Tartalomjegyzék:
Videó: Подработка в Америке ТАКСИ UBER и доставка еды с Uber Eats В ШТАТАХ Не ожидал! Зарплата ТАКСИСТА США (November 2024)
Március 12-én az MIT Technology Review egy olyan történetet mutatott be, amely így kezdődött: "2023-as év, és az önjáró autók végül navigálnak a város utcáin. Először egyikük sújtotta és ölte meg egy gyalogosot, hatalmas médialefedettség. Valószínűleg magas színvonalú pert indítanak, de milyen törvényeket kell alkalmazni?"
Noha az eseményt még vizsgálják, a felmerült felfordulás azt jelzi, hogy milyen messze vagyunk abban, hogy sikeresen integráljuk a mesterséges intelligenciát kritikus feladatainkba és döntéseinkbe.
Sok esetben a probléma nem az AI-ben van, hanem az elvárásainkban és annak megértésében. Wired szerint csak az Egyesült Államokban tavaly 40 000 ember halt meg közúti eseményekben - ezek közül 6000 gyalogos volt. De nagyon kevés (ha van ilyen) címsort írt az Uber-esemény.
Az egyik oka annak, hogy az Uber-összeomlás ilyen felfordulást okozott, az, hogy általában nagy elvárásaink vannak az új technológiákkal kapcsolatban, még akkor is, ha azok még fejlesztés alatt állnak. Az az illúzió, hogy a tiszta matematika az AI algoritmusokat vezérli, hajlamosak vagyunk bízni döntéseikben, és sokkoltak, amikor hibákat követnek el.
Még az önjáró autók kormányának mögött álló biztonsági sofőrök is engedték őrizetüket. A Uber-eseményről származó felvételek azt mutatták, hogy a sofőr figyelmét elvonja, másodpercekkel lenézett a baleset bekövetkezése előtt.
2016-ban az Autopilot üzemmódban működő Tesla S Model vezetője meghalt, miután a jármű tehergépjárműbe zuhant. Egy vizsgálat során arra derült fény, hogy a járművezető az ütközés idején Harry Potter filmet nézhetett.
A tökéletességre számítanak a várakozások, a csalódások pedig hatalmasak. A kritikusok gyorsan megkérdőjelezték az Uber teljes önálló autóvezetési projektjét az esemény után; a társaság ezt követően ideiglenesen felfüggesztette az önjáró autó tesztelését.
AI nem ember
A balesetet követő kritikák között szerepelt az, hogy egy emberi sofőr könnyen elkerülte volna az eseményt.
"Nem ugrott ki a bokrokból. Egyértelmű előrelépést tett a több forgalmi sávban, amelyeknek a rendszer hatáskörébe kellett volna válniuk, " mondta az egyik szakértő a CNN-nek.
Igaza van. Egy tapasztalt sofőr valószínűleg észrevette volna. De az AI algoritmusok nem emberek.
Az önjáró autókban található mély tanulási algoritmusok számos példát használnak saját területük szabályainak „megtanulására”. Mivel az időt az úton töltik, osztályozzák az összegyűjtött információkat és megtanulják kezelni a különböző helyzeteket. De ez nem feltétlenül jelenti azt, hogy ugyanazt a döntéshozatali eljárást alkalmazzák, mint az emberi mozgatókat. Ezért előfordulhat, hogy bizonyos helyzetekben jobban teljesítenek, mint az emberek, és azokban az esetekben, amelyekben az emberek számára triviálisnak tűnnek, megbuknak.
Tökéletes példa a kép-osztályozási algoritmus, amely megtanulja felismerni a képeket címkézett fényképek millióinak elemzésével. Az évek során a kép-osztályozás szuperhatékonyá vált, és sok esetben felülmúlja az embereket. Ez nem azt jelenti, hogy az algoritmusok ugyanúgy értik a képek kontextusát, mint az emberek.
Például a Microsoft és a Stanfordi Egyetem szakértői kutatások azt találták, hogy a fehér macskák képeivel kiképzett mély tanulási algoritmus nagy meggyőződéssel hitte, hogy egy fehér kutya fényképe macskát ábrázol, és ez egy olyan hiba, amelyet egy emberi gyermek könnyen elkerülhet. És egy hírhedt esetben a Google képalkotó algoritmusa tévesen osztályozta a sötét bőrű gorillákat.
Ezeket szélsőséges eseteknek nevezzük, amelyeket az AI algoritmusok kezelésére nem képeztek ki, általában az adatok hiánya miatt. Az Uber-balesetet még mindig vizsgálják, de néhány AI-szakértő szerint ez egy újabb élmény lehet.
A mély tanulásnak számos kihívással kell megküzdenie, mielőtt kritikus helyzetekben alkalmazható lenne. De kudarcainak nem kellene elriasztania minket. Módosítanunk kell felfogásainkat és elvárásainkat, és át kell vennünk a valóságot, hogy minden nagy technológia kudarcot vall az evolúció során. Az AI nem különbözik egymástól.
