İçerik
S:
Şirketler yapay zeka çalışmalarına nasıl bir "hız göstergesi" eklemeye çalışıyorlar?
A:
Yapay zekanın en yeni ilerlemelerinde çalışan şirketlerden bazıları, elde ettikleri ilerlemeyi ölçmeye ve yapay zekanın zaman içinde nasıl geliştiğinin bazı yönlerini karşılaştırmaya odaklanıyor. Şirketlerin bu tür analizleri takip etmelerinin birçok nedeni vardır. Genel olarak, yapay zekanın ne kadar ileri geldiğini, yaşamlarımıza nasıl uygulandığını ve pazarları nasıl etkileyeceğini bulmaya çalışıyorlar.
Bazı şirketler, yeni teknolojilerin sivil özgürlükleri nasıl etkileyebileceğini veya nasıl yeni ekonomik gerçeklikler yaratabileceğini bulmak için yapay zeka gelişmelerini beyin fırtınası yapmakta ve izlemektedir. Şirketlerin yaklaşımına bağlı olarak, bu analiz türleri, kullanıcı verilerinin sistemler arasında nasıl akabileceğini anlamaya çalışmak, arayüzlerin nasıl çalışacağını anlamak veya yapay zekâ varlıklarının hangi yeteneklere sahip olduğunu ve bu yetenekleri nasıl kullanabileceğini bulmak gibi olabilir.
Yöntemlere gelince, yapay zekayı ölçmeye çalışan şirketler soyut bilgileri parçalamaya odaklanabilirler - örneğin, bir Kablolu makale, SRI International'ın kar amacı gütmeyen laboratuarında çalışan Ray Perrault gibi araştırmacıların çalıştığı AI Index projesine atıfta bulunuyor Yapay zeka alanında neler olup bittiğini detaylı bir şekilde.
“Bu yapılması gereken bir şey, kısmen AI'nın nereye gittiği konusunda çok fazla çılgınlık olduğu için” diyor Perrault makalede, bu tür bir proje için motivasyon hakkında yorumda bulunuyor.
Yapay zekanın nasıl kıyaslanacağının açıklanmasında bazı uzmanlar, mühendislerin veya diğer tarafların, yapay zeka sistemlerini “kandırmaya” ya da “yenmeye” çalışmaya çalışan yapay zeka projeleri için “zor testler” yapmaya çalıştıklarını açıklıyor. Bu tür bir açıklama, şirketlerin yapay zekayı gerçek anlamda nasıl izleyebileceğini ve değerlendirebileceğinin temelindedir. Bunu düşünmenin bir yolu, programcıların geçmişte kullanılan lineer kod sistemlerinde hata ayıklamak için kullandıkları fikirleri uygulamaktır.
Doğrusal kod sistemlerinde hata ayıklamak, sistemin iyi çalışacağı noktaları bulmakla ilgiliydi - bir programın çökeceği, donacakları, yavaş çalışacağı yerler vs.. Mantıksal hataların bir projeyi nerede durduracağı ya da karıştıracağını bulmakla ilgiliydi. bir işlevin düzgün çalışmadığı veya istenmeyen bir kullanıcı olayı olduğu durumlarda.
Bunu düşündüğünüzde, yapay zekanın modern denenmesi çok farklı bir uçakta benzer bir çaba olabilir - çünkü yapay zeka teknolojileri lineerden daha bilişseldir, testin çok farklı bir şekli vardır, ancak insanlar hala “böcekler” aramaktadır. ”- bu programların istenmeyen sonuçlara yol açabileceği, insan kurumlarına zarar verebilecekleri ve insan kurumlarına zarar verebilecekleri, vb. Yollar. Yapay zeka gelişimi için hızölçer veya ölçüt oluşturmak için çok farklı farklı yöntemler olmasına rağmen Yukarıda açıklanan zor testler, insanlara yapay zekanın ne kadar ileri geldiğine ve daha fazla olumsuzluk geliştirmeden daha fazla pozitif olmasını sağlamak için ne yapılması gerektiğine dair benzersiz bir fikir verecektir.