Kad AI ode doktoru: 'Prepisao bih vam grešku, tri puta dnevno'
Nedostaci umjetne inteligencije: Moramo naučiti kako zaključuje i gdje joj je granica
Većinu današnjih AI-ja trenira se na velikim količinama podataka. Što više informacija imaju, to bolje prepoznaju obrasce. No generalizacija – ono što ljudi intuitivno rade – zahtijeva više od ponavljanja uzoraka. Ljudski mozak ne uči samo iz primjera; on zna kad pravilo vrijedi, a kad ne, odnosno analoško razmišljanje – sposobnost da se razumije kako se jedno pravilo može primijeniti u drugačijem kontekstu. Kad se koriste za analizu pravnih slučajeva, dijagnostiku u medicini ili procjenu rizika u financijama, donesu odluke koje “na papiru” djeluju ispravno, ali zapravo promašuju bit u stvarnim uvjetima. U tim slučajevima AI ne griješi zbog nedostatka znanja, već zbog pogrešnog “razmišljanja”. Tako postoji opasnost da na temelju dobivenih podataka propiše pogrešan lijek ili donese krivu sudsku odluku. No, srećom, zasad se ionako ne koristi u takvim presudnim odlukama. Index