Ligner et køkken gulv til mig.
(Screenshot: ZDNet)
×
jhstudy.jpg
Er du klar over hvad du er blevet til?
Ja, du tror, du er et smukt menneske, følende væsen. Du tror, du er et enestående eksempel på de arter, fascinerende i alle aspekter.
Eller har alle de gadgets, du har brugt slået du ind i noget af en forudsigelig maskine?
Jeg beder kun, fordi en ny undersøgelse fra Johns Hopkins University, hvor forskere testet, om mennesker, der faktisk ser tingene i en meget lignende måde til computere.
Chaz Firestone, en assisterende professor ved Johns Hopkins’ Afdeling for Psykisk og hjerneforskning og Zhenglong Zhou, Johns Hopkins senior med hovedfag i kognitiv videnskab, besluttet at vise mennesker på den slags billeder, der stadig narre computere’ AI.
Du kan ikke vide dette, men computere er ikke virkelig alle at kloge. De har et begrænset ordforråd, måske blot 1.000 ord. Forskerne derfor gav mennesker valg af to beskrivende muligheder: den Ene computerens svar, og en tilfældig svar.
I en helt igennem deprimerende konklusion for menneskeheden, de mennesker har truffet samme valg, som computeren 75 procent af tiden.
Måske opstemt på disse resultater, forskerne derefter gav de mennesker computerens svar og computeren næste bedste gæt svar.
Menneskene gik med computerens svar 91 procent af tiden.
Åh, mennesker. Du er næsten forbi din salgsdato.
Der er flere beviser, du ser. Som et sidste forsøg på at hamre et ekstra søm i menneskehedens selv om kisten, forskerne gav mennesker et udvalg af 48 svar på forskellige trippy billeder.
Selv når de blev vist tv-statisk, en større end tilfældige antallet af mennesker, der er aftalt med computer ‘ s beskrivelse.
Vær nu se for dig selv. Se, hvordan du gøre med denne video test.
Vidste du se en fodbold der? Det gjorde jeg ikke. Hvad med tegltag? Jeg er blot så forhæng.
Som for fragt bil vs. skole bus, havde jeg ingen idé om, hvad det var. Begge valg synes grotesk.
Men forskerne lover, at de testede sådanne billeder på 1.800 personer.
Firestone fortalte mig, at et vigtigt aspekt af vores fremtidige liv, er, om vi vil være i stand til at forudse, hvornår en maskine vil få tingene forkert.
“Uanset om vi kan lide det eller ej, AI teknologier kommer til at være på vej ind i vores liv,” sagde han. “Du er nødt til at lære en masse ting om, hvordan det fungerer-godt og dårligt.”
Han forklarede, at vi allerede gør det, ved at vide, for eksempel, ikke at bruge slang, når vi taler til Siri.
“Der er groft sagt to måder at gøre maskiner,” fortalte han mig. “En, lad os gøre maskiner mennesker-smart. To, lad os glemme alt, hvad vi ved om den menneskelige intelligens. Lad os få maskinen til at arbejde ting ud, så godt som det kan. Den anden type er den slags maskiner, vi har brugt i denne forskning.”
Det næste skridt er så at se, om mennesker kan blive maskine psykologer — eksperter i at vide, hvordan en maskine vil tænke, og når det mislykkes. Et andet spørgsmål: Hvor lang tid vil det tage mennesker til at blive eksperter på maskine tænke?
Jeg spurgte, Firestone, om disse resultater gjorde ham til at føle sig optimistisk eller pessimistisk om menneskeheden.
Han slingrede mod den optimistiske. Ja, men jeg kun gav ham to valg, gjorde jeg ikke?
Jeg spekulerer på, hvad en maskine ville tænke.
Relaterede historier:
Hvad er machine learning? Alt hvad du behøver at vide IBM tager på Alzheimers sygdom med maskine learningNew machine learning algoritme pauser sms-Captcha ‘ Mind the gap: AI og machine learning forsinkelse i vedtagelsen
Relaterede Emner:
Digital Transformation
CXO
Tingenes Internet
Innovation
Virksomhedens Software
Intelligente Byer