“ AI”一词过于启动:这是使其对人类工作的方法

文学,电影和科技新闻中流行的模因之一是,人类的创作将崛起并摧毁它。最近,这是一种害怕AI变得无所不能,上升的形式

文学,电影和科技新闻中流行的模因之一是,人类的创作将崛起并摧毁它。

最近,这表达了人们担心AI变得无所不能,上升并歼灭人类的形式。

经济跃升了AI潮流。在一定时期内,如果您在投资者的推销中没有“ AI”,那么您可能会忘记资金。 (提示:如果您只是使用Google服务来标记一些图像,那么您没有进行AI。)

但是,实际上有什么值得AI一词的东西吗?我想指出没有,我们目前的思维过于专注于在系统上工作,而无需考虑人类使用它们,从而抢走了我们的真正好处。

公司目前在野外使用的公司几乎完全是统计模式识别和复制引擎。基本上,所有这些系统都遵循“猴子见,猴子做”模式:它们得到了一定数量的数据,并尝试尽可能地模仿一些已知(或制造的)输出。

当用于提供价值时,您会给他们一些真实的输入并读取预测的输出。如果他们遇到以前从未见过的事物怎么办?好吧,您最好希望那些“新”事物与以前的事物足够相似,或者您的“智能”系统将提供相当愚蠢的回应。

但是,那里没有丝毫理解,推理和上下文的丝毫碎片,只是简单地重新创造了以前看到的事物。经过训练可以在图片中检测绵羊的图像识别系统并没有丝毫了解“绵羊”的意思。但是,这些系统变得非常擅长重新创建输出,以至于他们有时看起来像知道自己在做什么。

您可能会问这还不够好吗?好吧,对于某些有限的情况,就是这样。但这并不是“智能的”,因为它缺乏推理和需要知情用户的能力,无法识别出可能有害下游效应的不太明显的异常值。思维的阶梯有三个梯级,如下图所示:

内容不可用:Notger Heinz

模仿:您模仿已显示的内容。为此,您不需要任何理解,而只需要相关性。您能够记住并复制过去。实验室小鼠或当前的AI系统在此磁带上。

干预:您了解因果关系,并能够根据您过去对世界的了解,现在就可以弄清楚如果您现在会做什么。这需要您想要影响世界的一部分的心理模型以及其下游依赖性最相关的。您可以想象一个不同的未来。您会在那个梯级上遇到狗和小孩,所以这不是一个坏地方。

反事实推理:最高的梯级,您想知道会发生什么,如果您过去或过去这样做。这需要一个完整的世界模型和一种模拟世界中世界的方式。您可以想象多个过去和未来。您在这里遇到乌鸦,海豚和成年人。

为了从一个rung上升到另一个梯级,您需要开发一套全新的技能。您不能仅仅使模仿系统更大,并期望它突然能够推理。然而,这就是我们目前正在为不断增长的深度学习模型所做的事情:我们认为,通过赋予他们更多模仿的力量,他们将在某些时候神奇地发展思维能力。除了向投资者和报纸出售好故事外,没有理由相信这一点。而且我们甚至没有触及不断增长的模型的计算复杂性以及经济和生态影响的话题。即使该方法起作用(到目前为止),我们可能根本无法将模型发展到所需的大小。

无论这些系统创造的一切都是智力的外观,并追求通过模仿产生人工智能的目标,我们正在遵循货物崇拜。

相反,我们应该对当前方式无法实现真正​​的AI感到满意,我们应该停止称呼它。机器学习(ML)是一个非常合适的术语,对于可以应用狭窄字段的工具,具有很棒的功能。而且,使用任何工具,您不应该尝试使整个世界都做指甲,而是要找出在哪里使用它以及在哪里使用它。

在快速并反复执行一项任务时,机器的不确定性很小。他们是第一个梯级的统治阶级。

在上下文方面,人类非常强大,理解和使人有意义的数据很少,而不是高度不确定性。他们是第二和第三次的统治阶级。

那么,如果我们将努力从目前的痴迷中重点放在从所有事物中消除人类因素并考虑将两种优势结合在一起怎么办?为机器学习系统提供最佳,以人为中心的形状,找到合适的人机接口,因此两者都可以发光。 ML系统准备数据,执行一些可自动任务,然后将结果交给人类,他们会根据上下文进一步处理它们。应用程序用户:授权,节省时间,减少错误。

为给定任务构建ML系统非常容易,并且会变得更加容易。但是,找到数据的强大,工作整合以及数据与决策者(即人)的预处理结果是一项艰巨的任务。大多数ML项目在寻求使用它们的组织的采用/集成阶段失败是有原因的。

解决这是一项创造性的任务:它是关于域的理解,产品设计和沟通。真正的奖项不是更大的服务,而是真正的靶向广告,而是以巧妙的方式将数据和人类联系起来,以做出更好的决策并能够解决更严重,更重要的问题。

经世界经济论坛的许可重新发布。阅读原始文章。

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