設(shè)計(jì)界越來越多地將人工智能視為未來，但我們是太笨了，以至于人工智能無法為我們?cè)O(shè)計(jì)，還是人工智能太聰明了?

目前，答案是響亮的，“什么?”不，你為什么要問?但這篇文章不是關(guān)于當(dāng)前的人工智能。真正的人工智能還有很長(zhǎng)的路要走;坦率地說，如果我們直面奇點(diǎn)，我懷疑我們的數(shù)字后代會(huì)對(duì)為我們建立接口感興趣。

學(xué)習(xí)算法變得越來越聰明，我們可以用它們做的事情的數(shù)量也在迅速增加。目前的實(shí)現(xiàn)存在大量缺陷:面部識(shí)別會(huì)產(chǎn)生大量令人不安的誤報(bào);基于人工智能的招聘意味著簡(jiǎn)歷必須圍繞關(guān)鍵詞展開;YouTube的算法是一場(chǎng)垃圾箱火災(zāi)。但總體趨勢(shì)是越來越智能的人工智能。

但是人工智能可以為普通人設(shè)計(jì)嗎?讓我們猜測(cè)一下，寶貝!

人工智能設(shè)計(jì)師面臨的大問題

我的意思是，普通人真的能為別人設(shè)計(jì)東西嗎?是的，但總的來說，我們犯錯(cuò)的次數(shù)和犯錯(cuò)的次數(shù)一樣多。如果我們可以在人工智能中灌輸一種對(duì)人類認(rèn)知能力非常憤世嫉俗的觀點(diǎn)，那么我們或許可以教它們?yōu)槲覀冊(cè)O(shè)計(jì)。

如果我們可以在人工智能中灌輸一種對(duì)人類認(rèn)知能力非常憤世嫉俗的觀點(diǎn)，那么我們或許可以教它們?yōu)槲覀冊(cè)O(shè)計(jì)

這并不是因?yàn)?ldquo;人們都是傻瓜，hurr hurr”，盡管這是問題的一部分。然而，最主要的是，我們的認(rèn)知和推理能力一直受到各種各樣的損害。人類的大腦在任何意義上都是一個(gè)奇跡。目前，我們還沒有像大腦這樣具有適應(yīng)能力的計(jì)算機(jī)，而且?guī)缀鯖]有服務(wù)器倉(cāng)庫能達(dá)到大腦的估計(jì)能力。嗯……容量(如存儲(chǔ))至少不是根據(jù)較高的估計(jì)。

我們大腦的問題是，我們身體的每一部分每時(shí)每刻都在使用它。然后他們中的一些人不斷地死去，然后重生。剩下的用來擔(dān)心你十年前做的事情，所以你不用擔(dān)心現(xiàn)在發(fā)生的事情。

與電腦相比，即使沒有多動(dòng)癥的人也很容易分心。

而人工智能則像激光一樣聚焦。你告訴它去尋找關(guān)鍵字，它就會(huì)找到它們。你告訴它去尋找x, y, z，然后根據(jù)它的發(fā)現(xiàn)來調(diào)整自己，它就會(huì)這樣做。這就是為什么微軟的人工智能，Tay，在面對(duì)Twitter時(shí)，變得非常種族主義，非?？臁?/p>

設(shè)置一個(gè)人工智能來找到網(wǎng)頁上的“購(gòu)買”按鈕，只要它對(duì)“購(gòu)買”按鈕的構(gòu)成有一些靈活的標(biāo)準(zhǔn)，它可能會(huì)很快找到這個(gè)按鈕。如果讓世界上最聰明的人來執(zhí)行同樣的任務(wù)，他們可能會(huì)在路上迷路，因?yàn)樗麄儾荒芟駲C(jī)器人那樣在原始代碼和關(guān)鍵字之間導(dǎo)航。他們可能會(huì)被一則閃亮的廣告、一次敲門聲或他們通常設(shè)法忽視的存在主義的恐懼分散注意力。

把真人帶到銷售點(diǎn)，或者至少是你的網(wǎng)站，有點(diǎn)像趕貓，即使在最好的時(shí)候。教人工智能提供通往多個(gè)目標(biāo)的多種途徑，優(yōu)先考慮哪些目標(biāo)，以及如何在不疏遠(yuǎn)人類用戶的情況下做到這一點(diǎn)，至少可以說是一項(xiàng)復(fù)雜的工作。從字面上講，它必須經(jīng)過編程來解釋這樣一個(gè)事實(shí):對(duì)于發(fā)明了計(jì)算機(jī)的物種來說，有時(shí)我們并不那么聰明、邏輯思維能力不強(qiáng)、效率不高、注意力不集中、動(dòng)力不強(qiáng)……你懂的。

即使是我們當(dāng)中最優(yōu)秀的人，也有很多智力超群的時(shí)刻，可以用“有趣”來形容。對(duì)這些時(shí)刻的無情描述可能包含大量的臟話。

項(xiàng)目規(guī)格

因此，我們必須教給人工智能人類數(shù)千年來一直在做的所有事情:我們必須告訴他們?nèi)祟愓J(rèn)為什么是美麗的，以及如何適應(yīng)那些不斷變化的審美標(biāo)準(zhǔn)。我們必須教他們要有效率，但不要教得讓人不舒服。我們必須教他們考慮我們的注意力不集中，我們的奇思妙想，以及我們能想象到的所有其他因素。

即使是最有成就的人類學(xué)家也不會(huì)聲稱自己了解整個(gè)人類的經(jīng)歷

有些人甚至認(rèn)為，為了替我們?cè)O(shè)計(jì)，我們可能必須訓(xùn)練他們“想得更笨”。我個(gè)人認(rèn)為情況會(huì)比這復(fù)雜得多。我們將不得不在一門學(xué)科上對(duì)人工智能進(jìn)行培訓(xùn)，這門學(xué)科我們?cè)诮淌谌祟悤r(shí)遇到了困難:移情。

未來的人工智能設(shè)計(jì)師——如果我們想讓他們和我們一樣好或比我們更好——不需要考慮我們能想到的所有潛在問題;我們必須教他們認(rèn)識(shí)到新的和不熟悉的人類環(huán)境(有時(shí)是新的和不熟悉的人類弱點(diǎn))，以便適應(yīng)和設(shè)計(jì)一個(gè)變通方案。我們不可能在世界范圍內(nèi)的人類經(jīng)驗(yàn)中訓(xùn)練它們。首先，這種經(jīng)驗(yàn)是不斷變化的，其次，即使是最有成就的人類學(xué)家也永遠(yuǎn)不會(huì)聲稱自己了解整個(gè)人類的經(jīng)驗(yàn)。

一些更傲慢的程序員可能會(huì)這么說，但我們只會(huì)把他們鎖在硅谷，他們屬于那里。

結(jié)論

考慮到任務(wù)的復(fù)雜性，我認(rèn)為我們要么必須滿足于基于模板的人工智能設(shè)計(jì)，這些設(shè)計(jì)永遠(yuǎn)不會(huì)比“像樣”更好?；蛘?，我們必須發(fā)明一種全面的人工意識(shí)，并希望我們有他們想要的東西，我們可以提供這個(gè)世界上最好的用戶界面作為回報(bào)。