Ha csatlakoztatja az „A.I.” vagy „mesterséges intelligenciát” a Google Képkeresőbe, akkor az alábbiak szerint jár: elektromos agyak, amelyek idegsejtekkel tüzelnek kékre; átlátszó robotok és robotfejek; A kód homlokát és orrát csöpögte le. Egy majom, amely okostelefon-felhasználóvá válik, majd a hordható technika figurája, protézis és a fejéből kihúzódó hálózat. „Mi az A.I.?” Kérdezi az egyik kiborgot, de soha nem kap választ a robot fejeitől, agyától és testétől. Hatóanyagot azt jelenti, hogy mi és robotbarátaink egy-egy és nulla világon repülnek át a világűr fekete képernyőjével szemben.

A… jQuery jövője? Hitel: Max Pixel / Public Domain.

Kapsz egy ilyen képet: a szélsőséges-völgyben lévő nő Photoshop-tökéletes tulajdonságaival. Ő egy kiborgi látomás: részben nő és rész áramköri lap, a háttérben a jQuery fut. A Google legjobb kitalálása a képre? „Mesterséges intelligencia operátor”. Ez a kiborg számos cikkben szemlélteti a jövőt, amint látni fogja a Fordított képkereséssel, ideértve a „Gépek emelkedése: A BlackRock robotokat készít készletkészletekbe” és a „Vatikáni bíboros egy a lelket a gépben. ”Még egy ZDNet cikket illusztrál az egyetem új AI őrnagyáról, amely tartalmazza az általam tanított kurzusokat.

Néhány Google Image Search lehetőség az AI számára

A Google Képkereső szavak sorát kínálja az eredmények lebontásához. Az olyan szavak után, mint a robot, az idegen, a számítástechnika és az agy, a nő és az apa egymás után fordul, ezt követi az energiarendszer, az ember és az isten. Az „apa” Alan Turing és John McCarthy képeit kínálja. A „női” nő felnőttképeket ábrázol.

"Időnként ahhoz, hogy láthassa a fényt, kockáztatnia kell a sötétet."

Ennek az esztétikának egy részét a Minority Report film népszerűsítette, amely gesztusos interfészeket mutatott a nagy képernyőn. Manapság az intelligens környezet valóság. De miért ábrázoljuk őket réteges és kísértetiesként? "Ezek a kulturális klisék / tapétakövek egy másik okból népszerűek: egyébként nagyon-nagyon nehéz beszélni a digitális valóság tech-ről" - írja Eric Johnson. „Ezek a mezők tele vannak zsargonnal, a gyakorlatban következetlenek és nehéz ápolni, ha nem látták a legfrissebb demokat; a popkultúra hivatkozás a közös eszményhez, a közös jövőképhez. ”

A kisebbségi jelentést John Underkoffler tudományos tanácsadó, az Oblong alapítója és vezérigazgatója tanácsolta, amely magával ragadó emberi-gép interfész (HMI) platformokat épít fel, különböző méretű képernyőket és különböző interakciós módokat kombinálva. Ez olyan dolog, mellyel közel 30 éve dolgozik, kezdve a MIT Media Lab hírrajzáról és a fényképészeti valóságról szóló 1991-es diplomamunkájával, amelyben „új technikák kifejlesztését vizsgálta tárgyak és jelenetek holografikus interferenciamintáinak kiszámításához valósághű vizuális megjelenéssel jellemzői. ”Ez a kutatás része volt a MIT Holographic Video projektnek - egy olyan menetrendnek, amely egy évtizeddel korábban, az 1970-es évek végén került meghatározásra, amikor Nicholas Negroponte és az MIT Architecture Machine Group (a Media Lab elődje) kutatói kifejlesztettek olyan szimulációs környezeteket, amelyek célja, hogy megkülönböztethetetlen legyen a valóságtól. 1978-ban Negroponte és kollégái javaslatban írták: „Emlékeztetünk Bell kérésére. Ez a következő legjobb dolog, hogy ott vagyok. Ez a javaslat arról szól, hogy ott leszünk. ”

Azt hitték, hogy ott leszünk 1978-ban. Negyven évvel később ott vagyunk.

Vagy van ez a látomás. Theodore Twombly (Joaquin Phoenix) átvág egy rózsaszínű világon a Her filmjében. Naponta dolgozik egy olyan társaságnál, amely leveleket ír azoknak az embereknek, akik nem képesek érzelmileg megszervezni - maga egy A.I. az emberek érzelmi világai számára. Találkozik Samanthával, az intelligens operációs rendszerrel. Theodore egy városi világon mozog, mélyen összekapcsolt beszélgetéseivel Samanthával, miközben továbbra is leválasztva van a körülötte lévőktől. Hozzá van hangolva egy olyan hanghoz, amelyet csak hallhat, de aki ugyanaz a hang lehet több ezer mások számára egyszerre. Befolyásolja-e szeretetének furcsa virtualitása, vagy elkerüli-e a valós személyhez fűződő nehézségeket, vagy mindkettő? Her filmszínvilága színjavítva, mint a Coachella rajongók homályos Instagram-képei, a kép felülete, amelyben semmi sem a számítógép.

Hogyan kommunikálsz azzal, amit nem értesz?

A probléma az, hogy nehéz egyértelműen kommunikálni az A.I. - részben azért, mert róla történő kommunikáció azt jelenti, hogy megértjük. És legtöbben nincsenek tisztában azzal, hogy mi az A.I. valójában az. A „mesterséges intelligencia” kifejezés 1955 óta létezik, amikor A.I. úttörő John McCarthy írta, hogy A.I. az a kérdés, hogy „készítsen gépeket olyan dolgokra, amelyek intelligenciát igényelnek, ha az ember készíti”. Ez az ötlet manapság nem sokat változott - a Wikipedia ellentétben áll a mesterséges intelligenciával (vagy gépi intelligenciával) az emberek és állatok természetes intelligenciájával, és az Oxford English A szótár úgy határozza meg, hogy „számítógépek vagy más gépek képesek intelligens viselkedést mutatni vagy szimulálni; az ezzel kapcsolatos tanulmányi terület. Rövidítve A. I. ”De mit jelent ez valójában egy hétköznapi ember számára? Ez azt jelenti, hogy chatbotok teszik ki a Turing-tesztet? Egy robot felkel? Vagy egyszerűen az interaktivitás, ha a feldolgozás csak szem elől kerül?

Hatóanyagot "fekete doboz", "olyan eszköz, amely bonyolult funkciókat hajt végre, de amelynek belső mechanizmusát nem könnyű megvizsgálni vagy megérteni" (OED) - valamennyien megértjük a bemenetek és a kimenetek miatt. Nem látjuk, mi történik belül, és nem szándékozunk, hogy hozzáférjünk ehhez. A fekete doboz átlátszatlan.

Ma az algoritmus átlátszatlanságának három oka van, amint azt Jenna Burrell írja: az algoritmusok védelmének szükségességét, amelyek állami vagy vállalati titkok; az a tény, hogy az A.I-vel kapcsolatos kódolás továbbra is a szakemberek területe; és az „eltérés” az algoritmusok matematikai feldolgozási módszerei és az emberek gondolkodásmódja között. Ez utóbbi a legnehezebb kideríteni: az emberek gondolkodásának mértéke különbözik attól, hogy a gép mit gondol, és az érvelés miben különbözik attól, hogy mi okozza a gépet (vagy nem indokolja, az „ok” meghatározásától függően).

Az Európai Unió megköveteli, hogy A.I. megmagyarázhatóvá váljon a magyarázathoz való jog révén az éppen hatályba lépett GDPR (általános adatvédelmi rendelet) részeként. Az EU polgárainak joga van az algoritmusok munkájának magyarázatához, és joguk van emberi beavatkozást kérni. A rendeletek támogatják azt az elképzelést, miszerint „az emberek ügynökségnek és megértésnek köszönhetők, amikor gépi döntésekkel szembesülnek” - írta Cliff Kuang a New York Times-ban. David Weinberger azzal érvel, hogy a magyarázat helyett az A.I. optimalizálásnak, nem magyarázatnak kell lennie: nyilvánosságra kell hoznia mindenki számára a közrend vitáján keresztül, hogy milyen kompromisszumok készülnek, ahelyett, hogy esetleg az A.I.

Az Egyesült Államok kormányát soha nem ismerték a jól megtervezett PowerPoint fedélzetekről

Időközben a DARPA bevezette a magyarázható mesterséges intelligencia programot, amelynek célja a gépi tanulás és az A.I. magyarázhatóbb. Fontos lépés annak megértése felé, hogy mit értünk, amikor az A.I-ről beszélünk, és mégis kíváncsi vagyok, mit jelent ez a mindennapi emberek számára. A projekt DARPA oldala ezt a képet szolgálja fel, amely megmutatja, hogy mit kérhet a felhasználó, de nem olyan gyorsan, amely befolyásolja annak megjelenését a világban. Lehet, hogy nem meglepő, hogy a DARPA ugyanazokkal a klisékkel tér vissza, mint a fent említett Google Képkeresések.

Új klisékre van szükségünk.

Találkozunk A.I. a körülöttünk lévő világban. Látunk és olvasunk az A.I. alkalmazásairól számos különböző területen. Pittsburgh-i szomszédságomban, ahol az Argo és az Uber ATG székhelye van, az autonóm járművek olyan gyakran haladnak át engem, hogy már nem regisztrálnak szokatlanul. A folyó melletti futópálya közelében áthaladok autonóm kotrógépekkel és buldózerekkel. Ezek látható alkalmazások, amelyekből megérthetjük a megértést. És akkor meg kell tennünk a kemény munkát, hogy megmutassuk az A.I. kevésbé látható alkalmazásait. hasonló. Nagyon örülök ennek a csoportnak a munkája, amely vizualizációs műhelyt hívott össze az AI magyarázata érdekében. Sok olyan példa, amelyekre a műhelybejelentésben hivatkoznak, az A.I. (ez egy gyönyörű példa néhány évvel ezelőtt). Mit tervezhetünk mindennapi emberek számára?

Az biztos, hogy nem akarjuk elveszíteni az intelligens interakció eleganciáját, egyszerűségét és még varázslatát sem - ezeket a tulajdonságokat jó dizájnnal értékeljük. Amikor valami intelligens kapcsolatba lépünk, azt szeretnénk, ha ez lehetővé tenné számunkra, hogy láthassuk és megtapasztaljuk a technológiát. Meg akarjuk tapasztalni a varázslatot. És a varázslat kifejlesztésekor könnyű beleesni az általam említett hollywoodi klisékbe. Nehéz ezt nem tenni. Hogyan tehet láthatóvá valamit, ami láthatatlanul történik?

A popkultúra elképzeléseink az A.I. nem segítenek nekünk. Valójában ártanak nekünk. Évtizedek elavultak. És a helyzet még rosszabbá tétele érdekében a régi kligeket használjuk annak érdekében, hogy ma a feltörekvő technológiákról beszéljünk. Nehezítik nekünk az A.I. megértését. - mi ez, mi nem, és milyen hatással lesz az életünkre. Ha nem értjük az A.I.-t, akkor nem értjük a játékban levő teljesítmény-különbségeket. Nem tanulunk olyan kérdéseket feltenni, amelyek jobb A.I.-hez vezethetnek. a jövőben - és jobb klišek ma. Hagyjuk a szellemeket és kiborgokat pihenni és találjunk valódi utat az A.I-ről való kommunikációhoz.