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Q：
企業はどのようにして人工知能に「速度計」を追加しようとしていますか？
A：
人工知能の最新の進歩に取り組んでいる企業の一部は、達成した進歩を定量化し、人工知能が時間とともにどのように進化したかのいくつかの側面をベンチマークすることに焦点を合わせています。企業がこの種の分析を追求している理由は数多くあります。一般的に、彼らは人工知能がどこまでやってきたか、それが私たちの生活にどのように適用されるか、そしてそれが市場にどのように影響するかを理解しようとしています。
一部の企業は、人工知能の進歩についてブレーンストーミングと監視を行い、新しい技術が市民の自由にどのように影響するか、または新しい経済的現実をどのように作り出すかを把握しています。企業のアプローチに応じて、これらのタイプの分析は、ユーザーデータがシステムをどのように流れるかを把握すること、インターフェイスがどのように機能するかを理解すること、または人工知能エンティティが持っている機能とそれらの機能をどのように使用するかを把握することの形を取る場合があります。
メソッドに関しては、人工知能のベンチマークを試みている企業は、抽象的な情報の分解に焦点を当てている場合があります。たとえば、Wiredの記事はAIインデックスプロジェクトを挙げています。このプロジェクトでは、非営利ラボSRI Internationalで働く人工知能分野で起こっていることの詳細なスナップショット。
「これはやらなければならないことです。一つには、AIがどこに向かっているのかという非常に狂気があるからです」とペローはこの記事で、このタイプのプロジェクトを引き受ける動機についてコメントしています。
人工知能のベンチマークの仕組みを説明する際に、一部の専門家は、エンジニアまたは他の関係者が人工知能プロジェクトの「ハードテスト」、たとえば人工知能システムを「rickす」または「打ち負かす」ことを追求している可能性があると説明しています。この種の説明は、企業が人工知能を真に監視および評価する方法の核心になります。これについて考える1つの方法は、プログラマが過去に線形コードシステムをデバッグするために使用したのと同じ種類のアイデアを適用することです。
線形コードシステムのデバッグとは、システムがうまく機能する場所を見つけることです。プログラムがクラッシュする場所、フリーズする場所、実行が遅い場所などです。論理エラーがプロジェクトを停止または混乱させる場所を見つけることです。関数が正しく機能しない場合、または意図しないユーザーイベントが発生する可能性がある場合。
あなたがそれについて考えるとき、人工知能の現代のテストは非常に異なる面で同様の努力かもしれません-人工知能技術は線形よりも認知的であるため、そのテストははるかに異なる形を取りますが、人間はまだ「バグを探しています」–これらのプログラムが意図しない結果をもたらす可能性のある方法、行動して人間の組織に害を与える可能性のある方法など。そのことを念頭に置いて、人工知能の進歩の速度計またはベンチマークを作成するさまざまな異なる方法がありますが、上記のハードテストは、一般的に、人工知能がどこまで到達したか、そしてネガティブを増やすことなくポジティブな結果を出し続けるために何をする必要があるかについて、人間に独自の洞察を与えます。