Проектирование Интеллекта: Системное Проектирование в Эволюции ИИ/МЛ

Совпадение технологии и философии является ключевым при проектировании решений машинного обучения, которые улучшают опыт человека. Третий закон Кларка подчеркивает важность приоритизации опыта человека над модной технологией. Бритва Оккама пропагандирует простоту, интерпретируемость и устойчивость в решениях машинного обучения. Закон Кидла подчеркивает необходимость понимания проблемы, которую нужно решить, прежде чем пытаться ее решить. Теорема о том, что нет бесплатного обеда, гласит, что нет универсального алгоритма, который может хорошо работать на всех возможных проблемах. Алгоритмы машинного обучения должны быть выбраны или спроектированы на основе конкретной проблемы и данных. Закон Мерфи напоминает нам проектировать решения с системами безопасности для обработки неожиданных входов и сбоев. Три закона Асимова регулируют поведение систем искусственного интеллекта, обеспечивая справедливость, устойчивость и целостность данных. Теорема Байеса подчеркивает важность принятия решений, которые максимизируют желаемые исходы, минимизируя риски. Наконец, коллективный интеллект является существенным для обеспечения того, чтобы преимущества ИИ были доступны всем, а риски управлялись ответственно.