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人工智能的未來:數(shù)據(jù)還不夠

將人工智能(AI)作為解決具體問題的選技術(shù)的熱情是不可否認(rèn)的,也是值得注意的。但是,盡管每天通過監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等最流行的人工智能方法仍取得了很大進(jìn)展,但這些經(jīng)典方法的使用方式往往是單一的,這可能也是阻礙人工智能的因素。

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雖然人工智能在越來越多的領(lǐng)域取得了越來越大的成功,但它仍然主要作為一種工具來執(zhí)行狹隘的任務(wù),或者作為一種簡單的自動化形式,而不是與人類用戶建立關(guān)系的支持伙伴。它很大程度上依賴于精心策劃或注釋的數(shù)據(jù),大多是歷史數(shù)據(jù),而且只能非常間接地從人類用戶那里學(xué)習(xí)。人工智能在某些情況下具有非凡的預(yù)測能力,但卻無法具備人類從嬰兒時期就具備的適應(yīng)能力。它只是(還)不能像人類那樣根據(jù)從未遇到過的數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷。此外,對更高精確度的需求導(dǎo)致了越來越大和復(fù)雜的模型、計算密集型訓(xùn)練和工程挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)阻礙了我們在基于人工智能的解決方案中尋求的可信度、可移植性和可擴(kuò)展性。

實(shí)現(xiàn)我們的人工智能目標(biāo)需要改變當(dāng)前的數(shù)據(jù)范式;是時候?qū)⑷祟愔糜贏I培訓(xùn)過程的中心了。您不必相信我們的話:從設(shè)計到部署將人力和AI資源混合的好處在其他獨(dú)立研究中得到了呼應(yīng),例如麻省理工學(xué)院斯隆2020年人工智能全球高管研究和研究項目的發(fā)現(xiàn),以及由此產(chǎn)生的結(jié)果在德勤洞察中,協(xié)作甚至被稱為“超級團(tuán)隊”。

與標(biāo)準(zhǔn)的AI方法相比,設(shè)計、培訓(xùn)和部署混合人類用戶和AI代理的解決方案提供了新的成功途徑。模仿學(xué)習(xí)、課程學(xué)習(xí)和其他較新的技術(shù)已經(jīng)展示了通過利用人類的專業(yè)知識、反饋和指導(dǎo)來訓(xùn)練人工智能的其他方法。與其將我們自己局限于一種方法,不如我們可以擁有一切,并將所有這些不同的方法結(jié)合在一起,與人類一起構(gòu)建新的智能系統(tǒng),而不再局限于任何特定的方法、模型或算法。考慮到人類和人工智能各自的優(yōu)勢和劣勢,這種人與人工智能的伙伴關(guān)系將產(chǎn)生的不僅僅是其各部分的總和,利用互補(bǔ)的能力來實(shí)現(xiàn)僅靠一個或另一個不可能或很難實(shí)現(xiàn)的結(jié)果。然而,為了讓人工智能代理與人類盡可能緊密地協(xié)同工作,具體的方法、途徑和技術(shù)是有必要的。值得注意的是,它要求體系結(jié)構(gòu)設(shè)計自然有利于多代理、多人、技術(shù)不可知的分布式方法,在研究、原型和操作之間快速、無摩擦地反復(fù)迭代。

這些都是Cogment背后的指導(dǎo)原則,Cogment是一個新的開源框架,旨在實(shí)現(xiàn)人類和AI代理之間的這種合作伙伴關(guān)系。它今天已經(jīng)在復(fù)雜的環(huán)境中使用,比如人機(jī)協(xié)作、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和關(guān)鍵決策支持系統(tǒng),而且它已經(jīng)為應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)做好了準(zhǔn)備。

新聞名稱:人工智能的未來:數(shù)據(jù)還不夠
新聞來源:http://m.rwnh.cn/article4/sogsoe.html

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