認知バイアスは人工知能にどのような影響を与えるのでしょうか?

人間の認知の最も基本的なレベルの研究は、基本的な認知処理と呼ばれ、認知科学としても知られています。心理学、神経学、認知神経科学は認知科学の主な研究分野であり、その発見の多くは人工知能、つまり機械学習の分野に重要な応用をもたらしています。

興味深いことに、神経生理学と顕微鏡マッピングの研究は、複雑な精神動作はシステム レベルで説明できるという考えを裏付けています。 AI システムは、私たちの脳の簡易版のように、さまざまな方法で動作します。

人工知能は日々賢くなっています。人工知能が人間と同様の知能レベルに達すると、人間と同じ制限を受けることになります。人間による人間レベルの認識の解釈と形成は、機械学習における人工知能システムの計算を複雑にします。直観と脳の研究から得られた原理は、人々は事実を表現する前に特定の解釈の好みがあることを示唆しています。しかし、AI に依存しすぎると、人間の行動の重要性を過小評価する危険があります。さらに、AI システムが無数の方法で改良されているにもかかわらず、人間がこれらの領域で同様ではあるがより困難なタスクをどのように達成するのかについては、まだ完全には理解されていません。 「人」とは何かを定義しようとしても、その区別はますます曖昧になっていきます。

可用性ヒューリスティックは、人々は一般的に自分の現在の考えを裏付けるデータにもっと依存していると主張しており、これは AI の選択に関して重大な認知バイアスとなります。矛盾したデータや曖昧なデータに直面したとき、私たちは与えられた証拠の最も関連性の高い、または論理的な解釈に引き寄せられる傾向があります。この戦略はうまくいく場合もありますが、多くの場合、断ち切れない失敗のサイクルにつながる可能性があります。メモリ リークは、アルゴリズムが意思決定を行う際にヒューリスティックに大きく依存し、無関係な情報や古い情報に依存してしまう場合に発生します。これは典型的な例です。

人間は意思決定を行う際にヒューリスティックを使用することを好みます。これは観察しやすいですが、これらのバイアスは自動的かつ無意識に行われるため、識別することが困難です。狩猟採集文化の時代から、人間が日常生活の中で偏見を利用してきたと考える十分な理由があります。言語や数学など、人間が今日持っているスキルの多くは、ミラーリングなどのさまざまな学習戦略の助けを借りて獲得されました。情報を学ぶことは難しくなく、私たちの脳はすぐに情報を解読できます。

人間の意思決定において偏見が依然として小さな役割を果たしていると主張するのは誤りです。改良されたフィルタリング方法は常に開発されていますが、現時点では AI の進歩に対する単一の解決策はありません。私たちは、人工知能と人間の精神の両方が間違いを犯しやすいことを知っています。これは、ニューラル ネットワークが次の動きを予測する点でどれほど高度であっても、人工知能システムはいかなる計算においても人間を完全に置き換えることはできないことを意味します。

認知バイアスは人間の性質に深く根付いており、消える可能性は低いため、AI システムは認知バイアスを考慮する必要があります。完璧な人工知能システムは製造できません。現在使用されている方法は、システムの他の部分に人間のような品質を与えながら、強化、最適化、改善することしかできません。認知バイアスを理解すればするほど、機械学習と人工知能をより効果的に使用できるようになります。

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