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人工智能在不断发展和完善 但人们必须记住 他们仍然必须监督技术以获得最佳结果

2021-09-22 22:05:05 科技 来源:
导读 如今,人们正在将技术应用到生活和商业的方方面面,从智能手机到将在物联网(IoT)中普及的监控和通信设备。虽然这些技术简化了许多事情,但

如今,人们正在将技术应用到生活和商业的方方面面,从智能手机到将在物联网(IoT)中普及的监控和通信设备。虽然这些技术简化了许多事情,但人们在处理在线事务时,却大大忽略了人为因素和常识性风险控制协议保护我们资源的必要性。个人没有充分考虑同事、同事和朋友的能力、期望和个性。

我们听到更多关于机器学习和人工智能的信息。只能假设我们的电脑和设备会变得更强大,但它们会变得更智能吗?虽然有些人可能会说计算机变得越来越聪明,但人工智能仍然是纯粹的人工。这就是人的因素发挥作用的地方。如果我们采用机器对机器(M2M)和自动机器学习作为我们的最终目标,我们将会萎缩。

技术过度自信?

最近,我们看到了很多高调的例子,这些例子说明了当我们让技术占据主导地位时会出现什么问题(即目标和索尼黑客,这两者都是过度自信的结果)。没必要这样。简而言之,计算机不是万能药。他们解决不了自己不懂的问题,也就意味着人的因素是不可或缺的。不管我们的电脑有多强大,多强大,领导和操作人员总是有必要告诉电脑该做什么,该找什么,什么时候该做什么,该如何应对。

我不相信通过给予机器更多的控制权,我们会像电影《终结者》那样不可避免地与机器开战。但我们真的想授权。谁是机器或人?

数据赋予人和机器力量。

作为人类,我们在过去几年中输入和存储的数据比历史上还要多。在互联计算机的帮助下,我们用复杂的算法做到了这一点,这产生了大数据及其所有好处。大数据有潜力在无数方面帮助人类。疾病可以治愈,全球变暖可以更容易暴露,动物灭绝可以减少,世界水供应可能增加。得益于大数据、云计算和人类以指挥、控制和协调的形式进行的领导,人类更接近于解决几乎所有的世界问题。

就像这些数据对我们有启发一样,它们也让我们的计算机变得更有用,但是计算机是从重复的输入中学习的,我们有责任不要对与它们的交互失去信心。计算机可以找到模式,分析模式,并自动填充预测。

例如,病人去看医生。医生认为他的新数字病历系统完全准确,不需要询问患者可能服用的任何新药或补充剂。医生开了一种新药,与病人电子病历中没有列出的药物相互作用。患者之间的互动非常不好,最后进了医院。像这样的案件现在每天都在发生,只是冰山一角。

监督仍然是必要的。

虽然数据和网络让我们的生活变得更轻松,但我们仍然需要人为因素来仔细检查电脑。我们需要在游戏中保持领先,这归结于每次都遵循以下政策、程序和流程。

作为一名经验丰富的风险经理,我很惊讶他们在涉足网络空间时竟如此粗心。人们愿意搜索、分享和购物,不管谁在看或潜伏。“看不见,心不在焉”似乎放松了人们的决心,因为他们向任何可能潜伏在网络阴影中的人提供数据,而不用担心。我们不仅容易点击和点击,我们每天都在泄露信息和制造虚假信息,而且我们还通过自满使我们的网络生活进一步复杂化。

政策、程序、流程、清单等。存在的目的是让我们在复杂的操作和/或压力时期保持专注,这样我们就能成功地完成手头的任务。随着我们的前进,继续参与是至关重要的,因为另一个现实是,我们可以一键谦卑,甚至更糟。

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