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区块链如何从自身中拯救AI

10-18 11:55

标签    区块链   区块链媒体   区块链网站    区块链论坛    区块链服务

文章来源: 万链之家

  我们如何防止AI中的失败,例如微软的攻击性聊天机器人和特斯拉的自动驾驶仪车祸?区块链可能有答案。Rob May讨论了人工智能培训的未来。


  有充分的理由,普通大众对人工智能软件的突然增长越来越警惕,但软件区块链的另一个高增长领域 - 可以解决阻碍现代人工智能开发和采用的许多问题。


区块链


  作为一个社区,我们必须首先承认,现实世界的人工智能最近遭受了一些相当壮观的公共失败。微软是全球技术最先进的公司之一,它在2016年3月发布后,几乎立即看到了它的Tay AI聊天机器人。


  与此同时,特斯拉最近承认2018年1月发生车祸是因为其自动驾驶AI技术无法识别停放的消防车。


  在Tay事件和特斯拉消防车碰撞之间的两年中,AI被要求完成更多危险和复杂的工作,而没有摆脱严重意外故障的能力。


  区块链有能力改变这种状况。


  Blockchain的分布式分类账不仅可以帮助防止Tay腐败等事件的发生,还可以解锁协作AI创新,确保特斯拉消防车盲点等故障不再发生。


  目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。这些系统通过摄取训练数据来学习如何识别,分类和响应输入。


  还请参见:人工智能正在重写有关IT运营的书籍例如,面部识别程序可以“学习”如何通过馈送数百万个图像来识别面部 - 一些描绘面部,一些不是 - 每个训练图像被标记为包含面部,或者不包含面部。然后,AI将制定自己的一套标准,用于区分面部和非面部,它将测试更多的训练数据,对结果进行评分,并重复直到AI获得高度可靠的识别面部能力。


  这种性能的关键是算法训练数据的质量和内容。Tay离开铁轨的地方是通过适应与真实在线用户的对话。那些用户很快意识到Tay正在模仿他们自己的一些会话滴答声,那些用户决定通过训练Tay使用攻击性语言来娱乐自己。


  更简单的是,一些Twitter巨魔有意篡改了Tay的训练数据。


  区块链可以通过保留使用哪组训练数据开发哪些核心算法的公共记录来防止这种情况。更广泛地说,区块链可以记录:谁编写了原始的AI算法; 用什么数据训练算法; 现在谁正在部署这种“训练有素”的算法。


  (注释良好的培训数据实际上相当难以获得,因此我们可以期望对常用培训集进行编目,销售,许可或开源以供更广泛使用。它可能类似于学术科学如何制作测试样本可供多个机构使用。)像Facebook和谷歌这样的公司将其内部培训数据作为竞争优势囤积,但是如果没有适当的许可,区域链系统可以确保没有人可以使用他们的数据集,他们可能更有可能共享培训数据和数据可以产生的算法。


  区块链分类账的无中间人,高透明度特性将鼓励这些AI开发人员共享他们的数据和他们的工作产品,而不用担心“AI仲裁员”偏袒他们的竞争对手或窃取他们的知识产权。


  基于区块链的AI认证还可以通过确保AI代理来自其所声称的人员,按照其声称的培训方式进行培训以及所有相关方为其工作获得适当的支付和信用来鼓励共享。


  这让我们回到了特斯拉的消防车问题。特斯拉自动驾驶仪软件是几种不同人工智能算法的融合,每种算法都拼成一个导航解决方案,有助于将汽车保持在车道上,并帮助同一辆汽车避免撞到任何其他车辆,障碍物或最重要的生物。


  还请参见:AI测试分析的使用将在2018年产生显着的结果特斯拉自动驾驶仪软件必须快速识别,分类,然后预测行为的项目列表是惊人的。大多数深度学习算法都是AI白痴学者,非常能够对他们所暴露的数据进行排序,但却不知道任何更大的背景。


  在我们早期的面部识别算法示例中,如果没有更丰富的训练数据,AI本身就无法从女性面部或者悲伤面部的快乐面部分辨出男性面部。例如,由于这里没有抽象的图像识别学习,因此它也无法生成可以轻松调整以区分消防车和货运卡车的“规则引擎”。


  消防车识别器需要在救火车上进行训练。行人识别器需要接受行人数据培训。坑洞识别器需要在坑洞图像上进行训练。没有通用的“查看和识别一切”算法,因为AI在其智能方面不像人类。


  为高速公路上可能遇到的每一种可合理预测的情况准备自动驾驶仪所需的训练数据范围对于任何一个源来说都是不可能的。


  通过区块链系统授权广泛的标准化培训数据和完全抛光的一次性算法,特斯拉可以将几个独立开发的AI“技能”集成到一个广泛称职的虚拟驱动程序中,然后通过大量公开测试最终产品制定了培训方案,以确保综合产品达到标准。


  区块链可以鼓励和加速AI创新,因为区块链能够确保没有人能够非法复制或训练AI系统。此外,区块链的分散性也使其成为人工智能竞争对手之间的中立派对,如谷歌,Facebook,特斯拉,优步以及其他数十家备受瞩目的科技公司。


  AI并没有辜负炒作,因为培训数据很少且价格昂贵,而且创建广泛称职的AI代理需要将几种不同的AI技能组合到一个解决方案中。区块链能够解决这两个问题,并能够自行保存AI开发。


  


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