인공 지능이 우리 자신을 더 잘 표현할 수 있는 방법

: By 크리스 리드

방문해 주셔서 감사합니다 InnerSelf.com, 있는 곳에 20,000+ "새로운 태도와 새로운 가능성"을 홍보하는 삶을 변화시키는 기사. 모든 기사는 다음으로 번역됩니다. 30 개 이상의 언어. 확인 매주 발행되는 InnerSelf Magazine과 Marie T Russell의 Daily Inspiration에 게재됩니다. InnerSelf 매거진 1985년부터 출판되었다.

인공 지능이 우리 자신을 표현할 때 어떻게 더 좋게 만들 수 있는지
Shutterstock

다른 사람들에게 우리의 추론을 표현하기 위해 논쟁 할 수있는 능력은 그것이 인간이되는 것의 중요한 특징 중 하나입니다.

논쟁과 토론은 문명 사회와 지적 삶의 초석을 형성합니다. 논쟁의 과정은 정부를 운영하고 과학적 노력을 구조하며 종교적 신념을 수립합니다. 따라서 우리는 인공 지능의 새로운 발전으로 컴퓨터에 이러한 기술을 갖추는 단계가 진행되고 있다고 우려해야합니까?

기술이 우리의 삶을 재구성함에 따라 우리는 모두 새로운 작업 방식과 새로운 상호 작용 방식에 익숙해 져 가고 있습니다. 천년 왕국은 아무것도 알지 못했다. 정부와 사법부는 시민들이 민주적이고 법적 절차에 참여할 수 있도록 기술이 제공하는 잠재력에 눈을 뜨고 있습니다. 일부 정치인은 개별적으로 소셜 미디어가 선거 과정에서 수행하는 막대한 역할을 이해하는 데있어서 게임보다 앞서 있습니다. 그러나 중대한 도전이 있습니다.

하나는 멋지게 Upworthy CEO 인 Eli Pariser와 그의 TED 이야기. 이 글에서 그는 "필터 버블"에 어떻게 살아 가기 시작했는지 설명합니다. Google에서 특정 검색어를 검색 할 때 표시되는 내용은 동일한 용어를 검색 할 때 표시되는 내용과 반드시 동일하지는 않습니다. 폭스 뉴스 (Fox News), 가장 최근의 BBC (BBC)의 미디어 조직은 콘텐츠를 맞춤 설정하고 가장 눈에 띄는 스토리를 선택하기 위해 ID 및 로그인을 사용합니다. 그 결과 우리는 같은 생각을 가진 사람들의 에코 챔버에 자신을 묶을 수있는 위험이 있습니다. 그러나 우리의 논증은 다른 관점에 대한 일방적이고 균형이 맞지 않고 덜 이해됩니다.

{youtube}https://youtu.be/4w48Ip-KPRs{/youtube}
TED / YouTube.

왜 비판적 사고가 중요한가?

또 다른 우려는 뉴스와 정보가 비록 더 방대한 것은 아니지만 신뢰성이 떨어지게되는 방식이다 - 비난과 반기문 인 "가짜 뉴스"지금은 평범한 곳입니다.

이러한 도전에 직면하여 비판적 사고의 기술은 과거보다 더 중요합니다 - 증거를 신속하고 효율적으로 판단하고 평가할 수있는 능력, 에코 챔버 외부로 나가 다른 관점에서 사고하고 통합하는 기능 정보는 종종 팀 단위로 이루어지며 양쪽에서 논쟁의 균형을 이루고 강력하고 방어 가능한 결론에 도달합니다. 이들은 아리스토텔레스 이후 2,000 년 이상 철학 학술 연구의 주제가 된 논쟁의 기술입니다.

XNUMXD덴탈의 논쟁 기술 센터 (ARG-tech)는 철학, 언어학, 심리학에서 인간이 주장하는 방식, 의견이 일치하지 않는 방식, 합의 방식에 이르는 이론을 채택하고 확대하는 것입니다. 모델링, 인식, 가르치며 심지어 인간의 주장에 참여하는 인공 지능 도구.

이 지역의 현대 연구 과제 중 하나는 충분한 데이터를 얻는 것입니다. 인공 지능 기법 깊은 학습 방대한 양의 데이터가 필요하며 견고한 알고리즘을 구축하는 데 도움이 될 수있는 예제를 면밀히 검토해야합니다.

하지만 그러한 데이터를 얻는 것은 정말 힘든 일입니다. 고도로 숙련 된 분석가가 단 몇 분의 논쟁에서 논쟁을 불러 일으키는 방식을 괴롭히는 데 수고를 아끼지 않는 시간을 필요로합니다.

10 년 전보다 ARG-tech는 BBC Radio 4 프로그램을 시작으로, 도덕적 미로, "황금 표준"토론의 예 : 신중하고 측정 된 검토와 함께 감정, 주제 문제에 대해 엄격하고 꽉 찬 논쟁. 엄청난 가치가있는이 데이터는 논쟁 기술에 대한 경험적 근거 연구 프로그램을 제공했습니다.

기술

이러한 까다로운 데이터로 작업한다는 것은 철학 이론에서 대규모 데이터 인프라에 이르기까지 모든 것이 테스트를 거쳤 음을 의미합니다. 2017 년 XNUMX 월, 우리는 BBC Radio Religion & Ethics 부서와 함께 두 가지 유형의 새로운 논증 기술을 배포하기 위해 파일럿을 실행했습니다.

첫 번째는 일련의 "분석"이었습니다. 우리는 수천 개의 개별적인 발언과 모든 발언의 내용 사이에 수천 개의 연결로 구성된 각 Moral Maze 토론의 거대한지도를 작성했습니다. 그런 다음 각지도를 일련의 infographics로 변환하여 알고리즘을 사용하여 가장 중심적인 주제를 결정했습니다 (Google의 페이지 랭크 (PageRank) 연산). 우리는 가장 분열적인 문제와 참가자가 어디에 있었는지를 자동으로 확인하고 충돌이 끓는 시점에 도달했을 때 논쟁의 순간, 지원되는 주장이 얼마나 잘되었는지 등을 확인했습니다.

그 결과, bbc.arg.tech Moral Maze와 함께 처음으로 논쟁에서 실제로 일어나는 것을 이해하는 근거 중심의 방법을 제시합니다.

두 번째 도구는 "토론가"라고 말하면서 Moral Maze의 의자 역할을 맡고 자신 만의 버전을 운영 할 수 있습니다. 그것은 각 참가자가 제공하는 논쟁을 취하고 좋은 논쟁을 위해 자신의 코를 따라 그들을 탐색 할 수 있습니다.

토론 도구는 참가자가 토론을하고 기술을 시험 할 수있게 해줍니다. BBC / 던디 대학교 ARG-tech

두 가지 측면 모두 통찰력을 제공하고 양질의,보다 분명한 반박을 이끌어내는 것을 목표로합니다. 하나는 손으로, 작품은 요약 사실 논증의 기술을 향상시키는 방법에 대한 정보를 제공합니다.

다른 한편으로는 그 기술을 명시 적으로 가르 칠 수있는 기회가 있습니다. 당신의 주장을 시험해 보라. BBC Taster 사이트에 배치 된 프로토 타입은 Moral Maze의 예제를 사용하여 적은 수의 논쟁 기술을 탐색하고 기계에 대해 직접적으로 지혜를 불어 넣을 수 있습니다.

팀 노력

궁극적으로 목표는 논쟁을 통해 우리를 이길 수있는 기계를 만드는 것이 아닙니다. 훨씬 더 흥미 진진한 것은 인공 지능 소프트웨어가 인간의 토론에 기여할 수있는 잠재력입니다. 논쟁의 유형을 인식하고 비평하며 대체 견해를 제시하고 이유를 조사하는 것이 이제 AI의 범위 내에 있습니다.

또한 진정한 가치는 거짓말 쟁이 (arguer), 인간, 기계, 정보 분석에서 비즈니스 관리에 이르는 까다로운 복잡한 상황을 처리하기 위해 협력하는 팀이 있습니다.

그러한 협동적인 "혼합 이니셔티브"추론 팀은 AI와의 상호 작용에 대해 생각하는 방식을 변화시키고 공동의 추론 능력을 바꿀 것입니다.