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什么炼金术和占星术可以教人工智能研究人员

时间:2021-07-24 18:11:04 | 来源:

人工智能研究人员和工程师花了很多努力,试图建造看起来像人类的机器并在很大程度上运作。那些诱人的梦想已经分散了许多人从已经发生的真正进展的地方分散了许多:在系统中 - 而不是替换 - 人类能力。为了加快向新思维方式的转变,AI设计师和开发人员可以从过去的研究人员的缺陷中获取一些教训。

例如,炼萨萨克·牛顿的炼金术家们追求雄心勃勃的目标,因为将导线转化为黄金,创造一个甘达焦治疗所有疾病和侵犯不朽的药水。虽然这些目标是诱人的,但追求他们的校长可能已经有所保留金融支持,这将是更好地用于发展现代化学。

同样乐观地,占星家认为他们可以通过研究恒星和行星的职位来了解基于出生的人类人格,并预测未来的事件。这些承诺在过去的一千多个政剧接受了一个凯特的认可,可能会减缓那些采用科学方法的人的工作,最终导致天文学。

作为炼金术和占星术进化,参与者BECEMORE思考和组织 - 现在可能被称为更科学 - 他们的研究。这种转变最终导致了化学的重要发现,例如18世纪的拜拉拉夫赛埃尔都市人。在天文学中,Keplerandnewtonshimself在17岁和18世纪作了重要发现。类似的转折点来用于人工智能。大胆的创新者正在抛开诱人,但拟人设计的不切实际的梦想和过度自治。他们专注于恢复,依赖和扩大人类控制和责任的系统。

更新早期的AI梦想

回到20世纪50年代,人工智能研究人员追求了大目标,如人级计算智能和机器意识。即使在过去的20年里,一些研究人员也朝着各种方式优于人类的“奇点”幻想。这些梦想成功地吸引了来自政府和行业的交感神经记者和金融支持的关注。但对我来说,那些愿望似乎似乎是对策的一厢情愿思想和B级科幻小说。

即使是创造了一个人类形状的robotthat的梦想是一个人持续了50多年来.Honda的近乎终身雅西多士,西方的新闻读者Ananovagot很多媒体注意。哈桑机器人的Sophiaeven获得了阿拉伯公民。但他们有很少的商业未来。

通过对比,用于信息搜索,电子商务网站,社交媒体和智能手机Appshave的脚踏式用户以用户为中心的设计一直是狂野的成功。有一个充分的原因是亚马逊,苹果,Facebook,谷歌和微软是世界上最大的一些公司 - 他们都使用更多的功能,如果较少迷人的艾美的AI。

今天的手机特征是语音识别,面部识别和自动翻译,这是Alluse人工智能技术。这些功能增加人类控制,并为用户提供更多选择,没有人形机器人的欺骗和戏剧。

屈服于控制

追求先进形式的计算机自主权的努力也是危险的。当开发人员假设其计算机将正常运行时,它们通常会在允许人类用户快速控制的情况下进行短路,当出现问题时。

这些问题可能是致命的。在2018年狮子空气波音737最大的船上,传感器故障导致新设计的自动飞行员向下转向飞机。飞行员不能put tooverride那些自动控制器保持飞机在空中。类似的问题是股票市场“闪存”中的因素,如2010年的活动,其中1万亿美元在36分钟内消失。设计良好的医疗设备已经提供了一代药物药物。

然后,在2016年致命的运输安全委员会报告的报告2016年5月Tesla崩溃呼吁自动化系统,以保留将允许调查人员分析失败的详细记录。这些见解将导致更安全和更有效的设计。

获得以人为本的解决方案

成功的自动化是周围的:导航应用通过向替代路由显示时间来提供驱动程序控制。电子商务网站显示购物者选项,客户评论和清晰的定价,所以他们可以找到并订购所需的商品。电梯,洗衣机和航空公司也有一个有意义的控制,使用户能够快速可靠地完成他们需要做的事情。当现代摄像机协助摄影师采取正确的专注和暴露的照片时,即使他们获得了优化技术细节的帮助,用户也有掌握和成就的掌握和成就。

在没有人类的或完全独立的情况下,这些和数千个其他应用程序使用户能够以自信心实现他们的任务,有时甚至是骄傲。

领先的工程行业专业集团的一份新报告敦促科技专家Toignore Toignore诱人的幻想。相反,该报告建议,开发商应该专注于支持人类性能的技术,并且更加有用。

在蓬勃发展的自动化 - 增强的世界中,清晰,方便的接口可以让人类控制自动化,充分利用人们的主动性,创造力和责任。最成功的机器可能是强大的工具,让用户充满信心地实现了更丰富的任务,例如帮助建筑师发现创新的方式来设计节能建筑,并给出记者工具更深入地挖掘数据以检测欺诈和腐败。其他机器可以检测 - 无助于 - 抵押贷款批准中的不安全的医疗条件和偏见等问题。也许他们甚至可以建议负责修复事物的方法。

人类在构建工具中完成了扩展其创造力的工具 - 然后在使用这些工具以比他们的设计师更具创新的方式使用这些工具。在我看来,通过转向AI研究的炼金术和占星阶段,让更多的人更加创造更多的人。

欣赏和放大人性的关键方面的技术设计师最有可能发明下一代强大的工具。这些设计人员将从尝试替换或模拟机器中的人类行为来构建人们喜欢使用的疯狂成功的应用程序。
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