Att utveckla och träna upp en AI, eller artificiell intelligens, kan på många punkter liknas vid att uppfostra ett barn. En AI har förmågor som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, så det är kanske inte så konstigt att det finns beröringspunkter. Ett barn lär sig kontinuerligt genom att utforska och experimentera, vilket även den nya generationens AI gör.
1. Tjata inte
Det kan vara lätt att tro att ju mer information som stoppas in i en AI desto bättre. För att få bäst resultat är det snarare viktigt att ha en bra balans i sitt träningsdata, annars kan systemet bli övertränat. Om du ger ett barn för mycket information kan det lätt bli rådvillt och missa vad som var viktigast, samma sak gäller en AI. Kvaliteten på data är viktigare än kvantiteten och viktningen ska gärna ha samma fördelning som den förväntas mötas av i verkligheten.
2. Visa att världen varken är svart eller vit
Ett barn som bara utsätts för homogent data växer upp till en vuxen som bara kan se saker och ting ur en enda synvinkel. När Microsoft 2016 lanserade in sin AI, Tay, i Twitter började den efter bara några timmar recitera rasistiska och kontroversiella inlägg. Tay var tränad till att härma andra användare för att passa in. För att möjliggöra förutsättningarna för en AI att ha ett bredare perspektiv behöver detta återspeglas i det data som den blir exponerad för.
3. Var sparsam med ”nej” och "inte"
Ett barn bortser ofta från ord som ”inte”, vilket gör att det är bättre att formulera sitt budskap i positiva ordalag. Genom att ge positiva exempel på hur du vill att barnet ska agera, är det enklare att nå önskat beteende. När man väljer ut meningar att träna en AI med är negativa exempel viktiga, men det måste vara en lagom balans mellan träningsdata som berättar vad som är inkluderade i omfattningen och det träningsdata som beskriver vad som är utanför.
4. Ge regelbunden återkoppling
Det pratas mycket om AI och förmågan till självlärande, men vad betyder det egentligen? När uttrycket självlärande används betyder det inte självstyrande (autonom) utan att det krävs kontinuerlig vägledning. Precis som ett barn som behöver få återkoppling på bra och mindre uppskattat beteende för att utvecklas behöver även en AI utvärderas regelbundet för att prestera bra.
All den data som samlas in behöver analyseras och utvärderas för att dra lärdomar och förbättra systemet. Det kan lätt bli mycket data att hantera. Planera in analys och återkoppling frekvent, helst varje vecka. Detta både för att det inte ska bli oöverstigliga mängder data och för att öka möjligheterna att kunna förstå orsak/verkan på de justeringar som görs.
5. Fokusera på styrkorna
Sist men inte minst, framgång föder framgång. Ett barn tycker ofta bäst om de skolämnen som hen kan bäst. Studier visar dessutom att barn (och vuxna) har störst potential att utvecklas på områden som de redan är bra på. På samma sätt har de kognitiva projekt som börjar fokusera på ett smalt och avgränsat område varit mest framgångsrika. Som en bonus tenderar detta arbetssätt att gjuta självförtroende i utvecklingsteamet.
Ju mer avancerad AI blir desto större blir behovet av att lära den att skilja mellan rätt och fel. En AI är trots allt inte ett barn, så var det sagt. Men att inta rollen som förälder snarare än utvecklare kan ibland ändå vara på sin plats.
