एआई मशीन में मानव बाईस

कृत्रिम बुद्धि कैसे संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह के अधीन है।

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स्रोत: पिक्साबे

कृत्रिम बुद्धि (एआई) के परिणामस्वरूप सकारात्मक प्रगति और अनपेक्षित नकारात्मक परिणाम हो सकते हैं। एक महत्वपूर्ण क्षेत्र जो आगे अनुसंधान की गारंटी देता है वह एआई पर मानव संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह का प्रभाव है। हार्वर्ड और एमआईटी प्रोफेसर जॉर्ज चर्च, सिंगुल्युलिटी यूनिवर्सिटी नील जैकबस्टीन, एमआईटी भौतिक विज्ञानी मैक्स टेगमार्क, व्यवहारिक अर्थशास्त्र और डेटा वैज्ञानिक कॉलिन डब्ल्यूपी लुईस, पीएचडी, ऑक्सफोर्ड फिलॉसफी के प्रोफेसर निक Bostrom, स्पेसएक्स और टेस्ला मोटर्स के संस्थापक एलन मस्क, ऐप्पल सह-संस्थापक स्टीव वोजनीक, और कैम्ब्रिज भौतिक विज्ञानी स्टीफन हॉकिंग 8,000 से अधिक लोगों में से हैं जिन्होंने कृत्रिम बुद्धि पर एक खुले पत्र पर हस्ताक्षर किए हैं जो कि एआई के लाभों को कैसे प्राप्त करते हैं, इस पर शोध के बारे में शोध करना चाहते हैं [1]।

“प्रभावी एआई बनाने में सफलता, हमारी सभ्यता के इतिहास में सबसे बड़ी घटना हो सकती है। या सबसे खराब। “स्टीफन हॉकिंग, भौतिक विज्ञानी

मानव मस्तिष्क की तरह, कृत्रिम बुद्धि संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह के अधीन है। मानव संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह हेरिस्टिक, मानसिक शॉर्टकट हैं जो निर्णय लेने और तर्क को छोड़ देते हैं, जिसके परिणामस्वरूप तर्क त्रुटियां होती हैं। संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों के उदाहरणों में स्टीरियोटाइपिंग, बैंडवैगन प्रभाव, पुष्टिकरण पूर्वाग्रह, प्राइमिंग, चुनिंदा धारणा, जुआरी की फॉरेसी, और अवलोकन संबंधी चयन पूर्वाग्रह शामिल हैं। नई पूर्वाग्रहों की चल रही पहचान के कारण, संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों की कुल संख्या लगातार विकसित हो रही है।

मानव संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह डेटा, एल्गोरिदम और बातचीत के माध्यम से एआई को प्रभावित करता है। मशीन सीखना, एआई का सबसेट, कंप्यूटर के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना सीखने की क्षमता है। एआई की शिक्षा डेटा, एल्गोरिदम, और इंटरैक्शन और पुनरावृत्तियों के माध्यम से अनुभव द्वारा आकार दिया जाता है। आकार, संरचना, संग्रह पद्धति, और डेटा प्रभाव मशीन सीखने के स्रोत। मशीन सीखना सीखने के डेटा सेट की गुणवत्ता पर निर्भर है। इंसानों की तरह, एआई में डेटा और डेटा सेट जितना अधिक उद्देश्य, विरूपण की कम संभावना [2]।

संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों में सामान्य अंतर्निहित कारक झुकाव है। एआई में Proneness मानव मस्तिष्क पर मॉडलिंग एक कंप्यूटर प्रणाली, एक तंत्रिका नेटवर्क के पैरामीटर और नोड्स पर वजन के असाइनमेंट के माध्यम से प्रभावित है। वज़न अनजाने में मशीन इनपुट एल्गोरिदम को डेटा इनपुट के माध्यम से, पर्यवेक्षित प्रशिक्षण के माध्यम से, और मैन्युअल समायोजन के माध्यम से हस्तक्षेप के माध्यम से शुरू कर सकता है। संकेतकों की अनुपस्थिति या समावेशन, और मानव कंप्यूटर प्रोग्रामर के अंतर्निहित संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह मशीन सीखने पूर्वाग्रह का कारण बन सकते हैं [3]।

कृत्रिम बुद्धि क्रांति (एआईआर) अच्छी तरह से चल रही है [4]। कृत्रिम बुद्धि वर्तमान में एक उपकरण है जो मनुष्यों की सहायता के लिए उपयोग की जाती है और व्यक्तिगत डिजिटल सहायक, ईमेल फ़िल्टरिंग, खोज, धोखाधड़ी रोकथाम, इंजीनियरिंग, विपणन मॉडल, डिजिटल वितरण, आवाज पहचान, चेहरे की पहचान जैसे विभिन्न प्रकार के कार्यों में बिंदु समाधान के रूप में तैनात की जा रही है। , सामग्री वर्गीकरण, प्राकृतिक भाषा, वीडियो उत्पादन, समाचार उत्पादन, खेल और खेल-खेल विश्लेषण, ग्राहक सेवा, वित्तीय रिपोर्टिंग, विपणन अनुकूलन, ऊर्जा लागत प्रबंधन, मूल्य निर्धारण, सूची, उद्यम अनुप्रयोग, और अधिक कार्य [5]। 21 वीं शताब्दी के कुछ महान विचारकों ने एआई के अनचाहे खतरों की चेतावनी दी है। एआई की बढ़ती व्यापकता मशीन में मानव संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह को कम करने की आवश्यकता है। मानवता का भविष्य इस पर निर्भर हो सकता है।

संदर्भ

1. “मजबूत प्राथमिकता के लिए अनुसंधान प्राथमिकताएं और लाभकारी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ओपन लेटर”। फ्यूचर ऑफ लाइफ इंस्टीट्यूट। 2 फरवरी 2018 को पुनःप्राप्त।

2. रोसो, कैमी। “मशीन लर्निंग और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों का कन्डर्रम।” मध्यम । 14 जुलाई, 2015।

3. इबिड।

4. रोसो, कैमी। “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अगली क्रांति क्यों है – एआई हमारे दैनिक जीवन के लगभग हर पहलू को बदल देगा।” मध्यम । 16 मार्च, 2016।

5. रोसो, कैमी। “क्यों एआई अब प्रवृत्ति कर रहा है।” मध्यम । फरवरी 21, 2017।

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