El lado humano de la inteligencia artificial y aprendizaje automático
Nota del Editor, Tricia Wang: El siguiente paso en nuestra Co-diseñar máquinas con la edición es Steven Gustafson (@stevengustafson), fundador de la Descubrimiento de Conocimiento en el Laboratorio de Energía Global Research Center general en Niskayuna, Nueva York. En este post, preguntó ¿cuál es el papel de los humanos en el futuro de las máquinas inteligentes. Él hace que el caso de que en un futuro previsible, artificialmente máquinas inteligentes son el resultado de los seres humanos creativos y apasionados, y como tal, integramos nuestros prejuicios, empatía, y deseos en las máquinas haciéndolas más "humana" que a menudo pensamos. Vine por primera vez a través de la obra de Steven mientras él estaba dando una charla organizada por Madeleine Clare Elish (colaborador edición) en Datos & Sociedad, donde habló apasionadamente sobre la necesidad de los seres humanos para mover el proceso de diseño y de traer en el pensamiento ético en la innovación AI. Steven es un ex miembro del Laboratorio de Aprendizaje Automático y Laboratorios Inteligencia Computacional, donde desarrolló y aplicó avanzados algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la resolución de problemas complejos. En 2006, recibió el IEEE Sistema Inteligente de "AI 10 ver" premio. Actualmente se desempeña en el Comité de Dirección del Consorcio Nacional para la Ciencia de Datos, con sede en la Universidad de Carolina del Norte. Recientemente. le dio el principal en Cumbre Consejo Asesor de cliente de la SPI Gobal en abril 2016, titulado "Datos Avance & Analytics en la Era de la Inteligencia Artificial y Computación Cognitiva ".
Recientemente hemos visto cómo la inteligencia artificial y aprendizaje automático nos pueden sorprender con resultados aparentemente imposibles como AlphaGo. También vemos cómo las máquinas pueden generar miedo con la percepción “maquinal” razonamiento, la lógica y la frialdad, la generación de resultados potencialmente destructivas con una falta de humanidad en la toma de decisiones. Un ejemplo de esto último que se ha popularizado es cómo los coches de conducción auto deciden elegir entre dos malos resultados. En estos escenarios, la IA y ML están realizados como una máquina de algún tipo, ya sea física como un robot o un coche, o una “cerebro” como un algoritmo de predicción del crimen se hizo popular en el libro y la película “Minority Report” y más recientemente programa de televisión “Las personas de interés.
Soy un científico de la computación con la experiencia y la pasión por la IA y el aprendizaje automático, y yo he estado trabajando a través de tecnologías y aplicaciones generales en la última década. Cuando veo estas aplicaciones de la IA, y el miedo o la exageración de su potencial futuro, Me gusta recordar lo que primero me inspiró. Primero, Me atraen a los ordenadores, ya que son una gran plataforma para la creación y la información instantánea. Puedo escribir código y ejecutarla de inmediato. Si no funciona, Puedo cambiar el código y probarlo de nuevo. Seguro, Puedo hacer pruebas y desarrollar la teoría, los cuales tiene su propia belleza y necesidad, a veces, pero recuerdo que una de las primeras aplicaciones de bases de datos que creé y lo divertido que era para introducir datos y consultas de ejemplo y ver que funcione correctamente. Recuerdo la primera vez que desarrolla una red neuronal y lo hizo jugar sí para aprender sin ningún conocimiento previo de cómo jugar tres en raya. Este puede ser un ejemplo muy trivial, pero, no obstante, está inspirando.
¿Puede una máquina de escribir su propio código? ¿Puede una máquina de diseñar un nuevo, versión mejorada de sí mismo? ¿Puede una máquina “evolucionar” como los seres humanos en una especie más inteligentes? Se puede hablar de una máquina a otra máquina utilizando un lenguaje humano como Inglés? Estas fueron todas las preguntas que me excitaba como un científico de la computación de grado, y eso me llevó a estudiar la IA y ML durante la escuela grad, y estas son todas las preguntas que se pueden responder con un Sí! máquinas, o computadoras y algoritmos, se ha demostrado en diferentes circunstancias para lograr estas capacidades, sin embargo, tanto la idea de que las máquinas tienen la capacidad y la idea de que las máquinas pueden aprender conceptos son de miedo a los seres humanos en el sentido general. Pero cuando entramos en cada uno de estos logros, nos encontramos con algo que creo que es a la vez creativa, inspirador y humana.
Pero permítanme dar un paso atrás por un minuto. Las máquinas no pueden hacer esas cosas de arriba en un sentido general. Por ejemplo, si pongo mi portátil en un gimnasio con una pelota de baloncesto, que no puede evolucionar un cuerpo y aprender a jugar al baloncesto. Es decir, Actualmente no se puede hacer eso sin la ayuda de muchos ingenieros y científicos brillantes. Si he descargado todos mis datos de salud en mi teléfono, mi teléfono no va a aprender a tratar mis problemas de salud y notificar a mi médico. De nuevo, es decir que no puede hacer que en la actualidad sin la ayuda de muchos ingenieros y científicos inteligentes. Así, mientras que mi máquina no puede convertirse en seres humanos hoy en su propia, con la ayuda de muchos ingenieros y científicos resolver alguna tecnología muy interesante, experiencia de usuario, y problemas específicos de dominio, las máquinas pueden hacer algunas cosas muy notables, como conducir un coche o participar en la conversación.
La brecha que creativa, ingenieros y científicos inteligentes y capacitados hoy desempeñan una brecha que debe cerrarse para máquinas inteligentes que tanto aprender y aplicar ese aprendizaje. Esa brecha es también una brecha muy humana – que pone de relieve el deseo de nuestra especie, acumulación de conocimientos, nuestra capacidad para superar los problemas difíciles, y nuestro deseo de colaborar y trabajar juntos para resolver problemas significativos. Y sí, También puede resaltar nuestros fracasos para hacer lo correcto. Pero es una cosa humana, todavía.
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Shireen Walton es un estudiante D.Phil en Antropología de la 
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