Вештачка интелигенција: разлики помеѓу човечкото одлучување и вештачката интелигенција

Процесот на донесување одлуки, во оваа статија ги анализираме разликите помеѓу човечката и машината имплементирана преку вештачка интелигенција.

Колку време ќе помине пред да имаме машина способна да носи одлуки како човек?

Проценето време за читање: 6 минути

Според Ханс Моравиќ , имењакот на Моравски парадокс , роботите ќе бидат исто толку интелигентни или ќе ја надминат човечката интелигенција до 2040 година, и на крајот, како доминантниот вид, тие едноставно ќе не зачуваат како жив музеј за да им оддаде почит на видовите што ги донеле во постоење. .

Пооптимистичкиот став е дека човечката интелигенција, заедно со малку што знаеме за свеста, емоциите и нашата сопствена сива материја, е сосема уникатна.

Така, додека технологијата ивештачка интелигенција се развива и иновира, ајде да се обидеме да анализираме некои теми за тоа како човечкото одлучување се разликува од машините.

Ако предрасудите се „лоши“, зошто ги имаме?

Предрасудите се тврдокорни, а контрааргументите сугерираат дека методите што се користат за тестирање на нивните „негативни“ и ирационални ефекти не успеваат да одговорат на многу значајни фактори од реалниот свет.

Ако земеме предвид стратешки или важни одлуки, донесени во услови на екстремна несигурност и во услови на стрес, постојат безброј збунувачки променливи кои се надвор од нашата контрола.

Ова почнува да поставува многу интересни прашања…

• Зошто емоциите, довербата, конкуренцијата и перцепцијата се значајни фактори во донесувањето одлуки?
• Зошто имаме ирационални верувања и ни е тешко да размислуваме веројатно?
• Зошто сме оптимизирани за оваа способност да ја обликуваме нашата околина од многу малку информации?
• Зошто „истражното“ и киднапираното расудување ни доаѓа толку природно?

Гери Клајн , Герд Гигеренцер , Фил Розенцвајг а други тврдат дека овие работи кои не прават многу луѓе ја држат тајната за тоа како донесуваме сложени, многу консеквентни одлуки во ситуации со голема брзина и ниски информации.

За да биде јасно, постои силно преклопување каде што двата табора се согласуваат. Во интервју од 2010 г. , Канеман и Клајн ги аргументираа двете гледишта:

• И двајцата се согласуваат дека експлицитното одлучување е важно, особено кога се оценуваат информациите.
• И двајцата веруваат дека интуицијата може и треба да се користи, иако Канеман нагласува дека треба да се одложува што е можно подолго.
• И двајцата се согласуваат дека експертизата на доменот е важна, но Канеман тврди дека предрасудите се особено силни кај експертите и треба да се коригираат.

Па, зошто нашиот мозок толку многу се потпира на пристрасност и хеуристика?

Нашиот мозок ја оптимизира потрошувачката на енергија. Тие консумираат околу 20% од енергијата што ја произведуваме во еден ден (и да се мисли дека Аристотел мислел дека основната функција на мозокот е едноставно радијатор за да се спречи прегревање на срцето).

Оттука, употребата на енергија во мозокот е црна кутија, но истражувањето, генерално, сугерира дека функциите кои бараат повеќе обработка, како што се решавање на сложени проблеми, донесување одлуки и работна меморија, имаат тенденција да користат повеќе енергија отколку функциите кои се порутински. или автоматски, како што се дишењето и варењето.

Поради ова, мозокот има тенденција да не да донесуваат одлуки

Тоа го прави со создавање структури за она што Даниел Канеман го нарекува „размислување“ систем 1 “. Овие структури користат когнитивни „кратенки“ (хеуристика) за да донесат енергетски ефикасни одлуки кои се чини дека се свесни, но се засноваат на основа на потсвесни функции. Кога ги подигнуваме одлуките кои бараат поголема когнитивна моќ, Канеман ова размислување го нарекува „ систем 2“.

Од книгата на Канеман Размислување, брзо и бавно е неверојатно популарен бестселер на Њујорк Тајмс, пристрасноста и хеуристиката го поткопуваат донесувањето одлуки - дека интуицијата честопати е погрешна во човечкото расудување.

Постои контра-аргумент на предрасудите и хеуристичкиот модел предложени од Канеман и Амос Тверски, и критично е за фактот дека нивните студии биле спроведени во контролирани, лабораториски средини со одлуки кои имаат релативно одредени резултати (наспроти честото сложени, последователни одлуки што ги носиме во животот и работата).

Овие теми нашироко спаѓаат во еколошко-рационален процес на одлучување и натуралистички (НДМ). Накратко, тие генерално го тврдат истото: луѓето, вооружени со овие хеуристики, често се потпираат на донесување одлуки засновани на препознавање. Препознавањето на моделите во нашите искуства ни помага да донесуваме одлуки брзо и ефективно во овие ризични и крајно несигурни ситуации.

Развијте стратегии

Луѓето се доволно добри во екстраполирање на многу малку информации во модели за донесување одлуки засновани на нашите искуства - без разлика дали пресудите што ги донесуваме, сами по себе, се објективно рационални или не - ја имаме оваа способност за стратегии.

Како основач на Длабок ум, Демис Хасабис, во интервју со Лекс Фридман, како што овие интелигентни системи стануваат попаметни, станува полесно да се разбере што го прави различно човечкото сознание.

Се чини дека има нешто длабоко човечко во нашата желба да го разбереме “ Зошто “, согледајте го значењето, дејствувајте со убедување, инспирирајте и можеби најважно, соработувајте како тим.

„Човечката интелигенција е во голема мера екстернализирана, содржана не во вашиот мозок туку во вашата цивилизација. Сфатете ги индивидуите како алатки, чии мозоци се модули на когнитивен систем многу поголем од нив, систем кој само-подобрува и постои долго време. - Ерик Џ. Ларсон Митот за вештачката интелигенција: Зошто компјутерите не можат да размислуваат како нас

Додека последните 50 години направија голем напредок во разбирањето како носиме одлуки, можеби вештачката интелигенција, преку нејзините ограничувања, открива повеќе за моќта на човечкото спознание.

Или човештвото ќе стане тамаготчи на нашите роботи...

Поврзани читања

• Технологијата Aera е вклучена во потесен избор на Constellation ShortList™ за категоријата когнитивни апликации напојувани со вештачка интелигенција
• Како да донесете иновации во вашиот бизнис ефикасно и успешно
• INNOVEIT EIT Summit 2022 - настан, Брисел и онлајн, 11 октомври 2022 година
• Управување со проекти во искуствена обука
• Што се класификатори во машинското учење: Дрвја на одлучување

Ercole Palmeri