A mesterséges intelligencia környezettel való interakciójának módszerei

Az a mesterséges intelligencia, amely önálló, és soha nem lép interakcióba a környezettel, haszontalan. Természetesen ez az interakció bemenetek és kimenetek formájában valósul meg. A bemenetek és kimenetek biztosításának hagyományos módja közvetlenül a számítógép által érthető adatfolyamokon keresztül történik, például adatkészleteken, szöveges lekérdezéseken és hasonlókon. Ezek a megközelítések azonban aligha emberbarátok, és speciális készségeket igényelnek a használatuk.

Az MI-vel való interakció egyre gyakrabban történik olyan módon, amelyet az emberek jobban megértenek, mint a közvetlen számítógépes érintkezést. Például a bevitel egy sor mikrofonon keresztül történik, amikor kérdést tesz fel Alexának. Az AI a kérdésben szereplő kulcsszavakat érthető jelzőkké alakítja. Ezek a tokenek ezután olyan számításokat indítanak el, amelyek kimenetet képeznek. Az AI tokenizálja a kimenetet egy ember számára érthető formává: kimondott mondattá. Ezután hallja a mondatot, ahogy Alexa beszél hozzád egy hangszórón keresztül. Röviden, a hasznos funkciók biztosítása érdekében az Alexának két különböző módon kell kölcsönhatásba lépnie a környezettel, amelyek vonzóak az emberek számára, de amit Alexa valójában nem ért.

Az interakciók sokféle formát ölthetnek. Valójában az interakciók száma és formái folyamatosan növekszenek. Például egy mesterséges intelligencia most már szagolhat. A számítógép azonban valójában nem érez semmit. Az érzékelők lehetőséget biztosítanak arra, hogy a kémiai detektálást olyan adatokká alakítsák, amelyeket az AI ugyanúgy felhasználhat, mint az összes többi adatot. A vegyi anyagok kimutatásának képessége nem új keletű; a vegyi anyagok elemzésének megváltoztatása nem új keletű; a kapott adatokkal való interakcióhoz használt algoritmusok sem újak. Az újdonság az, hogy a beérkező adatokat szagként értelmezik, és ezek az adatkészletek humán vizsgálatokból származnak. A mesterséges intelligencia orrának mindenféle felhasználási lehetősége van. Gondoljon például arra, hogy a mesterséges intelligencia képes-e orrot használni, amikor veszélyes környezetben dolgozik, például megérzi a gázszivárgás szagát, mielőtt más érzékelők segítségével látná azt.

A fizikai interakciók is emelkednek. A szerelősorokon dolgozó robotok régi kalapok, de figyelembe veszik a vezetni tudó robotok hatásait. Ezek a fizikai interakció nagyobb felhasználási területei. Vegye figyelembe azt is, hogy egy mesterséges intelligencia kisebb módokon is reagálhat. Hugh Herr például mesterséges intelligencia segítségével kommunikál az intelligens lábbal. Ez a dinamikus láb kiváló pótlást biztosít azoknak, akik elvesztették valódi lábukat. A statikus visszacsatolás helyett, amelyet az ember kap egy szabványos protézistől, ez a dinamikus láb valójában olyan aktív visszacsatolást biztosít, amelyet az emberek megszoktak egy valódi lábtól. Például a lábtól való visszalökés mértéke eltér felfelé, mint lefelé. Hasonlóképpen, a járdaszegélyen való navigálás más mértékű visszatolást igényel, mint a lépcsőn történő navigálás.

A lényeg az, hogy ahogy a mesterséges intelligencia egyre jobban képes bonyolult számításokat végrehajtani kisebb csomagokban, egyre nagyobb adatkészletekkel, úgy növekszik az AI képessége érdekes feladatok elvégzésére. Előfordulhat azonban, hogy az AI által végzett feladatoknak jelenleg nincs emberi kategóriája. Előfordulhat, hogy soha nem tud igazán interakcióba lépni egy olyan mesterséges intelligenciával, amely megérti a beszédét, de előfordulhat, hogy egy olyan mesterségesintelligencia-ra támaszkodhat, amely segít fenntartani az életet, vagy legalábbis élhetőbbé tenni azt.