将AI带入现实世界

  甚至在各国开始开展疫苗接种运动之前,辉瑞,Moderna和阿斯利康的公告早已被证明是强有力的。去年年底疫苗新闻传出后,股票上涨,医护人员欢呼雀跃。但是几个月后,那种早已欣欣向荣的感觉消失了,取而代之的是对疫苗安全性,可能的副作用以及不同程度的公民不愿接受的不确定性和争论。

将AI带入现实世界

  模仿COVID-19传播的人工智能(AI)研究人员和健康专家警告说,要使疫苗能有效控制流感大流行,必须对很大一部分人口进行疫苗接种以实现牛群免疫。但是,正如SMU的副教务长Archan Misra在2021年1月15日与SMU全球青年科学家峰会(GYSS)联合举行的以AI为中心的小组讨论中指出的那样,如果所有其他人都接种了疫苗并且他们自己不必接种疫苗,那么每个人都将得到最好的服务,因为这样做可以阻止病毒传播,而不必承担可能的副作用风险。

  为了解决这些问题,Misra教授解释说,最强大的基于AI的流行病学模型实际上需要结合来自行为科学和博弈论的概念。他说:“要解决一个实际问题,不能只解决计算部分,而必须纳入人类行为部分。”

  跨学科的人工智能方法

  疫苗难题有效地说明了当我们将机器学习和AI引入现实世界时所遇到的困难,在那里我们遇到了复杂而混乱的人类系统。讨论经济学和心理学等社会科学对AI的影响时,由SMU计算与信息系统学院的David Lo教授,Akshat Kumar副教授和Sun Qianru助理教授组成的小组同意AI研究人员需要从跨学科的角度,整合其他领域的知识,以全面解决问题。

  卢教授说:“ [人工智能研究人员]可以从认知心理学中学到很多东西,尤其是在可解释的人工智能方面。” 传统上,人工智能系统被认为是黑匣子,其数据过程对于研究人员和程序员来说很难解释。然而,当这些专家将人工智能带入现实世界并使用它来解决实际问题时,他们必须回答一些问题,例如,人工智能为何做出特定的预测或决策,以及它是否给我们足够的信心来采取行动。卢教授指出,因此,可解释的AI有助于使决策可行,并且可以将既定的认知心理学方法和原理应用于可以使AI黑匣子更易于理解的设计解决方案。

  Kumar教授补充说,要使AI在现实世界中有效地解决问题,领域知识至关重要。他说,当人工智能研究人员与领域专家合作时,他们可以突破相关领域的传统限制,从而提出了在海上运输系统中使用人工智能优化决策的例子,这从根本上提高了生产率和安全性,而不必为此付出代价。一个为另一个。

  库玛教授解释说,新加坡的港口经常会遇到繁忙的交通,有时可能会导致不安全的航行行为。通过对海上运输系统进行建模,他和他的合作伙伴发现,如果他们使用基于AI的协调算法对船只的时间表进行稍许调整,则可以显着减少交通热点,同时保持较高的交通吞吐量。他说:“我们仍然保持系统的生产力,但是我们也提高了安全性。”

  合作者生态系统

  库马尔教授分享说,在从事海事项目时,他们已经咨询了领域专家,政府机构在促进此类访问方面至关重要。

  Sun教授表示,不仅地方公共机构愿意合作,他们还是人工智能项目的重要出资者。“政府机构在支持AI研究方面非常慷慨。他们中的一些甚至为该项目提供了全部资金。它们还非常愿意将项目研究产生的应用程序部署给公众使用。”她说。

  这种充足的支持使新加坡成为AI技术和开发的温床。在2019年,这座城市州位居105个最容易进行AI破坏的城市之列,击败了伦敦,旧金山和北京等地,吸引了渴望从世界各地来的人才的研究人员和公司。卢教授在解释行业合作伙伴如何从与研究人员的合作中受益时说:“他们拥有数据,拥有领域知识并且想使用人工智能。但是行业参与者可能不知道如何将这些数据,领域知识和人工智能结合在一起以提高其产品的质量。这就是他们可以从与AI研究人员的合作中受益的地方。”

  Sun教授补充说,与商业同行不同,大学研究人员有幸花费更长的时间在AI方法论上建立深厚的专业知识,但他们可能没有足够的计算资源和数据来应用它们。她说:“(两家公司)收集了更多的真实数据,因此它们可以为我们提出的方法和理论提供更现实的测试平台。” 这样,研究人员及其行业合作伙伴将把实验室中开发的新颖AI方法带入现实世界的一步。

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