Yapay Zeka Seviyeleri Ve Sınırları

Geçenlerde bir Fortune 50 şirketinin inovasyon ekibiyle, biri yapay zeka olan 2020 girişimleri hakkında konuştum. Yapay zekayı ne için özel olarak kullanmak istediklerini sorduğumda bir yönetici “Her şey” dedi. Biraz daha sordum, “AI tedarkçilerinde çözüm aradığınız belirli sorunlar var mı?” Cevap “Yapay Zeka'yı tüm finansal hizmetler gruplarımızda kullanmak istiyoruz” gibi bir şeydi. Bu, şirketin bir finansal hizmetler şirketi olduğu düşünüldüğünde özellikle tatmin edici değildi.

Sık sık bu tür konuşmalar yapıyorum. Örneğin, yapay zekayı tartışmak için büyük bir hükümet departmanı başkanı ile görüştüm ve üst düzey ajans yöneticisi kilit yetkililerin karar vermesini otomatikleştirebilecek bir sistem istedi. Yönetici detay istendiğinde, az çok mevcut çalışanlarının robotik bir versiyonunu istiyordu.

AI her derde deva değildir ve insanların yerini tutamaz. Yapay zeka, önceki yazılarda tartıştığım gibi, insan zekası değil, matematiksel hesaplamadır. Bir yatırımcı olarak anahtar rollerimden biri, “gerçek AI” yı AI utopyasından ayırmak.

Alıcılar bir şirketin “AI” olup olmadığına değil, gerçek bir sorunu çözüp çözmediğine odaklanmamalıdır. Teknoloji önemli olmakla birlikte, herhangi bir şirketin en önemli kısmı müşteriye hizmet vermektir. Yapay zekanın gerçekten iyi karşılayabileceği özel müşteri ihtiyaçları vardır. Diğerleri, çok değil. Örneğin AI, dijital sahtekarlığı tespit etmek için çok uygun olabilir, ancak fiziksel dünyada bir dedektif olmak için uygun değildir. Yapay zeka diğer herhangi bir yazılım aracı gibi ele alınmalıdır… geri dönüş vermesi gereken bir ürün olarak. Bunu yapmak için, yapay zekanın gerçekte neler yapabileceğini ve yapamayacağını anlamak önemlidir.

Yapay zekanın birkaç “seviyesi” vardır. Birkaç yıl önce Diffeo'yu yöneten arkadaşlarım John Frank ve Jason Briggs, yapay zekayı 3 hizmet seviyesine indirmeyi önerdiler: Hızlanma, Büyütme ve Otomasyon. Hızlanma mevcut bir insan sürecini alıyor ve insanların bunu daha hızlı yapmalarına yardımcı oluyor. Örneğin, Google'ın sunduğu metinsel otomatik tamamlamanın geçerli sürümleri hızlandırma AI'dır. Kullanıcının zaten söylediklerinin tamamlanmış bir versiyonunu sunuyor. Bir sonraki seviye, büyütme, bir insanın yaptıklarını alır ve arttırır. İnsanın yaptıklarını hızlandırmanın yanı sıra (ivme gibi), insanın ürününü daha iyi hale getirir. Bunun bir örneği Grammarly'nin metnin gramerini geliştirmeyle yaptığı şeydir. Son seviye otomasyondur. Önceki iki seviyede hala “insanlar çarkın içinde” vardır. Otomasyon, döngüde insan olmadan bir görevi yerine getirir. Buradaki nihayi amaç, Aurora ve Waymo gibi 5. Seviye insansız sürüşün peşinde koşmaktır.

Yapay zeka şirketlerini değerlendirirken, elde etmek için belirledikleri şeyin, tedarikçinin vaat ettiği AI düzeyine gerçekten ulaşıp olmadığını sormak mantıklıdır. Yukarıda, y ekseninde “AI Zorluğu” ve x ekseninde “AI Düzeyi” olan kaba bir gösterim tablosu bulunmaktadır.

Kesik çizgi “AI fizibilite eğrisi” dediğim şey. Hattın içinde “yapay zeka fizibilitesi” var; bu da yakın vadede bu yapay zeka seviyesinde gerçekten başarılı bir ürün sunmak için bir teknoloji, altyapı ve yaklaşım olduğu anlamına geliyor. Gerçekte bu bir eğridir, bir çizgi değildir ve ne içbükey ne de dışbükeydir, tümseklere sahiptir. Bazı sorunlar gerçekten zordur, ancak elde çözümü için muhteşem bir AI ekibi ile, bu sorun için çok çalışarak AI fizibilite eğrisini "itmişlerdir". AlphaGo tabloya dahil edilmiştir, çünkü inanılmaz derecede zor ve hesaplama açısından yoğun bir görevdi, ancak Google ın parlak ekibıfizibilite eğirisini geçmeyi başardılar. Bir şirket tamamen insansız bir yönetici veya strateji motoru oluşturduğunu öne sürerse, oldukça şüpheci olurum. Gördüğünüz gibi, bu iki görevin AI zorluğu oldukça yüksek. Yapay zekanın “zorluğu”, sorunlu alanın ve veri kalitesinin (gelecekteki bir makalede tartışacağım) bir fonksiyonudur: tabloda , “AI için zorluğu” ölçülebilir bir puan olarak değil, zorluğun yönlü bir örneği olarak ele alın.

Bir tedarikçiden AI ürününü satın alırken, teklifinin değer odağının mümkün olup olmadığını belirleyin. Değilse, yatırımın geri dönüşü bir hayal kırıklığı olabilir. Tam otomatik olarak pazarlanıp pazarlanmadığına bakın, tabi tam otomasyon sorunlarının çözümü çok zor - O zaman bu ürünü aslında hızlandırılmış AI olduğuna dair bir işaret olabilir. Fizibilite eğrisini akılda tutmak yatırım için de önemlidir, çünkü müşteriye iyi hizmet verilmezse şirket sonunda başarısız olacaktır.

Bir şirketi değerlendirirken, bu tabloda şirketin nereye düşeceğini belirlemeye çalışıyorum. Hala ürün geliştiriyorsa, teknoloji yeniliğini düşünüyorum. Mühendisler söz konusu problem alanındaki eğriyi “kaydırabilir” mi? Yapay zeka değerlendirilirken, yatırım getirisini güvenle sağlayabileceğiniz ürünleri seçin. AI ürününü “her şey için” arayan Fortune 50 veya memurlarından birinin tam olarak ne yaptığını yapay zekaya sahip olmaya çalışan devlet kurumu gibi olmayın. Bunun yerine, bir AI ürününü size gerçekten sundukları için değerlendirin. Ardından, bilinçli bir karar verin.

Açıklama: Sequoia, Aurora'da bir yatırımcı ve yazar, her ikisi de makalede örnek olarak kullanılan Alfabe'de bir yatırımcıdır.


HABERLER