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11选5最聪明的玩法:AI 金秋将至

来源:Welcome-牛牛游戏平台 发布时间:2019-04-28 10:12:05 点击数:

Welcome-牛牛游戏平台 www.nrxeeee.com.cn 最近一段时间,「AI 隆冬将至」、「AI 泡沫行将决裂」的声响此伏彼起。AI 的开展也的确遇到了一些瓶颈,以至于不少人对通用人工智能的完成无可奈何。本文作者也认可这些约束的存在,但一起他也指出,假如尽力开展以人为中心的人工智能运用,这一范畴也将结出硕果。

咱们周围关于人工智能的炒作正在逐步降温,接下来咱们要重视是将以人为中心的机器学习技能运用于重要问题的大丰盈!

我喜爱对关于人工智能的炒作吐槽,下面是前几天的一篇推文:

MIT 展现了一个会玩叠叠乐的机器人(拜见:MIT 的机器人会玩叠叠乐了!手残的你怕不怕?

机器人不会教它自己怎样玩叠叠乐(Jenga)游戏。我到现在也没有读过这篇文章,但有些人决议教机器人去玩 Jenga。人类支付巨大尽力开发了一个让机器人能够运用某种数据进行学习的体系。最有或许用到的数据来自于人类的实验,或许或许人们建立了恰当的强化机制让机器能够经过「自己玩游戏」来学习。

相似的,在 2020 年之前,轿车也不会自动驾驶。语音辨认语音辨认也没有到达与人类相媲美的水平。亚马逊的「Alexa」也不是一个对话性的体系。现在的核算机视觉技能不能处理恣意的视觉问题。咱们还没有面对具有自我意识的杀手机器人的风险。

一些人看到一个又一个从前的预言失利了,就以为另一个「人工智能的冬季」或许行将到来,但这并不会发作。当年人工智能之所以进入隆冬,是因为虽然有许多的炒作,可是其背面还没有太多的理论支撑。近一段时间以来,在这样的炒作之下也诞生了许多重要的作业。人们以为 Alexa 是一种对话式的智能体,但它实践上仅仅一个更好的麦克风,是一种在工程中现已被遍及运用的根据规矩的体系,并且它的确在某种程度上是由深度神经网络赋能的更好的语音辨认体系?!噶摺乖又颈砻?,深度学习是贪婪的、软弱的、不透明的、浅薄的,这些说法没有问题,可是即便有这些约束,许多重要的东西仍是能够完成的。

现在实用性的人工智能技能更多地是谈论咱们怎么形式化界说问题以及咱们能搜集到什么数据,而不是以别致的模型为起点——在技能层面上,今日的「人工智能」是与网络、体系以及数据库休戚相关的,正如它与新算法严密相关相同。终究,人工智能技能仍是环绕人类打开的。

人类的体现是「被过度炒作」的人工智能技能的比照基准(也便是说有些办法现已在某些问题上能够与人类相媲美)。但是,被过度炒作的人工智能技能却在很大程度上忽视了与人相关的要素。不过,它们也无法再被忽视了,因为当人工智能技能朝着更实践的运用方向开展而不能获得开展时,与人相关的要素又会从头回到前沿??悸堑饺说囊厥?,炒作就会削弱。当你考虑到除了在光照杰出、路况了解的道路上行进,体系还要顾及人类驾驶员面对的其他情况时,自动驾驶轿车好像不太或许完成。人类驾驶员会寻觅乘客,他们会去加油,有时还会去修车,他们要保证喝醉的乘客没有风险,他们要送晚年乘客去医院,等等。

咱们现已越过了炒作「运用人工智能仿照人类的体现」的时代,转向更实践的以人为中心的机器学习运用。假如炒作是冰山一角的快速消融,那么以人为中心的巨大的运用作业便是漂浮在下方、支撑全部的巨大冰山。

核算模式辨认和非确定性的人类

几天前,我在推特上深思道:假如咱们不再将这个范畴称为「人工智能」,转而运用愈加详细和精确的术语「核算模式辨认」,那么现在的这种炒作是否会消失呢?

其他人则有不同的观点——Judea Pearl 以为咱们需求能够进行因果推理的新办法,Pedro Domingos 正在寻觅「终极算法」,其他人则期望能够逾越「与动物相相似的才干的认知功用优化」,并促进咱们朝着与人类平等水平的智能进发。

不论它是怎么构建的,这些谈论之所以发作,是因为「人工智能」传达了一种智能的概念——人类的智能,这是现在的办法无法满意的。咱们的体系往往缺少知识、跨范畴类比的才干、推理因果关系的才干,以及与非确定性的人类进行流通的仿照和互动所必需的智能的其它组成部分 [1]。

核算模式辨认是一个十分强壮的东西。为了充分运用这一优势,咱们需求进行艰苦的作业,找出既满足重要又满足有针对性的问题,从而使核算模式辨认(SPR)办法能够很好地发挥作用。发现重要的问题,将它们映射到从核算的视点来说简单处理的处理方案,搜集有含义的数据集,规划对人们有含义的交互,这些都是以人为中心的智能(HCI)及其内涵办法的亮点。

HCI 是我以为人工智能这次遭受的将不是冬季而是秋天的原因。能够运用机器学习技能来处理实践人类问题的人将成为最重要的技能人员。越来越多的易用库能够供给功用强壮的机器学习技能;假如你想坚持抢先,你需求咱们在 HCI 课程中教授的技能。

假如你的方针是熬过人工智能的冬季,期望有一天能开宣布真实智能的人工智能,那么就打破深度学习和实践运用的捆绑,英勇前行。

假如你的方针是收成丰盛的报答,那么就去学习 HCI 技能吧。

HCI 怎么在人工智能的丰盈中获利?

HCI 的优势来自对多个学科的结合——至少涉及到核算机科学、规划和行为科学(心理学、认知科学等)。通晓 HCI 的人能够运用各种以人为中心的办法来了解现在,规划和完成未来,并验证这些未来的想象。就像在大多数范畴相同,从业人员是专门化的。例如,有人或许专门研讨当时人们运用的技能,或许专门规划猜测性的或刺激性的未来,或许为人们运用的未来技能体系构建原型。

下面,本文将给出一些我以为 HCI(以及相关的)研讨和实践将在人工智能的秋天收成颇丰的一些范畴,不管未来几十年在真实的智能机器方面会有什么开展,它们都将扮演必定人物:

支撑人类的智能运用

跟着机器学习办法被更好的了解,并被更好地打包成东西,最大的挑战将转变为怎么将它们运用于实践的与人类相关的问题。这便是 HCI 的优势地点!

人工智能开展的前期,智能机器的重视点在于智能增强(IA),正如 Vannevar Bush 在「As We May Think」中所描绘的那样。咱们将 Douglas Engelbart 奉为「鼠标之父」,但他在「Mother of All Demos」中侧重谈论了核算技能怎么才干够遍及地增强人类智能。Engelbart 对此进行了广泛的谈论。有一段时间,该范畴被称为「智能用户界面」,这也成为了该范畴的一个闻名会议的称号。现在,跟着人工智能(以及不切实践的通用人工智能)的约束性逐步凸显,「人类增强」的概念正变得越来越盛行,阅览这本较老的作品是值得的,因为其间的许多见地都具有深远的相关性。

HCI 正在尽力处理支撑人类的难题——搜集和扩展新的数据集;找出人和机器协作的新办法;发明出使设备和国际能更易被了解的体系,不管人的才干怎么;为交互和健康创立机器学习技能赋能的传感体系;并致力于打造能够协助人们更好地创立机器学习模型的体系。

这一范畴的挑战和影响与这样一个现实有关,即它的底子意图是发明和处理新的问题,而不是改善现有问题的处理方案。因而,整个进程能够被视为发现和验证一个问题、迭代地提出潜在的处理方案、对这些处理方案进行原型化和精细化、最终验证该处理方案是否处理了预期的问题。

跟着机器学习算法被商品化,那些能够在整个机器学习的运用进程中发挥作用的算法将是最有价值的。

规划和人工智能

HCI 的从业人员一向站在前沿,考虑人类将怎么与人工智能互动,以及怎么做一些作业来让人类有效地与人工智能互动。你能够在 90 时代 Pattie Maes 和 Ben Schneiderman(HCI 前驱)之间的「智能体 vs 直接操作」(agents vs. direct manipulation)的争辩中看到这一点。Ben 接着创立了信息可视化范畴,从办法论的层面回应人类怎么与日益丰厚的数据和杂乱的国际直接互动。

人工智能和 HCI 的穿插范畴作业的人们很久以前就意识到,构建包含「人工智能」元素的用户界面有一些不同之处,尤其是因为人工智能是不确定的,并且常常是不正确的。Eric Horvitz 和其他人将其称之为「混合自动交互」(Mixed-Initiative Interaction)。你能够在一篇宣布在 1999 年的 CHI 会议上的经典论文《Principles of Mixed-Initiative User Interfaces》中读到这一点,虽然我也喜爱下面的这个版别《Mixed-initiative interaction》,其间包含 James Allen 等对话式人工智能大牛的一些谈论。Eric 和 Saleema Amershi 等新作者在他们的 CHI 2019 的论文《Guidelines for human-AI Interaction》中对此进行了新的论说。

从某种程度上说,人类往往只在迫在眉睫时才考虑,那就太迟了。一位我不确定是否应该提及的搭档这样描绘:「许多作业都在研讨怎么给人工智能猪涂口红」。因而,现在规划和人工智能的研讨前沿是了解规划师怎么才干运用机器学习作为规划资料。其间很大一部分是教规划师怎么考虑机器学习。这不只关乎怎么将用户接入不确定的人工智能成果:它考虑的是应该处理什么问题;什么机器学习办法与人类预期的问题相匹配;针对于特定的用例,哪些问题能够被很好地处理。

规划正敏捷成为同类产品之间的差异地点;因而,那些最拿手机器学习的规划师将供给最大的价值。

核算社会科学

机器学习正在咱们所做的每一件事中发挥作用,因而咱们需求细心考虑机器学习的含义,以及咱们能够做些什么来减轻它的负面影响。核算社会科学家为咱们带来的办法往往更倾向于面向对人类的研讨,运用 HCI 中教授的各种技能,并学习心理学和认知科学等根底范畴的办法(如查询、访谈、日志剖析和人种学)。

这些技能现已对用户怎么了解(或误解)与之交互的算法产生了难以置信的深远影响(例如,Facebook 的新闻 feed 流;YouTube 的引荐体系怎么鼓舞极端主义;交际媒体虚伪新闻的辨认机制;用户界面的元素怎么影响在线言辞;用户对在线隐私的知道,等等)。

HCI 技能在辨认或处理此类问题上并没有处于独占位置,但考虑到咱们也是开发者和规划师,它在揭穿和干涉这些问题上的确有绝无仅有的位置。

结语

「埋头苦干做好高质量的作业,全部都会好起来,对吗?!」... 总的来说,在人工智能范畴,越来越显着的现象是:人工智能的秋天行将到来,为了做好预备,你需求在 HCI 能够大展身手的范畴和办法上有所提高。


原文链接://jeffreybigham.com/blog/2019/the-coming-ai-autumnn.html

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