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(要闻)AI有多接近你,你又有多害怕AI

来源:莆田新城网作者:濯昊英更新时间:2020-10-25 12:54:02 阅读:

本篇文章847字,读完约2分钟

人工智能正在逐渐渗透到日常生活中,人们在享受的同时也在害怕。图片来自网络

从1958年美国原子能委员会提出在建筑中使用核爆炸的计划,到谷歌眼镜,历史上有很多短命的项目和技术。但人工智能(ai)显然不在此列,因为它在不断刷新存在感。

日前,英国杂志《自然展望》发表了一篇长文,描述人工智能正在逐渐渗透到我们的日常生活中,人们在享受的同时也在恐惧。在这种情绪下,正在大力推动下一次自动化革命的技术人员需要面对一个严峻的问题:大众接下来想要什么。

有没有人不知道ai

当第一封邮件开始以数字方式发送时,垃圾邮件的分类问题就出现了。然而,从大量垃圾邮件中识别真实邮件的技术到目前为止一直在改进。这是因为聪明的垃圾邮件制造者很快找到了避开过滤器的方法,所以电子邮件平台开始启用ai。

现在,经过大量的训练,人工智能已经能够不用人手就能很好地分拣邮件。本世纪初,人们担心垃圾邮件可能杀死正常邮件的事情并没有发生,机器学习算法非常擅长识别群发邮件的“套路”。

但是我们还是需要时不时的查看邮箱废纸篓,因为机器学习并不完善,如果数据库没有及时更新,很容易被垃圾邮件发送者的新招打败。然而,事情变得容易多了。可以说机器学习是我们曾经拥有过的最好的工具。

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推荐他想看的电影,发送他可能很快就会在网上订购的产品,帮助识别照片中的人甚至花。是的,这些是人工智能。

Ai一点一点渗透进来,但人们也不再没有意识到。每天都有很多人和电脑互动,谷歌的alphago利用机器学习在3000年的围棋游戏中击败了人类冠军,给人的印象更加深刻。

为什么面对ai会害怕

现在,一些组织和企业投入巨资,试图将机器学习应用于无人驾驶汽车。显然,这是一个比简单的垃圾邮件识别模式更大但风险更大的项目。所以在这个过程中,开发者不得不面对一个问题:大众对人工智能的感知。

事实上,这是一个严肃的问题,每个大力推动自动化变革的R&D人都需要直接面对——公众在想什么。

在人工智能领域,科幻小说在过去的一个世纪里主导了人们的思想。小说中的人工智能形象深深地影响了公众的看法,所以当面对其日益突出的地位时,人们的普遍反应是恐惧。

这种恐惧的部分原因可能是因为机器与人类几乎没有区别。另外,ai研究的报道方式也可能引起恐慌。例如,2017年6月,facebook的人工智能研究人员说,两个聊天机器人开始在对话中使用码字。一些新闻报道甚至描述说,研究人员为了防止事情失控,匆忙终止了实验。

此外,著名公众人物的警告可能会加剧恐惧。比如“钢铁侠”埃隆马斯克曾经说过,ai可能很快就会强大到统治世界。

事实上,人工智能研究正如火如荼地进行着,度过了一个寒冷的冬天。大约在20世纪70年代末,它经历了一段资金萎缩的时期。

然而,在1997年,ibm的“深蓝”(Deep Blue)打败了世界象棋冠军,展示了其强大的计算能力。它纯蛮力破解的方法震惊了人类,彻底扭转了ai研发的局面。这种蛮力的方法后来被用在机器学习上,在看起来有无数招式的游戏中很容易取胜。

现在ai不断打人类的消息,可能给人的印象是,电脑在认知能力上堪比人类。但其实两者还是有差距的。机器学习和自然语言专家格雷格·霍兰德(Greg Holland)告诉人们,人脑可以解决人工智能从未见过的问题,而机器学习只针对特定的问题。

恐惧对技术的影响

回到汽车制造业,人工智能的快速进步和传感系统的创新给行业带来了翻天覆地的变化。在无人驾驶汽车的倡导者看来,这项技术可以让人们从高峰时段的驾驶压力中解脱出来,减少交通事故。

然而,行业的信心和公众的谨慎形成了鲜明的对比——技术人员认为无人驾驶已经准备好上路,但公众还没有准备好乘坐。2018年4月,Gaplo进行的一项民意调查显示,在政府监管机构判断无人驾驶汽车的安全性后,只有9%的美国成年人愿意使用无人驾驶汽车;而38%的人表示在无人驾驶汽车推出后会观察一段时间;另有52%的人表示,他们永远不会想使用无人驾驶汽车。

(要闻)AI有多接近你,你又有多害怕AI

公众对无人驾驶的抵制更多是出于安全原因。虽然根据统计,人的失误是大多数致命交通事故的原因,但机器人仍然不被信任。

2016年,特斯拉自动驾驶发生事故。调查发现,司机无视了汽车反复发出的“手持方向盘”提醒,但公众仍然感到害怕;另外,Uber测试的一辆无人驾驶汽车夜间撞上行人,据说车上ai没有及时提醒安全员。

一些制造商正试图改变这种恐惧。未来,通用无人驾驶汽车只会在道路条件清晰、汽车导航方便的有限城区行驶,而在人口密集的城市,汽车的速度只有宽敞道路上的一半。也有一些计划提出,当天气条件差,人工智能系统的安全导航能力受阻时,将限制无人驾驶车辆上路。

无论如何,最大的考验仍然是公众是否愿意乘坐人工智能驾驶的汽车出行。有了成熟的技术和完善的规则,R&D人事很快就会看到公众是否愿意给ai这个机会。(记者张)

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