John Etchemendy ve Fei-Fei Li , 2019 yılında “insanlığın durumunu iyileştirmek için yapay zeka araştırmalarını, eğitimini, politikasını ve uygulamasını ilerletmek” amacıyla kurulan Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) eş direktörleridir . Bu röportajda teknolojinin kökenlerini, vaatlerini ve potansiyel tehditlerini araştırıyorlar. Ayrıca yapay zekanın ne için kullanılması gerektiğini, nerede kullanılmaması gerektiğini ve toplum olarak neden onu dikkatli bir şekilde benimsememiz gerektiğini tartışıyorlar.
Peter Robinson: Yıl 1956’ydı ve yer Dartmouth College’dı. Bir araştırma önerisinde, bir matematik profesörü o zamanlar tamamen yeni ve tamamen hayal ürünü olan bir terim olan yapay zekayı kullandı. Artık yapay zekanın hayali hiçbir yanı yok. Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü direktörleri John Etchemendy ve Fei-Fei Li şimdi “Sıradışı Bilgi” konusunda. “Sıradışı Bilgi”ye hoş geldiniz.
Ben Peter Robinson’ım. Filozof John Etchemendy, 2000’den 2017’ye kadar Stanford Üniversitesi’nde Rektör olarak görev yaptı. Dr. Etchemendy, Stanford’da felsefe alanında doktorasını kazanmadan önce lisans derecesini Nevada Üniversitesi’nden almıştır. 1983’te doktorasını kazandı ve ertesi yıl Stanford Felsefe Bölümü’ne üye oldu. Aralarında 1990 tarihli “Mantıksal Sonuç Kavramı” kitabının da bulunduğu çok sayıda kitabın yazarıdır. Dekan olarak görevinden ayrıldığından beri Dr. Etchemendy, Stanford’da, Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü Eş Direktörlüğü dahil ve bugünkü amaçlarımız açısından ilgili pozisyon da dahil olmak üzere çeşitli görevlerde bulunmuştur.
Pekin’de doğan Dr. Fei-Fei Li, 15 yaşında bu ülkeye taşındı. Lisans eğitimini Princeton’dan, doktorasını ise California Teknoloji Enstitüsü’nden elektrik mühendisliği alanında aldı. Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün kurucusudur. Li’nin geçen yıl yayınlanan anı kitabı, “Gördüğüm Dünyalar: Yapay Zekanın Şafağında Merak, Keşif ve Keşif.”
John Etchemendy ve Fei-Fei Li, bana katılmaya zaman ayırdığınız için teşekkür ederim.
Peter Robinson: Aptalca bir soru soracağımı söylerdim ama aslında formumun en üstünde yer alan bir soru soracağım. Yapay zeka nedir? Bu terimi günde yüz kez, kaç yıldır görüyorum? Henüz kısa ve tatmin edici bir açıklama bulamadım. Görelim. Neyse felsefeye geçelim.
John Etchemendy: Evet, aslında cevabı biliyor. Yani hayır, bırakın Fei-Fei cevap versin, sonra ben de size farklı bir cevap vereceğim.
Fei-Fei Li: Peter kısa ve öz kelimesini kullandı ve ben burada ter döküyorum. Dolayısıyla, yapay zeka bugün itibariyle bilgisayar biliminin veri, örüntü tanıma, karar verme ile ilgili genel alanını, doğal dilde, görüntülerde, videolarda, bilgisayarlarda özetleyen bir yöntem ve araçlar koleksiyonudur.
Yapay zekanın temelinde bilgisayar programlarını kullanarak makine öğrenmesi gibi istatistiksel modelleme yer alır. Ancak bugün yapay zeka gerçekten de aşina olmaya başladığımız pek çok şeyi kapsayan bir şemsiye terimdir; örneğin dil zekası, dil modellemesi, konuşma veya görme gibi.
Peter Robinson: John, sen de ben de John McCarthy’yi tanıyorduk.
Peter Robinson: Stanford’a gelen, terimi kullanan, yapay zeka terimini icat eden kişi. Merhum John McCarthy ve onu benim gibi tanıyan sizlere itiraf ediyorum ki bu terimden biraz şüpheliyim çünkü John’u tanıyordum ve John kışkırtıcı olmayı seviyordu. Ve kendi kendime şunu düşünüyorum: “Durun bir dakika, hâlâ birler ve sıfırlarla uğraşıyoruz. Bilgisayarlar hesap makineleridir.” Yapay zeka bir pazarlama terimidir.
John Etchemendy: Yani hayır, bu aslında bir pazarlama terimi değil. Bu yüzden size John’un vereceği yanıta daha çok benzeyen bir yanıt vereceğim. Tamam, bu alan, bilgisayar biliminin zeka gerektiren görevleri yerine getirebilecek makineler yaratmaya çalışan alt alanıdır. Yani, biliyorsunuz, ilk yapay zeka, çok çok basit şeylerde bile satranç veya dama oynayan sistemlerdi. John, eğer onu tanıyorsanız, bildiğiniz gibi hırslıydı ve Dartmouth’taki bir yaz konferansında sorunların çoğunu çözebileceklerini düşünüyordu.
Peter Robinson: Pekâlâ, çok ünlü birkaç olayı sayayım.
Olaylara isim vereceğim. 1997’de bir bilgisayar satrançta Garry Kasparov’u yendi. Bir IBM projesi olan Big Blue ilk kez satrançta bir insanı yendi; üstelik sadece bir insanı değil, aynı zamanda bazı ölçümlere göre gelmiş geçmiş en büyük yarım düzine satranç oyuncusundan biri olan Gary Kasparov’u da. Ve 2015’te bir bilgisayar Go uzmanı Han Fue’yu yendi. Ertesi yıl Büyük Usta Lee Sedol’u yener.
Peter Robinson: Beş maçlık bir maçta. Ve insanlar “Vay be, bu sefer bir şey oldu” diyor. Yani burada aradığım şey, benim gibi sıradan bir kişinin kavrayıp şöyle diyebileceği bir şey: “İşte süreksizlik. İşte burada yeni bir ana girdik. İşte yapay zeka.” Olmayan bir şeyi mi arıyorum?
John Etchemendy: Hayır, hayır, bence değilsin. Yani Deep Blue ile arasındaki fark…
Peter Robinson: Satranç oynayan.
John Etchemendy: Satranç oynayan. Deep Blue geleneksel programlama teknikleri kullanılarak yazılmıştır. Ve Deep Blue’nun yaptığı şey, her harekette, tahtanın her pozisyonunda, mümkün olan her şeye yukarıdan bakmaktı…
Peter Robinson: Akla gelebilecek her karar ağacı mı?
John Etchemendy: Her karar ağacı belli bir derinliğe kadar. Demek istediğim, belli ki sonuna kadar gidemezsin. Ve hangilerinin en iyi olduğunu tartmanın yolları olacaktı. Ve o zaman “Hayır, şu anda benim için en iyi hamle bu” derdi. Bu yüzden bir bakıma teorik olarak pek ilgi çekici değildi. AlphaGo…
Peter Robinson: Bir Google projesi olan AlphaGo.
John Etchemendy: Bir Google projesiydi. Bu derin öğrenmeyi kullanır. Bu bir sinir ağı. Açık bir programlama değil. Bilmiyoruz, biliyor musun? Kullanacağımız algoritma şu, şunu yapacağız, sonra şunu yapacağız, şunu yapacağız gibi bir fikirle bu konuya girmiyoruz. Aslında oldukça sürpriz oldu, özellikle de AlphaGo.
Fei-Fei Li: Bana göre değil ama elbette.
John Etchemendy: Hayır, hayır, hayır.
Fei-Fei Li: Kamuoyuna evet.
John Etchemendy: Evet, halka.
Fei Fei Li: Evet.
Peter Robinson: Ama meslektaşımız… Bunu bir kez daha ele alacağım çünkü bunu gerçekten anlamak istiyorum. Gerçekten yaptım. Stanford’daki meslektaşımız ZX Shen, ikinizin de tanıdığı biri, Stanford’daki fizikçi ve bana şöyle dedi: “Peter, bir bilgisayarın mağlup olduğu an hakkında anlaman gerekenler…” Bu, en azından karar alanında çok daha karmaşıktır ve tabiri caizse satrançtan çok çok daha büyüktür. Daha fazla parça, daha fazla kare var. Peki. Ve ZX bana şöyle dedi: “Satranç daha hızlı işliyor olsa da, Büyük Ustalardan oluşan bir komitenin karar vereceği gibi, Go’daki bilgisayar yaratıcıydı. İnsanoğlunun daha önce hiç izlemediği stratejileri izliyordu.” Bunda bir şey var mı?
Fei-Fei Li: Evet, yani meşhur bir kural var.
Peter Robinson: Fei-Fei bana karşı sabırsızlanıyor. Böyle soruyorum, devam et.
Fei-Fei Li: Hayır, hayır, çok güzel sorular soruyorsunuz. Yani üçüncü oyunda sanırım beş maçın üçüncüsüydü, bir hamle vardı. Sanırım 32. hamleydi.
John Etchemendy: 32 veya 34
Fei-Fei Li: 32 veya 35. Bilgisayar programının her go ustasını gerçekten şaşırtan bir hamle yapması.
– Bu çok şaşırtıcı bir hareket.
– Bunun bir hata olduğunu düşündüm.
Fei-Fei Li: Aslında, bu hareketin nasıl gerçekleştiğini analiz ettikten sonra bile insan üstatlar şöyle diyeceklerdi: “Bu tamamen beklenmedik bir şey.” Ve olan şu ki, John’un dediği gibi, bilgisayarlar öğrenme yeteneğine sahiptir ve modeller hakkında düşünme veya belirli hareketler hakkında karar verme konusunda çıkarım yapma yeteneğine sahiptir, hatta bu özel durumda eğitimli, tanıdık insan ustalarının bilgi alanının dışında bile .
John Etchemendy: Sorun şu ki, bu derin sinir ağları son derece iyi örüntü tanıma sistemleridir, ancak tanıdıkları örüntüler, tanımayı öğrendikleri örüntüler, tam olarak insanların tanıdığı örüntüler olmayabilir. Yani bu konumla ilgili bir şeyler görüyordu ve tahtada tanıdığı desenler nedeniyle insan açısından hiçbir anlam ifade etmeyen bir hareket yaptı. Aslında, go oyununun nasıl oynanacağına dair tüm dersler, asla kenara bu kadar hızlı bir şekilde yaklaşacak bir hamle yapmamanızı söyler. Böylece herkes onun bir hata yaptığını düşündü ve sonra kazanmaya başladı. Ve bence bunu anlamanın yolu, bizim göremediğimiz kalıpları görmektir.
Fei-Fei Li: Geleneksel olarak insana özgü olmayan hesaplama kalıpları ve hesaplama kapasitesine sahip.
Peter Robinson: Tamam, zaten bu alana giriyoruz, ama ben bunu anlamak için gerçekten çok çabalıyorum, bekleyin bir dakika, bunlar hala sadece sıfırları ve birleri çalıştıran makineler, giderek daha büyük hafıza, giderek daha hızlı hesaplama yeteneği, ama hâlâ sıfırları ve birleri çalıştıran makinelerle uğraşıyoruz. Bu bir yön.
Peter Robinson: Tamam, bu konuya yakında geleceğiz. Fei-Fei Li, “Gördüğüm Dünyalar” adlı anı yazınızda şu alıntıyı yapıyor: “Medeniyetimizin, bildiğimiz şekliyle hayatı yeniden şekillendirme gücüne sahip bir teknolojik devrimin eşiğinde olduğuna inanıyorum.” Devrim mi? Bildiğimiz şekliyle hayatı yeniden şekillendirin. Peki, sen tüm akademik eğitimi titizlik içinde olan bir adamsın. Onun bu kadar çılgınca abartmalarına izin mi vereceksin?
John Etchemendy: Dikkat et Peter, bu son derece güçlü bir teknoloji, bize izin verecek ve bilgisayarların onları asla programlayamayacağımız şeyleri yapmasına izin veriyor. Ve bu her şeyi değiştirecek, ama pek çok insan bunun elektriğe ya da buhar devrimine benzediğini söylüyor. Mutlaka korkulacak bir şey değil. Bir anda dünyayı ele geçirecek bir şey değil. Fei-Fei’nin söylediği bu değildi.
Fei-Fei Li: Endüstrilerde ve insanlarda, yaşama şeklimizde devrim yaratacak güçlü bir araç. Ancak devrim sözcüğü bilinçli bir varlık anlamına gelmez. Bu sadece bazı şeyleri değiştiren güçlü bir araçtır.
Peter Robinson: “Bilimin güzelliğini, örneğin Manhattan Projesi gibi bir şeyden ayıramayız.” Nükleer bilim, bol miktarda enerji üretebiliriz ama aynı zamanda tarif edilemez dehşet silahları da üretebilir. “Yapay zekanın kendine has öcüleri var; ister öldürücü robotlar olsun, ister yaygın gözetleme olsun, hatta 8 milyarımızın tamamının işini kaybetmesini otomatikleştirsin.” Artık bu öcülerin her birine bütün bir programı ayırabiliriz ve belki de bir noktada ayırmalıyız. Ama şimdi, bana güven verirken bile beni korkuttun ve aslında beni rahatlatmaya o kadar isteklisin ki, belki de gerçekten benden daha fazla korkmam gerektiğini düşünüyorum. Gidip yazayım, işte katil robotlar. Merhum Henry Kissinger’dan bir alıntı yapayım. Bunları asacağım ve seni bırakacağım… Eğer yapabilirsen beni sakinleştirebilirsin. Henry Kissinger, “Çin ile ABD arasında bir savaş hayal ediyorsanız, yapay zeka silahlarınız var. Kimse bunları geniş ölçekte test etmedi ve iki taraftaki yapay zeka savaş uçakları etkileşime girdiğinde ne olacağını kimse tam olarak söyleyemez.” “Demek öylesin…” Sonuçta aptal olmayan Henry Kissinger’dan alıntı yapıyorum. “Demek, potansiyel olarak topyekün yıkıcılığın olduğu bir dünyadasınız.”
Fei-Fei Li: Söylediğim gibi, bu araçların ne kadar güçlü olduğunu inkar etmiyorum. Demek istediğim, yapay zekadan önceki insanlık zaten çok yıkıcı, çok yıkıcı olabilecek araçlar ve teknolojiler yaratmıştı. Manhattan Projesi’nden bahsediyoruz değil mi? Ancak bu, bu aracı bu kadar yıkıcı bir şekilde kullanmaya toplu olarak karar vermemiz gerektiği anlamına gelmiyor.
John Etchemendy: Basra Körfezi üzerinde uçan bir İran yolcu uçağının Aegis sistemi tarafından vurulduğu trajik olayı hatırlayın.
John Etchemendy: Gemilerimizden biri. Bir otomasyon, otomatik bir sistem çünkü otomatikleştirilmesi gerekiyordu. Hızlı olabilmek için.
Peter Robinson: İnsanlar bu kadar hızlı tepki veremezler.
John Etchemendy: Evet, kesinlikle. Ve bu durumda, olayı anladığınıza göre artık oldukça anlaşılır olduğunu düşündüğüm nedenlerden dolayı, ama korkunç bir şey yaptı. Bu, yapay zeka ile yapabileceklerinizden tür olarak farklı değil, değil mi? Bu nedenle, bu cihazların yaratıcıları veya yapay zeka kullanıcıları olarak biz, onları ne tür bir amaçla kullandığımız konusunda dikkatli olmalıyız. Ve bunları belirli bir kullanıma koymaya karar verdiğimizde, ki bunların kullanım alanları olabilir, biliyorsunuz, ordunun onlar için pek çok iyi kullanım alanı vardır, onların yapmalarını istediğimiz şeyleri yapmaları konusunda dikkatli olmalıyız. yapmalarını düşünmüyoruz.
John Etchemendy: O halde size bir hikaye anlatayım. Yani Fei-Fei benim yanımda ya da yakınımda yaşıyordu. Ve ben konuşuyordum. O zamanlar hâlâ Rektördüm ve bana şöyle dedi: “Sen ve John Hennessy, teknolojiyi üniversitenin diğer bölümlerine getiren birçok enstitü kurdunuz. Felsefeyi, ahlakı ve sosyal yaşamı getiren bir enstitü kurmamız gerekiyor. Bilimleri yapay zekaya dönüştürün çünkü yapay zeka, bu işi yalnızca bilgisayar bilimcilerine bırakmayacak kadar tehlikelidir. Bilgisayar biliminde yanlış bir şey yok.
Peter Robinson: Ve bize orada verdiğiniz konu olan Stanford Enstitüsü’ne geri döneceğiz. Yine senden alıntı yapıyorum. Bu senin anılarından. “Milyarlarcamızı otomatik olarak işimizden etme ihtimali.” Kullandığın ifade bu. Yapay zeka destekli arama algoritmamı, arama cihazımı kullanarak geçen yıl Goldman Sachs’ın Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa’da tüm işlerin yaklaşık üçte ikisinin otomatikleştirilebileceğini öngören bir çalışmasını bulmam sadece birkaç saniyemi aldı. en azından bir dereceye kadar. Peki neden hepimiz korkmayalım? Henry Kissinger dünya kıyameti mi? Tamam, belki bu biraz fazla. Ama benim işim.
Fei-Fei Li: Yani iş değişikliğinin gerçek olduğunu düşünüyorum. İnsanlığın, insan uygarlığının karşı karşıya kaldığı her teknolojik ilerlemeyle iş değişikliği gerçektir. Biliyor musun, bu gerçek. Ve bu hafife alınmamalı. Ayrıca iş kelimesine de dikkat etmeliyiz. İş, bütünsel bir mesleği veya bir kişinin bu mesleği kendi gelirine bağladığını tanımlama eğilimindedir.
Fei-Fei Li: Ama aynı zamanda her işin içinde, hemen hemen her işin içinde pek çok görev vardır. Bilirsiniz, tek bir görevi olan tek bir işin olduğunu hayal etmek zor, değil mi, profesör olmak, akademisyen olmak, doktor olmak, aşçı olmak gibi. Bütün bu işlerin birden fazla görevi var. Gördüğümüz şey, teknolojinin bu görevlerin bazılarının nasıl yapılabileceğini değiştirdiğidir. Ve bu doğru. Bu görevleri değiştirdikçe bir kısmı otomatikleştirilebilir. İşlerin şeklini değiştirmeye başlıyor ve eninde sonunda işleri etkileyecek. Yani bu aşamalı bir süreç olacak. Ve bunun üzerinde durmamız çok önemli. Bu soruların derin olması nedeniyle İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsünün kurulmasının nedeni budur. Tanım gereği multidisiplinerdirler. Biliyorsunuz, bilgisayar bilimcileri tek başına tüm ekonomik analizleri yapamazlar. Ancak bu bilgisayar bilimi programlarının ne yaptığını anlamayan ekonomistler, işlerin değişimini kendi başlarına anlayamayacaklardır.
John Etchemendy: Ama bir şeye dikkat çekmeme izin verin. Goldman Sachs araştırması, şu veya bu orandaki işlerin en azından kısmen otomatikleştirileceğini veya otomatikleştirilebileceğini söyledi.
Peter Robinson: Şimdi size bir hikaye anlatayım. Üçümüz de Kaliforniya’da yaşıyoruz, bu da muhtemelen üçümüzün de Hollywood’da arkadaşları olduğu anlamına geliyor. Ve yazarların grevine karışan bir arkadaşım var.
Peter Robinson: Tamam, sorun da şu. Bir sitcom’u yönetmek için bir yazarın odasını yönetirdin. Ve yazarın odasında yedi, bir düzine kişi istihdam edilirdi. Simpson şovunda, çizgi film şovunda iki tane yazarın odası vardı. 20 kişiyi çalıştırıyorlardı. Ve bunlar bir bilgisayarın yerini alabileceğini hayal edebileceğiniz son türden insanlardı çünkü iyi eğitimliydiler, espriliydiler ve kelimeleri hızlı kullanıyorlardı. Ve siz bilgisayarların sadece hesaplamalar yapan, belki hesap tabloları yapan bir şey olduğunu düşünüyorsunuz, belki bir gün muhasebecileri ortadan kaldırabilirler, ama yazarlar, Hollywood yazarları? Ve ortaya çıktı ki arkadaşım bunu benim için yapay zeka işini yaparak şöyle örnekledi: “Joe Biden ve Donald Trump’ın bira pong oynadığı ‘Saturday Night Live’ için bir skeç hazırla.” 15 saniye. Profesyoneller bunu biraz daha sıkılaştırabilirlerdi ama oldukça komikti ve anında gerçekleşti. Bunun ne anlama geldiğini biliyor musun? Bu, yedi yazardan dördüne veya beşine ihtiyacınız olmadığı anlamına gelir. İstihbaratı atamak için kıdemli bir yazara ihtiyacınız var ve onu sıkılaştırmak veya yeniden tasarlamak için belki başka bir yazara veya iki yazara daha ihtiyacınız var. Bu bizim elimizde. Ve yapay zekanız, geveze sınıfların işlerini ortadan kaldırmaya başladığında kötü bir izlenim bırakacak. Ve bu zaten başladı. Bana yanıldığımı söyle.
John Etchemendy: Tarım devriminden önce Amerika Birleşik Devletleri’ndeki insanların %80-90’ının çiftliklerde çalıştığını biliyor muydunuz?
John Etchemendy: Şimdi %2 veya %3’e düştü. Ve aynı çiftlikler, aynı topraklar çok daha verimli. Şimdi, sizin hayatınızın ya da herhangi birinin hayatının, herkesin çiftlikte çalıştığı 1890’larda olduğundan daha kötü durumda olduğunu söyleyebilir misiniz? Hayır. Yani evet, haklısın. İşleri değiştirecek. Bazı işleri kolaylaştıracak. Daha önce yapamadığımız şeyleri yapmamızı sağlayacak. Ve evet, daha azına izin verecek…
John Etchemendy: Daha az insanın daha önce yaptıklarından daha fazlasını yapmasına izin verin. Ve sonuç olarak bu iş kolunda daha az insan olacak.
Fei-Fei Li: Ayrıca iki şeye dikkat çekmek istiyorum. Birincisi, işlerin sürekli değişmesi ve bu değişimin her zaman acı verici olmasıdır. Ve biz bilgisayar bilimcileri, filozoflar ve aynı zamanda dünya vatandaşları olarak bu konuda empati sahibi olmalıyız. Ve hiç kimse bu değişen acıyı görmezden gelmemiz gerektiğini söylemiyor. İşte bu yüzden bunu inceliyoruz. Politika yapıcılarla konuşmaya çalışıyoruz. Nüfusu eğitiyoruz. Bu arada yapay zeka karşısında insanın yaratıcılığına daha fazla itibar etmemiz gerektiğini düşünüyorum.
Unutmayalım ki yaratıcılığımız, duygularımız ve zekamız eşsizdir. Teknolojiyle ortadan kaldırılmayacak.
Peter Robinson: Size iki alıntı yapayım. Başlayacağım. Ancak Teksas Senatörü Ted Cruz ve yine Teksas’tan eski Senatör Phil Graham’ın Wall Street Journal’da yakın zamanda yayınlanan bir makalesiyle başlayacağım. Alıntı, “Clinton yönetimi ilk dönem interneti düzenlemek için müdahalesiz bir yaklaşım benimsedi. Bunu yaparak olağanüstü ekonomik büyümeyi ve refahı serbest bıraktı. Biden yönetimi ise tam tersine agresif düzenlemelerle yapay zekadaki yenilikleri engelliyor.” Alıntıyı kapat. İşte onlar. Bu sensin. Ayrıca Wall Street Journal’da John Etchemendy ve Fei-Fei Li’nin yakın zamanda yayınlanan bir makalesi. Alıntı, “Başkan Biden, yönetiminin teknolojiyi kullanma ve yönetme konusundaki kararlılığını gösteren, yapay zekaya ilişkin bir idari kararname imzaladı. Başkan Biden sahneyi hazırladı ve şimdi Kongre’nin harekete geçme zamanı.
Peter Robinson: Wall Street Journal yazınıza devam ediyorum. “Büyük teknoloji şirketleri kendi kendilerini yönetmeye bırakılamaz.” Silikon Vadisi’nde bunlar kavga sözcükleridir. “Akademik kurumlar, bu ileri teknolojilerin güvenilir değerlendirmelerinin ve kıyaslamalarının sağlanmasında öncü bir rol oynamalıdır. Akademi ve hükümet nezdinde yapay zeka alanına daha fazla yetenek kazandırmak için insan sermayesine yatırım yapılmasını teşvik ediyoruz.” Kapat alıntı Tamam, şimdi bunu söylemem benim için zorunlu, bu yüzden lütfen beni, Stanford çalışanı arkadaşlarımı, diğer her şey dışında affedin. Akademik kurumlara neden güvenilmeli?
Fei-Fei Li: Hükümet ile teknoloji arasındaki ilişkiden bahsederken düzenleme kelimesini kullanma eğilimindeyiz. Gerçekten, gerçekten çift tıklamak istiyorum. Politika kelimesini kullanmak istiyorum.
Politika ve düzenleme birbiriyle ilişkilidir ancak aynı şey değildir. John ve ben Wall Street Journal’ın fikir yazısını yazdığımızda, aslında politikanın kamu sektöründeki yapay zekaya ve akademik dünyaya kaynak sağlanmasına odaklanıyorduk. Çünkü yapay zekanın çok güçlü bir teknoloji ve bilim olduğuna ve akademi ile kamu sektörünün hâlâ kamu yararı yaratma konusunda oynayacakları bir role sahip olduğuna inanıyoruz. Ve kamusal mallar merak odaklı bilgi keşfidir, kansere çaredir, biliyorsunuz, yerküremizin biyolojik çeşitliliğinin haritalarıdır, biliyorsunuz, daha önce görmediğimiz nano malzemelerin keşfidir, farklı yöntemlerdir. tiyatroda, yazılı olarak, müzikte ifade etmek. Bunlar kamu malı. Politika konusunda hükümetle işbirliği yaparken buna odaklanıyoruz. Bu yüzden gerçekten düzenlemeden emin olmak istiyorum, hepimizin kişisel fikri var, ancak politikada düzenlemeden daha fazlası var.
Peter Robinson: Stanford Enstitüsü. Ortak direktörlüğünü yaptığınız Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü. Sadece iki sorum var ve istediğiniz gibi yanıtlayın. Bana şu anda yapmakta olduğun şey hakkında biraz fikir verebilir misin, ve bazı açılardan daha önemli ama anlaşılması zor olan, sadece beş yıl içinde nerede olmak istediğini söyleyebilir misin? Bu alanda her şey çok hızlı ilerliyor. Benim düşüncem 10 yıl demek çünkü bu daha yuvarlak bir sayı. Bu alanda çok uzaktayız.
Fei-Fei Li: Evet, Stanford için olduğu kadar herkes için de bunun disiplinler arası bir çalışma olduğu, yapay zekanın, yapay zekanın başlı başına bir bilim olduğu konusunda toprağa bir işaret koyduk. Bu güçlü bir araçtır. Ve olan şu ki, pek çok disiplinin yapay zeka konusu etrafında çapraz polen üretmesini memnuniyetle karşılayabilir veya diğer bilimleri gerçekleştirmek veya başka yeni fikirler keşfetmek için yapay zeka araçlarını kullanabilirsiniz. Ve bunu disiplinler arası ve çok disiplinli bir alan haline getirme konseptinin Stanford HAI’nin Stanford’a ve umarım dünyaya getirdiği şey olduğunu düşünüyorum. Çünkü sizin de söylediğiniz gibi bilgisayar bilimi yeni bir alan. Bilirsiniz, merhum John McCarthy bu terimi 50’lerin sonunda icat etti. Artık o kadar hızlı ilerliyor ki, herkes bunun sadece geleceğe doğru yol alan niş bir bilgisayar bilimi alanı olduğunu düşünüyor. Ama diyoruz ki, yurt dışına bakmayın. Buraya yerleştirilebilecek pek çok disiplin var.
Peter Robinson: İnsan odaklı tasarımda Stanford Enstitüsü ile kim rekabet ediyor? Harvard’da, Oxford’da ya da Pekin’de böyle bir enstitü var mı? Bunların ne olduğunu bilmiyorum…
John Etchemendy: Yani, kuruluşumuzdan bu yana geçen beş yıl içinde, diğer üniversitelerde de çok sayıda benzer enstitü kuruldu. Bunu hiçbir şekilde, şekilde veya biçimde rekabet olarak görmüyoruz.
Peter Robinson: Eğer ileri sürdüğünüz bu argümanlar geçerliyse, o zaman onlara ihtiyacımız var.
Fei-Fei Li: Evet, bunu bir hareket olarak görüyoruz.
John Etchemendy: Buna ihtiyacımız var. Yapmak istediğimiz ve bir dereceye kadar yapmayı başardığımızı düşündüğüm şeyin bir kısmı, bu teknolojiyi geliştirirken, insani ve insani değerleri merkezde tutmanın önemine dair bu vizyonu iletmek. biz bu teknolojiyi uyguluyoruz. Ve bunu dünyaya duyurmak istiyoruz. Benzer bakış açısını benimseyen başka merkezlerin olmasını istiyoruz ve daha da önemlisi, Fei-Fei’nin bahsetmediği şeylerden biri, yapmaya çalıştığımız şeylerden birinin eğitilmesi ve örneğin yasa koyucuları anlayabilecekleri şekilde eğitmek. bu teknoloji nedir, ne yapabilir, ne yapamaz.
https://www.hoover.org/research/rise-machines-john-etchemendy-and-fei-fei-li-our-ai-future