Человек против искусственного интеллекта (Ai)
Людей часто называют социальными животными из-за нашей склонности жить в обществе в целом. Нас называют животными, потому что считается, что обезьяны были нашими предками миллионы лет назад. За эти годы мы пережили колоссальные метаморфозы. Мы развили мудрость и знания, чтобы вести свою повседневную жизнь совершенно иначе, чем животные. Со временем мы усвоили множество этических и обычных норм, которые отличают нас (людей) от животных. Эти нормы установили определенные правила и положения, подчеркивающие, что хорошо для общества, а что нет. Мы работаем над этими установленными параметрами в соответствии с нашим врожденным интеллектом.
В последнее время мы столкнулись с новой формой интеллекта, известной как Искусственный интеллект (AI). Это сложная технология, возможности применения которой еще предстоит должным образом использовать. Мы пришли к осознанию того, что концепция AI не всегда легко понятна. Среди многих слоев интеллигенции идут дебаты относительно уязвимости людей перед этой современной формой интеллекта. Есть люди, которые возмущены тем, что AI однажды обгонит человеческий интеллект. Подобный страх был высказан во многих фильмах. Это нескончаемый спор, поскольку опасения людей продолжают расти.
Итак, что же такое AI и как он работает?
Самый простой способ понять AI — это сопоставить его с тем, что мы уже понимаем. Возьмем, к примеру, наш собственный интеллект. Как он работает? На самом базовом уровне наш собственный интеллект следует простому принципу. Мы принимаем информацию, обрабатываем ее в своем уме, и эта информация помогает нам действовать в соответствии с информацией.
3 основных этапа человеческого интеллекта — это ввод, обработка и вывод. В человеческом мозге ввод происходит в форме ощущения и восприятия вещей глазами, носом, ушами и т. д., которые принимают необработанные входные данные и затем обрабатывают их. Затем мы получаем вывод в форме речи и действий. Обработка происходит посередине, где формируются и извлекаются знания/входные данные, принимаются решения и делаются выводы, а также происходит обучение/действие.
Просто подумайте о картине остановки на перекрестке. Ваши глаза видят, что светофор перед вами только что загорелся красным. Основываясь на том, что вы узнали из опыта (и водительского образования), вы знаете, что красный свет указывает на то, что вы должны нажать на тормоз, чтобы остановить машину на светофоре. Итак, вы нажимаете на педаль тормоза и замедляете машину. Красный свет — это необработанный вход, тормоз — это выход, а все остальное между ними — это обработка.
Эти аспекты человеческого интеллекта параллельны искусственному интеллекту. Подобно тому, как мы принимаем информацию, обрабатываем ее и обмениваемся результатами, так могут и машины.
В машинах входная часть AI иллюстрируется различными входными данными, такими как обработка естественного языка, распознавание речи, визуальное распознавание и многое другое. Такие технологии повсюду, от самоуправляемых автомобилей, которым необходимо распознавать дороги и препятствия, до Siri или Google Assistant, которые распознают вашу речь. Это может принимать форму робототехники, навигационных систем и распознавания речи и т. д. Между ними у нас есть различные формы обработки, которые происходят.
Подобно мозгу, который хранит знания и воспоминания, машины могут создавать представления знаний, которые помогают им хранить информацию об окружающем мире. Подобно тому, как люди принимают решение и действуют соответственно, машины могут делать прогнозы, оптимизировать для достижения лучшей цели или результата и определять следующие предпочтительные шаги или решения для достижения конкретной цели и эффективной работы.
Мы учимся чему-то на примере, наблюдении или алгоритме, машины можно обучать, используя аналогичные методы.
- Обучение с учителем похоже на обучение на примере: компьютеру предоставляется набор данных с «метками» внутри набора данных, которые действуют как ответы, и в конечном итоге машина учится различать разные метки.
- Другое обучение, которое является обучением без учителя, похоже на обучение посредством наблюдения: компьютер наблюдает закономерности и учится различать группы и закономерности самостоятельно. Он не требует меток и может быть предпочтительным, когда наборы данных не имеют меток и ограничены.
Наиболее точный и эффективный результат AI требует сочетания различных методов обучения.
Но это еще не все, с развитием AI связан и ужасающий аспект. Мы должны помнить, что это технология, лишенная каких-либо эмоций. Когда мы говорим о выводе на основе эмоций, его просто нельзя заменить человеческим интеллектом. Для машины почти невозможно вывести решения многих повседневных сложностей из-за эмоционального коэффициента, связанного с ними. AI не может отличить правильное от неправильного. Он будет действовать на основе предварительно разработанного алгоритма, независимо от того, в пользу это человечества или нет.
Следовательно, пришло время провести черту, чтобы ограничить последствия AI. Нам необходимо поддерживать статус-кво технологии, которая используется для развития нескольких отраслей.