Kun je hoog en droog worden achtergelaten door AI?

Dit is een vreselijke bekentenis voor iemand in de Internet of Things (IoT)-industrie, zegt freelanceschrijver Nick Booth, maar ik moet bekennen dat ik twijfels heb over kunstmatige intelligentie (AI). Ik denk dat de IT-industrie, zoals altijd, veel te haastig in het rippen en vervangen van de mensheid.

Het lijkt erop dat ik niet de enige ben. Volgens het WorkForce Futures-rapport van Fuze , 40% van de werknemers ziet AI in hun bedrijf worden gebruikt, maar twee keer zoveel (84%) spreken liever met een persoon dan met een machine.

Ik kan zien waarom. Om te beginnen heeft een kunstmatig intelligent systeem een ​​basisniveau van kennis dat alleen zo goed kan zijn als de verbeeldingskracht van de persoon die het heeft gemaakt. Dat veronderstelt dat de ontwikkelaar alles heeft verteld wat ze weten, wat onmogelijk is. De AI-machine heeft slechts een kleine subset van de intelligentie van één persoon. Het begint dus ver achter.

AI begint achter

Dan moeten we rekening houden met het leervermogen van de machine, dat ook behoorlijk inferieur is. Mensen hebben een grote verscheidenheid aan leerstijlen, zo veel dat ze door sociale wetenschappers in generieke typen moesten worden gecategoriseerd.

De index van leerstijlen van Felder en Soloman bundelt onze studiestijlen in de volgende subgroepen van leerlingen:zintuiglijk en intuïtief; visueel en verbaal; actief en reflecterend. Sommigen van ons leren door middel van visuele aanwijzingen, zoals grafieken en diagrammen. Anderen leren door betrokken te raken bij het leren en experimenten uit te voeren of in een groep te werken.

Reflecterende leerlingen nemen de tijd om over dingen na te denken. Actieve leerlingen proberen dingen uit. Opeenvolgende leerlingen houden ervan om alles overzichtelijk en geordend te hebben. Ze richten zich op de details om grotere concepten te begrijpen. Wereldwijde leerlingen zien graag eerst het grote geheel en richten zich daarna op de details. We vallen allemaal tussen deze stoelen. We kunnen allemaal profiteren van een amalgaam van deze stijlen.

Is AI eendimensionaal leren?

Als je eenmaal je eigen specifieke stijl hebt geïdentificeerd, kun je je leerproces daarop afstemmen. Door een meer evenwichtige benadering van leren te krijgen, sta je open voor de manier waarop je de wereld waarneemt. Machine learning is behoorlijk eendimensionaal:wiskundige berekeningen.

Ja, machines hebben meer energie dan wij en vervelen zich niet met leren en beginnen met het kijken naar Youtube  videos. Desalniettemin hebben ze een aantal millennia van evolutie om in te halen, dus de machines zullen ons niet snel inhalen.

Ik noem dit omdat ik steeds getuige ben van bedrijven die met het geweer zijn gesprongen en alle sporen van menselijkheid uit hun IoT-ondersteuningssystemen hebben verwijderd. Ze hebben de gekke veronderstelling gemaakt dat elk ondersteuningsprobleem dat we hebben kan worden gedekt door een van hun machines.

AI is niet toegankelijk voor de meeste organisaties, dat is het echte probleem, zegt Mark Troester, VP of strategy bij Progress , een bedrijf dat ontwikkelingstools levert voor IoT.

Het heeft ook geen zin om te wachten tot de volgende generatie datawetenschappers afstudeert. Als een week een lange tijd is in de politiek, is drie jaar een leeftijd in het IoT. Het goede nieuws is dat er een samenloop van factoren is waardoor meer organisaties kunnen profiteren van AI.

Een golf van slimme, verbonden sensoren genereert overvloedige en gedetailleerde gegevens, samen met platforms die gegevens op grote schaal kunnen verzamelen, opslaan en verwerken. "Het meest interessante aspect om naar te kijken is de automatisering van de levenscyclus van datawetenschap", zegt Troester, "dit is eigenlijk AI toepassen op AI."

Dit zorgt voor een betere voorspellende nauwkeurigheid en bevrijdt datawetenschappers en bedrijfsanalisten van de handmatige inspanning die nodig is om de modellen te trainen. Ze kunnen zich dus concentreren op het leveren van meer waarde aan de organisatie door AI toegankelijker te maken.

Toch is het goede nieuws dat het vertrouwen in AI relatief hoog is, volgens de eerder genoemde Workforce Futures-studie van Fuze, waaruit bleek dat 26% van de werknemers denkt dat kunstmatige intelligentie de grootste echte impact zal hebben op de werkende wereld. Dat is vijf keer meer dan blockchain.

Slechts 8% van de ondervraagde IT-professionals denkt dat AI de 'meest overhyped tech van 2018' is (hoewel dat hun persoonlijke robots kunnen zijn die het antwoord geven). Daarentegen zegt 23% dat virtual reality de meest pretentieuze entiteit is. Spraakondersteuning loopt niet ver achter.

De beste onthulling uit het rapport is de suggestie dat het de jongere generatie is die het meest sceptisch staat tegenover kunstmatige-intelligentietechnologieën. Dat herstelt mijn vertrouwen in jonge mensen.

De auteur van deze blog is Nick Booth, freelance schrijver van IT en communicatie