ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาการวิจัยที่ดึงดูดส่วนแบ่งที่ยุติธรรมของอติพจน์ การโต้เถียงกันในที่สาธารณะได้แรงหนุนจากการแสดงหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ได้รับความนิยมซึ่งแสดงพฤติกรรมเหมือนมนุษย์ โดยเน้นไปที่วิธีที่ AI จะเปลี่ยนชีวิตของเรา แทนที่งานของเรา และในจินตนาการแบบดิสโทเปียที่สุด เข้ายึดครองโลก มีรายงานว่าแม้แต่ Sundai Pinchai ผู้บริหารระดับสูงของ Google ก็กล่าวว่า “AI เป็นหนึ่ง
ในสิ่งที่สำคัญที่สุด
ที่มนุษยชาติกำลังดำเนินการอยู่ มันลึกซึ้งยิ่งกว่าไฟฟ้าหรือไฟก็ไม่รู้”Michael Wooldridgeศาสตราจารย์ด้าน AI แห่งมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ในสหราชอาณาจักร พยายามเขียนเรื่องเล่ากระแสหลักดังกล่าวใหม่ในหนังสือเล่มล่าสุดของเขาThe Road to Conscious Machines: the Story of AI
สำหรับการเริ่มต้น เขากล่าวว่าการสร้างหุ่นยนต์ที่คิดและทำเหมือนเรานั้นยากอย่างแสนสาหัส และยังห่างไกลจากความแน่นอนว่าสักวันหนึ่งมันจะเป็นไปได้หรือไม่ นับประสาอะไรที่น่าพอใจ ยิ่งไปกว่านั้น เทพนิยายแห่งอนาคตเหล่านั้นยังบดบังตัวอย่างมากมายของประโยชน์ในโลกแห่งความจริง
ที่ได้รับจากการวิจัยของ AI แล้ว เช่น การแปลภาษา ตลอดจนการตรวจติดตามและวินิจฉัยโรคในฐานะที่เป็นคนที่รายงานบ่อยๆ ว่า AI กลายมาเป็นเครื่องมือสำคัญในหลายๆ ด้านของวิทยาศาสตร์ได้อย่างไร ฉันสนใจเป็นพิเศษในการตรวจสอบของ Wooldridge ว่า AI คืออะไร และอะไรไม่ใช่ แม้แต่คำว่า
“ปัญญาประดิษฐ์” ซึ่งแต่เดิมบัญญัติโดยนักวิชาการชาวอเมริกัน จอห์น แมคคาร์ธี ในปี 1956 อาจทำให้เข้าใจผิดได้สำหรับผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญ เนื่องจากมันบ่งชี้ว่าเป้าหมายคือการสร้างเครื่องจักรที่มีความสามารถในการคิดอย่างอิสระ แต่เกี่ยวข้องกับการสร้างอัลกอริทึมและโปรแกรมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์
ปฏิบัติตามคำสั่งหลายร้อยล้านคำสั่ง ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นไปได้ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ต้องขอบคุณการปรับปรุงแบบทวีคูณในพลังการประมวลผลข้อมูลและการถือกำเนิดของข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งหมายความว่าขณะนี้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานบางอย่างได้เป็นอย่างดี: พวกเขาสามารถเอาชนะผู้เล่นหมากรุก
และโกะที่เป็นมนุษย์ได้ดีที่สุด
และสามารถระบุความผิดปกติในรังสีเอกซ์หลายพันภาพได้อย่างน่าเชื่อถือมากกว่าแพทย์ที่เป็นมนุษย์ แต่เครื่องจักรยังไม่สามารถเข้าใจเรื่องราวได้ดีพอที่จะตอบคำถามเกี่ยวกับเรื่องนี้ และไม่สามารถตีความสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในภาพได้ ความสามารถเหล่านั้นและความสามารถอื่นๆ
ที่เราอาจเรียกว่าความฉลาดของมนุษย์ทั่วไปนั้นยังห่างไกลจากการถูกจำลองโดยเครื่องจักรเพื่อทำความเข้าใจความเป็นไปได้และข้อจำกัดของ AI วูลดริดจ์สำรวจวิวัฒนาการจากแนวคิดเริ่มต้นของอลัน ทัวริงจนถึงยุคปัจจุบัน เขาเป็นมัคคุเทศก์ที่ให้ข้อมูลและความบันเทิง จับภาพข่าวคราว
ของการค้นพบใหม่ด้านการวิจัย ในขณะเดียวกันก็อธิบายแนวคิดหลักที่สนับสนุนการวิจัย AI สมัยใหม่ แต่หนังสือเล่มนี้ไม่ได้เกี่ยวกับความสำเร็จเท่านั้น แท้จริงแล้ว วูลดริดจ์ยังเสนอการประเมินอย่างตรงไปตรงมาถึงความผิดพลาดมากมายระหว่างทาง
ตัวอย่างหนึ่งคือโครงการ Cyc ซึ่งริเริ่มโดย Doug Lenat ผู้มีวิสัยทัศน์ด้าน AIในปี 1984 ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อรวบรวมความรู้ของมนุษย์ในชีวิตประจำวันในระบบผู้เชี่ยวชาญมากมายที่จะสามารถตอบคำถามในลักษณะที่เหมือนมนุษย์ได้ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่มีอยู่เป็นหย่อมๆ และการตอบสนองนั้นคาดเดาไม่ได้
ซึ่งเป็นความล้มเหลวที่กลายเป็นส่วนหนึ่งของคติชนวิทยาของคอมพิวเตอร์: หน่วยทางวิทยาศาสตร์สำหรับการวัดการอ้างสิทธิ์ปลอมเรียกว่า micro-Lenat วูลดริดจ์กล่าว เพราะ “ไม่มีอะไรที่จะเป็นของปลอมได้เท่ากับ Lenat ทั้งหมด” แม้จะมีความพ่ายแพ้เช่นนี้ แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI
ได้เปลี่ยนจากความอยากรู้อยากเห็นของนักวิชาการมาเป็นหนึ่งในสาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจมากที่สุด การเปลี่ยนแปลงของแผ่นดินไหวนั้นเกิดขึ้นได้จากความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งทำให้คอมพิวเตอร์สามารถแก้ปัญหาได้โดยไม่ต้องทำตามรายการคำสั่งที่ครอบคลุม
แต่สามารถฝึกโปรแกรมอันทรงพลังที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมให้ทำงานบางอย่างแทนได้ เช่น เล่นเกมกระดานหรือแปลภาษาพื้นฐานพลังของวิธีการเหล่านี้แสดงให้เห็นอย่างช่ำชองในปี 2014 เมื่อสตาร์ทอัพ AI DeepMindแสดงให้เห็นว่าโปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถสอนตัวเองให้เล่นวิดีโอเกมหลายชุด
ในระดับที่ดีกว่ามนุษย์ แทนที่จะใช้ชุดข้อมูลอินพุตจำนวนมาก โปรแกรมได้รับการออกแบบมาให้เรียนรู้ผ่านกระบวนการลองผิดลองถูก ในกรณีหนึ่งเป็นการค้นพบกลยุทธ์แห่งชัยชนะที่แม้แต่นักออกแบบเองก็ไม่ได้พิจารณาแม้แต่ระบบ AI ที่ก้าวหน้าที่สุดก็ยังไม่เข้าใจอย่างแท้จริงว่ากำลังทำอะไรอยู่
แต่แม้แต่ระบบ AI
ที่ล้ำหน้าที่สุดก็ยังไม่เข้าใจอย่างแท้จริงว่ากำลังทำอะไรอยู่ วูลดริดจ์เตือน ซึ่งอาจสร้างปัญหาได้หากเราไว้วางใจมากเกินไปในระบบที่ดูเหมือนจะตัดสินใจได้ถูกต้องเป็นส่วนใหญ่ ตัวอย่างเช่น รถยนต์ไร้คนขับคันแรกได้ก่อให้เกิดอุบัติเหตุร้ายแรงเมื่อผู้ขับขี่ที่เป็นมนุษย์ไม่ได้ให้ความสนใจ
ในขณะที่ระบบจดจำใบหน้าเพื่อระบุตัวตนที่อาจเป็นไปได้ว่าอาจเป็นอาชญากรก็ล้มเหลวเนื่องจากชุดข้อมูลอินพุตถูกบิดเบือนโดยภาพตำรวจที่ไม่มีใครยิ้มวูลดริดจ์เสนอการวิเคราะห์ปัญหาเหล่านี้และประเด็นทางจริยธรรมอื่น ๆ อย่างเท่าเทียมกัน แต่ฉันไม่เชื่อว่าคนที่ฝังตัวอยู่ในชุมชนการวิจัย
จะสามารถกลั่นกรองประเด็นทางศีลธรรมบางอย่างที่ผู้ใช้เทคโนโลยี AI ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญจะต้องจัดการ ในขณะที่เขาตระหนักดีว่าระบบ AI มีศักยภาพที่จะถูกลำเอียงและถูกใช้ด้วยเหตุผลที่ผิด – ใครก็ตามที่มีอาวุธสังหารอัตโนมัติ – เขาไม่ได้ให้ความมั่นใจมากนักว่าแนวทางเบื้องต้นที่นักวิทยาศาสตร์เสนอจะกลายเป็นกรอบการกำกับดูแลในเร็ว ๆ นี้
credit :
sktwitter.com
jpcoachbagsoutletshops.com
wanko-hakuryu.com
HutWitter.com
ApasSionForBooksBlog.com
cialiscanadabest.com
alor-nishan.com
oakleysunglasses-outletcheap.com
reductilrxblog.com
