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味道方便,令人不安的风险AI有多相似,AI今天视点的本报记者张梦然于1958年明确提出了美国原子能委员会在建设中使用核爆炸的计划,去了谷歌眼镜,历史上有很多昙花一现的项目和技术。 但是人工智能(AI )好像不在这里。

因为它极大地创造了不存在的感觉。 前几天,英国《大自然未来发展》杂志发表了长文,描述了人工智能逐渐渗透到我们的日常生活中,人们在旁边品尝并感到不安。 在这种感情中,推进下一次自动化变革的技术人员必须支付公众接下来在想什么的坦率议题。

为什么有人很少注意AI呢? 当第一封邮件开始以数字方式发送时,服务公司的垃圾邮件问题经常发生。 但是,从大量垃圾邮件中识别现实邮件的技术至今仍在变化。 因为聪明的垃圾邮件制造商迅速寻找逃避过滤器的方法,电子邮件地址平台变成了AI。

现在AI接受了大量的训练,已经几乎需要人手,服务公司的邮件工作完成得很好。 本世纪初担心的垃圾邮件有可能助长长时间的电子邮件复发,机器学习算法识别群发邮件的“做法”非常好。 但是我们必须偶尔查一下邮箱里的废纸篓。

这是因为机器学习也不是很好,如果不及时改版数据库,就不会输给垃圾邮件制造商的新手。 但是不管怎样,事情已经很棒了。 可以说机器学习是我们享受到的最糟糕的工具。

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邮件系统只是一个例子。 利用机器学习,流媒体服务平台可以向用户介绍他想看的电影,并发送他可能不会马上在线订购的商品。 另外,老板也可以识别照片中的人物和花草。

毕竟,这些都是AI。 AI的点滴渗透了,但人们还没怎么注意到。 很多人每天和电脑进行语音对话,谷歌的alpha go利用机器学习在具有3000年历史的棋手项目中打败了人类冠军,令人印象深刻。

面对AI,为什么你现在机构和企业要投入大量资金,利用机器学习作为无人车? 比起识别垃圾邮件的非常简单的模式,似乎是更大、更有风险的项目。 因此,在这个过程中,开发者必须面对公众对人工智能的理解这个问题。 这只不过是开发者为了有力推进自动化变革而必须付出代价的坦率议题——公众想要什么。

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在人工智能领域,过去1世纪支配人们观念的只不过是科幻小说。 小说的AI形象深刻影响着大众的观点,因此,当前面临越来越显著的地位时,人们的广泛反应是——不安。 其中一部分的不安可能源于机器不太理解与人的区别。 另外,关于AI研究的报道方式,也有可能引起混乱。

例如,2017年6月,“脸书”(Facebook )的AI研究者说,两个聊天机器人开始在对话中使用码字。 有些新闻报道甚至描写了研究者为了避免事态失控而匆忙中止了实验。 另外,有名的大众警告也有可能减少不安。 比如“钢铁侠”的埃隆马斯克,曾经说过没有强到可以AI和迅速统治世界。

但是,火一样的AI研究也有冬天。 1970年代末左右,经历了经费大幅度削减的时期。

但在1997年,IBM的“深蓝色”打败了国际象棋世界冠军,展示了强大的计算能力,纯粹的暴力解手激怒了人类,完全恢复了AI开发的形势。 这个暴力破解法后来被用作机器学习,在看起来有无数招式的游戏中取得了精彩的胜利。 现在,AI大大打败了人类的新闻,可能会给人一种电脑在理解力上堪比人类的印象。
但是,实质上,两者之间还不存在差距。

机器学习和自然语言专家格雷格霍兰德说人脑可以解决问题AI中没有的问题,但机器学习只是针对特定的问题而设计的。 他说不安对技术的影响回到了汽车制造业,给人工智能的缓慢变化增加了传感系统的革新,给业界带来了戏剧性的变化,无人汽车的倡导者显然可以释放人们免受交通高峰时间驾驶者的压力,重新发生交通事故但是业界的热情和公众的谨慎构成了独特鲜明的——技术人员,指出无人驾驶已经制定了道路计划,但公众还没有制定登机计划。 2018年4月,盖洛普公司的民意调查显示,只有9%的美国成年人不希望政府监督机构在判断无人车的安全性后用于无人车。

38%的人回答无人车上市后暂时不仔细观察。 另外52%的人回答说著想用于无人车。

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公众对无人驾驶的抵抗多考虑到安全性。 数据统计资料显示,人为错误是许多可怕的交通事故再次发生的原因,但机器人依然不被信任。 2016年,特斯拉自动驾驶再次发生事故。

据调查,驾驶员无视汽车反复收到的“方向盘操作”警告,但公众依然害怕。 另外,优步测试的无人驾驶车在夜间与行人相撞,但据信当时的车载AI没有及时警告车上的保安。 有些制造商想改变这种不安。

标准化无人车的未来只能在路况清楚、方便的汽车导航系统的限定版城市区域进行,但在人口多的城市,车的行驶速度只是宽阔道路的一半。 另外,也有计划在气候条件不好,AI系统的安全性导航系统的能力受到阻碍的情况下,无人车允许道路。 无论如何,下一次考验依然是公众对AI乘坐参加司机的车上班的意愿。 随着技术的成熟期和规则的不断完善,研发人员很快就能看到,公众不想给AI这个机会。

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