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借助機器學(xué)習(xí)的適應(yīng)性來鞏固人類的想象力和創(chuàng)造力

倩倩 ? 來源:文財網(wǎng) ? 2020-09-16 14:27 ? 次閱讀
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人工智能AI)作為一項令人難以置信的驚人創(chuàng)新而迅速發(fā)展,其應(yīng)用無限。它顯示出能夠自動執(zhí)行例行任務(wù)(例如我們的日常工作)的能力,同時還通過新的洞察力增強了人員的能力。借助機器學(xué)習(xí)的適應(yīng)性來鞏固人類的想象力和創(chuàng)造力,正在以驚人的速度推動我們的洞察力和理解力。

然而,巨大的力量帶來了巨大的責(zé)任。尤其是,由于其可能造成破壞性影響,人工智能在許多方面引起了擔(dān)憂。這些憂慮包括勞動力流離失所,失去保護,決策中可能存在的偏見以及對自動化系統(tǒng)和機器人缺乏控制。盡管這些問題值得注意,但同樣可以通過正確的計劃,監(jiān)督和治理來解決。

眾多的人工智能系統(tǒng)與人接觸時,應(yīng)該了解人們的行為方式和需求。這將使它們更有價值,并且使用起來更加安全。理解人們至少可以通過兩種方式使智能系統(tǒng)受益。首先,智能系統(tǒng)必須收集個人需求。在很長的一段時間內(nèi),我們將設(shè)計可以從人們那里獲得指導(dǎo)和目標(biāo)的AI框架。但是,人們并不總是準(zhǔn)確地說明他們的意思。誤解一個人的意圖可能會導(dǎo)致失敗。其次,要克服無法理解人類的演講或書面語言的問題,請考慮以下事實:如果部分準(zhǔn)則或目標(biāo)被隱含或理解,則完全可以感知的方向會導(dǎo)致失望。

以人為中心的AI同樣也承認人們對智能系統(tǒng)同樣難以理解。當(dāng)我們考慮可以理解人的智能框架時,我們通常會考慮正常的語言和語音處理,即智能系統(tǒng)是否可以對發(fā)聲做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。自然語言處理,語音處理和活動識別是構(gòu)建有用的智能系統(tǒng)的重大挑戰(zhàn)。為了真正有效,人工智能和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要一種關(guān)于人類的思維理論。

負責(zé)任的AI研究是一個新興領(lǐng)域,倡導(dǎo)在部署機器學(xué)習(xí)模型時采用更好的實踐和技術(shù)。目的是在建立信任的同時,將潛在風(fēng)險不僅限于部署這些模型的組織,還不僅限于它們所服務(wù)的用戶。

負責(zé)任的AI是將大量這些基本實踐整合在一起的結(jié)構(gòu)。它圍繞以一種可預(yù)見的,以用戶期望,權(quán)威性質(zhì)量以及文化法律和標(biāo)準(zhǔn)可預(yù)測的方式,保證對AI技術(shù)進行道德,透明和負責(zé)任的使用。負責(zé)任的AI可以防止單方面信息或算法的使用,確保倡導(dǎo)自動化決策和合理決策,并有助于保持用戶信任和個人隱私。通過給出明確的參與規(guī)則,負責(zé)任的AI可以使受到公共和國會審查的公司提高并了解具有說服力和負責(zé)任的AI的突破性能力。

以人為本的機器學(xué)習(xí)是迄今為止業(yè)務(wù)中更重要的概念之一。斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院等領(lǐng)先組織正在明確設(shè)立實驗室以鼓勵這種科學(xué)。麻省理工學(xué)院將此概念定義為“設(shè)計,開發(fā)和部署以深遠,有意義的方式向人類學(xué)習(xí)并與人類合作的信息系統(tǒng)?!?/p>

人們經(jīng)常將工作的未來描述為由機器人設(shè)備和大量聲稱是人的算法所控制。然而,根據(jù)德勤(Deloitte)最近對企業(yè)高管的研究,實際上已經(jīng)在很大程度上計劃采用AI,以使流程更有效,升級產(chǎn)品和服務(wù)以及制造新產(chǎn)品和服務(wù),該公司將減少員工人數(shù)作為其最不重要的目標(biāo)進行了評估。

在機器人技術(shù)和自動操作員中設(shè)置常識性故障是無關(guān)緊要的。例如,機器人去藥房并獲得了專業(yè)處方藥。由于人類生病了,因此個人可能希望機器人盡快返回。如果機器人直接去藥店,在柜臺后面,拿到藥,再拿回來,它將成功并且將執(zhí)行時間和金錢減到最少。我們同樣會說,它洗劫了藥店,因為它對為產(chǎn)品交換金錢的社會結(jié)構(gòu)不感興趣。

常識性知識的程序形式可以作為與人互動時使用心智理論的理由,可以使人與人之間的合作更加自然。盡管ML和AI決策算法在人類決策中的工作原理是獨一無二的,但該框架的行為隨后對于個人而言更為明顯。同樣,它也使與個人的交互更加安全:鑒于操作員使用常識性的程序細節(jié)填寫了一個不確定的目標(biāo),因此可以減少常識性目標(biāo)失誤;以及一名專家,該專家將按照個人的期望進行示范,從本質(zhì)上避免了與將人類行為的思想理論應(yīng)用到智能主體上的個人發(fā)生沖突。

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