Mēs atrodamies uz lielu pārmaiņu veida, kā mūsu sīkrīki veic darbības. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās vairs nav tas, ko jūs varētu redzēt zinātniskās fantastikas romānā, un viedās mašīnas tiek izmantotas, lai veiktu pat visnepieciešamākos uzdevumus, kā arī citas augsta līmeņa lietas, kas pievērš mūsu uzmanību. Lai gan es domāju, ka mēs joprojām esam vismaz dažus gadus tālu no vietas, kur mums visiem ir savi robotizētie sulaiņi un lidojošās automašīnas, iespējas vairs nešaubās.
Neviens nevēlas datorus, kas ir ļauni, un neviens tos neceļ.
Līdz ar atklājumiem, kas mašīnām ļauj pieņemt reālus lēmumus, rodas arī raksturīgās bailes no sekām. Daži no tiem ir derīgi, daudzi ir muļķīgi, bet katrs no tiem rada lielisku virsrakstu. Neatkarīgi no tā, vai tiek ziņots par Elona Muska miljardiem dolāru vērtu karagājienu, lai apturētu AI apokalipsi (īsts virsraksts), vai atgādinot, kā visi ir vienas elpas attālumā no mūsu identitātes zagšanas, žurnālistiem un publikācijām ir jānodrošina katra numura abas puses un jānorāda resursi, kur mēs varam uzzināt vairāk. Neviena no mums nerada nevajadzīgas aizdomas par tehnoloģiju sasniegumiem, kas būs mūsu nākotnes sastāvdaļa.
Es šodien izvēlēšos iPhone X. Pirms kāds sajukums, es jums pastāstīšu savu iespaidu par iPhone X, nekad to neaizskarot - pārāk slikti, jaukie sīkumi, ko tas var darīt, vispirms nāca no Apple, jo es patiešām nevēlos katru dienu lietot iPhone. Tas ir iPhone Essential Phone korpusā, kura augšdaļā ir dažas izcilas tehnoloģijas, kuras var veikt patiešām interesantas lietas. Ja jums patīk iOS ekosistēma, šķiet, ka tas ir tālrunis, kuru vēlaties iegādāties. Tā kā valdzinājums ir visām Apple lietām, rietumu prese tam pievērš lielāko daļu uzmanības. Citiem uzņēmumiem tā varētu būt laba lieta, jo liela daļa preses, kas apņem lietas, kas to padara īpašu, ne vienmēr ir labs veids.
Divi neseni raksti izceļ par mūsdienu jauno viedo tehnoloģiju, kā to izmanto Apple un kāpēc tas ir kaut kas, par ko jāuztraucas, taču esmu pārliecināts, ka ir arī neskaitāmi citi. Oktobrī Wired runāja par to, kā mašīnmācība "VARĒTU VIRSMOT SAVAS IPHONE SLEPENES" (jā, ar visiem burtiem), un Reuters pastāstīja, kā sejas atpazīšana "izliek" privātuma ekspertus. Abiem lasot ir nepieciešama ļoti kritiska acs.
Renē Ritče paveica izcilu darbu, pārrunājot problēmas ar Wired rakstu, kurā būtībā tiek apgalvots, ka ar mašīnmācību var atrast jūsu plikņu fotoattēlus un ar tiem izdarīt kaut ko nožēlojamu, taču man joprojām ir nedaudz jānorāda teksts no paša raksta.
Pētnieki ātri atzīmē, ka, lai gan Core ML ievieš svarīgas nianses, it īpaši lietotņu pārbaudes procesā, tas nebūt nenozīmē pilnīgi jaunus draudus. "Es domāju, ka CoreML varētu tikt ļaunprātīgi izmantots, taču pašreizējā situācijā lietotnes jau var iegūt pilnu piekļuvi fotoattēliem, " saka Will Strafach, iOS drošības pētnieks un Sudo Security Group prezidents. "Tātad, ja viņi vēlētos satvert un augšupielādēt visu jūsu fotoattēlu bibliotēku, tas jau ir iespējams, ja tiek piešķirta atļauja."
Būtībā Apple Core ML sistēma (viņu mašīnmācīšanās algoritmi un aparatūra, kas var apstrādāt datus) nevar darīt neko tādu, ko nespēj jebkura cita lietotne. Pat ja jūs sakāt sistēmai izskaust fotoattēlus, kas, šķiet, ir kaili cilvēki, tā nevar ar viņiem neko darīt, ja atrod. Tomēr raksts un tā satraucošais nosaukums ir visiem redzams.
Reuters rada pieņēmumu, ka drošības pētnieki baidās no tā, ko Apple sejas atpazīšana nozīmē mūsu datu privātumam. Konkrēti, trešās puses izstrādātājs var kaut kā izmantot iPhone X kameras datus tādā veidā, kas iejaucas mūsu dzīvē vai pat izmantot datus kā identifikācijas akreditācijas datus. Ir labi, ka drošības pētnieki un privātuma aizstāvji uztraucas par šīm lietām. Tas viņiem ir paredzēts. Nav tik labi, ja Reuters neizskaidro, kādi dati tiek koplietoti ar trešajām pusēm un ko ar tiem var darīt, tiklīdz viņi mums paziņo, ka ACLU rūpīgi uzrauga.
IPhone X tiek pievērsta uzmanība, taču šīs ir jaunās tehnoloģijas, kuras katrs uzņēmums izmanto nākamajā.
Tā nav Apple problēma, kaut arī uzmanības centrā ir viņu produkts. Mēs visi esam redzējuši vai lasījuši par lietām, kuras Google var darīt ar saviem uzlabotajiem mašīnmācīšanās algoritmiem, neatkarīgi no tā, vai tas nozīmē labāku kameru un galeriju, lai uzņemtu un apskatītu jūsu fotoattēlus, vai diagnosticētu slimību agrāk, lai ārstēšanu varētu sākt, kad tas ir visvairāk nepieciešams. Bet mašīnmācība spēlē lielu daļu no lietām, kuras mēs nesaistītu ar tehnoloģijām, piemēram, vienreizējās pildspalvas vai tomātus.
Visas nozares jau izmanto mašīnas, kas pieņem rupjmus lēmumus, un attīstot tās izmantos vēl gudrākas. Daudzi produkti, kurus katru dienu izmantojat (vai pat ēdat!), Tika apstrādāti caur automatizācijas līniju, kas tos izgatavoja, šķiroja un pārbaudīja, izmantojot kameras un viedās datorsistēmas. Pēc tam tos iesaiņoja, izmantojot mašīnas, kuras zināja, kāda izmēra kasti izmantot, pamatojoties uz to, kas tika izmests piltuvē, un uzlika uz labās paletes, lai ar pareizo aprīkojumu tās varētu nogādāt pareizajā iekraušanas dokā.
Sensacionālisms novedīs pie nevajadzīgas un nevēlamas pārraudzības. Tā vienmēr dara.
Bažas par to, ko bezdarba gadījumā varētu nozīmēt vēl lielāka izaugsme, vajadzētu apspriest nespeciālistiem, taču raksturīgās bažas par drošību un privātumu vislabāk atstāt ekspertu ziņā, līdz tiek atklātas reālas problēmas. Sensacionālisms šajā posmā novedīs tikai pie noteikumiem, kurus pieņem cilvēki, kas nav kvalificēti. Iedomājieties, kā jūsu senators vai parlamenta loceklis mēģina sadalīt Tensorflow vai Cloud ML un atrod veidus, kā mūs "aizsargāt" no viņiem.
Mums ir nepieciešami augsti kvalificēti cilvēki, lai ilgi un smagi skatītos uz mašīnām, kuras spēj domāt. Mums ir nepieciešama arī atbildīga ziņošana par to, kas šiem pētniekiem ir jāsaka, nevis noklikšķiniet uz “clickbait”. Atcerieties, ka katrs virsraksts, kuru jūs varat redzēt, ir arī tāds, kādu var redzēt Amerikas Savienoto Valstu Senāta Tiesu apakškomitejas privātuma, tehnoloģiju un likuma locekļi. Ir ļoti svarīgi, lai mēs visi iegūtu faktus bez hiperpoles. Nemānīsim nākamo lielo lietu, pirms tā nenokļūst.
Kosmosa X fotogrāfija, izmantojot Pushkr - https://www.flickr.com/photos/pushkargujar/23791728242/, Creative Commons 2.0
