Bir meyve düşünün. Bir kuş düşünün. Bir kırmızı elma ve bir kızılgerdan mı hayal ettin? Birçok insan bunu yapar! Belirli bir isimle ilişkili bu belirli zihinsel imgelere, bilişsel dilbilim alanında prototip imgeler denir.
Belki de bizim gibi, pandeminin başlangıcından bu yana önemli ölçüde büyüyen çevrimiçi bir resimli oyun olan skribbl.io'nun sayısız oyununu oynadınız. Her skribbl oyununda, belirsiz bir şekil çizilir çekilmez cevabı tahmin eden ve bir ismin kendi zihinsel imajını mükemmel bir şekilde kopyalamak için imlecini kullanabilen bir kişi vardır. Bu kişi, birçok isim için ortak prototip imgeler hakkında iyi bir fikir geliştirdi ve böylece insanların ne çizdiğini hızlı bir şekilde belirleyebilir. Prototipik görüntüler, aynı bölge veya kültürdeki insanlar için genellikle çok benzerdir, muhtemelen dil gelişimi için kritik yıllar boyunca ortamlardaki benzerlikler nedeniyle. Prototipleme kavramı, dil kullanımımızı incelemek için disiplinler arası bir yaklaşım benimseyen bilişsel dilbilim alanında incelenir.Bilişsel bilim, psikoloji, sinirbilim ve dilbilim alanlarını birleştirerek, dilin ve onunla olan ilişkimizin daha eksiksiz bir resmini oluşturabiliriz.
Teknolojide prototip oluşturmayı düşündüğümüzde ne olur? Dünyamızı temsil etmek için, yazılımın genellikle gerçek hayattaki nesnelerin ve kavramların prototip bir görüntüsünü oluşturması gerekir. Örneğin Apple'ın Siri ve Amazon'un Alexa'sını ele alalım, bu teknolojiler insan sesini tanımak ve akıllıca yanıt vermek için tasarlanmıştır. Bu nedenle, bir şeyin ne zaman söylendiğini ve ne anlama geldiğini belirleyebilmek için insan sesinin bir prototipini oluşturmaları gerekir. Siri'nin 2011'de piyasaya sürülmesinden bu yana, ses tanıma yazılımında önemli ilerlemeler kaydettik. Başlangıçta Siri birçok hata yaptı ve Ana Akım ABD İngilizcesi (MUSE) dışındaki aksanları anlamakta zorlandı; bunun nedeni, MUSE'nin aşırı temsil edildiği bir insan sesi prototipine sahip olan yazılımdır. Daha sonra, Siri'nin kullandığı ses tanıma modelinde sunulan teknolojiler geliştirildi.Amazon'un Alexa'sı, doğası gereği önyargılı veritabanlarından bir insan sesi modeli oluşturmak yerine kullanıcıya özel bir prototip oluşturur, yani SİZİN kendi sesinizin bir prototipini oluşturur. Bu nedenle Alexa ve diğer benzer yazılımlar sizden önceden belirlenmiş birkaç cümle söylemenizi ister; nasıl konuştuğunu öğreniyor! Alexa, her bir kullanıcı için bir prototip oluşturmak için bu algoritmayı kullanarak, insan sesi için bir prototip oluşturmak için bir veritabanı kullanılarak yapılabilecek kaçınılmaz hataları önler. Ses tanıma teknolojisi, teknolojideki prototiplerin kullanıcıları büyük ölçüde etkileyen önyargılara sahip olduğuna ve bu önyargıların üstesinden nasıl gelebileceğimize dair mükemmel bir örneği temsil ediyor.Bu nedenle Alexa ve diğer benzer yazılımlar sizden önceden belirlenmiş birkaç cümle söylemenizi ister; nasıl konuştuğunu öğreniyor! Alexa, her bir kullanıcı için bir prototip oluşturmak için bu algoritmayı kullanarak, insan sesi için bir prototip oluşturmak için bir veri tabanı kullanılarak yapılabilecek kaçınılmaz hataları önler. Ses tanıma teknolojisi, teknolojideki prototiplerin kullanıcıları büyük ölçüde etkileyen önyargılara sahip olduğuna ve bu önyargıların üstesinden nasıl gelebileceğimize dair mükemmel bir örneği temsil ediyor.Bu nedenle Alexa ve diğer benzer yazılımlar sizden önceden belirlenmiş birkaç cümle söylemenizi ister; nasıl konuştuğunu öğreniyor! Alexa, her bir kullanıcı için bir prototip oluşturmak için bu algoritmayı kullanarak, insan sesi için bir prototip oluşturmak için bir veri tabanı kullanılarak yapılabilecek kaçınılmaz hataları önler. Ses tanıma teknolojisi, teknolojideki prototiplerin kullanıcıları büyük ölçüde etkileyen önyargılara sahip olduğuna ve bu önyargıların üstesinden nasıl gelebileceğimize dair mükemmel bir örneği temsil ediyor.Ses tanıma teknolojisi, teknolojideki prototiplerin kullanıcıları büyük ölçüde etkileyen önyargılara sahip olduğuna ve bu önyargıların üstesinden nasıl gelebileceğimize dair mükemmel bir örneği temsil ediyor.Ses tanıma teknolojisi, teknolojideki prototiplerin kullanıcıları büyük ölçüde etkileyen önyargılara sahip olduğuna ve bu önyargıların üstesinden nasıl gelebileceğimize dair mükemmel bir örneği temsil ediyor.
Yapay Zeka, insanların düşünme sürecine benzeyecek şekilde oluşturulmuştur, bu da kullanıcıların teknolojiyle etkileşimde bulunmasını kolaylaştırır ve insan hesaplamasındaki yaygın sorunları hızlandırır. Yapay zeka ile ilgili temel sorunlardan biri, bu sistemlerin makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak oluşturulmasıdır. Örneğin, bir yapay zeka sistemi, belirli bir görev için insan bilişinin yapısını yansıtarak programlanır, değil mi? İşte bu örnekte, bir Yapay Zeka sistemi o insanla etkileşimden öğreniyor - insanın nasıl çalıştığını, belirli kestirmeleri nasıl yapabildiğini, neyin yararlı olabileceğini nasıl tahmin edebileceğini ve insanın hayatını yapmak için genel olarak veri topladığını görüyor. daha kolay ve kendi “yapay” hayatı daha kolay.
Düşünüyor olabilirsiniz - tamam, sizi duyuyorum, ama bunun prototipler ve skribbl ile ne ilgisi var? Aynı şekilde beyin, bir fikrin geliştirilmesinde belirli bir görüntünün deneyimi ve frekansı yoluyla prototipler oluşturur, aynı şey AI'da da olur. AI, işlevinin belirli yönlerine öncelik vermek için prototipler oluşturur. Örneğin, çevrimiçi bir elbise için alışveriş yaparken, AI algoritmaları elbise aradığınız gerçeğini kaydedecek ve ardından size benzer elbiseler satan tüm mağazalarda hedefli reklamlar göstermeye devam edecektir. Bu nedenle, AI karar verme yalnızca programcılarından değil, aynı zamanda programla etkileşime giren kullanıcılardan da etkilenir. Bu nedenle (diğerlerinin yanı sıra) birçok yapay zeka eksikliği vardır. Bununla birlikte, AI'daki bu önyargılar, mutlaka programcıların hatası değildir.Bir programcı, "mükemmel bir düşünce türü" yaratmak amacıyla ırk, cinsiyet, ekonomik durum vb. Gibi önyargılar olsun, önyargıyı önlemek için sayısız yöntemle bir yapay zeka programlayabilir, ancak bu lojistik olarak imkansızdır. İmkansızdır çünkü yapay zeka, önyargılı toplumun kaprisinde olduğu için kollektif olarak yansıtması amaçlanmıştır.
Programın işlevinde önyargıyı önlemek için bilgisayar ve bilişsel bilim adamlarının AI'da uygulamaya çalıştıkları birçok kavram vardır. Tipik Makine Öğrenimi modelleri, internet ve web aramalarının, tipik insan davranış verilerinin ve diğer kullanılabilir bilgi formlarının kullanımı dahil olmak üzere bir derin öğrenme ve veri analizi biçimini içerecektir. Ancak bu geçmiş modellerde, bu verilerin nasıl toplandığına ve hatta veri türüne bağlı olarak birçok mevcut sorun vardır. Bu veriler, önyargılı çizimler, önyargılı demografik tasvirler, önyargılı tarihsel hesaplar ve bu türden diğer önyargılı bilgiler gibi önyargılar içerebilecek bilgileri içerir. Veri kümelerinde daha yaygın sorunlar da vardır,bir insan topluluğuna veya belirli bir demografiye aşırı örnekleme ve aşırı maruz kalma olduğunda ve diğer gruplarla karşılaştırıldığında yetersiz örnekleme veya maruziyet eksikliği olduğunda ortaya çıkan bir örnekleme önyargısı dahil.
AI'daki bu önyargılı örneklemede, çoğumuzun artık inanılmaz derecede aşina olduğu sorunları görüyoruz: Yakınlaştırma. Zoom geçmişlerinin programlanmasında kapsayıcı bir ırksal önyargı sorunu yaşandı. Bu arka planlar, daha açık ten tonlarına kıyasla daha koyu ten tonları için o kadar iyi çalışmama eğilimindedir. Bu, Zoom'un yüz tanıma yapay zekasının sorunlu olmasının bir yoludur. Görünüşte küçük olan bu sorun, beyaz olmayan kişileri program kullanımlarında daha açık ten rengine sahip olanlara göre daha fazla ayarlama yapmaya zorlar. Bu, büyük olasılıkla, programı oluştururken yüz tanıma yapay zekasının temsili bir dizi insan cilt tonuna uygun şekilde maruz kalmadığı bir örnekleme önyargısından kaynaklanmaktadır. Bu ağır önyargı zaten endişe vericidir, ancak makine öğrenimi modellerinin tutarlı bir şekilde benzer hataları nasıl yansıttığına baktığımızda sorun derinleşiyor.
Bu önyargı biçimini ortadan kaldırmaya çalışan AI'da yeni bir kavram, Gömülü AI olarak bilinir. Bu tür makine öğrenimi, derin öğrenmenin eksiklikleri nedeniyle ilgi gördü. Somutlaştırılmış AI, bireysel insan etkileşiminin sistemin öğrenme niyetinde daha yüksek olduğu farklı bir önceliklendirmeye odaklanır. Bu tür bir öğrenme, yerleşik bir veri setinin kullanımı yoluyla öğrenmeyle çelişir - Embodied AI, veri setini bireysel kullanıcı etkileşimlerinden aşamalı olarak oluşturarak hedefini yönlendirerek veri setini büyütür. AI bunu, etkileşimlerden bilgi alarak ve ardından grup etkisine dayalı herhangi bir bireyden kaynaklanan önyargıyı önlemek için verilere kısıtlamalar uygulayarak yapacak şekilde programlanmıştır.
Örneğin, hedef oryantasyonu ve somutlaştırılmış AI fikri ilk kez uygulandığında, programcılar bu fikri, topları bir masa etrafında hareket ettirmekle görevli bir AI robotik kolla modellemeye çalıştı. Kol, topları istediği şekilde hareket ettirebiliyordu: zıplamak, düşürmek veya topları masadan tamamen fırlatmak - bu da biraz daha bariz ve komik nedenlerle birçok soruna neden oluyordu. Daha sonra AI'ya topları masanın üzerinde tutması için kısıtlama getirildi, burada topları düşecek kadar sert itemeyecek ve topları kaldırıp masanın yüzeyinden herhangi bir şekilde ayrılmaya zorlayamayacaktı. Bu kısıtlama başlangıçta yapay zekanın öğrenmesini zorlaştırdı ve daha fazla hesaplama gerektirdi, ancak daha sonra kısıtlamayı öğrendi ve kolayca uyguladı. Bir yapay zekanın bir insanla nasıl etkileşime girdiğine dair bu kısıtlamaları teoride kulağa kolay geliyorancak varsayım ve önyargı kısıtlamaları eklemekten önemli ölçüde daha karmaşık hale gelir.
Genel olarak, bir seçenek olarak Gömülü YZ ve kısıtlamalara sahip olmak, özellikle nasıl kullanılabileceğini düşündüğünüzde, örneğin adalet sistemimize baktığınızda, somutlaşmış yapay zekayı kullanmaya bakabilir ve birinin zamanını belirlemek için önyargı kısıtlamaları oluşturabilir hapis. Bu seçenek, ilgili kişinin en iyi yönünü ararken, insanları cezaevinden belirli bir noktadan çıkarma eylemine önyargılı bir kısıtlamanın getirildiği tersi durumda da faydalı olacaktır.
Ne yazık ki, bırakın bunları uygulamak şöyle dursun, kısıtlamalar yaratmanın hala mükemmel bir yolu yoktur. Yapay zekaya kısıtlamaları dahil etmenin bu zorluğu, hem etik hem de ahlaki değerlerin hesaba katılması gerektiği gerçeğinde yatmaktadır. Dahası, bu tür önyargıların ilk etapta var olması, toplumumuzun belirli gruplara karşı sistematik önyargıları içerdiği üzücü bir gerçeğin göstergesidir.
Yine de, örnekleme ve yalnızca orantısız bir şekilde temsil edilen demografilere erişim sorunu var. Ağırlıklar gibi şeyleri uygularken ve yüzdeleri belirli gruplara ve etiğe göre ayarlarken bile, yine de eşit bir görüş ve deneyim gösterimi yoktur. Bu daha sonra yapay zekanın körü körüne ve bariz bir şekilde eşit olup olmayacağı veya daha karmaşık ama adil bir yaklaşım benimsenmesi ve marjinalleştirilmiş grupların tarihsel bağlamlarını hesaba katması gerektiği argümanıyla eşleştirilir.
İnsanların bu tür bir önceliklendirme ve bilgiyi filtrelemede çok daha kolay bir işi var. İnsan muhakemesi, doğası gereği sosyal normların ve ahlakın kısıtlamalarını hesaba katma ve davranışı buna göre ayarlama yeteneğine sahiptir. AI benzer bir sosyal evrim yoluna sahip olabilir, ancak aynı zamanda zaman, pratik, çok para ve inanılmaz makine gücü gerektirecektir. Bu da maalesef pek çok firma yatırıma layık görmüyor.
Dış bilgileri hemen önceliklendirme yeteneğinin sosyal etkileşimleri işlemek için ne kadar değerli olduğunu çoğu kez fark etmiyoruz. Beynimiz hayatımız boyunca hangi bilginin alakasız olduğuna karar vermek ve onu görmezden gelmek için eğitilir, bu da herhangi bir durumda neyin önemli olduğuna odaklanmamızı sağlar. Kokteyl partisi efektini buna bir örnek olarak alın - biz insanlar, arka plandaki gürültüyü alakasız uyaranlar olarak filtrelememize izin veren bu öncelik belirleme yeteneği nedeniyle gürültülü, kalabalık bir odada sohbet edebiliriz. Ama sonra birisi isminizi söyler veya ilgilendiğiniz bir şey hakkında konuşmaya başlar başlamaz, bilgi otomatik olarak alakalı olarak işlenir ve bilinçli dikkatimizi derhal tetiklememize neden olur.
Bununla birlikte, bir bilgisayar, bilgileri otomatik olarak göz ardı etme özelliğine sahip değildir. Önceden filtrelenmiş ve otomatik olarak önceliklendirilmiş bilgilerle çalışmak yerine, program kokteyl partisindeki her bilgiyi almalıdır. Daha sonra, programın gözden geçirmesi ve istediği konuşma ve bilgiyi önceliklendirmesi gerekir ki bu, beynin aynı görevi yerine getirmesi için gerekenden çok daha fazla hesaplama gücü gerektirir.
Bir program için aynı tür bir yetenek, yüksek düzeyde izlenen bir veri kümesi gerektirir ve genellikle hem bilgisayar hem de AI'yı oluşturan programcılar ve veri analistleri için BÜYÜK bir görevdir. Bu tür bir teknoloji uygulaması, yapay zeka için bilgi işlem gücü veya insan arabirimi tabanlı şirketler için finansman açısından uygun maliyetli değildir.
Bu prototipler ve insan etkileşimi için profillerin oluşturulması alanındaki sorunların çoğu, tamamen zenginlik argümanına ve ekonominin temeline dayanmaktadır. Yapay zeka şirketlerinin, yapay zekayı kullanmak ve satın almak için demografiye kimin uyduğuna dayalı olarak neredeyse kasıtlı olarak önyargılı veri kümelerine sahip olması daha açık bir şekilde daha uygun maliyetli. Dahası, bu, renkli insanlar olma eğiliminde olan ekonomik olarak marjinalleşmiş toplulukları hedef tüketici nüfusu içinde önceliklendirmemek için teşvik veriyor. Bu sorun, yapay zekanın pazarlama ve "hedef kitlesi" oluşturmanın doğası gereği adaletsiz bir şey olmasını sağlar.
Bunu yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı tekrar tekrar görüyoruz: Bir grup kolayca erişilebilir veriyi beslemek ve çıkan her şeyi almak daha uygun maliyetli. Eğer bu değişecek olsaydı, Gömülü AI için çok fazla kısıtlama olurdu. Genel olarak, teknoloji endüstrisindeki erişim ve homojen demografi nedeniyle, birçok kişi / deneyim makine öğrenimi tekniklerinden bir şekilde sular altında kalmıştır.
Prototip oluşturmayı tipik olarak önemli bir şey olarak düşünmüyoruz ve bunun yerine beynimizin hemen yüklediği stok resimler olarak görüyoruz. Görünüşe göre prototip oluşturma gibi niş bilişsel sorunlarla karşılaşana kadar toplumumuzun zaman içinde belirli görüntülere öncelik vermemiz için bizi nasıl eğittiğini görüyoruz - ve ince etkilerin uzun vadede düşünmemizi nasıl etkilediğini görebiliyoruz. Bu etki, çocukların gelişimi ve maruz kalmasındaki çeşitliliğin bu kadar önemli olmasının yanı sıra, tüm alanlardaki genel çeşitliliğin - özellikle bu teknoloji ve zenginlik koşullarında - bu kadar önemli olmasının nedenidir. Bir toplum olarak inşa ettiğimiz ve ortaya koyduğumuz şey, geliştirdiğimiz prototip imajlara ve örtük önyargılara maruz kalmamızdan tamamen etkilenir.
Önyargılar toplumumuzun yapısına yerleştirilmiştir ve bu yapıların AI'daki önyargılar içindeki etkisinde gördüğümüz gibi - toplum bir bütün olarak teknolojinin yörüngesini ve bununla birlikte erişim ve servet eşitsizliğinin sürekliliğini etkiler. Yapay zeka ve teknolojinin bir kullanıcı arayüzünde benzemesi gereken her şeyi düşünürsek, tüm toplumsal sınırlamaların birbirine bağlı olduğunu görürüz. Bu tür sorunlar, yapay zekanın bir şeyi diğerine göre önceliklendirecek şekilde programlanmasını bile imkansız hale getiriyor - çünkü hepsinin bir çeşit etkisi var. Toplumumuz, mevcut tüm adaletsizlikleri ve eşitsizlikleri içinde, önyargısız bir yapay zekaya sahip olamaz çünkü YZ, bir bakıma, mevcut ve tarihsel durumunda toplumun bir yansıması haline gelir. Bu sorunu çözmek için hemen yapılabilecek çok az şey var.ancak bilgisayar ve teknolojiye dayalı alanlardaki kademeli büyüme ve çeşitlilikle birlikte, zenginlik ve erişim dağılımındaki yayılma ile birlikte, AI'da toplumun daha iyi ve daha adil bir yansımasını görebileceğiz.
[1]. https://medium.com/machinevision/overview-of-embodied-artificial-intelligenceb7f19d18022#:~:text=%E2%80%9CEmbodied%E2%80%9D%20is%20defined%20as%20%E2%80%9C,with%20other%20virtual%20robots%20%E2%80%94%20these
[2]. https://www.springwise.com/tech-explained-embodied-ai/
[3]. https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/artificial-intelligence/ai-startup-embodied-intelligence
[4]. https://machinelearningmastery.com/types-of-learning-in-machine-learning/
[5]. https://hbr.org/2019/10/what-do-we-do-about-the-biases-in-ai
[6]. https://www.nytimes.com/2019/11/19/technology/artificial-intelligence-bias.html
Bu makale, UC Berkeley'de Bilişsel Bilimler okuyan bir lisans öğrencisi olan Annabel Davis ve Nörobiyoloji ağırlıklı Moleküler ve Hücresel Biyoloji okuyan UC Berkeley'de Kıdemli bir lisans öğrencisi olan Mridula Vardhan tarafından yazılmıştır. Bu makale UC Berkeley'de Bilişsel Bilimler okuyan bir lisans son sınıf öğrencisi olan Oliver Krentzman tarafından düzenlendi.
Bu yıl iki ayrı otoimmün hastalık teşhisi kondu. Hashimoto otoimmün bir hastalıktır.
Bu makalenin bir okumasını dinleyin: ❖ Tüm yaşamları boyunca çok önemli bir şey hakkında yanlış yönlendirilmiş kahramanlar hakkında hikayeler nesillerdir kültürümüzde ortaya çıkıyor ve bu güne kadar gişede izleyicileri memnun etmeye devam ediyor. Yoksul gerçekten bir prensti.
Bu gönderi, DFINITY ekibinin merkezi olmayan bulut vizyonunu ve bunun geleneksel blok zinciri ve Amazon Web Servisleri gibi mevcut bulut sağlayıcılarıyla ilişkisini araştırıyor. Büyük ölçekli bir ağ tarafından uygulanan DFINITY teknolojisinin gösterimleri 2017 sonbaharında yapılacak ve bunu, 2018 yazının başlarında piyasaya sürülmesi beklenen “açık bulut” ağıyla kâr amacı gütmeyen vakıf için bir Ana bağış toplama izleyecektir. .
İnsanlar sanata çekilir. On yıldan fazla bir süredir araştırmacılar, izleme sanatının sağlığımız ve esenliğimiz üzerindeki olumlu etkisini araştırıyorlar.
1.Nörogenez, sinirsel düzenleyici gibi davranabilir mi?(biorXiv) Yazar : Lina M.