¿Por qué debemos dejar de confundir a la inteligencia humana y la máquina

Ya estamos acostumbrados a oír frases como "aprendizaje automático" e "inteligencia artificial". Pensamos que alguien fue capaz de reproducir la mente humana dentro de una computadora. Esto, por supuesto, no es cierto. Pero parte de la razón por la que esta idea está tan extendida, debido al hecho de que la metáfora del aprendizaje y la inteligencia humana ha sido muy útil para explicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Algunos investigadores de la IA en estrecho contacto con la comunidad de los neurólogos, y la inspiración va en ambos sentidos.

Sin embargo, la metáfora puede ser un obstáculo para las personas que están tratando de explicar el aprendizaje de las máquinas a los que lo conocen menos. Uno de los mayores riesgos combinación de la inteligencia humana y la máquina es que estamos empezando a transferir la maquinaria demasiados derechos. Pero para aquellos de nosotros que trabajan con el software, es importante recordar que se trata de un agente inteligente es una persona - una persona que construye estos sistemas en el final.

Se debe mantener las principales diferencias entre las máquinas y la inteligencia humana. A pesar de que la similitud, por supuesto, estamos mirando las diferencias que podríamos entender mejor cómo la inteligencia artificial y la forma en que construimos y usamos la mayor eficiencia posible.

Las redes neuronales

El lugar central en la metáfora que vincula el aprendizaje humano y la máquina es el concepto de redes neuronales. La mayor diferencia entre el cerebro humano y de redes neuronales artificiales - esta es la escala de las redes neuronales del cerebro. Es importante no sólo el número de neuronas en el cerebro (que se estima en mil millones), sino también un sorprendente número de conexiones entre ellas. Pero el problema es más profundo que la simple escala preguntas. El cerebro humano es cualitativamente diferente de la red neuronal artificial en otras dos razones importantes: compuestos que nutren, analógicas, no digital, y las mismas neuronas son no uniforme y no uniforme (en contraposición a las redes neuronales artificiales).

Es por eso que el cerebro es tan complejo. Incluso la red neuronal artificial más sofisticada, aunque a veces es difícil de entender, es la arquitectura subyacente y los principios que guían. Por lo menos, nos gustaría, por lo que estamos comprometidos con este.

Incluso la más sofisticada inteligencia artificial red neuronal diseñado para un propósito específico y para lograr un determinado resultado. Pero el cerebro humano no tiene el mismo grado de enfoque en el proyecto. Sí, él tiene los principios de la propia conservación, y así sucesivamente, pero todavía requiere que el pensamiento crítico y la creatividad, que todavía no se puede programar.

Bueno simplicidad AI

La ironía es que el sistema de inteligencia artificial es mucho más simple que un cerebro humano, lo que permite la IA para hacer frente a la complejidad computacional mucho más que nosotros.

red neuronal inteligencia artificial puede almacenar muchos más datos e información que el cerebro humano, principalmente debido al tipo de datos almacenados y procesados ​​por la red neuronal. Son discretos y específicos como el contenido de la hoja de cálculo Excel.

En los datos de cerebro humano no tiene las mismas propiedades de la discreta. Por lo tanto, incluso si la red neuronal artificial puede procesar datos específicos, no puede procesar la información de una manera rica y multidimensional, como lo hace el cerebro humano. Esta es una diferencia clave entre el sistema diseñado y el cerebro humano. A pesar de años de investigación, el cerebro humano todavía no está claro en muchos aspectos. Esto se debe al hecho de que las conexiones sinápticas entre neuronas analógicas es casi impermeable para conexiones digitales a una red neuronal artificial.

La velocidad y grado de

Consideremos lo que esto significa en la práctica. La relativa sencillez de la IA le permite realizar rápidamente una tarea compleja, y muy bien. El cerebro humano no puede procesar datos a una velocidad si, por ejemplo, convierte la voz en texto o maneja una gran variedad de informes de cáncer.

lo que importa es que divide los datos e información sobre los diminutos componentes para la AI en estos contextos. Por ejemplo, se puede vencer a los sonidos en la parte fonética, que luego se convierten en frases completas, o dividir la imagen en trozos de entender las reglas por las cuales se producen grandes cuadros.

La gente a menudo hacen similares, y son una reminiscencia de aprendizaje de la máquina humana; así como algoritmos, la gente a romper los datos o la información en trozos pequeños para manejar la situación.

Pero hay una razón para esta similitud. ruptura del proceso se desarrolla en cada hombre ingeniero de la red neuronal. Por otra parte, el proceso de diseño se basa generalmente en el problema de la premisa. Cómo artificial sistema de inteligencia divide el conjunto de datos es su propia forma de "entendimiento". Incluso cuando se ejecuta un algoritmo muy complejo, los parámetros de la forma de enseñar la IA - se rompe los datos de proceso - establecidos desde el principio.

El intelecto humano: la determinación de problemas

El intelecto humano no debería ser un conjunto de restricciones tales, eso es lo que nos hace mucho más eficaz en la resolución de problemas. Es la capacidad de las personas para "crear" el problema nos permite resolver bien. En nuestro enfoque para la resolución de problemas es un elemento de la comprensión contextual y la toma de decisiones. AI puede y podría descomprimir el problema o encontrar nuevas formas de resolverlos, pero no puede determinar el problema, que está tratando de resolver.

En los últimos años, se convierte en objeto de atención insensibilidad algorítmica. Un número creciente de escándalos asociados con los sistemas de IA sesgo. Por supuesto, esto está directamente relacionado con los prejuicios de los que hacen los algoritmos, pero las razones en las que hay algoritmos en estos sesgos, sólo puede identificar personas.

La inteligencia humana y la máquina debe complementarse entre sí

Hay que recordar que la inteligencia artificial y la máquina de aprendizaje - no es sólo algoritmos que "fue de las manos" y están fuera de nuestro control. Crean, diseño y nos crean. Esto nos impone la responsabilidad de nuestro futuro - será lo que lo hacemos nosotros mismos.

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