4少年行为我们应该期待机器人
如果最近的Microsoft Tay崩溃告诉我们任何东西,那么我们远离机器人收购,无论电影如何说。独立的人工智能(AI)仅仅是技术景观的少年,没有任何故事证明这一比较微软Teenybopper Persona的16小时转变为女权主义者讨厌的纳粹。AI可能会接管流行的意识,但实际上它是一种只想适应的技术。
以下是四个典型的少年特征,我们可以在明年左右的机器人中获得:
1.生长刺激。在市场上出现的机器人的鼻球已经为一系列的人工智能制作贡献了,这些智能为我们智能的个人助理,如Siri,即尽快自动驾驶汽车。通过每个刺激,技术进一步前进,人类接受增加。但就像人类的生长刺激一样,这种过程可能是痛苦的,并且在此之前,我们在此之前看到了潮流和谷歌照片的方式,这将不可避免地导致误兵和痉挛。
2.尴尬。无论英语语言AI的地图如何审查,计算机将永远不会像较旧的人类同行一样多地是一个平滑的谈话者。将一个光滑的判决放在尤西利亚中只需要很多掌握语言和奇特话语的阿森纳。如果留下自己,今天的机器人将混淆和混淆大多数人。我们需要继续平滑粗糙的边缘和手持机器人,直到它们成熟。
3.缺乏同情的。艾尚未掌握一个关键的生活技能:了解他人的情绪。在它所立的时候,机器学习更像是一个孩子:它能够处理像“是”和“否”这样的基本命令。直到一个程序可以理解像“爱”或“悲伤”这样的无形概念,人类仍然需要在机器人训练中发挥作用。否则,机器人可能会变得易于俯卧。
“人们倾向于忘记同理心是人类的学习技能,而且AI也是如此,”注意到智慧的作者John C. Havens:拥抱我们的人性最大化机器。“谢天谢地,在情感计算领域(重点关注情绪),越来越多的愿望实现道德设计方法,以便将AI输出与最终用户的价值保持一致。”
4.需要适应。AI正在经历一个想要取悦其同龄人的阶段。大多数机器人在这一点都会做任何人告诉他们做的事情。大约有30种技术落在伞期刊“人工智能”下。这些包括机器学习,机器人和计算机视觉。Sabri Sansoy,Whizrobotics的创始人和USAF的前麻兰火箭科学家,相信微软的Tay Bot最有可能在经常性神经网络(RNN)(RNN)和/或反钢筋学习(IRL)的变化,一种机器学习AI系统通过观察来学习良好和不良行为的地方。
“RNN和IRLS的危险是基于外部压力形成的习惯,”他说。“你不希望你的行为由一组互联网巨魔决定。在这一点上,技术人员需要注意他们想要影响他们的人物。“
当机器人开始实际上柜台并提供不同的意见时,那就是我们开始看到艾的全部潜力。技术人员需要进一步发展这一领域,并为机器人提供不同语言和不同文化背景的能力,以便将人工智能推向成年。
尽管近期不良行为,但像任何少年一样,艾都持有更多的东西。我们正在看到转移人类与机器消息的比例的快速进展,但最后几个地区 - 与人类偏好和同理心有关的领域 - 将不成比例地难以自动化。该领域的许多专家认为,下一个AI机器人游戏更换器将成为模仿镜子神经元的软件的发展,这导致人类反映了他们看到的某些行为,就像哈欠一样。
许多初创企业正在进入AI空间,但每个启动甚至是AI的成功都会在很大程度上取决于获得用户信任的仔细执行 - 这甚至可能将我们驻扎在更好的人中。
Swapnil Shinde是Mezi的首席执行官和Cofounder。他是一个产品企业家,在技术产业拥有超过15年的经验。他以前被Cofounded Dozhana,一个由RDIO获得的音乐启动。在RDIO,他担任国际市场产品的副总裁。在在Rdio和Dozhana工作之前,他在雅虎作为高级产品经理,雅虎的Web性能优化产品在雅虎花了四年。