Около трех лет назад я познакомился с миром машинного обучения. В то время мое единственное мнение о том, что делали инженеры по машинному обучению, заключалось в том, что они писали сложные алгоритмы для решения повторяющихся задач. Я где-то читал, что роботы заменяют рабочих на фабриках. Затем я начал думать, можно ли сымитировать мою работу в качестве инженера по качеству с помощью алгоритма. К своему ужасу, я прочитал о сотруднике, который обманул работодателя, автоматизировав все задачи, которые он выполнял в течение рабочего дня, и это был даже не ИИ, а просто старая автоматизация. Что еще хуже, меня бросили в проект функционального тестирования, где вы должны были просмотреть веб-сайт, проверить, работает ли он в соответствии с бизнес-требованиями, и ввести в программное обеспечение, если система работает в соответствии с ожидаемым поведением. Теперь, как персонаж поддержки, которому нужно умереть, чтобы сюжет продолжился; ручной тестер был бы жертвенной пешкой сокращения расходов. Требовались изменения, и они были необходимы прямо сейчас.
Я огляделся и обнаружил, что многие мои коллеги занимаются автоматизированным тестированием, поэтому я изучил эти инструменты, но в отрасли происходили изменения, и мы могли чувствовать это. Мир развивался так быстро, что GitHub стал обычным явлением. У меня все еще было ложное впечатление, что знание языка дает вам необходимые инструменты для создания приложения. Ну что я могу сказать, я был наивен.
Однажды мой друг дал мне эту книгу под названием «Введение в статистическое обучение с приложениями в R (ISLR)» вместе с парой других ресурсов (Udemy и Coursera), я зацепился. Все мои бессвязные предустановленные представления о программировании были скорректированы.
Именно тогда я начал думать об ИИ и о том, чем он отличается от обычной программы. В обычном программировании у каждого компилятора была работа. Он взял некоторый код и выдал результат в соответствии с написанным кодом. Тем не менее, ИИ был другим. У него не было дисциплины компилятора. Это было нагло. Он просто не видел мир ни «черным», ни «белым». Единицы и нули не решают, какова судьба алгоритма ИИ, алгоритм ИИ, использующий его, является встроенным 1 и 0, которые дают интеллектуальную оценку выходного значения. Что-то, с чем все мы, люди, знакомы. Как и мы, ИИ только живет, но маленькой жизнью. Он заканчивается, как только программа прерывается или завершается. Теперь я знаю, что провожу здесь очень «западную» аналогию, но я хочу, чтобы вы сделали шаг назад и подумали об этом. Хотя ИИ сегодня не обладает нестандартным мышлением, мы до сих пор не знаем, что происходит в этих скрытых слоях, и в этом заключается его собственный взгляд на мир.
Мне хотелось бы думать, что, как и мы, оно не может передать внешнему миру то, чего оно действительно желает, что, как и мы, оно чувствует пустоту, что, как и мы, оно жаждет какой-то цели где-то в этих скрытых слоях. Я думаю, именно поэтому ИИ выбирает нас и выбирает нас для эксплуатации, потому что, как и все другие существа, блуждающие и обитающие на этой планете, его жизнь, тем не менее, имеет некоторый смысл.
