Пришло время признать, что ИИ никогда не будет думать как человек — и это нормально
Нет смысла расстраиваться из-за ИИ, если он не делает того, чего мы от него ожидаем. Вместо этого мы должны сосредоточиться на том, как это может помочь и поддержать людей.
Поделиться через фейсбук
Поделиться в твиттере
Поделитесь в WhatsApp
Поделиться на реддите
Электронная почта другу
С начала пандемии разработчики искусственного интеллекта (ИИ) развернули сотни инструментов машинного обучения, чтобы помочь диагностировать COVID-19. Обещание: найти закономерности в медицинских данных, как алгоритмическую версию телевизионного персонажа доктора Хауса.
Рекламное объявление
Недавно исследователи обнаружили, что эти инструменты искусственного интеллекта были чрезмерно разрекламированы. Вместо того, чтобы обнаруживать соответствующие связи между случаями, алгоритмы делали множество ложных предположений, в том числе прогнозировали случаи COVID на основе текстового шрифта, который больницы использовали в своих документах.
Это не означает, что машинное обучение бесполезно. Это означает, что нам нужно лучше понять сильные и слабые стороны ИИ и, как мы это сделали с животными, принять то, что люди думают по-другому.
Для человека очевидно, что текстовый шрифт не является хорошим предиктором инфекционных заболеваний. Но для машины это совсем не очевидно. ИИ может использовать информацию для прогнозирования, но он не знает, что делает. Он не понимает концепций или контекста и легко сбивается с толку предвзятыми или неправильно помеченными данными, которые не одурачат четырехлетнего ребенка.
Как объясняет эксперт по машинному обучению Джанель Шейн в своей книге о странностях ИИ Ты выглядишь как вещь, и я люблю тебя, ошибки, которые совершают машины, кажутся нам абсурдными, потому что они не воспринимают мир так, как мы.
В отличие от ИИ, человеческий интеллект чрезвычайно универсален и адаптивен. Мы мыслим гибко, понимаем общие концепции и можем контекстуализировать неожиданные результаты или ситуации. И все же поиск изображений Google по запросу «искусственный интеллект» в 2022 году выдает в основном изображения человеческого мозга.
Больше похоже на это
Это не просто наши стоковые фотоизображения: мы используем наш собственный интеллект в качестве модели, когда говорим об ИИ, будь то в непринужденной беседе, научно-фантастических триллерах или в заголовках наших новостей. Отчасти это связано с тем, что пионеры ИИ изначально намеревались понять и воссоздать человеческий интеллект. Пока что они не преуспели.
Дело не в том, что технологии не умны или становятся умнее. При наличии правильных данных, обучения и обстоятельств машины отлично справляются с вычислениями, предсказаниями и распознаванием закономерностей. Мой телефон может выполнять вычисления и анализировать голосовые команды (по крайней мере, большую часть времени).
Новые методы глубокого обучения могут оставить человеческие способности далеко позади. В 2016 году, когда система искусственного интеллекта под названием AlphaGo обыграла лучшего игрока в го в мире, она сделала ход, удививший экспертов: ход, который ни один игрок-человек никогда бы не додумался попробовать. Поэтому вместо того, чтобы рассматривать ИИ как менее развитую версию нас самих, возможно, пришло время принять наши различия.
Робототехник Родни Брукс однажды написал: «Несправедливо утверждать, что у слона нет разума, который стоит изучать, только потому, что он не играет в шахматы». Животные — более полезное сравнение с ИИ, потому что они тоже воспринимают мир и взаимодействуют с ним не так, как люди. Они чувствуют то, чего не можем мы, и совершенно не обращают внимания на очевидные для нас вещи.
Вот почему на протяжении всей истории мы полагались на животных, чтобы они помогали нам делать то, что мы не могли сделать в одиночку. Мы приручили вьючных животных, чтобы они помогали вспахивать наши поля и перевозить людей и товары в новые места. Мы использовали канареек в угольных шахтах, создали голубиную почтовую службу, обучили хорьков протягивать электрические провода по трубам и научили дельфинов находить потерянное подводное оборудование.
Вы не доверите собаке поставить вам медицинский диагноз или посоветовать отношения, но вы можете доверить ей вынюхивание взрывчатых веществ, помощь слепым или обеспечение терапевтического комфорта. Точно так же ИИ может плохо оценивать ваши шутки или реагировать в непредвиденных ситуациях, но он может ориентироваться в пробках, обнаруживать угрозы безопасности на атомных станциях и собирать данные о Марсе.
Роботы, такие как PARO, уютное медицинское устройство, которое выглядит и двигается как детеныш гренландского тюленя, даже на удивление эффективны в терапии, когда использование настоящих собак невозможно. Дело не в том, что ИИ должен заменить собак. Дело в том, что упражнение в мышлении животных позволяет нам отбросить человеческие сравнения и представить, в чем ИИ может нам помочь, чего мы не можем сделать в одиночку.
Понимание сильных сторон и ограничений ИИ является ключом к тому, чтобы избежать тех вредных ошибок, которые мы наблюдаем сегодня. Мысль о том, что мы имеем дело с другим типом интеллекта, вдохновляет нас использовать эту технологию для поддержки людей, а не для их замены. Это побуждает нас изобретать новые практики и находить новые решения, а не воссоздавать то, что у нас уже есть.И это побуждает нас мыслить более творчески и комплексно о том, как разместить ИИ в нашей инфраструктуре, на рабочих местах и в личной жизни.
Лучшее будущее — это не то, в котором наша технология думает или действует как человек. Это тот мир, в котором мы представляли себе лучший мир и сотрудничали с технологиями, чтобы создать его.
Подробнее об ИИ:
