Stăpânirea factorului de risc: ai lăsa AI să-ți aleagă soțul? (Anna Slodka-Turner)

Inteligența artificială (AI) se află în fruntea multor conversații din diverse industrii. De ce nu? Ne-a adus soluții extinse, economisind omenirii atât de mult timp. Dar, ca tot ce este bun, are limitări, în special AI generală, care adesea
se simte ca un termen general pentru un algoritm general accesibil prin intermediul unui difuzor care poate face orice.

Când AI este promovat ca o soluție pentru atât de multe lucruri, mă face să mă gândesc, cât de departe poți duce acest hype? O discuție celebră din „Școala vieții” pe „De ce te vei căsători cu persoana nepotrivită a inspirat o întrebare: „Vrei
lasă AI să aleagă cu cine te căsătorești? Ar putea ajuta să facem alegerile maritale corecte?

În timp ce inteligența artificială nu poate răspunde pe deplin la chestiuni relaționale extrem de complexe, te poate aduce mult mai aproape de găsirea răspunsului. Întâmpinăm asta destul de des în lumea financiară. Este AI capabil să prezică următoarea afacere? Răspunsul este nu, asta nu este încă posibil.

Cu toate acestea, AI poate fi folosită pentru a construi modele cu capacități analitice și de prognoză îmbunătățite, oferind perspective mult mai profunde și descoperind modele pentru a oferi o idee mai clară despre ceea ce urmează.

Aplicarea AI la decizii

Să luăm în considerare acest lucru în contextul luării deciziilor. Într-un mod simplu, avem două tipuri de decizii:

 – Cele pe care le facem frecvent și, prin urmare, cu o mulțime de bucle de feedback. De exemplu: Cumpărarea laptelui. Familiei mele i-au luat câteva luni să descopere că avem nevoie de patru sticle pe săptămână, cu excepția cazului în care este frig și, în weekend, când toată lumea are nevoie de câteva „cești calde” în plus.
AI ar fi putut să ne rezolve problema mai devreme, atâta timp cât i-am furnizat datele meteorologice pentru a identifica modelul.

-Al doilea tip de decizie sunt cele pe care le luăm rar. Posibil, doar o dată în viață, cu șanse mici de a face o corecție bazată pe rezultatul deciziei noastre. De exemplu: alegerea unei profesii, diplomă universitară, primul loc de muncă sau
LOL, hotărând să mă căsătoresc.

Desigur, trăim cu consecințele alegerilor noastre, dar oportunitățile de a învăța din ele și de a lua alte decizii sunt limitate și adesea costisitoare.

O carte despre parenting pe care am citit-o conține o avertizare în acest sens: „Deși susținem sfaturile parentale din următoarele capitole, recunoaștem că nu este posibil să încercăm diferite metode parentale asupra unui copil și să comparăm rezultatele”. Mai simplu spus, nu există
mod de a încerca diferite decizii și de a compara rezultatele. Doar un alt lucru care arată că a fi părinte este greu.

Și ilustrează cât de important este să aveți suficiente date pentru a vedea modele.

Provocări de învățare automată

Învățarea automată, o formă populară de inteligență artificială, a fost văzută pentru o vreme ca o „soluție magică” la probleme complexe. Atracția de a putea absorbi o mulțime de date și de a încerca să le găsească sens are un anumit atractiv. De ce nu? Promisiunea tehnologiei
a lua ceva complex și a veni cu cea mai bună soluție ar atrage orice factor de decizie.

Provocarea soluțiilor de învățare automată este de a ajuta la luarea unei decizii simple din informații complexe de intrare; cantități incredibile de date, interne și externe, și apoi cum este comunicată rezultatul. . În exemplele de mai sus a două tipuri de decizii,
Algoritmii de învățare automată vor rezolva problema cumpărării laptelui destul de repede.

Presupunând că furnizăm datele privind cantitățile achiziționate și vremea de afară – modelul ar crea o prognoză bună pentru viitor. Organizații precum destinații turistice, lanțuri de restaurante, companii aeriene, companii de logistică și multe altele primesc
analize care pot fi folosite pentru a prezice volumul zilnic, săptămânal și sezonier pe baza vremii și chiar pentru a recomanda de câte resurse ar putea avea nevoie pentru a satisface această cerere. Variabilele suplimentare adaugă mai multă complexitate modelului și creează potențiale suplimentare
trebuie să răspunzi la alte întrebări și să adaugi mai multe variabile (de exemplu, săptămâni în care vine curățătorul vs nu).

Înapoi la întrebarea de bază de a permite AI să decidă cu cine te căsătorești. Cu siguranță, există o mulțime de puncte de date - sute de milioane sau miliarde de căsătorii. Intrările relevante au fost studiate timp de secole atât de către cercetători, cât și de către cei care fac potriviri. Sunt
o mulțime de ieșiri.

Deci, care este problema?

1. Deși există multe puncte de date, fiecare factor unic de decizie va avea preferințele sale unice – așa că în lumea modelării, ar trebui să creăm un algoritm diferit pentru fiecare persoană care trebuie să fie potrivită pentru căsătorie. Acest lucru este complex, dar posibil
   în viitor. Luați în considerare modul în care motoarele de recomandare precum Apple Music și Pandora continuă să evolueze tipurile de muzică pe care vi le sugerează pe baza reacțiilor dvs. Asemenea soluții în care fiecare decizie este luată de un model optimizat în mod unic sunt deja implementate
   în lumea afacerilor.
2. În al doilea rând, trebuie să captăm punctele de date corecte și relevante și să reducem „zgomotul”. În timp ce unii pot prefera brunetele cu ochi albaștri sau blondele cu ochi căprui, există puține lucruri care să demonstreze că căsătoriile bazate pe „tipurile preferate” au mai mult succes decât altele. Întâlnire
   aplicațiile continuă să-și perfecționeze algoritmii în speranța de a găsi formula potrivită pentru astfel de potriviri. Totuși, trebuie să te duci la întâlniri și să vezi.
3. În cele din urmă, costul luării unei decizii greșite este mare. Deși lăsând în seama indivizilor care iau decizii poate să nu dea cele mai bune rezultate, o echipă de experți care construiește o soluție de învățare automată ar putea să nu-și dorească responsabilitatea pentru a lua aceste decizii.
   Există un risc de răspundere profesională care trebuie rezolvat. În contextul afacerii – poate fi mai bine să lași experții să decidă decât să insiste că „cutia neagră” știe cel mai bine.

Evitarea încrederii oarbe

Deci, revenim la provocările căsătoriei. Celebrul discurs al Școlii Vieții spune pur și simplu că ne vom căsători cu o persoană care este într-un fel greșită pentru noi. „Persoana care ni se potrivește cel mai bine nu este persoana care ne împărtășește toate gusturile (nu
există), dar persoana care poate negocia diferențele de gust în mod inteligent - persoana care se pricepe la dezacord.

Mai degrabă decât o idee noțională a complementarității perfecte, capacitatea de a tolera diferențele cu generozitate este adevăratul indicator al persoanei „nu prea greșite”. Compatibilitatea este o realizare a iubirii; nu trebuie să fie condiția sa prealabilă.”

Trecerea la un context general mai larg, în limbajul învățării automate – aproape niciuna dintre variabilele standard pe care le cunoaștem dinainte despre un potențial candidat nu ne poate ajuta să anticipăm dacă decizia este incorectă. Suntem departe de a „hrăni
mașină o mulțime de date” și așteaptă ca acestea să aibă sens. De fapt, s-ar putea să nu se întâmple niciodată fără intervenția umană. Ne simțim mai în siguranță atunci când pilotul oprește pilotul automat în timpul turbulențelor și pentru un motiv întemeiat.

În timp ce învățarea automată și inteligența artificială ne pot face viața mai ușoară, este sigur să spunem că nu am avea încredere orbită în aceste tehnologii pentru a lua decizii care ne vor schimba viața. Pornind de la asta, ce le putem spune experților din industrie care iau decizii de afaceri importante? Utilizare
AI și ML pentru a vă duce la jumătatea obiectivului dvs. - dar țineți-vă de experții dvs. pentru a analiza datele și pentru a folosi cea mai bună judecată a acestora în context pentru a vă ghida în pașii finali. Cu siguranță lucrăm la asta.