هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) در حال تغییر شکل صنایع و باز کردن فرصت های جدید با سرعت باورنکردنی هستند. مسیرهای بی شماری برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی (AI) وجود دارد و سفر هر شخص با تجربیات ، مشکلات و رشد منحصر به فرد شکل می گیرد. برای کسانی که تجربه قبلی ندارند مشتاق شیرجه زدن به این فناوری قانع کننده هستند ، مهم است که بدانید موفقیت با ذهنیت و رویکرد صحیح امکان پذیر است.
در سفر به مهارت هوش مصنوعی ، توسعه و استفاده از هوش مصنوعی از نظر اخلاقی برای اطمینان از این فناوری از سازمان ها و جامعه و ضمن به حداقل رساندن آسیب ، بسیار مهم است. AI اخلاقی در اولویت بندی انصاف ، شفافیت و پاسخگویی قرار دارد که باعث ایجاد اعتماد در بین کاربران و ذینفعان می شود. با پیروی از دستورالعمل های اخلاقی ، زبان آموزان و توسعه دهندگان به طور یکسان می توانند از سوء استفاده از هوش مصنوعی جلوگیری کنند ، خطرات احتمالی را کاهش داده و پیشرفت های تکنولوژیکی را با ارزش های اجتماعی هماهنگ کنند.
علی رغم اهمیت استفاده از هوش مصنوعی ، در بین ده ها هزار نفر از افراد که یاد می گیرند نحوه استفاده از هوش مصنوعی را یاد بگیرند ، تحقیقات نشان داده است که کمتر از 2 ٪ به طور فعال در جستجوی نحوه پذیرش آن با مسئولیت پذیری بودند. این تقسیم بین کسانی که یاد می گیرند نحوه اجرای هوش مصنوعی و علاقه مندان به توسعه اخلاقی آن را بسیار عظیم است. در خارج از تحقیقات ما ، PluralSight روندهای مشابهی را در مطالب آموزشی عمومی ما با علاقه زیاد به مواد آموزشی در مورد تصویب هوش مصنوعی مشاهده کرده است. در مقابل ، منابع مشابه در مورد اخلاق و مسئولیت پذیری در درجه اول دست نخورده می شوند.
چگونه سفر خود را به عنوان یک پزشک مسئول هوش مصنوعی شروع کنیم
سه مؤلفه اصلی وجود دارد که پزشکان مسئول هوش مصنوعی باید روی آن تمرکز کنند – تعصب ، اخلاق و عوامل حقوقی. ملاحظات حقوقی هوش مصنوعی داده شده است. استفاده از هوش مصنوعی برای شروع حمله سایبری ، مرتکب جرم یا در غیر این صورت رفتار غیرقانونی مخالف قانون است و فقط توسط بازیگران مخرب دنبال می شود.
از نظر تعصب، یک فرد یا تیم باید تعیین کند که آیا مدل یا راه حلی که در حال توسعه هستند تا حد امکان عاری از تعصب است. هر انسانی به یک شکل یا شکل دیگر مغرضانه است و راه حل های هوش مصنوعی توسط انسان ایجاد می شود ، بنابراین آن تعصبات انسانی به ناچار در هوش مصنوعی منعکس می شوند. توسعه دهندگان هوش مصنوعی باید بر روی آگاهانه به حداقل رساندن این تعصبات متمرکز شوند.
پرداختن به ملاحظات اخلاقی می تواند پیچیده تر از پرداختن به تعصب باشد ، زیرا اخلاق اغلب با عقاید گره خورده است ، که اعتقادات شخصی است که توسط تجربیات و ارزشهای فردی شکل می گیرند. اخلاق اصول اخلاقی است که برای هدایت رفتار در تلاش برای تعریف آنچه درست یا نادرست است. نمونه های اخلاقی در دنیای واقعی می تواند شامل این باشد که آیا یک ربات همراه برای مراقبت از سالمندان اخلاقی است ، برای یک ربات وب سایت برای مشاوره در رابطه یا ماشین های خودکار برای از بین بردن مشاغل انجام شده توسط انسان.
گرفتن فنی
با اخلاق وت توسعه مسئول در نظر داشته باشید ، توسعه دهندگان AI مشتاق آماده دریافت فنی هستند. معمول است که در ابتدا فکر کنیم که یادگیری برای توسعه فناوری های هوش مصنوعی نیاز به مدرک پیشرفته یا پیش زمینه ای دارد که در یک آزمایشگاه تحقیق کار می کند. با این حال ، رانندگی ، کنجکاوی و تمایل به پیشبرد یک چالش ، همه چیزهایی است که برای شروع لازم است. اولین درسی که بسیاری از پزشکان هوش مصنوعی می آموزند این است که ML در دسترس تر از آن چیزی است که ممکن است فکر کند. با داشتن منابع مناسب و تمایل به یادگیری ، افراد با پیشینه های مختلف می توانند مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را درک و به کار گیرند.
متخصصان مشتاق هوش مصنوعی ممکن است دریابند که یادگیری با انجام کار مؤثرترین رویکرد است. شروع با انتخاب پروژه ای که هم جالب و هم در محدوده ML قابل کنترل باشد ، مفید است. به عنوان مثال ، ممکن است یک مدل برای پیش بینی احتمال یک رویداد آینده ایجاد کند. چنین پروژه ای مفاهیمی را معرفی می کند که شامل تجزیه و تحلیل داده ها ، مهندسی ویژگی ها و ارزیابی مدل می شود و در عین حال درک عمیقی از چرخه عمر ML نیز فراهم می کند – یک چارچوب کلیدی برای حل سیستماتیک مشکلات.
به عنوان یک فرد به هوش مصنوعی می پردازد ، آزمایش با ابزارها و فناوری های مختلف برای مقابله با منحنی یادگیری ضروری است. در حالی که سیستم عامل های بدون کد و کم کد ، مانند ارائه دهندگان ابر مانند AWS ، می توانند ساخت مدل را برای افرادی که تخصص فنی کمتری دارند ، ساده تر کند ، افراد با پیشینه برنامه نویسی ممکن است ترجیح دهند که بیشتر از این کار استفاده کنند. در چنین مواردی ، یادگیری اصول پایتون و استفاده از ابزارهایی مانند نوت بوک های Jupyter می تواند در توسعه مدلهای پیشرفته تر مؤثر باشد.
غوطه ور کردن خود در جامعه هوش مصنوعی همچنین می تواند روند یادگیری را تا حد زیادی تقویت کرده و اطمینان حاصل کند که روش های کاربرد اخلاقی هوش مصنوعی را می توان با کسانی که تازه وارد این زمینه هستند به اشتراک گذاشته شود. شرکت در ملاقات ها ، پیوستن به انجمن های آنلاین و شبکه سازی با علاقه مندان به همکاران هوش مصنوعی فرصت هایی را برای یادگیری و انگیزه مداوم فراهم می کند. به اشتراک گذاشتن بینش و تجربیات همچنین به روشن شدن فناوری برای دیگران و تقویت درک خود شخص کمک می کند.
پروژه ای را انتخاب کنید که علایق شما را به خود جلب کند
هیچ نقشه راه تعیین شده ای برای تبدیل شدن به یک متخصص مسئول هوش مصنوعی وجود ندارد ، بنابراین مهم است که هر کجا که هستید شروع کنید و مهارت هایی را به تدریج بسازید. این که آیا شما یک پیشینه فنی دارید یا از ابتدا شروع می کنید ، مهم این است که آن قدم اول را بردارید و متعهد باشید.
اولین پروژه باید چیزی باشد که مورد علاقه قرار می گیرد و از انگیزه ناشی می شود. چه پیش بینی قیمت سهام ، تجزیه و تحلیل بررسی های آنلاین یا توسعه یک سیستم توصیه محصول ، کار بر روی پروژه ای که با منافع شخصی طنین انداز باشد می تواند روند یادگیری را لذت بخش تر و معنی دار تر کند.
گرفتن چرخه عمر ML برای توسعه یک رویکرد گام به گام برای حل مسئله ، پوشش مراحل مانند جمع آوری داده ها ، پیش پردازش ، آموزش مدل ، ارزیابی و استقرار ضروری است. پیروی از این چارچوب ساخت یافته به هدایت توسعه کارآمد پروژه های ML کمک می کند. علاوه بر این ، از آنجا که داده ها سنگ بنای هر ابتکار عمل هوش مصنوعی است ، یافتن مجموعه داده های عمومی بدون هزینه و مربوط به پروژه که به اندازه کافی ثروتمند هستند برای ارائه بینش های ارزشمند ضروری است. با پردازش و تمیز کردن داده ها ، باید فرمت شود تا ماشین ها بتوانند از آن بیاموزند و مرحله ای را برای آموزش مدل تنظیم کنند.
ابزارهای همهجانبه و دست مانند جعبه ماسه به زبان آموزان اجازه دهید مهارت های هوش مصنوعی را تمرین کنند ، با راه حل های AI آزمایش کنند و تعصبات و خطاهای موجود را شناسایی و از بین ببرند. این ابزارها به کاربران این فرصت را می دهند تا با خیال راحت با خدمات ابری پیش تنظیم شده AI ، نوت بوک های تولید کننده هوش مصنوعی و انواع مدل های بزرگ زبان (LLM) آزمایش کنند که به سازمان ها کمک می کند تا در وقت خود صرفه جویی کنند ، هزینه ها را کاهش دهند و با از بین بردن نیاز به ارائه خودشان ، ریسک را به حداقل برسانند. جعبه ماسه
هنگام کار با LLMS ، مهم است که پزشکان مسئول از تعصباتی که ممکن است در این ذخیره های گسترده داده ها تعبیه شوند ، آگاه باشند. LLM ها مانند بدنهای گسترده ای از آب هستند که شامل همه چیز از آثار ادبیات و علم گرفته تا دانش مشترک است. LLM ها در تولید متن که منسجم و از لحاظ متنی مرتبط هستند ، استثنایی هستند. با این حال ، مانند رودخانه ای که از طریق زمین های متنوع حرکت می کند ، LLM ها می توانند ناخالصی ها را به محض رفتن به شکل تعصبات و کلیشه های تعبیه شده در داده های آموزشی خود جذب کنند.
یکی از راه های اطمینان از LLM تا حد امکان بدون تعصب ، ادغام اصول اخلاقی با استفاده از یادگیری تقویت شده از بازخورد انسانی (RLHF) است. RLHF یک شکل پیشرفته از یادگیری تقویت کننده است که در آن حلقه بازخورد شامل ورودی انسان است. به روش ساده ، RLHF مانند یک بزرگسال است که به کودک کمک می کند تا با مداخله فعال در فرآیند ، یک معما را حل کند ، مشخص کند که چرا برخی از قطعات مناسب نیستند و نشان می دهد که در عوض آنها در کجا قرار می گیرند. در RLHF ، بازخورد انسان هوش مصنوعی را راهنمایی می کند ، و اطمینان می دهد که روند یادگیری آن با ارزش های انسانی و معیارهای اخلاقی هماهنگ است. این امر به ویژه در LLM هایی که با زبان برخورد می کنند بسیار مهم است ، که اغلب متغیر ، وابسته به متن و از نظر فرهنگی متغیر است.
RLHF به عنوان ابزاری مهم عمل می کند تا اطمینان حاصل کند که LLM ها پاسخ هایی را ایجاد می کنند که نه تنها از نظر متنی مناسب هستند بلکه از نظر اخلاقی هم ترازی و از نظر فرهنگی حساس هستند. این امر قضاوت اخلاقی را در هوش مصنوعی با آموزش آن برای حرکت در مناطق خاکستری ارتباطات انسانی که خط بین حق و غلط همیشه قطعی نیست ، القا می کند.
تازه واردان غیر فنی می توانند ایده های خود را به واقعیت تبدیل کنند
بسیاری از متخصصان هوش مصنوعی بدون پیشینه IT با موفقیت از زمینه های متنوع عبور کرده اند و دیدگاه ها و مهارت های تازه ای را به دامنه می آورند. ابزارهای AI بدون کد و کم کد ، ایجاد مدل ها بدون نیاز به تجربه برنامه نویسی گسترده را آسان تر می کنند. این سیستم عامل ها به تازه واردان اجازه می دهند تا بدون پیشینه فنی ، ایده های خود را به واقعیت تبدیل کنند.
افراد دارای تجربه فناوری اطلاعات ، اما فاقد تخصص برنامه نویسی ، در موقعیتی قوی برای انتقال به هوش مصنوعی قرار دارند. اولین قدم اغلب یادگیری اصول برنامه نویسی ، به ویژه پایتون است که به طور گسترده در AI استفاده می شود. خدمات سطح بالا از سیستم عامل هایی مانند AWS می تواند ابزارهای ارزشمندی را برای ساخت مدل ها به روشی مسئول و بدون دانش عمیق کدگذاری فراهم کند. مهارت های فناوری اطلاعات مانند درک بانک اطلاعاتی یا مدیریت زیرساخت ها نیز هنگام برخورد با داده ها یا استقرار مدل های ML بسیار ارزشمند است.
برای کسانی که از قبل با برنامه نویسی راحت هستند ، به خصوص در زبانهایی مانند پایتون ، انتقال به AI و ML نسبتاً ساده است. یادگیری استفاده از نوت بوک های Jupyter و به دست آوردن آشنایی با کتابخانه هایی مانند Pandas ، Scipi و Tensorflow می تواند به ایجاد یک پایه محکم برای ساخت مدل های ML کمک کند. عمیق تر دانش شخص در مفاهیم AI/ML ، از جمله شبکه های عصبی و یادگیری عمیق ، تخصص را تقویت می کند و درهای موضوعات پیشرفته تری را باز می کند.
سفر هوش مصنوعی به اهداف شخصی
اگرچه شروع از ابتدا برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی می تواند دلهره آور به نظر برسد ، اما کاملاً امکان پذیر است. با یک بنیاد قوی ، تعهد به یادگیری مداوم ، تجربه دستی و تمرکز بر کاربرد اخلاقی هوش مصنوعی ، هر کسی می تواند راه خود را به این زمینه حک کند. هیچ رویکردی با اندازه یک اندازه به هوش مصنوعی وجود ندارد ، بنابراین مهم است که سفر به اهداف و شرایط شخصی را تنظیم کنید. مهمتر از همه ، پایداری و فداکاری به رشد و اخلاق کلیدهای موفقیت در هوش مصنوعی است.
