教育新闻网人工智能改变了我们漫游互联网，购买商品以及在许多情况下环游世界的方式。同时，AI可能会令人难以置信的怪异，例如当算法建议将“ Butty Brlomy”作为豚鼠的名称或将“BrantPanty Tripel”作为啤酒的名称时。很少有人比AI的怪癖更能熟悉AI的怪癖，她是科学家和神经网络驯兽师，她让业余时间怪异AI并经营着名为AI Weirdness的博客。她还为Gizmodo建立了AI占星家。
珍妮尔•尚(Janelle Shane)本月发行了一本名为“你看起来像东西我爱你”的书。对于那些想更多地了解人工智能如何真正发挥作用的人，或者对于那些想嘲笑计算机多么愚蠢的人的娱乐性，这是一本入门书。我们与Shane交谈，询问她为什么喜欢AI，它的陌生性如何影响我们的生活以及未来可能如何发展。您可以在这里在亚马逊上购买这本书。
Gizmodo：您最先对AI感兴趣的是什么?
詹妮尔巴蒂尔：Ĵ高中毕业后乌斯，当我决定什么，我想在大学里做的，我参加了由谁是研究进化算法家伙这着实令人着迷的谈话。从研究的讨论中，我最记得的是这些故事，这些故事以算法以出乎意料的方式解决问题，或者提出了一种技术上正确的解决方案，但并非真正符合科学家的想法。在我的书中提到的一个故事是轶事，人们尝试使用这些算法中的一个来设计用于相机或显微镜的镜头系统。它提出的设计效果很好，但其中一个镜头厚50英尺。这些故事确实吸引了我的注意力。
[后来]，我看到了AI生成的食谱示例，它们绝对很有趣。有人将一堆食谱的食谱喂给了其中一种算法，即文本生成神经网络。它尽力模仿该食谱，但最终却更多地模仿了该食谱的表面外观。当您查看它产生的东西时，很明显它根本不了解烹饪或配料。它需要切碎的波旁威士忌，或者告诉您从烤箱中取出一个本来就没有放入的馅饼。那再次吸引了我的注意力，并使我对使用AI生成文本的实验感兴趣。
AI是被广泛使用的术语之一。科幻小说中使用了相同的词，而该词又被实际用于机器学习的产品所使用，一直到被称为AI的事物，但真正的人类实际上在给出答案。我倾向于使用的定义是软件开发人员最常使用的定义，它是指一种称为机器学习算法的特定类型的程序。与传统的基于规则的算法不同，在传统的基于规则的算法中，程序员必须编写逐步的说明以供计算机遵循，而对于机器学习，您只需给它一个目标，它就会尝试通过问题和错误来解决问题。诸如神经网络，动力学算法之类的东西都有很多不同的技术。
最大的区别之一是，当机器学习算法解决问题时，它们无法向您解释其推理。程序员需要花费大量的工作才能返回并检查它是否确实符合正确的问题，并且没有完全误解其应做的事情。这是人类解决的问题和人工智能解决的问题之间的巨大区别。人类以我们不了解的方式变得聪明。如果我们给人类一个问题的描述，他们将能够理解您的要求或至少提出一些澄清的问题。人工智能不够聪明，无法理解您所要求的内容，因此最终可能会解决完全错误的问题。
我在斯坦福大学的研究人员的书中有一个例子，训练机器学习算法来识别图片中的皮肤癌，但是当他们回顾该算法在做什么以及它在查看图像的哪一部分时，他们发现它正在寻找尺而不是肿瘤，因为在训练数据中，很多图片都有尺规。
