Sultihi ang imong kuting kung unsa ang imong gihunahuna sa sulod - ang epekto sa itom nga kahon

Ang kamatuoran nga ang abante nga mga algorithm sa AI nahisama sa usa ka itom nga kahon (1) nga naglabay sa usa ka resulta nga wala ibutyag kung giunsa kini nahitabo nakapabalaka sa uban ug nakapasuko sa uban.

Sa 2015, usa ka grupo sa panukiduki sa Mount Sinai Hospital sa New York gihangyo nga gamiton kini nga pamaagi sa pag-analisar sa daghang database sa mga lokal nga pasyente (2). Kining halapad nga koleksyon naglangkob sa kadagatan sa impormasyon sa pasyente, mga resulta sa pagsulay, mga reseta, ug uban pa.

Gitawag sa mga siyentipiko ang analytical nga programa nga naugmad sa dagan sa trabaho. Nagbansay kini sa datos gikan sa mga 700 ka tawo. tawo, ug kung gisulayan sa bag-ong mga rehistro, kini napamatud-an nga labi ka epektibo sa pagtagna sa sakit. Kung wala ang tabang sa mga eksperto sa tawo, nadiskobrehan niya ang mga sumbanan sa mga rekord sa ospital nga nagpakita kung kinsa nga pasyente ang naa sa dalan sa usa ka sakit, sama sa kanser sa atay. Sumala sa mga eksperto, ang prognostic ug diagnostic nga kahusayan sa sistema labi ka taas kaysa sa bisan unsang ubang nahibal-an nga mga pamaagi.

2. Medical artificial intelligence system base sa mga database sa pasyente

Sa samang higayon, ang mga tigdukiduki nakamatikod nga kini nagtrabaho sa usa ka misteryosong paagi. Kini nahimo, alang sa panig-ingnan, nga kini mao ang sulundon nga alang sa pag-ila sa mga sakit sa pangisipsama sa schizophrenia, nga lisud kaayo alang sa mga doktor. Nakurat kini, labi na tungod kay wala’y nahibal-an kung giunsa ang sistema sa AI makakita og maayo nga sakit sa pangisip nga gibase lamang sa mga rekord sa medikal sa pasyente. Oo, ang mga espesyalista nalipay kaayo sa tabang sa ingon nga usa ka episyente nga diagnostician sa makina, apan mas matagbaw sila kung nasabtan nila kung giunsa ang mga konklusyon sa AI.

Mga lut-od sa artipisyal nga mga neuron

Gikan sa sinugdanan, kana mao, gikan sa higayon nga nahibal-an ang konsepto sa artificial intelligence, adunay duha ka punto sa panglantaw sa AI. Ang una nagsugyot nga labing makatarunganon ang paghimo sa mga makina nga nangatarungan pinauyon sa nahibal-an nga mga prinsipyo ug lohika sa tawo, nga naghimo sa ilang pangsulod nga mga buhat nga transparent sa tanan. Ang uban nagtuo nga ang salabutan motungha nga mas dali kung ang mga makina makakat-on pinaagi sa obserbasyon ug balik-balik nga pag-eksperimento.

Ang ulahi nagpasabut nga balihon ang naandan nga pagprograma sa kompyuter. Imbis nga ang programmer nagsulat mga mando aron masulbad ang usa ka problema, ang programa nagmugna kaugalingon nga algorithm base sa sample data ug sa gitinguha nga resulta. Ang mga pamaagi sa pagkat-on sa makina nga sa ulahi nahimong labing kusgan nga mga sistema sa AI nga nahibal-an karon bag-o lang nag-agi sa dalan, sa tinuud, ang makina mismo nagprograma.

Kini nga pamaagi nagpabilin sa mga margin sa panukiduki sa mga sistema sa AI sa 60s ug 70s. Sa sinugdanan lamang sa miaging dekada, human sa pipila ka mga pagbag-o ug pag-uswag sa pagpayunir, "Deep" nga mga neural network nagsugod sa pagpakita sa usa ka radikal nga pag-uswag sa mga kapabilidad sa automated perception. 

Ang lawom nga pagkat-on sa makina naghatag sa mga kompyuter og talagsaon nga mga abilidad, sama sa abilidad sa pag-ila sa gisulti nga mga pulong halos sama ka tukma sa usa ka tawo. Kini usa ka komplikado kaayo nga kahanas sa pagprograma sa una. Ang makina kinahanglan nga makahimo sa kaugalingon nga "programa" pinaagi sa pagbansay sa dagkong mga dataset.

Ang lawom nga pagkat-on nakapausab usab sa pag-ila sa imahe sa kompyuter ug nakapauswag pag-ayo sa kalidad sa paghubad sa makina. Karon, kini gigamit sa paghimo sa tanan nga mga matang sa yawe nga mga desisyon sa medisina, pinansya, manufacturing, ug uban pa.

Apan, uban niining tanan dili ka lang motan-aw sa sulod sa usa ka lawom nga neural network aron makita kung giunsa ang "sulod" molihok. Ang mga proseso sa pangatarungan sa network gilakip sa pamatasan sa libu-libo nga simulate nga mga neuron, nga giorganisar sa mga dosena o bisan gatusan nga mga lut-od nga nagkadugtong nga mga layer..

Ang matag usa sa mga neuron sa unang layer makadawat og input, sama sa intensity sa usa ka pixel sa usa ka imahe, ug dayon maghimo og mga kalkulasyon sa dili pa i-output ang output. Gipasa sila sa usa ka komplikado nga network sa mga neuron sa sunod nga layer - ug uban pa, hangtod sa katapusan nga signal sa output. Dugang pa, adunay usa ka proseso nga nailhan nga pag-adjust sa mga kalkulasyon nga gihimo sa indibidwal nga mga neuron aron ang network sa pagbansay makahimo sa gitinguha nga resulta.

Sa usa ka sagad nga gikutlo nga pananglitan nga may kalabutan sa pag-ila sa imahe sa iro, ang ubos nga lebel sa AI nag-analisar sa yano nga mga kinaiya sama sa porma o kolor. Ang mga mas taas nag-atubang sa mas komplikado nga mga isyu sama sa fur o mata. Ang ibabaw nga layer lamang ang nagdala niini nga tanan, nga nagpaila sa tibuok nga hugpong sa impormasyon isip usa ka iro.

Ang sama nga pamaagi mahimong magamit sa ubang mga matang sa input nga naghatag gahum sa makina sa pagkat-on sa iyang kaugalingon: mga tunog nga naglangkob sa mga pulong sa sinultihan, mga letra ug mga pulong nga naglangkob sa mga tudling-pulong sa sinulat nga teksto, o usa ka manibela, pananglitan. mga lihok nga gikinahanglan sa pagmaneho sa usa ka sakyanan.

Ang sakyanan walay laktawan bisan unsa.

Ang pagsulay gihimo aron ipatin-aw kung unsa gyud ang nahitabo sa ingon nga mga sistema. Kaniadtong 2015, ang mga tigdukiduki sa Google nagbag-o sa usa ka lawom nga pagkat-on nga algorithm sa pag-ila sa imahe aron imbes nga makita ang mga butang sa mga litrato, kini nagmugna o nagbag-o niini. Pinaagi sa pagpadagan sa algorithm nga paatras, gusto nila nga mahibal-an ang mga kinaiya nga gigamit sa programa sa pag-ila, ingnon ta, usa ka langgam o usa ka bilding.

Kini nga mga eksperimento, nga nailhan sa publiko nga titulo, nagpatunghag katingalahang mga paglarawan sa (3) katingad-an, katingad-an nga mga hayop, talan-awon, ug mga karakter. Pinaagi sa pagpadayag sa pipila ka mga sekreto sa pagsabot sa makina, sama sa kamatuoran nga ang pipila ka mga sumbanan balik-balik nga gibalik ug gibalikbalik, gipakita usab nila kung unsa ka lawom ang pagkat-on sa makina nga lahi gikan sa panglantaw sa tawo - pananglitan, sa diwa nga kini nagpalapad ug nagdoble sa mga artifact nga wala nato gibaliwala. sa atong proseso sa pagsabot nga walay paghunahuna . .

3. Imahe nga gihimo sa proyekto

Hinuon, sa laing bahin, kini nga mga eksperimento nakabutyag sa misteryo sa atong kaugalingong mga mekanismo sa panghunahuna. Tingali kini sa atong panglantaw nga adunay lain-laing mga dili masabtan nga mga sangkap nga naghimo kanato diha-diha dayon nga makasabut ug dili magtagad sa usa ka butang, samtang ang makina mapailubon nga gisubli ang iyang mga pag-uli sa "dili importante" nga mga butang.

Ang ubang mga pagsulay ug mga pagtuon gihimo sa pagsulay nga "sabton" ang makina. Jason Yosinski naghimo siya og usa ka himan nga naglihok sama sa usa ka pagsusi nga giugbok sa utok, nga nagpunting sa bisan unsang artipisyal nga neuron ug nangita sa imahe nga labing kusog nga nagpalihok niini. Sa katapusan nga eksperimento, ang abstract nga mga hulagway nagpakita ingon nga resulta sa "pagsusi" sa network nga wala'y kamot, nga naghimo sa mga proseso nga nahitabo sa sistema nga mas misteryoso.

Bisan pa, alang sa daghang mga siyentipiko, ang ingon nga pagtuon usa ka dili pagsinabtanay, tungod kay, sa ilang opinyon, aron masabtan ang sistema, aron mahibal-an ang mga sumbanan ug mga mekanismo sa usa ka mas taas nga han-ay sa paghimo og komplikado nga mga desisyon, tanan nga mga interaksyon sa pagkalkula sulod sa lawom nga neural network. Kini usa ka higante nga maze sa mga function sa matematika ug mga variable. Sa pagkakaron, dili nato masabtan.

Ang kompyuter dili magsugod? Ngano man?

Ngano nga hinungdanon nga masabtan ang mga mekanismo sa paghimog desisyon sa mga advanced artificial intelligence system? Gigamit na ang mga modelo sa matematika aron mahibal-an kung kinsa nga mga piniriso ang mahimong buhian sa parol, kinsa ang mahatagan sa utang, ug kinsa ang makakuha og trabaho. Kadtong mga interesado gusto nga mahibal-an kung ngano nga kini ug dili ang usa pa nga desisyon ang nahimo, kung unsa ang mga sukaranan ug mekanismo niini.

giangkon niya sa Abril 2017 sa MIT Technology Review. Tommy Yaakkola, usa ka propesor sa MIT nga nagtrabaho sa mga aplikasyon alang sa pagkat-on sa makina. -.

Adunay bisan usa ka ligal ug palisiya nga posisyon nga ang katakus sa pagsusi ug pagsabut sa mekanismo sa paghimog desisyon sa mga sistema sa AI usa ka sukaranan nga katungod sa tawo.

Sukad sa 2018, ang EU nagtrabaho sa pag-require sa mga kompanya nga maghatag mga katin-awan sa ilang mga kustomer bahin sa mga desisyon nga gihimo sa mga awtomatikong sistema. Mopatim-aw nga kini usahay dili mahimo bisan sa mga sistema nga ingon og medyo yano, sama sa mga app ug mga website nga naggamit sa lawom nga siyensya sa pagpakita sa mga ad o pagrekomenda sa mga kanta.

Ang mga kompyuter nga nagpadagan niini nga mga serbisyo nagprograma sa ilang kaugalingon, ug gibuhat nila kini sa mga paagi nga dili nato masabtan... Bisan ang mga inhenyero nga naghimo niini nga mga aplikasyon dili hingpit nga makapatin-aw kung giunsa kini paglihok.