Onderzoekers en ingenieurs op het gebied van kunstmatige intelligentie hebben veel moeite gestoken in het bouwen van machines die op mensen lijken en grotendeels onafhankelijk werken. Die verleidelijke dromen hebben velen van hen afgeleid van waar de echte vooruitgang al plaatsvindt:in systemen die de menselijke capaciteiten versterken - in plaats van vervangen. Om de verschuiving naar nieuwe manieren van denken te versnellen, AI-ontwerpers en -ontwikkelaars kunnen lessen trekken uit de misstappen van eerdere onderzoekers.

Bijvoorbeeld, alchemisten, zoals Isaac Newton, ambitieuze doelen nagestreefd zoals het omzetten van lood in goud, een wondermiddel creëren om alle ziekten te genezen, en het vinden van drankjes voor onsterfelijkheid. Hoewel deze doelen aantrekkelijk zijn, de charlatans die hen achtervolgden, hebben misschien vorstelijke financiële steun gekregen die beter had kunnen worden gebruikt voor het ontwikkelen van moderne chemie.

Even optimistisch, astrologen geloofden dat ze de menselijke persoonlijkheid konden begrijpen op basis van geboortedata en toekomstige gebeurtenissen konden voorspellen door de posities van de sterren en planeten te bestuderen. Deze beloften van de afgelopen duizend jaar kregen vaak koninklijke goedkeuring, mogelijk het werk vertragen van degenen die wetenschappelijke methoden gebruikten die uiteindelijk tot astronomie leidden.

Naarmate de alchemie en astrologie zich ontwikkelden, de deelnemers gingen bewuster en georganiseerder - wat nu meer wetenschappelijk zou kunnen worden genoemd - over hun studie. Die verschuiving leidde uiteindelijk tot belangrijke bevindingen in de chemie, zoals die van Lavoisier en Priestley in de 18e eeuw. In de astronomie, Kepler en Newton hebben zelf belangrijke ontdekkingen gedaan in de 17e en 18e eeuw. Een soortgelijk keerpunt komt eraan voor kunstmatige intelligentie. Gedurfde vernieuwers zetten verleidelijke maar onpraktische dromen van antropomorfe ontwerpen en buitensporige autonomie opzij. Ze richten zich op systemen die herstellen, vertrouwen op, en menselijke controle en verantwoordelijkheid uit te breiden.

Vroege AI-dromen bijwerken

Terug in de jaren vijftig, kunstmatige intelligentie-onderzoekers streefden grote doelen na, zoals computationele intelligentie op menselijk niveau en machinebewustzijn. Zelfs in de afgelopen 20 jaar hebben sommige onderzoekers gewerkt aan de 'singulariteit'-fantasie van machines die in alle opzichten superieur zijn aan mensen. Deze dromen trokken de aandacht van sympathieke journalisten en kregen financiële steun van overheid en bedrijfsleven. Maar voor mij, die ambities lijken nog steeds contraproductief wishful thinking en sciencefiction op B-niveau.

Zelfs de droom om een ​​robot in de vorm van een mens te maken die zich als een persoon gedraagt, duurt al meer dan 50 jaar. Honda's bijna levensgrote Asimo en de webgebaseerde nieuwslezer Ananova kregen veel media-aandacht. Sophia van Hanson Robotics kreeg zelfs het Saoedi-Arabische staatsburgerschap. Maar ze hebben weinig commerciële toekomst.

Daarentegen, nuchtere, gebruikersgerichte ontwerpen voor het zoeken naar informatie, e-commercesites, sociale media en smartphone-apps zijn wilde successen. Er is een goede reden dat Amazon, Appel, Facebook, Google en Microsoft zijn enkele van 's werelds grootste bedrijven - ze gebruiken allemaal meer functionele, als het minder glamoureus is, soorten AI.

De mobiele telefoons van tegenwoordig zijn voorzien van spraakherkenning, gezichtsherkenning en geautomatiseerde vertaling, die allemaal gebruikmaken van kunstmatige-intelligentietechnologieën. Deze functies vergroten de menselijke controle en geven gebruikers meer opties, zonder het bedrog en de theatrale van een humanoïde robot.

Opbrengstcontrole

Inspanningen die geavanceerde vormen van computerautonomie nastreven, zijn ook gevaarlijk. Wanneer ontwikkelaars ervan uitgaan dat hun machines correct zullen werken, ze veranderen vaak interfaces waardoor menselijke gebruikers snel de controle kunnen overnemen wanneer er iets misgaat.

Deze problemen kunnen dodelijk zijn. Bij de crash van de Boeing 737 Max van Lion Air in oktober 2018 een sensorstoring zorgde ervoor dat de nieuw ontworpen automatische piloot het vliegtuig naar beneden stuurde. De piloten konden er niet achter komen hoe ze die automatische besturing moesten negeren om het vliegtuig in de lucht te houden. Soortgelijke problemen zijn factoren geweest bij "flashcrashes op de aandelenmarkt, " zoals het evenement in 2010 waarbij $ 1 biljoen verdween in 36 minuten. En slecht ontworpen medische apparaten hebben dodelijke doses medicijnen afgeleverd.

Het rapport van de National Transportation Safety Board over de dodelijke Tesla-crash in mei 2016 riep op tot geautomatiseerde systemen om gedetailleerde gegevens bij te houden waarmee onderzoekers storingen kunnen analyseren. Die inzichten zouden leiden tot veiligere en effectievere ontwerpen.

Naar mensgerichte oplossingen gaan

Succesvolle automatisering is overal:navigatietoepassingen geven chauffeurs controle door tijden voor alternatieve routes weer te geven. E-commerce websites tonen shoppers opties, klantbeoordelingen en duidelijke prijzen, zodat ze de goederen kunnen vinden en bestellen die ze nodig hebben. Liften, kledingwasmachines en incheckkiosken bij luchtvaartmaatschappijen, te, hebben zinvolle bedieningselementen waarmee gebruikers snel en betrouwbaar kunnen doen wat ze nodig hebben. Wanneer moderne camera's fotografen helpen bij het maken van goed gefocuste en belichte foto's, gebruikers hebben een gevoel van beheersing en prestatie voor het samenstellen van het beeld, zelfs als ze hulp krijgen bij het optimaliseren van technische details.

Zonder mensachtig of volledig onafhankelijk te zijn, deze en duizenden andere toepassingen stellen gebruikers in staat hun taken met zelfvertrouwen en soms zelfs trots uit te voeren.

Een nieuw rapport van een toonaangevende beroepsgroep uit de technische industrie spoort technologen aan om verleidelijke fantasieën te negeren. Liever, het rapport suggereert, ontwikkelaars moeten zich concentreren op technologieën die menselijke prestaties ondersteunen en die directer bruikbaar zijn.

In een bloeiende, door automatisering verbeterde wereld, Doorzichtig, handige interfaces kunnen mensen de automatisering laten controleren om het meeste uit het initiatief van mensen te halen, creativiteit en verantwoordelijkheid. De meest succesvolle machines zouden krachtige tools kunnen zijn waarmee gebruikers steeds rijkere taken met vertrouwen kunnen uitvoeren, zoals het helpen van architecten bij het vinden van innovatieve manieren om energiezuinige gebouwen te ontwerpen, en journalisten tools te geven om dieper in gegevens te graven om fraude en corruptie op te sporen. Andere machines kunnen problemen detecteren, zoals onveilige medische aandoeningen en vooringenomenheid bij de goedkeuring van hypotheken. Misschien kunnen ze de verantwoordelijken zelfs adviseren over manieren om dingen op te lossen.

Mensen zijn bedreven in het bouwen van tools die hun creativiteit vergroten - en die tools vervolgens op nog innovatievere manieren te gebruiken dan hun ontwerpers bedoeld hadden. Volgens mij, het is tijd om meer mensen meer van de tijd creatiever te laten zijn, door af te stappen van de alchemie- en astrologiefase van AI-onderzoek.

Technologieontwerpers die de belangrijkste aspecten van de mensheid waarderen en versterken, zullen waarschijnlijk de volgende generatie krachtige tools uitvinden. Deze ontwerpers zullen overschakelen van het proberen om menselijk gedrag in machines te vervangen of te simuleren naar het bouwen van enorm succesvolle applicaties die mensen graag gebruiken.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanuit The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees het originele artikel.