Suurenna: Kuinka lähestyä tekoälykonseptin avulla

Hei, Magnify-sarjassa esitämme asiantuntijoille kasvun alan kysymyksiä, joihin haluamme julkistaa vastaukset. Tämän päivän vieraanamme on Erdem Eser Ekinci, Galaxyn ja DP:n perustajajäsen, jonka visiona on perustaa tekoälyyritys vuonna 2009. Olemme tähän mennessä majoittaneet täällä monia ystäviämme. Esitimme paljon kysymyksiä, ja kaikissa niissä aiheena oli tekoäly. Kestäneet. Olen iloinen, että voimme vihdoin esittää tekoälyn asiantuntijalle kysymyksen, jota haluan kysyä paljon, ja haluan aloittaa nopeasti. Puhumme tekoälyn disruptiivisesta vaikutuksesta, ja kaikki sanovat siitä jotakin. Kuten juuri mainitsin, olet miettinyt tätä asiaa jo pitkään. Tässä vaiheessa kyse on tekoälyn tulevaisuudesta, erityisesti siitä, miten yritysten tulisi lähestyä sitä, miten ne soveltavat tätä konseptia omaan liiketoimintaansa. Mitä mielestäsi yrityksen omistajan, johtajan, hallituksen jäsenen ja kaiken tasoisten ihmisten tulisi ottaa lähtökohtana tekoälyn soveltamisessa liiketoimintaansa? Aihe on tietenkin erittäin suosittu, lähes kaikki kokoukset alkavat tekoälyllä ja päättyvät dataan. Tärkein tehtävä työ on tekoälyn kouluttaminen, sen käyttö ja sen toteuttaminen millä tahansa tavalla, jotta se voidaan sisällyttää skenaarioon. Tietojen inventointi tulisi tehdä terveellisellä tavalla. Yleisesti ottaen kaikkia näitä tietoja ei ole yrityksessä. Osa tiedoista on tuotava ulkopuolelta. Integraatioprosessit ovat erittäin kriittisiä. Siksi tekoälyprojektin onnistuneen toteutuksen suurin este ei ole näytönohjainten tarjonta, kuten ajatellaan, vaan niiden tarve. Kyse on ensisijaisesti puhtaan ja laadukkaan datan keräämisestä. Useimmilla yrityksillä on myös dataa. Se on varastoitu, arkistoitu ja käyttökelvoton esimerkiksi siksi, ettei tekoäly tuo sitä pilveen. Siksi suurin ongelma on tehdä tämä inventaario, määrittää, miten se toimii missäkin skenaarioissa, ja tuottaa uusia skenaarioita integroimalla se ulkoiseen dataan. Jos ajattelemme, että yritys sanoo lyhyellä ja pitkällä aikavälillä tuolloin, se on itse asiassa lyhyt ja siltä väliltä, ​​sanot kohteliaasti muokkaavasi tietoja, mutta silti useimmat yritykset säilyttävät tiedot Excelissä. Sellainenkin todellisuus on olemassa. Datan valmistelu: Onko osastolla järjestelyjä tähän varautumiseksi pitkällä aikavälillä? Onko kyseessä teknologiaostos yrityksessä vai yhteistyö toimiston kanssa? Onko tämä osaaminen ulkoistettua? Mikä mielestäsi olisi paras käytäntö tässä? Nyt, kun teen tällaisen arvion viimeisen vuoden ajalta, kahdesta ja puolesta vuodesta 2 2,020 nykypäivään, tuntuu siltä, ​​että kaikki ajattelevat ensin, että tämä on erillinen ala, kaipuu, joka vaatii toisen asiantuntemuksen ja koulutustason. Tässä vaiheessa Türkanista on tullut pieni työkalu, joka on levinnyt lähes jokaiselle osastolle. Aluksi kaikki yrittivät perustaa tekoälyyksiköitä. Tällä puolella alettiin saada erikoiskoulutusta, mutta se tuli lopulta. Tekoälystä on tullut elementti, joka tuo paljon hyötyä demokratiakehitykseen. Toisin sanoen, tarvitset ohjelmistokehittäjän ratkaisemaan minkä tahansa ongelman. Niin kauan kuin edellinen aihe on varmistanut datan ja tekoälyn vuorovaikutuksen, liiketoimintayksiköt ja loppukäyttäjät voivat nyt vaivata teknologiaa kuin taikinaa omien toiveidensa mukaisesti. Yhteenvetona voidaan todeta, että tätä ei pidä pitää pelkkänä teknologisena harppauksena, vaan sosioteknisenä kehityksenä. Kyse ei ole enää vain teknologiasta, vaan organisaatioiden rakenteesta. Myös sen muoto alkaa muuttua. Jotkut roolit pystyvät saavuttamaan menestyksen ottamisen. Jotkut roolit ovat katoamassa, ne voidaan delegoida kokonaan koneille tai tekoälylle. Siksi viimeisessä vaiheessa tekoälystä on itse asiassa tullut työkalu, jota jokainen voi käyttää. Siksi se on erillinen tekoäly yrityksissä. En usko, että erikoisosastolle on tarvetta. Tästä aiheesta on paljon tällaista anaforatietoa. 60 hengen osasto supistui 10 henkilöön. Tekoälyn avulla tehtävän työn lisääntymisestä on paljon meteliä, siitä, että ihmisiä hukataan tässä suhteessa, tai päinvastoin, ikään kuin yritys, joka teki näin, ottaisi ihmisiä uudelleen, koska se teki tappiota. Olen tietenkin erittäin utelias mielipiteestäsi, koska olet pohtinut sitä hyvin pitkään. Joten itse asiassa kysymys kuuluu, en tiedä, pitäisikö minun tulkita sitä niin, että aiheuttaako se työttömyyttä? Tekoäly voi olla myös se tai tekoäly. Voit myös vastata siihen, miten virtuaalisen ihmisen tulisi kehittyä tai muuntautua omaan tyyliinsä. Yritänpä vastata molempiin. On itse asiassa hyvin selvää, että tekoäly luo työttömyyttä. Tämä on jo alkanut. Tuottavuuden kasvusta ilmoitetaan nyt. Voit tehdä tämän johtopäätöksen jopa ohjelmistokehittäjien palkkojen perusteella. Esimerkiksi lähes jokaisessa hakemuksessa nykyään. Chatbot-ratkaisun lanseeraus. Kun uudelle toiminnallisuudelle oli tarvetta, he alkoivat heti tarjota uusia palveluita kehittämättä lainkaan ohjelmistoja ja lähes kokonaan. Tämä tasoittaa tietä työttömyydelle. Itse asiassa arvioin tekoälyä, erityisesti Jeneriviaa, seuraavasti: se tarjoaa sinulle kaksi asiaa. Se voi tuoda sinulle arkistoimansa ja indeksoimansa tiedot, joissa enimmäkseen elät. Kun kysyt datastani, se sanoo, että 2,020 XNUMX on neljän vuoden loppuun, tiettyyn päivämäärään asti, ja se vastaa sinulle sanomalla, ettei sillä ole ajantasaista dataa, mutta jos haluat, voit etsiä ja löytää nykyisen version verkosta. Eli toinen on vastuussa indeksoinnista, kuten tämä vanha Google teki, ja toinen on kyky tehdä reznik-päättelyä eli heteromiehen kookosta. Hän pystyy tekemään kaikki ne päätelmät, jotka hän on oppinut lapsuudestaan ​​asti. Jos sataa, hän on ahne, siinä määrin, että minun on annettava teille yritysrekisteritietonne ja allekirjoituskirjeenne voidakseni antaa minulle luottokortin. Jos nyt harkitset tekoälyn palkkaamista työllistäjäksi ja työllistämisen osaksi, sinun on etukäteen päätettävä, kummalle heistä sen osoitetaan. Kysyt minulta, mitä tiedän. Vai haluatko oman työnkulkusi, yrityksesi? Ensimmäiset kysymykset ja vastaukset tehtiin itse asiassa nopeasti viime vuonna, aivan kuin kiireessä. Sinä esität kysymyksiä, me saamme vastauksia. Nyt olemme perillä. Niitä kutsutaan virastoiksi, mutta sitä ne tarkoittavat turkiksi. Tekijät ovat muuten jo pitkään siirtyneet sanaan academie, eli agentti, toiseen merkitykseen. Ajan on turkiksi, mutta turkkilainen akateeminen maailma on käyttänyt agentin käsitettä noin 1990 vuoden ajan. Tästä on myös paljon kiistaa. Saatat olla nähnyt sen mediassa, mutta tämän akateeminen vastine on itse asiassa juuri tätä työtä varten, eli ihmisen sijaan kuin ihminen. Ohjelmistoelementit, jotka ovat vastuussa työn tekemisestä osoittamalla sekä sosiaalista että ennakoivaa käyttäytymistä, itse asiassa, katsokaa sitä niin sanoakseni, ohjelmistoelementti, kun tekoälyn aihe tuodaan tänne, itse asiassa kyllä, sillä on hyvin syvällisiä vaikutuksia, jotka vähentävät työllisyyttä, ja sitä on arvioitava sosioteknisesti ja organisaatiokaavioita on arvioitava yhä uudelleen ja uudelleen. Tiedämme tietenkin, että olette työskennellyt tämän aiheen parissa akateemisessa maailmassa jo hyvin pitkään ja olette pohtineet sitä. Tiedämme, että puhuimme kanssanne vuosi sitten, ja puhuimme agenteista, mutta haluan kysyä teiltä tätä, generatiivisen tekoälyn ja näiden silmäagenttien leikkauspisteestä, ja se voi olla mikä tahansa yritys. Startup-ala voi olla työkalu. Mikä on tuo yhtymäkohta siinä, miten voit sisällyttää sen omaan rakenteeseesi? Koska kaikki mistä puhutaan, on edelleen hyvin teoreettista ja me käännämme teorian käytäntöön. Juuri siinä on kyse. Se voisi olla neuvo, se voisi olla näkökulma, se voisi olla menetelmä, koska tiedän, että se on itse asiassa bisnestä juuri nyt. Ajattelet tilannetta 23 vuoden kuluttua, ja olisi hienoa, jos saisimme sinulta idean siitä, miten tuo visio voidaan saavuttaa. Ei ole tarvetta mennä liian pitkälle. Kahden, kolmen vuoden kuluttua on alkanut näkyä trendi, että saat CRM-asiakkaan yritykseltä. Ostat toisen puun henkilöstöresursseja varten toiselta yritykseltä, ja yhtäkkiä useampi kuin yksi tekijä, joka liittyy merkintöjen pk-yrityksiin ja kevääseen perustuviin tekijöihin, alkaa muodostua. Hän sanoo, ja tässä vaiheessa niiden synkronointi ja kommunikointi keskenään. Tämän viestinnän seurauksena heidän on paljon tärkeämpää käyttäytyä yrityksen tavoitteiden mukaisesti. Voit erityisesti opettaa agontalle antamallesi tekijälle sen tavoitteista, muista kommunikoitavista tekijöistä, yrityksen omista sisäisistä rajoitteista, säännöistä, visiosta ja missiosta. Tärkeimmän tavoitteen tulisi olla sen varmistaminen, että he työskentelevät sopusoinnussa muiden kanssa. Koska kun ihmiset alkavat osallistua tähän liiketoimintaan, eli kun ihmiset eivät pysty puhumaan samaa kieltä ihmisten kanssa, ihmisten on puhuttava samaa kieltä koneen kanssa, ja tätä on kehitettävä yrityksen kulttuurin, yrityksen sanojen ja yrityksen konseptien avulla. Siksi jokainen tekijä on välittäjä, joka tarjoaa nopeuspalvelun. Ei ole paljon järkeä ottaa sitä mukaa ja käyttää. Yksi esimerkin antavista yrityksistä julkaisee mainoksia sosiaalisessa mediassa päivän aikana, jolloin aiheena on monia toimia. He sanovat tekevänsä tämän ennakoivasti käyttämällä tekoälytekijöitä. Kuitenkin, kun sitä tarkastellaan brändin maineen kannalta, tuo superälykäs tekijä, joka optimoi mainontaa, itse asiassa vahingoittaa yrityksen mainetta. Koska vaikka maan agenda on täysin erilainen, haluat myydä kenkiä verkkokauppa-alustallasi ja mainostat nuorille tuotetta, joka on täysin agendan ulkopuolella. Tästä tarina alkaa. Toinen laitoksen sisäinen tekijä on brändin maineen arviointi. Se otettiin ulkopuolelta, ja niin agenda muuttui. Maassa on tällaisia ​​riskejä ja kriisejä, ja sinun tulisi hallita brändiäsi tällä tavalla, hän neuvoo. Nyt nämä kaksi tekijää eivät voi kommunikoida keskenään. Näitä asioita käsittelee kaksi eri osastoa. Toisaalta saat varoituksen. Henkilö, joka saa varoituksen tässä kuussa, välittää asian eteenpäin asianomaiselle henkilölle toisessa osastossa. Hänen täytyy mennä ohjelmoimaan ja hallitsemaan sitä toista tekijää. Samaan aikaan, jos mainos jatkaa pyörimistä edes tunnin ajan ruosteen ilmaantuessa, brändille luodaan erittäin tuhoisa ympäristö. Tässä vaiheessa on vain vähän tekijöitä, jotka saisivat heidät puhumaan. Kuten aiemmin sanoin, brändin yritystoiminta, eli yritys. Näiden tekijöiden hallinta liiketoimintamallin, sääntöjen ja rajoitusten mukaisesti on täysin eri asia. Sitäkään ei voi ostaa ulkomailta. Sopiiko se kulttuuriini, kun palkkaat juuri sinun kaltaisesi ihmisen? Jatkaako hän kanssani työskentelyä rinta rinnan täällä kymmenen vuoden kuluttua? Se on täsmälleen sama asia kuin silloin, kun etsit vastausta kysymykseesi. Itse asiassa, jos hänen sosiaalinen älykkyytensä, josta on huhuttu openaymirin puolesta vuosia, olisi kehittynyt, hän ei ehkä olisi valmistanut atomipommia. Konsepti on hieman aggenttipohjainen ja shir. Puhut kulttuuriisi integroitumisesta. Haluan tästä hetkestä siirtyä eteenpäin. Oletetaan, että yrityskulttuurina päätettiin investoida tekoälyyn ja toimistoihin. Mutta työssäni on hallusinatorinen puoli. Joten meidän on luotettava tekoälyyn, kyllä, meidän on nostettava sille annettujen 10:een, mutta sillä on myös omat sisäiset ongelmansa, joita voidaan kokea tässä. Voiko kukaan johtaja mielestäsi luottaa tähän yritykseen tässä tilanteessa? Sitä, pitäisikö tietyn toimialan työpaikka antaa asiantuntijalle vai kannattaako silti pysyä etäisenä, tulisi lähestyä yrityksen päätöksenteon näkökulmasta. Yritän vastata tähän kysymykseen tekijän käsitteen kautta. Voiko ohjelmistoon, tekoälyyn, luottaa sen tekevän työn? Samalla tavalla, voitko luottaa siihen, että joku tekee työnsä? Pidetään kysymys samana. Joten homogenisoidaan nuo kaksi. Miten siihen voi luottaa? Tietyt konfederaation joukot puuttuvat asiaan, kun henkilö suorittaa työtehtävän. Eli luottamusvälillä ja sillä, mitä olemme jo kuvitelleet vuosisatojen ajan, koska se on itse asiassa inhimillistä. Koska tekijä on uusi käsite, meidän on vaikea antaa jollekin arvoa 10. Vastaako 10 % oikein vai 98 %? On vähän kuin sitä olisi vaikea ymmärtää. Täsmälleen samalla tavalla, kun kehität agenttiratkaisua yritykseltä tai itseltäsi, sinun on luotava testiympäristö, jossa voit nostaa luotettavuuden 10:een ottamalla OO-eristetyn dokumentin, luomalla testiympäristön, luomalla testiympäristön ja syöttämällä siihen erilaisia ​​tietoja tietyn ajanjakson aikana. Muuten ei ole merkittävää eroa sen välillä, arvioidaanko ystävää, joka saa aina saman kysymyksen, vai annetaanko tehtävä agentille. Päinvastoin, on olemassa etu, että voit käyttää toista tekijää yhden tekijän testaamiseen. Itse asiassa, jos hallitset sitä ja toista virastoa, menet tekijään samalla tavalla. Haluaisin kehittää vielä yhden tekijän, joka kyseenalaistaa sisäiset määräykseni voidakseni kyseenalaistaa lainsäädäntöni. Miten testien tulisi olla tämän varalta? Esimerkki minulle on 10,000 10,000 kysymystä, ja hän pystyy käsittelemään nämä XNUMX XNUMX kysymystä kysymysten ja vastausten avulla. Voitko suorittaa yksinkertaisen testiympäristön? Kun sanot, että suuret kielimallit tarjoavat jo tämän alustan. Sinun pitäisi myös kohdistaa toiseen, voit testata sitä tällä. Voiko saman tehdä ihmiselle? Se on vaikeampaa ja prosessi on erilainen. Haluan kysyä siellä täällä tarkalleen ottaen yrityksen kulttuurista, yrityskulttuurista. Puhutaanpa yrityksestä, jonka kulttuuri kestää keskimäärin 20 vuotta. Hän joi 20 vuotta. Itse asiassa se kehittyy kaiken tapahtuvan mukana, mutta kulttuuri, josta puhumme, on muutaman vuoden vanha, ja olettaen, että yritämme sopeuttaa sitä, miten meidän pitäisi arvioida kulttuurisopeutumista yrityksen yrityskulttuurin kannalta osastotasolla tai millaista välikoulutusaikaa tulisi lyhentää? Itse asiassa lähes jokaisessa sanassa on sanonta. Tiedäthän, paras aika istuttaa puu oli 10 vuotta sitten. Seuraavaksi paras aika on juuri nyt, hän ei tee sitä heti. Itse asiassa vastaus tähän kysymykseen on, että kulttuuri on yhdessä luonnollisten kielten kanssa alkanut muodostaa pohjaa yrityksen kulttuurin seuraamiselle ja luomiselle, ja tämän jereerisyyden tai generatiivisen tekoälyn ansiosta on mahdollista lukea ja ymmärtää jokaista tekstiä ja yrityksen säännöt ovat uudet. Kun kirjoitat muistiin sen kehittämät rajoitteet ja tavoitteet, jokaisen niistä luonnollisella kielellä, ne voidaan tallentaa, hallita ja tulkita toisen taustallasi olevan inventaarion avulla. Palataanpa siis ensimmäiseen yritysten ongelmaan. Joten mitä on tehtävä? Olipa se sitten datasienessä, Exceleissä, PDF-tiedostoissa, verkkosivuilla, tietokannoissa tai tietokannoissa, se on hajallaan. Niiden välillä on yhteyksiä, joista ihmiset tietävät ja joita tekoäly ei vieläkään tiedä. Tuottavalla tekoälyllä on kyky luoda näitä yhteyksiä ja seurata niitä. Ainoa osa sitä, mitä kutsumme kulttuuriksi, on inhimilliset tunteet, näytät asiakkaalle sata naurua. Pelaat joukkuepeliä sisäisissä ihmissuhteissasi ja osoitat empatiaa. Loput voidaan delegoida kokonaan tekoälyn hoidettavaksi. Tässä vereyanin on luotava terveellä tavalla. Vaikka et tekisikään niin, palaisin takaisin dataosioon. Sanotaanpa jotain tällaista. Tämä johtuu siitä, että data avante luotiin niistä asioista, joista keskusteltiin paikoissa, joissa tapasimme aivan äskettäin, mutta jos oletamme, että datan luoneet ihmiset ovat myös ihmisiä, ja virhemarginaali perustuu datan inventaariossa tehtyihin virheisiin. Itse asiassa se voi yhtä hyvin olla todellisuutta. Esimerkiksi esimerkkitapaus: oikea työntekijä antoi takuuajan väärin kokouksessa eräänä päivänä, ja tekoälyagentti antoi väärän tuloksen, koska hän oppi sen vääristä tiedoista. Kun siis laitamme niin monta kulttuuria, tuntetta, kaikkea päällekkäin, eikö datan virhe, harha, hallusinaatio tai ongelma tai ongelma, joka täällä saattaa kehittyä, olisi erittäin suuri? Mielestäni ensimmäinen vaihe on todella kriittisempi kuin luulemmekaan. Se on ehdottomasti ajankohtaista, ja kuten hän sanoi kommentoidessaan kysymystä, miten yritysten tulisi siirtyä tekoälyyn? Toisin sanoen, kahden tyyppiset lähestymistavat tietävät, että induktioon voidaan päästä lähes minkä tahansa ongelman ratkaisussa, erityisesti tällaisten suurten ongelmien ratkaisussa. Toisin sanoen, supertekoäly, joka pystyy tietämään kaikenlaisia ​​yksityiskohtia, kuten suunnittelun, dokumentaation jne. koko yrityksestä, joka palvelee yritystä. Tätä deduktiota voidaan yrittää, ja voidaan myös päätyä induktioon. Toisin sanoen, hyvin pieni asiakasta edustava tekijä voidaan tehdä alla. Hyvin vähän suunnittelutestaustekijöitä voidaan tehdä. Liiketoiminnassa voit valita liiketoiminta-alueesi liiketoiminta-aiheesi mukaan. Molemmista ylhäältä alas ja ylös. Olipa fed mikä tahansa, vaiheittaiset testit täällä, luottamusvälit, miksi sitä nyt kutsutaankaan, se iso. Heidän osuutensa kutistuu vähitellen ja tulee olemaan verrattavissa ihmisiin. Toisin sanoen, jos olen jo palkannut jonkun, minun on löydettävä taukoja, jolloin voit sanoa, että hän olisi voinut tehdä enemmänkin. Sanot itse asiassa, että tulet kehittymään sen kanssa, mitä aiot täällä tuoda esiin, ajan myötä. Haluan päästä tähän mukaan. Puhumme tekoälystä, joka kehittyy eksponentiaalisesti, eikä aiheena ole pelkästään teknologinen kehitys, vaan myös täällä koettu teknologinen kehitys, eettinen sääntely, työvoiman muutos ja monet muut osa-alueet, jotka heijastuvat jokapäiväiseen sosiaaliseen elämäämme. Täälläkin eletään itse asiassa tätä päivää. Ehkä voimme ennustaa seuraavat 12 vuotta, mutta olen hyvin utelias siitä, mitä mieleesi tulee, kun ajattelemme 5 tai 15 vuoden päästä – tämä on todellisuus, jossa elämme. Tämä on sosiotekninen ongelma. Toisin sanoen, teknologian kehittyessä yhteiskunnalliset ilmiöt muuttuvat. Kun yhteiskunnalliset ilmiöt alkavat muuttua, myös odotuksemme teknologiaa kohtaan alkavat muuttua. Tällä hetkellä, kun tarkastellaan liiketoiminta-alueita yleisesti, useimmat meistä ovat tekemisissä kaupunkien väestön enemmistön ja byrokratian kanssa. Byrokratiaa, seurantaa eli seuraamme paperilla olevia numeroita ja tietoja tietokoneella. Heti kun koneet alkoivat ottaa tätä työtä hoitaakseen, ne aloittivat heti. Mitä seuraavaksi oikeasti tehdään? Mitä tuo ihmissielu, ihmisjoukko, löytää luovasti, ja minne se on menossa? Se on yli kykyjeni. Luen paljon Harari Mustafa Suleimanin teoksia. Olen yrittänyt seurata kaikkia kirjoittajia, mutta prosessin ennustaminen alkaa olla todella vaikeaa. Annan esimerkin: tekoälyn myötä kvanttilaskennassa on tapahtunut suuria harppauksia toisella tärkeällä alalla, genetiikan alalla. Tällä hetkellä kyse on nimenomaan kvanttikompositiosta. Kerron esimerkin: kvanttitietokoneet kehittyisivät edelleen tällä vauhdilla. Tekoälymallien tuottaminen alkaa olla ajan kysymys, ja se on erittäin, erittäin helppoa. Sitten tarvitsemme mallin, joka pystyy päättelemään mistä tahansa ongelmasta. Mitä me ohjelmistokehittäjät oikein teemme? Mitä tapahtuu, kun byrokratia poistuu kentältä ja voimme hoitaa tämän työn kokonaan koneilla? En oikein osaa ennakoida sitä. Ottaen huomioon osavaltioiden lähestymistavat tähän asiaan, haluaisin kysyä teiltä siitä, että olemme pyörittäneet teknologiayritystä jo pitkään. Muutamien viimeaikaisten keskustelujen vuoksi, ikään kuin astuisimme sisään tällaiseen pölypilveen, ihmettelen todella, että niitä on 2000, Linux-startup-ohjelmistokehitys on itse asiassa konsepti metodologian kanssa. Viimeisten 15 vuoden aikana, mutta ottaen huomioon, että jopa puolet monien teknologiayritysten koodista on tekoälyn kehittämää, kyse on itse asiassa siitä, mitä julkaisu tarjoaa tuotekehityksen kannalta. Ainakin 10 tai 15 vuotta on paljon, mutta voitko antaa mielipiteen tai näkemyksen lähitulevaisuudesta? Galaksin perushypoteesi on, että kirjoitat koodia generatiivisella tekoälyllä, mutta sinun ei enää tarvitse kirjoittaa koodia. Tällä hetkellä GPT:ssä vietetyn ajan analytiikkaa julkaistaan ​​​​äskettäin. Eli aika kasvaa kiihtyvällä vauhdilla. Googlen kautta verkossa vietetty aika vähenee nopeasti. Siksi on selvää, että kaikki ohjelmistokehitysalustat tästä lähtien ovat chat-pohjaisia. Joten emme enää tarvitse ohjelmointikieltä. Kone ymmärtää meitä, emmekä enää tarvitse yritysten näyttöjä kuten ennen. Koska vastaus esittämäämme kysymykseen on. On olemassa alusta, joka voi näyttää meille haluamamme tavan. Kysyt, miten yritys jakaa pääomansa osakkeenomistajilleen? Normaalisti, miten odotat sen taulukossa tai histogrammissa palkkataulukossa, eli odotat kaaviota ja pyydät jonkinlaista selitystä. Sinun ei tarvitse kirjoittaa siitä mitään koodia. Esitä kysymyksesi, tarvittava vastaus on joko ulkopuolelta tuleva tai sisäisistä tietolähteistäsi tuotu maanjäristys, eikä tämän tarvitse olla sama kuva kaikille eniten miellyttämillesi henkilöille. Anna sen syntyä ja heijastua harmonisesti näytölläsi rakastamissasi väreissä. Eli tällaisessa ympäristössä. Ohjelmistoalalla menee tällä tavalla. Ennen vanhaan lehdissä väitettiin, että ohjelmistot syövät maailman, kunhan saan lisenssin päätökseen. Nyt tekoäly syö ohjelmistoja. Sanat ohjelmistoympäristö, ohjelmistoalustat jne. ovat katoamassa. Täysin chat-pohjaisissa ympäristöissä teet työt niin kuin niiden pitäisi tehdä chattailemalla. Kerrot tämän tiedustelupalvelulle, ja sitten se tekee tämän juttelemalla, ja se, mistä puhut, iski minuun tällaisen kielikuvan. 40 vuotta sitten mikroprosessoreissa kirjoitettu kieli ja sitten esem-niminen kieli ovat nyt täysin osa arkikieltä korkealla tasolla, ikään kuin se avaisi monia ohjelmistoihin liittyviä ikkunoita tai murtaisi ovia. Toisin sanoen, kyseessä oli tällainen tilanne, jossa kielen taso oli hyvin lähellä luonnollista kieltä. Esenbli si c plus plus tuli obec orja enemmän kielistä. Kuvaile 20 tai 25 vuotta kestänyttä prosessia, joka ulottuu aina Pythoniin asti, ja joka on aina lähestynyt luonnollista kieltä. Mutta korkeimmalla tasolla tällainen todellisuus oli olemassa. Ohjelmointikielen käsitteet, jonkun jonka kone kykeni ymmärtämään, olivat vähentyneet nolliksi. Kannettavissamme on nyt siruja, jotka ymmärtävät ja tulkitsevat luonnollista kieltä. Joten itse kone on suoraan piisirun päällä. Hän oli hyvin lähellä ymmärtää kellon, josta puhuimme. Tarvitaanko tässä tapauksessa näyttöä? Onko näytöllä olevia kuvia tarpeen koodata? Vai pitäisikö tämän koodin esittäjän olla ohjelmistokehittäjä? 10 vuotta ei ole 5 vuotta, en rehellisesti sanottuna näe asiaa kahden vuoden päähän. Todella mielenkiintoista. Haluan nyt saada lyhyitä vastauksia lyhyillä kysymyksillä, koska tekoälyn käsitteen, jota kysymme tällä hetkellä, ehkä jopa kysymysmallien, pitäisi muuttua. Nopea kysymys, johon pyydän nopeita vastauksia, onko olemassa tekoälytyökalua, joka yllättää jopa sinut? Ei tällä hetkellä. Olet jo nostanut yllätyksellisyytesi tason paljon huipulle, koska jotkut näistä akateemisen maailman kokeiluista ovat jo 5 vuotta sitten, 10 vuotta sitten, 2010 seitsemän, esimerkiksi kuvankäsittely on yllättävintä kuvankäsittelyssä. Luimme akateemisista julkaisuista, että kaikki 2,017 XNUMX kuvankäsittelyn ongelmat ratkaistiin. Joten tätä me odotimme. Tällä hetkellä en esimerkiksi voi sanoa, että Googlen videotuotanto ja 3 mallia olisivat yllättäneet millään tavalla. Toisin sanoen, pitäisikö yritysten mielestäsi kieltää yritystietojen lataaminen jengimäisiin työkaluihin omien työntekijöidensä käyttöön? Tämä on yksi merkittävimmistä puutteista, joten vastaan ​​kysymykseen kysymyksellä. Se on tärkeää juuri nyt, monissa osissa maailmaa ei ole lyhyttä vastausta, mutta olen pahoillani. Olen puolustanut avointa dataa monta vuotta, sanoin, että datan pitäisi olla avointa, mutta tällainen todellisuus on olemassa. Kuvittele, että tällaisella superkvanttitietokoneella on kehitetty robotti, joka ennustaa upean osakkeen, ja tämän robotin ansiosta osakkeita voidaan ostaa ja myydä erittäin hyvillä ennusteilla, ja tämä on se voima, joka ohjaa robottia. Harkitsisitko maasi osakemarkkinoiden tietojen jakamista tämän robotin kanssa? Vastausta ei pitäisi ottaa huomioon, mikä on niin suuri arvo, että sen ennakoiminen on mahdollista. Siksi on tarpeen avata yrityksen ja maan dataa ulospäin hallitusti, jotta se voi todella hyötyä tästä yrityksestä ja tästä maasta. Mutta toisaalta integraatiot ovat erittäin tärkeitä. Toisin sanoen, kun vain tallennat tietosi ja luot palomuurikerroksia palvelimineen niiden päälle, olet tällä hetkellä innovaatioiden suhteen jäljessä. Eli yritysten keskenään. On myös tärkeää, että ne jakavat dataa ja mahdollistavat uusien yritysten syntymisen. Ainoa asia, jota tässä haluan korostaa, on se, että kyseessä voi olla uusi tieto, mutta on olemassa käsite nimeltä päivämääräavaruus. Se on data-avaruus, jonka parissa Eurooppa on työskennellyt vuodesta 2,010 lähtien, ja kuten tiedätte, Eurooppa on jäänyt jälkeen maailmasta yksisarvisten tuotannossa. Euroopan markkinat ovat vallanneet aina suuret yritykset, kuten amerikkalainen yritys, Apple, Amazon ja kiinalainen Ali Baba. Eurooppa on täällä, jotta ei jää jälkeen. Beetho c ei myöskään pysty tekemään menestyksekästä työtä, mutta beetee be, he ovat ihan hyviä. Sitten hän sanoi, että yritystemme tulisi jakaa dataa keskenään. Luodaan tätä varten turvallinen protokolla ja käynnistetään sen innovaatio tällä tavalla. Samaan aikaan kriisitilanteissa, kuten pandemioita, menen osavaltioihini kansakuntieni hyväksi ja tarvittaessa datakeskuksiin haluamassani muodossa, haluamallani protokollalla, aiemmin määrittämälläni protokollalla ja tulen hakemaan tiedot. Hän loi rakennuspalikan sanomalla, että minun pitäisi voida käyttää sitä kansakuntani ja kansojeni rauhan hyväksi. Itse asiassa puoliavoimella tavalla data on sekä avointa ulospäin että täysin kontrolloitua ja saatavilla. Kuulemme Turkissa vastaavanlaisesta protokollasta nimellä public data space, mutta olen todella utelias sen tuotoksista. Jokainen maa voi olla yrityskumppanuuksissa, se voi olla yrityksen sisällä. Mielestäni meidän pitäisi seurata tarkasti näitä tietokenttiä. Tässä kohtaa aion tosissani kysyä. Voit arvioida Turkin lähestymistapaa kysymykseen maailmassa. Pidätkö tekoälyä koskevia lakeja ja määräyksiä maailmassa riittävinä? Tämä on itse asiassa noidankehä, kun asetus annetaan. Tarvitset lisää tekoälyä, koska sen tarkoituksena on kouluttaa ihmisiä lukemaan, ymmärtämään, tulkitsemaan ja toimimaan niiden perusteella. Niiden hallinta on erittäin vaikeaa. Siitä tulee muna ja kana -suhde. Toisin sanoen, onko täällä todella tarpeen työskennellä kieltojen ja pakotteiden hillinnän alaisena, vai eliminoiko byrokratia alaisensa kokonaan. Tasoittaako tämä tietä tekoälylle? Toivon, että vanhimmat tekevät oikean päätöksen tässä asiassa, ja sitten vielä tähän, pitäisikö mielestänne maiden perustaa tekoälyministeriöitä? Ensimmäinen ongelma on oikeastaan ​​se, pitäisikö yritysten mielestäsi perustaa tekoälyosasto? Mielestäni sen pitäisi olla demokraattista ja kaikkien saatavilla. Ensinnäkin mielestäni ministeriötä pitäisi suojella. Tai datalaitoksella on Detay You K -niminen yksikkö Isossa-Britanniassa. Joten vaikka aiot ostaa kaukosäätimen mihin tahansa televisioon Isossa-Britanniassa, sen protokollat ​​on määritelty viestissä ja tiedoissa, jotka tiedät. Löydät sen listattuna. Toisin sanoen, kaikkien tietojen käyttämän datan standardi on ennalta määrätty protokollilla. Mitä näillä tiedoilla voidaan siis tehdä sen jälkeen, kun olemme ensin piirtäneet Turkin datakartan? Meidän täytyy miettiä tätä tekoälyn avulla. Koska vasta kun sanomme, että kehitetään turkkilaisia ​​käsiä, eli kun vanhimmat ovat jo tehneet sen, ymmärtävät luonnollista kieltä jne., tärkeintä on, että Turkki voi ratkaista täällä olevat ongelmat. Palaan takaisin päättelyosaan, noudatetaan niitä liiketoiminnan linjoja, jotka voivat tehdä päätelmiä. Meidän on kehitettävä erityisiä pienempiä kielimalleja, sekä pieniä että suuria malleja. Kaksi viimeistä kysymystäni ovat nyt vähän aiheen vierestä. Onko olemassa tv-sarjaa tai elokuvaa, jonka mielestäsi toimii parhaiten tekoälyn kanssa? Tykkäsit katsoa sitä paljon, tai voin suositella kirjaa elokuvan sijaan, joka käsittelee tekoälyn käsitettä erittäin hyvin. Tai sanotaan vaikkapa kirjailija, ehdotan kirjailijaa. Tällä hetkellä tämä työ on tekoälyä, itse asiassa se ei ole kovin älykästä juuri nyt, se on erittäin suuria tilastollisia malleja, jotka ennustavat ihmisen jalanjälkiä. Pääasia on tietoisuus. On suuri ero sen suhteen, milloin tämä kone tulee olemaan tietoinen, tai jos se on todella tietoinen juuri nyt, miten aiomme lähestyä sitä kymmeneen. Se on todella hyvä. Toimivia kirjoittajia on kaksi. Tieteiskirjallisuuden isä on Saydam Ayzek, Asimo. Tämä on ehdottomasti pakollinen luettava Foundation-sarjassa, ja hänen Foundation-sarjassaan on jopa erityinen universumitermi. Nimesimme galaksin yrityksen mukaan. Toinen on venäläinen kirjailija Sanisila. Vaikka lukisit näiden kahden lyhyet tarinat. Lähes kaikissa nykyisissä tieteiselokuvissa, en halua puhua siitä liikaa, mutta kaikissa näkemissäni se on jälki. Kaikissa niissä skenaariot on jo käsitelty. Voin kertoa, että molemmat kirjailijat herättävät teissä kamalan mielikuvituksen. Loistava neuvo, sitten tietoisuudesta puheen ollen, tulen viimeiseen kysymykseen. Voisiko tekoäly jonain päivänä ottaa maailman tai maailmankaikkeuden hallinnan? Vastaan ​​kysymykseen kysymyksellä. Jos hän ottaa vallan, tiedämmekö me siitä? Sitten ehkä hän otti vallan, ja se onkin oikeastaan ​​tarkoitus. Minulla on viisi sukutarinaa, jotka hallitsevat maailmaa ja niin edelleen. Ehkä se on totta, ehkä siihen tottuu, mutta mielestäni ihmisen organisaatio on itseorganisoituva, itse sopeutuva. Näitä käsitteitä käytetään paljon akateemisessa maailmassa, eli olemme kuin lintuparvi, lennämme yhdessä jonnekin. Joskus, silloin tällöin, pioneerit tulevat ja muuttavat suuntaamme, mutta mielestäni ympäristö on täysin itseorganisoituva ja itseorganisoituva. Nyt jotkut ovat keskuudessamme. On olemassa robottilintuja. Hallitsevatko ne meitä vai eivät? Katsotaanpa, mitä tapahtuisi, jos he onnistuisivat, ja mitä tapahtuisi, jos he eivät onnistuisi. En usko, että asialle on paljon tehtävissä. Elon Musk tekee oikean asian. Meidän on lähdettävä tältä planeetalta ja löydettävä vaihtoehtoinen planeetta. Ongelma menee siihen suuntaan. Joten erdem, kiitos paljon idean jakamisesta, johon osallistuit. Tänään puhuimme siitä, mitä meitä odottaa tulevina vuosina teknologian kasvattamisessa, erdem eser toiseksi. Jos haluat pysyä ajan tasalla ja tukea uusia videoitamme, sinun on tilattava kanavamme, tykättävä, kommentoitava tai jaettava ne niin paljon, että näen sinut.