Nie wiemy (i nie możemy) zrozumieć, w jaki sposób uczenie maszynowe działa w każdym znaczeniu symbolicznym (w przeciwieństwie do redukcyjnym). Podobnie, nie wiemy, jakie struktury i procesy w naszym mózgu umożliwiają przetwarzanie symboli w inteligentny sposób: abstrakcji, komunikacji i rozumowania za pomocą symboli, niezależnie od tego, czy są to słowa czy zmienne matematyczne, oraz w odniesieniu do domen i problemów. Co więcej, nie mamy przekonującej ścieżki do postępu od pierwszego rodzaju systemu, uczenia maszynowego, do drugiego, ludzkiego mózgu. Innymi słowy - niezależnie od prawdziwego postępu w uczeniu maszynowym - jest to kolejny ślepy zaułek w odniesieniu do inteligencji: trzecia zima AI wkrótce nadejdzie .Istnieje już argument, że możliwość przesłuchania systemu sztucznej inteligencji o tym, jak doszło do jego wniosków, jest podstawowym prawem. Za trzecią zimę w 2018 roku jest za dużo pieniędzy za uczeniem maszynowym, ale niedługo minie ograniczona natura upowszechniania się sztucznej inteligencji.
W skrócie, tak się stało Credits: matter2media
Co dalej?
Nasze życie skąpane jest w danych: od zaleceń dotyczących tego, kogo "śledzić" lub "przyjaciela" do autonomicznych pojazdów napędzanych danymi.
Żyjemy w dobie dużych zbiorów danych, a każdy kliknięty link, każda wysyłana wiadomość i każdy ruch, który tworzymy, generujemy potoki informacji.
W ciągu ostatnich dwóch lat świat wyprodukował ponad 90 procent wszystkich danych cyfrowych, jakie kiedykolwiek stworzono. Nowe technologie zużywają 2,5 miliona bajtów dziennie. Dane przesyłane są z mediów społecznościowych i telefonów komórkowych, satelitów pogodowych i teleskopów kosmicznych, aparatów cyfrowych i kanałów wideo, dokumentacji medycznej i zbiorów bibliotecznych. Technologie monitorują liczbę kroków, którymi chodzimy każdego dnia, strukturalną integralność zapór i mostów oraz ledwo odczuwalne wstrząsy, które wskazują, że dana osoba rozwija chorobę Parkinsona.
Dane w wieku AI zostały opisane na wiele sposobów: nowe złoto , nowa ropa , nowa waluta, a nawet nowy bekon . Wszyscy już to wiedzą: dane są dużo warte dla firm, od audytu po e-commerce. Pomaga jednak zrozumieć, co może i czego nie może zrobić, to rozróżnienie, z którym wiele w świecie biznesu musi sobie poradzić.
