Учитывая, насколько AI шумиха просто шумиха — легко забыть, что широкий круг компаний добивается реальных успехов с ИИ. Нет, я не говорю о продолжающемся ошибочном маркетинге Tesla «полностью автономного вождения» с использованием искусственного интеллекта. Как аналитик Бенедикт Эванс пишет, «[V]Девятая версия «Полного самоуправления» скоро появится (в бета-версии), но на самом деле она не будет полностью автономной или чем-то похожим на нее ». Скорее, я говорю о типах реальных примеров перечислено Майком Лукидесом, некоторые из которых связаны с неполным самостоятельным вождением.

Чтобы заставить ИИ работать, вам понадобятся, помимо прочего, деньги и надежные данные: Недавний опрос предлагает. Предполагая, что они существуют, давайте рассмотрим несколько областей, в которых ИИ делает успехи в улучшении нашей жизни, а не только в нашем маркетинге.

Напиши мне мой код

Самый заметный недавний эксперимент по повышению производительности труда людей с помощью машинного интеллекта — это Второй пилот GitHub. Подобно тому, как ваш смартфон (или что-то вроде Gmail) может предлагать слова или фразы при вводе, Copilot помогает разработчикам, предлагая строки кода или функции для использования. Обученный на миллиардах строк кода в GitHub, Copilot обещает повысить продуктивность разработчиков, позволяя им писать меньше, но лучше кода.

Еще слишком рано знать, сработает ли Copilot. Я не имею в виду, может ли он делать то, что должен делать; многие разработчики бросились опробовать его и высоко оценил его потенциал. И все же есть опасения, так как Саймон Биссон отмечает:

Не стоит ожидать, что код Copilot будет правильным. Во-первых, для этого типа приложений еще только рано, с небольшим обучением, кроме начального набора данных. Поскольку все больше и больше людей используют Copilot, и он опирается на то, как они используют его предложения для обучения с подкреплением, его предложения должны улучшаться. Однако вам все равно придется принимать решения о том, какие фрагменты вы используете и как вы их используете. Вы также должны быть осторожны с кодом, который Copilot генерирует из соображений безопасности.

Это также опасения по поводу авторского права и открытый исходный код, среди прочего. Некоторые думают, что в теории это звучит великолепно но исчезнет как разработчики вернемся к практике написания кода. Ключ в том, считают ли разработчики предложения кода Copilot полезными в реальных сценариях программирования, а не в том чертовски крутом факте, что он вообще может это делать. Лучший искусственный интеллект скорее увеличивает творческий потенциал человека, чем вытесняет его.

Настоящее автономное вождение

Реальность беспилотных автомобилей сегодня, конечно, такова, что они не являются самоуправляемыми, но могут помочь водителям, взяв на себя большую нагрузку. (Если бы только Илон Маск продвигал подобным образом.) Перспективе автономных транспортных средств несколько мешает их зависимость от GPS, которая может потерпеть неудачу. Но, как описан в журнале Science Roboticsученые Калифорнийского технологического института разработали «сезонно инвариантное глубокое преобразование для визуальной навигации по местности». Говоря человеческим языком, это означает, что автономные системы (например, автомобили) могут принимать сигналы от местности вокруг них, чтобы определить свое местоположение, независимо от того, покрыта ли эта местность снегом, опавшими листьями или сочной весенней травой.