Кокетливый интеллект. Как научить искусственный интеллект флиртовать?. Джанель Шейн

во время обучения, но подвели, когда ИИ столкнулся с реальным миром и головокружительным разнообразием связанных с овцами ситуаций.

      Подобные ошибки обучения характерны для распознающих образы ИИ. Но последствия этих ошибок могут оказаться серьезными. Одна команда в Стэнфордском университете как-то тренировала искусственный интеллект определять разницу между изображениями здоровой кожи и кожи, пораженной раком. Однако после завершения тренировки ученые обнаружили, что нечаянно создали ИИ, определяющий наличие на фотографии линеек, потому что многие раковые опухоли, изображения которых оказались в их наборе, были сфотографированы с приложенной для масштаба линейкой[9].

КАК ВЫЯВИТЬ ПЛОХОЕ ПРАВИЛО

      Зачастую нелегко понять, когда ИИ делает ошибки. Мы не задаем для него правила, искусственный интеллект создает их самостоятельно, причем не записывает на бумаге и не объясняет понятным языком, как мог бы сделать человек. Вместо этого ИИ производит сложные взаимозависимые изменения своей внутренней структуры, превращая универсальную основу в нечто, хорошо приспособленное для решения конкретной задачи. Это всё равно что взять кухню, полную разных ингредиентов, и на выходе получить печенье. Правила могут принять вид связей между клетками виртуального мозга или генов виртуального организма. Они могут оказаться сложными и распределенными, могут странным образом переплетаться. Изучение внутренней структуры ИИ во многом напоминает изучение мозга или экосистемы – и не нужно быть нейробиологом или экологом, чтобы понять, насколько сложными они могут быть.

      Ученые исследуют, как именно ИИ принимает решения, но в целом выяснить, в чем заключаются его внутренние правила, очень нелегко. Зачастую пониманию мешает сложность правил, а иногда – особенно это касается коммерческих и/или применяемых правительствами алгоритмов – проприетарность системы. Так что, увы, проблемы часто обнаруживаются в результатах работы алгоритмов на этапе применения на практике, причем иной раз программы принимают решения, от которых зависят жизни и судьбы людей, и ошибки могут нанести реальный ущерб.

      Например, выяснилось, что ИИ, помогавший выработать рекомендации относительно того, каких заключенных стоит освободить из тюрьмы досрочно, принимает решения предвзято – он случайно «унаследовал» из обучающей выборки склонность к расизму[10]. Не понимая, что такое предрассудки[11], ИИ действовал, руководствуясь ими. В конце концов, ведь многие ИИ учатся, копируя поведение людей. Они не ищут наилучшее решение, а отвечают на вопрос, что бы сделал человек на их месте.

      Систематическая проверка на предвзятость поможет выявить некоторые из известных проблем до того, как по вине ИИ окажется нанесен ущерб. Но также нам нужно научиться предвидеть появление таких проблем до того, как они всплывут, и проектировать ИИ так, чтобы он их избегал.

ЧЕТЫРЕ ПРИЗНАКА ОБРЕЧЕННОГО ИИ

      Думая

9

Neel V. Patel, “Why Doctors Aren’t Afraid of Better, More Efficient AI Diagnosing Cancer,” The Daily Beast, December 11, 2017, https://www.thedailybeast.com/why-doctors-arent-afraid-of-better-more-efficient-ai-diagnosing-cancer.

10

Jeff Larson et al., “How We Analyzed the COMPAS Recidivism Algorithm,” ProPublica, May 23, 2016, https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm.

11

В оригинале использовано слово bias – оно одновременно обозначает «предвзятость/предрассудки» и является конкретным термином из области нейросетей. Обычно его переводят на русский как «смещение». – Прим. пер.