Forum
  • Register
תנו לנו לייק וקבלו עדכונים ישירות לפיד
ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: האידיאל של AI בסימן שאלה

האידיאל של AI בסימן שאלה 2 weeks 2 days ago #8429

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • מנותק
  • Moderator
  • הודעות: 297
  • תודות שהתקבלו 1
  • קרמה: 0
האידיאל של AI בסימן שאלה
האידיאל של הבינה המלאכותית, במילים פשוטות הוא ליצר תכנה שתדע לקבל החלטות ולפעול נכון כמו בן אנוש, כמובן בלי האילוצים האנושיים בנוגע ליכולת ריכוז לא קבועה, הספק עבודה מוגבל, ועוד מגבלות שמכונה משוחררת מהן. האידיאל הוא שמכונת ה-AI תכיל את הטוב שבשני העולמות – האנושי והממוכן, שהיא תדע להגיב בהתאם לסובב אותה, באופן עקבי ויעיל, ותמשיך ללמוד מעבר למה שתכנתו אותה, כך שתדע להגיב למצבים חדשים.
במצבים חדשים טמון העוקץ. בביג דטה, כמות המצבים החדשים עצומה, הרבה מעבר למה שניתן לתכנת, וגרוע מכך – המצבים עצמם לא כל כך מוגדרים, חלקם סמויים, חלקם מורכבים בסדרי גודל יותר ממה שבן אנוש יכול לקלוט.
השאלה האם בתנאים אלה של ביג דטה, האידיאל של AI בכלל אפשרי? האם לא הפלגנו בציפיות? התינוק של AI, דרך משל, בקושי יודע לעמוד על הרגליים וכבר מקווים שידע לעוף בחלל? ואם לעוף בחלל, היכן המכשירים שיאפשרו את זה?
קימות רק שתי אפשרויות לגבי מכונת בינה מלאכותית עם יכולת בניית ידע (knowledge) - זה אפשרי או בלתי אפשרי. אפשר להקים מודל AI עם לימוד עצמי, או שהרעיון של Machine Learning בשירות ה-AI בלתי אפשרי (ויש להסתפק ב- Machine Training).
אני מהצד של האופטימיים. אפשר להגיע למכונה לומדת, אבל לא על בסיס הקונבנציות ההיסטוריות של AI, במיוחד לא הקונבנציה המתמטית לפיה מקימים מודל תיאורטי ומתאימים אליו מקרים במציאות. צריך בסיס אחר. איזה?
או קיי, אזרוק רעיון אחד לדוגמא, רק בשביל להמחיש, אקרא לו רעיון "השוטר", באנלוגיה לחקירות שבהן השוטרים נדרשים למצוא מניע, הזדמנות, אמצעים, צורת התנהגות ועדויות או פורנזיק ... כך בחקירת תופעות בביג דטה, כדי להגדיר תופעה, בנוסף למשתנים הקשורים אליה ישירות, יש למצוא משתנים עקיפים שמתארים את התנאים לקיום התופעה, האמצעים למימושה, וסימנים הקשורים לפעילותה. רעיון.

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

האידיאל של AI בסימן שאלה בגלל כשלי לימוד-המכונה 1 week 2 days ago #8430

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • מנותק
  • Moderator
  • הודעות: 297
  • תודות שהתקבלו 1
  • קרמה: 0
אתמול ב-Linkedin ראיתי דיעה ביקורתית מענינת של Rafal Lukawiecki, על כשלי ML במערכות AI.
ראפאל אומר שלימוד מכונה אמנם חזק בסיכום אירועי העבר אך חלש במסקנות. בנוסף, החוקים שלו הם "קופסא שחורה", זה בעיתי, כי אם קורה קונפליקט בינו למשתמש, אי אפשר לדעת מי הצודק. יתר על כן, החוקים הנ"ך מותאמים למצב הקים (התאמת יתר), ומאחר שהמצב משתנה לעתים מזומנות צריך לפעמים תוך שבוע לחזור ולבצע לימוד מכונה מחדש (ועד אז קצב השגיאות גדל).

I have some deep concerns about the way deep learning is being touted as a blackbox solution for everything...even if economically it is cheap.
Recordings on AI and Data Science from Ignite 2017
projectbotticelli. com from Ignite 2017 in Orlando are available from their web site.

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

האידיאל של AI בסימן שאלה - הפתרון בזיהוי דפוסים 23 hours 13 minutes ago #8432

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • מנותק
  • Moderator
  • הודעות: 297
  • תודות שהתקבלו 1
  • קרמה: 0
לפני שנים שמעתי הגדרה של אינטליגנציה אנושית שמתאימה גם לבינה מלאכותית:
"אינטלגנציה זו היכולת להמציא דרכים לניצול מה שיש כדי להגיע ביעילות לתוצאה מבוקשת. לדוגמא, היכולת להכין ארוחה טובה ממצרכים כלשהם שישנם במקרה במטבח."
ההגדרה מדגישה שתי יכולות נשאפות שעושות הבדל - הסתגלות ויצירתיות.

הרחבתי את ההגדרה הטובה הזאת, כך שתתאים למקרה כללי של AI, (מי שרוצה לתקן אותה מוזמן להגיב), הנה:
אינטליגנציה מלאכותית זו היכולת ליצר מתכונים לייצור חוקים חדשים, במטרה להיות מסוגלים להתאים את החוקים לצרכים ולתנאי שטח שונים ובלתי צפויים. AI

ככל שיש ל- AI יותר מתכונים לייצור חוקים, הוא יכול להתאים את עצמו טוב יותר לנסיבות משתנות.
בדוגמת המטבח, AI כזה יהיה יכול להציע תפריטים שמתאימים למצבים כמו הופעת אורחים בלתי צפויים או דרישות מיוחדות בערב חג. הוא ידע לזהות את דפוס התנהגות הסועדים (נניח על פי מספרם ומאפיני גיל, מקום, זמן, דיאטה וכו') ולהתאים להם את סוג הארוחה. הוא ידע להציע ארוחה שזמן הכנתה מתאים להעדפות (שאותן הוא ידע מדפוס ההתנהגות). והוא גם להתחשב באילוצי ציוד המטבח הזמין באותו רגע (ולהוסיף את מצב הציוד כמאפין של דפוס). היצירתיות של ה-AI כזה נובעת מלוגיקה של שיוך כל מקרה לתת-דפוס (תת-קבוצה) שעליה כבר הצטבר מידע, ועל הקשרים בין הדפוסים (נניח: דפוס א' עובר לדפוס ב' כשאין זמן). זה יכול להוביל לחוקים חדשים בדוגמא כאן, כגון: הזמנת ארוחה מהירה במפתיע לסועד יחיד (שלקח עבודה הביתה שלא כהרגלו :) ).
ובמקרה של מחסור במצרכים AI יכול בעקרון להתחבר למערכת הזמנות-משלוחים להשלמת החסר, והוא ידע כמובן לתקן את החוקים לפי תגובות המשתמשים ולשפר את הצעותיו במשך הזמן.

פתרון של AI כזה מרחיב את השימושים, מעבר לשימוש הראשון שמיועד נניח לאנשים פרטיים, הוא יתאים ללא צורך בתכנות נוסף, גם למסעדות, מזנונים, חברות קייטרינג, חברות תעופה. ההבדל היחיד בינם למשתמש ביתי יהיה מגוון דפוסי ההתנהגות שייווצרו בו.
בסיכומו של דבר, מה שקובע זה ההצדקה הכספית, ופה התגמול הגדול. AI כזה שיש לו יכולת יצירת חוקים ידע להתאים עצמו ליותר שימושים, כלומר - יש לו שוק גדול יותר, והוא נוח לאוטומציה ואחזקה. במשוואה של עלות-תועלת זה אומר יותר תועלת בפחות עלויות, ופחות עלויות זה פחות סיכונים ויותר גמישות עסקית.


*מידע נוסף על התיאוריה של הקבוצות בפוסטים קודמים ב-DWH ו ResearchGate (בקרוב Linkedin) בנושא מדע הנתונים החדש.

C כל הזכויות שמורות לכותבת

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.195 שניות

Sap

Oracle

Informatica

SAS

Microstrategy

IBM

Microsoft

Qlikview

Teradata

Webfocus

קליק אחד ואתם מחוברים. מהיר .קל .מאובטח.

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

DWH :: דיון: האידיאל של AI בסימן שאלה (1/1) - QR Code Friendly
Powered by QR Code Friendly

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

הדף שלנו בפייסבוק

התחברות

כניסות למאמרים
6695629