Људи су у многим случајевима навикли да виде податке какви јесу: мишљење. У ствари, у неким случајевима људи искривљују податке до тачке у којој они постају бескорисни, неистина. Компјутер или АИ апликација не могу да направе разлику између истинитих и неистинитих података — све што види су подаци. Једно од питања које отежава, ако не и немогуће, стварање вештачке интелигенције која заправо размишља као човек јесте то што људи могу да раде са неистинама, а рачунари не. Најбоље чему можете да се надате да ћете постићи је да видите погрешне податке као ванредне податке, а затим их филтрирате, али та техника не мора нужно да реши проблем јер би човек и даље користио податке и покушавао да утврди истину на основу неистина које су ту.
Уобичајена мисао о стварању мање контаминираних скупова података је да уместо омогућавања људима да уносе податке, прикупљање података путем сензора или других средстава требало би да буде могуће. Нажалост, сензори и друге методологије механичког уноса одражавају циљеве њихових људских проналазача и границе онога што је одређена технологија у стању да открије. Сходно томе, чак и подаци добијени машинама или сензорима такође су подложни генерисању неистина које је АИ прилично тешко открити и превазићи.
Следећа дискусија користи саобраћајну несрећу као главни пример да илуструје пет врста неистина које се могу појавити у подацима. Концепти које несрећа покушава да прикаже можда се не појављују увек у подацима и могу се појавити на различите начине од оних о којима се расправљало. Остаје чињеница да обично морате да се бавите оваквим стварима када прегледате податке.
Погрешне информације о извршењу су оне које одражавају директан покушај да се истините информације замене неистинитим информацијама. На пример, приликом попуњавања извештаја о несрећи, неко би могао да каже да их је сунце на тренутак заслепило, чинећи немогућим да види некога кога је ударио. У стварности, можда је особа била ометена нечим другим или заправо није размишљала о вожњи (вероватно с обзиром на лепу вечеру). Ако нико не може да оповргне ову теорију, особа би могла да прође уз мању накнаду. Међутим, поента је да би и подаци били контаминирани. Ефекат је да би сада осигуравајуће друштво базирало премије на погрешним подацима.
Иако се чини да се неистине о провизији могу потпуно избећи, често нису. Људи говоре „мале беле лажи“ да би поштедели друге срамоте или да би се носили са проблемом уз најмање личног труда. Понекад је неистина о провизији заснована на погрешним подацима или причама из друге руке. У ствари, извори грешака у провизији су толико бројни да је заиста тешко смислити сценарио где би неко могао да их у потпуности избегне. Све ово речено, неистине о провизији су једна врста неистине коју неко чешће може да избегне.
Неистине о пропуштању су оне у којима особа говори истину у свакој наведеној чињеници, али изоставља важну чињеницу која би променила перцепцију инцидента у целини. Размишљајући поново о извештају о несрећи, реците да је неко ударио јелена, наневши значајну штету његовом аутомобилу. Искрено каже да је пут био мокар; било је близу сумрака тако да светло није било онолико добро колико би могло бити; мало је закаснио са притиском на кочницу; а јелен је једноставно истрчао из шипражја поред пута. Закључак би био да је инцидент једноставно несрећан случај.
Међутим, особа је изоставила важну чињеницу. У то време је слао поруке. Када би органи за спровођење закона знали за слање порука, то би променило разлог несреће у непажљиву вожњу. Возач би могао бити кажњен, а контролор осигурања би користио другачији разлог приликом уношења инцидента у базу података. Као и код неистине о провизији, резултирајући погрешни подаци би променили начин на који осигуравајућа компанија прилагођава премије.
Скоро је немогуће избећи неистину о пропусту. Да, неко би намерно могао да изостави чињенице из извештаја, али је исто тако вероватно да ће неко једноставно заборавити да укључи све чињенице. На крају крајева, већина људи је прилично узнемирена након несреће, па је лако изгубити фокус и извести само оне истине које су оставиле најзначајнији утисак. Чак и ако се особа касније сети додатних детаља и пријави их, мало је вероватно да ће база података икада садржати пун скуп истина.
Неистине у перспективи се јављају када више страна посматра инцидент са више тачака. На пример, када се узме у обзир несрећа која укључује удареног пешака, особу која вози аутомобил, особу коју је аутомобил ударио и случајни пролазник који је био сведок догађаја, сви би имали различите перспективе. Службеник који узима извештаје од сваке особе би разумљиво добио различите чињенице од сваке особе, чак и под претпоставком да свака особа говори истину онако како је свако зна. У ствари, искуство показује да је то скоро увек тако и оно што службеник подноси као извештај је средина онога што сваки од укључених наводи, увећано личним искуством. Другим речима, извештај ће бити близак истини, али недовољно близак за вештачку интелигенцију.
Када се бавите перспективом, важно је узети у обзир тачку гледања. Возач аутомобила може да види командну таблу и зна у каквом је стању аутомобил у тренутку незгоде. То су информације које недостају осталим двема партијама. Исто тако, особа коју удари аутомобил има најбољу тачку за увид у израз лица (намера) возача. Пролазник би могао бити у најбољој позицији да види да ли је возач покушао да се заустави и процени проблеме као што је да ли је возач покушао да скрене. Свака страна ће морати да направи извештај на основу виђених података без користи од скривених података.
Перспектива је можда најопаснија од заблуда, јер свако ко покуша да извуче истину у овом сценарију ће, у најбољем случају, завршити са просеком различитих прича, које никада неће бити потпуно тачне. Човек који посматра информације може се ослонити на интуицију и инстинкт да би потенцијално добио бољу апроксимацију истине, али АИ ће увек користити само просек, што значи да је АИ увек у значајном неповољном положају. Нажалост, немогуће је избећи погрешну веру у перспективу јер без обзира на то колико сведока имате, најбоље што можете да постигнете јесте приближавање истини, а не стварној истини.
Постоји и друга врста неистине коју треба размотрити, а то је перспектива. Размислите о овом сценарију: Ви сте глува особа 1927. Сваке недеље идете у позориште да погледате неми филм, и сат или више осећате се као сви остали. Можете доживети филм на исти начин као и сви остали; нема разлике. У октобру те године, видите знак који каже да се позориште надограђује како би подржало звучни систем тако да може да приказује звучнике— филмови са звучним записом. Знак каже да је то најбоља ствар икада, и изгледа да се скоро сви слажу, осим вас, глуве особе, која је сада натерана да се осећа као грађанин другог реда, другачијег од свих осталих, па чак и прилично искључена из позоришта . У очима глуве особе, тај знак је неистина; додавање озвучења је најгора могућа ствар, а не најбоља могућа ствар. Поента је у томе да оно што изгледа генерално истинито није тачно за све. Идеја опште истине — оне која је истинита за све — је мит. Не постоји.
Неистине о пристрасности се јављају када је неко у стању да види истину, али због личних брига или уверења није у стању да је заиста види. На пример, када размишља о несрећи, возач би могао толико да усмери пажњу на средину пута да јелен на ивици пута постане невидљив. Сходно томе, возач нема времена да реагује када јелен изненада одлучи да излети на средину пута у покушају да пређе.
Проблем са пристрасношћу је што може бити невероватно тешко категорисати. На пример, возач који не види јелена може доживети праву несрећу, што значи да је јелен био сакривен од погледа жбуњем. Међутим, возач може бити крив и за непажљиву вожњу због погрешног фокуса. Возач такође може искусити тренутну сметњу. Укратко, чињеница да возач није видео јелена није питање; уместо тога, ради се о томе зашто возач није видео јелена. У многим случајевима, потврда извора пристрасности постаје важна када се креира алгоритам дизајниран да избегне извор пристрасности.
Теоретски, избегавање неистина о пристрасности је увек могуће. У стварности, међутим, сви људи имају предрасуде различитих типова и те пристрасности ће увек резултирати неистинама које искривљују скупове података. Само навести некога да заиста погледа, а затим нешто види - да се то региструје у мозгу особе - тежак је задатак. Људи се ослањају на филтере да би избегли преоптерећење информацијама, а ови филтери су такође извор пристрасности јер спречавају људе да заиста виде ствари.
Од пет заблуда, референтни оквир заправо не мора бити резултат било које врсте грешке, већ разумевање. Неистина у референтном оквиру јавља се када једна страна нешто описује, као што је догађај као што је несрећа, а пошто друга страна нема искуства са догађајем, детаљи постају збркани или потпуно погрешно схваћени. Комедије обилују рутинама које се ослањају на грешке референтног оквира. Један познати пример је из Абота и Костела, Ко је први? . Навести једну особу да разуме шта друга особа говори може бити немогуће када првој особи недостаје искуствено знање - референтни оквир.
Још један пример погрешне истине у референтном оквиру јавља се када једна страна никако не може да разуме другу. На пример, морнар доживи олују на мору. Можда је монсун, али претпоставите на тренутак да је олуја значајна - можда опасна по живот. Чак и уз коришћење видео записа, интервјуа и симулатора, искуство боравка на мору у олуји опасној по живот било би немогуће пренети некоме ко такву олују није искусио из прве руке; та особа нема референтни оквир.
Најбољи начин да се избегну неистине о референтном оквиру је да се осигура да све укључене стране могу развити сличне референтне оквире. Да би извршиле овај задатак, различите стране захтевају слична искуствена знања како би се осигурао тачан пренос података од једне особе до друге. Међутим, када се ради са скупом података, који се обавезно снима, статичним подацима, грешке референтног оквира ће се и даље појавити када потенцијалном гледаоцу недостаје потребно искуствено знање.
АИ ће увек имати проблеме са референтним оквиром јер АИ нужно нема способност да створи искуство. База података стеченог знања није сасвим иста ствар. База података би садржала чињенице, али искуство се заснива не само на чињеницама, већ и на закључцима које тренутна технологија није у стању да дуплира.
Цлип арт је унапред нацртана генеричка уметничка дела, а Мицрософт обезбеђује многе датотеке са сликама бесплатно са својим Оффице производима. Можете да уметнете исечак у свој ПоверПоинт распоред слајдова. Најлакши начин за уметање исечака је коришћење једног од чувара места на распореду слајда: Прикажите слајд који садржи Цлип Арт […]
Боја испуне — која се такође назива сенчење — је боја или образац који испуњава позадину једне или више ћелија Екцел радног листа. Примена сенчења може помоћи очима читаоца да прате информације преко странице и може додати боју и визуелни интерес радном листу. У неким врстама табела, као што је регистар чековних књижица, […]
На најједноставнијем нивоу, главна сврха АЦТ-а! је да служи као место за чување свих контаката са којима свакодневно комуницирате. Можете додати и уредити све своје контакте из прозора Детаљи о контакту јер садржи све информације које се односе на један одређени запис и […]
Искористите ову шифру да пређете на коришћење Дисцорд-а. Откријте корисне Дисцорд ботове, апликације које можете да интегришете и савете за интервјуисање гостију.
Канцеларијски пакет ОпенОффице.орг има много алата који олакшавају радни живот. Када радите у ОпенОффице.орг, упознајте се са функционалном траком са алаткама (која изгледа прилично исто у свим апликацијама) и главним дугмадима на траци са алаткама за помоћ са основним командама за већину задатака.
Бомбе машина Алана Туринга није била никакав облик вештачке интелигенције (АИ). У ствари, то чак и није прави рачунар. Разбио је криптографске поруке Енигме, и то је то. Међутим, то је дало храну за размишљање за Тјуринга, што је на крају довело до рада под насловом а€œЦомпутинг Мацхинери анд Интеллигенцеа€?? коју је објавио 1950-их и која описује […]
Могућност креирања модуларног система има значајне предности, посебно у пословању. Могућност уклањања и замене појединачних компоненти одржава трошкове ниским, а истовремено омогућава инкрементална побољшања и брзине и ефикасности. Међутим, као и код већине ствари, нема бесплатног ручка. Модуларност коју обезбеђује Вон Неуманн архитектура долази са неким […]
Ако бисте морали да изаберете десет ствари које се лако заборављају, али су изузетно корисне које ћете запамтити о КуаркКСПрессу, драги читаоче, оне на следећој листи биле би то. Намасте. Разговарајте са својим комерцијалним штампачем Сви пројекти штампања почињу и завршавају се са штампачем. То је зато што само штампари знају своја ограничења и хиљаде начина на које пројекат може бити […]
Најважнији аспект биткоина може бити концепт иза њега. Битцоин је креирао програмер Сатосхи Накамото. Уместо да покушава да дизајнира потпуно нови начин плаћања како би збацио начин на који сви плаћамо ствари на мрежи, Сатоши је видео одређене проблеме са постојећим системима плаћања и желео је да их реши. Концепт […]
Одређени ниво анонимности везан је за коришћење биткоина и дигиталне валуте уопште. Да ли то можете означити као „довољно анонимно“ је лично мишљење. Постоје начини да заштитите своју приватност када користите биткоин за кретање средстава, али они захтевају одређени напор и планирање: Можете да генеришете нову адресу за […]
