लोगों को भरोसा नहीं है । कैसे इसे ठीक करने के लिए?

तारीख:

2018-07-15 10:35:18

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कृत्रिम बुद्धि पहले से ही है करने के लिए सक्षम भविष्य की भविष्यवाणी है । पुलिस इसे का उपयोग का उत्पादन करने के लिए नक्शे को दर्शाती है और जब वहाँ हो सकता है जहां एक अपराध है । डॉक्टरों का उपयोग करने के लिए यह भविष्यवाणी जब एक रोगी हो सकता है एक स्ट्रोक या दिल का दौरा. वैज्ञानिकों ने भी कर रहे हैं की कोशिश कर देने के लिए एअर इंडिया की कल्पना है, तो वह आशा कर सकते हैं अप्रत्याशित घटनाओं.

कई निर्णय हमारे जीवन में की आवश्यकता अच्छा अनुमान लगाया है, और एजेंटों ऐ लगभग हमेशा बेहतर करने के साथ उन लोगों की तुलना में. हालांकि, इन सभी प्रौद्योगिकीय अग्रिमों हम अभी भी में विश्वास की कमी के पूर्वानुमान देता है, जो कृत्रिम बुद्धि । लोगों को इस्तेमाल नहीं कर रहे हैं पर भरोसा करने के लिए एअर इंडिया और पसंद करते हैं करने के लिए विशेषज्ञों पर भरोसा लोगों के चेहरे, यहां तक कि अगर इन विशेषज्ञों को गलत कर रहे हैं.

अगर हम चाहते हैं कि कृत्रिम बुद्धि के लोगों के लिए लाभदायक है, हम की जरूरत है जानने के लिए करने के लिए उसे भरोसा है । इस के लिए हम की जरूरत है समझने के लिए क्यों लोग कर रहे हैं तो लगातार मना कर दिया पर भरोसा करने के लिए AI.

ट्रस्ट के डॉ रोबोट है/< / h2>

एक प्रयास आईबीएम द्वारा प्रदान करने के लिए सुपरकंप्यूटिंग कार्यक्रम कैंसर चिकित्सा विज्ञानियों (वाटसन के लिए कैंसर विज्ञान) किया गया है, कष्टदायी रूप से याद किया । ऐ वादा किया प्रदान करने के लिए उच्च गुणवत्ता की सलाह पर इलाज के 12 प्रकार के कैंसर के लिए जिम्मेदार है, जो मामलों के 80% में दुनिया. तिथि करने के लिए, अधिक से अधिक 14 000 रोगियों को प्राप्त सिफारिशों के आधार पर उनकी गणना है ।

लेकिन जब डॉक्टरों के साथ पहली मुठभेड़ वाटसन, वे खुद को पाया में एक नहीं बल्कि मुश्किल स्थिति है । एक हाथ पर, यदि वाटसन निर्देश दिया है के बारे में उपचार के साथ coinciding, अपने स्वयं के विचारों के साथ, डॉक्टरों को नहीं देखा है, महान मूल्य की सिफारिशों में एअर इंडिया है. इस सुपर कंप्यूटर था, बस उन्हें बता रही है क्या वे पहले से ही जानता था, और इन सिफारिशों को बदल नहीं वास्तविक उपचार है । इस दे सकता है, डॉक्टरों मन की शांति और आत्मविश्वास में अपने स्वयं के निर्णय. लेकिन आईबीएम नहीं दिखाया गया है कि वाटसन करता है बढ़ाने के जीवित रहने की दर का कैंसर है.

दूसरे हाथ पर, यदि वाटसन बना दिया है कि सिफारिशों से मतभेद विशेषज्ञों, डॉक्टरों ने निष्कर्ष निकाला है कि वाटसन अक्षम है. और मशीन नहीं समझा सकता है क्यों उपचार काम करना चाहिए, क्योंकि इसकी मशीन सीखने एल्गोरिदम थे बहुत जटिल करने के लिए सक्षम होना करने के लिए लोगों को समझने. तदनुसार, यह नेतृत्व करने के लिए भी अधिक से अधिक अविश्वास है, और कई डॉक्टरों को बस नजरअंदाज कर दिया की सिफारिशों ऐ निर्भर है, अपने स्वयं के अनुभव पर.

एक परिणाम के रूप में मुख्य चिकित्सा साथी आईबीएम के वाटसन — एमडी एंडरसन कैंसर केंद्र ने हाल ही में सूचना दी छूट कार्यक्रम है । डेनिश अस्पताल भी सूचना दी है कि छोड़ दिया कार्यक्रम के बाद यह पाया गया कि कैंसर चिकित्सा विज्ञानियों के साथ सहमत नहीं हूँ वाटसन के दो मामलों में तीन से बाहर.

इस समस्या के आंकलोजिकल वाटसन था कि डॉक्टरों वह बस पर भरोसा नहीं किया था. विश्वास के लोगों को अक्सर पर निर्भर करता है के बारे में हमारी समझ कैसे अन्य लोगों को लगता है, और अनुभव को मजबूत, आत्मविश्वास, उनकी राय में. यह बनाता है एक मनोवैज्ञानिक सुरक्षा की भावना है । ऐ, दूसरे हाथ पर, एक अपेक्षाकृत नया है और भ्रामक बात है लोगों के लिए. वह निर्णय करता है के आधार पर जटिल प्रणाली विश्लेषण की पहचान करने के लिए संभावित छिपा पैटर्न और कमजोर संकेतों से उत्पन्न डेटा की बड़ी मात्रा में.

यहां तक कि अगर यह संभव है को समझाने के लिए तकनीकी भाषा में, निर्णय लेने की प्रक्रिया ऐ आमतौर पर बहुत जटिल समझा जा करने के लिए ज्यादातर लोगों की है । के साथ बातचीत के कुछ है कि हम समझ में नहीं आता कर सकते हैं, चिंता का कारण है और बनाने के लिए एक नियंत्रण के नुकसान की भावना है । कई लोग बस समझ में नहीं आता कैसे ऐ काम करता है, क्योंकि यह हो रहा है के पीछे कहीं न कहीं स्क्रीन, पृष्ठभूमि में.

इस कारण के लिए, वे तेज कर रहे हैं देखा है ऐसे मामलों में जब ऐ एक गलती करता है: याद रखें गूगल एल्गोरिथ्म, जो klassificeret अश्वेत लोगों के रूप में गोरिल्ला; chatbot में माइक्रोसॉफ्ट बन गया है, जो एक नाजी में कम से कम एक दिन; टेस्ला काम autopilot पर है, जो था एक दुर्घटना के साथ एक घातक परिणाम है । इन बुरा उदाहरण प्राप्त हुआ है एक आय से अधिक ध्यान के मास मीडिया पर बल एजेंडा है कि हम नहीं कर सकते प्रौद्योगिकी पर भरोसा करते हैं. मशीन सीखने 100% विश्वसनीय नहीं है, आंशिक रूप से की वजह से उनके डिजाइन लोगों को है ।

समाज का विभाजन?

की अनुभूति कृत्रिम बुद्धि, गहरी जाने में मनुष्य की प्रकृति है । हाल ही में, वैज्ञानिकों ने एक प्रयोग का आयोजन किया, जिसमें लोगों का साक्षात्कार देखा, जो फिल्मों के बारे में कृत्रिम बुद्धि (शानदार), के विषय पर स्वचालन रोजमर्रा की जिंदगी में. यह पता चला है कि कोई फर्क नहीं पड़ता ऐ था फिल्म में दिखाया गया है में एक सकारात्मक या नकारात्मक तरीके से, केवल एक सिनेमाई प्रतिनिधित्व के हमारे प्रौद्योगिकीय भविष्य polarizes रवैया के प्रतिभागियों. आशावादी बनें और भी अधिक आशावादी है, लेकिन शंका बंद कर रहे हैं यहां तक कि मजबूत.

यह पता चलता है कि लोगों को कर रहे हैं पक्षपातपूर्ण एअर इंडिया के खिलाफ से शुरू, अपने स्वयं के तर्क, है, गहरी जड़ें प्रवृत्ति के पक्षपाती पुष्टि: प्रवृत्ति की तलाश करने के लिए या जानकारी की व्याख्या में इस तरह के एक तरीके से पुष्टि करने के लिए पूर्व मौजूदा अवधारणा है । क्योंकि ऐ अक्सर मीडिया में उल्लेख किया है, यह कर सकते हैं को बढ़ावा देने गहराई से विभाजित समाज विभाजित है, जो उन लोगों के बीच का उपयोग ऐ, और जो लोग इसे खारिज कर दिया है । प्रमुख समूह के लोगों को हासिल कर सकते हैं एक गंभीर लाभ या बाधा है.

तीन तरीकों से बाहर के विश्वास का संकट ऐ

सौभाग्य से, हम पर विचार किया है कि कैसे के साथ सौदा करने की विश्वसनीयता ऐ । एक ही अनुभव है, एअर इंडिया के साथ काफी सुधार कर सकते हैं के प्रति लोगों का रवैया इस प्रौद्योगिकी है । वहाँ भी सबूत है कि यह दर्शाता है अधिक बार आप का उपयोग कुछ प्रौद्योगिकियों (जैसे, इंटरनेट), और अधिक आपपर भरोसा है.

एक और समाधान के लिए किया जाएगा करने के लिए खुला "ब्लैक बॉक्स" मशीन सीखने एल्गोरिदम और बनाने के लिए अपने काम और अधिक पारदर्शी है । कंपनियों की तरह, गूगल, Airbnb और ट्विटर, पहले से ही प्रकाशित पारदर्शिता पर रिपोर्ट सरकार के अनुरोध और प्रकटीकरण. इस अभ्यास में ऐ सिस्टम लोगों की मदद करेंगे सही समझ कैसे एल्गोरिदम बनाने के निर्णय है.

अध्ययनों से पता चलता है कि लोगों की भागीदारी में निर्णय लेने की प्रक्रिया एअर इंडिया में वृद्धि होगी विश्वास है और की अनुमति दें करने के लिए एअर इंडिया के अध्ययन के मानव अनुभव है । अध्ययन से पता चला है कि लोगों को दिए गए थे, जो अवसर के लिए थोड़ा संशोधित एल्गोरिथ्म, महसूस किया महान संतुष्टि से अपने काम के परिणाम में, जाहिरा तौर पर की वजह से भावनाओं की श्रेष्ठता और पर प्रभाव के भविष्य के परिणाम.

हम नहीं किया है को समझने के लिए जटिल अंदरूनी कामकाज के एअर इंडिया की व्यवस्था है, लेकिन यदि आप लोगों को दे कम से कम एक छोटी सी जानकारी और कैसे इन प्रणालियों को लागू कर रहे हैं, वे होगा और अधिक विश्वास है और इच्छा बनाने के लिए एअर इंडिया रोजमर्रा की जिंदगी में.

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