AUTOR: TYLER DURDEN
Od czasu podjęcia pierwszych kroków w nauczaniu komputerowych strategii gier planszowych w 1950 roku, badania nad sztuczną inteligencją przeszły długą drogę.
Jak wskazuje Florian Zandt ze Statista poniżej, w szczególności w 21 wieku uczenie maszynowe i jego obietnica ulepszeń algorytmów w czasie rzeczywistym poprzez doświadczenie i zapewnienie dostępu do większej ilości danych stała się największym pojedynczym celem badawczym w tej dziedzinie.
Jak pokazuje Zandt na poniższym wykresie, na podstawie danych dostarczonych przez OECD. Projekt AI, Chiny są na dobrej drodze do prześcignięcia tradycyjnych potęg badawczych sztucznej inteligencji w nadchodzących latach.
Podczas gdy Stany Zjednoczone nadal przewodzą światu z około 150 000 prac badawczych na temat sztucznej inteligencji opublikowanych w 2021 r., Produkcja Republiki Ludowej nie jest tak odległa dzięki astronomicznemu wzrostowi w ciągu ostatnich dwóch dekad. Kraj Azji Wschodniej przekroczył liczbę artykułów badawczych dotyczących sztucznej inteligencji opublikowanych w każdym z 27 krajów UE łącznie w 2008 r. i obecnie zajmuje drugie miejsce z około 138 000 artykułów przesuniętych do publikacji w 2021 r. Ogólnie rzecz biorąc, w ciągu ostatnich dwóch dekad zwiększyła swoją wydajność badawczą o 3 350 procent.
Więcej infografik znajdziesz w Statista
Mimo że badania nad sztuczną inteligencją doprowadziły do poprawy wydajności w prawie każdym sektorze, jaki można sobie wyobrazić, nie jest pozbawiona wad, jeśli nie zostanie sprawdzona.
Na przykład dochodzenie Gizmodo opublikowane w grudniu 2021 r. ujawniło, że PredPol, predykcyjne oprogramowanie policyjne oparte na sztucznej inteligencji, rzekomo odtwarzało stronniczość zamiast wydawać neutralne osądy ze względu na stronniczy charakter danych, na których został przeszkolony, w większości pozostawiając głównie białe dzielnice poza równaniami.
Przetlumaczono przez translator Google
zrodlo:https://www.zerohedge.com/
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz