มีการใช้งานที่หลากหลาย

AI เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตเราแล้ว กลับบ้านและคุณสามารถเปิดระบบที่บ้านได้โดยใช้การควบคุมด้วยเสียง เพลย์ลิสต์ Spotify แนะนำรายการเพลงใหม่สำหรับการพักผ่อนช่วงฤดูร้อน รถยนต์ไฟฟ้าสมัยใหม่ไม่มีคนขับ ฟังก์ชันเหล่านี้คือการใช้ AI ที่ผสานรวมกับการเชื่อมต่อ 5G ซึ่งทำให้เรามีไลฟ์สไตล์ที่สะดวกสบายยิ่งขึ้น เช่นเดียวกับเทคโนโลยีนวัตกรรมอื่นๆ AI ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อช่วยเราแก้ปัญหาบางอย่าง ในกรณี AI ส่วนใหญ่สร้างโปรแกรมเมอร์หรือรูปแบบผู้ใช้หรือรูปแบบที่ยากเกินไปหรือใช้เวลานานสำหรับมนุษย์ ในบทความต่อไปนี้ ฉันจะแสดงตัวอย่างเพิ่มเติมของแอปพลิเคชัน AI ที่มีอยู่และนวัตกรรมที่เป็นไปได้

‍

กรณีศึกษา: Autism Glass (Standford University)  
โครงการที่สนับสนุนเด็กออทิสติก  (ภาวะที่ผู้ป่วยมีปัญหาในการจดจำอารมณ์ จึงทำให้  ปฏิสัมพันธ์ทางสังคมยากขึ้น) Autism Glass เป็นโครงการของมหาวิทยาลัย Standford ที่รวมเอาจิตเวชศาสตร์ พฤติกรรมศาสตร์ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ และ AI วัตถุประสงค์ของโครงการคือการช่วยให้เด็กออทิสติกเข้าใจคนอื่นโดยผสานรวม Google Glass, แมชชีนเลิร์นนิง และตัวชี้นำทางสังคมแบบเรียลไทม์ให้กับผู้ใช้ แมชชีนเลิร์นนิงและ AI วิเคราะห์อารมณ์ของผู้คนที่ผู้ใช้พบเจอโดยรวบรวมการแสดงออกทางสีหน้าจากกล้องที่ส่งต่อ กระจกออทิสติกจะให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้ใช้ ข้อมูลจะถูกรวบรวมและแสดงบนสมาร์ทโฟนของผู้ป่วย ผู้ปกครอง และผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์

‍

AI ยังพบเห็นได้มากในนิยายวิทยาศาสตร์ (Sci-fi) อย่างไรก็ตาม AI ปัจจุบันหรือที่เราเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์แคบ (ANI) และ AI ของ Sci-fi ซึ่งเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) นั้นแตกต่างกันมาก คนหลังเข้าใจและตอบสนองต่อสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงเช่นสิ่งที่เราพบในภาพยนตร์และหนังสือ สื่อกระแสหลักมักเขียนนวัตกรรม AI ที่เกินจริง ส่วนใหญ่เปรียบเทียบกับความเข้าใจในหัวข้อวัฒนธรรมป๊อป อย่างไรก็ตาม ANI ที่เรามีการปรับปรุงน้อยกว่ามากและยังต้องการวิธีการอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ด้วยความช่วยเหลือของโปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์

สมองระดับหนอน

ดังที่เขียนไว้ก่อนหน้านี้ AI ได้ถูกรวมเข้ากับชีวิตประจำวันของเราแล้ว ในสมาร์ทโฟน เว็บไซต์ และการวิจัยอย่างต่อเนื่องที่จัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ด้วยการปรับปรุงเทคโนโลยี โปรแกรมตามกฎจะถูกแทนที่ด้วย AI แทนที่จะเรียนรู้เฉพาะสเปรดชีต บุคลากรในอนาคตจำเป็นต้องเข้าใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไรหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไป (ดูรายละเอียดเพิ่มเติมในโลกของข้อมูล) เมื่อได้รับชุดข้อมูลที่เหมาะสมแล้ว AI จะให้ (หวังว่า) โซลูชันที่ถูกต้องตามที่เราต้องการ แต่มีการจับทั้งหมดนี้ Janelle Shane [1] กล่าวถึงก่อนหน้านี้ในหนังสือของเธอว่า AI ไม่ฉลาด และขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่กำหนดและปัญหาที่เราต้องการให้แก้ไข บางครั้งก็เรียนรู้ข้อผิดพลาดจากข้อมูลที่มีข้อบกพร่อง และบางครั้งปัญหาก็ยากเกินกว่าที่ AI จะถอดรหัสได้ โดยทั่วไป โปรแกรมจะออกแบบ AI เพื่อแก้ปัญหาให้กับเราในแบบที่มนุษย์แก้ปัญหา มันจะมองหาทางลัดเสมอ และส่วนใหญ่ก็ไม่เข้าใจปัญหาที่โปรแกรมเมอร์ต้องการให้แก้ไข (และ AI ก็มีพลังสมองเหมือนหนอน)

‍

โปรแกรมเมอร์และนักพัฒนาต้องแน่ใจว่าใช้ AI ในสถานการณ์จริงและเหมาะสม การคำนวณผิดหรือความเข้าใจผิดของโปรแกรมอาจทำให้ผู้ใช้สูญเสียครั้งใหญ่ ตัวอย่างที่ดีคือรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองที่ยังต้องการให้คนขับนั่งและควบคุมหาก AI สูญเสียความสามารถในการตัดสินอย่างถูกต้อง

‍

Janelle [1] เขียนไว้ในหนังสือของเธอถึงคุณลักษณะของปัญญาประดิษฐ์ที่ผู้คนควรเข้าใจในขณะที่ปล่อยให้มันจัดการงานใดๆ ก็ตาม สิ่งที่ AI ทำไม่ใช่คำแนะนำ แต่เป็นการคาดการณ์จากชุดข้อมูลที่กำหนดให้กับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง จุดเหล่านี้ยังคงต้องการให้มนุษย์ใช้งาน AI และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องทำงานได้อย่างถูกต้อง

1. AI มีพลังสมองจำกัดจริงๆ มันสามารถทำงานได้ดีกับปัญหาที่แคบและชัดเจนมาก หากมีงานหรือข้อกำหนดมากมาย โปรแกรมอาจสร้างโครงข่ายประสาทเทียมของ AI โดยที่ AI ต่างๆ มากมายทำงานเอกพจน์ หากปัญหากว้างเกินไปหรือต้องการบริบทในการแก้ไข มนุษย์ก็ยังต้องการในกระบวนการ

2. ชุดข้อมูลที่ฝึก AI ก็เป็นอีกปัญหาหนึ่งเช่นกัน AI สามารถทำงานได้ตามชุดข้อมูลที่กำหนดสำหรับการฝึกอบรมเท่านั้น หากได้รับชุดข้อมูลที่มีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง AI จะสับสน ซึ่งจะให้วิธีแก้ปัญหาที่ผิด ประเภทของข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน หากเครื่องได้รับหรือฝึกด้วยภาพถ่ายเป็นอินพุต AI จะให้ผลลัพธ์เป็นภาพถ่ายหรือเกี่ยวข้องกับภาพถ่าย สมมติว่ามีรูปภาพของชายและหญิงในร้านกาแฟแห่งหนึ่งในปารีส AI สามารถจดจำ 'ผู้ชาย', 'ผู้หญิง' ร้านกาแฟและทิวทัศน์ของอาจเป็นหอไอเฟล แต่ไม่สามารถคาดเดาได้ว่านี่คือวันที่ การพบปะทางธุรกิจ หรือข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องของรูปภาพนั้น เนื่องจาก AI ไม่สามารถให้บริบทภายในรูปภาพนั้นได้ เว้นแต่จะมีมนุษย์หรือ AI อื่นสนับสนุนการวิเคราะห์

3. AI ไม่ดีกับหน่วยความจำ ไม่สามารถใช้กลยุทธ์ระยะยาวและลืมงานก่อนหน้าได้อย่างง่ายดาย เว้นแต่จะได้รับการตั้งโปรแกรมให้จดจำข้อมูลสำคัญที่เฉพาะเจาะจง งานของปัญหาที่ต้องใช้การเรียกคืนข้อมูลจากงานก่อนหน้าหรือข้อมูลยังคงต้องการผู้แก้ไข

4. AI คัดลอกอคติของมนุษย์ ด้วยชุดข้อมูลที่กำหนด AI สามารถตัดสินใจได้โดยอิงจากอคติของมนุษย์โดยอิงจากชุดข้อมูลดั้งเดิม แม้ว่าโปรแกรมเมอร์จะไม่ทำก็ตาม การเหยียดเชื้อชาติและการกีดกันทางเพศอาจถูกรวมเข้ากับ AI ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ข้อมูลของพนักงานที่ได้รับการว่าจ้างอาจทำให้ AI เลือกคนที่มีสีน้อยลงหรือเลือกผู้ชายก่อนผู้หญิง