Сообщество разработчиков ПО с открытым исходным кодом в области науки о данных и машинного обучения - прекрасная вещь. Каждый день информация, заложенная в алгоритмы и методы модели, распространяется среди всех, у кого есть компьютер, и некоторое время (иногда много) может подобрать и потратить.
Это действительно здорово.
Одно будущее всего этого обмена информацией в направлении создания более совершенных алгоритмов обучения, решающих множество проблем (выполните быстрый поиск в Google, чтобы убедиться, что ИИ набирает обороты с вариантами использования), заключается в том, что мы, по сути, уже создание ИИ, который будет умнее нас в краткосрочной перспективе.
Мы оба киборги (комбинация компьютер + ИИ), о которых читали в научной фантастике, и мы быстро разрабатываем инструменты, которые позволят большему существу появиться в результате всей нашей работы.
Это странная мысль, и я действительно заинтересовался ею только тогда, когда услышал, как Илон Маск подробно рассказывал об опасностях ИИ в Интернете.
Меня убеждает то, что мы уже интегрировали нашу жизнь с технологиями на глубоком уровне. Google позволяет нам быть умнее, чем когда-либо. Стартапы и венчурные капиталисты безумно стремятся к решениям в области цифрового здравоохранения, чтобы взломать медицинское пространство, геном нашего тела и решениям, направленным на улучшение нашего общего благополучия с помощью технологий, носимых устройств, биомаркеров и приложений на наших телефонах. Экономика, вызванная инновациями в сфере технологий, позволила нам, людям, удобно получать еду, легче путешествовать и наслаждаться бесконечным количеством развлечений.
Это нововведение заметно повысило нашу общую продуктивность как общества.
По какой цене?
Стоимость потенциальной замены многих автоматизированных рабочих мест. Цена алгоритмического убеждения людей остаться на развлекательной платформе еще на одну минуту. Стоимость изменения семейной динамики за обеденным столом.
И все другие расходы, которые мы не можем увидеть, но понесем только тогда, когда они возникнут.
Многие специалисты по машинному обучению утверждают, что нам нужно иметь возможность направлять эти технологии в правильном направлении. Что нам нужно научить этим алгоритмам «ценности», которые отражают хорошие стороны человека. Сострадание, этика, мораль.
Как мы можем это сделать, если мы даже не можем доверять себе ответы на эти вопросы? Кроме того, что мы сделали, чтобы учить этому в массовом порядке?
Я думаю, что одним очевидным элементом является образование. Учителя машинного обучения должны подчеркивать потенциальные последствия алгоритмов, которые мы создаем с минимальными строками в Python, недостатки сосредоточения внимания на оптимизации для достижения цели, не видя более широкой картины, а также моральные и этические дилеммы, с которыми мы можем столкнуться при работе над этими проблемами. организация.
Остальные - это законодательство, лучшие алгоритмы и, честно говоря, лучшее понимание того, насколько глубоко мы хотим, чтобы эти алгоритмы вплетались в нашу повседневную жизнь.
Спасибо за чтение.
