Настоящие мысли об искусственном интеллекте

Мои инстинкты подсказывали мне, что нам нужно срочно решить вопрос об использовании искусственного интеллекта (ИИ) в производстве.

Актуальность обусловлена ​​тем, насколько быстро технологии могут развиваться сегодня и насколько неожиданный прорыв может быстро доминировать. ИИ используется для распознавания лиц, преобразования речи в письменное слово и для победы в шахматных матчах. Конечно, должно быть множество потенциальных применений в производстве.

Хотя я уже писал ранее, что я думаю, что реальность «интеллекта» ИИ — это сложная математика, я получил более просвещенное видение, когда изложил это мнение настоящему эксперту. По его мнению, мы должны думать об ИИ в более широком плане. «Справедливо будет сказать, что это математика, но легко слишком зациклиться на математике, потому что на самом деле это больше касается данных», — объяснил Оливер Кристи, основатель Foxy Machine, консалтинговой и стратегической фирмы в области ИИ, базирующейся в Нью-Йорке. Йорк Сити. «ИИ позволяет нам задавать новые вопросы, используя данные в любой ситуации».

Но даже ограничивать себя данными и математикой — это, ну, ограничение. По словам Кристи, третьим соображением должна быть бизнес-проблема — какую ситуацию вы рассматриваете и какие инструменты доступны. «Вам нужно смотреть на любую данную проблему со всех трех подходов», — пояснил он. «Математика, данные и сама проблема. Эта целостная точка зрения [может] дать вам надежное решение».

Он также считает, что производство созрело для применения ИИ. «Одни из самых простых проблем для ИИ — это устранение рисков безопасности и производственных рисков», — сказал он. «Теперь у нас есть системы искусственного интеллекта, которые могут в огромных масштабах понимать, какие могут быть риски и как повысить безопасность». Использование методов распознавания изображений в контроле качества — еще одна легкая победа. Одно приложение, над которым недавно работала Кристи, обучило систему искусственного интеллекта распознавать качество стали после термообработки и помечать образцы, которые могут вызывать беспокойство. Затем образцы были более подробно исследованы человеком.

Он подчеркнул ключевой момент о том, как лучше всего использовать ИИ — увеличить, а не заменить работника по контролю качества. Используя цифровые изображения, система ИИ может просматривать и помечать гораздо больше образцов, чем человек без усталости. Но в случае с качеством стали он не мог обеспечить окончательное человеческое прикосновение, необходимое для того, чтобы убедиться, что оно хорошее или нет. Он рассказал, что аналогичная система, используемая для выявления рака кожи, работала лучше, чем обученный онколог, но система ИИ в сочетании с онкологом работала даже лучше, чем любая из них по отдельности. «Точно такой же подход следует использовать в производстве, где машины и люди могут работать рука об руку», — сказал он.

Переломный момент в вычислительной мощности

Вернемся к моему чувству безотлагательности. Большая часть современных технологий искусственного интеллекта не нова. Концепция использования компьютеров для имитации человеческих способностей, а не просто вычислительных машин, существует столько же, сколько и сами компьютеры. Но переломный момент в вычислительной мощности и данных делает его крайне актуальным. «Когда я начинал 20 лет назад, стоимость вычислительной мощности и данных ограничивала [возможные] приложения», — сказал Кристи. «Теперь у нас есть огромные объемы смешанных данных и очень дешевые вычисления. У меня есть доступ к компьютерам стоимостью в миллион долларов, прямой доступ к таким технологиям, как IBM Watson, которые почти ничего не стоят». Добавьте к этому программное обеспечение искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, такое как TensorFlow от Google, которое фактически можно использовать бесплатно, и мы получим «идеальный набор всех компонентов, необходимых для создания и использования искусственного интеллекта», — сказала Кристи.

Он считает, что ИИ может легко стать следующим конкурентным преимуществом. Тем не менее, это может быть пугающим. Его совет? Начните с малого. Создайте небольшую команду, начните собирать данные по пробной бизнес-проблеме и узнайте, как лучшие подходы могут решить производственную проблему. «Но начните сегодня», — сказал он.