Data science

Làm thế nào để ngăn chặn trí tuệ nhân tạo

Nhận thức sai lầm của chúng ta về AI đã làm xáo trộn cuộc tranh luận quan trọng của công chúng về vai trò của AI trong xã hội bằng cách giảm nhẹ mức độ nghiêm trọng và phóng đại tác động của nó. Trí tuệ nhân tạo rất gợi cảm. Nó có thể dịch giữa các ngôn ngữ, giới thiệu cho chúng tôi các chương trình truyền hình mới để xem và đánh bại con người ở mọi thứ từ Go đến Jeopardy. Về cốt lõi, phần lớn sức hấp dẫn giới tính của AI đến từ xu hướng chúng ta phóng chiếu bản thân mình vào AI – cho dù là Dữ liệu từ Star Trek hay Kẻ hủy diệt. Trong khi phép ẩn dụ này đã thu hút sự quan tâm của công chúng, nó làm xáo trộn cuộc tranh luận về chính sách công lớn hơn mà chúng ta cần có về AI. Sự cường điệu trong Kỷ nguyên AI Phần lớn sự cường điệu bắt nguồn từ những tiến bộ gây chú ý mới nhất của kỹ thuật mới nhất: mạng nơ-ron. Cái tên đã nói lên tất cả: nó thu hút trí tưởng tượng của mọi người bằng cách lấp lửng khả năng trêu ngươi rằng các nhà khoa học máy tính đang chế tạo một loại silicon tương đương với não người. Mặc dù đó có thể là nguồn cảm hứng ban đầu, nhưng ngay cả các nhà nghiên cứu hàng đầu cũng thường xuyên thận trọng không nên sử dụng phép ẩn dụ quá xa. Trong khi các kỹ sư hàng không có thể vẽ thiết kế máy bay lấy cảm hứng từ các loài chim, hai kiểu bay vẫn rất khác nhau. Tương tự, trong khi nguồn gốc của mạng lưới thần kinh có thể là khoa học não bộ, thì tính hữu dụng của phép ẩn dụ nhận thức cũng có giới hạn của nó. Vậy chúng ta nên nghĩ về AI như thế nào? Một cách là kỹ thuật: để vô hiệu hóa những ảo tưởng như vậy, hãy nhớ rằng mạng nơ-ron và AI hiện đại là một phiên bản thực sự lạ mắt của hồi quy tuyến tính. Vâng, điều thực sự nhàm chán mà bạn đã học trong lớp thống kê. (Thực ra là hồi quy logistic nhưng rất có thể bạn đã ngủ quên trước bài giảng đó). Tất cả các thuật toán học máy mới nhất thực sự không hơn gì một món súp tuyệt vời của các phương trình và mã, mặc dù một món súp được điều chỉnh rất kỹ lưỡng. Không có gì hấp dẫn về điều đó. Năng lực mà không có sự hiểu biết Ở một mức độ khái niệm hơn, phép ẩn dụ tốt nhất mà tôi tìm thấy vay mượn “Năng lực mà không cần sự thấu hiểu” của Daniel Dennette. Dennette đã sử dụng biểu thức để mô tả sự tiến hóa nhưng nó mô tả tốt các thuật toán của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Nếu quá trình tiến hóa là quá trình ngẫu nhiên xung quanh trong một không gian gen lớn đến mức không thể tưởng tượng được tiến tới việc cải thiện thể chất tiến hóa, thì các thuật toán AI đang mù quáng đi qua một không gian siêu thông số lớn theo cấp số nhân (“gen” của mô hình của chúng tôi nếu bạn muốn) để có thể phù hợp hơn dữ liệu. Sự khác biệt về nguyên tắc là quá trình “tiến hóa” của AI có thể được đẩy nhanh để các mô hình AI có thể được đào tạo đủ nhanh để một nhà khoa học dữ liệu thu thập tiền lương. Nhưng sự ngu ngốc tuyệt đối của quá trình này thật đáng kinh ngạc. Chúng ta khó có thể chấp nhận rằng một tập hợp các phương trình không có đầu óc có thể tái tạo năng lực như vậy mà không có một giới hạn nào về sự hiểu biết của con người, ít nhất là không theo nghĩa cổ điển của chủ nghĩa nhân văn. Chúng tôi liên tục sử dụng giọng nói chủ động để mô tả cả hai và điều này dường như truyền đạt cho cơ quan quản lý như thể quá trình hiểu những gì nó đang làm. Ví dụ, chúng ta đọc rằng “Những con chim sẻ của Darwin đã tiến hóa thành…” (Science Daily) như thể những con chim thực sự hiểu được sự tiến hóa và chọn lọc các gen mà chúng truyền cho thế hệ tiếp theo. Tất nhiên, điểm của sự tiến hóa là chúng không – chọn lọc tự nhiên sẽ chăm sóc nó cho chúng. Tương tự như vậy, khi chúng ta đọc “Trí tuệ nhân tạo đã học được” (Tạp chí Khoa học), chúng ta bị quyến rũ bởi ý tưởng về những cỗ máy thực sự hiểu được. Nhưng những món súp phương trình này không thực sự hiểu – chúng chỉ được điều chỉnh rất kỹ để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Giới hạn của AI Đôi khi, chúng ta thành kiến ​​khi tin rằng nếu một máy tính có thể làm nhiều việc khó hơn chúng ta có thể, thì nó phải có khả năng làm mọi thứ tốt hơn chúng ta có thể, gây ra những nỗi sợ hãi tiềm ẩn không chính đáng. Ví dụ: một cuộc thăm dò gần đây của Gallup cho thấy 73% số người được hỏi tin rằng AI sẽ loại bỏ nhiều việc làm hơn so với những gì nó tạo ra, ngay cả khi nghiên cứu của Diễn đàn Kinh tế Thế giới cho thấy rằng máy móc sẽ tạo ra 58 triệu công việc ròng mới bằng cách 2022 . Và những nhận thức sai lầm này về AI không chỉ khiến chúng ta dễ mắc phải chứng sợ hãi theo kiểu Kẻ hủy diệt mà còn cả những tầm nhìn xa lạ không thực tế về AI. Ví dụ: Beauty.AI muốn loại bỏ “thành kiến” của con người khỏi các cuộc thi sắc đẹp bằng cách tận dụng “ý kiến ​​khách quan” của các thuật toán. Những người chiến thắng do máy tính lựa chọn đã nghiêng về màu trắng, chứng tỏ AI tốt như thế nào trong việc học hỏi từ những thành kiến ​​ô nhục nhất của chúng ta. Sức hấp dẫn giới tính của AI khiến chúng ta mù quáng trước những gì AI có thể và không thực sự làm được. AI không hơn gì một món súp phương trình cực kỳ hữu ích. Điều này không phải là để giảm bớt những tác động rất lớn, cả tích cực và tiêu cực, mà công nghệ sẽ có đối với xã hội. Thật vậy, AI sẽ là một trong những công nghệ biến đổi nhất trong thế kỷ tới. Nhưng đó là tất cả những lý do khác để chúng ta hiểu rõ hơn về AI và ngừng ca ngợi nó.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button