Conţinut
Î:
Cum funcționează companiile care încearcă să adauge un „vitezometru” la inteligența artificială?
A:
Unele dintre companiile care lucrează la cele mai noi progrese în domeniul inteligenței artificiale devin concentrate pe cuantificarea progreselor pe care le-au obținut și în comparație cu unele aspecte ale evoluției inteligenței artificiale de-a lungul timpului. Există numeroase motive pentru care companiile urmăresc aceste tipuri de analiză. În general, ei încearcă să descopere cât de departe a ajuns inteligența artificială, cum se aplică vieții noastre și cum va afecta piețele.
Unele companii fac brainstorming și își monitorizează progresul inteligenței artificiale pentru a descoperi modul în care noile tehnologii pot afecta libertățile civile sau cum pot crea noi realități economice. În funcție de abordarea companiilor, aceste tipuri de analiză pot lua forma de a încerca să descoperi modul în care datele utilizatorilor pot circula prin sisteme, să înțeleagă cum vor funcționa interfețele sau să descoperi ce capacități au entitățile de inteligență artificială și cum ar putea utiliza aceste capabilități.
Când vine vorba de metode, companiile care încearcă să pună în evidență inteligența artificială se pot concentra pe descompunerea informațiilor abstracte - de exemplu, un articol Wired citează proiectul AI Index, în care lucrează cercetători precum Ray Perrault, care lucrează la laboratorul nonprofit SRI International. pe o imagine detaliată a ceea ce se întâmplă în domeniul inteligenței artificiale.
"Este ceva ce trebuie făcut, în parte, deoarece există atât de multă nebunie acolo unde merge AI", spune Perrault în articol, comentând motivația de a lua acest tip de proiect.
În explicarea modului în care funcționează evaluarea comparativă a inteligenței artificiale, unii experți explică faptul că inginerii sau alte părți ar putea încerca să urmărească „testarea grea” pentru proiectele de inteligență artificială, de exemplu, încercând să „păcălească” sau „înving” sistemele de inteligență artificială. Acest tip de descriere este într-adevăr în centrul modului în care companiile pot monitoriza și evalua cu adevărat inteligența artificială. O modalitate de a gândi acest lucru este să aplici aceleași tipuri de idei pe care programatorii le-au folosit în vremurile trecute pentru a depana sisteme de coduri liniare.
Debugarea sistemelor de coduri liniare se referea la găsirea punctelor în care sistemul ar funcționa bine - unde un program s-ar prăbuși, unde s-ar îngheța, unde va rula lent, etc. Era vorba despre găsirea locurilor în care erorile logice ar opri sau confunda un proiect, unde o funcție nu ar funcționa corect sau unde poate exista un eveniment de utilizator neintenționat.
Când vă gândiți la asta, testarea modernă a inteligenței artificiale poate fi un efort similar pe un plan foarte diferit - deoarece tehnologiile inteligenței artificiale sunt mai cognitive decât cele liniare, că testarea are o formă mult diferită, dar oamenii continuă să caute „erorile ”- modalități prin care aceste programe pot avea consecințe nedorite, modalități prin care pot acționa și dăuna instituțiilor umane, etc. În acest sens, deși există multe metode divergente diferite de creare a unui vitezometru sau a unui punct de referință pentru progresul inteligenței artificiale, tipurile de Testele grele descrise mai sus vor oferi, în general, oamenilor o perspectivă unică asupra cât de mult a ajuns inteligența artificială și ce trebuie făcut pentru a-l menține oferind mai multe pozitive, fără a dezvolta mai multe negative.