陰謀機器人表明計算機和人類一樣容易受騙
計算機現在相信陰謀論。新調查的弗朗西斯曾訓練了一個機器人識別照片中的模式，併在相似的圖片之間畫出聯絡，形成了在《國土》插曲的最後一幕或Reddit頭版看到的那種陰謀論圖表。這是一個可愛的小把戲，提醒我們人類是容易受騙的（嘿，也許那些照片真的很相配！），我們訓練為自己思考的機器最終也同樣容易上當受騙。
人類特別擅長模式識別。這對於學習和處理不同的環境是很好的，但它會給我們帶來麻煩：一些研究將模式識別與陰謀論的信仰聯絡起來(有些人沒有，但他們希望你這麼想。）
直到最近，計算機還不是特別擅長模式匹配。機器學習的興起特別是為了縮小這一差距，教神經網路如何識別鳥的照片，或者透過向它們輸入大量資料來檢測信用卡欺詐。
這不像複製人腦那麼容易，因為我們不知道怎麼做。相反，程式設計師透過讓神經網路自己搜尋模式來模擬類似大腦的行為。正如技術專家大衛·溫伯格（David Weinberger）所寫，這些神經網路擺脫了人類思維的包袱，構建了自己的邏輯，併發現了令人驚訝和難以理解的模式。例如，谷歌的AlphaGo可以擊敗圍棋大師，但它的策略不能簡單地用簡單的語言來解釋。
但這些機器實際上並不知道什麼是真實的，所以它們同樣可以很容易地找到不存在或無關緊要的模式。這也會導致令人驚訝的“錯誤”，比如科學家珍妮爾·謝恩（Janelle Shane）產生的有趣的顏料顏色（stummy米色，臭豆色），或者谷歌DeepDream在我的**中發現的可怕的狗臉：
這些錯誤可能要嚴重得多。溫伯格重點介紹了對被控罪犯進行種族分析的軟體，以及一個中情局系統，該系統將半島電視臺的一名記者誤認為是****的威脅。
新調查的機器人同樣透過發現虛假的模式來過度擴充套件其分析。”如果兩張臉或兩個物體看起來足夠相似，機器人就會把它們連線起來這些感知上的失誤並不是錯誤，而是重大發現，鼓勵人們從隨機性中解讀層層意義。”
很容易讓人覺得機器人在乾什麼。但很有可能，你真的只是在看狗的臉和化妝畫的顏色。計算機程式越像人類，你就越不應該在學習它們是如何被**和訓練之前信任它們。見鬼，千萬不要相信一臺行為像人類的電腦，句號。這就是你的陰謀論。
- 發表於 2021-05-15 22:49
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