Q:
Comment les entreprises tentent-elles d'ajouter un "compteur de vitesse" au travail de l'intelligence artificielle?
UNE:Certaines des entreprises travaillant sur les dernières avancées de l'intelligence artificielle se concentrent sur la quantification des progrès qu'elles ont réalisés et sur l'analyse comparative de certains aspects de l'évolution de l'intelligence artificielle au fil du temps. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les entreprises poursuivent ce type d'analyse. En général, ils essaient de déterminer dans quelle mesure l'intelligence artificielle a progressé, comment elle s'applique à nos vies et comment elle affectera les marchés.
Certaines entreprises réfléchissent et surveillent les progrès de leur intelligence artificielle pour comprendre comment les nouvelles technologies peuvent affecter les libertés civiles, ou comment elles peuvent créer de nouvelles réalités économiques. Selon l'approche de l'entreprise, ces types d'analyses peuvent prendre la forme d'essayer de comprendre comment les données des utilisateurs peuvent circuler dans les systèmes, de comprendre comment les interfaces fonctionneront ou de déterminer les capacités des entités d'intelligence artificielle et comment elles pourraient utiliser ces capacités.
En ce qui concerne les méthodes, les entreprises qui tentent de comparer l'intelligence artificielle peuvent se concentrer sur la décomposition des informations abstraites - par exemple, un article de Wired cite le projet AI Index, où des chercheurs comme Ray Perrault, qui travaille au laboratoire à but non lucratif SRI International, travaillent sur un aperçu détaillé de ce qui se passe dans le domaine de l'intelligence artificielle.
«C'est quelque chose qui doit être fait, en partie parce qu'il y a tellement de folie là où va l'IA», explique Perrault dans l'article, commentant la motivation pour entreprendre ce type de projet.
En expliquant le fonctionnement de l'analyse comparative de l'intelligence artificielle, certains experts expliquent que les ingénieurs ou d'autres parties peuvent essayer de poursuivre des «tests rigoureux» pour des projets d'intelligence artificielle, par exemple, en essayant de «tromper» ou de «vaincre» les systèmes d'intelligence artificielle. Ce type de description va vraiment au cœur de la façon dont les entreprises peuvent véritablement surveiller et évaluer l'intelligence artificielle. Une façon d'y penser consiste à appliquer les mêmes types d'idées que les programmeurs utilisaient dans le passé pour déboguer les systèmes de code linéaire.
Le débogage de systèmes de code linéaire consistait à trouver les endroits où le système fonctionnerait bien - où un programme se bloquerait, où il se bloquerait, où il s'exécuterait lentement, etc. Il s'agissait de trouver où les erreurs logiques arrêteraient ou confondraient un projet, où une fonction ne fonctionnerait pas correctement, ou où il pourrait y avoir un événement utilisateur imprévu.
Quand on y pense, les tests modernes de l'intelligence artificielle peuvent être une entreprise similaire sur un plan très différent - parce que les technologies de l'intelligence artificielle sont plus cognitives que linéaires, ces tests prennent une forme très différente, mais les humains recherchent toujours «les bugs» "- les façons dont ces programmes peuvent avoir des conséquences inattendues, les manières dont ils peuvent agir et nuire aux institutions humaines, etc. Dans cet esprit, bien qu'il existe de nombreuses méthodes différentes pour créer un indicateur de vitesse ou une référence pour le progrès de l'intelligence artificielle, les types de Les tests rigoureux décrits ci-dessus donneront généralement aux humains un aperçu unique du chemin parcouru par l'intelligence artificielle et de ce qui doit être fait pour continuer à fournir plus de positifs sans développer plus de négatifs.
