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Microsoft pensa che l'IA riempirà i tuoi punti ciechi, non prenderà il controllo del tuo lavoro
Eric Horvitz, amministratore delegato di Microsoft Research, parlando a Londra.
Sulla scia di Google, Microsoft ha lanciato un'iniziativa che spera consentirà agli esseri umani e all'intelligenza artificiale di completarsi a vicenda in modo più efficace.
In un evento a Londra mercoledì, Microsoft ha annunciato che sta riunendo un nuovo team di 100 ingegneri e ricercatori sotto l'egida di Microsoft Research AI presso la sua sede di Redmond, Washington. L'azienda afferma che è uno sforzo per abbattere le barriere tra le persone che fino ad ora hanno lavorato in aree separate dell'IA. Intervenendo all'evento, Eric Horvitz, amministratore delegato di Microsoft Research, ha affermato di ritenere che l'iniziativa metterà Microsoft sulla strada della comprensione dei misteri dell'intelletto umano.
Gran parte dell'iniziativa è di contribuire a migliorare la collaborazione uomo-IA. Quando i computer possono parlare in modo umano [e] bilanciare l'intelligenza del QI con l'empatia dell'EQ ... allora ogni essere umano sarà in grado di collaborare con i computer, ha spiegato Harry Shum, vicepresidente esecutivo del gruppo di ricerca e intelligenza artificiale di Microsoft. La mossa fa eco a un annuncio simile all'inizio di questa settimana da parte di Google (50 Smartest Companies 2017), che ha lanciato il suo nuovo programma People + AI Research (PAIR) per cercare di migliorare il modo in cui esseri umani e macchine lavorano insieme.
Garantire che gli esseri umani e l'IA possano coesistere perfettamente sarà estremamente importante per le imprese. In questo momento, potresti pensare agli algoritmi come aiuti semplicistici, mentre in futuro, si dice spesso, ruberanno il lavoro. Ma c'è un abisso tra queste realtà, e la verità è che gli esseri umani e le macchine lavoreranno insieme per i decenni a venire.
Da parte sua, Microsoft (50 Smartest Companies 2017) afferma di volersi concentrare su come l'IA può aiutare a colmare le lacune nell'intelligenza umana, piuttosto che semplicemente ricrearla in silico. Quindi il suo nuovo team mira a basarsi sulla psicologia cognitiva per identificare i buchi nell'intelletto umano, come la nostra propensione a dimenticare le cose o essere facilmente distratti, e usarli per costruire IA che completano i punti ciechi. Ad esempio, il team ha indicato un progetto su cui sta lavorando che utilizza l'apprendimento automatico per digerire casi medici storici e avvisare i medici di potenziali problemi che potrebbero essersi persi durante la diagnosi o la dimissione di un paziente. L'implicazione è che l'IA non dovrebbe necessariamente prendere il posto degli umani ma, piuttosto, aiutarli a fare un lavoro migliore.
L'azienda cercherà inoltre di sviluppare nuovi modi per testare i suoi strumenti di apprendimento automatico in modo che non vadano in tilt nel mondo reale anche quando hanno lavorato in laboratorio (vedi, ad esempio, il sexbot neonazista di Microsoft, Tay) e appianare i pregiudizi che si insinuano nelle IA tramite i set di dati su cui sono stati addestrati.
Infine, spera di esplorare la spinosa questione di far sì che le IA si spieghino da sole. Attualmente, è incredibilmente difficile capire come un sistema di deep learning abbia preso una decisione, e questa è una grande preoccupazione quando l'intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per prendere decisioni che riguardano le persone, dall'approvazione dei prestiti alle banche alle forze dell'ordine nei tribunali.
Penso che ci siano molte cose che si possono fare per non essere ciò che [di solito] intendiamo per spiegazione, ha detto Horvitz in risposta a una domanda di Revisione della tecnologia del MIT . Potrebbe essere più simile alla risposta a una domanda: e se? In una diagnosi medica, e se non avessi avuto l'epatite? E se fossi una donna contro un uomo? Queste sono chiamate analisi di sensibilità e visualizzare quanto sia robusta o instabile una raccomandazione per input diversi [in questo modo] è un altro tipo di spiegazione. I nostri team stanno esaminando molte diverse dimensioni della spiegazione.
In definitiva, tuttavia, ritiene che il nostro attuale nervosismo nel comprendere ogni singola decisione presa dall'IA potrebbe essere transitorio e potrebbe svanire una volta che avremo familiarizzato con la tecnologia. Penso che un giorno scopriremo che la maggior parte delle persone è felice di sapere che un esperto ha certificato come best practices i dati, l'inferenza, il ragionamento, i macchinari [che formano l'IA], ha detto. Allo stesso modo in cui ti fidi di un carburatore nella tua auto: non hai bisogno di spiegazioni ogni mattina su come funzionerà oggi.
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