Pourquoi devons-nous cesser de confondre l'homme et la machine, l'intelligence

Nous avons déjà l'habitude d'entendre des phrases telles que «l'apprentissage» et de «l'intelligence artificielle». Nous pensons que quelqu'un a réussi à reproduire l'esprit humain à l'intérieur de l'ordinateur. C'est, bien sûr, le mensonge. Mais une partie de la raison pour laquelle cette idée est tellement répandue, s'explique par le fait que la métaphore de l'apprentissage humain et de l'intelligence a été très utile pour expliquer l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle. Certains chercheurs en intelligence artificielle maintiennent un contact étroit avec la communauté des neuroscientifiques, et l'inspiration passe dans les deux sens.

Cependant, la métaphore peut être un obstacle pour les personnes qui tentent d'expliquer les machines de la formation de ceux qui le connaissent moins. L'un des plus grands risques de l'unification humaine et l'intelligence de la machine réside dans le fait que nous commençons à nous transmettre trop de droits aux machines. Mais pour ceux d'entre nous qui fonctionne avec le logiciel, il est important de rappeler que l'un intellectuel, l'agent reste, c'est l'homme — l'homme qui a construit ces systèmes, en fin de compte.

La Peine de passer les principales différences entre les machines et l'intelligence humaine. Malgré le fait qu'il existe des similitudes, bien sûr, il y a, scrutant les différences, nous pourrions mieux comprendre comment fonctionne l'intelligence artificielle et comment pouvons-nous construire et l'utiliser au mieux.

les réseaux de Neurones

Une place Centrale dans la métaphore, qui relie l'humain et l'apprentissage, c'est la notion de réseau de neurones. La plus grande différence entre le cerveau d'un homme et d'un réseau de neurones artificiel est l'ampleur des réseaux de neurones du cerveau. Il est important de ne pas simplement le nombre de neurones dans le cerveau (qui milliards), mais un nombre incroyable de relations entre eux.

Mais le problème va plus profondément que dans les questions d'échelle. Le cerveau humain est qualitativement différente de réseau de neurones artificiels pour deux autres raisons importantes: la connexion qui le nourrissent, analogique, numérique, et les neurones sont hétérogènes et non uniformes (à la différence de l'artificiel d'un réseau neuronal).

C'est pourquoi le cerveau de cette complexité. Même la plus complexe artificiel нейросеть, même si elle est parfois difficile à comprendre, est sous-jacente à l'architecture et les principes directeurs. Au moins, nous le voudrions, c'est pourquoi nous aspirons à cela.

Même les plus complexes de réseaux de neurones avec l'intelligence artificielle sont conçus dans un but précis et pour parvenir à un certain résultat. Mais le cerveau humain n'a pas le même degré de recentrage de son projet. Oui, il a des principes de la conservation et d'autres choses, mais il est tout de même exige de nous la pensée critique et de la créativité, qui de programmer jusqu'à ce que cela ne fonctionne pas.

la Belle simplicité de l'IA

L'Ironie, c'est que le système d'intelligence artificielle est beaucoup plus facile que le cerveau humain, qui permet à l'IA de faire face avec beaucoup plus de calcul de la complexité, que pouvons-nous.

Les réseaux de neurones et intelligence artificielle peuvent stocker beaucoup plus d'informations et de données que le cerveau humain, principalement à cause d'un type de données qui sont stockées et traitées par un réseau neuronal. Ils дискретны et précis, comme le contenu des tables Excel.

Dans le cerveau de l'homme, les données n'ont pas le même propriétés de la discontinuité. Aussi, bien que le réseau neuronal artificiel peut traiter des données spécifiques, il ne peut pas traiter l'information riche et multidimensionnelle manière, comme le fait le cerveau humain. C'est la principale différence entre la conception du système et le cerveau humain.

Malgré des années de recherche, le cerveau humain se pose bien des égards. Cela est dû au fait que les analogiques synaptiques de la communication entre les neurones presque impénétrables numérique de connexions dans un réseau de neurones artificiels.

la Vitesse et l'ampleur

Pensez à ce que cela signifie dans la pratique. La relative simplicité de l'IA permet très rapidement d'effectuer une tâche complexe et très bien. Le cerveau de l'homme ne peut tout simplement pas gérer les données à une vitesse, si, par exemple, convertit la parole en texte ou gère un ensemble de cancer de rapports.

Pour l'IA dans ces contextes, il est important qu'il décompose les données et les informations sur les minuscules composants. Par exemple, elle peut casser les sons de la phonétique des pièces qui seront ensuite traduits dans des phrases complètes, ou de diviser l'image en morceaux, pour comprendre les règles selon lesquelles sont formés de grands tableaux.

Les Gens font souvent comme ça, et ici l'apprentissage rappelle humaine, comme les algorithmes, les gens divisent les données ou informations en petits morceaux, pour le traiter.

Mais il y a la raison de ces similitudes. Le processus de ventilation est développé dans chaque réseau de neurones, un ingénieur de l'homme. De plus, le processus de conception est généralement fondée sur un problème, le fond. Quelque chose comme un système d'intelligence artificielle divise l'ensemble des données, c'est sa propre façon de les «comprendre». Même lorsque vous démarrez un algorithme très complexe, les paramètres que l'IA est formé, comme il décompose les données, à traiter — définies dès le début.

l'intelligence Humaine: la définition des problèmes

De l'intelligence humaine ne doit pas être d'un ensemble de contraintes, c'est ce que nous rend beaucoup plus efficaces dans la résolution de problèmes. C'est la capacité à «créer» un problème nous permet de bien les traiter. Dans notre approche à la résolution de problèmes est un élément contextuel de la compréhension et de la prise de décision.

L'IA peut et pourrait déballer les problèmes ou de trouver de nouvelles façons de les résoudre, mais il ne peut pas détecter les problèmes,qui essaie de le résoudre.

Ces dernières années, l'objet d'une grande attention est devenue algorithmique de l'insensibilité. De plus en plus de scandales associent à un biais de systèmes d'IA. Bien sûr, il est directement lié à des préjugés de ceux qui font les algorithmes, mais les motifs eux-mêmes, d'où dans les algorithmes apparaissent ces préjugés, peuvent déterminer seulement les gens.

l'homme et la machine, l'intelligence doivent se compléter mutuellement

Nous devons Nous rappeler que l'intelligence artificielle et l'apprentissage n'est pas simplement des algorithmes qui «sorti de la main» et sont hors de notre contrôle. Les créons, concevons et créons nous. Cela nous impose la responsabilité de notre avenir, c'est la façon dont nous-mêmes nous en ferons.

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