Historien om artificiell intelligens
Trots att begreppet artificiell intelligens har funnits i århundraden var det inte förrän på 1950-talet som man utforskade den verkliga möjligheten. En generation vetenskapsmän, matematiker och filosofer hade alla begreppet artificiell intelligens, men det var inte förrän en brittisk polymat, Alan Turing, föreslog att om människor använder tillgänglig information och förnuft för att lösa problem och fatta beslut – varför kan då inte maskiner göra samma sak? Även om Turing beskrev maskiner och hur man testar deras intelligens i sin artikel Computing Machinery and Intelligence 1950 – så gick hans resultat inte framåt.
Det största stoppet i tillväxten var problemet med datorer. Innan ytterligare tillväxt kunde ske behövde de förändras i grunden – datorer kunde utföra kommandon, men de kunde inte lagra dem. Finansieringen var också ett problem fram till 1974.
Från 1974 blomstrade datorerna. De var nu snabbare, billigare och kunde lagra mer information. Tidiga demonstrationer som Allen Newell och Herbert Simons General Problem Solver och Joseph Weizenbaums ELIZA, som finansierades av Research and Development Corporation (RAND), var lovande mot målen problemlösning och tolkning av talat språk i maskiner, men det var fortfarande en lång väg kvar innan maskinerna kunde tänka abstrakt, självkännas och åstadkomma behandling av naturligt språk.
Under 1980-talet tog AI-forskningen fart igen med en ökning av medel och algoritmiska verktyg. John Hopfield och David Rumelhart populariserade tekniker för ”djupinlärning” som gjorde det möjligt för datorer att lära sig med hjälp av erfarenhet. Å andra sidan introducerade Edward Feigenbaum expertsystem som efterliknade en mänsklig experts beslutsprocesser. Men det var inte förrän på 2000-talet som många av de vägledande målen uppnåddes och AI blomstrade trots brist på statliga medel och offentlig uppmärksamhet.
Klicka här för att se annat relativt innehåll
Högre tidens AI-forskning
I dagens läge är AI-forskningen konstant och fortsätter att växa. Under de senaste fem åren har AI-forskningen ökat med 12,9 procent per år i hela världen, enligt teknikskribenten Alice Bonasio.
Under de kommande fyra åren förutspås Kina bli den största globala källan till artificiell intelligens, och ta över USA:s andraplats 2004 – och landet närmar sig snabbt Europas förstaplats.
Europa är den största och mest mångfacetterade regionen med höga nivåer av internationellt samarbete inom forskning om artificiell intelligens. Efter Kina och USA är Indien det tredje största landet när det gäller forskning om artificiell intelligens.
När det gäller detaljer finns det sju olika forskningsområden med begränsningar för forskning om artificiell artificiell etik.
– Sökning och optimering
– Fuzzy-system
– Behandling av naturligt språk och kunskapsrepresentation
– Datorseende
– Maskininlärning och sannolikhetsresonemang
– Planering och beslutsfattande
– Neurala nätverk
Nurala nätverk, maskininlärning och sannolikhetsresonemang samt datorseende uppvisar den största volymen av forskningstillväxt.
Härvarande effekter av artificiell intelligens
Det finns så mycket som artificiell intelligens används till och så mycket mer potential att det är svårt att föreställa sig vår framtid utan hjälp av den – särskilt när det gäller affärsverksamhet.
Från verktyg för hantering av arbetsflöden till trendförutsägelser och till och med det sätt på vilket varumärken köper annonser, driver tekniker för maskininlärning till produktivitetsökningar som aldrig förr.
Artificiell intelligens kan samla in och organisera stora mängder information för att göra insikter och gissningar som ligger bortom den mänskliga förmågan till manuell behandling. Den ökar också den organisatoriska effektiviteten men minskar ändå sannolikheten för misstag och upptäcker oregelbundna mönster, som skräppost och bedrägerier, för att varna företag i realtid om en misstänkt aktivitet – bland många andra saker. AI sägs minska kostnaderna på många sätt – till exempel genom att ”träna” maskiner att hantera inkommande kundsupportsamtal och ersätta många jobb på det sättet. Det är också känt att om ditt företag inte använder AI så hamnar det förmodligen på efterkälken i konkurrensen.
AI har blivit så viktigt och avancerat att ett japanskt riskkapitalbolag har skrivit historia genom att som första företag nominera en AI-styrelseledamot på grund av dess förmåga att förutsäga marknadstrender snabbare än en människa.
Artificiell intelligens kommer att vara och blir vardagsmat i varje aspekt av livet – som framtiden för självkörande bilar, mer exakta väderprognoser eller tidigare hälsodiagnoser”, bara för att nämna några.
Klicka här för att se annat relativt innehåll
En smartare framtid
Det har sagts att vi står på tröskeln till den fjärde industriella revolutionen – en revolution som är helt annorlunda än de tre tidigare. Från ång- och vattenkraft, elektricitet och löpande band och datorisering till att nu utmana idéerna om vad det innebär att vara människa.
Enligt Forbes beskriver den fjärde industriella revolutionen ”de exponentiella förändringarna av hur vi lever, arbetar och förhåller oss till varandra på grund av införandet av cyberfysiska system, Internet of Things och Internet of Systems”.”
Smartare teknik i våra fabriker och på våra arbetsplatser och uppkopplade maskiner som kommer att interagera, visualisera hela produktionskedjan och fatta beslut självständigt är bara några av de sätt på vilka den industriella revolutionen kommer att orsaka framsteg inom näringslivet. Ett av de största löftena som den fjärde industriella revolutionen medför är potentialen att förbättra livskvaliteten för världens befolkning och höja inkomstnivåerna. Våra arbetsplatser och organisationer blir ”smartare” och effektivare eftersom maskiner, människor börjar samarbeta och vi använder uppkopplade enheter för att förbättra våra försörjningskedjor och lager.
Enligt Gigabit Magazine finns det sju steg som kommer att skapa en smartare värld med AI:
1. Regelbaserade system – inhemska applikationer och RPA-programvara som omger oss överallt, varje dag.
2. Kontextmedvetenhet och lagring – algoritmer som bygger upp en mängd information som används och uppdateras av maskiner. Till exempel chatbots och robotrådgivare.
3. Domänspecifik expertis – maskiner som kan utveckla expertis inom ett specifikt område som sträcker sig bortom människans förmåga på grund av all informationstillgång som de snabbt kan få tillgång till, för att kunna fatta ett beslut.
4. Resonerande maskiner – dessa algoritmer har en ”theory of mind”, någon form av förmåga att tillskriva mentala tillstånd till sig själva och andra. De har en känsla för övertygelser, intentioner, kunskap och är medvetna om hur deras egen logik fungerar. Därför har de förmågan att resonera, förhandla och interagera med människor och andra maskiner.
5. Självmedvetna system – Målet för dem som arbetar inom AI-området är att skapa och utveckla system med människoliknande intelligens. Det finns inga sådana bevis för detta i dag, men vissa säger att det kommer att finnas inom så lite som fem år, medan andra tror att vi kanske aldrig kommer att uppnå den intelligensnivån.
6. Artificiell superintelligens – att utveckla AI-algoritmer som kan överträffa de smartaste människorna inom varje enskilt område.
7. Singularitet och transcendens – en utvecklingsväg som möjliggörs av ASI och som kan leda till en massiv utvidgning av människans kapacitet, där vi en dag kanske är tillräckligt förstärkta och förbättrade så att människor kan koppla ihop sina hjärnor med varandra och med en framtida efterföljare till det nuvarande internet.
Föreställningar om AI under de kommande 20 åren
2020-2025
– Mellan 70 % och 90 % av alla inledande kundinteraktioner kommer sannolikt att genomföras eller hanteras av AI
– Produktutveckling inom en rad olika sektorer, från modeartiklar och konsumtionsvaror till tillverkningsutrustning, kan i allt större utsträckning genomföras och testas av AI
– Individer kommer att kunna definiera och utforma de personliga produkter och tjänster som de behöver inom sektorer som sträcker sig från resor till bankverksamhet, sparande och försäkringar
– Tekniken kommer troligen att användas inom alla myndigheter och rättssystem – endast de mest komplexa fallen kommer att kräva en mänsklig domare och fullständiga domstolsförfaranden
– Autonoma fordon kommer att börja dyka upp i många städer runt om i världen
– Våra intelligenta assistenter kan nu komma att sköta stora delar av våra liv, från reseplanering till att sammanställa den information som vi behöver inför ett möte.
2026-2035
– Globalt godkända, smarta kryptotoken kan komma att accepteras vid sidan av fiatvalutor när vi närmar oss ett enda globalt betalningsmedel
– Artificiell intelligens kommer troligen att ha trängt in i varje kommersiell sektor
– Utvecklingen av artificiell intelligens skulle kunna leda till att ett stort antal helt automatiserade DAO-verksamheter, inklusive banker, resebyråer, växer fram, och försäkringsbolag
– Vetenskapliga genombrott kan göra det möjligt för oss att utveckla artificiell intelligens hos djur och ekosystem
– Uppkomsten av självmedvetna och självreplikerande mjukvarusystem och robotar
– Det finns en rimlig möjlighet att uppnå artificiell allmän intelligens
– Det finns en liten chans att skapa artificiell superintelligens
– Singulariteten förblir en osannolik möjlighet inom denna tidsram.
Källor