Искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML) — это не искусственные личности. Они являются классификаторами, то есть они изучают шаблоны, чтобы сортировать или распознавать объекты. Это все, что они есть.

Однако важность AI/ML невозможно переоценить.

Эти обученные алгоритмы входят в нашу жизнь сейчас и очень сильны — как во благо, так и во зло. (Несколько захватывающих (и пугающих!) примеров ниже.)

Точно так же, как сегодняшние дети должны иметь доступ к компьютерам, дети завтрашнего дня должны иметь доступ к AI/ML, чтобы использовать их как инструмент и понимать их важность в мире.

Для кураторов будущего очень важно, чтобы учителя понимали основы этих технологий.

Их не трудно понять. Учителя обнаружат, что AI/ML удивительно интуитивно понятен, потому что он очень похож на то, как учатся люди.

Вскоре! Часть 2: краткое и простое понимание того, как работает AI/ML.

Примеры:

В течение десятилетий почтовое отделение использовало машинное обучение для распознавания написанных от руки почтовых индексов. https://www.oreilly.com/learning/not-another-mnist-tutorial-with-tensorflow

Фермер использовал машинное обучение для сортировки огурцов. https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/08/how-a-japanese-cucumber-farmer-is-using- глубокое обучение и тензорный поток

Мой онлайн-друг разрабатывает гарнитуру для распознавания приближающихся автомобилей, чтобы слепые люди могли безопасно переходить улицу. https://hackaday.io/project/26863-visioneer

ИИ был обучен красоте и выбирал женщин с более светлой кожей. https://www.theguardian.com/technology/2016/sep/08/artificial-intelligence-beauty-contest-doesnt-like-black-people

Программа перевода Google перевела турецкий язык без гендерной принадлежности на английский с гендерной принадлежностью, например, она медсестра, он инженер. https://www.fastcompany.com/3010223/google-translates-gender-problem-and-bing-translates-and-systrans

Китайская исследовательская группа использовала удостоверения личности для сортировки известных преступников — они достигли точности 89%. https://www.technologyreview.com/s/602955/neural-network-learns-to-identify-criminals-by-their-faces/amp/