人工智能（AI）已達(dá)到臨界點(diǎn)，它利用我們生活中每個應(yīng)用程序，網(wǎng)站和設(shè)備收集的海量數(shù)據(jù)來代表我們做出越來越復(fù)雜的決策。AI正在我們的收件箱中進(jìn)行分類和阻止電子郵件。它通過語音助手處理并處理我們?nèi)找鎻?fù)雜的請求。它通過聊天機(jī)器人補(bǔ)充了客戶支持，并極大地實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜流程的自動化，從而減少了知識工作者的工作量。顯然，設(shè)備可以即時適應(yīng)人類行為。那么人類是否真的適用人能智能？到底是人類智能還是人工智能呢？

未來已經(jīng)來臨，但這并不意味著我們已經(jīng)為此做好了準(zhǔn)備。最近兩年充斥著許多故事，這些故事使普通消費(fèi)者對AI在他們的生活中所扮演的角色三思而行。畢竟，要使AI有效，就需要數(shù)據(jù)。對于公司來說，要獲取數(shù)據(jù)，他們需要從已經(jīng)成為世界上最有價值商品的用戶那里收集數(shù)據(jù)，無論他們是否意識到。如果有效，那對于現(xiàn)在可以由機(jī)器處理的數(shù)百萬個工作意味著什么？

數(shù)不清的數(shù)據(jù)泄露，對AI系統(tǒng)失去工作的擔(dān)憂以及Cambridge Analytica丑聞使所有這一切成為一個發(fā)人深省的觀點(diǎn)。我們是否真的希望記錄和分析我們生活的方方面面，以便獲得更智能的計算機(jī)系統(tǒng)？

如果我們這樣做了，我們?nèi)绾卧谶@些收益與眾多可理解的恐懼之間取得平衡?首先要敏銳地理解人類情報在我們實(shí)施AI中所扮演的角色，以及如果沒有一個，另一個注定要失敗。

　　自我意識機(jī)器的演變以及下一步

警惕是可以理解的，但請暫時考慮一下AI的功能。我們從未在這個宇宙中發(fā)現(xiàn)任何像人類大腦一樣具有延展性和潛力的東西。除了現(xiàn)在，我們看到計算機(jī)在我們設(shè)計的一些最復(fù)雜的游戲中擊敗了人類，比任何人類駕駛員更安全，更高效地駕駛汽車，并增強(qiáng)了醫(yī)療保健系統(tǒng)以檢測疾病并更準(zhǔn)確地治療人類。

所有這一切的最終目標(biāo)是創(chuàng)造一個自我意識的機(jī)器。Alan Turing同名測試的主題是確定計算機(jī)在復(fù)制人類方面的有效性。這是在不到30年的時間內(nèi)對人類AI奇異性進(jìn)行積極但越來越合理的預(yù)測的重點(diǎn)。這也是成千上萬部電影，小說和令人窒息的論文的主題，這些論文涉及自覺AI對人類的風(fēng)險。

實(shí)際上，使人類真正與眾不同的是我們的大腦講述其觀察結(jié)果的故事，解釋我們周圍世界的方式-通常是錯誤的。機(jī)器并不需要真正意識到這一點(diǎn)。但是，觀察和評估決策影響的能力不僅是我們自己，而且是我們周圍環(huán)境的本質(zhì)。這是機(jī)器可能永遠(yuǎn)無法復(fù)制的東西，這就是為什么人類智能對于AI方程式如此重要的原因。

　　機(jī)器如何實(shí)際思考

因此，如果機(jī)器不像我們那樣觀察世界，它們?nèi)绾巍八伎肌?，我們將如何影響這些過程？

在過去的五年中，機(jī)器學(xué)習(xí)一直是AI行業(yè)的活動中心，代表了所有行業(yè)生產(chǎn)和價值的巨大增長。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）涉及為算法提供所需的工具，以提高性能，而無需明確的人工輸入。

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的支持下，機(jī)器學(xué)習(xí)在過去的十年中發(fā)展迅速，以模仿人類如何尋找和評估我們周圍世界的模式。這使計算機(jī)能夠識別人臉，對語音提示做出響應(yīng)并在高度復(fù)雜的活動中與人競爭。

在商業(yè)上，基于ANN的深度學(xué)習(xí)在2016年成為AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍的主流-AI專家預(yù)測這還需要幾年的時間。

四年后，深度學(xué)習(xí)被用于改善數(shù)百萬個企業(yè)和計算機(jī)系統(tǒng)中的流程。但是，該領(lǐng)域的研究人員對深度學(xué)習(xí)是否能夠真正達(dá)到人類智能水平保持警惕。

他們在決策過程中缺乏透明性，并且尚不清楚單個系統(tǒng)在觀察和學(xué)習(xí)新任務(wù)方面的可移植性。

另一個主要問題是任何一個單獨(dú)的AI系統(tǒng)背后的開發(fā)人員和創(chuàng)建者。即使在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的情況下，也存在固有的偏差。亞馬遜停止了一項(xiàng)招聘算法，該算法優(yōu)先考慮男性簡歷中常用的短語和語言。

麻省理工學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn)，面部識別算法通常在訓(xùn)練上不足以識別少數(shù)民族，尤其是少數(shù)民族婦女。由于操作員和開發(fā)人員會向他們設(shè)計的算法提供信息，因此可能會存在固有的偏差。

2018年對硅谷公司的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)的十家大公司在2016年沒有雇用一名黑人女性，三名根本沒有黑人雇員。多樣性的缺乏會直接影響輸入這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

　　人與機(jī)器必須協(xié)同工作

人工智能是社會的永久組成部分。它太有效了，已經(jīng)對它產(chǎn)生了太大的影響，無法更改?？梢岳斫獾氖?，人們對如何收集數(shù)據(jù)以及這些系統(tǒng)的偏見仍然存有疑慮。但是可以說，人們最擔(dān)心的是這些算法使工作變得更有效的工作發(fā)生了什么，有效地減少了對工人的需求。

盡管AI會取代一些可以完全由自動化系統(tǒng)取代的工作例如數(shù)據(jù)輸入，跟蹤和許多客戶服務(wù)工作但它會創(chuàng)造同樣多的工作，并擴(kuò)大數(shù)百萬個工作。為了使人工智能發(fā)揮作用，它需要人類的智慧。勞動不再是忙碌的工作，而是被轉(zhuǎn)移到更具生產(chǎn)性的角色上，這些角色通常與人工智能一起支持或協(xié)同工作。

越先進(jìn)的技術(shù)，就需要更多的人來生產(chǎn)和管理它。類似于取代了某些類型的工作但創(chuàng)造了更多工作的工業(yè)革命，AI是一種工作引擎，它將僅與人工輸入?yún)f(xié)同工作以捕獲數(shù)據(jù)，管理數(shù)據(jù)，提供操作系統(tǒng)的算法等等。

通過上述介紹，人類智能還是人工智能相信大家已經(jīng)知曉了吧，想了解更多關(guān)于人工智能的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。