Domov Appscout Ibm Watson cto o tom, prečo rozšírená inteligencia bije ai

Ibm Watson cto o tom, prečo rozšírená inteligencia bije ai

Video: IBM Project Debater (November 2024)

Video: IBM Project Debater (November 2024)
Anonim

Táto epizóda Fast Forward bola zaznamenaná v IBM Watson Experience Center tu v New Yorku. Môj hosť bol Rob High, viceprezident a technický riaditeľ spoločnosti IBM Watson.

Vysoko funguje vo viacerých tímoch v rámci IBM, vrátane inžinierstva, vývoja a stratégie. Je jedným z najjasnejších mysliteľov v oblasti umelej inteligencie a náš rozhovor pokrýval mnoho spôsobov, ktorými technológia mení naše pracovné miesta, našu spoločnosť a naše životy. Prečítajte si a sledujte našu konverzáciu nižšie.

Dan Costa: Aká je dominantná mylná predstava o umelej inteligencii?

Rob High: Myslím, že najbežnejším problémom, s ktorým sa stretávame s ľuďmi, ktorí hovoria o AI, je to, že stále žijú vo svete, kde si myslím, že Hollywood rozšíril túto myšlienku, že kognitívne výpočty, AI, sú o replikácii ľudskej mysle, a je to naozaj nie. Veci, ako je Turingov test, majú tendenciu posilňovať, že to, čo merame, je myšlienka toho, že AI bude schopná konkurovať blázonom, aby uverili, že to, čo riešite, je iná ľudská bytosť, ale v skutočnosti tam nebolo, kde sme našli najväčší úžitok.

Toto sa dokonca vracia k, ak sa pozriete na takmer každý iný nástroj, ktorý bol kedy vytvorený, naše nástroje majú tendenciu byť najcennejšie, keď nás zosilňujú, keď rozširujú náš dosah, keď zvyšujú našu silu, keď nám umožňujú robiť veci, ktoré sami nedokážeme ako ľudské bytosti. To je skutočne spôsob, ktorým musíme myslieť aj na inteligenciu, a do tej miery, ako ju skutočne nazývame rozšírenou inteligenciou, nie umelou inteligenciou.

Poďme sa trochu rozprávať o tejto zmene, pretože je to úplne nový typ výpočtovej techniky. Je to vývoj výpočtovej techniky od toho, s čím sme obaja vyrastali, programové výpočty, pri ktorých by ste pomocou výpočtov dosiahli a odpovedali pomocou veľmi zložitého procesu, kognitívnej výpočtovej techniky, ktorá funguje trochu inak. Môžete vysvetliť tento prechod?

Pravdepodobne najväčší pozoruhodný rozdiel je v tom, že je veľmi pravdepodobný, zatiaľ čo programované výpočty sú v skutočnosti o usporiadaní všetkých podmienených príkazov, ktoré definujú veci, ktorým venujete pozornosť, a ako na ne reagovať. Je to vysoko deterministické. Je to veľmi matematicky presné. S klasickým programovaným počítačom môžete navrhnúť softvér. Pretože viete, čo predstavuje matematický model, môžete ho matematicky testovať. Môžete dokázať jeho správnosť.

Kognitívne výpočty sú oveľa pravdepodobnejšie. Je to hlavne o testovaní signálov z priestorov, na ktoré sa zameriavame, či už ide o víziu alebo reč alebo jazyk, ao pokuse nájsť v týchto signáloch vzorce zmyslu. Aj vtedy nikdy neexistuje absolútna istota. Teraz je to čiastočne preto, že je to tak, ako je vypočítané, ale tiež preto, že to je povaha ľudskej skúsenosti. Ak premýšľate o všetkom, čo hovoríme alebo vidíme alebo počúvame, chutíme, dotýkame sa, čucháme alebo čokoľvek, čo je súčasťou našich zmyslov, my ako ľudské bytosti sa vždy snažíme vyhodnotiť, čo to skutočne je, a niekedy to nechápeme správne,

Aká je pravdepodobnosť, že keď som počul tú sekvenciu zvukov, naozaj to znamenalo toto slovo? Aká je pravdepodobnosť, že keď som videl túto postupnosť slov, znamenalo to toto vyhlásenie? Aká je pravdepodobnosť, že keď vidím tento tvar a obraz, na ktorý sa pozerám, je to ten objekt? Dokonca aj pre ľudí je to pravdepodobný problém a do tej miery je to vždy také, ako tieto kognitívne systémy fungujú.

Ak k vám niekto príde a majú problém, ktorý chcú vyriešiť, myslia si, že existuje kognitívne počítačové riešenie, prídu k Watsonovi a hovoria: „Pozri, použijeme Watsona, aby sme sa pokúsili vyriešiť tento problém." Po vybalení Watson moc nerobí. Potrebujú ho naučiť, ako vyriešiť svoj problém. Môžete hovoriť o tomto procese nastupovania?

V skutočnosti by sme o tom mali hovoriť o dvoch dimenziách. Jedným z nich je to, že pred časom sme si uvedomili, že táto vec nazývaná kognitívne výpočty bola skutočne väčšia ako my, bola väčšia ako IBM, bola väčšia ako ktorýkoľvek iný dodávateľ v odbore, bola väčšia ako ktorákoľvek z jednej alebo dvoch rôznych oblastí riešenia. na ktoré sme sa mali zamerať, a museli sme to otvoriť, čo je vtedy, keď sme sa presunuli zo zamerania na riešenia na skutočné riešenie viac platformy služieb, kde je každá služba skutočne individuálne zameraná na inú časť služby. problémový priestor. Je to súčasť, ktorá sa v prípade reči zameriava výlučne na problém pokusu vziať svoju reč a rozpoznať, aké slová ste v tejto reči vyjadrili, alebo vyfotiť a pokúsiť sa identifikovať, čo je na obrázku, alebo urobiť jazykom a pokúsiť sa pochopiť, čo to znamená, alebo sa zapojiť do diskusie.

Po prvé, o čom hovoríme teraz, je súbor služieb, z ktorých každá robí niečo veľmi špecifické, z ktorých každá sa snaží zvládnuť inú časť našej ľudskej skúsenosti a myšlienku, že niekto zostaví aplikáciu., môže to urobiť každý, kto chce vyriešiť sociálny, spotrebiteľský alebo obchodný problém tak, že využije naše služby a potom ich skombinuje do aplikácie. To je prvý bod.

Druhým bodom je ten, s ktorým ste začali, čo je v poriadku, teraz, keď mám službu, ako to môžeme urobiť, aby sme robili veci, ktoré chceme, aby to dobre fungovalo? Táto technika je naozaj výučba. Pravdepodobnosť týchto systémov je založená na skutočnosti, že sú založené na strojovom učení alebo hlbokom učení, a tieto algoritmy sa musia učiť, ako rozoznávať vzory, ktoré predstavujú význam v rámci množiny signálov, ktoré robíte poskytovaním údajov, údaje, ktoré predstavujú príklady situácie, ktorú ste mali predtým, kde ste to mohli označiť slovami: „Keď začujem kombináciu zvukov, znamená to toto slovo. Keď vidím túto kombináciu pixlov, znamená to, že objekt. " Keď som mal tieto príklady, teraz vás môžem priviesť k kognitívnemu systému, k týmto kognitívnym službám a naučiť ich, ako robiť lepšiu prácu pri rozpoznávaní všetkého, čo chceme, aby to urobilo.

Myslím si, že jeden z príkladov, ktorý to veľmi dobre ilustruje, je v lekárskom priestore, kde Watson pomáha lekárom pri rozhodovaní a analýze veľkého množstva údajov, ale nakoniec s nimi nakoniec pracuje na diagnóze v partnerstve. Môžete sa trochu porozprávať o tom, ako sa toto školenie koná a ako sa potom riešenie končí a prináša lepšie výsledky?

Práca, ktorú sme vykonali v onkológii, je dobrým príkladom toho, kde sa skutočne jedná o zloženie viacerých rôznych druhov algoritmov, ktoré sa v celom spektre práce, ktoré je potrebné vykonať, používajú rôznymi spôsobmi. Začneme napríklad skúmaním lekárskeho záznamu, prezretím lekárskeho záznamu a využívaním kognitívneho systému, aby sme si prezreli všetky poznámky, ktoré lekári už roky prijali, aby s vami spolupracovali, a zistili, čo nazývame príslušné klinické informácie. Aké sú informácie v týchto lekárskych poznámkach, ktoré sa teraz týkajú konzultácií, do ktorých sa chystáte ísť? Berúc to do úvahy, robia analýzu podobnosti populácie, snažia sa nájsť ostatných pacientov, iné skupiny, ktoré majú veľa podobnosti s vami, pretože to bude informovať lekára o tom, ako premýšľať o rôznych spôsoboch liečby ao tom, ako by pre vás tieto liečby mohli byť vhodné. a ako budete reagovať na tieto liečby.

Potom sa pozrieme na to, čo nazývame štandardné postupy starostlivosti, čo sú relatívne dobre definované techniky, ktoré lekári zdieľajú o tom, ako budú liečiť rôznych pacientov pri rôznych druhoch chorôb, pričom uznávajú, že tieto liečby sú skutočne navrhnuté pre priemerného človeka. Potom položíme na to, čo nazývame klinické odborné znalosti. Keď sa najlepší lekári učili o rôznych chorobách, čo majú hľadať a kde sú odľahlé osoby a ako uvažovať o rozdielnom štandarde postupov starostlivosti, ktorý z nich je najvhodnejší alebo ako zvoliť rôzne cesty prostredníctvom týchto rôznych postupov starostlivosti a teraz ich aplikujte čo najlepším možným spôsobom, ale nakoniec vstúpte a pozerajte sa na klinickú literatúru, všetky stovky tisíc, 600 000 článkov v PubMed o pokroku vo vede, ku ktorým došlo v tejto oblasti a ktoré sú relevantné pre odporúčanie liečby., To všetko sú rôzne aspekty algoritmov, ktoré aplikujeme v rôznych fázach tohto procesu, z ktorých všetky boli naučené umiestnením niektorých najlepších lekárov na svete pred tieto systémy a ich použitie systému a jeho korekcie. keď vidia, že sa niečo pokazí, a nechajú systém, aby sa prostredníctvom tohto použitia naučil, ako zlepšiť svoj vlastný výkon. Používame to konkrétne v prípade onkológie, aby sme lekárom v tejto oblasti pomohli informovať o možnostiach liečby, s ktorými nemusia byť oboznámení, alebo dokonca aj vtedy, ak s nimi majú určité vedomosti, s ktorými nemuseli mať skutočné skúsenosti a ktorí nemajú skúsenosti. skutočne rozumejú tomu, ako na to budú reagovať ich pacienti a ako získať najúčinnejšiu odpoveď od svojich pacientov.

To, čo v podstate urobilo, je demokratizácia odborných znalostí. Môžeme zobrať najlepších lekárov v Memorial Sloan Kettering, ktorí mali tú výhodu, že rok navštívia doslova tisíce pacientov s rovnakou chorobou, z ktorej vyvinuli túto obrovskú expertízu, zachytia to v kognitívnom systéme a prinesú to komunite alebo regionálna klinika, kde títo lekári nemuseli mať toľko času na práci s rovnakým ochorením u veľkého počtu rôznych pacientov, čo im dáva príležitosť využiť túto odbornosť, ktorá je teraz zachytená v kognitívnom systéme.

Myslím si, že táto myšlienka distribúcie tejto odbornosti je v prvom rade jej zachytením, ktorá nie je triviálna, ale potom, keď to urobíte, budete ju môcť skutočne distribuovať po celej planéte, budete mať odborné znalosti najlepší lekári v Memorial Sloan Kettering budú môcť byť doručení v Číne, Indii, na malých klinikách a myslím si, že je to celkom výnimočné.

Má obrovský sociálny vplyv na naše blaho, na naše zdravie a na veci, ktoré budú pre nás ako spoločnosť prospešné.

Na druhej strane, vec, ktorá sa týka ľudí v oblasti umelej inteligencie, je, že nahradí ľudí, nahradí pracovné miesta. Je to spojené s hnutím automatizácie. To, čo ma zasiahne, je, zostať v lekárskom priestore, rádiológovia. Rádiológovia sledujú stovky a stovky diapozitívov denne. Watson alebo systém založený na AI by mohol replikovať ten istý typ diagnostiky a analýzy obrazu. Myslíte si, že za desať rokov bude v USA zamestnaných viac alebo menej ľudských rádiológov? Aký je dopad na priemyselné odvetvia?

V skutočnosti ide o pomoc ľuďom pri lepšej práci. Je to naozaj o… vziať si to v prípade lekára. Ak lekár teraz môže robiť rozhodnutia, ktoré sú viac informované, ktoré sú založené na skutočných dôkazoch a ktoré sú podložené najnovšími vedeckými faktami, ktoré sú prispôsobenejšie a špecifickejšie pre konkrétneho pacienta, umožňuje im to lepšie vykonávať svoju prácu. Pokiaľ ide o rádiológov, môže im to umožniť vidieť na obrázku veci, ktoré by im inak mohli uniknúť alebo ich ohromiť. Nejde o ich nahradenie. Je to o tom, ako im pomôcť urobiť lepšiu prácu.

Má určitú dynamiku, akú má každý nástroj, ktorý sme v spoločnosti vytvorili. Rád by som povedal, že ak sa vrátite a pozeráte sa na posledných 10 000 rokov modernej spoločnosti od nástupu poľnohospodárskej revolúcie, boli sme ako nástroje na budovanie ľudskej spoločnosti, kladivá, lopaty, hydrauliku, kladky, páky a veľa Tieto nástroje boli najodolnejšie, keď to, čo skutočne robia, je zosilňovanie ľudských bytostí, zosilňovanie našej sily, zosilňovanie nášho myslenia, zosilňovanie nášho dosahu.

To je skutočne spôsob, ako o týchto veciach premýšľať, je to, že bude mať najväčší úžitok, keď nám to umožní robiť to, čo robíme lepšie, ako by sme sami mohli, keď kombinácia človeka a nástroja je väčšia ako jedna z nich by boli sami. To je skutočne spôsob, ako o tom premýšľame. Takto vyvíjame túto technológiu. Tam bude ekonomická užitočnosť.

Úplne súhlasím, ale myslím si, že v dôsledku účinnosti zavedenej týmito inteligentnými systémami budú odstránené odvetvia.

Budú transformované. Áno, budú transformovaní. Nechcem to zmierňovať tým, že to hovorím týmto spôsobom, ale tiež chcem mať istotu, že na to nemyslíme ako na odstránenie pracovných miest. Ide o transformáciu pracovných miest, ktoré ľudia vykonávajú. Dám vám príklad. Veľa diskusií o tom, ako to môže viesť k odstráneniu úloh v call centre. Hádajte čo? Je veľa práce, ktorú agenti call centra robia, že nemusia robiť, neradi nerobia, čo im znemožňuje robiť veci, ktoré sú zaujímavejšie.

Konverzácia, ktorú vidíme v call centrách, je do značnej miery ovplyvnená skutočnosťou, že ak uvažujete o úlohe agenta call centra, sedíte na konci telefonického hovoru a po celý deň počúvate rozzúrených zákazníkov a kladiete rovnakú otázku a znova a je ťažké ísť v noci domov, cítiť sa skutočne dobre, čo ste toho dňa urobili. Je ťažké sa chváliť svojimi priateľmi a rodinou o tejto práci, ktorú máte, a o tom, ako dobre ste na tom, keď ste v tej situácii.

Ak dokážeme dosiahnuť kognitívny systém prostredníctvom konverzačného agenta, aby vyťažil určité percento, povedzme 30 percent prichádzajúcich hovorov a rýchlo, efektívne a najčastejšie a najnaliehavejšie otázky zákazníkov a starajte sa o túto svetskú prácu, potom čo je Koniec koncov, o ktoré sa postarali, sú druhy otázok, ktoré ľudia majú a ktoré si nevyhnutne vyžadujú viac ľudského dojmu, než sa potom obrátite na toho agenta call centra. Problém, s ktorým sa stretávajú pre daného zákazníka, je zaujímavejší a náročnejší, vyžaduje si od neho viac intelektuálneho úsilia, ale tiež sa jedná o zákazníka, ktorý bol spokojný. Prichádzajú trochu šťastnejšie. O svojom probléme neprichádzajú nahnevaní.

Pre agenta call centra má skutočne vylepšenú prácu. V skutočnosti im to umožňuje robiť svoju prácu lepšie a byť tým viac naplnené. Medzitým pre zákazníka, pre spotrebiteľa dostali svoje najnaliehavejšie problémy rýchlo vyriešiť. Sedia 10 minút. Nečakajú na to, aby vás nasmerovali na správneho človeka so správnymi znalosťami. Dostávajú informácie, ktoré potrebujú, najjednoduchšie a schopné pokračovať vo svojom živote pravdepodobne lepším rozhodnutím, určite lepšou informáciou alebo aspoň konzistentnejšou informáciou. Je to v skutočnosti prospešné pre obe strany tejto rovnice.

Je to zaujímavé. Niektoré z ukážok, ktoré som dnes videla, je to, že aplikácie call centra dokážu predvídať a odhaliť emocionálny stav ľudí, ktorí volajú veľmi efektívne, takže to nie je iba transakčné. V skutočnosti dokáže celkom dobre prečítať stav osoby na druhom konci riadku.

Čo je skutočne dôležité, ak si myslíte; konverzácia má dva prvky. Jedným je to, že to, čo ľudia hovoria, že začína, nie je to, pre čo sú skutočne k dispozícii. Ak poviem: „Aký je môj zostatok?“ to nie je môj problém. Áno, potrebujem vedieť zostatok na svojom účte, potrebujem vedieť, koľko peňazí mám, ale môj problém je, že sa snažím niečo kúpiť, alebo sa snažím zistiť, ako získať peniaze na správnej pozícii, aby som ich mohol zaplatiť. moje účty tento mesiac, alebo sa snažím šetriť na vzdelanie svojich detí. Môj problém je väčší ako tá prvá otázka, ktorú som položil, a rozhovor by sa mal týkať toho, ako sa dostať k skutočnému problému.

Druhou spoločnou charakteristikou rozhovoru je to, že zvyčajne má určitý druh emocionálneho oblúka. Ľudia prichádzajú v určitom emocionálnom stave a súčasťou rozhovoru je presunúť ich emocionálnym posunom, ktorý často znamená presunúť ich z hnevu do dnešného uspokojenia. V niektorých rozhovoroch by sme sa do toho mohli dostať. V skutočnosti by sa to mohlo trochu zahriať. Vidíte emocionálny oblúk, ktorý začína byť možno upokojujúci a potom prechádza k spornejšej diskusii, ktorá sa nakoniec vyrieši.

Citlivosť a uvedomenie si emocionálneho stavu v zúčastnených stranách je dôležitou súčasťou efektívnej konverzácie.

Aké sú niektoré z ďalších aplikácií, o ktorých si myslíte, že sú skutočne transformatívne, ktoré sú dnes dostupné?

Myslím si, že ktorýkoľvek z nich, čo robíme, je zapojiť používateľa, zákazníka, spôsobom, ktorý vedie k ich inšpirovaniu. Pre mňa a nakoniec, ako príklad, ktorý sa vraciam späť ku konverzáciám, zvyčajne, keď sa ľudia dostanú do konverzácie, prichádzame k stolu s nápadom. Máte nápad. Mám nápad. Táto počiatočná myšlienka je začiatkom rozhovoru a v priebehu konverzácie tieto myšlienky rozvíjame. Zmiešame ich. Spájame ich. Možno ich diskontujeme alebo zosilňujeme. Vyvinuli sme sa do bodu, keď vychádzame z rozhovoru, dúfajme, že máme lepší nápad. Ideálne.

Aby to bolo možné, musí existovať nielen darovanie a branie, ale aj prvok toho, ako niekoho inšpirujete? Ako spôsobíte, aby si ľudia aktivovali svoju fantáziu? Ako ich prinútite, aby premýšľali o niečom, o čom predtým nerozmýšľali, alebo aby videli niečo vo svetle, o ktorom predtým nerozmýšľali, alebo aby videli iný pohľad, ktorý im vedie po ceste, ktorú ani nevedeli premýšľať, klásť otázky, ktoré si neuvažujú klásť? Toto sú príklady, ktoré sú podľa môjho názoru najsľubnejšie a budú mať najväčší úžitok pre ľudí.

Deje sa to dnes alebo je to niečo, čo sa musí stať v súlade s vývojom technológie?

Nie, deje sa to. Máme príklady toho, čo sa teraz deje. V skutočnosti, keď sa vrátim k onkológii ako príklad, pre najlepších lekárov na svete môžu byť liečebné možnosti, ktoré sú tu uvedené, z väčšej časti zrejmé. Môže sa vyskytnúť jeden z desiatich prípadov, v ktorých by mohli povedať: „No, počkajte minútu, to bol zaujímavý nápad.“ Nebude to tak často, ale, ako ste už povedali, ak to teraz vezmeme do prostredia komunity, regionálnych prostredí av oblastiach, kde nie je taká úroveň odbornosti, skutočnosť, že systém môže priniesť nové nápady, nové možnosti liečby, je to naozaj o zavedení nových nápadov. Už to vidíme.

Potom sa, samozrejme, posunulo ďalej od toho, čo si myslím, že sa stalo klasickým scenárom chatbotov, ktorý si myslím, že niektorí z nás začínajú vidieť v rôznych príkladoch až teraz situáciu, keď ak niekto vydá na svojej kreditnej karte upozornenie na podvod s kreditnou kartou a idú na chatbot dnes, mohlo by to byť jednoducho: „Bola táto transakcia niečo, čo ste urobili alebo nie? Ak je, tak v poriadku. Ak nie, potom urobíme niečo so zrušením transakcie, “ do teraz, “v poriadku. Potrebujete novú kreditnú kartu. Kde je najlepšie miesto, kam sa dostať k vám? Mali by sme vám to poslať poštou? Nemali by sme vám ju poslať poštou? Och, pripravujete sa na túto cestu. nebudeme vám môcť poslať poštu. Musíme to dostať rýchlejšie, než to.

„Ó, idete do zahraničia. Možno tu existuje možnosť kreditnej karty, ktorej ste predtým neboli vystavení, o ktorej ste nevedeli, o čom lepšie zaobchádzame so zmenami mien vo váš prospech. „Toto je zámorská cesta. Používate to na obchodné výdavky. Tu je kreditná karta, ktorá má na to vhodnejšiu úrokovú sadzbu.“ Toto všetko sú veľmi jednoduché príklady, ale každý z nich otvára nový súbor nápadov, ktoré sa dnes vo vašom jednoduchom chatbote zvyčajne nestavia, a napriek tomu môžu byť pre ľudí veľmi posilňujúce.

Zaujímavé je, že keď prechádzate všetkými týmito možnosťami, v minulosti to bol skript. Bol by tu skript s niekoľkými vetvami. Bude to vopred definované. Je to úplne iné, keď chatbot robí to, že skutočne reaguje na informácie, ktoré poskytnete, a na informácie, ktoré ste už poskytli, a vedie vás po cestách, ktoré neboli skriptované. Vie, že cestujete, ale vy ste to nevyhnutne nepovedali. Našli tieto informácie z vašej e-mailovej histórie.

To môže nájsť veci o vás to objavil pozdĺž cesty.

Hovorili sme o onkológii, pretože je to vynikajúci príklad. Hovorili sme o chatbotoch, pretože väčšina ľudí s nimi mala nejakú interakciu. Je to však technológia, ktorá sa skutočne prispôsobuje všetkým priemyselným odvetviam. Je ťažké si predstaviť priemysel, ktorý v ňom nebude mať nejaký druh kognitívnej zložky. Existujú nejaké príklady, ktoré sú práve takou cestou, o ktorej ľudia ešte neuvažovali?

To, čo je pre mňa úžasné, je to, ako každý deň niekto prichádza s inou novou myšlienkou. Preto si myslím, že sme v takej veľmi zaujímavej fáze, pretože sústredením sa na rozloženie toho, čo máme, pokiaľ ide o kognitívne schopnosti, na služby stavebných blokov, je to skutočne sloboda ľudí, aby využili svoju fantáziu a začali sa venovať myšlienkam, ktoré máme nikdy predtým neuvažovali, či to využíva vizuálne rozpoznávanie na prieskum krajiny.

Napríklad v Kalifornii spoločnosť používa vizuálne rozpoznávanie, aby sa pozrela na topografiu a topológiu a na obrázku rozpoznala rozdiel medzi betónovým povrchom, asfaltovým strešným povrchom, trávnym povrchom, stromami a kríkmi a týmito vecami. Odhadnite napríklad, koľko vody sa spotrebúva a kde môže dôjsť k úniku vody a čo by sa dalo urobiť na zlepšenie účinného využívania vody.

Alebo na právnej scéne použite tieto veci, aby ste odišli a pomohli právnikom prečítať si doslova milióny a milióny strán podkladového materiálu, ktorý je ako nájsť ihlu v kupce sena. Kde je ten kus papiera, ktorý je skutočne relevantný pre tento konkrétny prípad? Snažím sa všetko vyriešiť. Príležitosti sú len obrovské.

Myslím si, že jedna z týchto kvalifikácií má veľké množstvo údajov, ktoré je potrebné analyzovať. Hovorili ste o lekárskych záznamoch a ste schopní vyhľadať lekárske záznamy, či neobsahujú príslušné informácie. Tieto záznamy v priebehu vášho života môžu byť dlhé mnoho stoviek strán. To je to, čo možno váš rodinný lekár má na to atrament, ale na to si nebudú pamätať, zatiaľ čo systém na to nikdy nezabudne.

Jo. Lekár môže mať päť, možno desať minút na to, aby si prezrel túto anamnézu predtým, ako príde a poradí sa s vami. Napriek tomu sú tu všetky druhy veľmi dôležitých informácií, ktoré môžu byť vo vašej histórii, vašej minulosti, že za akýchkoľvek iných okolností im bude chýbať pretože nemajú čas, že ak by mali, tak by to zmenilo.

Zamyslite sa nad situáciou, keď žena povedala svojmu lekárovi, že jej matka práve zomrela na rakovinu prsníka pred dvoma rokmi. Pravdepodobne je pravdepodobné, že lekár si to všimne, ale v tomto okamihu, ak táto žena príde na hrudku, a ak to lekár nevidí, dobre, je to veľmi dôležitá časť informácie. Teraz to možno znovu objavia po rozhovore s pacientom, ale možno nie. Naozaj chcete riskovať, že ste nevedeli, že keď je niečo také také nemecké?

Hlavnou charakteristikou toho, kde je táto látka užitočná, je zmienka o tom, kde je veľa a veľa údajov. Áno, ale v skutočnosti je to vtedy, keď niektorý z tých aspektov toho, kým sme ako ľudské bytosti, začína dosahovať to, čo naša kognitívna schopnosť dosiahne svoj limit. Dobre čítame. Môžeme niečo prečítať. Môžeme to prispôsobiť. Môžeme sa prispôsobiť informáciám a využiť ich veľmi účinne ako ľudské bytosti. Nie sme však veľmi dobrí v čítaní množstva údajov. Nemôžeme ako… Myšlienka čítania desiatok tisíc, stotisíc, milióny strán literatúry za deň je tak ďaleko za našou kapacitou.

Otázka sa stáva, že keď rastieme do sveta, kde exponenciálne narastá množstvo informácií, ktoré sa každý deň vyprodukuje, o koľko viac informácií tieto informácie nevyužívame, ktoré v nich obsahujú informácie, má tak malý prehľad informácií, že absolútne kritické pre rozhodnutie, ktoré musíme urobiť, nie sme na to? Ak to nie je množstvo informácií, ktoré čítame, je to: Koľko sa prispôsobíme? Koľko si dokážeme vybaviť? Dokážeme vidieť malé vzorce, ktoré sú v týchto informáciách relevantné pre naše rozhodnutia?

Existuje veľa vecí, v ktorých sme my, ľudské bytosti, dobré. Existuje tiež veľa vecí, ktoré nie sú veľmi dobré, a myslím si, že kde kognitívne výpočty skutočne začínajú robiť obrovský rozdiel, je to, keď je schopná prekonať túto vzdialenosť, aby túto medzeru vykompenzovala.

Zdá sa celkom jasné, že do tohto sveta sa sťahujeme. Ako sme pripravení? Čo sa pozeráte na náš vzdelávací systém, naše hospodárstvo, naše politické štruktúry? Ako dobre sme pripravení žiť vo svete s týmto typom kognitívnych výpočtov ako súčasti?

Je to zaujímavé. Vychádza z jedného z kľúčových hodnotových bodov, ktoré máme ako ľudské bytosti, čo je naša schopnosť prispôsobiť sa. Ak sa na to pozriete čisto diskrétne, kam to ide, a ak by sme mali skákať o 10 rokov dopredu, pozrieť sa na to a povedať: „Kde bude 10 rokov? Sme na to pripravení?“ Odpoveď bude pravdepodobne, nie. Musíme toho urobiť omnoho viac. Ľudské bytosti však majú túto pozoruhodnú schopnosť prispôsobiť sa za chodu a rásť so zmenami, ktoré sa okolo nich dejú.

Spomeňte si pred 10 rokmi, keď sa smartphone skutočne začal sprístupňovať, nehovoriac o populárnom, a o tom, aké veľké zmeny sme prešli ako spoločnosť za posledných 10 rokov. Denne premýšľajte o tom, aký je váš život so smartfónom a bez neho. Môžeme sa sťažovať na to, koľko to môže brať z iných skúseností, a to môže byť pravda, ale ide o to, že sme nestrávili veľa času pred desiatimi rokmi rozčuľovaním, keby sme boli pripravení ako spoločnosť, aj keď v skutočnosti sme za posledných 10 rokov prešli mnohými zmenami, o ktorých sme si pravdepodobne neboli plne vedomí, pretože sme túto zmenu v technológii asimilovali a začali ju využívať veľmi účinnými spôsobmi.

Musíme toho veľa urobiť. V priebehu času budeme robiť veľa, veľa rastu, ktorým prejdeme, veľa vzdelania a politiky a ďalšie veci, ktoré musíme prejsť zmenami, ale urobíme to.

Dostaneme sa k mojim posledným otázkam. Ktorý technologický trend sa vás najviac dotýka? Je tu niečo, čo ťa udržuje v noci?

Myslím si, že najväčšie obavy, ktoré mám teraz, sú ľudia, ktorí musia prevziať zodpovednosť. My ako inžinieri a poskytovatelia technológií, spotrebitelia technológií, ľudia, ktorí sú zodpovední za reguláciu technológií, si skutočne musíme byť vedomí a premýšľať, čo teraz chceme urobiť, aby sme sa chránili a pripravili na zmeny, ktoré sa vyskytujú. Nebude to preto, že sa na to nebudeme prispôsobovať. Budeme. Problém je, samozrejme, v procese jeho prispôsobovania, nebudeme si tiež vedomý toho, čo robíme a ako to ovplyvňuje nás a kde ľudia môžu túto technológiu využívať spôsobmi, ktoré nevy preferujeme, že Nebudem sa cítiť príjemne alebo spätne, čo nebudeme potrebovať.

Myslím si, že musíme byť pri vedomí a myslieť na to, čo robíme, a nechceme sa v živote s touto technológiou stať. Konkrétne, najmä dodávatelia, my ako dodávatelia tejto technológie a ľudia, ktorí z nej tieto technologické komponenty konzumujú a vytvárajú aplikácie, by v tomto okamihu mali prevziať zodpovednosť za naše etické správanie alebo správanie, ktoré sa rodí z etických hodnôt.

Ako príklad dôrazne odporúčame každému z našich vývojárov aplikácií, všetkým inštitúciám, ktoré vytvárajú aplikácie využívajúce tieto technológie, aby boli voči svojim koncovým používateľom veľmi transparentné v tom, že ide o kognitívnu aplikáciu, je to počítač a nesnažiť sa napríklad maskovať ako skutočnú ľudskú bytosť. Nepredstieraj. Nenechajte to predstierať.

Nenapodobňujte.

Nenapodobňujte to a nenechajte svojich zákazníkov zavádzať v presvedčenie, že táto vec je skutočná osoba. Eticky je to zle. Myslím si, že to vytvára riziko zraniteľnosti. Ľudská bytosť, ktorá komunikuje s ľudskou bytosťou, môže urobiť určité predpoklady o našich nedostatkoch, o našej neschopnosti skutočne si zachovať veľa informácií, pričom keď sa zaoberáme kognitívnym systémom, musíme mať na pamäti, že ľudia, ktorí poskytujú túto kognitívnu schopnosť riešenie nesú zodpovednosť za súkromie a ochranu informácií, ktoré poskytujeme. Na túto skutočnosť by sme nikdy nemali zabudnúť.

Čo sa týka technológie hore, ktorú technológiu používate každý deň, ktorá len vzbudzuje zázrak? Čo zmenilo tvoj život?

Myslím si, že skutočnosť, že teraz môžem získať prístup k informáciám, ktoré, aj keď by som ich mohol získať na internete, sme mali k dispozícii na internete už dlho, ale často sa tieto informácie prestávame snažiť získať, pretože je to ohromujúce. Sledoval som niektoré kamerové vybavenie a snažil som sa robiť rozhodnutia o kompromisoch medzi rôznymi fotoaparátmi -

Pošleme vám odkaz na nášho sprievodcu pre kupujúcich.

Nech sa páči. Je to ohromujúce, a napriek tomu sa musíte spoliehať na iných ľudí, aby vám poskytli tieto rady a predpokladali, že pre vás urobili výskum, ale aj tak robia na základe niektorých predpokladov, ktoré urobili o tom, čo čo potrebujete a o čo vám záleží. V určitom okamihu sa jednoducho vzdáte a poviete: „Dobre, dobre, povedzte mi, čo mám robiť, urobím to.“ Alebo idete na celý rad webových stránok a vidíte všetky tieto názory, je to len mätúce a protirečivé, a preto hovoríte: „No, sakra so všetkými nimi. Idem len ísť s tým, čo sa mi zdá dobré."

Teraz, pretože tieto systémy dokážu akumulovať a prispôsobiť sa a organizovať veľké množstvo informácií, dokonca aj pre ľudí, ktorí vydávajú odporúčania, dokonca aj pre poradcov, prospieva im, pretože im to pomáha robiť lepšiu prácu. Rád by som povedal, že to nerobí naše myslenie za nás, robí náš výskum pre nás, aby sme mohli robiť lepšie naše myslenie, a to platí pre nás ako koncových používateľov a pre poradcov. Platí to pre každého, kto je v tejto úlohe analytika.

Myslím na aplikáciu, pretože sa vždy snažíme ľuďom pomáhať pri rozhodovaní o kúpe. Nie sme ďaleko od systému, ktorý by mohol prezerať všetky fotografie, ktoré ste nasnímali za posledných päť rokov, zistíte, že radi robíte fotografovanie prírody alebo kvety, a potom na základe obrázkov odporučte fotoaparát. berieš.

To je správne. Plameniaky. Neviem prečo.

Toto je najlepší fotoaparát na fotografovanie plameniakov.

Plameniaky, správne.

Už sme skoro tam. Táto technológia existuje, ešte nebola naprogramovaná.

Jo.

Alebo učil, ako to robíme dnes. Rob High, ďakujem veľmi pekne za to.

Ďakujem mnohokrát.

Ak chcete získať viac Rýchly posun vpred s Danom Costa, prihláste sa na odber podcastov. V systéme iOS stiahnite aplikáciu Apple Podcasts, vyhľadajte „Fast Forward“ a prihláste sa na odber. V systéme Android si stiahnite aplikáciu Stitcher Radio for Podcasts cez Google Play.

Ibm Watson cto o tom, prečo rozšírená inteligencia bije ai