AI's forskning Ruth

Når du forestiller dig AI, hvad ser du så? En menneskelig robot? Når du tænker på en anvendelse af kunstig intelligens i den virkelige verden, hvad tænker du så på? Formentlig autonom kørsel. Når du tænker på de tekniske detaljer ved AI, hvilken tilgang nævner du så? Jeg er villig til at vædde på, at det er dyb læring.

I virkeligheden kommer AI i mange former og former. AI-maskiner går langt ud over humanoide robotter; de spænder fra software, der opdager mobning på sociale medier til bærbare enheder, der overvåger personlige sundhedsrisikofaktorer, til robotarme, der lærer at brødføde lammede mennesker, til autonome robotter, der udforsker andre planeter. De potentielle anvendelser af AI er ubegrænsede: personlig uddannelse, ældrehjælp, dyrelivsadfærdsanalyse, medicinsk rekordminedrift og meget mere.

Vores manglende evne til at værdsætte dette spektrum truer med at holde feltet tilbage. Når vi i fællesskab forestiller os AI som én type ting – hvad enten det er humanoide robotter eller selvkørende biler eller dyb læring – opfordrer vi den næste generation af forskere til udelukkende at være begejstrede for disse snævre ting. Hvis eleverne præsenteres for en homogen pulje af AI-forskningsrollemodeller, så er det en selvopfyldende profeti, at kun elever, der passer ind, bliver i feltet.

Da AI har lokkende brede mulige applikationer, har vi brug for folk med et sammenligneligt bredt sæt af erfaringer og verdensbilleder, der arbejder med AI-problemer. Ville forskerhold, der arbejder med AI-medicinske applikationer, ikke drage fordel af forskere, der er uddannet i biologi? Ville hold, der arbejder med AI-sultreduktion, ikke drage fordel af forskere med førstehåndserfaring i fattige lande? Ville hold, der arbejder på AI-hjælpemidler, ikke drage fordel af forskere med fysiske handicap?

I dag foregår der en masse fascinerende arbejde inden for AI (se AI's sprogproblem), men vi er også lidt i et hjulspor. Vi har haft en tendens til at opdrætte den samme stil af forskere igen og igen - mennesker, der kommer fra lignende baggrunde, har lignende interesser, læser de samme bøger som børn, lærer af de samme tankeledere og i sidste ende laver den samme slags forskning. I betragtning af at AI er et så altomfattende felt og en gigantisk del af vores fremtid, har vi ikke råd til at gøre det længere.

Olga Russakovsky er en postdoc-forsker ved Robotics Institute ved Carnegie Mellon University.

skjule