Il pregiudizio umano nella macchina di intelligenza artificiale

In che modo l’intelligenza artificiale è soggetta a pregiudizi cognitivi.

Fonte: Pixabay

L’intelligenza artificiale (AI) può portare a progressi positivi e conseguenze negative non intenzionali. Un’area chiave che richiede ulteriori ricerche è l’impatto del pregiudizio cognitivo umano sull’intelligenza artificiale. Harvard e MIT Professor George Church, Singularity University Neil Jacobstein, fisico del MIT Max Tegmark, Behavioral Economics and Data Scientist Colin WP Lewis, Ph.D., Oxford Professoressa di filosofia Nick Bostrom, SpaceX e Tesla Motors Fondatore Elon Musk, Apple Co-fondatore Steve Wozniak e il fisico di Cambridge Stephen Hawking sono tra le oltre 8.000 persone che hanno firmato una lettera aperta sull’intelligenza artificiale che cerca una ricerca su come trarre i benefici dall’IA evitando le insidie ​​[1].

“Il successo nella creazione di un’IA efficace potrebbe essere il più grande evento nella storia della nostra civiltà. O il peggio. “Stephen Hawking, fisico

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Come il cervello umano, l’intelligenza artificiale è soggetta a pregiudizi cognitivi. I pregiudizi cognitivi umani sono euristica, scorciatoie mentali che distorcono il processo decisionale e il ragionamento, causando errori di ragionamento. Esempi di pregiudizi cognitivi includono la stereotipizzazione, l’effetto carrozzone, il pregiudizio di conferma, l’innesco, la percezione selettiva, l’errore del giocatore d’azzardo e l’inclinazione alla selezione osservativa. Il numero totale di pregiudizi cognitivi è in costante evoluzione, a causa della continua identificazione di nuovi pregiudizi.

Il pregiudizio cognitivo umano influenza l’intelligenza artificiale attraverso i dati, gli algoritmi e l’interazione. L’apprendimento automatico, un sottogruppo di intelligenza artificiale, è la capacità per i computer di apprendere senza programmazione esplicita. L’apprendimento dell’IA è modellato da dati, algoritmi ed esperienze attraverso interazioni e iterazioni. La dimensione, la struttura, la metodologia di raccolta e le fonti di dati influiscono sull’apprendimento automatico. L’apprendimento automatico dipende dalla qualità dei set di dati dell’apprendimento. Proprio come negli umani, in AI più i dati sono oggettivi e più grande è il set di dati, minore è la possibilità di distorsione [2].

Il fattore di base comune nei pregiudizi cognitivi è l’inclinazione. La protuberanza nell’IA è influenzata dall’assegnazione del peso ai parametri e ai nodi di una rete neurale, un sistema computerizzato modellato sul cervello umano. Il peso può inavvertitamente condizionare l’algoritmo di apprendimento automatico dall’inizio attraverso l’immissione dei dati, attraverso un addestramento supervisionato e mediante l’intervento attraverso regolazioni manuali. L’assenza o l’inclusione di indicatori e i pregiudizi cognitivi intrinseci del programmatore di computer umano possono causare errori di apprendimento automatico [3].

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La rivoluzione dell’intelligenza artificiale (AIR) è ben avviata [4]. L’intelligenza artificiale è attualmente uno strumento utilizzato per aiutare gli esseri umani e viene implementato come soluzioni puntuali in un’ampia varietà di funzioni come personal digital assistant, filtro e-mail, ricerca, prevenzione delle frodi, ingegneria, modelli di marketing, distribuzione digitale, riconoscimento vocale, riconoscimento facciale , classificazione dei contenuti, linguaggio naturale, produzione video, generazione di notizie, analisi di giochi e giochi, servizio clienti, reporting finanziario, ottimizzazione del marketing, gestione dei costi energetici, prezzi, inventario, applicazioni aziendali e più funzioni [5]. Alcuni dei più grandi pensatori del 21 ° secolo hanno avvertito dei pericoli dell’IA non controllati. La crescente pervasività dell’intelligenza artificiale richiede la minimizzazione della distorsione cognitiva umana nella macchina. Il futuro dell’umanità può benissimo dipendere da esso.

Riferimenti

1. “Priorità di ricerca per un’intelligenza artificiale solida e utile: una lettera aperta”. Future of Life Institute. Estratto il 2 febbraio 2018.

2. Rosso, Cami. “L’enigma dell’apprendimento automatico e dei pregiudizi cognitivi.” Medium . 14 luglio 2015.

3. Ibid.

4. Rosso, Cami. “Perché l’Intelligenza Artificiale è la prossima rivoluzione – l’AI cambierà quasi ogni aspetto della nostra vita quotidiana.” Media . 16 marzo 2016.

5. Rosso, Cami. “Perché AI è in trend adesso.” Media . 21 febbraio 2017.