قامت إيلينا جيراسيموفا ، رئيسة علوم البيانات في علم Netology ، بترجمة مقال بقلم Lai Queffelec حول كيفية تشابه عمليات تربية الأطفال وتعليم الذكاء الاصطناعى.إذا كنت ، مثلي ، تربيت أطفالًا وفي الوقت نفسه قمت بتدريس الخوارزمية ، فمن المرجح أنك قارنت هاتين العمليتين. وحتى إذا لم تكن مولعًا بالذكاء الاصطناعي ، ولكنك تعرف الكثير عن الأطفال ، فمرحباً بكم في عالم التعليم الآلي الرائع ... عفوًا ، التعلم الآلي.
عند كتابة هذا المقال ، لم يصب طفل واحد. الأمر كله هو أنني ، مثل أي والد ، أقضي ساعات طويلة في ملاحظة كيف يتعلم طفلي العالم ويفاجأ برؤية أنماطه السلوكية. تمامًا كما يفعل عالم البيانات ، مراقبة نتائج عينات القطار / الاختبار (
نموذج بيانات التدريب لتدريب الخوارزمية / نتيجة الخوارزمية التي تعمل على بيانات جديدة - تقريبًا ed. ).
"في البداية كان غبيًا مثل الفلين"
هذا اقتباس من
جيم ستيرن ، مؤلف كتاب الذكاء الاصطناعي للتسويق: تطبيقات عملية ، من محاضرة عن التعلم الآلي - وليس عن الأطفال (أحب الأطفال!).
إن جوهر التعلم الآلي هو في الواقع
تعليم الآلة أداء مهمة محددة ، تمامًا كما يحلم الآباء بتعليم الأطفال كيفية جمع الغسيل القذر ووضعه في الغسالة بينما ترتدي أمي وأبيها على الأريكة (أعترف بذلك ، جربت؟).
ومع ذلك ، فإن الاختلاف الرئيسي هو أنه عندما يُطلب من الطفل غسل الملابس ، فإنه يعرف بالفعل كيف تبدو الملابس ؛ إنه يعرف كيفية المشي والاستيلاء والشد والجذب - لقد تعلم هذه الإجراءات بفضل الأحداث الأخرى في حياته.
فأين هو المفتاح الذي يفتح في نهاية المطاف إمكانية أن تكون كسولاً على الأريكة بينما يتم غسل الغسيل بطريقة سحرية؟ السياق. نقدم أمثلة للأطفال: نوضح كيفية القيام بكل خطوة ونشكر عندما يفعلون كل شيء بشكل صحيح - لأننا نحبهم.
إلى حد كبير ، التعلم الآلي هو نفسه ، فيما عدا أن "الطفل الافتراضي" لا يزال يتمتع بتجربة المولود الجديد مع إمكانيات الطفل الناشئ. لذلك ، يتعين عليك أن تبدأ في التوضيح من الصفر: هذه القطع الخمس ، مثل النقانق ، تخرج في نهاية عصا طويلة تشبه النقانق ، والعصي هي الأصابع واليد والنخيل. عندها فقط يجب أن توضح كيفية استخدامها لتنفيذ الإجراءات اللازمة - الاستيلاء والسحب. مجموعة البيانات التي تقدمها للجهاز هي كل ما يلزم للبدء ، ولكن أيضًا كل ما هو موجود في العالم من أجله. ما لا تملكه بعد هو ...
... الفطرة السليمة
عادة ما يميز الناس بين الرجال والنساء بالنجاح. ليام ، ابني ، يقوم أيضًا بعمل جيد في هذا - ولم أعطه مجموعة كبيرة من البيانات الموسومة عند الإدخال. لم أجلس معه في الحديقة ولم أذكر أشخاصًا يقولون "رجل ، رجل ، امرأة ، رجل ، امرأة" - لأنه بصراحة ، سيكون ذلك غريباً. نعم ولا حاجة ترف الحس السليم الذي يمتلكه الطفل ، والذي يستخدمه بالفعل في أول لقاء مع مفهوم جديد ، لا يمكن الوصول إليه من قبل الجهاز.
بالمعنى السليم ، أعني:
القدرة على اتخاذ القرارات الصحيحة واتخاذ الافتراضات الصحيحة بناءً على التفكير المنطقي والتجربة - ويكاموسبالطبع ، عندما يقرر الطفل القفز إلى الأرض من ارتفاع ، فإننا نشك بشكل معقول في أن لديه حسًا عامًا. ومع ذلك ، فهو موجود ويسمح للأطفال بالتعلم من تجربتهم بأكملها. علاوة على ذلك ، لا أحد يبث لهم بوضوح كيفية تعلم التمييز بين الرجال والنساء.
شرح موضوع الذكاء الاصطناعى لغير مؤلفي البيانات ، أحب أن استخدم القياس. لا يحتاج الطفل سوى إلى القليل من الملاحظة ، وبعض الأمثلة وبعض التصحيحات من أجل تعلم نطق "السيد" أو "السيدة". ولتدريب سيارة على أن تفعل الشيء نفسه ، تحتاج إلى إعطائها آلاف الصور. ربما يكون الافتقار إلى الحس السليم هو السبب الأول وراء عدم استعداد السيارات بعد للسيطرة على العالم.
القواعد والشذوذ
يقوم ليام بأشياء غريبة ، على سبيل المثال ، تناول كلبًا ساخنًا ، وممسكًا به من طرفي الأطراف ولعضه في الوسط. رد الفعل المعياري هو أن يقول له: "ليام! إنهم لا يفعلون ذلك! " لكنني بعد ذلك أتردد وأعتقد أن القرار "خارج الصندوق" ليس أفضل ما يمكنني تقديمه له. على الرغم من أنه عندما يحاول الاحتفاظ بملعقة مع أنفه ، فإنه يجب عليه حقًا وضع حدود للسلوك المقبول على الطاولة.
هذا هو التشابه الكبير بين الأطفال الرضع والسيارات - فهي خالية من الأعراف الاجتماعية والتحيزات (أو بايز - من التحيز الإنجليزية). وهذا هو الفرق بين الآباء وتاريخ العلماء. يجب أن يحصل الأطفال على مجموعة من القيم والأعراف الاجتماعية التي يبنون منها تجربتهم. "حدود جيدة" ، دعنا نسميهم ذلك. كعالم بيانات ، من المرجح أنك تلعب الدور المعاكس. يجب أن يكون الجهاز خاليًا من القواعد والأحكام المسبقة الخاصة بك. التحيز أو الإدمان في الخوارزميات أمر خطير للغاية.
الجميع يحب القيل والقال والضجيج. على سبيل المثال ،
يعد تجنيد
الأمازون لمنظمة العفو الدولية متحيز جنسياً (
تجنيد الأمازون لمنظمة العفو الدولية هو متحيز جنسياً ) ، أو
مرشح "تحسين"
FaceApp هو عنصر عنصري (
المرشح "الساخن" في تطبيق FaceApp هو عنصري ). هذه طريقة جيدة لتوضيح للناس غير المرتبطين بعلوم البيانات أن دور العالم وتاريخ العالم يكمن إلى حد كبير في منع التحيز وخلق الخوارزمية الأكثر أخلاقية ممكنة.
العلاقة والسببية
مصدر صورة Xkcdالعلاقة لا تعني وجود علاقة سببية. نيكولاس كيج ليس وحشًا يثير الغرق في حمام السباحة (
اقرأ عن ذلك في وقت فراغك ). ومع ذلك ، علمت أن هذه القاعدة ليست واضحة للطفل.
منذ وقت ليس ببعيد في إجازة مع عائلتي بأكملها ، أبلغت الطفل أنني سوف آكل ، وبدأت في وضع الطعام على طبق. في تلك اللحظة ، انخرط في البكاء ، صرخ في وجهي ("لا تأكل ، يا أمي !!!") ، صفق يدي وضرب القابس من يدي.
عندما تمكنت من التقاط الفك من الأرض ، حاولت أن أفهم ما إذا كان طفلي وحشًا لا يريد أن تأكل والدته وبعد ذلك بيومين فقط ، ووضعوه في الفراش ، أدركت من أين جاء كل ذلك.
كان روتيننا اليومي على النحو التالي: عدت من العمل ، وأطعمت الطفل ، واستحمنا ، ووضعت على الفراش ، ثم أكلت أخيرًا. نتيجة لذلك ، في كل مرة ، وأضع الطفل في السرير وقراءة كتاب له ، أنهيت المساء بكلمات: "أمي ستأكل". وبعد ذلك تركت الطفل وحيدا لمدة 10-12 ساعة من النوم. وبفضل هذا الارتباط ، أنشأ عقله علاقة سببية: "إذا كانت والدتي ستأكل ، فستتركني وشأني قريبًا". اوه ...
هنا ، مهمة أمي هي تغيير هذا النمط حتى لا يتعلم ابني العلاقة بين الطعام والفصل. في Data Scientist ، إذا اختار الجهاز الأعراض أو السبب الخطأ ، فالمهمة الرئيسية هي التعرف على الخطأ.
العودة إلى استخدام أمازون الفاشل لمنظمة العفو الدولية كأداة تجنيد. اختارت عينة البيانات التي استغرقت 10 سنوات لتقييم المرشحين المرشحين الرجال بسهولة أكبر لأن "معظم السيرة الذاتية تم الحصول عليها تاريخياً من الرجال ، مما يعكس هيمنة الذكور في صناعة التكنولوجيا".
والآن يبدو أن الذكاء الاصطناعي من Amazon قد قال: "يا شباب ، معظم المتقدمين هم من الرجال ، لذلك عليك أن توظف رجالًا ، وإذا أرسلت امرأة سيرة ذاتية ، فأنا ألقي بها بعيدًا لأنه أمر شاذ".
لا ، منظمة العفو الدولية. هذا فقط يجعلك متحيز جنسيا. وهنا يتمتع الأطفال بميزة (والكبار ، فلنكن متفائلين): لم يفت الأوان بعد لتعلم عدم التحيز الجنسي.
كل من علم الأبوة والأمومة يدور حول الناس.
لا يوجد أحد الوالدين الذي يدعو تربية الأطفال ممتعة وسهلة للغاية (وإذا كان لا يزال يقول ذلك ، فسوف يكذب بوقاحة). يجب على كل والد أن يسأل نفسه باستمرار السؤال "ماذا يتعلم الطفل؟" والتكيف مع الشبكة العصبية المتطورة باستمرار.
إلى حد ما ، يتحمل علماء البيانات نفس المسؤولية.
عند التعيين أو الدراسة في Data Scientist ، لا يمكن للمرء أن يتوقع ربط كل العمل بالبرمجة فقط. وهذا يعادل توقع أن ينشأ شخص بالغ سعيد من طفل عن طريق تدريبه ، مثل كلب ، مع أوامر "للجلوس" و "تسليم" كل طفولته. من التجربة ، يعمل هذا حتى يبلغ الطفل 6 أشهر - وبمجرد أن يتعلم كيف يتدحرج ، فقد حان الوقت لتعليمه أشياء بشرية.
إذن ما هو أسهل - تربية طفل أو تربية سيارة؟
سأترك ابتسامة عابرة هنا. إذا كنت أحد الوالدين ، فأنت تعرف بالفعل كل شيء.
من المحررين