С философской точки зрения, машинное обучение изменило методы (эпистемологию) компьютерных наук, превратив их из формальных (таких как математика с ее фетишем для дедукции) в нечто более эмпирическое, такое как медицина.
Как ребенок-знаменитость науки, информатика переживала свои взлеты и падения под влиянием всех других наук и техники.
Ze – молодая дисциплина, и она показала очень хорошие результаты. Давайте немного сбавим обороты его, даже у Кристины была своя порочная фаза (мы все согласились, что Dirrty никогда не было, хорошо?).
Как и почти все принцессы-мышкетеры, эта вундеркинд (информатика) должна избавиться от взгляда соседской девчонки. Однако в данном случае ze находится за пределами Лас-Вегаса: ze вот-вот станет миссис Федерлайн.
Hir любимый наркотик: мощность компьютера. Сэм Луфти на фото: глубокое обучение.
Хотя до появления Skynet или VIKI может пройти еще несколько световых лет, согласно исследованиям, это похоже на Бритни 2004 года.
Как я могу почувствовать, что что-то не так с информатикой?
Я парень с 12 шагами, этой весной мне исполнится 12 лет, в основном синхронно с моей высшей силой, большую часть времени в фургоне. Поверьте мне, когда я говорю, что по компьютерным наукам не хватает некоторых собраний.
Это не просто мое безумное мнение бывшего наркомана. Некоторые влиятельные лица в этой области также выражают свои опасения. Прочтите специально вещи, которые пугают Рэйчел Томас об исследованиях ИИ, расплывчатость науки о данных Томаса Нилда или Гэри Маркуса герменевтическая природа глубокого обучения.
Я думаю, очень важно, чтобы мы сделали перерыв на сигарету и насладились статус-кво компьютерных наук и нашим модусом вивенди в качестве технических специалистов. Просто потому, что... компьютерные технологии стали такими же важными, как энергетические напитки, пилинг или солнцезащитный крем.
Как учила нас славная сеть A&E Network примерно в 1000 эпизодах «Вмешательства», путь к реабилитации начинается с телекамер, следящих за наркоманами, которые проделывают всевозможные выходки, затем история, стоящая за их зависимостью, затем организация вмешательства, еще несколько выходок и, наконец, колодец. заслуженное вмешательство: наркоман, похищенный родственниками, и интервенционист, несколько душераздирающих писем, прочитанных созависимым, и страшный ультиматум.
Хотя еще слишком рано выбирать реабилитационные центры для компьютерных наук, по крайней мере, мы все можем выразить, как ее зависимость заставляет нас чувствовать себя, и попытаться вернуться в прошлое, чтобы увидеть, где все начало портиться.
Я думаю, мы можем согласиться с тем, что нам следует пойти с Кэнди Финниган в качестве интервента (не в обиду Кену Сили или папе Джеффу ВанВондерену).
Я полагаю, госпожа Томас уже написала свое письмо. Тон у нее сладкий. Если бы это был настоящий эпизод A&E, Томас был бы любящим родственником, который сумел включить «Я люблю тебя всем своим сердцем».
Наоборот, у меня была бы полиция на быстром наборе, возможно, электрошокер, и я бы попросил деньги или что-то обратно.
Кроме того, будучи наркоманом, я могу быть довольно суров с другими наркоманами. С нами всегда надо прорубаться через ерунду.
Мы очень манипулятивны и почти социопатичны, когда дело касается нас и наших наркотиков.
Следовательно, вас не должно удивлять, что мое письмо о вмешательстве в информатику немного резче, чем письмо госпожи Томас. Это начинается примерно так:
Уважаемые компьютерные науки.
Мы знаем друг друга уже почти 20 лет. У нас было несколько веселых моментов, мы смеялись, мы плакали, это был взрыв. Ты любовь всей моей жизни.
Однако за последние несколько лет я видел, как вы принимаете некоторые решения, которые мне не нравятся. Вы приняли решения, которые причинили мне боль.
С тех пор, как вы подключились к Deep Learning, вы стали настоящей стервой.
Это делает вашу работу неряшливой и небрежной. Вы превратились в расиста, сексиста, патриархального ублюдка, который отказывается брать на себя ответственность.
Ты превратилась в простую стерву, которая широко раздвигает ноги для увеличения десятичной точности. Вы стали знатоком точности.
Я знаю, что вы прячете свою неуверенность под графическими процессорами, чтобы скрыться от своей посредственности. Вы всего лишь тень элегантной, независимой и революционной науки, в которую я влюбился.
Это только вопрос времени, когда вы кого-нибудь убьете.
Я выполню этот пост в рамках вмешательства неотложной помощи. Во-первых, я воспользуюсь фильмом «Превосходство» режиссера Уолли Пфистера, чтобы показать некоторые выходки компьютерных наук в процессе глубокого обучения. Затем мы увидим биографический фильм о компьютерных наукахи, наконец, я вброшу еще ещё дрянные выходки просто ради нездорового любопытства (для рейтингов, конечно), чтобы завернуть его с некоторой пищей для размышлений.
Трансцендентность и фундаментальность компьютерных ученых
Если вы покажете этот фильм большинству ученых-компьютерщиков, они сочтут его довольно безобидным. Большинство рецензий сосредоточены на общем отсутствии в фильме эмоций, связности или воображения, а некоторые даже на правдоподобии технологии.
Тем не менее, ни один из просмотренных мной обзоров не акцентирует внимание на том, что во всем фильме есть только две женщины, почти нет афроамериканцев (кроме Моргана Фримена, очевидно), нет латиноамериканок, квир, коренных американцев. Всего пара деревенщин, один азиат с не более чем 3 строчками.
Начнем с крутого парня, изгоя: Бри Кейт Мары,радикальной антитехнологической активистки RIFT, с сумасшедшими жесткими платиновыми волосами, и желание похитить профессора. Она имеет степень бакалавра компьютерных наук и стажировалась в Caster's по крайней мере на лето. Она изменила свое мнение, увидев, как обезьяна не может справиться с оцифровкой (жестокое обращение с животными — это не круто, хорошо?).
В противоположном углу у вас есть самый простой доктор Кастер и его обычная жена Эвелин. Можем ли мы доверить будущее человечества женщине, которая носит только балетки и никогда не носит серьги? Или спаситель человечества какой-то чувак, который одевается как грустный Оливер Твист?
Это секс-видео, которое никто не хочет смотреть.
По крайней мере, у Кейт Мары был сумасшедший взгляд, она командовала бригадой удивительно молчаливых, горячих наемников, состоящих исключительно из мужчин (с одним черным парнем на побегушках).
У нее есть небольшая татуировка на шее с надписью: да, я однажды занималась сексом втроем в колледже, и да, я была в Юго-Восточной Азии.
Фильм начинается с похожей на TED конференции доктора Уилла Кастера (Джонни Депп), играющей в риторику техно-экспертов и пережившей попытку убийства с помощью радиоактивной пули. Джонни Деппу нужно около 25 минут, чтобы умереть.
Во время его агонии его блестящая и набожная жена-компьютерщик (которую играет Ребекка Холл) и его лучший друг профессор доктор Макс Уотерс, которого играет Пол Беттани (который все время хотел поиметь миссис Кастер), сопоставляют его мозговые волны с компьютером. (используя то, что мы можем интерпретировать как некоторую стратегию контролируемого обучения) в попытке оцифровать Кастер.
Его подключают, и он тут же требует загрузить его в интернет для доступа к финансовым рынкам, научным базам данных и т. д.
Пол Беттани говорит, что ни за что, он не милый доктор Кастер. Миссис Кастер влюбилась. Она закатывает истерику, выгоняет Пола Беттани и, движимая предвзятостью подтверждения, бандой братьев Кейт Мара за углом и силой любви, нарушает все протоколы безопасности и развертывает систему (ИИ доктор Кастер) в сети, даже не выполняя унитарный тест.
Миссис Кастер требуется остаток фильма, чтобы понять, возможно, что ИИ в конце концов не был ее мужем.
К концу фильма у нас есть: (1) событие, уничтожившее все существующие технологии; (2) больше не будет доступа к причудливым наноботам, созданным доктором Уиллом Кастером для уничтожения загрязнения, лечения инвалидности и смертельных травм; и (3) этот причудливый квантовый компьютер, на котором работает Джонни Депп, не годится.
По словам Рейчел Томас, легко не чувствовать себя ответственным (беспокойство номер 2), особенно если это любовь всей вашей жизни.
Кроме того, обратите внимание, что доктор Кастер сделал миссис Кастер невероятно богатой за одну ночь: она пошла и купила целый город и ввела в эксплуатацию 6-уровневый подземный исследовательский центр. Где была налоговая? Серьезно, ты можешь просто купить город за ночь?
Проходит около года, и в городе солнечные батареи никому не нужны. Этот город демократический или республиканский? Там хоть выборы есть?
Кроме того, доктор Кастер воспользовался тем, что инвалиды вселились в них, якобы исцеляя их. Позже он нанимает их в качестве рабочих и использует как пушечное мясо.
Через два года Caster Industries получила военные контракты, построила квантовый компьютер и готова к демонстрациям.
Когда правительство, наконец, отвечает, они посылают взвод солдат, одного агента ФБР (которого играет Киллиан Мерфи) и Моргана Фримена. Кажется, они больше против мальчиков Кейт Мары, чем против доктора Кастер.
Тем временем, чтобы заполучить единственный лагерь ИГИЛ в Афганистане, армия США сбросила мать всех бомб. Разве это не пример беспокойства госпожи Томас номер 5: (для больших компаний нет ответственности)?
Биографический фильм о компьютерных науках
Информатика добилась славы, как и некоторые дети-знаменитости. Ze много раз изобретал себя заново.
Ze родилась в 1940-х годах и с самого начала использовала ее героически, взламывая машину Enigma и ускоряя космическую гонку (назовем ее этапом Ширли Темпл).
С 1960-х годов Ze сделал блестящий бизнес для себя карьеры, переключившись с мэйнфреймов на персональные компьютеры и мобильные технологии (поговорим о том, чтобы избавиться от детского жира). Назовем это фазой Дакоты Фаннинг.
На этапе Дакоты Фаннинг ze получил вклад в вычислительные науки и инженерию и сотрудничал в важных проектах, таких как проект генома человека, положил начало экспериментам in-silico, которые сделали компьютерное моделирование действенным методом исследования. .
С появлением Интернета и веб-сервисов, а также коммерциализацией как программного, так и аппаратного обеспечения доступ и удобство использования вычислительных технологий были демократизированы и упрощены (по большей части).
Компьютерная мощность сейчас дешевле и повсеместна, чем когда-либо.
Это позволяет командам разработчиков работать круглосуточно со всех уголков мира.
Включение конечных пользователей и открытый исходный код позволяют нам быстрее разрабатывать продукты и решать более сложные проблемы, используя более абстрактные структуры. Кроме того, начиная с 2000-х годов возможности архитектуры клиент-сервер стали еще более безграничными.
Таким образом, центр компьютерных наук переместился с искусства программирования на искусство CRUD, на искусство заставить работать сторонние компоненты, на искусство потребления веб-сервисов, на искусство передачи данных программам.
Взгляните на этап компьютерных наук Бритни Спирс (и скачок в ее карьере от Клуба Микки Мауса до поцелуя Мадонны на сцене и этой возвышенной интерпретации Like a Virgin).
С этого момента внутренняя работа программ не так актуальна, как достижение желаемых результатов на заданных входных данных.
Если что-то и поддерживало информатику в чистоте, так это нехватка машинной мощности и фетиш на разработку алгоритмов (для получения дополнительной информации см. превосходный исторический обзор, сделанный А. Х. Иденом «Три парадигмы компьютерных наук» за 2007 год).
С 2000-х годов это так же устарело, как моногамия или безопасный секс.
С появлением в сети все более и более сложных алгоритмов, поддерживаемых таким сильным сообществом, невинная и грандиозная идея начала овладевать учеными-компьютерщиками:
Зачем все время изобретать велосипед?
То есть, если кто-то написал библиотеку, которая выполняет всю рутинную работу (например, инверсию матриц, преобразование JSON-XML, численный анализ), зачем тратить время на громоздкую и чрезвычайно подверженную ошибкам задачу, если кто-то уже сделал это?
Более того, библиотеки постоянно поддерживаются армией маленьких индейцев, которые взаимодействуют в Stack Overflow, Reddit, Twitter и т. д. Это новая парадигма разработки.
Как наркоман, я говорю вам: падение с фургона не происходит в одночасье. Рецидивы начинаются с мельчайших идей, которые только что приходят вам в голову, и начинают разрушать вашу программу, вашу высшую силу, ваши шаги, ваши фишки и т. д.
Некоторые выходки в прямом эфире
Просматривая статью 2015 года на FaceNet от Google, вы можете заметить три вещи: (1) рисунки в статье (рисунки 1, 6 и 7), (2) ответ академии и (3) ответ Google. . Почему я привожу этот пример? помните ошибки гориллы и афроамериканцев от Google? что ж, Google Photo был в центре внимания.
Авторы Ф. Шрофф, Д. Калениченко и Дж. Филбин — инженеры Google. Я не могу доказать вне всяких разумных сомнений, что реализация Schroff et al. находится в ядре Google Фото, кроме этого поста в сети от 2015 года. Более того, мне не удалось связать Schroff et al. например, Yonatan Zunger (который ответил на исходный твит от Jacky Alcine, как показывает эта статья).
На рис. 1 изображены три очень сексуальных автора статьи. Угадайте, что мы видим: трое двадцатилетних одетых в клетку, флис и мою любимую мозоль: футболку с поло (голубого цвета I для дополнительного вкуса).
Между тем, на Рисунке 7 изображен кластер угадайте, что? Простые братаны, с прической, выбранной мамочкой, с девственными лицами во всех ракурсах.
Кто бы мог подумать…
Теперь на Рисунке 6 все становится интереснее. Вдобавок у вас есть ложные подтверждения: все фотографии стариков, в основном белых. Это должны быть картинки, у которых не должно быть лица, а оно есть?
Из всех 13 233 лиц в наборе данных LFW было только 18 ложных приемов и 26 ложных отклонений. Здесь ложный отказ означает, что система не смогла распознать лицо. Любопытно, что из этих 26 ложных отказов 2 афроамериканца и 20 женщин.
Трое детей из какой-нибудь технологической компании могут воспринять это как оплошность. Эта статья также включена в базу данных IEEE как часть статей об очень известной конференции CVPR 2015 года.
В графике CVPR 2015 установлен крайний срок подачи 14 ноября (2014 г.), а окончательное решение для авторов — 2 марта 2015 г.
В этом документе был сделан двойной слепой обзор с тремя экспертами, который занял от подачи до сообщения почти 5 месяцев. За все это время никто даже не удосужился проверить рисунок 6? Матрица путаницы этой системы должна быть почти нулевой.
Я даже не собираюсь злорадствовать по поводу сексизма, возможно, ни авторы, ни рецензенты на самом деле никогда видели женщину. С научной точки зрения, это методологическое злодеяние даже по стандартам статистики. Возможно, и авторы, и рецензенты высоко на этой 99,63% точности (см. вещи, которые пугают Рэйчел Томас номер 4).
Здесь я возвращаю сообщение Уилла Кёрсена о выходе за пределы точности, которое я извратил в предыдущем посте и которое добавляет немного алгебры к вещи Томаса номер 4. Я нашел отчеты о наборе данных LFW Хуанга и др. Из UMASS в 2014 году. Любопытно, что ни в оригинале, ни в обновлении не указано количество женщин и мужчин (транс? таких людей не существует).
Как говорит гроссмейстер Кэнди Кен 666:
Простые стервы, простая работа
Простые стервы в клубе
Простые стервы, обычный напиток
Планирование специального вмешательства неотложной помощи
Я утверждаю, что с базовыми стервами, составляющими большую часть технологических разработок, еще одна зима не совсем исключена, независимо от того, сколько денег вы на нее тратите (см. Рэйчел Томас, вещь номер 5: отсутствие ответственности для крупных фирм). Причиной нашей гибели станет не только технические проблемы, но и групповой менталитет. Рецидивы никогда не бывают веселыми.
Более того, если мы не будем обращать внимание на политическое, антропологическое и экономическое измерение развития технологий, все антиутопические утверждения о нем прочно войдут в нашу культуру. С простыми стервами может быть весело время от времени тусоваться, но как ЛГБТ+ и латиноамериканец, я хорошо знаком с риторикой «мы против них», а еще хуже — с речью о терпимости. Они ничего не делают для разнообразия, инклюзивности или хорошей инженерии. Базовым стервам всегда нравятся геи, как помпоны: пушистые, стильные и тихие.
Парадигма глубокого обучения превзошла другие, потому что она имеет две очень желательные особенности: (1) она концептуально очень проста, (2) анализ производительности зависит от чрезвычайно простой меры: точности, и (3) она работает впечатляюще хорошо (всего лишь проверьте, что этот человек не существует). Кроме того, это хорошо сочетается с гетеропатриархальным (капиталистическим) мышлением, по той же причине, по которой мы все любим стриптизерш: KISS, WYSWG, это просто здорово.
По моему опыту (имеющему дело исключительно с братанами, занимающимися базовым глубоким обучением), математика используется в глубоком обучении как стена аксессуаров от Piperlime в Project Runway (вам лучше использовать ее, но никто не обращает внимания).
Когда вы как бы заинтересовываете их в изучении проблем с помощью немного математики и меньше с помощью Python, это похоже на гетеросексуалов и анальный секс: лишь немногие заинтересованы, и они, кажется, никогда не понимают это правильно.
В этом смысле обсуждение этики ИИ можно сделать гораздо более информативным, если сосредоточить внимание на странных аспектах, таких как ограничения эмпирического риска, следствия теоремы Колмогорова-Арнольда, природа PAC-обучаемости, и т. д., помимо рассуждений «если это работает, то работает».
Как бы нам ни хотелось верить, что математика чиста, она зависит от множества условий (непрерывность, компактность и т.д., и т.п.), и они еще более дальтоники, бесполы и наивны, чем некоторые вышеупомянутые инженеры Google.
Оставлю вам пищу для размышлений:
- ИИ на самом деле не запрограммирован, как мы это сделали с CRUD. Весь смысл интеллектуальных систем заключается в том, чтобы избежать задачи явного программирования (см. «Теорию обучаемости» Л. Г. Валианта), а скорее позволить системам достигать полезных конфигураций в контексте проблемы.
- Существует значительная разница между алгоритмом, компьютерной программой и программным обеспечением. Алгоритм — это математический идеал (другое слово — платонический), компьютерная программа — это последовательность инструкций, написанных на некотором языке программирования, а программное обеспечение — это компьютерное решение желания или необходимости.
- Чем более продвинутыми (то есть высокоуровневыми) языками программирования мы становимся, тем дальше мы удаляемся от базовых инструкций кода. Следовательно, программы и программное обеспечение подвержены более абстрактным непредвиденным обстоятельствам.
