Bởi Lance Eliot, Người trong cuộc Xu hướng AI
Chúng tôi đã mong đợi rằng con người thể hiện những tia sáng chói lọi. Nó có thể không xảy ra mọi lúc, nhưng bản thân hành động đó được hoan nghênh và hoàn toàn không đáng lo ngại khi nó xảy ra.
Còn khi Trí tuệ nhân tạo (AI) dường như thể hiện một hành động mới lạ thì sao? Bất kỳ trường hợp nào như vậy đều nhất định thu hút sự chú ý của chúng tôi; câu hỏi phát sinh ngay lập tức.
Làm thế nào mà AI lại đưa ra được thông tin chi tiết rõ ràng hay chỉ báo mới lạ? Đó có phải là một sự nhầm lẫn hay nó đã phù hợp với các thông số của những gì AI dự kiến sẽ tạo ra? Ngoài ra còn có sự cân nhắc ngay lập tức về việc liệu AI bằng cách nào đó đang trượt về phía bờ vực của việc trở thành có tri giác.
Xin lưu ý rằng không có hệ thống AI nào tồn tại ở bất kỳ đâu gần đạt được sự quan tâm, bất chấp những tuyên bố và sự giả dối được tung ra trên các phương tiện truyền thông. Do đó, nếu AI ngày nay dường như làm một điều gì đó có vẻ là một hành động mới lạ, bạn không nên đi đến kết luận rằng đây là dấu hiệu cho thấy sự hiểu biết sâu sắc của con người trong công nghệ hoặc sự xuất hiện của sự khéo léo của con người giữa các AI.
Đó là một cây cầu nhân hóa quá xa.
Thực tế là bất kỳ tính mới nào “sâu sắc” của AI như vậy đều dựa trên các thuật toán tính toán cụ thể khác nhau và đối sánh mẫu dựa trên dữ liệu hữu hình.
Trong chuyên mục hôm nay, chúng ta sẽ xem xét kỹ một ví dụ về một hành động tiểu thuyết do AI hỗ trợ, được minh họa qua trò chơi cờ vây và liên hệ những khía cạnh này với sự ra đời của những chiếc xe tự lái thực sự dựa trên AI như một phương tiện hiểu các phân nhánh liên quan giữa AI và con người.
Nhận ra rằng khả năng phát hiện hoặc gợi ý một tính mới đang được thực hiện một cách có phương pháp bởi một hệ thống AI, trong khi ngược lại, không ai có thể nói chắc chắn làm thế nào con người có thể nghĩ ra những suy nghĩ hoặc trực giác mới lạ.
Có lẽ chúng ta cũng bị ràng buộc bởi một số khía cạnh giống như cơ học bên trong, hoặc có thể có điều gì đó khác đang diễn ra. Hy vọng rằng một ngày nào đó, chúng ta sẽ khai mở được hoạt động bí mật bên trong của tâm trí và cuối cùng biết được cách chúng ta suy nghĩ. Tôi cho rằng nó có thể làm giảm đi sự bí ẩn và hào quang ma thuật mà đôi khi đi cùng với những người trong chúng ta có những khoảnh khắc nhìn thấy bên ngoài hộp, mặc dù tôi muốn đánh đổi bí ẩn đó để biết cách thức hoạt động của trò lừa tách và quả bóng (đi đằng sau bức màn, như nó đã được).
Nói về tính mới, một trận đấu nổi tiếng liên quan đến chơi cờ vây có thể cung cấp những thông tin hữu ích về chủ đề tổng thể này.
Cờ vây là một trò chơi bàn cờ phổ biến trong cùng thể loại phức tạp như cờ vua. Các cuộc tranh luận được đưa ra về cái nào khó hơn, cờ vua hay cờ vây, nhưng tôi sẽ không sa lầy vào con quái vật đó. Đối với mục đích thảo luận dân sự, điểm mấu chốt là cờ vây rất phức tạp và đòi hỏi sự tập trung tinh thần cao độ, đặc biệt là ở cấp độ giải đấu.
Nói chung, cờ vây bao gồm cố gắng giành lấy lãnh thổ trên bàn cờ vây tiêu chuẩn, bao gồm một lưới 19 x 19 các đường giao nhau. Đối với những bạn chưa bao giờ thử chơi cờ vây, loại trò chơi tương tự gần nhất có thể là trò chơi kết nối các dấu chấm mà bạn đã chơi thời thơ ấu, liên quan đến việc giành lấy lãnh thổ, mặc dù cờ vây tham gia nhiều hơn.
Bạn không cần phải biết bất cứ điều gì cụ thể về Go để hiểu được ý chính của những gì sẽ được thảo luận tiếp theo liên quan đến hành động mới lạ của con người và hành động mới lạ của AI.
Một cuộc thi cờ vây nổi tiếng diễn ra cách đây khoảng XNUMX năm đã đọ sức với một trong những kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp hàng đầu thế giới, Lee Sedol, chống lại một chương trình AI được tạo ra để chơi cờ vây, được đặt tên là AlphaGo. Có một bộ phim tài liệu hấp dẫn về cuộc thi và rất nhiều bài viết và video trực tuyến có chi tiết về trận đấu, bao gồm cả phân tích sau trận đấu.
Hãy quay ngược thời gian trở lại năm 2016 và hồi tưởng lại những gì đã xảy ra.
Hầu hết các nhà phát triển AI đều không dự đoán rằng AI thời đó sẽ đủ thành thạo để đánh bại một kỳ thủ cờ vây hàng đầu. Chắc chắn, AI đã có thể đánh tốt nhất một số kỳ thủ cờ vua hàng đầu, và do đó mang đến một tia kỳ vọng rằng cờ vây cuối cùng sẽ được thực hiện bình đẳng, nhưng không có bất kỳ chương trình cờ vây nào có thể cạnh tranh ở cấp độ đỉnh cao của cờ vây con người người chơi. Hầu hết mọi người đều mong đợi rằng có lẽ phải vào khoảng năm 2020 hoặc lâu hơn nữa thì khả năng của AI mới đủ sức cạnh tranh trong các giải cờ vây tầm cỡ thế giới.
DeepMind đã tạo AlphaGo bằng cách sử dụng Deep Learning, Machine Learning
Một công ty công nghệ quy mô nhỏ tên là DeepMind Technologies đã phát minh ra hệ thống chơi AlphaGo AI (công ty này sau đó được Google mua lại). Sử dụng các kỹ thuật từ Học máy và Học sâu, chương trình AlphaGo đã được cải tiến và điều chỉnh cho phù hợp với giải đấu thực tế, một kiểu biến tướng điển hình của nhà phát triển cuối cùng mà nhiều người trong chúng ta đã làm khi cố gắng giành được chút lợi thế cuối cùng. một cái gì đó sắp được chứng minh.
Đây là một cuộc thi hoành tráng đã thu hút được sự quan tâm của toàn cầu.
Những người chơi cờ vây của con người đã nghi ngờ rằng chương trình AlphaGo sẽ giành chiến thắng. Nhiều nhà công nghệ AI đã nghi ngờ rằng AlphaGo sẽ chiến thắng. Ngay cả các nhà phát triển AlphaGo cũng không chắc chương trình sẽ hoạt động tốt như thế nào, bao gồm cả lo sợ thức trắng đêm rằng chương trình AlphaGo sẽ gặp lỗi hoặc rơi vào một loại chế độ ảo tưởng và mắc sai lầm hoàn toàn và chơi một cách ngu ngốc.
Một triệu đô la tiền thưởng đã được bỏ vào nồi cho cuộc thi. Sẽ có năm ván cờ vây được chơi, một ván mỗi ngày, cùng với các quy tắc liên quan về nghỉ giải lao, v.v. Một số dự đoán rằng Sedol sẽ thắng một cách dễ dàng cả năm ván, làm như vậy mà không cần đổ mồ hôi. Các chuyên gia về AI đã nuôi hy vọng rằng AlphaGo sẽ thắng ít nhất một trong năm ván đấu, và nếu không, hãy thể hiện mình là một kỳ thủ cờ vây đáng nể trong suốt cuộc thi.
Trong trận đấu đầu tiên, AlphaGo đã giành chiến thắng.
Đây là một cú sốc khá lớn trên toàn thế giới. Sedol sửng sốt. Rất nhiều người chơi cờ vây đã rất ngạc nhiên khi một chương trình máy tính có thể cạnh tranh và đánh bại một ai đó ở trình độ chơi của Sedol. Mọi người bắt đầu ủng hộ chương trình AlphaGo và nỗ lực của các nhà phát triển AI.
Căng thẳng gia tăng cho trận đấu tiếp theo.
Đối với trò chơi thứ hai, người ta dự đoán rằng Sedol có thể thay đổi đáng kể cách tiếp cận cuộc thi. Có lẽ anh ấy đã quá tự tin khi tham gia cuộc thi, một số người khẳng định một cách gay gắt, và việc thua trận đầu tiên sẽ đánh thức anh ấy về tầm quan trọng của việc tập trung toàn lực cho giải đấu. Hoặc, có thể anh ta đã chơi như thể anh ta đang cạnh tranh với một người chơi kém năng lực hơn và do đó không tìm ra tất cả các điểm dừng để cố gắng và giành chiến thắng trong trận đấu.
Điều gì đã xảy ra trong trò chơi thứ hai?
Hóa ra AlphaGo lại chiếm ưu thế và cũng đã làm được điều gì đó có vẻ đáng chú ý đối với những người ham mê chơi cờ vây. Trên 37th khi trận đấu diễn ra, chương trình AlphaGo đã chọn sắp xếp trên bàn cờ vây ở một vị trí mà không ai đặc biệt đoán trước được. Đó là một nước đi bất ngờ, đến giữa một trận đấu mà về bản chất, các nước đi được thực hiện bởi cả Sedol và AlphaGo là tương đối thông thường.
Vào thời điểm đó, trong thời gian thực, nhiều đồn đoán cho rằng động thái này hoàn toàn là một sự hớ hênh đối với một phần của chương trình AlphaGo.
Thay vào đó, nó trở nên nổi tiếng như một động thái mới lạ, ngày nay được gọi là “Nước đi 37” và được báo trước trong cờ vây và được sử dụng một cách thông tục để đề xuất bất kỳ trường hợp nào khi AI làm điều gì đó mới lạ hoặc theo cách bất ngờ.
Trong trận đấu thứ ba, AlphaGo lại giành chiến thắng, hiện đã đánh bại Sedol thành công trong một trận đấu với tỷ lệ thắng 3 trên 5. Dù vậy, họ vẫn tiếp tục chơi ván thứ tư và thứ năm.
Trong ván thứ tư, mọi thứ diễn ra chặt chẽ như thường lệ và trận đấu diễn ra đối đầu (tốt, đối đầu với AI). Hãy đặt mình vào vị trí của Sedol. Theo một nghĩa nào đó, anh ấy không chỉ là một kỳ thủ cờ vây, anh ấy bằng cách nào đó đại diện cho toàn nhân loại (một quan điểm không công bằng và sai lầm, nhưng dù sao cũng có sức lan tỏa), và áp lực là anh ấy phải thắng ít nhất một ván đấu. Chỉ một trò chơi thôi cũng sẽ là thứ đáng để bạn ngả mũ và củng cố niềm tin vào nhân loại (một lần nữa, một cách nhìn vô lý).
Ở nước đi thứ bảy mươi tám của ván đấu thứ tư, Sedol đã thực hiện một lối chơi được gọi là “nêm” không theo quy luật và gây ngạc nhiên cho người xem. Nước đi tiếp theo của AlphaGo đã bị hủy hoại và làm giảm khả năng giành chiến thắng của hệ thống AI. Sau khi thi đấu bổ sung, cuối cùng AlphaGo đã bỏ cuộc và từ chức khỏi trận đấu, do đó Sedol cuối cùng đã có chiến thắng trước AI trong đai của mình. Cuối cùng anh ta thua ván thứ năm, vì vậy AlphaGo thắng bốn ván, Sedol thắng một). Nước đi của anh ta cũng trở nên nổi tiếng, thường được gọi là “Nước đi 78” trong truyền thuyết chơi cờ vây.
Một điều gì đó đáng để biết khác liên quan đến chiến lược tổng thể mà AlphaGo đã được tạo ra để sử dụng.
Khi bạn chơi một trò chơi, giả sử là kết nối các dấu chấm, bạn có thể nhắm đến việc lấy bao nhiêu ô vuông tại mỗi thời điểm chơi, làm như vậy với niềm tin rằng chắc chắn sau đó bạn sẽ giành chiến thắng bằng cách tích lũy những thành công có định hướng chiến thuật đó. Những người chơi cờ vây của con người thường có xu hướng chơi theo cách đó, vì nó có thể nói là những người chơi cờ vua, và gần như bất kỳ loại trò chơi nào chơi hoàn toàn.
Một cách tiếp cận khác liên quan đến việc chơi để giành chiến thắng, ngay cả khi chỉ với mức lợi nhuận thấp nhất, miễn là bạn thắng. Trong trường hợp đó, bạn có thể không có động lực cho mỗi động thái chiến thuật để giành được lãnh thổ ngắn hạn hoặc ghi điểm ngay lập tức và thay vào đó sẵn sàng chơi một trò chơi có phạm vi lớn hơn. Câu châm ngôn rằng nếu bạn thiển cận, bạn có thể thắng một số trận chiến, nhưng cuối cùng có thể thua trong cuộc chiến. Do đó, có thể là một chiến lược tốt hơn để bạn chú ý đến giải thưởng, giành chiến thắng trong cuộc chiến, mặc dù điều đó có nghĩa là có những trận chiến và giao tranh bị thua trên đường đi.
Các nhà phát triển AI đã nghĩ ra AlphaGo với kiểu quan điểm vĩ mô đó làm cơ sở cho cách thức hoạt động của hệ thống AI.
Con người có thể gặp khó khăn trong việc lựa chọn vào lúc này để thực hiện một hành động có vẻ tồi tệ hoặc thiếu thông minh, chẳng hạn như từ bỏ lãnh thổ, cảm thấy mình không thể nghiến răng và ăn một hoặc hai cục trong khi chơi. Sự bối rối lúc này khó có thể bù đắp bằng cách đánh cược rằng cuối cùng mọi chuyện sẽ ổn, và cuối cùng bạn sẽ thắng.
Đối với một hệ thống AI, không có sự liên quan của loại cảm xúc đó, và tất cả chỉ là về tỷ lệ cược và xác suất được tính toán.
Bây giờ chúng ta đã đề cập đến trận đấu cờ vây huyền thoại, chúng ta hãy xem xét một số bài học kinh nghiệm về tính mới.
“Nước đi 38” được thực hiện bởi hệ thống AI không phải là phép thuật. Đó chắc chắn là một động thái thú vị và các nhà phát triển AI sau đó đã chỉ ra rằng động thái này là một động thái mà AI đã tính toán sẽ hiếm khi được thực hiện bởi một người chơi.
Điều này có thể được hiểu theo hai cách (ít nhất).
Một cách giải thích là một người chơi con người sẽ không thực hiện hành động đó bởi vì con người đã đúng và biết rằng đó sẽ là một nước đi tệ hại.
Một cách giải thích khác là con người sẽ không thực hiện hành động đó do tin rằng hành động đó là không khôn ngoan, nhưng điều này có thể là kết quả của việc con người đánh giá không đầy đủ giá trị cuối cùng của động thái, về lâu dài và bị cuốn vào khung thời gian ngắn hơn của trò chơi.
Trong trường hợp này, nó hóa ra là một nước đi tốt - có thể là một nước đi tuyệt vời - và biến diễn biến của trò chơi thành lợi thế của AI. Vì vậy, thứ trông có vẻ rực rỡ thực chất là một động thái có tính toán mà ít người có thể tưởng tượng là có giá trị và khiến con người phải hối hả suy nghĩ lại cách họ nghĩ về những vấn đề như vậy.
Một số bài học tóm tắt hữu ích:
Thể hiện cái nhìn sâu sắc về bản thân giới hạn của con người. Khi AI làm một điều gì đó có vẻ mới lạ, nó có thể được coi là mới lạ đơn giản bởi vì con người đã xác định trước điều gì là phong tục và bất cứ điều gì vượt quá điều đó đều bị bác bỏ bởi cho rằng nó không xứng đáng hoặc nhầm lẫn. Bạn có thể nói rằng chúng ta đang bị mắc kẹt về mặt tinh thần khi tự chúng ta vẽ ra các đường thẳng của những gì được coi là bên trong so với bên ngoài hộp.
Con người khai thác AI để có thêm cái nhìn sâu sắc. Con người có thể đánh giá một cách hiệu quả tính mới do AI hỗ trợ để có khả năng hiệu chỉnh lại suy nghĩ của con người về một chủ đề nhất định, mở rộng hiểu biết của chúng ta thông qua việc tận dụng một thứ mà AI, thông qua khả năng tính toán rộng lớn, có thể phát hiện hoặc phát hiện ra điều mà chúng ta chưa xác định chắc chắn. Vì vậy, bên cạnh việc ngưỡng mộ sự mới lạ, chúng ta nên tìm cách cải thiện năng lực tinh thần của mình bằng bất kỳ nguồn nào tỏa sáng rực rỡ bao gồm cả hệ thống AI.
AI Mới Lạ Là Một Thanh Kiếm Hai Cạnh. Chúng ta cần lưu ý đến tất cả các hệ thống AI và khả năng hoạt động của chúng theo một cách mới lạ, có thể tốt hoặc có thể xấu. Trong trò chơi cờ vây, nó hoạt động tốt. Trong các trường hợp khác, AI khai thác tuyến đường mới có thể đi chệch hướng.
Hãy xem làm thế nào điều này có thể trở nên hữu hình thông qua việc khám phá sự ra đời của những chiếc xe tự lái thực sự dựa trên AI.
Đối với khuôn khổ của tôi về xe hơi tự trị AI, xem liên kết ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/
Tại sao đây là một nỗ lực moonshot, xem giải thích của tôi ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/
Để biết thêm về các cấp độ như một loại thang đo Richter, hãy xem thảo luận của tôi ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/richter-scale-levels-self-driving-cars/
Đối với các tranh luận về phân chia các cấp độ, xem giải thích của tôi ở đây: https://aitrends.com/ai-insider/reframing-ai-levels-for-self-driving-cars-bifurcation-of-autonomy/
Hiểu các cấp độ của ô tô tự lái
Để làm rõ, những chiếc xe tự lái thực sự là những chiếc xe mà AI tự điều khiển chiếc xe hoàn toàn và không có bất kỳ sự hỗ trợ nào của con người trong quá trình lái xe.
Những phương tiện không người lái này được coi là Cấp 4 và Cấp 5, trong khi một chiếc ô tô yêu cầu người lái cùng chia sẻ nỗ lực lái xe thường được coi là Cấp 2 hoặc Cấp 3. Những chiếc xe cùng chia sẻ nhiệm vụ lái xe được mô tả là là bán tự động và thường chứa nhiều tiện ích bổ sung tự động được gọi là ADAS (Hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao).
Vẫn chưa có một chiếc xe tự lái thực sự ở Cấp độ 5, mà chúng ta thậm chí còn không biết liệu điều này có thể đạt được hay không, và cũng sẽ mất bao lâu để đến đó.
Trong khi đó, các nỗ lực của Cấp độ 4 đang dần cố gắng đạt được một số lực kéo bằng cách trải qua các thử nghiệm trên đường công cộng rất hẹp và có chọn lọc, mặc dù vẫn còn tranh cãi về việc liệu thử nghiệm này có được cho phép hay không (tất cả chúng ta đều là những con chuột lang sinh tử trong một thử nghiệm diễn ra trên đường cao tốc và đường bộ của chúng tôi, một số đối thủ).
Để biết lý do tại sao việc thử nghiệm hoặc vận hành xe ô tô tự lái từ xa thường bị cấm, hãy xem giải thích của tôi tại đây: https://aitrends.com/ai-insider/remote-piloting-is-a-self-driving-car-crutch/
Để cảnh giác với những tin tức giả mạo về ô tô tự lái, hãy xem các mẹo của tôi tại đây: https://aitrends.com/ai-insider/ai-fake-news-about-self-driving-cars/
Các tác động đạo đức của hệ thống lái xe AI là rất quan trọng, hãy xem chỉ dẫn của tôi ở đây: https://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/
Hãy nhận biết những cạm bẫy của việc bình thường hóa độ lệch khi nói đến ô tô tự lái, đây là lời kêu gọi của tôi: https://aitrends.com/ai-insider/normalization-of-deviance-endangers-ai-self-driving-cars/
Xe tự lái và những hành vi mới lạ
Đối với xe tự lái cấp độ 4 và cấp độ 5, sẽ không có người lái xe tham gia vào nhiệm vụ lái xe. Tất cả những người ngồi trên xe sẽ là hành khách; AI đang điều khiển.
Bạn có thể nói rằng AI đang chơi một trò chơi, một trò chơi lái xe, đòi hỏi phải đưa ra quyết định chiến thuật và lập kế hoạch chiến lược, giống như khi chơi cờ vây hoặc cờ vua, mặc dù trong trường hợp này liên quan đến vấn đề sinh tử khi lái một chiếc xe nhiều tấn. đường công cộng của chúng tôi.
Giả định cơ bản của chúng tôi là hệ thống lái xe AI sẽ luôn áp dụng phương pháp thử và đúng cho bất kỳ quyết định lái xe nào. Giả định này phần nào được hình thành xung quanh quan điểm cho rằng AI là một loại robot hoặc tự động hóa không theo bất kỳ thành kiến nào của con người hoặc thành kiến của con người.
Trong thực tế, không có lý do gì để đưa ra loại giả định này. Vâng, chúng ta thường có thể loại trừ khía cạnh rằng AI sẽ không thể hiện cảm xúc của một con người và chúng ta cũng biết rằng AI sẽ không say hoặc DUI trong các nỗ lực lái xe của nó. Tuy nhiên, nếu AI đã được đào tạo bằng cách sử dụng Học máy (ML) và Học sâu (DL), nó có thể thu thập những nét tinh tế của các mẫu hành vi của con người trong dữ liệu về việc lái xe của con người, từ đó nó cũng sẽ sử dụng hoặc bắt chước trong việc lựa chọn cách lái xe của mình hành động (ví dụ: xem các bài đăng trong cột của tôi liên quan đến phân tích về thành kiến chủng tộc tiềm ẩn trong AI và khả năng thành kiến về giới tính).
Quay trở lại chủ đề về tính mới, chúng ta hãy suy ngẫm về một trường hợp sử dụng cụ thể.
Cách đây vài năm, tôi đang lái xe trên đường cao tốc rộng mở, với tốc độ phổ biến khoảng 65 dặm một giờ, và một điều gần như không thể tưởng tượng được đã xảy ra. Một chiếc ô tô đang lao về phía tôi trên làn đường ngược chiều và có khả năng đang di chuyển với tốc độ khoảng 60 đến 70 dặm một giờ, đột ngột và bất ngờ lấn sang làn đường của tôi. Đó là một trong những khoảnh khắc mà bạn không thể lường trước được.
Dường như không có bất kỳ lý do gì để người lái xe kia đi về phía tôi, trên làn đường của tôi, và lao vào tôi vì một vụ va chạm trực diện đáng sợ sắp xảy ra và lạnh thấu xương. Nếu có mảnh vỡ trên làn đường bên kia, đó có thể là manh mối cho thấy có lẽ người lái xe kia chỉ đơn giản là cố gắng lạng lách qua chướng ngại vật. Không có mảnh vụn. Nếu có một chiếc ô tô di chuyển chậm hơn, người lái xe có thể muốn chạy nhanh để vượt qua nó. Không, hoàn toàn không có cơ sở rõ ràng nào cho hành động triệt để và đe dọa tính mạng này.
Những gì bạn sẽ làm gì?
Nào, nhanh lên, đồng hồ đang tích tắc, và bạn chỉ còn một vài giây ngắn ngủi để đưa ra quyết định lái xe sinh tử.
Bạn có thể ở trong làn đường của mình và hy vọng rằng người lái xe kia nhận ra lỗi trên đường của họ, chọn quay lại làn đường của họ vào giây phút cuối cùng. Hoặc, bạn có thể chủ động đi vào làn đường đối diện, tạo điều kiện cho người lái xe kia đi rõ ràng trong làn đường của bạn, nhưng đây có thể là một trò chơi gà trống theo đó người lái xe kia chọn quay trở lại làn đường của họ (ngoài ra, còn có phương tiện giao thông khác xa hơn đằng sau người lái xe đó, vì vậy đi vào làn đường đối diện là khá khó khăn).
Được rồi, vậy bạn giữ nguyên làn đường của mình hay chuyển sang làn đường đối phương?
Tôi dám nói rằng hầu hết mọi người sẽ bị giằng xé giữa hai lựa chọn đó. Không ai là ngon miệng.
Giả sử AI của một chiếc ô tô tự lái cũng gặp phải trường hợp tương tự.
AI sẽ làm gì?
Tỷ lệ cược là ngay cả khi AI đã được cung cấp hàng nghìn hàng nghìn dặm lái xe thông qua cơ sở dữ liệu về việc lái xe của con người khi đang trải qua khóa đào tạo ML / DL, có thể sẽ không có bất kỳ trường hợp nào có tính chất đối đầu và do đó không mẫu trước để sử dụng để đưa ra quyết định khó khăn này.
Dù sao, đây là một bước ngoặt.
Hãy tưởng tượng rằng AI đã tính toán các xác suất liên quan đến con đường phải đi và theo một cách tính toán nào đó đã đưa ra kết luận rằng ô tô tự lái nên đi vào mương ở bên phải lòng đường. Điều này nhằm mục đích tránh hoàn toàn va chạm với xe khác (AI ước tính rằng một vụ va chạm trực diện sẽ khiến những người ngồi trong xe gần như chắc chắn tử vong). AI ước tính rằng việc đi xuống mương với tốc độ cao như vậy chắc chắn sẽ làm hỏng chiếc xe và gây thương tích lớn cho người ngồi trong xe, nhưng tỷ lệ tử vong được đảm bảo (giả sử) được tính là thấp hơn so với khả năng tùy chọn đối đầu (đây là một biến thể của Vấn đề Xe đẩy khét tiếng, như được đề cập trong các cột của tôi).
Tôi cá rằng bạn sẽ thừa nhận rằng hầu hết con người sẽ tương đối không muốn cố ý nhắm vào con mương đó, mà họ biết chắc chắn là sẽ trở thành một xác tàu và cái chết tiềm tàng, trong khi thay vào đó sẵn sàng (miễn cưỡng) để có một cơ hội hy vọng. rẽ sang làn đường khác hoặc đi đúng hướng và mong muốn điều tốt nhất.
Ở một khía cạnh nào đó, AI dường như đã đưa ra một lựa chọn mới. Đó là một điều mà (chúng tôi sẽ giả định) ít người có thể đưa ra bất kỳ suy nghĩ rõ ràng nào đối với.
Quay trở lại bản tóm tắt trước đó về tính mới của AI, bạn có thể gợi ý rằng trong ví dụ này, AI đã vượt quá giới hạn do con người tự đặt ra bởi AI đã xem xét các lựa chọn “không thể tưởng tượng được”. Từ điều này, có lẽ chúng ta có thể học cách mở rộng tầm nhìn của mình đối với các lựa chọn mà nếu không thì dường như không rõ ràng.
Yếu tố tóm tắt khác là tính mới của AI có thể là một con dao hai lưỡi.
Nếu AI phản ứng bằng cách lái xe xuống mương, và bạn đang ở bên trong xe tự lái, và bạn bị thương nặng, liệu sau này bạn có tin rằng AI đã hành động theo một cách mới lạ hay nó đã hành động một cách sai lầm hoặc bất lợi?
Một số người có thể nói rằng nếu bạn sống để hỏi câu hỏi đó, rõ ràng AI đã lựa chọn đúng. Lập luận phản bác là nếu AI đi với một trong những lựa chọn khác, có lẽ bạn đã đi ngay qua chiếc xe kia và không để lại một vết xước nào.
Để biết thêm chi tiết về ODD, hãy xem chỉ dẫn của tôi tại liên kết này ở đây: https://www.aitrends.com/ai-insider/amalgamating-of-operational-design-domains-odds-for-ai-self-driving-cars/
Về chủ đề xe ô tô tự lái địa hình, đây là thông tin chi tiết của tôi: https://www.aitrends.com/ai-insider/off-roading-as-a-challenging-use-case-for-ai-autonomous-cars/
Tôi đã thúc giục rằng phải có một Giám đốc An toàn tại các nhà sản xuất xe tự lái, đây là tin sốt dẻo: https://www.aitrends.com/ai-insider/chief-safety-officers-needed-in-ai-the-case-of-ai-self-driving-cars/
Kỳ vọng rằng các vụ kiện sẽ dần trở thành một phần quan trọng của ngành công nghiệp xe hơi tự lái, hãy xem chi tiết giải thích của tôi tại đây: https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-lawsuits-bonanza-ahead/
Kết luận
Đối với những người trong số các bạn đang tự hỏi điều gì đã thực sự xảy ra, những ngôi sao may mắn của tôi đã nhìn qua tôi vào ngày hôm đó, và tôi đã sống sót chỉ với một cuộc gọi gần. Tôi quyết định đi vào làn đường của mình, mặc dù rất muốn rẽ sang làn đường ngược chiều, và bằng một phép màu nào đó, người lái xe kia bất ngờ đi ngược lại làn đường ngược chiều.
Khi tôi kể câu chuyện, trái tim tôi vẫn đập, và tôi bắt đầu đổ mồ hôi.
Nhìn chung, AI xuất hiện để tham gia vào các cách tiếp cận vấn đề mới có thể có lợi và trong một số trường hợp, chẳng hạn như chơi trò chơi board game có thể đúng hoặc sai, mà sai không đặc biệt khiến tính mạng con người bị đe dọa.
Đối với những chiếc xe tự lái thực sự dựa trên AI, mạng sống đang bị đe dọa.
Chúng ta sẽ cần phải tiến hành một cách thận trọng và mở to mắt về cách chúng ta muốn hệ thống lái xe AI hoạt động, bao gồm tính toán tỷ lệ cược và đưa ra các lựa chọn khi đang lái xe.
Bản quyền 2021 Tiến sĩ Lance Eliot
http://ai-selfdriving-cars.libsyn.com/website
PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
Nhấn vào đây để truy cập.
