Süni intellektə hansı tapşırıqlar verilə bilər? bugün ki, elektron dərsimizin əsas mövzusu olacaq.
Süni intellektə hansı tapşırıqlar verilə bilər?
Google Brain komandası və Stanford Süni İntellekt Laboratoriyasında çalışmış Andrew Ng deyir ki, bu gün media və süni intellekt şırnaqları bəzən bu texnologiyalara qeyri-real güc verir. Əslində, süni intellektdən istifadənin real imkanları kifayət qədər məhduddur: müasir süni intellekt hələ də yalnız sadə suallara dəqiq cavab verə bilir.
Təlim üçün böyük miqdarda ilkin məlumatlarla birlikdə AI layihəsinin gələcək uğuru və ya uğursuzluğu üçün ən vacib şərt olan real və mümkün problem bəyanatıdır. Hələlik süni intellekt həkimin gücü çatmayan mürəkkəb problemləri həll edə bilmir, məsələn, insanı müstəqil şəkildə skan edən və ona istənilən diaqnozla diaqnoz qoya və effektiv müalicə təyin edə bilən fantastik cihaz deyildir.
İndi süni intellekt daha sadə tapşırıqları daha tez həll edə bilir, məsələn, rentgen və ya ultrasəs təsvirində yad cismin və ya patologiyanın olub-olmadığını qiymətləndirir. Sitoloji materialda xərçəng hüceyrələri varmı? və s. Ancaq AI modulları vasitəsilə diaqnostikanın dəqiqliyinin davamlı artması bizi düşündürür. Nəşrlər artıq radioloji görüntülərin, MRT-nin, mamoqrammaların emalında AI-nin əldə edilmiş dəqiqlik dəyərlərini 93%-ə qədər elan etmişlər; prenatal ultrasəsin emalında 93% -ə qədər dəqiqlik; vərəm diaqnozunda 94,5%-ə qədər; xora hadisələrinin proqnozlaşdırılmasında 96,5%-ə qədər nəticə verə bilər.
Endryu Nq-ın fikrincə indiki dövrdə süni intellektin real imkanlarını belə sadə qayda ilə qiymətləndirmək olar: “Əgər adi bir insan zehni tapşırığı saniyələr ərzində yerinə yetirə bilirsə, o zaman biz yəqin ki, onun köməyi ilə onu avtomatlaşdıra bilərik. Ya indi, ya da yaxın gələcəkdə süni intellekt!”
Süni intellekt həllərinin inkişafına maraqlı yanaşma kraudsorsinq yanaşmasıdır. Buna kollektiv ekspert müzakirəsi deyilir.
Əldə edilən həllərin keyfiyyəti bəzən kommersiya şirkətlərinin işlərinin keyfiyyətindən yüksək olur. Saytın iştirakçıları çox vaxt problemin uğurlu həllinə görə pul mükafatı ilə deyil, tapşırığa peşəkar maraq və ekspert kimi şəxsi reytinqlərinin artması ilə motivasiya olunur. Crowdsourcing süni intellektlə işləməyə yeni başlayan tərtibatçılar və müştərilər üçün pula və vaxta qənaət edir.
Əslində, yalnız 2 aspekt səhiyyədə AI-nin daha kütləvi tətbiqinə əsas maneədir: Böyük miqdarda təlim məlumatları və AI təliminə peşəkar və yaradıcı yanaşma. Təsdiqlənmiş və yüksək keyfiyyətli məlumatlar olmadan AI işləməyəcək, onlar həyata keçirmək üçün ilk ciddi çətinlikdir. İstedadlı insanlar olmadan, hazırlanmış məlumatlara hazır alqoritmlərin sadə tətbiqi də nəticə verməyəcək, çünki müəyyən bir tətbiq problemini həll etmək üçün bu məlumatları başa düşmək üçün AI-nin tənzimlənməsi lazımdır.
© İstifadə edilərkən gadirov.com-a istinad olunmalıdır
