#产业气象站#什么是AI中的基本事实？，人工智能并非魔盒
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随着机器学习和人工智能领域的无限拟人化 ， 很多商人都错误地把人工智能当做一个目标 ， 一个知道所有正确答案的公正的同事 。 这里有一个快速演示 ， 展示了为什么这是一个可怕的误解 。
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几乎每位人工智能学生都不得不经历的任务是建立一个系统 ， 这个系统可以将图像分类为“猫”（包含一只猫的照片）或“不是猫”（没有可以看见的猫） 。 其原因是识别对象是一个对人类来说相当容易的任务 ， 但是真的很难去说明人类是如何完成的（所以将明确的描述“猫”的规则编成代码是非常困难的） 。 这些种类的任务对于人工智能来说是完美的 。
样例叹息声来自已经在人工智能周围一段时间的人们—他们烦恼于是/否是猫的任务 。 很公平 ， 但就这一次使笔者感到幽默 。 对于这个练习 ， 人们将会是笔者的人工智能系统 。 笔者的工作是将下面的六幅图片归类 。 只可以从两个标签/输出中选择：
【#产业气象站#什么是AI中的基本事实？，人工智能并非魔盒】Cat
Notcat
来吧 。 为6个图像中的每一个指定一个允许的标签 ， 就像人工智能系统会做的那样：
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花费一点时间去给每一个图片写上标签（猫/不是猫）
啊哈！1-5的图片是简单的 ， 但是第六张图片令人犯嘀咕？“体型大的猫”？“有一点像猫”？“也许是猫”？这些都是不允许的选择！这是一个只输出“cat”或“notcat”的系统 。 那是哪一个？
请转到本视频中的4:16 ， 向现场观众演示本文的演示 。
因此 ， 人们开始看到项目决策者的重要性 。 正确的答案不是柏拉图式的 ， 当然也不是来自人工智能系统……事实上 ， 没有“正确”的答案 。 “正确”的答案取决于系统所有者希望系统做什么 。
AI不能设定目标-那是人类的工作如果试图建立一个宠物推荐系统 ， 只推荐那些成年后可以安全拥抱的动物 ， 那么答案就很清楚了 。 对该系统的预期用途是指正确的操作是将图像6标记为“不是猫” 。 如果现在还在给它贴“猫”的标签 ， 那么……笔者建议多买点人寿保险 。
机器学习的“正确”答案通常在旁观者的眼中 ， 因此一个为一个目的设计的系统可能不会为另一个目的工作 。
如果打算为其他目的对猫进行分类 ， 那么“正确”的答案可能会有所不同 。 目的或目标来自于人类的决策者！不谈柏拉图 ， 不同的答案将适合不同的项目 。 在人工智能中 ， 目标总是主观的 。 这取决于项目业主的主观判断 。 （这取决于其他人的理解 ， 人工智能系统有很多主观性融入其中 。 ）
在人工智能中 ， 目标总是主观的！人工智能系统有很多主观性 。
决策者必须作为负责任的父母 ， 选择他们希望系统复制的行为……而且几乎从来没有一种“正确”的方式来定义类别和设定每个决策者都会同意的目标 。 这些事情由个人决定 。 不同的人会发现适合复制的不同行为集 。
如果继承了笔者的系统 ， 而意图与笔者的不同 ， 或者打算将它用于不同的目的 ， 而不是笔者为之设计的目的——例如 ， 如果对什么叫猫有不同的看法 ， 可能会发现笔者的系统不适合 。 它甚至可能造成伤害 ， 尽管它让笔者非常高兴 。
如果那样的话 ， 那是你的错 ， 而不是笔者的错；太蠢了 ， 以为只有一种方法可以定义事物 。 认为一个有数学成分的系统不可能有歧义和人为缺陷 ， 所以最终得到了一个错误问题的伟大解决方案 ， 因为这是笔者的问题 。
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