AI:s forskning Ruth

När du föreställer dig AI, vad ser du då? En humanoid robot? När du tänker på en verklig tillämpning av AI, vad tänker du på? Förmodligen autonom körning. När du tänker på de tekniska detaljerna i AI, vilket tillvägagångssätt nämner du? Jag är villig att slå vad om att det är djupinlärning.

I verkligheten finns AI i många former och former. AI-maskiner går långt bortom humanoida robotar; de sträcker sig från programvara som upptäcker mobbning på sociala medier till bärbara enheter som övervakar personliga hälsoriskfaktorer till robotarmar som lär sig mata förlamade människor till autonoma robotar som utforskar andra planeter. De potentiella tillämpningarna av AI är obegränsade: personlig utbildning, äldrehjälp, analys av djurlivsbeteende, medicinsk brytning och mycket mer.

Vårt misslyckande med att uppskatta detta spektrum hotar att hålla tillbaka fältet. När vi tillsammans föreställer oss AI som en typ av sak – vare sig det är humanoida robotar eller självkörande bilar eller djupinlärning – uppmuntrar vi nästa generations forskare att vara exalterade över dessa smala saker. Om studenterna presenteras för en homogen pool av AI-forskningsförebilder, så är det en självuppfyllande profetia att endast studenter som passar in kommer att finnas kvar i fältet.

Eftersom AI har lockande breda möjliga tillämpningar behöver vi människor med en jämförelsevis bred uppsättning erfarenheter och världsbilder som arbetar med AI-problem. Skulle inte forskarlag som arbetar med AI-medicinska tillämpningar dra nytta av forskare som är utbildade i biologi? Skulle inte team som arbetar med AI-hunger gynnas av forskare med förstahandserfarenhet i fattiga länder? Skulle inte team som arbetar med AI-hjälpmedel dra nytta av forskare med fysiska funktionshinder?

Idag pågår det mycket fascinerande arbete inom AI (se AI:s språkproblem ), men vi är också lite i ett hjulspår. Vi har tenderat att föda upp samma stil av forskare om och om igen – människor som kommer från liknande bakgrunder, har liknande intressen, läser samma böcker som barn, lär sig av samma tankeledare och i slutändan gör samma typ av forskning. Med tanke på att AI är ett så allomfattande område, och en gigantisk del av vår framtid, har vi inte råd att göra det längre.

Olga Russakovsky är postdoktor vid Robotics Institute vid Carnegie Mellon University.

Dölj