IBM’in ünlü Watson bilgisayarını yapan ekibi yöneten David Ferrucci, şimdiye kadarki en iyi insan “Jeopardy!”yi yendiğinde çok sevindi. 2011’de oyuncular, yapay zeka için televizyonda bir zafer kazandı.
Ama Dr. Ferrucci, Watson’ın sınırlarını anlamıştı. Sistem, okyanuslar dolusu metin madenciliği yapabilir, kelime kalıplarını belirleyebilir ve olası cevapları yıldırım hızında tahmin edebilir. Yine de teknolojinin hiçbir anlayışa, insan tarzı sağduyuya, neden bir karara vardığını açıklayacak bir akıl yürütme biçimine sahip değildi.
On bir yıl sonra, muazzam ilerlemelere rağmen, en güçlü AI sistemleri hala bu sınırlamalara sahiptir.
Bugün Dr. Ferrucci, AI’nın eksikliklerini gidermeyi amaçlayan bir girişim olan Elemental Cognition’ın CEO’su. “Bana göre Watson projesi her zaman AI ile nereye gitmek istediğimize dair daha büyük bir hikayenin küçük bir parçasıydı” dedi.
Dr. Ferrucci’nin görüşüne göre nihai hedef, yapay zekanın güvenilir bir “düşünce ortağı”, işte ve evde yetenekli bir işbirlikçi haline gelmesi, önerilerde bulunması ve bunları açıklamasıdır.
2015 yılında kurulan Elemental Cognition, kanıtlanmamış olsa da umut verici bir hibrit yaklaşımla bu hedefe doğru ölçülü adımlar atıyor. Sistemi, makine öğrenimindeki en son gelişmeleri, yapay zekanın geçmişinden bir sayfayla, insan akıl yürütmesinden sonra modellenen bir yazılımla birleştirir.
Daha yeni makine öğrenimi programları, örüntü tanıma ve tahminlerde dikkat çekicidir ve “Jeopardy!”dekinden çok daha güçlüdür. günler. Milyonlarca kelimeyi ve kelime modelini incelerler ve en olası yorumları üretirler. Elemental Cognition, makine öğrenimi tarafından oluşturulan tahminleri alarak ve bunları insanlara açıklanabilir neden-sonuç çıkarımları üretmek üzere tasarlanmış yazılımlara besleyerek bu ilerleme üzerine inşa ediyor.
Sonuçlar, ideal olarak, yalnızca doğru olmakla kalmayıp aynı zamanda adım adım bir mantığı izleyen ve sağduyunun eşdeğerini yansıtan cevaplar veya önerilerdir. Bu tür yazılımların önceki sürümleri sınırlı ve kırılgandı ve elle kodlanması gereken sürekli güncellemeler gerektiriyordu. Elemental Cognition’ın hibrit sistemi, el işçiliğinin hepsini olmasa da çoğunu ortadan kaldırır.
Başlangıçtaki AI araştırma direktörü Aditya Kalyanpur, “Zaman açısından muazzam bir tasarruf” dedi.
Büyük, sözde derin öğrenme programları, görüntü ve konuşma tanıma gibi görevlerin üstesinden geldi ve yeni sürümler konuşmaları kaleme alabilir, bilgisayar programları yazabilir ve sohbet edebilir.
Yapay Zeka Hakkında Devamını Oku
Northwestern Üniversitesi’nde yapay zeka araştırmacısı olan Kristian Hammond, “Desen eşleştirmenin derinliği olağanüstü, ancak olan bu” dedi. “Mantık değil.”
Elemental Cognition bu boşluğu gidermeye çalışıyor. Bu yılki akademik bir sunumda, şirketin araştırmacıları, akıl yürütme teknolojisinin nasıl çalıştığını açıklamak için birkaç cümle kullandı: Bir adam bir bitki satışına gidiyor. Yaprakların nane kokusunu sever. Bir bitki aldı ve bir pencerenin yanına yerleştirdi.
Sözcükler, arka plan bilgisine benzeyen basit kurallar üretir – insanlar için açık olan ancak metinde açıkça belirtilmeyen kavramlar ve gerçekler. Örneğin: Bitkilerin yaprakları vardır. Yapraklar nane kokusuna sahip olabilir. Bir kişi bir şeyden hoşlanırsa, onu satın almak için motive edilebilir. Pencereler güneş ışığını içeri alır. Güneş ışığı bitkilerin büyümesine yardımcı olur.
Böylece sistem, örneğin, açıklayabilen neden-sonuç ilişkilerini içerir, Niyeadam bitkiyi bir pencerenin yanına yerleştirdi.
Diğerleri, makine öğrenimi alanının liderleri de dahil olmak üzere, yapay zekadaki akıl yürütme ve sağduyu sorunu üzerinde çalışıyor. Ancak uzmanlar Elemental Cognition’ın pratik teknolojisinden etkilendiler ve başarılı olursa bunun birçok endüstride uygulanabileceğini söylüyorlar.
Büyük bir teknoloji danışmanlık firması olan Accenture’da genel müdür ve yapay zeka uzmanı olan Andrew Hickl, “Bu iyi bir mühendislik” dedi. “Ve gelecekte en iyi sistemlerin hibrit bir yaklaşım benimseyen sistemler olacağını düşünüyorum.”
Elemental Cognition’ın ilk yılları bir araştırma başlangıcı olarak geçti. “Önce, bunun gerçek bir yol olup olmadığını anlamamız gerekiyordu?” dedi. “İşe yarayan bir şey inşa edebilir miyiz?”
Sonunda, Dr. Ferrucci ve ekibi teknoloji ile ilerleme kaydetti. Geçtiğimiz birkaç yılda, hibrit tekniklerinden bazılarını konferanslarda sundular ve şimdi tanıtım projeleri ve birkaç ilk müşterisi var.
Başlangıç, teknolojiyi ticarileştirmeye başlıyor ve başlangıçta şirketlere seyahat için müşteri hizmetleri ve ilaç keşfi için araştırma gibi alanlarda yapay zeka destekli asistanlar sunuyor.
Dr. Ferrucci, şirketini kurmadan önce Bridgewater Associates hedge fonu için çalıştı. Kredi… New York Times için Casey Steffens
Dış AI uzmanları, Elemental Cognition’ın hibrit yaklaşımının geniş ve ekonomik olarak uygulanıp uygulanamayacağını bilmek için çok erken olduğunu söylüyor.
Allen Yapay Zeka Enstitüsü CEO’su Oren Etzioni, “Bu, şu anda AI’da kültürlerarası olan erken ve yenilikçi bir çaba” dedi.
Dr. Ferrucci, “Tehlike!”den bir yıl sonra IBM’den ayrıldı. Win, bir zamanlar şirketin Watson pazarlama kampanyası, teknolojiye yönelik beklentileri şişiriyordu.
IBM ile rekabet etmeyen sözleşmesi, başka bir teknoloji şirketi için çalışmayı ekarte etti. Ancak dev bir hedge fonu olan Bridgewater Associates ile tartıştı.
Dr. Ferrucci, bir AI araştırma biriminin başında Bridgewater’a katıldı. Bridgewater’ın yatırım stratejileri, yalnızca büyük miktarlarda veriyi analiz etmeye değil, aynı zamanda kararların ve piyasa davranışının arkasındaki mantığı keşfetmeye de dayanır.
Bridgewater’ın yatırımdan sorumlu başkan yardımcısı Greg Jensen, “‘Nedenini açıklayın’, Dave’in bakış açısıydı,” dedi. “Yani zihinlerin gerçek bir buluşmasıydı.”
Bridgewater, hedge fonu için çalışırken Elemental Cognition’ı kurduğunda Bay Ferrucci’yi destekledi ve bir yatırımcı. Diğer yatırımcılar arasında önde gelen bir teknoloji yatırımcısı olan Jim Breyer başkanlığındaki Breyer Capital; IBM’in eski CEO’su Samuel Palmisano; ve Yahoo!’nun kurucu ortağı Jerry Yang tarafından yönetilen AME Cloud Ventures! Şirket ne kadar topladığını açıklamadı.
Elemental Cognition’ın iş gücü istikrarlı bir şekilde 46’ya ulaştı. Kavram kanıtlama projeleri etkili işe alım araçları oldu. Shirin Saleem, şirketin sanal asistanı Alexa için AI geliştiren bir araştırma yöneticisi olduğu Amazon’dan geçen yıl start-up’a katıldı.
Elemental Cognition’ın işe alım sürecinde, Bayan Saleem, müşterilerin dünya çapında uçak biletleri planlamasına ve rezervasyon yapmasına yardımcı olmak için kullanılan yapay zekadan özellikle etkilendi. “’İşte hibrit yaklaşımın gücü burada’ diye düşündüm” diye hatırladı.
Dünya turu bileti, American Airlines, British Airways, Qantas, Cathay Pacific ve Japan Airlines dahil olmak üzere 13 havayolunun ittifakı olan oneworld için bir projedir. Dünya çapındaki biletleri, bir yıl boyunca değişen uzunluklarda duraklarla 16’ya kadar farklı uçuşa sahip olabilir.
Elemental Cognition, oneworld’ün web sitesinde gezi planlayan akıllı bir aracının arkasındaki teknolojiyi sağlar. Geçen yıl içinde geliştirildi ve Nisan ayında tanıtıldı.
Kullanıcı solda bir küresel rota haritası görür ve sağda bir chatbot diyalogu başlar. New York’tan başlayan bir gezgin, örneğin Londra, Roma ve Tokyo gibi istenen yerlere yazabilir. “Tamam” diye yanıtlıyor sohbet robotu, “Yol programına Londra, Roma ve Tokyo’yu ekledim.”
Ardından, müşteri değişiklik yapmak istiyor – “Londra’dan önce Paris’i ekleyin” ve “Roma’yı Berlin ile değiştirin”. Bu, sistem her şehirde seyahat sürelerine ve kalış sürelerine geçmeden önce de sorunsuz gider.
oneworld’ün CEO’su Rob Gurney, çevrimiçi seyahat planlama ve rezervasyonun zorluklarına aşina olan eski bir Qantas ve British Airways yöneticisidir. Çoğu sohbet robotu, genellikle hazır cevapları tekrarlayan veya alakasız önerilerde bulunan katı sistemlerdir, sinir bozucu bir “sefalet sarmalı”.
Bunun yerine, Bay Gurney, Elemental Cognition teknolojisinin anında problem çözme diyalogu sağladığını söyledi. Bir seyahat programını çevrimiçi olarak tamamlama oranları, şirketin yazılımı olmadan üç ila dört kat daha yüksektir.
Akışkan diyalogun arkasında, çeşitli endüstrilerde uygulanabilecek yapay zekada bir dizi mühendislik yeniliği var.
Elemental Cognition teknolojisi büyük ölçüde otomatikleştirilmiş bir sistemdir. Ama bu sistemin eğitilmesi gerekiyor. Örneğin, bir küresel havayolu biletine ilişkin kurallar ve seçenekler, taranan birçok belge sayfasında belirtilmiştir.
Dr. Ferrucci ve ekibi, bunları bilgisayarın yorumlayabileceği bir biçimde önerilen ifadelere dönüştürmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu ifadeler gerçekler, kavramlar, kurallar veya ilişkiler olabilir: Örneğin Qantas bir havayolu şirketidir. Bir kişi bir şehre “git” dediğinde, bu o şehre bir uçuş ekle anlamına gelir. Bir gezgin dört varış noktası daha eklerse, bu, biletin maliyetine belirli bir miktar ekler.
Dünya çapındaki bilet asistanını eğitirken, bir havayolu uzmanı bilgisayar tarafından oluşturulan ifadeleri son kontrol olarak inceler. Süreç, eski uzman sistemlerin sakatlayıcı bir dezavantajı olan bir bilgisayara elle kodlama bilgisi ihtiyacının çoğunu ortadan kaldırır.
Dr. Ferrucci, büyük teknoloji şirketlerinin ve iyi finanse edilen araştırma merkezlerinin izlediği baskın yol olan gelişmiş makine öğreniminin bir gün eksikliklerinin üstesinden gelebileceğini kabul ediyor. Ancak mühendislik açısından şüphecidir. Bu sistemler, şeffaflık ve açıklanabilecek rasyonel kararlar üretme hedefleriyle yapılmadığını söyledi.
Dr. Ferrucci, “Büyük soru, istediğimiz yapay zekayı nasıl tasarlayacağız” dedi. “Bunu yapmak için, makine öğrenimi kutusundan çıkmamız gerektiğini düşünüyorum.”
Ama Dr. Ferrucci, Watson’ın sınırlarını anlamıştı. Sistem, okyanuslar dolusu metin madenciliği yapabilir, kelime kalıplarını belirleyebilir ve olası cevapları yıldırım hızında tahmin edebilir. Yine de teknolojinin hiçbir anlayışa, insan tarzı sağduyuya, neden bir karara vardığını açıklayacak bir akıl yürütme biçimine sahip değildi.
On bir yıl sonra, muazzam ilerlemelere rağmen, en güçlü AI sistemleri hala bu sınırlamalara sahiptir.
Bugün Dr. Ferrucci, AI’nın eksikliklerini gidermeyi amaçlayan bir girişim olan Elemental Cognition’ın CEO’su. “Bana göre Watson projesi her zaman AI ile nereye gitmek istediğimize dair daha büyük bir hikayenin küçük bir parçasıydı” dedi.
Dr. Ferrucci’nin görüşüne göre nihai hedef, yapay zekanın güvenilir bir “düşünce ortağı”, işte ve evde yetenekli bir işbirlikçi haline gelmesi, önerilerde bulunması ve bunları açıklamasıdır.
2015 yılında kurulan Elemental Cognition, kanıtlanmamış olsa da umut verici bir hibrit yaklaşımla bu hedefe doğru ölçülü adımlar atıyor. Sistemi, makine öğrenimindeki en son gelişmeleri, yapay zekanın geçmişinden bir sayfayla, insan akıl yürütmesinden sonra modellenen bir yazılımla birleştirir.
Daha yeni makine öğrenimi programları, örüntü tanıma ve tahminlerde dikkat çekicidir ve “Jeopardy!”dekinden çok daha güçlüdür. günler. Milyonlarca kelimeyi ve kelime modelini incelerler ve en olası yorumları üretirler. Elemental Cognition, makine öğrenimi tarafından oluşturulan tahminleri alarak ve bunları insanlara açıklanabilir neden-sonuç çıkarımları üretmek üzere tasarlanmış yazılımlara besleyerek bu ilerleme üzerine inşa ediyor.
Sonuçlar, ideal olarak, yalnızca doğru olmakla kalmayıp aynı zamanda adım adım bir mantığı izleyen ve sağduyunun eşdeğerini yansıtan cevaplar veya önerilerdir. Bu tür yazılımların önceki sürümleri sınırlı ve kırılgandı ve elle kodlanması gereken sürekli güncellemeler gerektiriyordu. Elemental Cognition’ın hibrit sistemi, el işçiliğinin hepsini olmasa da çoğunu ortadan kaldırır.
Başlangıçtaki AI araştırma direktörü Aditya Kalyanpur, “Zaman açısından muazzam bir tasarruf” dedi.
Büyük, sözde derin öğrenme programları, görüntü ve konuşma tanıma gibi görevlerin üstesinden geldi ve yeni sürümler konuşmaları kaleme alabilir, bilgisayar programları yazabilir ve sohbet edebilir.
Yapay Zeka Hakkında Devamını Oku
- Adım Atmak: Yapay zekada ilerlemenin altın çağındayız. Teknoloji köşe yazarımız, potansiyelini ve risklerini ciddiye almaya başlamanın zamanının geldiğini yazıyor.
- Fotoğraf İzleme: Google’ın, çocukların kötüye kullanılan resimlerini tespit etmek için otomatik bir aracı vardır. Ancak sistem bunu yanlış anlayabilir ve sonuçları ciddi olabilir.
- Şekilleri Tahmin Etme:2020’de proteinlerin şeklini tahmin edebilen bir teknolojiye sahip olan bir laboratuvar, şimdi bilimde bilinen hemen hemen her protein için tahminler yayınladı.
- Bu İnsanlar Gerçek mi?Bir bilgisayarın sahte yüzler oluşturmasının ne kadar kolay olduğunu anlamak için kendi yapay teknoloji sistemimizi yarattık.
Northwestern Üniversitesi’nde yapay zeka araştırmacısı olan Kristian Hammond, “Desen eşleştirmenin derinliği olağanüstü, ancak olan bu” dedi. “Mantık değil.”
Elemental Cognition bu boşluğu gidermeye çalışıyor. Bu yılki akademik bir sunumda, şirketin araştırmacıları, akıl yürütme teknolojisinin nasıl çalıştığını açıklamak için birkaç cümle kullandı: Bir adam bir bitki satışına gidiyor. Yaprakların nane kokusunu sever. Bir bitki aldı ve bir pencerenin yanına yerleştirdi.
Sözcükler, arka plan bilgisine benzeyen basit kurallar üretir – insanlar için açık olan ancak metinde açıkça belirtilmeyen kavramlar ve gerçekler. Örneğin: Bitkilerin yaprakları vardır. Yapraklar nane kokusuna sahip olabilir. Bir kişi bir şeyden hoşlanırsa, onu satın almak için motive edilebilir. Pencereler güneş ışığını içeri alır. Güneş ışığı bitkilerin büyümesine yardımcı olur.
Böylece sistem, örneğin, açıklayabilen neden-sonuç ilişkilerini içerir, Niyeadam bitkiyi bir pencerenin yanına yerleştirdi.
Diğerleri, makine öğrenimi alanının liderleri de dahil olmak üzere, yapay zekadaki akıl yürütme ve sağduyu sorunu üzerinde çalışıyor. Ancak uzmanlar Elemental Cognition’ın pratik teknolojisinden etkilendiler ve başarılı olursa bunun birçok endüstride uygulanabileceğini söylüyorlar.
Büyük bir teknoloji danışmanlık firması olan Accenture’da genel müdür ve yapay zeka uzmanı olan Andrew Hickl, “Bu iyi bir mühendislik” dedi. “Ve gelecekte en iyi sistemlerin hibrit bir yaklaşım benimseyen sistemler olacağını düşünüyorum.”
Elemental Cognition’ın ilk yılları bir araştırma başlangıcı olarak geçti. “Önce, bunun gerçek bir yol olup olmadığını anlamamız gerekiyordu?” dedi. “İşe yarayan bir şey inşa edebilir miyiz?”
Sonunda, Dr. Ferrucci ve ekibi teknoloji ile ilerleme kaydetti. Geçtiğimiz birkaç yılda, hibrit tekniklerinden bazılarını konferanslarda sundular ve şimdi tanıtım projeleri ve birkaç ilk müşterisi var.
Başlangıç, teknolojiyi ticarileştirmeye başlıyor ve başlangıçta şirketlere seyahat için müşteri hizmetleri ve ilaç keşfi için araştırma gibi alanlarda yapay zeka destekli asistanlar sunuyor.
Dr. Ferrucci, şirketini kurmadan önce Bridgewater Associates hedge fonu için çalıştı. Kredi… New York Times için Casey Steffens
Dış AI uzmanları, Elemental Cognition’ın hibrit yaklaşımının geniş ve ekonomik olarak uygulanıp uygulanamayacağını bilmek için çok erken olduğunu söylüyor.
Allen Yapay Zeka Enstitüsü CEO’su Oren Etzioni, “Bu, şu anda AI’da kültürlerarası olan erken ve yenilikçi bir çaba” dedi.
Dr. Ferrucci, “Tehlike!”den bir yıl sonra IBM’den ayrıldı. Win, bir zamanlar şirketin Watson pazarlama kampanyası, teknolojiye yönelik beklentileri şişiriyordu.
IBM ile rekabet etmeyen sözleşmesi, başka bir teknoloji şirketi için çalışmayı ekarte etti. Ancak dev bir hedge fonu olan Bridgewater Associates ile tartıştı.
Dr. Ferrucci, bir AI araştırma biriminin başında Bridgewater’a katıldı. Bridgewater’ın yatırım stratejileri, yalnızca büyük miktarlarda veriyi analiz etmeye değil, aynı zamanda kararların ve piyasa davranışının arkasındaki mantığı keşfetmeye de dayanır.
Bridgewater’ın yatırımdan sorumlu başkan yardımcısı Greg Jensen, “‘Nedenini açıklayın’, Dave’in bakış açısıydı,” dedi. “Yani zihinlerin gerçek bir buluşmasıydı.”
Bridgewater, hedge fonu için çalışırken Elemental Cognition’ı kurduğunda Bay Ferrucci’yi destekledi ve bir yatırımcı. Diğer yatırımcılar arasında önde gelen bir teknoloji yatırımcısı olan Jim Breyer başkanlığındaki Breyer Capital; IBM’in eski CEO’su Samuel Palmisano; ve Yahoo!’nun kurucu ortağı Jerry Yang tarafından yönetilen AME Cloud Ventures! Şirket ne kadar topladığını açıklamadı.
Elemental Cognition’ın iş gücü istikrarlı bir şekilde 46’ya ulaştı. Kavram kanıtlama projeleri etkili işe alım araçları oldu. Shirin Saleem, şirketin sanal asistanı Alexa için AI geliştiren bir araştırma yöneticisi olduğu Amazon’dan geçen yıl start-up’a katıldı.
Elemental Cognition’ın işe alım sürecinde, Bayan Saleem, müşterilerin dünya çapında uçak biletleri planlamasına ve rezervasyon yapmasına yardımcı olmak için kullanılan yapay zekadan özellikle etkilendi. “’İşte hibrit yaklaşımın gücü burada’ diye düşündüm” diye hatırladı.
Dünya turu bileti, American Airlines, British Airways, Qantas, Cathay Pacific ve Japan Airlines dahil olmak üzere 13 havayolunun ittifakı olan oneworld için bir projedir. Dünya çapındaki biletleri, bir yıl boyunca değişen uzunluklarda duraklarla 16’ya kadar farklı uçuşa sahip olabilir.
Elemental Cognition, oneworld’ün web sitesinde gezi planlayan akıllı bir aracının arkasındaki teknolojiyi sağlar. Geçen yıl içinde geliştirildi ve Nisan ayında tanıtıldı.
Kullanıcı solda bir küresel rota haritası görür ve sağda bir chatbot diyalogu başlar. New York’tan başlayan bir gezgin, örneğin Londra, Roma ve Tokyo gibi istenen yerlere yazabilir. “Tamam” diye yanıtlıyor sohbet robotu, “Yol programına Londra, Roma ve Tokyo’yu ekledim.”
Ardından, müşteri değişiklik yapmak istiyor – “Londra’dan önce Paris’i ekleyin” ve “Roma’yı Berlin ile değiştirin”. Bu, sistem her şehirde seyahat sürelerine ve kalış sürelerine geçmeden önce de sorunsuz gider.
oneworld’ün CEO’su Rob Gurney, çevrimiçi seyahat planlama ve rezervasyonun zorluklarına aşina olan eski bir Qantas ve British Airways yöneticisidir. Çoğu sohbet robotu, genellikle hazır cevapları tekrarlayan veya alakasız önerilerde bulunan katı sistemlerdir, sinir bozucu bir “sefalet sarmalı”.
Bunun yerine, Bay Gurney, Elemental Cognition teknolojisinin anında problem çözme diyalogu sağladığını söyledi. Bir seyahat programını çevrimiçi olarak tamamlama oranları, şirketin yazılımı olmadan üç ila dört kat daha yüksektir.
Akışkan diyalogun arkasında, çeşitli endüstrilerde uygulanabilecek yapay zekada bir dizi mühendislik yeniliği var.
Elemental Cognition teknolojisi büyük ölçüde otomatikleştirilmiş bir sistemdir. Ama bu sistemin eğitilmesi gerekiyor. Örneğin, bir küresel havayolu biletine ilişkin kurallar ve seçenekler, taranan birçok belge sayfasında belirtilmiştir.
Dr. Ferrucci ve ekibi, bunları bilgisayarın yorumlayabileceği bir biçimde önerilen ifadelere dönüştürmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu ifadeler gerçekler, kavramlar, kurallar veya ilişkiler olabilir: Örneğin Qantas bir havayolu şirketidir. Bir kişi bir şehre “git” dediğinde, bu o şehre bir uçuş ekle anlamına gelir. Bir gezgin dört varış noktası daha eklerse, bu, biletin maliyetine belirli bir miktar ekler.
Dünya çapındaki bilet asistanını eğitirken, bir havayolu uzmanı bilgisayar tarafından oluşturulan ifadeleri son kontrol olarak inceler. Süreç, eski uzman sistemlerin sakatlayıcı bir dezavantajı olan bir bilgisayara elle kodlama bilgisi ihtiyacının çoğunu ortadan kaldırır.
Dr. Ferrucci, büyük teknoloji şirketlerinin ve iyi finanse edilen araştırma merkezlerinin izlediği baskın yol olan gelişmiş makine öğreniminin bir gün eksikliklerinin üstesinden gelebileceğini kabul ediyor. Ancak mühendislik açısından şüphecidir. Bu sistemler, şeffaflık ve açıklanabilecek rasyonel kararlar üretme hedefleriyle yapılmadığını söyledi.
Dr. Ferrucci, “Büyük soru, istediğimiz yapay zekayı nasıl tasarlayacağız” dedi. “Bunu yapmak için, makine öğrenimi kutusundan çıkmamız gerektiğini düşünüyorum.”