Когда мы обсуждаем технологии и интеллект, мы часто впадаем в заблуждение, приравнивая слово «умный» к сложности и высокому уровню. Сегодня я планирую изучить противоположную точку зрения, то есть технологии, которые кажутся простыми и даже приниженными как «глупые», при реальном использовании часто демонстрируют более надежные и эффективные формы интеллекта, чем какой-то сложный искусственный интеллект. Настоящий интеллект заключается не в глубине алгоритма, а в эффективности и надежности решения практических задач.
Почему простые технологии надежнее искусственного интеллекта
Сложные системы искусственного интеллекта полагаются на огромные объемы данных, стабильную вычислительную мощность и особые среды. При отклонении данных, отключении питания или изменении сцены производительность может резко упасть или даже выйти из строя. Для сравнения, многие базовые технологии, такие как механические реле, таймеры или простые фотоэлектрические датчики, имеют простую структуру, четкие режимы отказа, не зависят от сети и не требуют постоянного электропитания.
В области промышленного управления такая надежность чрезвычайно важна в таких критических областях, как управление инфраструктурой. Благодаря хорошо спроектированной проводной схеме безопасности ее скорость реагирования и устойчивость к суровым условиям часто превосходят показатели системы машинного зрения с искусственным интеллектом, требующей нескольких уровней анализа программного обеспечения. Когда основная потребность «защищена от дурака», люди склонны прибегать к тем «глупым» методам, которые были проверены в течение длительного времени.
В каких сценариях искусственный интеллект может потерпеть неудачу?
Искусственный интеллект не всесилен. Он находится в динамичной и открытой среде и сталкивается с огромными проблемами, как при принятии решений на небольшой выборке, так и в сценариях, требующих объяснимости. Например, на гибкой производственной линии, которая постоянно меняет типы продукции, переобучение модели визуального распознавания для каждой новой детали обходится дорого. Система обнаружения, основанная на физических параметрах (таких как размер, вес, коэффициент пропускания света), состоящая из нескольких простых датчиков и программируемого логического контроллера (ПЛК), может быть более быстрой и экономичной.
В таких областях, как медицинская диагностика и юридические консультации, которые предполагают большую ответственность, природа «черного ящика» ИИ затрудняет отслеживание процесса принятия решений. Существует экспертная система или дерево решений, основанное на четких правилах и процессах. Хотя это не кажется достаточно «умным», оно может обеспечить четкую операционную основу и путь подотчетности.
Как решить, использовать ли простое решение или искусственный интеллект
При выборе технического решения нужно не слепо следовать тенденции, а начать с глубокого анализа фундаментальности проблемы. Прежде всего, мы должны задаться вопросом: является ли основным требованием достижение максимального эффекта оптимизации или достижение стабильных стандартных требований? Являются ли границы, охватываемые вопросом, четкими и четкими? Доступны ли все условия для данных и вычислительных мощностей? Если цель состоит в том, чтобы добиться стабильного управления освещением в помещении, то метод голосового управления или инфракрасный датчик достаточно хороши, и нет необходимости использовать технологию распознавания изображений AI, чтобы определить, присутствует ли человек.
Одним из ключевых факторов является стоимость. Эта стоимость покрывает первоначальные инвестиции, а также затраты на техническое обслуживание и риск отказа. В процессе цифровой трансформации, осуществляемой многими небольшими предприятиями или традиционными отраслями, начало с базовой автоматизации и поэтапная интеграция интеллектуальных модулей является относительно более прагматичным выбором. Если вы слишком сосредоточитесь на погоне за «разведкой», весьма вероятно, что проект усложнится, цикл станет чрезвычайно длинным, а конечный эффект будет неудовлетворительным.
Как слабый нынешний интеллект воплощает мудрость простых технологий?
Слабодействующая интеллектуальная система в современных зданиях является высокоуровневым агрегатором «простой мудрости». Он интегрирует и использует такие подсистемы, как встроенная проводка, охранная сигнализация и автоматизация зданий. Большинство этих систем основано на зрелых протоколах шины и модульных конструкциях. Отказ одного датчика или исполнительного механизма не приведет к параличу всей сети, а обслуживание и расширение особенно удобны.
Например, при наличии датчиков и модулей затемнения интеллектуальная система освещения может нуждаться только в этом и иметь возможность автоматически регулироваться в соответствии с деятельностью человека и условиями естественного освещения для достижения экономии энергии и улучшения впечатлений. Этот тип системы не полагается на сложный центральный мозг искусственного интеллекта, а опирается на распределенные, специфичные для конкретных функций узлы для совместной работы, достигая баланса между эффективностью и надежностью. Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Будет ли будущее технологическое развитие сочетанием простоты и сложности?
Будущая тенденция заключается не в полной замене одной технологии искусственным интеллектом, а в глубокой интеграции и многоуровневом применении обеих технологий. С точки зрения архитектуры нижний уровень по-прежнему может использовать простое аппаратное обеспечение и логику управления с высокой надежностью для обеспечения базовой безопасности и основных функций; средний уровень использует механизмы правил и анализ данных для оптимизации планирования; верхний уровень позволяет ИИ решать сложные задачи, такие как распознавание и прогнозирование образов.
Эта система «гибридного интеллекта», с одной стороны, может обеспечить стабильную основу системы, а с другой стороны, она может использовать искусственный интеллект для повышения общей производительности. Например, в интеллектуальном производстве ПЛК в нижней части производственной линии обеспечивают ритм, а искусственный интеллект верхнего уровня анализирует данные для оптимизации параметров процесса. Оба выполняют свои соответствующие обязанности и полностью изолируют риски.
Как обычным пользователям следует просматривать и выбирать технологические продукты?
Как пользователь, вы должны сохранять ясную голову, сталкиваясь с пропагандой «умности», и сначала изучить свои настоящие болевые точки. То есть, вам нужно устройство, которое может реализовать сетевые функции и выглядит сложным, или вы ищете инструмент, который может решить проблему на 100%? Во многих случаях удовлетворение, доставляемое продуктами с одной функцией и интуитивно понятным управлением, на самом деле намного выше, чем ощущение от «умных» продуктов, которыми трудно управлять.
Вы должны знать, что при совершении покупки в качестве приоритетных пунктов следует рассматривать степень выполнения основных функций продукта, достаточно ли понятна логика взаимодействия, а также оказываемая послепродажная поддержка. Если имеется умный дверной замок, требующий постоянной работы с помощью приложения для мобильного телефона, а сетевое соединение нестабильно, то в этом случае лучше выбрать «неумную» модель высокого класса, имеющую быстрое и надежное распознавание отпечатков пальцев и пароля. Ведь цель применения технологий – уменьшить бремя жизни, а не добавить хлопот.
Сталкивались ли вы когда-нибудь в своей сфере работы или жизни с такой простой технологией, которая настолько «мудра, но глупа», что решает ваши практические задачи эффективнее, чем крутой искусственный интеллект? Добро пожаловать, чтобы поделиться своей историей в области комментариев. Если эта статья вас вдохновила, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с другими друзьями.
Добавить комментарий