More women are needed in AI มุมมองของพวกเขาเป็นส่วนสำคัญของปริศนา

More women are needed in AI มุมมองของพวกเขาเป็นส่วนสำคัญของปริศนา

เว็บไซต์

สถาบัน Deloitte AI ได้เปิดตัวซีรีส์รายเดือนที่เรียกว่า “การสนทนาชั้นนำใน AI” เพื่อหารือเกี่ยวกับหัวข้อ AI ที่โดนใจกับผู้เชี่ยวชาญชั้นนำจากสตาร์ทอัพ องค์กร สถาบันการศึกษา และกลุ่มวิจัย นี่เป็นกิจกรรมเสมือนจริงและเปิดให้ทุกคนที่สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI สิ่งที่น่าสนใจที่สุดของซีรีส์นี้คือผู้บรรยายทุกคนจะเป็นผู้หญิงเสมอ และความพยายามอย่างถ่อมตนของเราในการเน้นย้ำถึงผู้หญิงในแบบอย่าง AI

การออกแบบเว็บไซต์

ตลอดทั้งซีรีส์นี้ วิทยากรของเราจะเจาะลึกในมิติที่หลากหลายของ AI ในแต่ละเซสชัน – การสนทนา AI, วิทยาการหุ่นยนต์, จริยธรรม, การปรับ AI, อนาคตของการทำงาน, ความหลากหลายใน AI, ข้อมูลสังเคราะห์, MLOps, การคำนวณด้วยระบบประสาท, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, ข้อมูล และการกำกับดูแล AI การรู้จำคำพูด และอื่นๆ อีกมากมาย
งานแรกของเราในซีรีส์นี้เป็นความร่วมมือกับIntegrated Innovation Institute ของ Carnegie Mellon Universityและเจาะลึกถึงความต้องการผู้หญิงในด้าน AI มากขึ้น
วิทยากรรวมถึงManuela Velosoหัวหน้าฝ่ายวิจัย AI ที่JPMorgan Chase; มอลลี่ สตีนสัน ผู้เขียนและรองคณบดีอาวุโสด้านการวิจัยที่วิทยาลัยวิจิตรศิลป์คาร์เนกีเมลลอน; Min Chenซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งWisyบริษัทที่ใช้ AI เพื่อช่วยในการจัดการซัพพลายเชนค้าปลีก และShantha Mohanผู้บริหารในที่พักและที่ปรึกษาที่ Integrated Innovation Institute iLab ของ Carnegie Mellon และTami Frankenfieldกรรมการผู้จัดการ Data, Analytics และ Cognitive ที่Deloitte เป็นผู้ดูแลการอภิปราย
ความคิดใดเชื่อมโยงเครื่องจักรกับผู้คน คำตอบทั่วไปคือ เทียบกับ แต่บทบาทที่แท้จริงของการวิเคราะห์และ AI ร่วมกับเครื่องมืออื่นๆ คือการทำงานร่วมกัน อนาคตของปัญญาประดิษฐ์คืออนาคตของศักยภาพของมนุษย์: คนที่มีเครื่องจักรทำมากกว่าที่ทำได้เพียงลำพัง ยินดีต้อนรับสู่ Age of With™
การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในองค์กรกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของธุรกิจอย่างมาก บริษัทต่างๆ กำลังผสมผสานเทคโนโลยีAIเข้ากับการดำเนินธุรกิจโดยมีเป้าหมายเพื่อประหยัดเงิน เพิ่มประสิทธิภาพ สร้างข้อมูลเชิงลึก และสร้างตลาดใหม่
มีแอปพลิเคชันระดับองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้าเพิ่มยอดขาย เพิ่มความปลอดภัยในโลกไซเบอร์เพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน ปลดปล่อยพนักงานจากงานทางโลก ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ และชี้ทางไปยังผลิตภัณฑ์ใหม่ เป็นการยากที่จะนึกถึงพื้นที่ในองค์กรที่ AI ซึ่งก็คือการจำลองกระบวนการของมนุษย์ด้วยเครื่องจักร โดยเฉพาะระบบคอมพิวเตอร์ จะไม่ได้รับผลกระทบ ผู้นำองค์กรมุ่งมั่นที่จะใช้ AI เพื่อปรับปรุงธุรกิจและรับประกันผลตอบแทนจากการลงทุน อย่างไรก็ตาม ต้องเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ในหลายด้าน:
ขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเนื่องจากมีการวิจัย AI จำนวนมาก บริษัท สถาบันวิจัย และรัฐบาลที่ใหญ่ที่สุดในโลกทั่วโลกกำลังสนับสนุนโครงการวิจัยที่สำคัญเกี่ยวกับ AI
มีกรณีการใช้งาน AI มากมาย: AI สามารถนำไปใช้กับปัญหาใด ๆ ที่บริษัทต้องเผชิญหรือกับมนุษยชาติที่มีขนาดใหญ่ ในการระบาดของ COVID-19 AI มีบทบาทสำคัญในความพยายามระดับโลกในการควบคุมการแพร่กระจาย ตรวจหาฮอตสปอต ปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ระบุการรักษา และพัฒนาวัคซีน ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ ได้เกิดขึ้นจากการระบาดใหญ่ การลงทุนในหุ่นยนต์ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่เปิดใช้งาน AI นั้นคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เนื่องจากบริษัทต่าง ๆ พยายามสร้างความยืดหยุ่นจากภัยพิบัติอื่นๆ
ในการเก็บเกี่ยวมูลค่าของ AI ในองค์กร ผู้นำธุรกิจต้องเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร ซึ่งเทคโนโลยี AI สามารถนำมาใช้อย่างเหมาะสมในธุรกิจของตนและในที่ที่ไม่สามารถทำได้ ซึ่งเป็นเรื่องที่น่ากลัวเนื่องจากวิวัฒนาการที่รวดเร็วของ AI และกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
คู่มือที่กว้างขวางเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในองค์กรนี้เป็นองค์ประกอบพื้นฐานสำหรับการเป็นผู้บริโภคด้านธุรกิจที่ประสบความสำเร็จของเทคโนโลยี AI เริ่มต้นด้วยคำอธิบายเบื้องต้นเกี่ยวกับประวัติของ AI วิธีการทำงานของ AI และประเภทหลักของ AI ความสำคัญและผลกระทบของ AI จะครอบคลุมต่อไป ตามด้วยข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นสำคัญต่อไปนี้ที่ผู้ใช้ AI ขององค์กรสนใจ:
ประโยชน์และความเสี่ยงที่สำคัญของ AI
กรณีการใช้งาน AI ในปัจจุบันและที่เป็นไปได้
การสร้างกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ AI ;
ขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับการนำเครื่องมือ AI ไปใช้ในองค์กร และ
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนสนามไปข้างหน้า
ในคู่มือนี้ เราได้รวมไฮเปอร์ลิงก์ไปยังบทความของ TechTarget ที่ให้รายละเอียดและข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมในหัวข้อที่กล่าวถึง

เว็บแอพพลิเคชั่น

ปัญญาประดิษฐ์มีที่มาจากอะไร?
สาขา AI สมัยใหม่มักมีขึ้นในปี 1956 เมื่อคำว่าปัญญาประดิษฐ์ได้รับการประกาศเกียรติคุณในข้อเสนอสำหรับการประชุมทางวิชาการที่จัดขึ้นที่ Dartmouth College ในปีนั้น แต่ความคิดที่ว่าสมองของมนุษย์สามารถถูกขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักรได้นั้นหยั่งรากลึกในอารยธรรม
ตำนานและตำนาน เช่น เต็มไปด้วยรูปปั้นที่มีชีวิต วัฒนธรรมโบราณหลายแห่งสร้างออโตมาตะที่เหมือนมนุษย์ซึ่งเชื่อกันว่ามีเหตุผลและอารมณ์ ในช่วงสหัสวรรษแรกก่อนคริสต์ศักราช นักปรัชญาในส่วนต่าง ๆ ของโลกกำลังพัฒนาวิธีการให้เหตุผลอย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นความพยายามที่สร้างขึ้นในอีก 2,000 ปีข้างหน้าโดยผู้มีส่วนร่วมซึ่งรวมถึงนักเทววิทยา นักคณิตศาสตร์ วิศวกร นักเศรษฐศาสตร์ นักจิตวิทยา นักวิทยาศาสตร์ด้านการคำนวณ และ นักประสาทวิทยา
ด้านล่างนี้คือเหตุการณ์สำคัญบางประการในภารกิจอันยาวนานและยากจะเข้าใจในการสร้างสมองมนุษย์ขึ้นมาใหม่ กราฟิก TechTarget (ด้านล่าง) แสดงถึงผู้บุกเบิก AI สมัยใหม่ ตั้งแต่นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษและนักถอดรหัส Alan Turing สมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 ไปจนถึงผู้ประดิษฐ์โครงข่ายนิวรัลหม้อแปลงใหม่ที่สัญญาว่าจะปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:
ผู้มีชื่อเสียงในยุคแรกๆ ที่พยายามอธิบายความคิดของมนุษย์ว่าเป็นสัญลักษณ์ซึ่งเป็นรากฐานสำหรับแนวคิด AI เช่น การแทนความรู้ทั่วไป รวมถึงนักปรัชญาชาวกรีก อริสโตเติล นักคณิตศาสตร์ชาวเปอร์เซีย มูฮัมหมัด บิน มูซา อัล-คอริซมี นักบวชชาวสเปนในศตวรรษที่ 13 Ramon Llull อายุ 17 ปี นักปรัชญาและนักคณิตศาสตร์ชาวฝรั่งเศสในศตวรรษที่ 18 René Descartes และ Thomas Bayes นักบวชและนักคณิตศาสตร์ในศตวรรษที่ 18
การเพิ่มขึ้นของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่มักสืบย้อนไปถึงปี 1836 เมื่อ Charles Babbage และ Augusta Ada Byron เคานท์เตสแห่งเลิฟเลซคิดค้นการออกแบบครั้งแรกสำหรับเครื่องที่ตั้งโปรแกรมได้ หนึ่งศตวรรษต่อมา ในช่วงทศวรรษที่ 1940 นักคณิตศาสตร์ของพรินซ์ตัน จอห์น ฟอน นอยมันน์ ได้คิดค้นสถาปัตยกรรมสำหรับคอมพิวเตอร์โปรแกรมที่จัดเก็บไว้ : นี่เป็นแนวคิดที่ว่าโปรแกรมของคอมพิวเตอร์และข้อมูลที่ถูกประมวลผลสามารถเก็บไว้ในหน่วยความจำของคอมพิวเตอร์ได้
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ชุดแรกของโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับความก้าวหน้าครั้งใหญ่ที่สุดของ AI ในปัจจุบัน ได้รับการตีพิมพ์ในปี 1943 โดยนักประสาทวิทยาด้านการคำนวณอย่าง Warren McCulloch และ Walter Pitts ในเอกสารหลักของพวกเขาเรื่อง “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”
ที่มีชื่อเสียงทัวริงทดสอบ ,ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ความสามารถของคอมพิวเตอร์เพื่อหลอกให้เชื่อว่าซักถามการตอบสนองของคำถามของพวกเขาได้ทำโดยมนุษย์ได้รับการพัฒนาโดยอลันทัวริงในปี 1950
การประชุมในช่วงฤดูร้อน 1956 ที่ Dartmouth รับการสนับสนุนจากกระทรวงกลาโหมสำนักงานโครงการวิจัยขั้นสูงหรือ DARPA รวม AI บุกเบิก มาร์วินมินสกี , โอลิเวอร์ซุปเปอร์มาร์เก็ตและ จอห์นแมคคาร์ที่จะให้เครดิตกับการสร้างระยะ ปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้ ผู้เข้าร่วมยังมี Allen Newell นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และ Herbert A. Simon นักเศรษฐศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์ทางการเมือง และนักจิตวิทยาด้านความรู้ความเข้าใจ ผู้นำเสนอLogic Theoristซึ่งเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถพิสูจน์ทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์บางอย่างและเรียกว่า AI ตัวแรก โปรแกรม.
หลังการประชุมที่เมืองดาร์ทเมาท์ ผู้นำคาดการณ์ว่าการพัฒนาเครื่องคิดที่สามารถเรียนรู้และเข้าใจได้เช่นเดียวกับมนุษย์นั้นอยู่ใกล้แค่เอื้อม ซึ่งดึงดูดการสนับสนุนจากรัฐบาลและภาคอุตสาหกรรมที่สำคัญ การวิจัยพื้นฐานที่ได้รับทุนสนับสนุนมาอย่างดีเกือบ 20 ปีทำให้เกิดความก้าวหน้าที่สำคัญในด้าน AI ตัวอย่างรวมถึงอัลกอริธึม General Problem Solver (GPS) ที่เผยแพร่ในช่วงปลายทศวรรษ 1950 ซึ่งวางรากฐานสำหรับการพัฒนาสถาปัตยกรรมองค์ความรู้ที่ซับซ้อนมากขึ้น Lispภาษาสำหรับการเขียนโปรแกรม AI ที่ยังคงใช้มาจนถึงทุกวันนี้ และELIZAซึ่งเป็นโปรแกรมประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รุ่นแรกๆ ที่วางรากฐานสำหรับแชทบอทในปัจจุบัน
เมื่อสัญญาในการพัฒนาระบบ AI เทียบเท่ากับสมองของมนุษย์ได้รับการพิสูจน์ว่าเข้าใจยาก รัฐบาลและองค์กรต่าง ๆ ถอยห่างจากการสนับสนุนการวิจัย AI นี้นำไปสู่การเป็นระยะเวลายาวนานที่รกร้าง 1974-1980 ที่เป็นที่รู้จักกันในช่วงฤดูหนาว AI แรก ในช่วงทศวรรษ 1980 การวิจัยเกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกและการนำระบบผู้เชี่ยวชาญของEdward Feigenbaumมาใช้ในอุตสาหกรรมได้จุดประกายให้เกิดความกระตือรือร้นใน AI ระลอกใหม่ ตามมาด้วยการล่มสลายของเงินทุนและการสนับสนุนอีกครั้ง
ฤดูหนาว AI ที่สองจนถึงปี 1990 กลางเมื่อทำงานในเครือข่ายประสาทและแหวกแนวการถือกำเนิดของข้อมูลขนาดใหญ่ขับเคลื่อนยุคฟื้นฟูศิลปวิทยาในปัจจุบันของเอไอ

Web​ application

AI คืออะไร? AI ทำงานอย่างไร?
งานหลายอย่างที่ทำในองค์กรไม่ได้เป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่ต้องใช้ปัญญาจำนวนหนึ่ง สิ่งที่บ่งบอกถึงความฉลาดโดยเฉพาะในบริบทของงานนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ให้คำจำกัดความกว้างๆ ว่าความฉลาดคือความสามารถในการรับความรู้และประยุกต์ใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ การดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับรายละเอียดของสถานการณ์มากกว่าการท่องจำ
การให้เครื่องจักรทำงานในลักษณะนี้โดยทั่วไปแล้วหมายถึงปัญญาประดิษฐ์ แต่ไม่มีคำจำกัดความของ AI เพียงอย่างเดียวหรืออย่างง่าย ดังที่ระบุไว้ในรายงานฉบับสมบูรณ์นี้ซึ่งเผยแพร่โดยสภาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (NSTC)
“บางคนกำหนด AI อย่างหลวม ๆ ว่าเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่แสดงพฤติกรรมที่มักคิดว่าต้องใช้ปัญญา คนอื่น ๆ กำหนดให้ AI เป็นระบบที่สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่างมีเหตุผลหรือดำเนินการตามความเหมาะสมเพื่อให้บรรลุเป้าหมายในทุกสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง” รายงาน กสทช. ระบุ
ยิ่งกว่านั้น สิ่งที่มีคุณสมบัติเป็นเครื่องจักรอัจฉริยะ ผู้เขียนอธิบายว่าเป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหว: ปัญหาที่พิจารณาว่าต้องใช้ AI อย่างรวดเร็วจะถือเป็น “การประมวลผลข้อมูลตามปกติ” เมื่อได้รับการแก้ไข
ในระดับพื้นฐาน การเขียนโปรแกรม AI มุ่งเน้นไปที่ทักษะการเรียนรู้ 3 ประการ ได้แก่ การเรียนรู้ การใช้เหตุผล และการแก้ไขตนเอง:
ด้านการเรียนรู้ของการเขียนโปรแกรม AI มุ่งเน้นไปที่การได้มาซึ่งข้อมูลและการสร้างกฎสำหรับวิธีการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่นำไปปฏิบัติได้ กฎที่เรียกว่าอัลกอริธึมจัดเตรียมระบบการคำนวณด้วยคำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการทำงานเฉพาะให้เสร็จสมบูรณ์
ด้านการให้เหตุผลเกี่ยวข้องกับความสามารถของ AI ในการเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุด ท่ามกลางชุดของอัลกอริธึม เพื่อใช้ในบริบทเฉพาะ
ด้านการแก้ไขตัวเองมุ่งเน้นไปที่ความสามารถของ AI ในการปรับแต่งและปรับปรุงผลลัพธ์ไปเรื่อยๆ จนกว่าจะบรรลุเป้าหมายที่ต้องการ
[NPC5]ในบทความอธิบายของเขาเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์สี่ประเภทหลักผู้เขียน David Petersson ได้สรุปว่าปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่พัฒนาจากระบบ AI ที่สามารถจำแนกประเภทอย่างง่าย ๆ และงานการจดจำรูปแบบไปยังระบบที่สามารถใช้ข้อมูลในอดีตในการทำนายได้อย่างไร ขับเคลื่อนโดยการปฏิวัติในการเรียนรู้เชิงลึก เช่น AI ที่เรียนรู้จากข้อมูล ความฉลาดของเครื่องจักรได้ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในศตวรรษที่ 21 ทำให้เราได้ผลิตภัณฑ์ที่ล้ำสมัย เช่นรถยนต์ไร้คนขับและผู้ช่วยเสมือน Alexa และ Siri