Компьютер-судья: почему на самом деле нужно опасаться ИИ |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-10-19 12:25 Глава подразделения искусственного интеллекта Google Джон Джаннандреа уверен, что человечеству грозят вовсе не роботы-убийцы. Но от этого не легче Руководитель направления, занимающегося развитием искусственного интеллекта Google, не боится супер-интеллектуальных роботов-убийц. Джон Джаннандреа обеспокоен опасностью, которая может скрываться внутри алгоритмов машинного обучения, используемых для принятия миллионов решений каждую минуту. «Реальная проблема безопасности заключается в том, что если мы дадим этим системам необъективные данные, они станут предвзятыми», — сказал Джаннандреа накануне недавней конференции Google, посвященной взаимоотношениям между людьми и системами ИИ. Проблема предвзятости машинного обучения может стать более значимой, поскольку технологии начинают применяться в таких важных областях, как медицина и право, и все больше людей, не обладающих глубокими техническими знаниями, должны их применять. Некоторые эксперты предупреждают, что предвзятость алгоритмов уже широко распространена во многих отраслях, и что почти никто не пытается ее идентифицировать или исправить. «Важно соблюдать прозрачность в отношении данных, которые мы используем для обучения, и искать в них скрытые предубеждения, иначе мы будем создавать предвзятые системы, — добавляет Джаннандреа. — Если кто-то пытается продать вам черный ящик для принятия медицинских решений, и вы не знаете, как он работает и какие данные были использованы для обучения, то я бы не стал ему доверять». Модели машинного обучения в виде непонятного прибора уже оказывают серьезное влияние на жизнь некоторых людей. Система под названием COMPAS, созданная компанией Northpointe, якобы может предсказывать вероятность повторного совершения преступления осужденными и используется некоторыми судьями, чтобы решить, предоставлять ли заключенному условно-досрочное освобождение. Принцип работы COMPAS хранится в секрете, но исследование, проведенное ProPublica, показало, что модель может быть предвзятой против меньшинств. Однако публикация сведений о данных или используемом алгоритме не решит проблему. Многие самые мощные новые методы машинного обучения настолько сложны и непрозрачны, что не поддаются пониманию даже при тщательном изучении. Поэтому исследователи ищут способы, как эти системы могли бы предоставлять инженерам и конечным пользователям упрощенное объяснение их внутреннего механизма. У Джаннандреа есть веские основания говорить о потенциальной склонности ИИ к предвзятости. Google входит в число нескольких крупных компаний, рекламирующих возможности ИИ своих облачных вычислительных платформ для всех видов бизнеса. Эти облачные системы машинного обучения намного проще в использовании, чем базовые алгоритмы. Это поможет сделать технологию более доступной, но также более уязвимой для возникновения предубеждений. Важно будет предлагать учебные пособия и инструменты, чтобы помогать менее опытным ученым и инженерам данных определять и устранять предвзятость из данных для обучения. Ряд спикеров, приглашенных на конференцию, организованную Google, также подчеркнули проблему предвзятости. Исследователь Google Майя Гупта рассказала о своих усилиях по созданию более прозрачных алгоритмов в составе команды, известной как GlassBox. А профессор Университета Иллинойса Карри Карахалиос представил исследования, в которых подчеркивалось, насколько сложно определить предвзятость даже в самых обычных алгоритмах. Карахалиос продемонстрировал, что пользователи обычно не понимают, как Facebook фильтрует сообщения, показываемые в ленте новостей. Это кажется безобидным, но это точная иллюстрация того, насколько сложно понять детали работы алгоритма. Алгоритм ленты Facebook может, безусловно, определять общественное восприятие социальных взаимодействий и крупных событий. Другие алгоритмы, возможно, уже незаметно искажают виды медицинской помощи, которые получает человек, или отношение к нему в системе уголовного правосудия. Это намного важнее, чем роботы-убийцы, по крайней мере на данный момент. В последние годы Джаннандреа был голосом разума среди более фантастических опасений в отношении ИИ. В СМИ широко освещалось, например, высказывание Илона Маска, который заявил, что ИИ представляет собой большую угрозу, чем Северная Корея, и может привести к третьей мировой войне. «Я не согласен с предположением о том, что мы перейдем к какой-то сверхинтеллектуальной системе, которая превзойдет человека, — говорит Джаннандреа. — Я понимаю, почему люди обеспокоены этим вопросом, но думаю, что ему уделяется слишком много внимания. Я просто не вижу технологического основания, почему это было бы неизбежно». Источник: m.vk.com Комментарии: |
|