Цифровые гуманитарные науки — это новая область исследований. В Википедии сказано, что «Цифровые гуманитарные науки (ЦГ) — это область научной деятельности на стыке компьютерных или цифровых технологий и гуманитарных дисциплин». Это утверждение не раскрывает полностью ничего ясного или конкретного. Каким бы ни было определение, важно разрабатывать больше сервисов, в которых люди и машины лучше взаимодействуют друг с другом. В большинстве случаев ИИ — это не самостоятельная машина, которая выполняет все задачи, а инструмент, помогающий людям. Вот почему нам нужны исследования и разработки, чтобы это взаимодействие работало лучше.

Применение ИИ в сфере образования

Я следил за университетским исследовательским проектом, в котором программное обеспечение и искусственный интеллект могут лучше помочь учителям и студентам в изучении языков. студент. Учащийся может, например, брать статьи из области своих интересов, а программное обеспечение готовит для него языковые упражнения на основе самих статей или на основе их уровня навыков и результатов предыдущих упражнений.

Таким образом, учащиеся более мотивированы работать с темами и содержанием, которые им интересны или нуждаются в практике. В то же время, когда система знает уровень навыков, сильные и слабые стороны своего и других подобных учеников, она может поддерживать ученика как личный учитель. Цель состоит не в том, чтобы заменить учителей языка, а в том, чтобы поддержать преподавание и самостоятельную работу учащихся. Это решение основано на науке высшего уровня, где суперкомпьютеры использовались для анализа массивов данных для разработки моделей.

Программное обеспечение для изучения новых языков существует уже много лет, но большинство из них предназначены для начинающих и туристов, которые хотят заказать пиво и стейк. Некоторые из этих услуг также обещают, что вы будете свободно говорить на новом языке через шесть недель. Мы все знаем, что этого не произойдет, но иногда мы надеемся, что это может произойти, и все же оплачиваем эти услуги.

Задача состоит в том, чтобы иметь решения и программное обеспечение, которые могут помочь людям, когда они хотят серьезно выучить язык, как устный, так и письменный. Это отличный пример, когда ИИ может работать с людьми (то есть учителями и учениками), чтобы помочь им достичь лучших результатов. На практике это означает сочетание компьютерных, лингвистических и педагогических наук.

Делаем человеко-машинный интерфейс осмысленным

Есть много других областей, в которых информатика, искусственный интеллект и социальные науки нуждаются в большем взаимодействии. Этика ИИ — еще одна горячая область исследований. Как я уже писал ранее, это сложная область, в которой до сих пор больше мнений, чем систематических исследований и разработок. Однако это отличный пример того, насколько важно сосредоточиться на взаимодействии между машинами и людьми. Как и в случае изучения нового языка, речь идет о совместной работе машин и людей. Кроме того, речь идет не только о машинах и их функциях, но и о том, как машины влияют на людей и как люди учатся использовать машины и меняют свое поведение при работе с машинами.

Из научной фантастики и некоторых бизнес-планов мы слышим о суперумных, независимых роботах. Мы ежедневно читаем о новых решениях ИИ и о том, как они заменяют человеческий труд. В то же время многие скептики утверждают, что роботы даже близко не подражают людям.

Guilty Robots, Happy Dogs — философско-психологическая книга о роботах, домашних животных и людях. Люди часто хотят очеловечить других существ и думают, что они ведут себя и думают как люди. Когда ваша собака что-то делает, ее поведение легко объяснить как человеческое. Но нет никаких доказательств того, что животные думают или ведут себя на основе той же модели, сознания и чувств, что и люди.

Мы быстро совершаем ту же ошибку с ИИ и машинами. Легко думать, что ИИ все еще такой же, как те кинороботы, которые ходят, чувствуют и ведут себя как люди. Тогда легко сделать вывод, что они все еще сильно отстают от людей. Но такое восприятие быстро вводит в заблуждение. Машинное обучение и ИИ возникают из анализа данных. Эти машины могут собирать большое количество данных из многих источников, извлекать уроки из этих данных, а затем принимать решения и предпринимать действия на основе этих данных. Затем эти машины интегрируются в другие системы и устройства, чтобы управлять ими и управлять ими.

Машины помогают людям в операциях, с которыми они справляются намного лучше, чем люди, например, анализируют миллионы точек данных каждую секунду и делают выводы на их основе. Если сравнивать ИИ и людей, может показаться, что ИИ рождается с какой-то целью, и люди проводят большую часть своей жизни, пытаясь ее найти.

Создание лучших платформ человек-машина: пути вперед

Мы больше не можем игнорировать роль машин и ИИ в бизнесе, от производства и вождения автомобилей до образования, здравоохранения, финансов, юридической работы или поддержки принятия решений. Это также означает, что люди должны постоянно учиться лучше использовать машины и взаимодействовать с ними. Но системы также должны быть разработаны, чтобы лучше «понимать» и поддерживать людей, и нам определенно нужно продолжать исследования в этой области.

Когда мы думаем о решениях, которые помогут людям выучить языки, избежать этических проблем с решениями ИИ или получить машины для помощи людям в принятии важных решений в жизни и бизнесе, разработка ИИ — это не разработка независимых суперроботов, а программное обеспечение, решения и машины, которые работают лучше. с людьми. Речь идет о получении большего количества данных, оптимизации алгоритмов и понимании того, как люди и машины могут взаимодействовать и поддерживать друг друга. Навыков информатики недостаточно; нам также требуются гуманитарные и социальные знания.

Свяжитесь с нами и оставайтесь на связи

Prifina создает ресурсы для разработчиков, которые помогают создавать новые приложения, работающие на основе пользовательских данных. Бэкенд не нужен. Отдельные пользователи могут подключать свои источники данных к своему облаку личных данных и получать ежедневную пользу от своих данных.

Следите за нами в Twitter, Medium, LinkedIn и Facebook или слушайте наш подкаст. Присоединяйтесь к нашей группе в Facebook Свобода. Равенство. Данные." где мы делимся заметками о прогрессе Прифины. Вы также можете изучить наш «канал Github и присоединиться к нам в Slack.