![Onmogelijkheid van Artificial Intelligence om menselijke fouten te simuleren](https://ai-toekomst.nl/wp-content/uploads/2023/07/2220-onmogelijkheid-van-artificial-intelligence-om-menselijke-fouten-te-simuleren.jpg)
Onmogelijkheid van Artificial Intelligence om menselijke fouten te simuleren
Inleiding
Artificial Intelligence (AI) en machine learning (ML) worden vaak gezien als de toekomst van de technologie. Er is een opvallende verschuiving weg van de traditionele manier van programmeren naar een wereld waarin we intelligentere machines gaan bouwen. Maar als het gaat om het nabootsen van menselijke fouten, wordt AI niet geacht om dezelfde ‘menselijke’ fouten te maken. Deze blogpost gaat in het bijzonder dieper in op de onmogelijkheid van AI om menselijke fouten te simuleren.
Hoe maken mensen fouten?
Of we het willen of niet, mensen maken fouten. Ons systeem van menselijke logica lijdt soms aan tegenspraken die leiden tot fouten. Als gevolg hiervan ondernemen mensen in sommige situaties onbedachtzame acties die leiden tot problemen.
Hoewel het mogelijk is om analytisch te denken, zijn er momenten waarop onze hersenen dingen niet zien die anderen wél zien. Ons systeem van onvolledige bewijsvoering leidt tot een ander soort fouten, die voortkomen uit gebrek aan informatie of onvolledige informatie.
Hoe voorkomen AI en ML menselijke fouten?
AI en ML zijn ontworpen met verschillende geavanceerde algoritmen die objectief beoordelen. AI en ML ver anderen ook op basis van ervaringen, waardoor hun prestaties worden verbeterd en fouten in de toekomst worden voorkomen.
Behalve het verwijderen van impliciete of expliciete vooroordelen, worden AI en ML ook gebruikt om voorspiegelingen te maken en te begrijpen hoe bestaande situaties een wijziging in gedrag kunnen veroorzaken.
Waarom kan AI geen menselijke fouten simuleren?
AI heeft geen ontologicale kennis, dus AI kan niet aangeven waarom bepaalde resultaten werden verkregen. Ook kan AI het gevoel van verantwoordelijkheid voor acties niet simuleren. AI heeft ook geen ‘psychologische’ begrip die ons helpt te begrijpen waarom mensen bepaalde acties ondernemen.
AI heeft ook een beperkt vermogen om preferenties te begrijpen, met name de subtiele nuances die de menselijke logica begeleiden. Omdat AI verschilt van menselijk beheer, kunnen AI-modellen eenvoudig te ‘slim’ worden – waardoor ze beginnen om zich te gedragen als een robot, in plaats van als een menselijk wezen.
Waarom zou AI menselijke fouten kunnen simuleren?
Er lijken wat voordelen te zijn van AI die in staat is om menselijke fouten te simuleren. AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te voorspellen hoe mensen in bepaalde situaties zullen gedragen, en zo kan AI worden gebruikt om het gedrag van mensen te analyseren.
Waarom bemoeit AI zich met het nabootsen van menselijk gedrag?
AI-systemen worden steeds intelligentere systemen, die ervoor kunnen zorgen dat de systemen nog beter presteren dan mensen. AI-systemen kunnen daarom ook in staat zijn om processen te stroomlijnen die anders alleen door mensen kunnen worden uitgevoerd.
Hoe kan dit effectief worden gebruikt?
AI en ML kunnen worden gebruikt om menselijke fouten te voorkomen en zo bij te dragen aan een verhoogde betrouwbaarheid van informatiesystemen. AI kan zelfs worden gebruikt om gecomplexeerde problemen op te lossen waarbij mensen onvolledige informatie hebben.
Conclusie
In de afgelopen jaren heeft AI grote sprongen gemaakt in het verbeteren van onze dagelijkse levens. Hoewel er veel potentieel is voor AI om processen te stroomlijnen, menselijke fouten te simuleren zal altijd moeilijk blijven. Menselijke fouten worden meestal veroorzaakt door unieke omstandigheden die moeilijk te simuleren zijn. AI-systemen hebben geen ontologicale kennis, en kunnen daarom niet aangeven waarom zoveel fouten in de menselijke besluitvorming resulteren. Al deze punten samen maken AI’s ongeschikt om de complexe logica te simulatieren die menselijke fouten veroorzaakt.
Browne observed that a woman’s buttocks as a sexual signal for men was receiving increased emphasis,which at the time he attributed primarily to the huge popularity of tight-fitting jeans.ラブドール 中古