» » » » Бессовестная машина. Можно ли научить ИИ эмпатии, состраданию и другим человеческим ценностям? - Брайан Кристиан

Бессовестная машина. Можно ли научить ИИ эмпатии, состраданию и другим человеческим ценностям? - Брайан Кристиан

На нашем литературном портале можно бесплатно читать книгу Бессовестная машина. Можно ли научить ИИ эмпатии, состраданию и другим человеческим ценностям? - Брайан Кристиан, Брайан Кристиан . Жанр: Публицистика. Онлайн библиотека дает возможность прочитать весь текст и даже без регистрации и СМС подтверждения на нашем литературном портале litmir.org.
Бессовестная машина. Можно ли научить ИИ эмпатии, состраданию и другим человеческим ценностям? - Брайан Кристиан
Название: Бессовестная машина. Можно ли научить ИИ эмпатии, состраданию и другим человеческим ценностям?
Дата добавления: 9 июль 2026
Количество просмотров: 0
Читать онлайн

Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту readbookfedya@gmail.com для удаления материала

Бессовестная машина. Можно ли научить ИИ эмпатии, состраданию и другим человеческим ценностям? читать книгу онлайн

Бессовестная машина. Можно ли научить ИИ эмпатии, состраданию и другим человеческим ценностям? - читать бесплатно онлайн , автор Брайан Кристиан

Хорошо это или плохо, но история человечества в этом столетии плотно связана с созданием и поддержанием систем искусственного интеллекта. Как ученики волшебника, мы обнаружили, что являемся всего лишь одной движущей силой среди многих в мире, заполненном волшебными метлами. Как именно мы собираемся обучать машины? И чему?
Брайан Кристиан исследует ключевой вызов эпохи ИИ: как научить машины понимать и разделять человеческие ценности. От алгоритмов, усиливающих предвзятость, до непредсказуемых последствий «умных» систем, книга показывает, что просто создать ИИ – недостаточно. Необходимо обеспечить его «согласование» с нашими намерениями. Кристиан предлагает увлекательный взгляд на историю машинного обучения и призывает к более гуманному подходу к разработке ИИ, где человеческое мнение играет центральную роль.
Точки пересечения ИИ и человека:
1. Справедливость и равенство: невозможно одновременно учитывать разные критерии справедливости из-за существующих социальных различий.
2. Предупреждение рисков: новые технологии обучения и адаптации моделей должны сглаживать негативные последствия ИИ.
3. Прозрачность и объяснимость: необходимо понимать принципы работы ИИ, чтобы не попадать в опасные ситуации.
4. Коллективная ответственность: нужен междисциплинарный подход к созданию и регулированию ИИ, учитывающий мнения представителей разных областей знания.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

1 ... 113 114 115 116 117 ВПЕРЕД
Перейти на страницу:
Совместимость.

800

См. Mikolov et al., Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.

801

Tversky, Features of Similarity.

802

См. Chen, Peterson, and Griffiths, Evaluating Vector-Space Models of Analogy.

803

О возможности криминогенного эффекта лишения свободы см. обсуждение в Stemen, The Prison Paradox (в особенности, сноска 23) и Roodman, Aftereffects.

804

См. Jung et al., Eliciting and Enforcing Subjective Individual Fairness.

805

См. Poursabzi-Sangdeh et al., Manipulating and Measuring Model Interpretability.

806

Bryson, Six Kinds of Explanation for AI. В этой статье говорится, что «объяснения» в контексте ИИ должны включать не только внутреннюю работу системы, но и «действия людей, ведущие к тому, что система реализуется и продается как продукт и/или управляется как услуга».

807

См. Ghorbani, Abid, and Zou, Interpretation of Neural Networks Is Fragile.

808

См. Mercier and Sperber, Why Do Humans Reason? Интригующее направление исследования выравнивания ИИ связано с разработкой систем машинного обучения, способных участвовать в спорах друг с другом; см. Irving, Christiano, and Amodei, AI Safety via Debate.

809

Идея обучения с подкреплением, избегающего непоправимых ошибок, является активной областью исследований; см. Saunders et al., Trial Without Error и Eysenbach et al., Leave No Trace.

810

См. Omohundro, The Basic AI Drives. См. также роман канадской писательницы Люси Мод Монтгомери об Энн из Зеленых мезонинов «Рилла из Инглсайда» (1921), где Рилла размышляет: «Я не хочу возвращаться и снова становиться той девочкой, какой я была два года назад. Даже если бы я могла… И все‐таки… Когда пройдет еще два года я могу оглянуться и сказать спасибо за тот путь, который я прошла за это время, но сейчас я этого не хочу». Мисс Оливер отвечает ей: «Мы никогда не хотим. Именно поэтому мы и не выбираем, каким образом будем развиваться».

811

См. Paul, Transformative Experience.

812

Дилемма заключенного – фундаментальная проблема теории игр, согласно которой рациональные игроки не всегда будут сотрудничать друг с другом, даже если это в их интересах. Предполагается, что игрок («заключенный») максимизирует свой собственный выигрыш, не заботясь о выгоде других. – Прим. пер.

813

Над подобными проблемами работает подраздел «многоагентного обучения с подкреплением». См. Foerster et al., Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning и Foerster et al., Learning with Opponent-Learning Awareness.

814

Piaget, The Construction of Reality in the Child.

815

Американский почетный профессор медицины и создатель «Клиники снижения стресса» и «Центра осознанности в медицине, здравоохранении и обществе» при Медицинской школе Массачусетского университета. – Прим. пер.

816

Demski and Garrabrant, Embedded Agency.

817

См. Evans, Stuhlmuller, and Goodman, Learning the Preferences of Ignorant, Inconsistent Agents, Evans and Goodman, Learning the Preferences of Bounded Agents и Bourgin et al., Cognitive Model Priors for Predicting Human Decisions.

818

См. Ziebart et al., Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning и Ziebart, Bagnell, and Dey, Modeling Interaction via the Principle of Maximum Causal Entropy. Более современные работы по робототехнике и автономным автомобилям используют ту же самую модель поведения людей, на которую иногда ссылаются как на «шумно рациональное» поведение или «(ир)рациональность Больцмана». См. Finn, Levine, and Abbeel, Guided Cost Learning, Sadigh et al., Planning for Autonomous Cars That Leverage Effects on Human Actions и Kwon et al., When Humans Aren’t Optimal.

819

Как заключает Стюарт Рассел в оригинальной статье 1998 года, «можем ли мы вывести функцию вознаграждения из наблюдения во время обучения, а не после него?» Russell, Learning Agents for Uncertain Environments (Extended Abstract).

820

Этот вопрос остается открытым. Последние работы см. Chan et al., The Assistive Multi-Armed Bandit.

821

Смита Милли и Анка Драган из Беркли исследовали этот вопрос; см. Milli and Drăgan, Literal or Pedagogic Human?

822

Интервью Ариэля Конна со Стефано Эрмоном, Институт будущего жизни, 26 января 2017, https://futureoflife.org/2017/01/26/stefano-ermon-interview/.

823

Интервью Ариэля Конна с Романом Ямпольски, Институт будущего жизни, 18 января 2017, https://futureoflife.org/2017/01/18/roman-yampolskiy-interview/.

824

См. Arrow, A Difficulty in the Concept of Social Welfare.

825

См. также Recht et al., Do ImageNet Classifiers Generalize to ImageNet? Авторы пытаются воспроизвести точность таких систем распознавания образов, как AlexNet и другие, используя новые фотографии, и все время получают устойчивый разрыв, что наводит исследователей на мысль о том, что неважно, насколько близко они пытались повторить первоначальные CIFAR‐10 и методологию ImageNet, сами изображения и сделанные людьми метки в 2019 году неизбежно отличаются от того, что было, скажем, в 2012‐м.

826

Latour, Pandora’s Hope.

827

См. Paul Christiano, What Failure Looks Like, AI Alignment Forum, 17 марта 2019, https://www.alignmentforum.org/posts/HBxe6wdjxK239zajf/what-failure-looks-like. «Стереотипное представление о катастрофе с ИИ включает в себя злобную, могущественную систему искусственного интеллекта, которая застает своих создателей врасплох и быстро добивается решительного преимущества над всем человечеством. Полагаю, наше поражение будет выглядеть совсем иначе», – пишет Кристиано. Его больше беспокоит, что «машинное обучение повысит нашу способность «пользоваться тем, что мы можем измерить», что может стать причиной медленно надвигающейся катастрофы».

828

Немецко-американский философ, политический теоретик и историк, основоположница теории тоталитаризма. – Прим. пер.

829

National Transportation Safety Board, 2019. Collison Between Vehicle Controlled by Developmental Automated Driving System and Pedestrian. Highway Accident Report NTSB/HAR- 19/03. Washington, DC.

830

См. Odell, How to Do Nothing.

831

Read, The Grass Roots of Art.

832

Turing et al., Can Automatic Calculating Machines Be Said to Think?

833

McCulloch, Finality and Form.

1 ... 113 114 115 116 117 ВПЕРЕД
Перейти на страницу:
Комментариев (0)