Filozofowie i „Eksperci” widzą w AI wiele zalet dla ludzkości, ale jednocześnie także niebezpieczeństwa, które trudno kontrolować i przewidywać. Nikt nie wie dokładnie, dokąd ta podróż zaprowadzi i gdzie się zakończy. Ale jedno wydaje się pewne: kula śnieżna jest coraz większa, a zbocze staje się coraz bardziej strome
Na dłuższą metę nie ma sensu, aby filozofowie robili swoje, a inżynierowie sami. Podczas transferu traci się zbyt wiele. Dlatego budowanie mostów nie wystarczy. Oba pola muszą się połączyć.
Dla większości brzmi to nierealistycznie… ale właśnie dlatego powinniśmy podjąć wyzwanie i energicznie je przeforsować.
Więcej filozofii dla inżynierów!
Więcej technologii dla filozofów!
Takie podejście ogromnie zwiększyłoby nasze szanse na pomyślne opanowanie ery sztucznej inteligencji i automatyzacji. Sztuczna inteligencja to znacznie więcej niż kolejna obiecująca technologia. Sprawia, że poważniej myślimy o byciu ludzkim i etycznym. I to jest dobra rzecz.
Pytaniem nie będzie, czy pewnego dnia sztuczna inteligencja będzie tak zaawansowana, że będzie na tym samym poziomie co ludzka inteligencja, czy też znacznie bardziej zaawansowana. Pytanie będzie brzmiało, czy my, ludzie, możemy ewoluować wraz ze sztuczną inteligencją. Sztuczna inteligencja jest napędzana ze wszystkich stron przez genialnych ludzi na wyższe i wyższe poziomy
wyższe osiągi, podczas gdy ludzkość czuje się jakby stąpała po wodzie. Musimy znacznie się rozwinąć pod względem filozoficznym, etycznym, psychologicznym i socjologicznym i połączyć je z szybkim rozwojem technologicznym, jeśli nie chcemy doświadczyć przykrych niespodzianek w przyszłości.
Trochę się martwię, że w przyszłości ludzie bardziej przystosują się do sztucznej inteligencji niż odwrotnie.
Cała sztuczna inteligencja jest bezużyteczna, jeśli niszczy społeczeństwo. Dlatego potrzebujemy zasad etycznych. Nie chodzi tylko o sztuczną inteligencję, ale o ludzi, którzy „muszą” z nią wchodzić w interakcje.
Jesteśmy w trakcie okresu przejściowego. Im bardziej zaawansowana staje się sztuczna inteligencja, tym większa niepewność. Musimy zmienić pozycję i zmienić sposób myślenia, jeśli nie chcemy zginąć.
Ostatnio częściej pojawia się termin Human-Centric często w związku z rozwojem technologicznym. A co z Nature-Centric?
Myślę, że niektórzy wciąż nie doceniają przyszłego wpływu sztucznej inteligencji na społeczeństwo. sztuczna inteligencja nie jest technologią rewolucyjną, ale transformacyjną. Implikacje nie będą od razu widoczne w społeczeństwie i przemyśle; będą stopniowe i trwałe. Inżynierowie i wielkie technologie pchają sztuczną inteligencję na coraz wyższy poziom, podczas gdy filozofowie, socjologowie i psychologowie starają się nadążyć. Istnieje pewna obiecująca współpraca interdyscyplinarna, ale ogólnie rzecz biorąc, zmiany zachodzą raczej obok siebie niż razem. Musimy stworzyć więcej przestrzeni i możliwości, w których obie dziedziny będą mogły intensywniej ze sobą współpracować i wymieniać się pomysłami. Ponadto powinniśmy uważać na „Etyczne pranie”, w przeciwnym razie pewnego dnia czekają nas nieprzyjemne niespodzianki.
Sztuczna inteligencja jest wysoce interdyscyplinarna; przyjmijmy wysoce multidyscyplinarne podejście do całości.
Jeśli osiągnęlibyśmy jednodniową sztuczną inteligencję na poziomie ludzkim lub nawet wyższym dzięki podejściu koneksjonistycznemu, ludzkość doświadczy niezrównanej degradacji. Im dłużej zajmuję się sztuczną inteligencją, tym bardziej prawdopodobne się to staje.
„Problem” z myśleniem interdyscyplinarnym polega na tym, że prawie każdy uważa je za istotne i znaczące, gdy pyta się o to ludzi. Ale niestety bardzo niewielu praktykuje to lub rozważnie włącza to do swojej pracy. Myślenie interdyscyplinarne służy nie tylko badaniom, ale powinno być brane pod uwagę we wszystkich naszych działaniach.
Nauka o danych zawiera termin nauka. Wydaje mi się, że niektórzy praktykujący badacze danych wciąż tego nie zinternalizowali lub nie są tego świadomi. Powinni nazywać siebie Data Wrangler, Data Munger, Algorithm Selector lub tym podobne. Problem polega na tym, że tytuły nie brzmią tak seksownie.
Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji jest nadrzędną formą delegowania zadań; bez utraty kontroli!
Lider bez wizji jest jak świeca bez knota.
Rodzaj mantry:
Uważaj na falę tak zwanych „ekspertów”
Wiem, że nic nie wiem.
Wszyscy powinniśmy mieć takie samo nastawienie jak Newton:
„Dla siebie jestem tylko dzieckiem bawiącym się na plaży, podczas gdy ogromne oceany prawdy leżą przede mną nieodkryte”. – Sir Isaac Newton
Jeśli chcesz zostać dobrym liderem, nie czytaj książek o przywództwie.
Zanim zaczniesz studiować konkretny temat, najpierw szczegółowo rozważ jego tło historyczne, ponieważ tylko wtedy możesz z powodzeniem go zgłębić.
Żyjemy w czasach akademickiej inflacji. Większość ludzi koncentruje się tylko na zdobywaniu tytułów i stopni. Zwykle rozwijają widzenie tunelowe i myślenie tunelowe i nie są już świadomi, jak różnorodne jest życie i wiedza.
Jeśli tak dalej pójdzie, wkrótce będziesz potrzebować doktoratu. być kasjerem w McDonald’s. Nie chwyć się tytułów i stopni; dążyć do multidyscyplinarnej, holistycznej wiedzy i spostrzeżeń.
Nadejdzie dzień, kiedy dyplom z filozofii będzie bardziej pożądany niż informatyk czy ekonomista.
„Wielu jest zaniepokojonych brakiem ekspertów AI. Brak „prawdziwych” myślicieli i filozofów jest jeszcze bardziej niepokojący”
W przyszłości uczenie się w tej chwili stanie się Modus Operandi, a umiejętność zdobywania nowej wiedzy będzie ceniona znacznie wyżej niż wiedza już posiadana. Tyle jest pewne.
Opowiadanie historii za pomocą danych powinno stać się przedmiotem obowiązkowym na każdym poziomie edukacji, ponieważ świadomość danych będzie kluczowym czynnikiem sukcesu w przyszłości.
Jednym z głównych powodów, dla których tak wiele firm nadal ma trudności z inicjowaniem projektów AI, jest to, że projekty AI zwykle mają nieokreślony wynik projektu. Rezultaty mogą być przytłaczające lub bardzo rozczarowujące. Niepewność i prawdopodobieństwo nadal należą do wielu w kasynach, a nie w projektach i strategiach biznesowych. To musi się zmienić, ponieważ radzenie sobie z niepewnością i prawdopodobieństwem będzie w przyszłości jednym z kluczowych czynników sukcesu.
Hałaśliwe dane są dla sztucznej inteligencji tym, czym ciemna materia dla fizyki. Zrozumienie i obchodzenie się z nimi będzie odgrywać istotną rolę w przyszłym rozwoju w odpowiednich dziedzinach.
Ilość danych szybko rośnie. Zmienia się sposób, w jaki podchodzimy do rozwiązywania problemów. Znajdujemy się w fazie przejściowej; Odpowiedzialność i wpływ naukowców zajmujących się danymi i ekspertów AI stale rośnie. Na pewno.
Musimy przemyśleć nasz sposób myślenia o danych i ich wykorzystaniu. Sztuczna inteligencja może osiągnąć swój pełny potencjał tylko wtedy, gdy ma wystarczającą ilość danych, aby się poruszać. Zdaję sobie sprawę, że ochrona danych i prywatność mają kluczowe znaczenie, ale szczególnie w sektorze zdrowia powinniśmy zrobić wyjątek. Pomyśl o wszystkich, którzy cierpią i będą cierpieć. Byłoby nieodpowiedzialne nie wykorzystać pełnego potencjału AI.
Potrzebujemy więcej inżynierów danych niż ekspertów AI, ponieważ sztuczna inteligencja wchodzi w grę, gdy dane są udostępniane w atrakcyjnej formie.
Większość przedsiębiorstw stara się zarabiać na sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach
Aplikacje. To dążenie do opłacalnego wykorzystania systemów uczenia maszynowego nie wynika przede wszystkim z etyki opartej na wartościach lub zasadach, ale niestety przez ambicje gospodarcze.
Zanim firmy poważnie rozważą cyfryzację, powinny najpierw opracować kompleksową świadomość danych. Tylko w ten sposób można zapewnić sukces i przede wszystkim trwałość cyfryzacji.
Strach przed utratą pracy przez AI jest wszechobecny i uzasadniony, ale ma też pozytywny aspekt. Jesteśmy zmuszeni do poważniejszego zastanowienia się nad przedefiniowaniem pracy. I to jest dobra rzecz.
Jednym z najczęstszych powodów niepowodzenia AIProjects jest: Wystarczy powiedzieć: nasza firma lub produkt wykorzystuje sztuczną inteligencję — wiele firm zanurza się w świat sztucznej inteligencji, nie zastanawiając się, czy sztuczna inteligencja ma sens, czy nie. Sztuczna inteligencja dla samej sztucznej inteligencji jest niemal gwarantowaną drogą do katastrofy
W przyszłości myślenie zorientowane na proces nie będzie już wystarczające. Musimy przejść kilka kroków i zaprojektować znacznie więcej z perspektywy (surowych) danych, aby uzyskać nowe i bardziej znaczące spostrzeżenia.