Этыка штучнага інтэлекту, якая горача змагаецца за ваша законнае права быць выключэннем

Кажуць, з любога правіла ёсць выключэнне.

Аднак праблема заключаецца ў тым, што часта пераважае пастаяннае правіла, і выключэнні, якія трэба прызнаваць і прымаць да ўвагі, практычна не дапускаюцца. Выкарыстоўваецца сярэдні выпадак, нягледзячы на ​​вялікую верагоднасць таго, што на першым плане знаходзіцца выключэнне. Выключэнне не атрымлівае эфірнага часу. Гэта не мае магчымасці быць належным чынам разгледжаным.

Я ўпэўнены, што вы павінны ведаць, пра што я кажу.

Ці спрабавалі вы калі-небудзь атрымаць нейкае індывідуальнае абслугоўванне кліентаў, пры якім да вас бяздумна ставіліся без усялякіх адрозненняў у вашым канкрэтным выпадку і вашых канкрэтных патрэбах?

Гэта, несумненна, здаралася з вамі, верагодна, незлічоную колькасць разоў.

Я збіраюся правесці вас праз трывожную тэндэнцыю, якая ўзнікае наконт таго, як штучны інтэлект (AI) нястомна распрацоўваецца, каб прымусова змясціць усё ў парадыгму адзінага памеру для ўсіх.

Выключэнні альбо не выяўляюцца, альбо выбіраюцца так, каб яны не з'яўляліся выключэннямі. Аснова для гэтага часткова звязана з з'яўленнем машыннага навучання (ML) і глыбокага навучання (DL). Як вы неўзабаве ўбачыце, ML/DL - гэта форма супастаўлення вылічальных шаблонаў, якую "прасцей" распрацаваць і разгарнуць, калі вы хочаце ігнараваць або абыходзіць выключэнні. Гэта вельмі праблематычна і выклікае сур'ёзныя праблемы з этыкай штучнага інтэлекту. Аб маім агульным пастаянным і шырокім асвятленні этыкі штучнага інтэлекту і этычнага штучнага інтэлекту гл спасылка тут і спасылка тут, Проста назваць некалькі.

Усё не павінна быць такім, і, калі ласка, ведайце, што гэта падаграваецца тымі, хто стварае і разгортвае штучны інтэлект, вырашыўшы ігнараваць або прымяншаць апрацоўку выключэнняў у сваіх выдумках штучнага інтэлекту.

Калі правіла выключэнняў

Давайце спачатку распакуем прыроду сярэдняга выпадку ў параўнанні з рэалізацыяй выключэнняў.

Мой улюбёны прыклад такога кшталту блізарукага сярэдніх выпадкаў без выключэнняў яскрава асвятляецца практычна любым эпізодам вядомага і ўсё яшчэ даволі папулярнага тэлесерыяла, вядомага як House, MD (звычайна проста выражаецца як Дом, які ішоў з 2004 па 2012 год і які сёння можна праглядаць у сацыяльных сетках і іншых СМІ). У серыяле быў выдуманы персанаж па імені доктар Грэгары Хаўс, які быў грубым, невыносным і даволі нетрадыцыйным, але ён быў намаляваны як геній медыцыны, здольны выявіць самыя незразумелыя хваробы і недамаганні. Іншым дактарам і нават пацыентам ён не абавязкова спадабаўся, але ён справіўся са сваёй задачай.

Вось як разыгрываўся тыповы эпізод (агульны спойлер!).

Пацыент з'яўляецца ў бальніцы, дзе працуе доктар Хаўс. Першапачаткова ў пацыента назіраюцца даволі агульныя сімптомы, і розныя іншыя лекары па чарзе спрабуюць паставіць дыягназ і вылечыць пацыента. Дзіўна тое, што спробы дапамагчы пацыенту альбо не паляпшаюць неспрыяльныя ўмовы, альбо, што яшчэ горш, усё яшчэ маюць адваротны вынік. Хвораму становіцца ўсё горш і горш.

Паколькі пацыент цяпер разглядаецца як нейкая медыцынская цікаўнасць, і паколькі ніхто іншы не можа высветліць, чым хворы пацыент, да справы прыцягваюць доктара Хаўса. Часам гэта робіцца наўмысна, каб скарыстацца яго медыцынскім майстэрствам, у той час як у іншых выпадках ён чуе пра выпадак, і яго прыроджаныя інстынкты прыцягваюць яго да незвычайных абставінаў.

Паступова высвятляецца, што ў пацыента вельмі рэдкае захворванне. Толькі доктар Хаўс і яго каманда лекараў-інтэрнаў могуць гэта высветліць.

Цяпер, калі я падзяліўся з вамі асноўнай сюжэтнай лініяй эпізодаў, давайце паглыбімся ў атрыманыя ўрокі, якія ілюструюць прыроду сярэдняга выпадку супраць выключэнняў.

Выдуманыя гісторыі распрацаваны, каб прадэманстраваць, як нестандартнае мысленне часам можа не дапусціць мэты. Усе астатнія лекары, якія спачатку спрабуюць дапамагчы пацыенту, затуманеныя ў працэсе мыслення. Яны хочуць прымусова ўвесці сімптомы і прадстаўленыя аспекты ў звычайны медыцынскі дыягназ. Пацыент - толькі адзін з многіх, якіх яны, як мяркуецца, бачылі раней. Абследуйце пацыента, а затым прызначыце тыя ж метады лячэння і медыцынскія рашэнні, якія яны неаднаразова выкарыстоўвалі на працягу сваёй медыцынскай кар'еры.

Памыйце, прамыйце, паўтарыце.

У пэўным сэнсе можна апраўдаць такі падыход. Хутчэй за ўсё, большасць пацыентаў будуць мець найбольш распаўсюджаныя захворванні. Дзень за днём гэтыя лекары сутыкаюцца з аднымі і тымі ж медыцынскімі праблемамі. Можна выказаць здагадку, што пацыенты, якія паступаюць у бальніцу, сапраўды знаходзяцца на медыцынскім канвееры. Кожны з іх выконвае стандартызаваныя пратаколы бальніцы, як быццам яны з'яўляюцца часткай вытворчага або зборачнага прадпрыемства.

Пераважае сярэдні выпадак. Гэта не толькі звычайна падыходзіць, але таксама дазваляе бальніцы і медыцынскаму персаналу адпаведна аптымізаваць свае медыцынскія паслугі. Выдаткі могуць быць зніжаны, калі вы распрацуеце медыцынскія працэсы для апрацоўкі звычайнага выпадку. Ёсць даволі вядомая парада, якую часта ўбіваюць у галаву студэнты-медыкі, а менавіта: калі вы чуеце гукі капытоў з вуліцы, хутчэй за ўсё, вы думаеце пра каня, а не пра зебру.

Эфектыўна, прадуктыўна, вынікова.

Пакуль у сярэдзіну не пракрадзецца выключэнне.

Магчыма, зебра з заапарка ўцякла і паблукала па вашай вуліцы.

Ці азначае гэта, што выключэнні павінны быць правілам і мы павінны пакінуць у баку правіла сярэдняга выпадку замест таго, каб засяродзіцца выключна на выключэннях?

Вам было б цяжка сцвярджаць, што ўсе нашы паўсядзённыя сустрэчы і паслугі павінны быць сканцэнтраваны на выключэннях, а не на звычайных выпадках.

Звярніце ўвагу, што я не раблю такой прапановы. Я сцвярджаю, што мы павінны гарантаваць, што выключэнні дазволеныя, і што мы павінны распазнаваць, калі ўзнікаюць выключэнні. Я згадваю гэта таму, што некаторыя эксперты схільныя гучна заяўляць, што калі вы прыхільнік прызнання выключэнняў, то, такім чынам, вы павінны быць супраць распрацоўкі для сярэдняга выпадку.

Гэта ілжывая дыхатамія.

Не ўпадайце.

Мы можам з'есці наш пірог і таксама яго з'есці.

Абгрунтаванне права быць выключэннем

Далей я, магчыма, прывяду невялікі шок, які звязвае ўсё гэта з расце выкарыстаннем штучнага інтэлекту.

Сістэмы штучнага інтэлекту ўсё часцей ствараюцца так, каб канцэнтравацца на сярэднім выпадку, часта за выключэннем або ў шкоду распазнаванню выключэнняў.

Вы можаце быць здзіўлены, даведаўшыся, што гэта адбываецца. Большасць з нас можа выказаць здагадку, што, паколькі штучны інтэлект з'яўляецца формай камп'ютэрнай аўтаматызацыі, прыгажосць аўтаматызацыі ў тым, што вы звычайна можаце ўключыць выключэнні. Звычайна гэта можна зрабіць з меншымі выдаткамі, чым калі б вы выкарыстоўвалі чалавечую працу для выканання падобнай паслугі. Што тычыцца чалавечай працы, гэта можа быць дарагім або занадта высокім, каб мець усе віды працоўнай сілы, якія могуць працаваць з выключэннямі. Рэчы нашмат прасцей кіраваць і ставіць на месца, калі вы можаце выказаць здагадку, што ўсе вашы кліенты або кліенты сярэдняга калібра. Але пры выкарыстанні камп'ютэрызаваных сістэм мяркуецца, што ёсць выключэнні. Зыходзячы з гэтага спосабу мыслення, мы павінны бурна заўзець за больш камп'ютэрызаваныя магчымасці, якія выходзяць на першы план.

Лічыце гэта галаваломкай, якая зашкальвае, і знайдзіце хвілінку, каб паразважаць над гэтым хвалюючым пытаннем: Як штучны інтэлект, які ў іншых выпадках лічыцца лепшым у аўтаматызацыі, можа няўмольна крочыць па звыклым і безвыключным шляху, які, па іроніі лёсу або нечакана, як мы сабе ўяўлялі, будзе ісці ў зусім процілеглым кірунку?

адказ: Аднак машыннае навучанне і глыбокае навучанне пераводзяць нас у невыключнае існаванне ня таму што мы павінны абавязкова прайсці гэты шлях (мы можам зрабіць лепш).

Давайце распакуем гэта.

Выкажам здагадку, што мы вырашылі выкарыстаць машыннае навучанне, каб распрацаваць штучны інтэлект, які будзе выкарыстоўвацца для высвятлення медыцынскіх дыягназаў. Мы збіраем кучу гістарычных дадзеных пра пацыентаў і іх медыцынскія абставіны. ML/DL, які мы стварылі, спрабуе правесці вылічальнае супастаўленне шаблонаў, якое будзе вывучаць сімптомы пацыентаў і адлюстроўваць чаканае захворванне, звязанае з гэтымі сімптомамі.

Грунтуючыся на атрыманых дадзеных, ML/DL матэматычна вызначае, што такія сімптомы, як насмарк, боль у горле, галаўныя болі і боль, моцна звязаны з прастудай. Бальніца вырашыла выкарыстоўваць гэты штучны інтэлект для папярэдняга абследавання пацыентаў. Безумоўна, пацыенты, якія паведамляюць аб гэтых сімптомах пры першым звароце ў бальніцу, атрымліваюць «дыягназ» як верагодная звычайная прастуда.

Пераключыўшы перадачы, давайце дадамо ўсяму гэтаму свайго роду штрых доктара Хаўса.

Пацыент прыходзіць у бальніцу і яму ставіць дыягназ з дапамогай ІІ. AI паказвае, што ў пацыента, здаецца, звычайная прастуда на аснове сімптомаў насмарку, болі ў горле і галаўнога болю. Пацыенту даюцца, здавалася б, прыдатныя рэцэпты і медыцынскія парады па барацьбе з прастудай. Усё гэта з'яўляецца неад'емнай часткай сярэдняга падыходу, які выкарыстоўваецца пры распрацоўцы ІІ.

Аказваецца, гэтыя сімптомы ў пацыента назіраюцца на працягу некалькіх месяцаў. Эксперт па рэдкіх захворваннях і харчаванню разумее, што гэтыя ж сімптомы могуць быць адлюстраваннем уцечкі спіннамазгавой вадкасці (ліквора). Спецыяліст лечыць пацыента з дапамогай розных хірургічных працэдур, звязаных з такімі ўцечкамі. Пацыент вылечваецца (дарэчы, гэтая выдатная гісторыя пра пацыента з уцечкай ліквора, у якога першапачаткова дыягнаставалі звычайную прастуду, заснавана на рэальным медыцынскім выпадку).

Зараз мы вернемся да гэтай медыцынскай сагі.

Чаму штучны інтэлект, які рабіў папярэдні скрынінг, не змог вызначыць, што ў пацыента можа быць гэта рэдкае захворванне?

Адзін з адказаў заключаецца ў тым, што калі навучальныя даныя, якія выкарыстоўваюцца для распрацоўкі ML/DL, не ўтрымліваюць такіх асобнікаў, у іх не будзе нічога, з чым можна было б супаставіць вылічальны шаблон. Пры адсутнасці даных, якія ахопліваюць выключэнні з правілаў, само агульнае правіла або сярэдні выпадак будзе лічыцца бездакорным і прымяняцца без якіх-небудзь ваганняў.

Іншая магчымасць заключаецца ў тым, што ў гістарычных дадзеных быў, скажам, выпадак гэтай рэдкай уцечкі СМЖ, але гэта быў толькі адзін канкрэтны выпадак і ў гэтым сэнсе выкід. Астатнія дадзеныя былі матэматычна блізкія да ўстаноўленага сярэдняга выпадку. Тады ўзнікае пытанне, што рабіць з так званым выкідам.

Майце на ўвазе, што барацьба з гэтымі выкідамі - гэта пытанне, які рэзка адрозніваецца ад таго, як распрацоўшчыкі штучнага інтэлекту могуць вырашыць змагацца са з'яўленнем чагосьці за межамі вызначанага сярэдняга выпадку. Не існуе неабходнага падыходу, які распрацоўшчыкі штучнага інтэлекту павінны выкарыстоўваць. Гэта крыху накшталт Дзікага Захаду адносна таго, што любы распрацоўшчык штучнага інтэлекту можа зрабіць у тым ці іншым выпадку, калі іх намаганні па распрацоўцы ML/DL выклікаюць выключэнне.

Вось мой спіс спосабаў, якімі часта з'яўляюцца гэтыя выключэнні недарэчна апрацоўваецца:

• Выключэнне разглядаецца як памылка
• Выключэнне лічыцца нявартым
• Выключэнне лічыцца прыстасаваным да «нормы»
• Выключэння ўвогуле не заўважана
• Выключэнне было заўважана, але папросту праігнаравана
• Выключэнне заўважылі, а потым забыліся
• Выключэнне заўважана і схавана ад вачэй
• І г.д.

Распрацоўшчык штучнага інтэлекту можа вырашыць, што рэдкасць - не больш чым памылка ў дадзеных. Гэта можа здацца дзіўным, што нехта думае так, асабліва калі вы паспрабуеце ачалавечыць гэта, напрыклад, уявіўшы, што пацыент з уцечкай СМЖ - гэта адзіны асобнік. Аднак ёсць моцная спакуса, што калі ўсе вашы дадзеныя па-за кантэкстам кажуць адно, магчыма, складаюцца з тысяч і тысяч запісаў і ўсе яны збліжаюцца да сярэдняга выпадку, з'яўленне адной дзіўнай часткі дадзеных можа лёгка (ляніва!) можна вытлумачыць як адкрытую памылку. Затым «памылка» можа быць адкінута распрацоўшчыкам штучнага інтэлекту і не ўлічваецца ў сферы таго, на чым навучаецца ML/DL.

Яшчэ адным спосабам справіцца з выключэннем было б вырашыць, што гэта нявартая справа. Навошта турбавацца аб адной рэдкасці, калі вы, магчыма, спяшаецеся запусціць і запусціць ML/DL? Выкіньце выкід і ідзіце далей. Ніякая думка не абавязкова ідзе да наступстваў у далейшым.

Яшчэ адзін падыход прадугледжвае ўключэнне выключэння ў астатнюю частку звычайнага асяроддзя. Распрацоўшчык штучнага інтэлекту змяняе даныя, каб яны адпавядалі астатняй норме. Таксама існуе верагоднасць таго, што распрацоўшчык штучнага інтэлекту можа не заўважыць, што існуе выключэнне.

ML/DL можа паведаміць, што было выяўлена выключэнне, пасля чаго распрацоўшчык штучнага інтэлекту павінен праінструктаваць ML/DL аб тым, як матэматычна абыходзіцца з выкідам. Распрацоўшчык штучнага інтэлекту можа змясціць гэта ў спіс спраў, а потым забыцца пра тое, каб справіцца з гэтым, або можа проста ігнараваць гэта і г.д.

Увогуле, выяўленне і вырашэнне выключэнняў, калі справа даходзіць да штучнага інтэлекту, не мае ніякага канкрэтна абумоўленага або пераканаўча збалансаванага і аргументаванага падыходу само па сабе. Да выключэнняў часта ставяцца як да нявартых ізгояў, а сярэдні выпадак - пераважны пераможца. Справа з выключэннямі складаная, можа заняць шмат часу, патрабуе падабенства спрытных навыкаў распрацоўкі штучнага інтэлекту, а ў адваротным выпадку гэта клопаты ў параўнанні з складаннем рэчаў у шыкоўную матыльку ўніверсальнага памеру.

У пэўнай ступені менавіта таму этыка штучнага інтэлекту і этычны штучны інтэлект з'яўляюцца такой важнай тэмай. Правілы этыкі штучнага інтэлекту прымушаюць нас заставацца пільнымі. Тэхнолагі штучнага інтэлекту часам могуць быць заклапочаныя тэхналогіямі, асабліва аптымізацыяй высокіх тэхналогій. Яны не абавязкова ўлічваюць больш шырокія грамадскія наступствы.

Акрамя прымянення прынцыпаў этыкі штучнага інтэлекту ў цэлым, існуе адпаведнае пытанне аб тым, ці павінны мы мець законы, якія б рэгулявалі розныя віды выкарыстання штучнага інтэлекту. На федэральным, дзяржаўным і мясцовым узроўнях прымаюцца новыя законы, якія тычацца дыяпазону і характару таго, як трэба распрацоўваць ІІ. Намаганні распрацаваць і прыняць такія законы паступова.

У гэтай канкрэтнай дыскусіі пра ролю выключэнняў прыходзіць правакацыйная кропка гледжання, што, магчыма, павінна быць законнае права, звязанае з выключэннем. Магчыма, адзіны жыццяздольны спосаб атрымаць добрасумленнае прызнанне чалавека, які, магчыма, з'яўляецца выключэннем, заключаецца ў выкарыстанні доўгай рукі закона.

Увесці новы від правоў чалавека.

Права лічыцца выключэннем.

Разгледзім гэтую прапанову: «Права быць выключэннем не азначае, што кожны чалавек is выключэнне, але калі рашэнне можа нанесці шкоду суб'екту рашэння, асоба, якая прымае рашэнне, павінна ўлічваць магчымасць таго, што суб'ект можа быць выключэннем. Права быць выключэннем прадугледжвае тры складнікі: шкоду, індывідуалізацыя, і нявызначанасць. Асоба, якая прымае рашэнні, павінна выбраць прычыненне шкоды толькі тады, калі яны разгледзелі, ці адпаведнае індывідуальнае рашэнне і, што вельмі важна, нявызначанасць, якая суправаджае кампанент рашэння, які кіруецца дадзенымі. Чым большая рызыка прычынення шкоды, тым больш сур'ёзны разгляд» (Сара Сэн, у даследчай працы пад назвай Права быць выключэннем у працэсе прыняцця рашэнняў на аснове дадзеных, MIT, 12 красавіка 2022 г.).

У вас можа ўзнікнуць спакуса выказаць здагадку, што мы ўжо маем такое права.

Не абавязкова. Згодна з даследчай працай, верагодным найбольш блізкім міжнародна прызнаным правам чалавека можа быць індывідуальная годнасць. У тэорыі меркаванне аб тым, што павінна быць прызнанне годнасці чалавека і яго асаблівай унікальнасці, сапраўды змяшчае вас у поле патэнцыйнага выключнага права чалавека. Адно з сумневаў заключаецца ў тым, што існуючыя законы, якія рэгулююць сферу годнасці, лічацца даволі туманнымі і празмерна падатлівымі, такім чынам, не прыстасаванымі да канкрэтнай юрыдычнай канструкцыі права на выключэнне.

Тыя, хто выступае за новае права, якое складаецца з права чалавека быць выключэннем, будуць сцвярджаць, што:

• Такое права ў значнай ступені законна прымусіла б распрацоўшчыкаў штучнага інтэлекту відавочна спраўляцца з выключэннямі
• Кампаніі, якія ствараюць штучны інтэлект, былі б больш юрыдычна адказнымі за тое, каб не мець справу з выключэннямі
• AI, верагодна, будзе лепш збалансаваным і больш надзейным у цэлым
• Тым, хто выкарыстоўвае штучны інтэлект або падвяргаецца штучнаму інтэлекту, было б лепш
• Калі штучны інтэлект не прымае выключэнняў, судовы зварот будзе магчымым
• Вытворцы штучнага інтэлекту таксама будуць у лепшым становішчы (іх штучны інтэлект будзе ахопліваць больш шырокае кола карыстальнікаў)
• І г.д.

Тыя, хто выступае супраць новага права, пазначанага як права чалавека быць выключэннем, схільныя казаць:

• Існуючыя правы чалавека і законныя правы дастаткова ахопліваюць гэта, і няма неабходнасці ўскладняць справы
• На плечы вытворцаў штучнага інтэлекту ляжа непамерны цяжар
• Намаганні па стварэнні штучнага інтэлекту стануць даражэйшымі і, як правіла, запаволіць развіццё штучнага інтэлекту
• Узнікнуць ілжывыя чаканні, што ўсе будуць патрабаваць, каб яны былі выключэннем
• Само права, несумненна, падвяргалася б розным інтэрпрэтацыям
• Тыя, хто выйграе больш за ўсё, будзе прафесія юрыста, калі судовыя справы імкліва растуць
• І г.д.

Карацей кажучы, апазіцыя такому новаму праву звычайна сцвярджае, што гэта гульня з нулявой сумай і што законнае права быць выключэннем будзе каштаваць даражэй, чым гэта прыносіць карысць. Тыя, хто лічыць, што такое новае права неабходна разумна, схільныя падкрэсліваць, што гэта не гульня з нулявой сумай і што ў канчатковым выніку выйграюць усе, у тым ліку тыя, хто стварае ІІ, і тыя, хто выкарыстоўвае ІІ.

Вы можаце быць упэўнены, што гэтыя дэбаты, якія ахопліваюць юрыдычныя, этычныя і грамадскія наступствы, звязаныя з ІІ і выключэннямі, будуць гучнымі і настойлівымі.

Самастойныя аўтамабілі і важнасць выключэнняў

Разгледзім, як гэта прымяняецца ў кантэксце аўтаномных сістэм, такіх як аўтаномныя транспартныя сродкі і беспілотныя аўтамабілі. Ужо гучалі розныя крытычныя заўвагі наконт звычайнага мыслення пры распрацоўцы штучнага інтэлекту для беспілотных аўтамабіляў і аўтаномных транспартных сродкаў.

Напрыклад, спачатку вельмі нешматлікія канструкцыі беспілотных аўтамабіляў прыстасоўваліся да людзей з некаторымі фізічнымі недахопамі або парушэннямі. Не надта задумваліся над тым, каб больш шырока ахопліваць поўны спектр патрэб гоншчыкаў. У цэлым, гэта ўсведамленне павялічылася, хоць па-ранейшаму выказваюцца заклапочанасць наконт таго, ці дастаткова гэта прайшло і наколькі шырока гэта прынята, як гэта павінна быць.

Іншы прыклад сярэдняга выпадку супраць выключэння звязаны з чымсьці, што можа заспець вас знянацку.

Ці гатовыя вы?

Дызайн і разгортванне многіх сучасных сістэм кіравання штучным інтэлектам і беспілотных аўтамабіляў, як правіла, робяць маўклівую або негалосную здагадку, што дарослыя будуць ездзіць на самакіравальнай машыне. Мы ведаем, што калі за рулём знаходзіцца чалавек-кіроўца, у транспартным сродку, вядома, знаходзіцца дарослы, па вызначэнні, бо звычайна атрыманне вадзіцельскіх правоў залежыць ад таго, што ён дарослы (ну, ці амаль). Для беспілотных аўтамабіляў, якія маюць штучны інтэлект, які выконвае ўсё кіраванне, няма неабходнасці ў прысутнасці дарослых.

Справа ў тым, што мы можам дазволіць дзецям ездзіць у аўтамабілях самастойна без прысутнасці дарослых, прынамсі, гэта магчыма ў выпадку цалкам аўтаномных беспілотных аўтамабіляў з штучным інтэлектам. Вы можаце адправіць сваіх дзяцей у школу раніцай, скарыстаўшыся беспілотным аўтамабілем. Замест таго, каб вам даводзілася падвозіць дзяцей або карыстацца кіроўцам-чалавекам у сэрвісе сумесных паездак, вы можаце проста пасадзіць дзяцей у беспілотны аўтамабіль і адвезці іх у школу.

Не ўсё вясёлкава, калі справа даходзіць да таго, што дзеці ездзяць самастойна ў беспілотных аўтамабілях.

Паколькі больш няма неабходнасці ў прысутнасці дарослых у аўтамабілі, гэта азначае, што дзеці таксама больш не будуць адчуваць уплыў або, скажам так, кантроль з боку прысутнасці дарослых. Дзеці звар'яцеюць і разарвуць салон беспілотных аўтамабіляў? Ці будуць дзеці спрабаваць падняцца або дацягнуцца да вокнаў беспілотнага аўтамабіля? Якія яшчэ тыпы выхадак яны могуць рабіць, што можа прывесці да траўмаў і сур'ёзнай шкоды?

Я асвятляў гарачыя дэбаты наконт ідэі, каб дзеці каталіся ў адзіноце на беспілотных аўтамабілях, гл. спасылка тут. Некаторыя кажуць, што гэтага нельга дапускаць ніколі. Некаторыя кажуць, што гэта непазбежна, і нам трэба высветліць, як лепш за ўсё зрабіць гэта.

заключэнне

Давайце вернемся да галоўнай тэмы сярэдняга выпадку супраць выключэння.

Здаецца, мы ўсе згодныя з тым, што заўсёды будзе выключэнне з правілаў. Пасля таго, як правіла было сфарміравана або вызначана, мы павінны шукаць выключэнні. Калі мы сутыкаемся з выключэннямі, нам варта падумаць, да якога правіла гэтае выключэнне, верагодна, прымяняецца.

Многія з штучнага інтэлекту, якія распрацоўваюцца сёння, сфарміраваны вакол фармулявання правілаў, у той час як праблемы, звязаныя з выключэннямі, як правіла, забываюць і адмахваюцца ад іх.

Для тых, хто любіць быць крыўдлівым і казаць, што няма выключэнняў з правілаў, што заўсёды ёсць выключэнні з правілаў, я хацеў бы прызнаць, што гэты досціп здаецца разумовай галаваломкай. А менавіта, як мы можам мець правіла, што заўсёды ёсць выключэнні, але гэтае правіла, здаецца, не прымяняецца да правіла, што заўсёды ёсць выключэнні з правіла?

Закручвае галаву.

На шчасце, няма неабходнасці празмерна ўскладняць гэтыя цвярозыя справы. Спадзяюся, мы можам жыць з зручным і жыццёва важным правілам вялікага пальца, на якое мы павінны звяртаць увагу і прымаць выключэнні з кожнага правіла.

Гэта вырашае сітуацыю, так што давайце зараз папрацуем над гэтым.