Pensez deux fois à propos d'une entreprise lorsque vous continuez à entendre ces 4 Buzzwords AI

28 juillet 2018

7 min de lecture

Les opinions exprimées par les entrepreneurs sont les leurs.

Pour chaque entreprise qui utilise l'IA pour faire quelque chose de révolutionnaire, il y en a d'autres qui ne le sont pas. Le rapport "Tendances numériques" d'Adobe publié par Adobe en 2018 révèle que seulement 15% des entreprises utilisent actuellement l'intelligence artificielle, 31% l'ont à l'ordre du jour pour l'année prochaine, mais cette demande ne correspond pas nécessairement augmenter dans les produits IA de haute qualité.

J'ai appris cela à la dure en 2016. Nous cherchions à autoriser un modèle pour une tâche très spécifique, ce qui conduisait à l'horreur. Nous sommes nous-mêmes une société d'IA, mais nous nous concentrons exclusivement sur la compréhension du langage et la PNL. Un de nos clients cherchait à ajouter une reconnaissance d'image à l'un de nos grands modèles d'IA, nous avons donc commencé à chercher des partenaires qui étaient bons en reconnaissance d'image. Et c'était vraiment dur. Nous avons fini par nous installer sur un fournisseur que notre client recommandait. Sur le papier, l'entreprise semblait bonne. L'équipe des ventes nous a montré des études de cas, et j'avais entendu les noms des scientifiques de données mentionnés dans les canaux Slack à propos de l'apprentissage automatique. Mais quand nous avons branché l'IA, les résultats étaient totalement insatisfaisants. Nous aurions dû passer plus de temps à faire preuve de diligence raisonnable et à parler avec l'équipe d'apprentissage automatique (ou du moins un cadre informé). Lorsque nous avons essayé de résoudre le problème avec l'équipe de vente, il est devenu clair qu'ils n'avaient aucune idée de ce que la technologie a fait. Cette séparation entre l'équipe de vente et l'équipe d'ingénierie est un énorme problème avec l'intelligence artificielle – les gens qui vendent les solutions doivent comprendre comment l'intelligence artificielle fonctionne.

sans expérience dans le domaine. Et quand vous combinez la complexité de la technologie avec le nombre de personnes qui entrent dans le jeu, c'est une recette pour le désastre. Il est difficile de valider à quoi ressemble une bonne performance; il n'y a pas beaucoup de repères largement établis pour la confiance ou l'exactitude de l'intelligence artificielle dans différents secteurs, et certaines entreprises profitent de la confusion. Et l'IA est assez compliquée sans avoir à trier les fanfaronnistes en mouvement

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Le cycle de battage turbulent de l'IA [19659009] AI a un énorme potentiel – sa valeur de marché devrait atteindre plus de 190 milliards de dollars d'ici 2025, selon Research and Markets – ce qui a donné lieu à un cycle de battage médiatique dont la technologie le monde n'a pas vu. Certains débutants dans l'industrie vous feraient croire qu'ils peuvent résoudre tous vos problèmes avec un réseau de neurones récurrents prêts à l'emploi alors qu'en réalité, l'IA fonctionne mieux quand elle est hyperspécialisée.

Discerner entre vrai et faux signifie creuser plus profond un regard plus attentif sur les équipes de mise en œuvre et d'ingénierie. Il existe des différences entre les scientifiques de données, les testeurs d'AQ, les linguistes, les ingénieurs de données et les ingénieurs en apprentissage automatique. Il est impératif de savoir si ces personnes connaissent vraiment l'IA ou si elles essaient juste de l'encaisser – cela vous épargnera du chagrin dans l'avenir. Être à l'affût de ces mots à la mode devrait vous aider à distinguer entre le battage médiatique et le réel.

Genius?

Quiconque dit qu'il a créé quelque chose sensible alimenté par l'IA qui résoudra par magie tous les problèmes du monde ment . Les modèles d'IA et d'apprentissage automatique fonctionnent bien lorsqu'ils sont axés sur des tâches spécifiques. Nous ne sommes pas dans " Age of Ultron ." Comme les «génies» du Genius Bar d'Apple, l'IA ne peut faire que ce qu'elle est entraînée.

Le fantasme d'un IA «génie» est une tactique de marketing qui obscurcit la valeur de l'IA. Quand un modèle est supposé tout faire et tombe à plat, les gens font moins confiance à l'IA. Même les géants de la technologie avec un talent d'IA bien payé ont des problèmes quand ils vont trop loin trop vite. En 2016, par exemple, un Uber auto-piloté par la reconnaissance d'image AI a couru des lumières rouges à San Francisco .

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Apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est puissant, mais de nombreuses entreprises lancent le terme sans mandat. Il y a une blague de l'industrie à ce sujet: "L'apprentissage profond est comme le sexe au lycée .Tout le monde dit qu'ils le font, mais seulement quelques-uns le sont réellement, et ils le font probablement mal."

"Apprendre en profondeur" sur leur page d'accueil, car il semble que leur IA est "super profonde, l'homme." L'apprentissage en profondeur peut, en fait, être un outil puissant, mais parfois il n'a tout simplement pas de sens pour le problème en question. Prendre la cuisine, par exemple. Quand un scientifique a essayé d'enseigner un modèle d'apprentissage profond pour assembler des recettes les résultats étaient hilarants.

Si une entreprise dit utiliser l'apprentissage en profondeur sur des problèmes où il n'y a pas de grands ensembles de données, probablement faire semblant. L'apprentissage en profondeur peut changer votre vie, mais il peut aussi perdre votre temps si vous utilisez un réseau neuronal profond juste pour le facteur de battage. Il y a des entreprises qui utilisent l'apprentissage profond pour écrire des discours même si ne fonctionne pas

La compréhension du langage naturel

NLU est, simplement, la capacité de l'IA à traiter et comprendre le langage basé sur cette langue. NLU peut être une partie nécessaire de l'entreprise, et la technologie a parcouru un long chemin en quelques années. Considérez la différence entre Siri sortant de la porte avant redressant les choses . La capacité de l'IA à traiter une idée relayée par une personne et à y attacher une réponse qui résout le problème de la personne est ahurissante. Mais vous devez toujours vous méfier des charlatans.

Beaucoup de consultants semblent penser qu'ils ont magiquement encapsulé l'expertise de l'IA, et ils lancent le NLU pour décrire leur travail, mais ils ne le font pas à moins qu'ils ne le soient réellement. l'apprentissage du modèle, pas seulement l'ajout d'une couche de service sur le dessus. Cela peut être utile dans certains cas, mais le terme lui-même ne signifie pas toujours ce qu'il semble être. Pour déterminer si un fournisseur est légitime, demandez quelle approche il a utilisée pour ajuster ses données d'entraînement.

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Intelligence augmentée

pour accrocher à la tendance de l'IA en annonçant "intelligence augmentée", comme dans "nous augmenterons votre intelligence avec AI" – mais AI fait déjà cela hors de la boîte. C'est l'idée. Ajouter un intermédiaire qui ne touche pas activement les algorithmes peut ajouter beaucoup de déchets dans une industrie qui est censée éliminer le gaspillage.

Évitez les entreprises qui vendaient des autocollants numériques il y a 24 mois mais qui s'appellent aujourd'hui des experts en IA. Beaucoup de ces entreprises embauchent des «spécialistes en apprentissage automatique», un titre de poste qui n'existait pas il y a six mois. Les offres d'emploi en ingénierie de l'apprentissage par machine ont presque décuplé depuis 2012 selon le «Rapport sur les emplois émergents aux États-Unis» de 2017. C'est génial de voir la croissance de l'industrie, mais est-ce que tous ces ingénieurs peuvent écrire des algorithmes et former des modèles? Sinon, soyez prudent.

Il y a beaucoup de compagnies d'IA qui font des choses révolutionnaires qui peuvent très bien changer des vies pour le mieux. Mais chaque histoire à succès engendre une douzaine de nouveaux "je-sais-tout". Assurez-vous de poser les questions difficiles pour vous assurer que vous parlez aux bonnes personnes – ou du moins amusez-vous à la pléthore de jeux de hasard que vous pourrez maintenant identifier.