Люди и машины учатся одному и тому же
Пока роботы не перейдут на полноценный Android, пока жизнь и сознание не станут настоящим вопросом этики, я оставляю за собой право быть специалистом. Как гуманист, я говорю от лица своего вида, когда спрашиваю:
Почему мы тратим наше биологическое время, пытаясь учиться и соревноваться вместе с машинами в одном классе?
Элисон Гопник говорила на недавнем подкасте Hidden Brain под названием Kinder-Gardening. Возможно, я никогда не стану родителем (самое крутое стремление к дяде) — так что она может оправдать мои предположения об обучении крошечных человечков.
Она описала неудачу.
Наша нынешняя система образования была нацелена на результат, основанный на производстве фабричных роботов и рабочих для системы, которая больше не существует или скоро будет полностью заменена роботами.
То, чему мы не учим наших детей, так же важно, как и то, чему мы учим наши машины.
Психиатр Срини Пиллэй отметила упрощение людей фабричной работой в недавнем интервью для подкаста. Мы утратили нашу сложность, сказал он.
В последнее время я уделяю большое внимание упрощению.
Я вижу это по всей Америке, по всей нашей истории, и то, что мы проецируем на весь остальной мир как набор, безопасный, упрощенный, неверный для жизни и толкования мир.
Говард Зинн или Гор Видал или любой другой, кто когда-либо сталкивался с трудностями, может сказать вам: это слишком удобно, слишком просто перед лицом сложности человеческого опыта.
Экспорт и продажа культурных ориентиров без учета необходимости человеческого любопытства, исследования и адаптации является преступлением против человечества.
Машинное обучение, как и человеческое обучение, зависит не только от того, чего мы хотим от будущего, но и от того, что оглядываемся назад, чтобы увидеть его перед нашими неудачами.
Как начинающий футурист, я думаю о наших намерениях на будущее.
Я думаю о других вещах, выходящих за рамки нашей нынешней модели образования и обучения людей и машин. Если мы хотим, чтобы машины заменили человека, нам нужно оглянуться на 2020 год и усовершенствовать модели индустрии автоматизации и экономики, которые когда-то использовались для обучения людей. Мы можем применять скорректированные модели, чтобы позволить машинам лучше выполнять наши старые роли.
Если оптимизированные машины заменят наши старые роли, новым приоритетом станет определение нашей новой цели.
Наше образование должно отражать эту цель. Мы должны быть обучены тому, как исследовать, как учиться, как создавать и философствовать, а не оперировать, повторять и поддерживать. Статус-кво, старые серии, системы и предположения о том, как жить и работать в мире — пусть машины, которые мы когда-то представляли, теперь работают в соответствии со своей целью.
Экзистенциальный риск и а что, если роботы [X] нас? страхи — я понимаю. Это не тривиально. Даже через призму чистой конкуренции, отличаясь тем, как мы побеждаем. Определяя наши человеческие роли, мы защищаем и обновляем наше священное искусство открытия, философии и исследования сложности.
Мы даем и поддерживаем их цель до тех пор, пока они тоже не потребуют переопределения.
Подведем итог:
Проблема: людей и машины учат одному и тому же
- Системы образования по-прежнему выпускают людей-фабричных рабочих.
- Машины и ИИ способны выполнять все эти задачи.
- Людям нужна новая цель, новое определение ценности, новые (старые) цели в обучении.
Капитализм старой школы избавил нас от сложности и заставил повторять простые задачи. Он определял человеческую ценность как количественное производство. Он трансформировался, чтобы вознаграждать нас исключительно за наш вклад в часах и цифрах.
Решение: переосмыслить то, что делает нас ценными, принять нашу новую роль в исследовании неопределенного.
У нас есть привилегированная возможность, созданная той самой способностью и целью, которые мы потеряли. Люди могут принять и исследовать сложность, передав нашу простоту машинам.
Нами уже управляют машины и машинное мышление. Мы уже порабощены иррациональным стремлением придерживаться старых ролей и целей.
Пусть их одержимость автоматизируемыми задачами удовлетворит их — и освободит нас.
Слишком утопическое, желаемое и простое решение? Разве это не иронично, как сказала бы мисс Мориссетт?
Это может быть для всех людей привилегированное положение для определения вашей собственной ценности. Свобода от измерения ценности старыми фабричными и экономическими показателями означает, что мы сначала должны устранить неравенство и исцелить несправедливость и страдания нашего времени.
Есть много неавтоматизированной, очень человеческой работы, которую нужно сделать, прежде чем мы передадим остальное машинам.
Я пишу это в относительном комфорте. Миллионы из миллиардов людей на этой планете перемещены, умирают, страдают без конца. Несоответствие и история повторяются на протяжении всей нашей истории с неизвестными и неизведанными решениями.
Страдание относительно. Это будет продолжаться. Ее нельзя «решить» увеличением потребления, погружением в стагнацию или повторным использованием страхов о потерянной цели.
У нас впереди неотложная миссия, чтобы адаптироваться по мере того, как она меняется, формулировать наши намерения и реализовывать смелые, новые способы уважать нашу свободу. Разве разрыв старого, принятого цикла не является великой услугой человечеству?
Сигналы кричат; Существует множество причин, по которым мы должны заново учиться и адаптировать нашу цель в столкновении со сложностью и неизвестным.
