Hayvanları Anlamak Yapay Zekadan En İyi Şekilde Yararlanmamıza Nasıl Yardımcı Olabilir?

Hayvanları Anlamak Yapay Zekadan En İyi Şekilde Yararlanmamıza Nasıl Yardımcı Olabilir?Özerk otomobiller bundan daha akıllı değildir. X havalı

Her gün sayısız başlık dünya çapında sayısız kaynaktan ortaya çıkıyor korkunç sonuçların uyarılması ve gelecek vaat eden ütopik gelecekler - hepsi yapay zeka sayesinde. AI “işyerini dönüştürüyor” diyor Wall Street Journal, süre Kısmet dergisi bize “yaşamlarımızı değiştirecek” bir “AI devrimi” ile karşı karşıya olduğumuzu söylüyor. Fakat AI ile etkileşimin nasıl olacağını ya da nasıl olması gerektiğini gerçekten anlamıyoruz. Konuşma

Yine de, AI hakkında düşündüğümüzde kullanabileceğimiz bir konsepte sahip olduğumuz ortaya çıktı: Hayvanlar hakkında böyle düşünüyoruz. Şimdi insanların AI'yı nasıl kullandıklarını inceleyen eski bir hayvan eğitmeni olarak (kısaca da olsa), hayvanların ve hayvan eğitiminin bize hem şu an hem de yapay zeka hakkında nasıl düşünmemiz, yaklaşmamız ve etkileşime girmemiz gerektiği konusunda bize çok şey öğretebileceğini biliyorum. geleceği.

Hayvan analojileri kullanmak Düzenli insanların yapay zekanın karmaşık yönlerinin çoğunu anlamalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, bu sistemlere yeni becerilerin en iyi nasıl öğretileceğini ve belki de en önemlisi, AI'nın yeni olasılıklarını kutlarken bile, sınırlarını nasıl doğru bir şekilde kavradığımızı düşünmemize yardımcı olabilir.

Kısıtlamalara bakmak

AI uzmanı olarak Maggie Boden açıklıyor“Yapay zeka, bilgisayarların zihinlerin yapabileceği birçok şeyi yapmasını istiyor.” AI araştırmacıları, bilgisayarlara akıl yürütmeyi, algılamayı, planlamayı, hareket etmeyi ve dernek kurmayı öğretiyorlar. AI, büyük veri kümelerinde kalıplar görebilir, bir olayın meydana gelme olasılığını tahmin edebilir, bir rota planlayabilir, bir kişinin toplantı programını yönetebilir ve hatta savaş oyunu senaryoları oynayabilir.

Bu yeteneklerin çoğu, kendi başlarına şaşırtıcı değildir: Elbette bir robot bir alan etrafında dönebilir ve hiçbir şeyle çarpışamaz. Fakat her nasılsa AI bilgisayar, görevleri başarmak için bu becerileri bir araya getirmeye başladığında daha büyülü görünüyor.

Örneğin, özerk arabaları alın. Sürücüsüz otomobilin orijini, 1980 dönemi Savunma İleri Araştırma Projesi Ajansı projesi kapsamında. Özerk Kara Aracı. Projenin hedefleri, bilgisayar görme, algı, planlama ve robotik kontrol araştırmalarını teşvik etmekti. 2004'te ALV eforu ilk oldu Grand Challenge Kendi kendini süren otomobiller için. Şimdi, çabanın başlamasından bu yana 30 yıldan daha uzun bir süredir sivil piyasada özerk veya kendi kendine sürüş arabalarının eşiğindeyiz. İlk yıllarda, çok az insan bu kadar büyük bir başarının imkansız olduğunu düşünüyordu: Bilgisayarlar araba kullanamıyordu!

DARPA Grand Challenge, özerk araçların gelişimini zorladı.


InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın


Yine de gördüğümüz gibi onlar yapabilir. Özerk otomobillerin yeteneklerini anlamamız oldukça kolaydır. Ancak onların sınırlarını anlamak için mücadele ediyoruz. Sonra 2015 ölümcül Tesla kazasıOtomobilin otomatik pilot işlevinin, şeridinden geçen bir treyler çekişini algılayamadığı yerlerde, Tesla'nın otomatik pilotunun gerçekte ne kadar sınırlı olduğuna dair yerçekimi kavrayabiliyor. Şirket ve yazılımı ihmalden kurtulmuş Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi tarafından, müşterilerin aracın ne yapıp yapamayacağını gerçekten anlayıp anlamadıklarını belirsizliğini korumaktadır.

Ya Tesla sahiplerine söylenmediyse otopilotun “beta” versiyonunu kullanmak ama daha ziyade yarı özerk bir araba solucanın zihinsel denkliği? “Sağlayan” “istihbarat” denilentam otomatik sürüş özelliği“Gerçekten de nesneleri algılamak ve onlardan kaçınmak, görüntüdeki öğeleri tanımak ve sınırlı planlama yapmak için oldukça iyi olan dev bir bilgisayar. Bu, araç sahiplerinin insan girişi veya gözetimi olmadan gerçekten ne kadarını yapabileceği konusundaki görüşlerini değiştirebilir.

Nedir?

Teknoloji uzmanları AI'yı nasıl inşa edildikleri konusunda açıklamaya çalışırlar. Örneğin, derin öğrenme. Bu kullanan bir tekniktir çok katmanlı ağlar Nasıl görev yapılacağını öğrenmek. Ağların çok miktarda bilgiyi işlemesi gerekir. Ancak, ihtiyaç duydukları verilerin hacmi, ağlardaki derneklerin ve algoritmaların karmaşıklığı nedeniyle, insanların ne yaptıklarını nasıl öğrendiklerini genellikle belirsizdir. Bu sistemler belirli bir görevde çok iyi olabilir, ancak onları gerçekten anlamıyoruz.

AI'yı insanüstü veya yabancı bir şey olarak düşünmek yerine, onları hayvanlara benzetmek daha kolaydır, zeki insan dışı deneyimler eğitimi aldık.

Örneğin, kullanacak olsaydım takviye öğrenme oturması için bir köpek yetiştirmek için, köpeği övmek ve o komuta oturduğunda ona davranır vermek istiyorum. Zamanla, emri davranışla emirle ilişkilendirmeyi öğrenirdi.

Bir köpeğe oturmak, yapay zeka eğitimi gibi bir şeydir.

Bir AI sisteminin eğitimi hemen hemen aynı olabilir. İçinde takviye derin öğrenmeinsan tasarımcılar, ne istediklerini gördüklerinde bir sistem kuruyor, ne öğrenmek istediklerini öngörüyor, bilgi veriyor, eylemlerini izliyor ve geri bildirim (övgü gibi) veriyor. Temel olarak, AI sistemine, eğittiğimiz hayvanları tedavi ettiğimiz gibi uygulayabiliriz.

Analoji de daha derin bir seviyede çalışır. Oturan köpeğin “aşk” veya “iyi” gibi karmaşık kavramları anlamalarını beklemiyorum. Bir davranış öğrenmesini bekliyorum. Köpeklerin oturmasını, kalmasını ve yuvarlanmasını sağlayabildiğimiz gibi, arabaları kamuya açık yollarda dolaştırmak için AI sistemlerini alabiliriz. Ama arabanın beklemek için çok fazlaçözmek"The Acil durumların yönlendirilmesinde doğabilecek etik sorunlar.

Araştırmacılara da yardım etmek

AI'yı eğitilebilir bir hayvan olarak düşünmek sadece genel halka açıklamakta faydalı değildir. Ayrıca, teknolojiyi inşa eden araştırmacılar ve mühendisler için de faydalıdır. Bir AI alimi bir sisteme yeni bir beceri öğretmeye çalışıyorsa, süreci bir hayvan yetiştiricisinin perspektifinden düşünmek olası sorunları veya komplikasyonları belirlemeye yardımcı olabilir.

Mesela, köpeğimi oturmak için eğitmeye çalışırsam ve her ne zaman buzzer fırına “oturduğumu” söylersem köpeğim, sadece benim emrimle değil, aynı zamanda sesimin sesiyle oturmaya başlayacaktır. Fırının zili. Temelde sesli uyarı, köpeğe oturtmasını söyleyen ve “kazayla takviye” olarak adlandırılan bir sinyal haline gelir. AI sistemlerinde yanlışlıkla çalışmayan takviye veya sinyalleri ararsak, düzgün çalışmayan şeyleri daha iyi biliriz. yanlış, ama aynı zamanda hangi özel yeniden eğitme en etkili olacaktır.

Bu, AI eğitimi sırasında hangi mesajları verdiğimizi ve AI'nın çevre ortamında ne gözlemleyebileceğini anlamamızı gerektirir. Fırın zili basit bir örnektir; Gerçek dünyada çok daha karmaşık olacak.

AI liderlerimizi kabul etmeden ve yaşamlarımızı ve işlerimizi robotlara teslim etmeden önce, yarattığımız zekâ türlerini duraklatmalı ve düşünmeliyiz. Özel eylemlerde veya görevlerde çok iyi olacaklar, ancak kavramları anlayamıyorlar ve hiçbir şey bilmiyorlar. Peki düşündüğün zaman binlerce bombardımanı Yeni bir Tesla arabası için, otomatik pilot işlevinin gerçekten çok hızlı ve seksi bir solucan olduğunu unutmayın. Gerçekten hayatınızı ve sevdiklerinizin hayatlarını solucan üzerinde kontrol etmek istiyor musunuz? Muhtemelen hayır, o yüzden ellerini direksiyonda tut ve uykuya dalma.

Yazar hakkında

Heather Roff, Kıdemli Araştırma Görevlisi, Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Bölümü, Oxford Üniversitesi; Araştırma Bilimcisi, Global Güvenlik Girişimi, Arizona Devlet Üniversitesi

Bu yazı orijinalinde Konuşma. Okumak Orijinal makale.

İlgili Kitaplar

{amazonWS: searchindex = Kitaplar; anahtar kelimeler = Yapay Zeka; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf'i takip et

facebook-icontwitter-ikonrss-ikon

E-posta ile son alın

{Emailcloak = off}