你能看到算法吗?


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你能看到一个算法吗?算法是我们每天执行的许多常见模拟和数字操作的基础。你能看到每项任务背后发生了什么吗?你能观察到发生了什么吗?用一个过时的比喻来说,你能把手表的后盖拿掉吗?这方面的一个例子是我们现在的世界将是移民辩论——无论你是在推特、脸书还是任何其他关于移民辩论的新闻和讨论来源上观看。你能看到驱动推特或脸书#移民信息的算法吗?

驱动网络的算法通常是故意不透明和不可观察的,但它们仍然在你的浏览器、用户界面和社交媒体内容卡的幕后。它们被认为是魔法。你不应该能看到背后的魔力。我们最接近于看到一个算法的是通过他们的应用编程接口,它(可能)给我们一个算法的输入和输出,希望使它更容易观察到。应用编程接口并不能保证你能完全理解一个应用编程接口或它背后的算法是做什么的,但是它确实给了我们一个关于输入和输出的意识和工作示例——只是不能真正看到任何东西。

您可以开发可视化、工作流程图、图像和其他视觉效果,帮助我们看到算法使用其应用编程接口(如果可用)所做工作的反映,但如果我们没有算法表面积或其所有参数和其他输入的完整图像,我们将只绘制算法的部分图像。我非常着迷于不仅试图找到不同的方法来观察一个算法,而且找到一些非常简单的方法来提供一个你的眼睛所看到的共同的意义,以产生直接的影响。

我如何在一张图片中提炼出推特和脸书上#移民辩论标签背后的算法?我认为你不能。有很多不同的方法来解释我从推特和脸书上获取的数据的含义。哪些用户是对话的一部分?哪些用户是机器人?人们在说什么,人们的情绪是什么?我可以用很多不同的方法从这些数据中提取意义,但最终,还是要由我这个人来处理并提炼出一个有意义的图像,并与其他人交流。尽管这张图片可能值1000个单词,那会是哪一千个单词呢?

我以美国石油学会福音传道者的身份写博客来润色我的美国石油学会故事。我编写代码来完善如何使用API来讲述更好的故事。我在现实世界中拍照,这样我就可以在网上和报纸上讲述更好的故事。我正试图利用这一切来帮助我更好地讲述算法如何在我们的世界中牵线搭桥的故事,并帮助每个人看到算法。可悲的是,我不认为我们会精确地看到一个算法,但是我们可以开发折射光线的方法,帮助我们看到运动的部分,或者有时,更重要的是,看到哪些部分丢失了。

我正在研究的算法故事之一是开发机器学习过滤器,它能帮助我照亮算法的不同层次和齿轮。我不认为我们可以用主人的工具来拆除房子,但我不想拆除房子——我只想在天花板窗户上安装一个华丽的地板,横跨房子的一边,也许还需要几个额外的窗户。我希望能够可靠、完整地访问算法的输入和输出,这样我就可以用各种方法进行实验,看看到底发生了什么,画一幅图来帮助我们就算法能做什么或不能做什么进行对话。

我最近拍了一张二战纳粹宣传海报trained a Machine Learning model using it,然后将滤镜应用到埃利斯岛候车室的照片上。当你看这张照片时,你看到的是数百万移民等待进入美国的候车室,但当你看这张照片时,你看到的纹理和颜色是通过机器学习对二战纳粹海报的解读过滤出来的。当你看图像时,你可能永远不知道过滤器正在被应用;这只是移民辩论。然而,你被灌输的算法是由一个非常响亮的,机器人驱动的,可恨的,虚假内容驱动的颜色和纹理调色板绘制的。

诚然,我选择了进入机器学习算法的主题,但这是有意的。就像少数开发和操作机器人、迷因和另类新闻和事实引擎的技术人员一样,我对自己如何影响正在应用的算法有偏见。然而,如果你不知道背后的故事,不理解正在发生的事情的输入和输出,你会认为你只是在看一张埃利斯岛的照片。通过给你意识和对输入的更多理解,一张埃利斯岛的普通照片,使用二战纳粹海报训练的过滤器,加上我添加了一些机器学习巫术和魔法...噗!我们帮助揭示了算法的一个层面,仅仅暴露了推动算法的几千或几百万个齿轮中的一小部分,这些齿轮给移民辩论涂上了颜色。