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糟糕的人工智能营销创造了人类机器人

  • 人工智能
  • 2022-07-05 17:48:12
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导读 就其本身而言,这并不是什么秘密。他们的服务协议明确规定他们需要访问您的电子邮件,以便他们的人工智能算法可以为您提供智能功能,例如价

就其本身而言,这并不是什么秘密。他们的服务协议明确规定他们需要访问您的电子邮件,以便他们的人工智能算法可以为您提供智能功能,例如价格比较、自动日历安排等。

他们没有告诉你的是,在某些情况下,他们的员工也会阅读你的电子邮件,因为他们的人工智能无法按承诺执行,它需要人类来填补不足之处。《华尔街日报》文章中介绍的一家公司使用 AI 为您的电子邮件添加“智能回复”功能,如果您从移动设备管理您的帐户,这可能会产生很大的不同。

然而,问题在于创建一个能够理解对话上下文并提出相关答案的 AI 非常困难。你只需要看看 Skype 最近添加的智能回复功能,就可以了解人工智能在人类对话中发挥作用的难度,尤其是当它不专注于一个狭窄的话题时。即使是由谷歌庞大的数据存储和人工智能功能支持的 Gmail 自己的智能回复功能也只能以有限的方式工作。

这就是为什么文章中提到的公司在循环中使用人类的原因。当其回复与对话无关时,其工程师会阅读客户的电子邮件并纠正人工智能。

这个过程称为监督学习,可帮助 AI 理解和纠正错误。在创建 AI 的开发和测试阶段使用监督学习是很常见的。但是将它与实时人类数据一起使用是另一个问题。

在接受《华尔街日报》采访时,该公司的工程师明确表示,他们已经签署了不分享他们阅读的任何内容的协议,并且他们正在研究阻止他们下载任何内容的机器。尽管如此,令人毛骨悚然的是,有人可以阅读进出您的电子邮件帐户的任何内容。

此外,问题在于循环可以无休止地继续下去,这意味着总会有人坐在后台扮演人工智能的角色。

这不是人类第一次充当机器人。被称为“绿野仙踪技术”,将人类用作机器人已成为未能兑现 AI 承诺的公司的常见做法。

当代人工智能的局限

一些科学家认为,在接下来的几十年中,我们将创造通用人工智能,即可以像人类一样处理信息和做出决定的人工智能。但目前,我们拥有的是窄人工智能,它适用于非常特定的目的,例如在 Google Photos 中分类图像或在 Netflix 中推荐电影。

近年来,人工神经网络和深度学习应用的进步为在许多其他以前被认为是人类智能专有领域的用例中实现人工智能开辟了道路。一个值得注意的例子是计算机视觉,它是人工智能的一个分支,它使计算机能够理解图像和视频的内容。另一个是深度神经网络能够以非常高的准确度模仿人类的图像和声音。

尽管深度学习算法的表现非常出色,但它们仍然是狭义的 AI,即使它们听起来和感觉都像真人。但我们倾向于夸大深度学习的能力,导致错误的期望和恐惧。深度学习和深度神经网络有非常明显的局限性,虽然它们在训练的特定任务上超越了人类,但在超出其领域的场景中却失败了。

它们还需要大量优质数据和计算能力,而并非所有公司都能获得这种商品。这就是为什么他们不得不求助于绿野仙踪技术来弥补他们的缺点。

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