211service.com
Jūsu labākais komandas biedrs kādreiz varētu būt algoritms
PAIR
Google sāk darbu, kas, pēc tā cerības, var pārvērst cilvēkus un viedās mašīnas par produktīviem darba draugiem.
Izmantojot projektu People + AI Research jeb PAIR, Google izlaidīs rīkus, kas izstrādāti, lai palīdzētu padarīt AI sistēmu iekšējo darbību pārredzamāku. Uzņēmums arī uzsāk vairākas pētniecības iniciatīvas, kuru mērķis ir atrast jaunus veidus, kā cilvēkiem un AI sistēmām efektīvi sadarboties.
Pēdējā laikā ir daudz runāts par mākslīgā intelekta potenciālu, lai likvidētu darbavietas un aizstātu cilvēkus, taču patiesībā tehnoloģija bieži var kalpot kā spēcīgs jauna veida rīks, kas spēj automatizēt tikai daļu cilvēka darba.
Izdomāšanai, kā panākt, lai cilvēki un AI algoritmi efektīvi sadarbotos, varētu būt liela ekonomiska nozīme, un tas varētu ietekmēt darbaspēka izglītības veidu. Tam var būt arī nozīme, lai mazinātu negatīvās reakcijas uz pieaugošo automatizācijas lomu daudzos iestatījumos (skatiet sadaļu Vai tehnoloģija iznīcina darbavietas? un Kam piederēs roboti?).
Barbara Groša , Hārvardas universitātes profesors, kurš jau sen ir apgalvojis, ka datorzinātniekiem ir jāveido AI sistēmas, lai papildinātu, nevis aizstātu cilvēkus, saka, ka šī pieeja ir nepieciešama, jo AI joprojām ir tik ierobežota, ko tā spēj paveikt. Gross piebilst, ka cilvēku un mašīnu spējas var summēt vairāk nekā to daļu summa. AI sistēmas, tāpat kā visi datori, ir jāizstrādā cilvēkiem, kuri tās izmantos, viņa saka.
Spēlēs var redzēt zināmu priekšstatu par to, kā AI algoritmi var sadarboties ar cilvēkiem. Šaha vai Go spēlētāji var apvienoties ar datorprogrammām, lai veiktu paaugstinātu sniegumu. Tas prasa jaunu prasmju kopumu un jaunu pieeju katrai spēlei.
Pēdējos gados ir vērojams straujš sasniegums mašīnmācībā, dramatiski uzlabojoties tehniskajai veiktspējai, pētnieki rakstīja emuāra ierakstā, kurā tika paziņota par iniciatīvu. Taču mēs uzskatām, ka AI var iet daudz tālāk un būt mums visiem noderīgāks, ja veidojam sistēmas, domājot par cilvēkiem procesa sākumā.
PAIR vada Fernanda Viégas un Martin Wattenberg, pētnieki, kuri specializējas vizualizāciju izstrādē, kas padara sarežģītu informāciju saprotamāku. Viégas un Wattenberg iepriekš izstrādāja virkni rīku, lai noskaidrotu sarežģītu un abstraktu mašīnmācības modeļu uzvedību. Šādu modeļu necaurredzamība rada arvien lielākas bažas tiem, kas vēlas tos izvietot plašākā iestatījumu diapazonā (skatiet sadaļu The Dark Secret at the Heart of AI ).
Šodien tiek izlaists projekts PAIR divi instrumenti lai vizualizētu, kāda veida lielas datu kopas tiek izmantotas, lai apmācītu mašīnmācības modeli, lai sniegtu noderīgas prognozes. Šīs vizualizācijas var palīdzēt datu zinātniekam noteikt apmācības datu novirzes.
Gross saka, ka ir īpaši sarežģīti izveidot AI sistēmas, kas labi darbojas ar cilvēkiem, daļēji tāpēc, ka šīs sistēmas var būt sarežģītas un necaurredzamas, bet arī tāpēc, ka saprātīga mijiedarbība ar cilvēku ir liels izaicinājums. Viņa saka, ka katrā situācijā jums ir jāspēj modelēt cilvēka garīgo stāvokli.