211service.com
Cilvēks un mašīna
Vietnes Pinterest inženieri pastāvīgi veido jaunus mākslīgā intelekta algoritmus, lai palīdzētu lietotājiem atrast meklēto starp miljardiem pārtikas, produktu, māju un citu priekšmetu attēlu. Meklēšanas vaicājumu saskaņošana ar atbilstošiem attēliem ir ļoti svarīga, lai lietotāji atgrieztos. Taču līdz pagājušajam gadam varēja paiet vairākas dienas, lai pārbaudītu katra jaunā algoritma efektivitāti.
Lai precizētu mašīnmācīšanos un ātrāk nodrošinātu labākus meklēšanas rezultātus, Pinterest pievērsās negaidītam avotam: cilvēka intelektam. Tā nolīga pūļa pakalpojumu uzņēmumus, piemēram, CrowdFlower, lai cilvēki ātri veiktu mikrouzdevumus, piemēram, fotoattēlu marķēšanu un meklēšanas rezultātu kvalitātes novērtēšanu. Stundas laikā darbinieki kopā varēja pārbaudīt simtiem meklēšanas vienumu, lai noskaidrotu, vai rezultāti atbilst pietiekami labi.
Neraugoties uz visiem jaunākajiem AI sasniegumiem, cilvēki joprojām ir gudrāki nekā mašīnas, lai atšķirtu, piemēram, flīžu mozaīku no līdzīga raksta uz segas. Būs garš ceļš, līdz mašīnas to spēs izdarīt, saka Pinterest datu zinātnieks Mohammads Šahangians.
Pinterest pieredze atklāj dažkārt aizmirstu patiesību: AI un mašīnmācīšanās ir atkarīga no cilvēkiem tikpat lielā mērā kā no matemātikas. Google meklētājprogramma un reklāmu sistēma izmanto tūkstošiem cilvēku vērtētāju, lai novērtētu AI vadīto meklēšanas rezultātu kvalitāti un palīdzētu identificēt krāpnieciskas reklāmas. Facebook sejas atpazīšanas programmatūra lūdz cilvēkus marķēt savus fotoattēlus, lai uzlabotu precizitāti. Deep learning — AI nozare, kas ir atbildīga par nesenajiem sasniegumiem runas atpazīšanas, valodu tulkošanas un attēlu analīzes jomā, var būt nepieciešama plaša cilvēku apmācība par manuāli atlasītām datu kopām.
Tāpat kā Pinterest, daudzi uzņēmumi nolīgst CrowdFlower, Amazon's Mechanical Turk vai citus pūļa pakalpojumus, lai iztīrītu datus, kas jāievada lielākajā daļā AI sistēmu, lai iemācītu tiem jēdzienus un attiecības, kas viņiem jāzina konkrētu uzdevumu veikšanai. Darbinieki veic tādus uzdevumus kā lingvistiskā noskaņojuma analīze pakalpojumā Twitter un aizskarošu lietotāju ģenerētu fotoattēlu vai videoklipu likvidēšana.
Pinterest pieredze atklāj dažkārt aizmirstu patiesību: AI un mašīnmācīšanās ir atkarīga no cilvēkiem tikpat lielā mērā kā no matemātikas.
Dažreiz uzņēmumi uzstāda uzdevumus, lai cilvēki tos veiktu, pat neapzinoties. Piemēram, ievadiet iemaksājamā čeka summu, kuru bankomāts nevarēja nolasīt, un jūs uzlabojat bankas sistēmu.
Bet pat tad, ja cilvēki pašlaik var veikt daļu no šī darba precīzāk nekā mašīnas, šķiet, ka AI galu galā vajadzētu būt pietiekami gudram, lai panāktu. Tas ir īslaicīgs apmulsums, saka neirozinātnes pētnieks Džefs Hokinss, mašīnlūkošanas uzņēmuma Numenta līdzdibinātājs, lai gan pagaidu periods var ilgt gadiem vai pat gadu desmitiem, saka eksperti.
Daži mākslīgā intelekta pētnieki uzskata, ka visnoderīgākais modelis būs hibrīda sistēma, kas jau sākotnēji izstrādāta, lai mašīnas un cilvēki varētu strādāt kopā kā līdzvērtīgāki partneri. Piemēram, bezpeļņas organizācija Intermountain Healthcare Soltleiksitijā īsteno izmēģinājuma programmu, lai atbalstītu jaunus diabēta pacientus, kuri sāk dzīvot paši, kad viņiem ir tendence ciest no aprūpes trūkuma. Viedtālruņa lietotne sniedz personalizētus padomus reāllaikā, pateicoties mākoņdatošanas sistēmai no Ostinas bāzes CognitiveScale. Izmantojot datus par tādiem faktoriem kā pacienta uzvedība un uzturs, tas var noteikt, kas konkrētajā brīdī visvairāk ietekmē pacienta glikozes līmeni asinīs, ieteikt, kad ēst, un pat sniegt atsauksmes par atbilstošiem tuvumā esošajiem restorāniem.
Citi vēl intīmākā veidā apvieno cilvēka intelektu un mākslīgo intelektu. Atšķirībā no Apple Siri, Facebook virtuālais palīgs M izmanto cilvēkus, lai palīdzētu pieņemt lēmumus. Pēc tam, kad mākslīgais intelekts ir izvēlējies, piemēram, trīs vietējos restorānus, cilvēku treneri var pielēkt, lai pajautātu, vai cilvēks vēlas kādu noteiktu ēdienu vai sēdvietu pie loga, un pēc tam rezervēt galdiņu tiešsaistē. Pasniedzēji, kuru darbības tiek izsekotas un ievadītas atpakaļ sistēmā, palīdz AI iemācīties darīt vairāk pašam.
Daudzu AI pētnieku galvenais sapnis ir radīt mašīnas, kas spēj domāt tikpat labi kā cilvēki. Taču mūsdienās cilvēka spriedums un radošums joprojām ir neaizstājami. Pat ja jums ir grezna automašīna, atzīmē Džons Džannandrea, Google inženierzinātņu viceprezidents, jums joprojām ir jāizlemj, kurp doties.