelerin dünyaya bakış açısı bizimkilerden çok farklı. İnsan doğuştan güçlü bir öğrenme yeteneğine sahip olsalar ve doğa kanunlarının farkında olsalar da, makineler kendi kendilerine öğretilemez, bu bilgiye hakim olmak için özel eğitime ihtiyaçları vardır. Ancak bu kısıtlamaların yanı sıra, sanatçılara, müzisyenlere ve film yapımcılarına ilham vermeye yardımcı olan bazı vahşi sahneler de ürettiler.
Makine vizyonu araştırmacısı ve ressam Helena Sarin, resimlerini üretken bir yüzleşme ağına (bkz. Bölüm G) ithal etti ve sonuç, yukarıdaki resimde gösterildiği gibi bu harika ve güzel resimler oldu.
J Tıkanıklık (Sıkışmalar)
Sıkışık yollarda ve yoğun şehirlerde, trafik akışındaki iniş ve çıkışları tahmin etmek her zaman zordur. Çünkü insan faktörleri, yol koşulları, zaman aşımı, hava koşulları ve beklenmedik kazalar gibi çeşitli karmaşık faktörlerle değişecektir.
Ancak, büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde analiz etmek için AI kullanarak, trafik sinyallerini kontrol ederek, kazaları ve olası tıkanıklığı tahmin ederek trafiğin daha sorunsuz hale gelmesi beklenir.
K Örme
Daha fazla eğitim için mevcut modelleri kullanarak, yapay zeka yeni moda ve tekstil tasarımları oluşturmak için daha fazla kullanılabilir. Bu yaratıcı isim SkyKnit, moda tasarımı alanında yapay zeka üzerine yapılan bir deneyin adıdır. Deney, dokunaçlarla tuhaf bir örgü modeli yarattı.Bu dokuma dikişinin benzersiz cazibesi, bazı küçük meraklı çevreler arasında çok popüler.
L dili (Dil)
İnsan olarak sahip olduğumuz en gurur verici yetenek, sözlü veya yazılı dilde iletişim kurma yeteneğidir. Ve mevcut algoritmalar, dili anlama ve yeniden üretme konusundaki kendi makine öğrenimi yetenekleriyle benzersiz iletişim konumumuzu tehdit ediyor.
Doğal dil oluşturma algoritmaları artık büyük miktarda spor istatistiklerini veya finansal verileri kısa ve öz haberlere dönüştürebilir. Pazarlama kopyaları yapmak için kullanılıyorlar. Bazı eğitimli algoritmalar kendi başlarına peri masalları yazabilir, Shakespeare'i taklit edebilir ve hatta şiirler bile yazabilir. Ancak çoğu durumda yarattıkları metinler saçmadır, ancak diğer durumlarda kendi içinde garip bir sanat formu haline gelmiştir.
Daha da eğlenceli olan, bu dil oluşturma sisteminin birbiriyle konuştuğu sahne - örneğin, Facebook'ta sohbet eden iki müzakere botu var ve aslında kendi garip dillerinde konuşabiliyorlar!
M makine öğrenimi (Makine Öğrenimi)
Yapay zeka geliştirmenin başka yolları olsa da, makine öğrenimi bu alandaki son sıçramalara ve sıçramalara büyük ölçüde katkıda bulundu. Tasarımcı, insanların öğrenme yoluyla bilgi toplama şeklini kabaca taklit etmesine izin veriyor. Bununla birlikte, insanlar kalıpları veya becerileri edinmek için yalnızca birkaç örneğe ihtiyaç duysa da, makinelerin aynı sonuçları elde etmek için çok fazla veriye ihtiyacı vardır.
Kod ağı büyük miktarda bilgi geri bildirimi aldıktan sonra, bu kodlar ağın farklı bölümleri arasında bir bağlantı oluşturur, böylece belirli bir tanıma modunu gerçekleştirir ve böylece gelecekteki verileri yorumlama yeteneği kazanır.
N Sinir Ağları
İnsan gibi düşünebilen makineler yaratmak için bilgisayar bilimcileri bu sorunu çözmek için doğaya yöneldi ve beynin yapısını taklit eden algoritmalar yarattı bu anlaşılabilir bir durumdur. Bunu yapmak için, beyindeki nöronlar gibi çalışmak üzere tasarlanmış algoritma ağları yaratıyorlar. Makine öğrenimi sırasında, bu matematiksel nöronlar arasındaki bağlantılar kümelere dönüşür.
O Kodu (Oracle)
İnsan gözünün göremeyebileceği kalıpları keşfetmek makinelerin mükemmel olduğu bir alan olsa da, yapay zekadaki en heyecan verici alanlardan bazıları da geleceği tahmin etme yeteneklerinde yatıyor.
Dünyanın dört bir yanındaki doktorlar, kanser veya göz hastalıklarının erken semptomlarını tespit etmek için giderek daha fazla AI yazılımı kullanıyor, ancak en son araştırma sonuçları, yapay zekanın bir kişiyi herhangi bir hastalık belirtisinden birkaç yıl önce de tahmin edebileceğini gösteriyor. Alzheimer hastalığı gibi bir hastalığa yakalanacak mı?
P Polis (Polislik)
Dünyanın dört bir yanındaki polisler, daha fazla suçluyu daha hızlı yakalamalarına yardımcı olmak için yapay zeka sistemlerini test ediyor. Örneğin, Birleşik Krallık'ta bir askeri birim, şüphelinin kimliğini tespit etmek için şüphelinin yüzünün (kulaklar gibi) yalnızca bir kısmına ihtiyaç duyan bir yüz tanıma sistemi deniyor. İspanya'da geliştirilen bir başka sistem de suçları birbirine bağlayabilecek kanıtlar bulmak için suç mahallerinin fotoğraflarını aramaktır.
Yapay zeka sistemleri, suçlu zanlıların başka suçlar işlemesi riskini tahmin ederek ve tutuklanıp tutuklanmayacağına karar vererek polis ve mahkemelerin karar vermesine yardımcı olmak için de kullanılıyor.
Q Deprem (Depremler)
Diğer doğal afetler gibi depremleri de tahmin etmek zordur. Bununla birlikte, derin öğrenmeyi (bir tür makine öğrenimi) kullanan bilgisayarlar, genellikle ölüme ve yıkıma yol açan yıkıcı artçı şokların yerini tahmin edebilir.
R Rap
Deep-flow Silikon Vadisi'nde yaşıyor, küfür ve argo dolu bir yapay zeka söz yazarı. Oluşturduğu sözler o kadar akıcı ve pürüzsüz ki, insanlar yazarın gerçek kimliğine inanamıyorlar.
S Akıllı Evler
Yapay zeka evlerimize sessizce sesli asistanlar ve cep telefonları şeklinde girdi, ancak potansiyeli basit soruları yanıtlamanın çok ötesine geçiyor. Ev ağına giderek daha fazla cihaz ve cihaz bağlandıkça, insanlar bunları yönetmek için yapay zeka kullanabilir. Yapay zeka teknolojisi ile desteklenen akıllı bir termostat, yaşam tarzınızı tamamen değiştirecek. Ev tipi elektrik sayacındaki verileri sensör aracılığıyla analiz eder ve her bir elektrikli cihaz için benzersiz bir "parmak izi" oluşturur, böylece cihazın kullanım durumunu akıllıca tanımlar ve cihaz boştayken güç tasarrufu yapmak için otomatik olarak kapatır.
T Turing Testi
Turing testi, yapay zekanın temel ölçüm yöntemlerinden biri olarak kabul edilir ve bilgi işlem öncüsü Alan Turing tarafından geliştirilmiştir. Turing, bir makinenin "zekasını" test etmenin bir yolunun, aynı zamanda gerçek bir "insan" olduğunu düşünerek kandırılıp kandırılamayacağını öne sürdü. Bazı alanlardaki sohbet robotları bunu zaten yapabilir.Gerçek insanlarla ihlal olmaksızın sohbet etmekle kalmaz, aynı zamanda gerçekçi görünen çevrimiçi yorumlar da yazabilirler. Ancak bazı eleştirmenler, Turing testinin test edilen makinenin gerçek zekaya sahip olduğu anlamına gelmediğini, sadece bu yeteneği taklit ettiğini belirtti.
U Denetimsiz Öğrenme
Erken makine öğrenimi, algoritmaların içerdikleri nesneleri, örneğin dikkatlice etiketlenmiş görüntüleri tanımasına yardımcı olmak için verileri kullanır. Ancak bugün araştırmacılar zaten başka bir yöntem kullanıyor: denetimsiz öğrenme, algoritmaların verilerdeki kalıpları arayarak kendi çıkarımlarını yapmalarına izin veriyor.
V Üzüm Bağları
Makine görme algoritmaları, bilgisayarların resimlerdeki veya video kliplerdeki yüzlerden kedilere ve galaksilere kadar her şeyi tanımasına olanak tanır. Ancak Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'da araştırmacılar, çiftçilerin mahsullerini daha iyi yönetmelerine yardımcı olmak için makine vizyonunu diğer yapay zeka sistemleriyle birleştiriyor.
Bu projeler, üzümleri izlemek ve şarap üretimi için en kaliteli üzümleri sağlamak için budanması veya koparılması gereken bitkileri belirlemek için üzüm bağları arasında dolaşmak için robotlar kullanıyor.
W Wildlife (Vahşi Yaşam)
Doğu Afrika bir örtü olarak yoğun bitki örtüsüyle kaplı olduğu için, kaçak avcılar genellikle avlarını öldürdükten sonra geri çekilebilirler. Bununla birlikte, havada devriye gezmek için dronları kullanan çevreciler, kızılötesi kameralarda kaçak avcıları tespit etmek için makine görüş sistemlerini kullanabilir. Diğer sistemler, sivrisineklerin yardımıyla nesli tükenmekte olan türleri izlemek veya sosyal medyada fildişi ve gergedan boynuzu gibi yasa dışı vahşi yaşam ürünlerini izlemek için yapay zeka kullanıyor.
X X dereceli (X dereceli)
Tuhaf görünümlü seks robotlarını, akıllı seks oyuncaklarını ve baştan çıkarıcı sohbet robotlarını unutun. Yapay zeka, seks pazarındaki yasa dışı davranışlarla başa çıkmak için kullanıldı. Araştırmacılar, yasadışı çevrimiçi seks kaçakçılığını bulmak ve insan tacirlerinin eline düşen ve sonunda seks kölesi olan kurbanları izlemek için yapay zeka kullanıyor.
Y kusma (Yum)
E-Chef, alışılmadık (bazen iğrenç) yeni tarifler oluşturmaktan sobanın önünde pratik yapmaya kadar, yemek pişirmeyi sessizce değiştirdi.
Z Hayvanat Bahçesi (Hayvanat Bahçesi)
Nyala antilopu, Güney Afrika'nın sıcak ve kuru savanına özgüdür. Bu yüzden kışın İngiltere, Winchester yakınlarındaki Marwell Hayvanat Bahçesi'ne geldiklerinde üşüyorlar. Bir çare olarak, hayvanat bahçesi hayvanları iç mekanlarda rahat ettirmek için kızılötesi sensörler ve makine öğrenimi kullanan deneysel bir ısıtma sistemi kurdu.
www.bbc.com/future, Lei Feng.com Yapay Zeka Teknolojisi İnceleme Derlemesi aracılığıyla
