使用動物類比可以幫助常人了解人工智慧

寵物 04-04

每天都有無數的頭條來自全球各地的無數來源，都是對可怕的後果的警告和有希望的烏托邦式的未來 - 都歸功於人工智慧。「華爾街日報」寫道，「財富」雜誌寫道：「財富」雜誌告訴我們，我們正在面對「改變人生」的「人造革命」，但是我們並不了解與人工智慧相互作用將如何 - 或者它應該是什麼樣的。

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但事實證明，當我們考慮AI時，我們已經有了一個可以使用的概念：我們如何看待動物。作為一名以前的動物培訓師（儘管如此），現在研究人們如何使用人工智慧，我知道動物和動物訓練可以教我們如何應用於人造智能的思考，接近和互動，現在和在未來。

使用動物類比可以幫助常人了解人工智慧的許多複雜方面。它也可以幫助我們思考如何最好的教這些系統的新技能，也許最重要的是，我們如何適當地設想自己的局限性，即使我們慶祝AI的新的可能性。

看約束

AI專家Maggie Boden解釋說：「人造智能旨在使計算機能夠執行各種可以做的事情。」AI研究人員正在致力於教授計算機來推理，感知，計劃，移動和進行協會。 AI可以看到大型數據集中的模式，預測發生事件的可能性，計劃路線，管理人員的會議時間表，甚至玩戰爭場景。

這些功能中的許多本身並不奇怪：當然，機器人可以滾動一個空間，而不會碰到任何東西。但是不知何故，當計算機開始將這些技能放在一起來完成任務時，AI似乎更加神奇。

以自主汽車為例。無人駕駛汽車的起源是在1980年代的國防高級研究計劃署項目稱為自治土地車輛。該項目的目標是鼓勵對計算機視覺，感知，規劃和機器人控制的研究。 2004年，ALV的努力成為自駕車第一次大挑戰。現在，自從努力開始以來的30多年，我們正處於平民市場自主或自主駕駛汽車的懸崖。在早年，很少有人認為這樣的壯舉是不可能的：電腦無法開車！

DARPA大挑戰賽推動自主車輛的發展。

然而，正如我們所看到的，他們可以。自主汽車的能力比較容易讓我們了解。但我們很難理解他們的局限性。在2015年致命的特斯拉崩潰之後，汽車的自動駕駛功能未能察覺到拖拉機拖車越過車道，很少有人仍然看好特斯拉自動駕駛儀的真正原因。當公司及其軟體被國家公路交通安全管理局清理後，仍然不清楚客戶是否真的明白汽車是否可以做什麼。

低蠕蟲真的是特斯拉的自動駕駛儀嗎？

如果特斯拉業主被告知不是駕駛自動駕駛儀的「測試版」，而是以蠕蟲的精神等同的半自主車，怎麼辦？提供「全自動駕駛能力」的所謂「智慧」實際上是一款非常優秀的電腦，它能夠很好地檢測物體並避免它們，識別圖像中的物品和有限的規劃。這可能會改變車主對於沒有人力投入或監督就能真正做到這一點的觀點。

它是什麼？

技術人員經常試圖在如何構建AI方面解釋人工智慧。例如，深入學習取得的進步。這是一種使用多層網路學習如何完成任務的技術。網路需要處理大量的信息。但是由於他們需要的數據量，網路中關聯和演算法的複雜性，人們往往不清楚他們如何學習他們做什麼。這些系統在一個特定任務中可能會變得非常好，但是我們並不了解它們。