2017年人工智能将何去何从？

时间：2025-11-04 12:05:04 来源：网络整理编辑：综合

核心提示

马里兰大学计算机科学副院长Marie desJardins认为：“增加机器学习的使用，以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势。这出大戏，将如何上演呢？人工智能已经深入影响了我们的工作和生活的方

　　马里兰大学计算机科学副院长Marie desJardins认为：“增加机器学习的年人使用，以及基于知识的工智建模方法”是2017年的主要趋势。这出大戏，何去何将如何上演呢？年人

　　人工智能已经深入影响了我们的工作和生活的方方面面。2016年，工智白宫意识到人工智能在前沿会议的何去何重要性。无人驾驶汽车的年人概念已经变成现实：Uber在Pittsburgh的无人车、装备了完全自主硬件的工智Tesla最新型号的无人车。Google的何去何DeepMind平台AlphaGo，击败了围棋的年人世界冠军，将预测提前十年就实现了。工智

　　马里兰大学计算机科学副院长Marie desJardins认为：“增加机器学习的何去何使用，以及基于知识的年人建模方法”是2017年的主要趋势。这出大戏，工智将如何上演呢？何去何

　　为了预测人工智能在2017年的趋势，TechRepublic邀请了几位专家：杜克大学计算机科学教授Vince Conitzer、Sundown AI公司CEOFabio Cardenas、路易斯维尔大学网络安全实验室主任Roman Yampolskiy、新南威尔士大学人工智能教授Toby Walsh。

　　人工智能的影响力越来越大

　　Conitzer认为，公众对人工智能带来的社会影响越来越感兴趣，尤其是那些影响比较大的事件。以前就确定了许多普遍话题：技术性失业（InfoQ注：因工业发展所造成的失业；因采用新技术而造成的失业）、自主武器（InfoQ注：指具有人工智能无需人类干预就能袭击目标的武器，通俗的讲就是杀人机器人。）、基于偏差数据的机器学习系统、机器学习系统用于识别和压制异议、人工智能系统不断地产生的伦理问题——特定的新技术的发展成败，都将进一步推动和扩大这些技术话题的影响力。

　　Conitzer注意到，对AI的兴趣已经蔓延到行业外的特定群体，比如，律师将努力解决法律如何处理自主车辆的问题；经济学家研究人工智能带来的技术性失业；社会学家研究更高效的基于AI的推荐系统和个人助理带来的影响。

　　Sundown AI公司CEO Fabio Cardenas同意上述观点，他更进一步表示，人工智能会影响到组织内的特定角色，如会计、财务、供应链、人力资源或由其他专业人士工作的领域。这些增长的领域将会使AI向全球多个行业的多个部门推广。

　　离经叛道的人工智能

　　终结者情节，是科幻小说中有关AI的常见之作。但是，这情况会不会是真的呢？据Cardenas说，离经叛道的人工智能，或许会在2017年成为现实。他想象，“出于某些恶意目的，一小撮计算机盗贼为了欺诈机构或个人，创造了人工智能。”他说，“这种流氓的AI将能入侵那些被认为是固若金汤的系统。”

　　Cardenas注意到，通过AI进行舞弊的情况已经发生了。他表示：“如果AI的训练库被破坏，骇客就可以插进偏见或豁免，以颠覆AI的预测能力，使自己从中获益。”

　　Cardenas说，可能的途径就是，通过“AI开发使其他AI更聪明。”AI能够通过检查训练数据中的盲点来自我完善，“或者，如果我们幸运的话，写出能够改善其他AI的代码，”他说，结果就是有助于优化AI系统。“但距离一个超级智能AI，依然有很长的路要走。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。”

　　Roman表态，他也认为AI“失败”或许是2017年的趋势。

　　他说，在AI中，最有趣、最重要的趋势是，也是我正在密切跟踪的：AI失败的频率和严重程度将与AI的能力成正比，换言之，当我们获益时，出现“恶意”AI的可能性也变大了。

　　人工智能的伦理问题

　　我们要如何防止AI叛道离经？这也是许多AI研究人员所关注的问题。总体来说，专家们担忧AI的伦理问题。因为，AI会犯错误，这是显而易见的：从加强偏见，到种族歧视的辱骂。在极端情况下，不能预防灾难性的事故。

　　参见麻省理工学院的报道：“道德机器”对自主驾驶的众包决策，但被专家称之为误导。

　　计算机科学中的传统AI社区，将着手解决工作中越来越多的社会和伦理问题。Conitzer称：“AI研究人员已经对这些主题产生了兴趣，但我们只是想在一开始的时候，搞清楚如何沿着这些路线做出具体的技术贡献。这就需要仰仗更多的计算机科学家来解决。

　　Moshe Vardi表示2017年的趋势应该是：与AI有关的伦理问题将继续引起关注，围绕劳动自动化、致命的自主武器、算法的公平性和透明度的影响。

　　Walsh声称：“我们将会看到，一辆自主汽车撞死一名无辜行人，或骑单车的人，或其他乘客。这将突出这些问题的严重性，因为我们在开发和规范AI。”

　　Walsh还认为，价值取向问题——也就是说，我们如何确保AI与人类有相同的价值观？“我们今天所做的就是，不再被视为超级智能的问题，而是一个算法和机器学习程序。”他说。

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