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Ruth di ricerca di AI
Quando immagini l'IA, cosa vedi? Un robot umanoide? Quando pensi a un'applicazione dell'IA nel mondo reale, cosa ti viene in mente? Probabilmente guida autonoma. Quando pensi ai dettagli tecnici dell'IA, quale approccio chiami? Sono disposto a scommettere che è un apprendimento profondo.
In realtà l'IA si presenta in molte forme e forme. Le macchine IA vanno ben oltre i robot umanoidi; vanno dal software che rileva il bullismo sui social media ai dispositivi indossabili che monitorano i fattori di rischio per la salute personale alle armi robotiche che imparano a nutrire le persone paralizzate ai robot autonomi che esplorano altri pianeti. Le potenziali applicazioni dell'IA sono illimitate: educazione personalizzata, assistenza agli anziani, analisi del comportamento della fauna selvatica, estrazione di cartelle cliniche e molto altro.
La nostra incapacità di apprezzare questo spettro minaccia di trattenere il campo. Quando immaginiamo collettivamente l'IA come un tipo di cosa, che si tratti di robot umanoidi, auto a guida autonoma o apprendimento profondo, incoraggiamo la prossima generazione di ricercatori a essere entusiasti esclusivamente di queste cose anguste. Se agli studenti viene presentato un pool omogeneo di modelli di ruolo della ricerca sull'IA, allora è una profezia che si autoavvera che solo gli studenti che si adattano rimarranno sul campo.
Poiché l'IA ha possibili applicazioni allettanti, abbiamo bisogno di persone con un insieme relativamente ampio di esperienze e visioni del mondo che lavorino sui problemi dell'IA. I team di ricerca che lavorano sulle applicazioni mediche dell'IA non trarrebbero vantaggio dai ricercatori formati in biologia? I team che lavorano sull'alleviamento della fame dell'IA non trarrebbero vantaggio dai ricercatori con esperienza diretta nei paesi poveri? I team che lavorano sui dispositivi di assistenza AI non trarrebbero vantaggio dai ricercatori con disabilità fisiche?
Oggi c'è un sacco di lavoro affascinante in corso sull'IA (vedi AI's Language Problem ), ma siamo anche un po' in una carreggiata. Abbiamo la tendenza ad allevare più e più volte lo stesso stile di ricercatori: persone che provengono da background simili, hanno interessi simili, leggono gli stessi libri da bambini, imparano dagli stessi leader di pensiero e alla fine fanno lo stesso tipo di ricerca. Dato che l'IA è un campo così onnicomprensivo e una parte gigantesca del nostro futuro, non possiamo più permetterci di farlo.
Olga Russakovsky è ricercatrice post-dottorato presso l'Istituto di robotica della Carnegie Mellon University.