Intelligence artificielle

AI est-il notre dernier espoir pour une grande perturbation? Ou simplement le plus récent?

AI est-il notre dernier espoir pour une grande perturbation? Ou simplement le plus récent?


Comment l'incapacité du Big Data à tenir ses promesses augmente la pression et les attentes en matière d'IA

AI est notre dernier espoir? Allons pomper les pauses. Un des problèmes inhérents à une industrie comme AI et ML est la lutte entre la réalité et la fantaisie. Entre ce que c'est et ce que cela pourrait être.

Au cours des années, la technologie moderne a fait l’objet de nombreuses promesses. En tant que telles, les industries ont versé des milliards dans elles. Si ce n’est ni l’IA ni le ML, c’est le cloud. Si ce n’est pas le cloud, c’est le «Big Data».

Le problème, c’est que l’écart entre ce qui est promis et ce qui est livré est souvent plus large que ce que nous tenons à admettre. Prenez le Big Data comme exemple. Le Big Data était probablement le «dernier nouvel espoir» qui a éclaté. Massivement.

Nous avons dépensé des milliards dessus

Et continuez à le faire! Selon certains, l’industrie du Big Data représente environ 100 milliards de dollars. C’est peut-être une estimation prudente, mais c’est un chiffre rond avec lequel nous pouvons travailler.

Si les mégadonnées valent 100 milliards de dollars par an, nous estimons qu'environ 40% de cette somme est consacrée aux services professionnels. En dépit de la concentration et des investissements importants, vous pourriez être surpris d'apprendre combien échouent. Selon certaines statistiques, environ 85% de tous les projets Big Data sont décevants.

Quoi que vous fassiez, cela représente beaucoup d’argent. Alors, AI est notre dernier espoir? Souvenons-nous des "derniers espoirs" et des grandes promesses.

Mais l’échec ne fait-il pas partie du risque?

Il est vrai que la plupart des entreprises créées aujourd'hui échoueront. AI, ML et Big Data ne sont pas à l'abri des mêmes forces du marché, qui déterminent quelle application de vidéo en continu dépassera les autres ou quel service de boîte d'abonnement régnera.

Dans n'importe quel espace, il y a des échecs. Beaucoup d'entre eux. Et c’est vrai qu’ils ne sont pas toujours mauvais. Il peut y avoir une valeur dans l'échec. La connaissance peut être acquise. Les processus peuvent être modifiés. Comme Thomas Edison est souvent cité:

«Je n’ai pas échoué. Je viens de trouver 10 000 façons qui ne fonctionneront pas. "
-Thomas Edison, peut-être.

Le sentiment ci-dessus fonctionne très bien sur une tasse de café ou un t-shirt. Dans le monde réel, un échec de 20 milliards de dollars a peu de joie.

Le problème en ce qui concerne le Big Data est qu’une grande partie de celle-ci aurait pu être évitée. Voici ce que nous avons vu avec l’afflux de Big Data: une campagne à influence commerciale qui a eu un impact considérable sur la manière dont les décisions commerciales ont été prises.

Donc, le Big Data est mauvais?

Loin de là. Le Big Data est fantastique, étant donné la bonne application. Cependant, cette véritable hausse météorique est due en grande partie à deux facteurs:

Le coût du stockage sur disque dur depuis l'époque où nous savions ce qu'était un disque dur à aujourd'hui est énorme. Il serait presque impossible d'exagérer le coût bas du stockage des données maintenant. De milliers de dollars par Mo à la fin des années 50; aux fractions de cent aujourd'hui.

Entrez dans le Big Data et mélangez une quantité non négligeable de pression commerciale, à savoir: «Tirez-vous le maximum de vos données?». Vous avez une industrie de 100 milliards de dollars qui explose avec des promesses de ce que pourraient être.

«Vous ne voulez pas en faire plus avec vos données? À l’ère moderne, il est peu coûteux d’obtenir, de stocker moins cher, et nous pouvons l’analyser et développer toutes sortes d’initiatives rentables. »

Qu'est-ce que vous obtenez lorsque vous dites aux sociétés d'un million de dollars qu'il y a plus d'argent à gagner ici et que le coût associé à la libération de ce potentiel est faible?

Vous obtenez une industrie de presque 100 milliards de dollars au jour le jour.

Encore une fois, il ne faut pas sous-estimer la valeur du Big Data. Compte tenu de sa bonne application, le Big Data peut être tout cela. Ce n’est tout simplement pas le cas pour tous les utilisateurs. Et au pire, c’est une fausse promesse basée sur la pression commerciale de faire partie de la prochaine grande initiative.

AI est notre dernier espoir?

À peine. L'un des avantages d'AI et de ML par rapport à l'énigme du Big Data est qu'il existe beaucoup plus d'opportunités d'identifier des solutions pouvant être mises en œuvre de manière réaliste. Ces solutions peuvent avoir un impact réel et perceptible.

Cela dit, la notion de tous ces concepts; IA, ML, Big Data, etc., qui offrent une valeur illimitée ou qui sont les sauveurs de la société, de l’humanité ou tout simplement des affaires, sont débordés. Nous pensons que positionner ces technologies de cette manière est une position fondamentalement viciée.

Plutôt que de se demander si l'IA sera le sauveur, nous le voyons un peu différemment. Il est plus urgent de fournir une réponse au fait que Big Data n’ait pas tenu ses promesses en tant que dernier grand sauveur.

Considérez la ruée vers l'or

Cet espoir irrationnel selon lequel les possibilités et les capacités illimitées pour l'IA et le ML sont viciées. Nous comparerions cela à la mentalité d’une ruée vers l’or. C’est-à-dire que des milliers de personnes affluent pour promettre quelque chose d’extraordinaire. De plus, des milliers de personnes qui n’ont aucun intérêt à faire de la prospection se sentent obligées de prendre part à l’action, de peur de passer à côté.

Nous savons ce qui s'est passé là-bas. La grande majorité n'a pas faire fortune. La majorité des personnes qui fait frappez-le riche, ne le faites pas en trouvant de l'or. Au contraire, ils vendaient des outils, un hébergement, des fournitures et d’autres accessoires auxiliaires à ceux qui cherchaient à s'enrichir.

Il serait paresseux de faire référence à l’or du fou. Cependant, il convient de souligner que AI, ML et Big Data sont des ne pas intrinsèquement l’or des imbéciles. Ni est réel or.

Cependant, les fausses promesses et les pressions hyper-commerciales visant à transformer ces systèmes en une chose qu’elles ne sont pas peuvent parfois donner l’impression que cela se produit.

Il existe une immense pression sociale et commerciale pour chasser l'objet brillant. Que ce soit de l’or, du Big Data ou même de l’IA. Cependant, nous devrions avoir une norme éthique pour la rapidité avec laquelle nous réagissons à de telles impulsions.

Au fur et à mesure que de nouvelles technologies et de nouveaux procédés entreront en vigueur, la pression pour les adopter va continuer. D'un point de vue pragmatique, nous devrions résister à l'envie d'adopter pour le plaisir d'adopter. Nous devrions plutôt nous concentrer sur les applications pratiques de ces outils et sur la manière dont ils peuvent au mieux répondre à nos besoins personnels et professionnels.

Qu'est-ce que cela signifie pour l'IA?

Les données volumineuses, bien qu'utiles, n'ont vraiment pas tenu leurs promesses. Stockage sans fin, application pratique généralisée, analyse génératrice de bénéfices incommensurable, la liste est longue.

Pour éviter de tomber dans le même piège, il convient de noter que l’IA et le ML ont déjà atteint certains de ces objectifs dans diverses applications. Et ils continueront à innover et à explorer.

L'IA et le ML vont probablement perturber considérablement une ou plusieurs industries. Cependant, il est difficile de prévoir avec précision où, quand et comment cela se concrétisera.

Pour le moment, ceux d'entre nous qui sommes dans cet espace devraient adopter un mantra éthique: ne pas exagérer, exagérer et sous-livrer. Avec ces technologies, il existe suffisamment de possibilités incroyables que nous n’avons pas à promettre au monde.

AI est notre dernier espoir? Probablement pas. Ce n’est que le dernier. Mais pour avoir une force véritable, révolutionnaire et même perturbatrice; il n’est pas nécessaire que ce soit la fin, toutes les innovations technologiques.

Il faut que ça fonctionne. Et plus important encore, travaillez pour ce que vous devez faire.

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