ИНЬ ЯН: искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение

ВЛИЯНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА СЕГОДНЯ

Вам может понадобиться разблокировать телефон с помощью распознавания лица или отпечатка пальца в любое время суток. Иногда вы можете использовать голосовых помощников для потоковой передачи фильмов в Интернете, автоматического заполнения ключевых слов при наборе текста или использования Grammarly при написании эссе. В этом сила искусственного интеллекта (ИИ) и его подполей машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО). Технологии определяют значительную часть наших повседневных взаимодействий. Они представляют преимущества в отношении эффективности и дилеммы в отношении их безопасности при использовании.

В 1950 году [1] Алан Тьюринг предположил, что компьютер обладает человеческим интеллектом или способностями, если он может имитировать точно описанные реакции человека. [2] Тесты Тьюринга доказали это, проложив путь для современного ИИ. технического прогресса и на сегодняшний день считаются основой искусственного интеллекта.

Разработка интеллектуальных моделей, ботов или роботов требует намерения и опирается на данные. С какой целью публикуются модели машинного обучения, искусственного интеллекта или глубокого обучения? Иногда модель может превратиться в то, что мы не представляли и не предполагали. Например, [3] Microsoft Tay, целью которой было с юмором имитировать подростка, стала расисткой и женоненавистницей менее чем через день после запуска. 2016 год был не лучшим годом для Microsoft, поскольку Microsoft Tay намеревался извлечь уроки из популярной социальной сети — Twitter вышел из строя. Этот и другие предыдущие инциденты подняли вопрос о том, подходят ли ИИ, машинное обучение и глубокое обучение в наше общество и что может пойти не так, если знания о них попадут не в те руки.

В Африке ИИ трансформирует систему здравоохранения, делая ее более доступной и недорогой. Системы здравоохранения в Африке сталкиваются с проблемами нехватки персонала и расходных материалов, а также их доступности — все это можно решить, используя искусственный интеллект. технологии. Процедуры диагностики и закупки медикаментов могут быть автоматизированы. Например, в [4] Руанде, где нехватка предметов медицинского назначения и их закупка были в основном тяжелым испытанием, использование А.И. для глобального поиска поставщиков, доставки и отслеживания запасов в режиме реального времени означает, что больницы и медицинские учреждения остаются хорошо оборудованными. Использование ботов для проведения консультаций экономит время и деньги для многих пациентов в африканских городских сообществах. А.И. Программное обеспечение [5] CAD4COVID от компании Delft Imaging в Южной Африке для сортировки и мониторинга пациентов с COVID-19 с использованием рентгеновских изображений в районах с ограниченными ресурсами и с высокой степенью риска значительно помогло усилиям по профилактике, сняв бремя притока пациентов на и без того скудные ресурсы медицинских учреждений. Глубокое обучение может персонализировать рекомендации по лечению на основе истории болезни пациента.

Фото Национального института рака на Unsplash

Использование глубокого обучения (ГО) при переводе языка с инопланетных языков на английский, как показано в фильме «Звездный путь», демонстрирует потенциал ГО. Фильмы были хорошим источником вдохновения для инноваций и изобретений, однако мы должны принимать во внимание то, что может пойти не так, когда мы развертываем модели или создаем ИИ. роботы, например такие технологии, как самоуправляемые автомобили и ракеты. Как мы обеспечиваем, чтобы эти технологии не вызывали несчастных случаев? Кто виноват, когда такая автономная технология становится причиной несчастных случаев со смертельным исходом?

ИИ потенциально может усугубить неравенство в уже поляризованных условиях. Интеллект управляется данными. Если имеющиеся данные искажают определенные группы или профили, результирующий алгоритм, скорее всего, будет необъективным и в значительной степени неточным для неблагополучных профилей или групп. В случае системного расизма алгоритмы распознавания лиц, скорее всего, будут давать неверные прогнозы для чернокожих или цветных людей, как исследовал С. Крейг Уоткинс из Массачусетского технологического института в этой [6] статье. В делах, связанных с преступлением, это означает, что граждане могут быть неправомерно осуждены. В Китае разведка профилирует граждан и влияет на [7] систему социального кредита. От того, как они ведут себя в социальных сетях и других онлайн-платформах, до того, как они ведут себя в реальной жизни, массовая слежка используется для оценки отдельных лиц. Эти рейтинги могут показаться незначительными, но они могут определить, может ли человек получить кредит или скидку. Общественные активисты утверждают, что такое использование интеллекта является рецептом социального угнетения и несправедливости, которые ограничивают подлинную ответственность.

Мы утверждаем, что интеллект далеко не превосходит человеческий интеллект. Хотя модели глубокого обучения Google и Deepmind [8] IMAGEN и Dall-E mini могут создавать оригинальные изображения из текста, человеческая креативность остается непревзойденной. Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение все еще находятся в расцвете сил, и на их основе появятся новые инновации. Как они будут использоваться? Нанесет ли это непреднамеренный вред людям? Лишит ли предвзятость людей тех преимуществ, которых они заслуживают? Взаимодействие человека с компьютером будет продолжать расти. Устранение предвзятости в технологиях искусственного интеллекта может обеспечить значимое признание и широкое использование. Как сделать жизненно важные технологии, такие как [9] Microsoft Seeing A.I. для [10]слепых, доступных для широких масс, имеющих проблемы со зрением?

Авторы: Сандей М; Красота Икудехинбу

Ссылки

  1. Encyclopdia Britannica, Inc. (н.д.). Алан Тьюринг. Британская энциклопедия. Получено 8 декабря 2022 г. с https://www.britannica.com/biography/Alan-Turing.
  2. Фонд Викимедиа. (2022, 3 декабря). Тест Тьюринга. Википедия. Получено 8 декабря 2022 г. с https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test.
  3. Уроки из выступления Тэя. Официальный блог Microsoft. (2016, 25 марта). Получено 8 декабря 2022 г. с https://blogs.microsoft.com/blog/2016/03/25/learning-tays-introduction/.
  4. Group, ADB (2022, 6 октября). Как Руанда использует искусственный интеллект для улучшения здравоохранения. Африканский банк развития — Строим сегодня, делаем Африку лучше завтра. Получено 8 декабря 2022 г. с https://www.afdb.org/en/success-stories/how-rwanda-using-artificial-intelligence-improve-healthcare-55309.
  5. Коммуникации Брин Мор. (н.д.). Cad4covid: рентгеновский анализ для быстрой сортировки в условиях коронакризиса. Проволока для глаз+. Получено 8 декабря 2022 г. с https://eyewire.news/articles/cad4covid-x-ray-analysis-for-quick-triage-in-corona-crisis/?c4src=article%3Ainfinite-scroll
  6. Программа приглашенных ученых и профессоров MIT MLK. С. Крейг Уоткинс: Искусственный интеллект и будущее расовой справедливости | Программа приглашенных ученых и профессоров MIT MLK. (н.д.). Получено 8 декабря 2022 г. с https://mlkscholars.mit.edu/updates/2022/s-craig-watkins-artificial-intelligence-and-future-racial-justice.
  7. Коби, Н. (2019, 7 июня). Сложная правда о китайской системе социального кредита. ПРОВОДНАЯ ВЕЛИКОБРИТАНИЯ. Получено 8 декабря 2022 г. с https://www.wired.co.uk/article/china-social-credit-system-explained.
  8. Изображение. (н.д.). Получено 8 декабря 2022 г. с https://imagen.research.google/.
  9. Приложение AI от Microsoft. Увидел приложение AI от Microsoft. (н.д.). Получено 8 декабря 2022 г. с https://www.microsoft.com/en-us/ai/seeing-ai.
  10. Видящий ИИ: искусственный интеллект для слепых и слабовидящих пользователей. VisionAware. (2020, 26 октября). Получено 8 декабря 2022 г. с https://visionaware.org/everyday-living/helpful-products/using-apps/seeing-ai-app/.