Не бійтеся інновацій: що прийде після революції інтелекту

Скотт Стівенсон, генеральний директор і співзасновник Deepgram.

Гетті

У моїх перших двох статтях із цієї серії я розповів читачам про те, як інновації породжують інновації та як наша притаманна потреба розсунути межі можливого привела нас до того, де ми є сьогодні — до революції інтелекту. Протягом історії ми також бачили, що інноваційний цикл різко скорочується. Знадобилися тисячоліття, щоб опанувати вогонь, 1200 років, щоб удосконалити сільське господарство, і менше 100 років, щоб дістатися від Кітті Хоук до Місяця. Я вірю, що революція інтелекту почнеться лише через 30 років.

Які можливості відкриє революція інтелекту для майбутніх поколінь? Ви можете бути здивовані, але більшість із цих досягнень уже почали проникати в уяві наших найгеніальніших умів.

Наступний період винахідництва буде генеративним.

З огляду на те, чого ми досягли на сьогоднішній день, я вважаю, що наступний період винаходів буде генеративним — використання нових властивостей машинного інтелекту для створення нових речей із будівельних блоків того, що було раніше.

Можна вказати приклади того, що це вже відбувається, зокрема Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), який TechTarget визначає як «модель машинного навчання нейронної мережі, навчену за допомогою даних Інтернету для створення будь-якого типу тексту», або DALL-E. , модель машинного навчання, розроблена для створення цифрових зображень з описів природною мовою. Це винаходи, у яких люди можуть надати системі підказку або невелику кількість інформації, а потім ця система генерує більшу кількість корисної інформації. У наведеному вище прикладі DALL-E користувачі можуть надати системі короткий опис у стилі підпису до зображення, яке вони хотіли б побачити, а модель може створити ілюстрацію відповідно до цього опису.

Окрім мистецтва, цей тип технології має потенціал бути неймовірно руйнівним. Візьмемо, наприклад, журналіста чи письменника, який шукає зображення, яке супроводжуватиме вміст. Якщо вони не працюють у великому виданні, вони, швидше за все, не зможуть дозволити собі розкіш працювати з ілюстратором, щоб створити унікальне зображення, яке відповідає їхнім специфікаціям. Їм часто доводиться йти на компроміс і вдаватися до пошуку на веб-сайті зі стоковими зображеннями, щоб знайти зображення, яке відображає щось із статті та відповідає естетиці місця публікації статті. Це може бути виснажливим і дорогим, як з точки зору часу авторів, так і з точки зору високих ліцензійних зборів, які можуть вимагати деякі фотоджерела. Завдяки генеративним рішенням автор може отримати доступ до служби генерації зображень, ввести речення, яке йому потрібно, переглянути десяток варіантів, вибрати один і рухатися вперед. Це просто процес отримання зображення. Ми ще навіть не обговорювали процес написання.

Щодо створення контенту, уявіть, що ви та сама людина, яка пише новинну статтю чи допис у блозі. Якщо у вас є загальне уявлення про те, як ви хочете, щоб стаття виглядала (включаючи заголовок, ключові моменти та те, якими мають бути основні висновки), люди найближчим часом зможуть натиснути «перейти» та дозволити штучному інтелекту створити вміст —або принаймні першу чернетку. Люди стануть редакторами, що дозволить нам створювати більше вмісту, що відповідає нашому стилю написання. У нас ще є куди вдосконалюватися, я знаю, що багато хто з нас бачив твіти про бота зі штучним інтелектом, який писав сценарії для деяких популярних шоу, але я не вірю, що ми далекі від того, щоб цю технологію впровадили в творчий процес будь-якого письменника , як це робила перевірка правопису на зорі настільних видавничих систем.

Голос є ключовою частиною цього наступного періоду винаходів.

Голос є і залишатиметься фактичним засобом людського спілкування, і він буде основою наступного етапу генеративного ШІ. Однак для того, щоб голос змінив наше суспільство, потрібен інтеграційний прогрес. Щоб це сталося, нам майже потрібно зробити крок назад.

Просто подивіться на телефонну систему. Стаціонарним мережам понад 100 років, і вони були розроблені в той час, коли операторам комутаторів доводилося буквально маршрутизувати дзвінки вручну. Сучасні стільникові мережі є набагато досконалішими, але обидві вони стикаються з однаковою проблемою. Телефонні системи були створені, щоб полегшити спілкування між людьми, і їм бракує фундаментальної інфраструктури для підтримки автоматизації та високомасштабної взаємодії між машинами.

Незважаючи на те, що ми спостерігаємо нову хвилю інновацій у телекомунікаціях — від великих паралелізованих операцій кол-центру до появи інтерфейсів програмування прикладних програм (API) для більшості стеку телефонії — важливо пам’ятати, що це обхідні шляхи та «хаки», які потрібно виправити в тому, чого не вистачало в першу чергу. Попереду світле майбутнє для комунікаційних систем, які враховують людей і машини, які повинні спілкуватися один з одним.

Перетин голосу та генеративного ШІ можна розглядати як потужний екзоскелет для масштабування досвіду. Незалежно від того, чи йдеться про створення глибокого розуміння комбінацій начинки для піци в системі замовлення телефону в ресторані чи створення розгалуженої логіки процесу усунення технічних неполадок у голосовому інтерфейсі, генеративний штучний інтелект у поєднанні з голосовою технологією може покращити взаємодію між людьми та зробити людину Зустрічі з машиною здаються трохи менш механічними. Іншими словами, нехай комп’ютери впораються з нудою. Звільніть людей робити те, на що ми унікальні, принаймні зараз.

Наступний період інновацій може порушити статус-кво, і це, безперечно, може бути страшним. Це, безперечно, страшно для тих, хто отримав вигоду від того, «як усе було завжди», і завжди знайдеться контингент людей, які сумніваються в необхідності змін. Гей, це нормально. Історія показує, що вони не самотні. Однак історія також показує, що прихильники статус-кво рідко перемагають перед обличчям неминучих змін. Це теж нормально.

Технологічна рада Forbes — це спільнота для ІТ-директорів, технічних директорів і технічних керівників світового рівня. Чи маю я право?