AI этикасы Сіздің заңды құқығыңыздың ерекшелік болуы үшін қызу күресу

Олар әр ережеден ерекшелік бар дейді.

Мәселе мынада, көбінесе тұрақты ереже басым болады және ерекше жағдайды мойындауға немесе көңіл көтеруге аз немесе мүлдем рұқсат жоқ. Орташа жағдай ерекше жағдайдың бірінші орында тұру мүмкіндігіне қарамастан пайдаланылады. Ерекшелік ешқандай эфир уақытын алмайды. Тиісті түрде қарастыруға мүмкіндік бермейді.

Сіз менің не туралы айтып тұрғанымды білуіңіз керек екеніне сенімдімін.

Сіз өзіңіздің жеке ісіңіз бен нақты қажеттіліктеріңізге ешқандай айырмашылықсыз ақылсыз қарауға болатын жекелендірілген тұтынушыларға қызмет көрсетуді алуға әрекеттеніп көрдіңіз бе?

Бұл, әрине, сізде, мүмкін, сансыз рет болды.

Мен сізді барлық парадигмаға сәйкес келетін бір өлшемге сәйкестендіру үшін жасанды интеллекттің (AI) тынымсыз ойлап табылуы туралы туындайтын алаңдатарлық тенденция арқылы көрсетемін.

Ерекшеліктер анықталмайды немесе олар мүлде ерекшелік емес сияқты пішіннен иілу таңдалады. Мұның негізгі негізі ішінара Machine Learning (ML) және Deep Learning (DL) пайда болуына байланысты. Жақында көретіндей, ML/DL - бұл есептеу үлгісін сәйкестендірудің бір түрі, егер сіз ерекше жағдайларды елемеуге немесе айналып өтуге дайын болсаңыз, оны әзірлеу және орналастыру «оңай». Бұл өте проблемалы және AI этикасының маңызды мәселелерін тудырады. Жасанды интеллект этикасы және этикалық AI туралы жалпы және кең ауқымды ақпарат алу үшін қараңыз сілтеме осында және сілтеме осында, бірнеше ғана атауға болады.

Жағдайлар осылай болуы керек емес және бұл AI-ны жасайтын және қолданатындар өздерінің AI қоспаларындағы ерекшеліктерді өңдеуді елемеу немесе азайтуды таңдап, оны қоздырып жатқанын біліңіз.

Ерекшеліктер ережесі болғанда

Алдымен ерекше жағдайларды жүзеге асыруға қарсы орташа жағдайдың табиғатын ашайық.

Менің сүйікті мысалым догпилингтің бұл түрінің немесе миопиялық орташа жағдайда ерекшеліксіз тәсіл ретінде танымал танымал және әлі де өте танымал телехикаялардың кез келген эпизодында айқын көрінеді. House, MD (әдетте тек ретінде көрсетіледі үй, 2004 жылдан 2012 жылға дейін созылған және бүгінде әлеуметтік желілерде және басқа БАҚ-та көруге болады). Шоу доктор Григорий Хаус есімді ойдан шығарылған кейіпкерді қамтыды, ол дөрекі, шыдамсыз және әдеттен тыс болды, бірақ ол ең түсініксіз аурулар мен ауруларды анықтай алатын медициналық данышпан ретінде бейнеленген. Басқа дәрігерлер, тіпті пациенттер де оны ұнатпауы мүмкін, бірақ ол жұмысты аяқтады.

Міне, әдеттегі эпизод қалай орындалды (жалпы спойлер ескертуі!).

Дәрігер Хаус жұмыс істейтін ауруханаға науқас келеді. Науқас бастапқыда біршама жалпы белгілерді көрсетеді және басқа да дәрігерлер пациентті диагностикалауға және емдеуге тырысады. Бір қызығы, науқасқа көмектесу әрекеттері қолайсыз жағдайларды жақсарта алмайды немесе одан да жаманы кері нәтиже береді. Науқас барған сайын нашарлайды.

Науқас қазір медициналық қызығушылықтың бір түрі ретінде қарастырылғандықтан және науқастың неден зардап шегетінін басқа ешкім анықтай алмайтындықтан, бұл іске доктор Хаус тартылды. Бұл кейде оның дәрігерлік қабілетін ашу үшін әдейі жасалады, ал басқа жағдайларда ол іс туралы естиді және оның туа біткен инстинкті оны әдеттен тыс жағдайларға тартады.

Бірте-бірте науқаста өте сирек кездесетін ауру бар екенін білеміз. Мұны тек доктор Хаус пен оның медициналық интерндер тобы ғана анықтай алады.

Енді мен сіздермен эпизодтардың негізгі сюжеттік желісін бөліскеннен кейін, ерекше жағдайларға қарсы орташа жағдайдың табиғатын суреттейтін сабақтарға тоқталайық.

Ойдан шығарылған әңгімелер қораптың ішіндегі ойлаудың кейде таңбаны қалай жіберіп алатындығын көрсетуге арналған. Бастапқыда пациентке көмектесуге тырысатын барлық басқа дәрігерлер ойлау процестерінде бұлыңғыр болады. Олар симптомдар мен ұсынылған аспектілерді дәстүрлі медициналық диагнозға мәжбүрлеуді қалайды. Науқас бұрын көрген көптеген адамдардың бірі ғана. Науқасты қарап шығыңыз, содан кейін олар медициналық мансабында бірнеше рет қолданған емдеу әдістерін және медициналық шешімдерді тағайындаңыз.

Жуыңыз, шайыңыз, қайталаңыз.

Бір мағынада сіз бұл тәсілді негіздей аласыз. Мүмкіндіктер пациенттердің көпшілігінде ең жиі кездесетін аурулар болуы мүмкін. Күн сайын бұл дәрігерлер бірдей медициналық мәселелерге тап болады. Сіз ауруханаға түсетін пациенттердің медициналық құрастыру желісінде екенін ұсына аласыз. Олардың әрқайсысы аурухананың стандартталған хаттамалары бойынша, олар өндіріс орнының немесе құрастыру зауытының бөліктері сияқты өтеді.

Орташа жағдай басым. Бұл жалпы қолайлы ғана емес, сонымен қатар аурухана мен медициналық қызметкерлерге медициналық қызметтерін сәйкесінше оңтайландыруға мүмкіндік береді. Орташа жағдайды өңдеу үшін медициналық процестерді ойластырған кезде шығындарды азайтуға болады. Медицина студенттерінің санасына жиі келетін өте танымал кеңес бар, атап айтқанда, көшеден тұяқ дыбыстарын естісеңіз, сіз зебра емес, жылқы туралы ойлауыңыз керек.

Тиімді, өнімді, тиімді.

Ерекшелік ортасына енгенше.

Бәлкім, хайуанаттар бағының зебрасы қашып кетіп, сіздің көшеде адасып кеткен шығар.

Бұл ерекшеліктер ереже болуы керек және біз тек ерекшеліктерге назар аударудың орнына орташа жағдай ережесін алып тастауымыз керек дегенді білдіре ме?

Біздің барлық күнделікті кездесулеріміз бен қызметтеріміз орташа жағдайға емес, ерекше жағдайларға бағытталған болуы керек деп айту қиын болады.

Назар аударыңыз, мен мұндай ұсыныс жасамаймын. Менің айтайын дегенім, біз ерекше жағдайлардың орын алуына рұқсат беруіміз керек және ерекше жағдайлар туындаған кезде мойындауымыз керек. Мен мұны айтып отырмын, өйткені кейбір сарапшылар егер сіз ерекше жағдайларды мойындауды жақтайтын болсаңыз, сіз орташа жағдайды ойлап табуға қарсы болуыңыз керек деп қатты айтуға бейім.

Бұл жалған дихотомия.

Оған құлап қалмаңыз.

Біз де тортымызды жей аламыз.

Ерекшелік болу құқығына жағдай жасау

Енді мен мұның барлығын AI-ны кеңінен қолданумен байланыстыратын біраз соққы беремін.

Жасанды интеллект жүйелері әдетте ерекше жағдайларды тануға зиянын тигізетін немесе жоққа шығаратын орташа жағдайға шоғырлану үшін көбірек жасалуда.

Мұның болып жатқанын білгенде таң қалуыңыз мүмкін. Біздің көпшілігіміз AI компьютерді автоматтандырудың бір түрі болғандықтан, заттарды автоматтандырудың сұлулығы әдетте ерекше жағдайларды қосуға болады деп есептейміз. Мұны әдетте ұқсас қызметті орындау үшін адам еңбегін пайдаланған кездегіге қарағанда, төмендетілген бағамен жасауға болады. Адам еңбегімен ерекше жағдайларды шешуге болатын барлық жұмыс түрлерінің болуы қымбат немесе тыйым салуы мүмкін. Егер сіз өзіңіздің тұтынушыларыңыз немесе клиенттеріңіз орташа деңгейдегі калибрлер деп есептей алсаңыз, істерді басқару және орнату әлдеқайда оңай. Бірақ компьютерлендірілген жүйелерді пайдалану ерекше жағдайларды оңай шешуі керек. Осылай ойлау арқылы біз компьютерлендірілген мүмкіндіктердің алдыңғы қатарға шығуына қатты қуануымыз керек.

Мұны ақылға қонымды жұмбақ ретінде қарастырыңыз және осы мазасыз сұраққа бір сәт ой жүгіртіңіз: Әйтпесе, автоматтандырудың ең жақсысы деп есептелетін AI қалайша біз ирониялық немесе күтпеген жерден дәл қарама-қарсы бағытта жүреді деп ойлаған әдеттегі және ерекше жолды кесіп өтуі мүмкін?

Жауап: Machine Learning және Deep Learning бізді ерекше өмірге апарады емес өйткені біз бұл жолды міндетті түрде қабылдауымыз керек (біз жақсырақ жасай аламыз).

Мұны орауыштан шығарайық.

Медициналық диагноздарды анықтау үшін қолданылатын AI жасау үшін Machine Learning қолдануды шештік делік. Біз пациенттер мен олардың медициналық жағдайлары туралы көптеген тарихи деректерді жинаймыз. Біз орнатқан ML/DL пациенттердің симптомдарын зерттейтін және осы белгілермен байланысты күтілетін ауруды көрсететін есептеу үлгісін сәйкестендіруге тырысады.

Берілген деректерге сүйене отырып, ML/DL мұрнының ағуы, тамақ ауруы, бас ауруы және ауырсыну сияқты белгілердің барлығы суық тиюмен тығыз байланысты екенін математикалық түрде анықтайды. Аурухана пациенттерді алдын ала скринингтен өткізу үшін осы AI қолдануды таңдайды. Әрине, ауруханаға алғаш келген кезде бұл белгілер туралы хабарлаған пациенттерге суық тию болуы мүмкін деп «диагноз қойылады».

Берілістерді ауыстыра отырып, осының бәріне Доктор Хаус түрін қосайық.

Науқас ауруханаға келіп, АИ диагнозын қояды. АИ науқаста мұрынның ағуы, тамақ ауруы және бас ауруы белгілеріне негізделген жалпы суық тиетінін көрсетеді. Науқасқа суық тиюмен күресу үшін қолайлы болып көрінетін рецепттер мен медициналық кеңестер беріледі. Мұның бәрі AI жасау кезінде қолданылатын орташа жағдайдағы тәсілдің бөлігі және бөлігі.

Науқаста бірнеше ай бойы осы белгілермен аяқталатыны белгілі болды. Сирек кездесетін аурулар мен ас қорыту саласындағы сарапшы дәл осы белгілер ми-жұлын сұйықтығының (CSF) ағып кетуін көрсетуі мүмкін екенін түсінеді. Сарапшы науқасты осындай ағып кетуге байланысты әртүрлі хирургиялық процедуралармен емдейді. Науқас қалпына келеді (айтпақшы, бастапқыда суық тию диагнозы қойылған CSF ағуы бар науқас туралы бұл тамаша оқиға нақты медициналық жағдайға негізделген).

Енді біз осы медициналық дастандағы қадамдарымызды қайталайтын боламыз.

Неліктен қабылдауды алдын ала скринингті жүргізетін АИ науқаста бұл сирек ауру болуы мүмкін екенін бағалай алмады?

Жауаптардың бірі мынада, егер ML/DL жасау үшін пайдаланылатын оқу деректерінде мұндай даналар болмаса, онда есептеу үлгісін сәйкестендіру үшін ештеңе болмайды. Ережеге қатысты ерекшеліктерді қамтитын деректердің жоқтығын ескере отырып, жалпы ереже немесе орташа жағдайдың өзі ешбір мінсіз болып көрінетін болып саналады және еш ойланбастан қолданылады.

Тарихи деректерде сирек кездесетін CSF ағып кетуінің бір данасы туралы тағы бір мүмкіндік бар, бірақ бұл тек бір ғана мысал және осы мағынада шектен шыққан. Қалған деректердің барлығы математикалық тұрғыдан анықталған орташа жағдайға жақын болды. Одан кейін шектен шығу деп аталатын нәрсеге не істеу керек деген сұрақ туындайды.

Есіңізде болсын, бұл шектен тыс көрсеткіштермен жұмыс істеу AI әзірлеушілері анықталған орташа жағдайдан тыс нәрсенің пайда болуымен қалай күресуге болатынына байланысты айтарлықтай ерекшеленетін мәселе. AI әзірлеушілері қабылдауға мәжбүр болатын қажетті әдіс жоқ. Кез келген AI әзірлеушісі ML/DL әзірлеу әрекеттерінің ерекше жағдайын арттыратын кез келген жағдайда не істей алатыны туралы бұл біраз жабайы Батыс.

Міне, бұл ерекше жағдайлар жиі болатын жолдардың тізімі орынсыз өңделген:

• Ерекшелік қате ретінде қабылданады
• Ерекшелік лайықсыз деп есептеледі
• Ерекшелік «нормаға» реттелетін ретінде қабылданады
• Ерекшелік мүлдем байқалмайды
• Ерекшелік байқалды, бірақ жалпы ескерілмеді
• Ерекшелік байқады, содан кейін ұмытылады
• Ерекшелік байқалды және көрінбейді
• Және т.б.

AI әзірлеушісі сирек кездесетін деректердегі қателіктен басқа ештеңе емес деп шешуі мүмкін. Бұл кез келген адамның осылай ойлайтыны таңқаларлық болып көрінуі мүмкін, әсіресе егер сіз оны ізгілендіруге тырыссаңыз, мысалы, CSF ағуы бар науқаста осы бір жағдай деп елестетсеңіз. Күшті азғыру бар, егер сіздің барлық контексттен тыс деректеріңіз негізінен бір нәрсені айтса, мүмкін мыңдаған жазбалардан тұратын және олардың барлығы орташа жағдайға жақындаса, бір ғажайып деректер бөлігінің пайда болуы мүмкін. оңай (жалқаулықпен!) тікелей қате ретінде түсіндіріледі. Содан кейін «қате» AI әзірлеушісімен жойылуы мүмкін және ML/DL оқытылатын салада қарастырылмауы мүмкін.

Ерекшелікпен күресудің тағы бір жолы - бұл лайықсыз мәселе деп шешу. Мүмкін, сіз ML/DL алуға және іске қосуға асығып жатқанда, неге бір сирек нәрсеге алаңдайсыз? Шектеуді лақтырып, әрі қарай жылжытыңыз. Ешбір ой міндетті түрде жолдың салдары туралы болмайды.

Тағы бір тәсіл ерекше жағдайды орташа жағдайдың қалған ортасына біріктіруді қамтиды. AI әзірлеушісі деректерді қалған нормаға сәйкестендіру үшін өзгертеді. Сондай-ақ, AI әзірлеушісі ерекше жағдайдың бар екенін байқамауы мүмкін.

ML/DL ерекше жағдайдың анықталғаны туралы хабарлауы мүмкін, содан кейін AI әзірлеушісі ML/DL-ге шектен тыс мәнді математикалық жолмен қалай өңдеу керектігі туралы нұсқау беруі керек. AI әзірлеушісі мұны істер тізіміне енгізіп, кейінірек онымен күресуді ұмытуы мүмкін немесе оны елемеуден бас тартуы мүмкін және т.б.

Тұтастай алғанда, АИ-ге қатысты ерекше жағдайларды анықтау және шешу ешқандай арнайы қарастырылған немесе өте теңдестірілген және негізделген көзқарассыз жүзеге асырылады. Ерекшеліктер көбінесе лайықсыз шығарылғандар ретінде қарастырылады және орташа жағдай басым болып табылады. Ерекшеліктермен күресу қиын, көп уақытты қажет етуі мүмкін, AI әзірлеу дағдыларының ұқсастығын талап етеді, әйтпесе заттарды бір өлшемді пакеттегі әдемі бауызға біріктірумен салыстырғанда қиындық тудырады.

Белгілі бір дәрежеде, сондықтан AI этикасы және этикалық AI өте маңызды тақырып болып табылады. AI этикасының ережелері бізді сергек болуға мәжбүр етеді. AI технологтары кейде технологиямен, әсіресе жоғары технологияларды оңтайландырумен айналысуы мүмкін. Олар міндетті түрде үлкен әлеуметтік салдарларды қарастырмайды.

Жалпы AI этикасының ережелерін қолданудан басқа, бізде AI-ны әртүрлі пайдалануды реттейтін заңдар болуы керек пе деген сәйкес сұрақ бар. Федералды, штаттық және жергілікті деңгейлерде AI қалай жасалуы керектігі мен сипатына қатысты жаңа заңдар әзірленуде. Мұндай заңдарды әзірлеу және қабылдау әрекеті кезең-кезеңімен жүргізілуде.

Ерекшеліктердің рөлі туралы осы нақты пікірталасқа ерекшелікпен байланысты заңды құқық болуы керек деген арандатушылық көзқарас келеді. Мүмкін, біреу үшін адал тану алудың жалғыз өміршең құралы заңның ұзақ қолын пайдалануды талап етеді.

Адам құқығының жаңа түрін енгізіңіз.

Ерекшелік ретінде қарастырылу құқығы.

Бұл ұсынысты қарастырыңыз: «Ерекше болу құқығы әрбір жеке тұлғаның болуын білдірмейді is ерекшелік, бірақ егер шешім шешім субъектісіне зиян келтіруі мүмкін болса, шешім қабылдаушы субъектінің мүмкін ерекшелік болуы. Ерекшелік құқығы үш ингредиентті қамтиды: зиян, даралау, және белгісіздік. Шешім қабылдаушы шешімнің тиісті түрде дараланғанын және, ең бастысы, шешімнің деректерге негізделген құрамдас бөлігімен бірге болатын белгісіздікті қарастырған кезде ғана зиян келтіруді таңдауы керек. Неғұрлым зиян келтіру қаупі жоғары болса, соғұрлым ескеру маңыздырақ» (Сара Цен, атты зерттеу мақаласында Деректерге негізделген шешім қабылдауда ерекшелік болу құқығы, MIT, 12 сәуір, 2022 жыл).

Бізде ондай құқығымыз бар деп ойлап қалуыңыз мүмкін.

Міндетті емес. Зерттеу жұмысына сәйкес, ең жақын халықаралық деңгейде танылған адам құқығы жеке қадір-қасиет болуы мүмкін. Теориялық тұрғыдан алғанда, жеке тұлға және олардың ерекше бірегейлігі қамтылуы тиіс қадір-қасиетті мойындау болуы керек деген түсінік сізді адамдық ерекшелік құқығының баллпаркіне қосады. Бір алаңдатарлығы, қадір-қасиет саласын реттейтін қолданыстағы заңдар біршама түсініксіз және тым икемді деп айтылады, сондықтан ерекшелік құқығының нақты құқықтық құрылымына сәйкес келмеді.

Адамның ерекшелік құқығынан тұратын жаңа құқықты қолдайтындар мынаны дәлелдейді:

• Мұндай құқық AI әзірлеушілерін ерекше жағдайлармен күресуге заңды түрде мәжбүрлейді
• AI жасайтын фирмалар ерекше жағдайлармен айналыспау үшін заңды түрде дайын болар еді
• AI жақсы теңдестірілген және тұтастай берік болуы мүмкін
• AI қолданатындар немесе AI-ға бағынатындар жақсырақ болар еді
• Жасанды интеллект ерекше жағдайларды қабылдамаған жағдайда, заңды жүгіну оңай болады
• AI жасаушылар да жақсырақ болуы керек (олардың AI пайдаланушылардың кең ауқымын қамтиды)
• Және т.б.

Ерекшелік ретінде адам құқығы деп белгіленген жаңа құқыққа қарсы болғандар былай дейді:

• Қолданыстағы адам құқықтары мен заңды құқықтар мұны жеткілікті түрде қамтиды және мәселені қиындатудың қажеті жоқ
• AI жасаушылардың иығына шамадан тыс ауыртпалық түседі
• AI жасау әрекеттері қымбатырақ болады және AI прогресін бәсеңдетеді
• Әркім олардан ерекше болуды талап етеді деген жалған үміт пайда болады
• Құқықтың өзі әр түрлі түсіндірмелерге ұшырайтыны сөзсіз
• Сот істері күрт көтерілген кезде ең көп ұтқандар адвокаттық мамандық болады
• Және т.б.

Қысқаша айтқанда, мұндай жаңа құқыққа қарсылық әдетте бұл нөлдік қосынды ойыны және ерекшелік болу заңды құқығы пайда әкелетіннен қымбатырақ болады деп даулайды. Мұндай жаңа құқық ақылға қонымды түрде қажет деп санайтындар бұл нөлдік қосынды ойыны емес екенін және ақыр соңында барлығына, соның ішінде AI жасайтындар мен AI қолданатындарға да пайда әкелетінін атап өтуге бейім.

Жасанды интеллектпен және ерекше жағдайлармен байланысты құқықтық, этикалық және әлеуметтік салдарларды қамтитын бұл пікірталас қатты және тұрақты болатынына сенімді бола аласыз.

Өздігінен жүретін көліктер және ерекше жағдайлардың маңыздылығы

Мұның автономды көліктер және өздігінен жүретін көліктер сияқты автономды жүйелер контекстінде қалай қолданылатынын қарастырыңыз. Өздігінен басқарылатын көліктер мен автономды көліктерге арналған AI дамуының орташа ой-өрісі туралы әртүрлі сындар болды.

Мысалы, бастапқыда өзін-өзі басқаратын көліктердің өте аз конструкциялары қандай да бір физикалық кемістігі немесе кемістігі бар көліктерді орналастырды. Шабандоздардың қажеттіліктерін кеңірек қамту туралы көп ойланбады. Жалпы алғанда, бұл хабардарлық артты, дегенмен бұл әлі де жеткілікті және қажет болғанша кеңінен қамтылған ма деген алаңдаушылық білдірілуде.

Ерекше жағдайға қарсы орташа жағдайдың тағы бір мысалы сізді абайсызда ұстауы мүмкін нәрсеге қатысты.

Дайынсыз ба?

Көптеген AI жүргізу жүйелерінің және өзін-өзі басқаратын көліктердің дизайны мен қолданылуы бүгінгі күні ересектер өздігінен жүретін көлікке мінеді деген үнсіз немесе айтылмаған болжам жасауға бейім. Біз адам жүргізуші рульде болған кезде, көлікте әрине ересек адам бар екенін білеміз, өйткені анықтама бойынша әдетте көлік жүргізу құқығына ие болу ересек адамға (жақсы немесе біреуге жуық) негізделген. Барлық жүргізуді орындайтын AI бар өздігінен жүретін көліктер үшін ересек адамның болуының қажеті жоқ.

Мәселе мынада, біз балаларды ересектердің қатысуынсыз өздігінен көліктерге мінгізе аламыз, кем дегенде, бұл толық автономды AI басқаратын өздігінен жүретін көліктер жағдайында мүмкін. Таңертең өздігінен жүретін көлікті пайдалану арқылы балаларыңызды мектепке жібере аласыз. Балаларыңызды көтермеу немесе рейдшеринг қызметінің адам жүргізушісін пайдаланудың орнына, сіз балаларыңызды өздігінен жүретін көлікке отырғызып, мектепке апара аласыз.

Өздігінен басқарылатын көліктерде балалардың болуы туралы бәрі қызғылт емес.

Көлікте ересек адамның болуының қажеті жоқ болғандықтан, бұл балалар да бұдан былай әсер етпейтінін немесе ересек адамның болуымен басқарылатынын білдіреді. Балалар есінен танып, өздігінен жүретін көліктердің ішін жыртып жібере ме? Балалар өздігінен басқарылатын көліктің терезелерінен шығуға немесе қолдарын созуға тырысады ма? Ықтимал жарақатқа және ауыр зиянға әкелетін басқа қандай антик түрлері болуы мүмкін?

Мен балалардың өздігінен жүретін көліктерде жалғыз мінуі туралы қызу пікірталастарды қозғадым, қараңыз сілтеме осында. Кейбіреулер бұған ешқашан жол бермеу керек дейді. Кейбіреулер бұл сөзсіз деп айтады және біз оны қалай жақсырақ шешуге болатынын анықтауымыз керек.

қорытынды

Ерекше жағдайға қарсы орташа жағдайдың жалпы тақырыбына оралайық.

Ережеден әрқашан ерекшелік болатынымен бәріміз келісетін сияқтымыз. Ереже қалыптасқаннан немесе анықталғаннан кейін біз ерекше жағдайларды іздеуіміз керек. Ерекшеліктерге тап болған кезде, бұл ерекшелік қай ережеге қатысты болуы мүмкін екендігі туралы ойлануымыз керек.

Бүгінгі күні ойлап табылған AI-ның көпшілігі ережені тұжырымдауға негізделген, ал ерекше жағдайларға байланысты қиындықтар әдеттен бас тартуға және иықтарды көтеруге бейім.

Ақылды болуды ұнататындар және ережеде әрқашан ерекшеліктер бар деген ережеден ерекшелік жоқ деп айтатындар үшін мен бұл тапқырлықтың ақыл-ойдың басқатырғышы сияқты екенін мойындаймын. Атап айтқанда, бізде әрқашан ерекшеліктер бар деген ереже қалай болуы мүмкін, бірақ бұл ереже әрқашан ережеден ерекшеліктер бар деген ережеге қолданылмайтын сияқты?

Сіздің басыңызды айналдырады.

Бақытымызға орай, бұл күрделі мәселелерді тым қиындатудың қажеті жоқ. Біз әрбір ережеден ерекше жағдайларды қарастырып, оларды қабылдауымыз керек ыңғайлы және өмірлік маңызды ережемен өмір сүре аламыз деп үміттенеміз.

Бұл жағдайды реттейді, енді онымен жұмыс істейік.