Если вы подключите «A.I.» или «искусственный интеллект» к поиску картинок Google, вот что вы получите: электрический мозг, светящийся синим с нейронами; полупрозрачные роботы и головы роботов; код стекает по их лбам и носам. Обезьяна, которая становится пользователем смартфона, затем фигура в носимых технологиях, протез и сеть, выходящая из их головы. «Что такое А.И.?» - спрашивает один киборг, но никогда не получает ответа от головы, мозга и тела робота. А.И. означает, что мы и наши друзья-роботы летим через мир единиц и нулей на черном экране космического пространства.

Будущее ... JQuery? Кредит: Макс Пиксель / Public Domain.

Вы получаете изображение, похожее на это: странная женщина с идеальными чертами Photoshop. Она представляет собой киборга: частично женскую и частично печатную плату с jQuery, работающим на заднем плане. Google лучше всего подходит для изображения? «Оператор искусственного интеллекта». Этот киборг иллюстрирует будущее в многочисленных статьях, как вы увидите с помощью поиска с обратным изображением, включая «Восстание машин: BlackRock превращается в роботов, чтобы выбрать акции», и «Ватиканский кардинал в поисках душу внутри машины ». Она даже иллюстрирует статью ZDNet о новой специальности AI в моем университете, которая включает в себя курсы, которые я преподаю.

Некоторые параметры поиска картинок Google для AI

Google Image Search предлагает ряд слов, чтобы помочь сократить результаты. После таких слов, как робот, инопланетянин, информатика и мозг, женщина и отец идут спиной к спине, за ними следуют система власти, человек и бог. «Отец» предлагает изображения Алана Тьюринга и Джона Маккарти. «Женщина» обслуживает образы женщин.

«Иногда, чтобы увидеть свет, нужно рисковать тьмой».

Часть этой эстетики была популяризирована фильмом Minority Report, в котором представлены жестовые интерфейсы на большом экране. Сегодня интеллектуальная среда - это реальность. Но почему мы изображаем их слоистыми и призрачными? «Эти культурные клише / пробные камни популярны по другой причине: иначе, очень трудно говорить о технологиях цифровой реальности», - пишет Эрик Джонсон. «Эти поля полны жаргона, непоследовательны на практике, и их трудно найти, если вы не видели все последние демонстрации; Поп-культура - это путь к общему идеалу, общему видению ».

Отчет по меньшинствам был подготовлен научным консультантом Джоном Андеркоффлером, основателем и генеральным директором Oblong, который создает платформы с интерфейсом человек-машина (HMI), объединяющие экраны разных масштабов и различных режимов взаимодействия. Над этим он работал почти 30 лет, начиная со своей магистерской диссертации в MIT Media Lab по голограммам и фотографической реальности в 1991 году, в которой он исследовал «разработку новых методов расчета голографических интерференционных картин объектов и сцен с реалистичным визуальным эффектом». характеристики ». Это исследование было частью проекта MIT Holographic Video - программы, которая была определена десятилетием ранее в конце 1970-х годов, когда Николас Негропонте и исследователи из MIT Architecture Machine Group (предшественника Media Lab) разработали среды моделирования, которые были предназначен быть неотличимым от реальности. В 1978 году Негропонте и его коллеги написали предложение: «Нам напоминают о приглашении Белла. Это следующая лучшая вещь, чтобы быть там. Это предложение о том, чтобы быть там ».

Они думали, что мы будем там в 1978 году. Сорок лет спустя мы там.

Или есть это видение. Теодор Туомбли (Хоакин Феникс) движется через окрашенный розами мир в фильме Ее. Днем он работает в компании, которая пишет письма для людей, которые не могут эмоционально собрать его - сам А.И. для эмоциональных миров людей. Он встречается с Самантой, его интеллектуальной операционной системой. Теодор движется по городскому миру, тесно общаясь с Самантой, оставаясь при этом оторванным от окружающих. Он настроен на голос, который слышит только он, но который может быть тем же голосом для тысяч других одновременно. На него влияет странная виртуальность его любви, или он избегает трудностей, связанных с реальным человеком, или и тем, и другим? Ее мир кинофильмов с цветовой коррекцией напоминает тонкие инстаграм-фотографии фанатов Coachella, интерфейс изображения, на котором ничто не является компьютером.

Как вы говорите, что не понимаете?

Проблема в том, что сложно говорить о А.И. - отчасти потому, что общаться об этом - значит понимать это. И большинство из нас не имеют четкого понимания того, что А.И. на самом деле Термин «искусственный интеллект» существует с 1955 года, когда А.И. Пионер Джон Маккарти писал, что А.И. Это был вопрос «заставить машины делать то, что требовало бы интеллекта, если бы их делал человек». Эта идея сегодня не сильно изменилась - Википедия сравнивает искусственный интеллект (или машинный интеллект) с естественным интеллектом людей и животных, и Оксфордский английский Словарь определяет его как «способность компьютеров или других машин демонстрировать или моделировать интеллектуальное поведение; область исследования связана с этим. Сокращенный А.И. ». Но что это на самом деле означает для обычного человека? Означает ли это, что чат-боты проходят тест Тьюринга? Восстание роботов? Или это просто интерактивность, когда обработка происходит просто вне поля зрения?

А.И. это черный ящик, «устройство, которое выполняет сложные функции, но внутренний механизм которого не может быть легко проверен или понят» (OED) - то, что мы понимаем из-за входов и выходов. Мы не можем видеть, что происходит внутри, и у нас не должно быть доступа к нему. Черный ящик непрозрачный.

Сегодня, как пишет Дженна Баррелл, существует три причины непрозрачности алгоритмов: необходимость защищать алгоритмы, являющиеся государственными или корпоративными секретами; тот факт, что кодирование, связанное с А.И., все еще остается за специалистами; и «несоответствие» между математическими способами, которыми алгоритмы обрабатывают информацию, и тем, как люди думают. С последним труднее всего разобраться: то, как люди думают, отличается от того, как думает машина, и то, как мы рассуждаем, отличается от того, как машина рассуждает (или не рассуждает, в зависимости от вашего определения «причины»).

Европейский Союз требует, чтобы А.И. стать объяснимым с помощью «права на объяснение» в рамках GDPR (Общего регламента защиты данных), который только что вступил в силу. Граждане ЕС имеют право на объяснение работы алгоритмов, и они имеют право требовать вмешательства человека. Правила поддерживают идею, что «люди должны проявлять волю и понимание, когда сталкиваются с машинными решениями», - написал Клифф Куанг в «Нью-Йорк Таймс». Дэвид Вайнбергер утверждает, что вместо того, чтобы объяснять себя, одна из задач А.И. должна быть оптимизация, а не объяснение: сделайте видимыми и ясными для всех посредством обсуждения в публичной политике, какие компромиссы достигнуты, а не потенциально затрудняющие A.I.

Правительство США никогда не славилось хорошо продуманными колодами PowerPoint.

Тем временем DARPA представила программу «Объясняемый искусственный интеллект», целью которой является создание моделей, лежащих в основе машинного обучения, и А.И. более объяснимо. Это важный шаг к пониманию того, что мы имеем в виду, когда говорим об А.И., и все же мне интересно, чего он на самом деле достигнет для обычных людей. Страница DARPA для проекта отображает это изображение, показывающее, что может спрашивать пользователь, но не так быстро, как это может повлиять на то, как оно проявляется в мире. Возможно, неудивительно, что DARPA возвращается к тем же клише, что и Google Image Searches, о которых я упоминал выше.

Нам нужны новые клише.

Мы сталкиваемся с А.И. в мире вокруг нас. Мы видим и читаем о приложениях А.И. в самых разных сферах. В моем районе Питтсбурга, где находятся штаб-квартиры Argo и Uber ATG, автономные транспортные средства проезжают мимо меня так часто, что они больше не регистрируются как необычные. Рядом с беговой дорожкой у реки я прохожу автономные экскаваторы и бульдозеры. Это видимые приложения, из которых мы можем извлечь понимание. И тогда нам нужно проделать тяжелую работу, чтобы показать, какие менее заметные применения А.И. выглядит как. Я взволнован работой этой группы, созывающей семинар по визуализациям для объяснения ИИ. Многие из примеров, на которые они указывают в своем объявлении на семинаре, касаются обучения А.И. (вот прекрасный пример несколько лет назад). Что мы можем разработать для обычных людей?

Безусловно, мы не хотим терять элегантность, простоту и даже магию интеллектуального взаимодействия - мы ценим эти качества в хорошем дизайне. Когда мы взаимодействуем с чем-то интеллектуальным, мы хотим, чтобы это открыло для нас возможности увидеть и испытать, на что способны технологии. Мы хотим испытать магию. И, развивая эту магию, легко попасть в голливудские клише, о которых я упоминал. Трудно не Как вы делаете видимым то, что происходит вне поля зрения?

Наши представления о поп-культуре А.И. не помогают нам На самом деле, они причиняют нам боль. Они десятилетия устарели. И что еще хуже, мы продолжаем использовать старые клише, чтобы говорить о новых технологиях сегодня. Они затрудняют нам понимание А.И. - что это такое, что это не так, и какое влияние это окажет на нашу жизнь. Когда мы не понимаем А.И., тогда мы не понимаем различия в силе в игре. Мы не научимся задавать вопросы, которые могут привести к лучшему А.И. в будущем - и лучшие клише сегодня. Давайте похороним призраков и киборгов и найдем реальный способ общения об А.И.