Съдържание
Q:
Как компаниите се опитват да добавят "скоростомер" към работата на изкуствения интелект?
A:
Някои от компаниите, работещи върху най-новия напредък на изкуствения интелект, се фокусират върху количествено определяне на постигнатия от тях напредък и сравняване на някои аспекти на това как еволюира изкуственият интелект с течение на времето. Има много причини, поради които компаниите извършват този тип анализи. Като цяло те се опитват да разберат докъде е стигнал изкуственият интелект, как се прилага към живота ни и как ще се отрази на пазарите.
Някои компании правят мозъчна атака и следят напредъка на изкуствения си интелект, за да установят как новите технологии могат да повлияят на гражданските свободи или как биха могли да създадат нови икономически реалности. В зависимост от подхода на компаниите, тези типове анализи могат да бъдат под формата на опит да се разбере как потребителите могат да преминават през системи, да разберат как да работят интерфейсите или да разберат какви възможности имат изкуствените интелектуални единици и как могат да използват тези възможности.
Що се отнася до методите, компаниите, които се опитват да сравнят изкуствения интелект, могат да се съсредоточат върху разбиването на абстрактната информация - например статия на Wired цитира проекта AI Index, където работят изследователи като Рей Перо, който работи в нестопанска лаборатория SRI International. на подробна снимка на случващото се в областта на изкуствения интелект.
„Това е нещо, което трябва да се направи, отчасти защото има толкова много лудост за това къде отива AI“, казва Перро в статията, коментирайки мотивацията за предприемане на този тип проекти.
Обяснявайки как работи сравнителният анализ на изкуствения интелект, някои експерти обясняват, че инженерите или други страни може би се опитват да проведат „тежки тестове“ за проекти за изкуствен интелект, например, опитвайки се да „измамят“ или „победят“ системите за изкуствен интелект. Този вид описание наистина отива в основата на това как компаниите могат наистина да наблюдават и оценяват изкуствения интелект. Един от начините да се мисли за това е да се прилагат същите видове идеи, които програмистите използваха в миналото, за да отстраняват грешки в линейните кодови системи.
Отстраняването на грешки в линейните кодови системи се състоеше в намирането на местата, където системата ще работи добре - къде една програма ще се срине, къде ще замръзне, къде ще работи бавно и т.н. Ставаше дума за намирането на къде логическите грешки ще спрат или объркат проекта, където дадена функция не работи правилно или където може да има някакво непредвидено потребителско събитие.
Когато се замислите, съвременното тестване на изкуствения интелект може да е подобно начинание в съвсем различна плоскост - тъй като технологиите за изкуствен интелект са по-познателни от линейните, че тестването е в много по-различна форма, но хората все още търсят „бъговете ”- начини, по които тези програми могат да имат нежелани последици, начини, които биха могли да действат и да навредят на човешките институции и т.н. Имайки това предвид, въпреки че има много различни различаващи се методи за създаване на скоростомер или еталон за напредък на изкуствения интелект, видовете упоритите тестове, описани по-горе, обикновено дават на хората уникална представа за това докъде е стигнал изкуственият интелект и какво трябва да се направи, за да може той да даде повече позитиви, без да развива повече негативи.