經(jīng)驗(yàn)案例

人工智能科普，通信就像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，傳感器如感官

挑戰(zhàn)是人機(jī)交互設(shè)計(jì)，而不是技術(shù)。人工智能（AI）是21世紀(jì)最受歡迎的術(shù)語之一，但也是最容易被誤解的術(shù)語之一。很多時(shí)候，在談?wù)揂I時(shí)，我們希望將其與其他術(shù)語（例如機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）自動(dòng)結(jié)合起來。這聽起來好像超過90％的AI是只有博士才能理解的這種統(tǒng)計(jì)算法。這就是我們對(duì)AI犯錯(cuò)誤的地方。在作為數(shù)據(jù)科學(xué)家和企業(yè)家多年構(gòu)建數(shù)據(jù)和AI產(chǎn)品之后，我意識(shí)到構(gòu)建AI解決方案的主要挑戰(zhàn)不在于構(gòu)建有效的系統(tǒng)，而在于以人為中心的設(shè)計(jì)。盡管自動(dòng)學(xué)習(xí)和分類算法對(duì)于開發(fā)人工智能系統(tǒng)至關(guān)重要，但它們只能充當(dāng)真正智能的推動(dòng)者。這些算法對(duì)于開發(fā)AI是必需的，5g通信的出現(xiàn)后，這些還不夠。這意味著多年來機(jī)器學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)使機(jī)器幾乎可以像人類一樣感知世界。但是，為了使機(jī)器像人一樣思考和行動(dòng)，我們必須在別處尋找答案。
在數(shù)千年的進(jìn)化中，人類開發(fā)了獨(dú)特的方式來解釋和思考世界。為了使AI對(duì)我們的社會(huì)產(chǎn)生重大影響，它不僅必須理解如何像人類一樣行事，還必須理解如何像我們一樣思考。不幸的是，在信息革命使我們能夠收集PB級(jí)數(shù)據(jù)我們?nèi)绾?nbsp; 行動(dòng) 在一定的情況下，沒有多少數(shù)據(jù)被收集我們?nèi)绾?nbsp; 思考。這使得無法正確訓(xùn)練AI系統(tǒng)。這就是為什么我們必須將重點(diǎn)從技術(shù)轉(zhuǎn)移到交互設(shè)計(jì)。我們需要開始開發(fā)大規(guī)模的交互系統(tǒng)，使機(jī)器能夠與人類快速溝通和協(xié)作。機(jī)器需要開始學(xué)習(xí)我們?nèi)绾胃拍罨澜纭?duì)于AI研究人員和公司而言，這意味著AI的真正未來在于設(shè)計(jì)，AI與人類進(jìn)行交互和向人類學(xué)習(xí)的能力以及對(duì)人類環(huán)境的理解，而不是更強(qiáng)大的CPU和算法。這也意味著，相對(duì)于對(duì)將要與這些AI系統(tǒng)進(jìn)行交互的最終用戶的需求和挑戰(zhàn)的深刻理解，技術(shù)能力在構(gòu)建出色的AI中將變得越來越不重要。在本文中，我將深入探討現(xiàn)代AI技術(shù)系統(tǒng)，并演示與人工智能相比，當(dāng)今AI的不足之處。然后，我將討論為什么通過交互學(xué)習(xí)一直是AI和人類都了解我們世界的最好的方法之一，即使不是唯一的方法。最后，我將提供一些建議，說明如何創(chuàng)建可最終實(shí)現(xiàn)真正人工智能的交互系統(tǒng)。

當(dāng)前的AI緊密地模仿了人類的思維過程，但在獨(dú)自學(xué)習(xí)方面卻不足市場(chǎng)上的大多數(shù)AI系統(tǒng)都模仿心理學(xué)中的人類信息處理模型。因此，至關(guān)重要的是開始討論像大腦這樣的智能系統(tǒng)如何處理信息（您可以在此處閱讀有關(guān)信息處理的更多信息）。通常，智能系統(tǒng)在三個(gè)非常不同的階段處理信息：接收，解釋和學(xué)習(xí)。
階段1：接待
接收是這樣的過程，其中某些物聯(lián)網(wǎng)傳感器受體（例如，人體的眼睛或耳朵）接收來自環(huán)境的信號(hào)，并將這些信號(hào)以處理系統(tǒng)可以解釋的格式（即電磁信號(hào)）4g dtu發(fā)送到處理劑（即大腦））。在人工智能中，這些接收器的示例包括特斯拉自動(dòng)駕駛汽車上的攝像頭，用于Alexa的Amazon Echo或用于Siri的iPhone。
階段2：解讀
接下來是解釋過程，其中處理代理（即大腦）對(duì)接收器發(fā)送的數(shù)據(jù)執(zhí)行三個(gè)操作：首先，它從數(shù)據(jù)中識(shí)別出幾個(gè)相關(guān)的對(duì)象（即，識(shí)別出有一個(gè)紅色的圓形）。然后，它進(jìn)入?yún)⒖紟欤慈祟愑洃洠阉饔兄谄渥R(shí)別對(duì)象的參考，然后識(shí)別它們（即識(shí)別出形狀是蘋果）。
最后，根據(jù)整個(gè)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)（即您的饑餓程度），處理代理（即大腦）確定其接收的每條信息的重要性，并僅向用戶呈現(xiàn)通過特定信息的信息。閾值（在人類中，這稱為注意力）。因此，當(dāng)您餓了時(shí)，與其他物體相比，您更有可能看到蘋果和食物。在AI中，通常使用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在云中的大型信息處理系統(tǒng)中進(jìn)行解釋。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和游戲算法（特別是在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中）的最新發(fā)展，人工智能系統(tǒng)可以非常出色地基于參照物識(shí)別物體，從而使無人駕駛汽車等驚人的創(chuàng)新得以發(fā)展。但是，我們不能在這里停下來，因?yàn)榧庸ご硎褂玫膮⒖紟焓怯邢薜模绕涫窃谄渖芷诘拈_始（嬰兒可能甚至不知道蘋果是什么）。

第三階段：學(xué)習(xí)
這就是為什么。需要進(jìn)行學(xué)習(xí)以不斷擴(kuò)展此參考資料庫，以使系統(tǒng)發(fā)揮最大潛力的原因。對(duì)于現(xiàn)代AI系統(tǒng)，這是真正的挑戰(zhàn)所在。按照當(dāng)前的技術(shù)水平，人工智能確實(shí)擅長將情況分類，并根據(jù)提供的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。但是，沒有人工開發(fā)人員的幫助，它無法從頭開始創(chuàng)建這些類別或參數(shù)。這是因?yàn)锳I“將”世界視為多個(gè)純粹的數(shù)學(xué)矩陣，并且除非我們有教義，否則就沒有內(nèi)在的能力去理解人類的經(jīng)驗(yàn)。此外，在訓(xùn)練這些分類模型的過程中，僅給AI提供每種特定情況的結(jié)果，而不是導(dǎo)致該特定結(jié)果的整個(gè)思維過程和原理，這使得無法理解。例如，一個(gè)AI系統(tǒng)可能能夠編程識(shí)別嬰兒的圖像，但是它無法理解為什么首先需要識(shí)別嬰兒的圖像，因?yàn)閯?chuàng)建該信息的工程師從未將該信息提供給AI。它。從某種意義上講，人工智能就像是一個(gè)超級(jí)聰明的新生嬰兒，盡管您可以向世界展示所有知識(shí)，但除非人工智能真正進(jìn)入世界學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，否則它無法理解世界的真實(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)情況。因?yàn)锳I缺乏創(chuàng)建自己的上下文的能力，所以我們要求Siri和Alexa的大多數(shù)命令實(shí)際上都是由Apple和Amazon的工程師手動(dòng)編程的。這也是為什么亞馬遜投入大量精力在Alexa周圍創(chuàng)建開放的生態(tài)系統(tǒng)，以鼓勵(lì)公司在其Alexa平臺(tái)上進(jìn)行技能編程的原因。由于它們是如此依賴人類，因此當(dāng)前的AI系統(tǒng)（例如Alexa）無法真正開發(fā)出新的環(huán)境并像人類一樣學(xué)習(xí)。因此，稱它們?yōu)?ldquo;人工智能”確實(shí)是不準(zhǔn)確的。
我們?nèi)绾蝿?chuàng)建交互式AI？
為了使AI具有像顧問一樣的方式提出智能問題的能力，我們必須減少對(duì)創(chuàng)建最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的重視。相反，我們應(yīng)該專注于設(shè)計(jì)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)AI和人類用戶之間的最大交互，同時(shí)完成AI的設(shè)計(jì)任務(wù)。實(shí)際上，這意味著AI產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該減少對(duì)聘用擅長算法設(shè)計(jì)的工程師的關(guān)注，而應(yīng)更多地關(guān)注于以人為本的設(shè)計(jì)師的招聘，他們可以與AI的最終用戶進(jìn)行交流，并促進(jìn)用戶與AI之間的交互。這些設(shè)計(jì)師的任務(wù)是確定AI 與用戶合作的最佳方法，以改善AI自身的智能以及人類用戶的生活。本質(zhì)上，創(chuàng)建交互式AI要求AI產(chǎn)品經(jīng)理（像我一樣）構(gòu)建AI的目的是理解和服務(wù)于人們，而不是代替人們。同時(shí)，人工智能的發(fā)展也必須比現(xiàn)在更加透明。在收集我們的數(shù)據(jù)的公司的信息：別忘了我們的信息 ”中指出的那樣，當(dāng)今的企業(yè)如果想與客戶建立信任，就必須進(jìn)行透明性和用戶控制的設(shè)計(jì)。目前，許多AI公司拒絕為用戶揭開幕后的神秘面紗，這并不是因?yàn)樗麄儞?dān)心競爭對(duì)手會(huì)竊取其技術(shù)秘密（老實(shí)說，沒有太多東西可以竊取）。相反，他們經(jīng)常擔(dān)心，如果他們的用戶知道AI的操作方式，用戶將失去對(duì)公司的信任。盡管這種擔(dān)心是正確的，但要實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)可能的最高智能水平，用戶必須深入?yún)⑴c設(shè)計(jì)迭代過程。因此，盡管透明度可能會(huì)在短期內(nèi)損害AI產(chǎn)品的早期采用，但對(duì)整個(gè)AI系統(tǒng)提高透明度的長期利益是無限的。

事實(shí)很簡單：人工智能革命是不可避免的。不管您喜不喜歡，人工智能在未來幾十年中將在我們的員工隊(duì)伍中扮演重要角色。但是，要使AI真正對(duì)我們的社會(huì)有用，他們不僅需要了解我們?nèi)祟愃龅氖虑椋€需要了解我們這樣做的原因，而這種學(xué)習(xí)要求AI跳出黑匣子并與用戶互動(dòng)。這意味著在未來的幾年中，人工智能將不再是技術(shù)和編碼問題。人工智能將更多地是一個(gè)設(shè)計(jì)問題，在這個(gè)問題中，以人為本的設(shè)計(jì)人員會(huì)對(duì)最終用戶產(chǎn)生同情心。最終，我可以看到一個(gè)AI與人類和諧相處的未來世界，每一方在人類社會(huì)中都扮演著獨(dú)特的角色。只有這樣，人工智能革命才能為人類帶來繁榮。

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