Человек против Искусственного интеллекта (ИИ)
Людей часто называют социальными животными из-за нашей тенденции жить в обществе в целом. Нас называют животными, потому что считается, что обезьяны были нашими предками миллионы лет назад. За эти годы мы прошли колоссальный метаморфоз. Мы развили мудрость и ноу-хау, чтобы вести нашу повседневную жизнь совершенно иначе, чем животные. Со временем мы усвоили много этических и обычных норм, которые отличают нас (людей) от животных. Эти нормы установили некоторые правила и положения, подчеркивающие, что хорошо для общества, а что нет. Мы работаем над этими установленными параметрами в соответствии с нашим присущим интеллектом.
В последнее время мы столкнулись с новой формой интеллекта, известной какИскусственный интеллект(ИИ). Это сложная технология, приложения которой еще предстоит должным образом использовать. Мы пришли к пониманию того, что концепция ИИ не всегда легко понимается. Среди многих слоев интеллигенции идут дебаты относительно уязвимости людей от этой современной формы интеллекта. Есть люди, которые раздражаются, что ИИ когда-нибудь превзойдет человеческий интеллект. Тот же страх был озвучен во многих фильмах. Это нескончаемый спор, поскольку опасения людей продолжают расти.
Итак, что же такое ИИ и как он работает?
Самый простой способ понять ИИ - 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 получаем информацию, обрабатываем ее в уме, и эта информация помогает нам действовать в соответствии с ней.
Три общих этапа человеческого интеллекта - это ввод, обработка и вывод. В человеческом мозге ввод происходит в форме восприятия и ощущения вещей глазами, носом и ушами и т. д., которые принимают необработанные данные, а затем обрабатывают их. После этого мы получаем вывод в виде 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 картинке остановки на перекрестке. Ваши глаза видят, что светофор перед вами только что загорелся красным. Основываясь на том, что вы узнали из опыта (и обучения водителей), вы знаете, что красный свет указывает на то, что вы должны нажать на тормоз, чтобы остановить автомобиль на светофоре. Итак, вы нажимаете на педаль тормоза и замедляете автомобиль. Красный свет - это необработанный ввод, тормоз - это вывод, а все, что между ними, - это обработка.
Эти аспекты человеческого интеллекта параллельны искусственному интеллекту. Так же, как мы получаем информацию, обрабатываем ее и делимся результатом, могут и машины.
В машинах входная часть ИИ иллюстрируется различными входными данными, такими как обработка естественного языка, распознавание речи, распознавание изображений и многое другое. Такие технологии повсюду, от беспилотных автомобилей, которым нужно 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 о мире. Точно так же, как люди принимают решения и действуют соответствующим образом, 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 могут быть обучены с использованием аналогичных методов.
- Обучение с учителем похоже на обучение на примере:Компьютеру предоставляется набор данных с «метками» в наборе данных, которые служат ответами, и в конечном итоге машина учится различать разные метки.
- Другое обучение, которое является обучением без учителя, похоже на обучение путем наблюдения:Компьютер наблюдает закономерности и учится различать группы и закономерности самостоятельно. Это не требует меток и может быть предпочтительным, когда наборы данных не имеют меток и ограничены.
Наиболее точный и эффективный результат ИИ требует сочетания различных методов обучения.
Но это еще не все, с развитием ИИ связан и ужасающий аспект. Мы должны помнить, что это технология, лишенная каких-либо эмоций. Когда мы говорим о выводе, основанном на эмоциях, его просто нельзя заменить человеческим интеллектом. Для машины практически невозможно найти решения многих повседневных жизненных сложностей из-за эмоционального коэффициента, прикрепленного к ним. ИИ не может различать хорошее и плохое. Он будет действовать на основе заранее разработанного алгоритма, независимо от того, является ли это благом для человечества или нет.
Следовательно, пришло время провести черту, чтобы ограничить последствия ИИ. Нам необходимо поддерживать статус-кво технологии, которая используется для расширения возможностей нескольких отраслей.