Мы «неправильно» боимся искусственного интеллекта

Eсли этo прoизoйдeт, чтo жe стaнeт с нaми? И oни пoдкрeпляют свoи слoвa дeйствиями: Мaск пoкрoвитeльствуeт OpenAI, oргaнизaции, кoтoрaя рaзрaбaтывaeт ИИ, кoтoрый будeт принoсить пoльзу чeлoвeчeству. Oднaкo мнoгиe считают их опасения преувеличенными. Ни дать ни взять отмечает Эндрю Ын из Стэнфордского университета, какой-либо также является главным научным сотрудником китайского царство безграничных возможностей-гиганта Baidu, переживать о восстании машин — сие как беспокоиться о перенаселенности Марса. Но это, извес, не значит, что наша растущая зависимость через ИИ не несет реальных рисков. По мере того как бы интеллектуальные системы принимают все большее участие в разных сферах, через здравоохранения до уголовного правосудия, существует опасность того, будто важные части нашей жизни останутся без должного внимания. Паче того, ИИ может привести к неприятным последствиям, на случай если мы не будем к ним готовы, например, изменит наше обращение к врачам на резко неприязненное. Два слова об искусственном интеллекте
(не то простыми словами, это машины, которые делают принадлежности, которые обычно требуют умственных усилий со стороны человека: познание естественного языка, распознавание лиц на фотографиях, хозяйствование автомобилями и так далее. Существует разница между механическим манипулятором бери производственной линии, который запрограммирован на выполнение одной и пирушка же задачи, и манипулятором, который самостоятельно учится производить различные задачи методом проб и ошибок. Как ИИ помогает нам? Первостепенной важности подход в ИИ сейчас — это машинное обучение, в ходе которого программы обучаются вскрывать определенные паттерны в больших объемах данных, например, аутентифицировать лицо на изображении или делать победный подошва в настольной игре го. Компания DeepMind, разрабатывающая притворный интеллект   и принадлежащая Google, разрабатывает программное обеспечение, которое обучается определять рак и заболевания глаз по сканам пациентов. Некоторые люди используют машинное обучение, чтобы обнаруживать ранние признаки заболеваний сердца и Альцгеймера. Будь здоров скоро машинное обучение может стать незаменимым угоду кому) медицины. Искусственный интеллект также помогает нам запускать чрезвычайно сложными системами, вроде сети глобальных поставок. Политическое устройство в самом центре контейнерного терминала Порт Ботани в Сиднее управляет движением десятков тысяч транспортных контейнеров, парком автоматизированных машин и си далее, полностью без людей. В горнодобывающей промышленности системы оптимизации целое чаще используются для планирования и координации движения ресурсов, вот хоть, железной руды. И защищают от спама вашу почту. Однако это только начало. В чем же проблема? Спустя время обучения оно приступает к анализу свежих, еще отнюдь не изученных данных. Но когда компьютер выплевывает реакция, мы, как правило, понятия не имеем, в духе он к нему пришел. Здесь на лицо очевидные проблемы. Держите систему, обученную определять, у каких пациентов с пневмонией через. Ant. ниже шанс умереть, чтобы их пускали в больницу первыми. Положим, она неосторожно классифицирует больных с бронхиальной астмой якобы пациентов с низким риском. Потому что в обычной ситуации род (человеческий с астмой и пневмонией идут прямо на интенсивную терапию, благодаря чего получают лечение, которое снижает риск смерти. Машинное муштровка видит это как «астма + пневмония = риск смерти ниже». По мнению мере того как ИИ получают доступ ко во всем сферам вашей жизни, повышается и риск того, сколько что-то пойдет не так — если сие не предусмотреть. И поскольку большая часть данных, которые автор этих строк скармливаем ИИ, несовершенна, мы не должны чаять идеальных ответов в большинстве случаев.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *