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AI并不是万能的
添加时间:2019-12-18
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关于凯发娱乐客户端AI的未来,评论非常火热。咱们听过太多这样的新闻:AI能医治疾病,加快科技立异,进步人类的发明力。假如只是是阅览这些头条,你恐怕会觉得,AI现已存在于咱们日子的每一个旮旯了。AI为人类发明了许多时机,还引领了一种簇新的思想形式,即 AI全能主义 :假如有满足的数据,机器学习算法可以处理人类的全部问题。

实践上,这种关于数据的观点存在一个很大的问题。这种观点不只无法推进AI的开展,还会损害人工智能的价值,由于它疏忽了最为重要的AI安全准则,对AI提出了许多不切实践的期望。

AI:梦想成真?

在短短几年的时间里, AI全能主义 就广泛地分布开来,硅谷科技创业公司、国际各地的政府官员以及方针制定者们都对其毫不怀疑。言辞的钟摆也晃到了另一侧:AI不再是反乌托邦的标志,AI不会炸毁人类社会;恰恰相反,AI算法是人类的救世主。

各国政府大力推广全国性AI主张,展开了AI范畴的 军备竞赛 。英国政府称将投入3亿英镑用于AI研讨,期望可以成为该范畴的领导者。法国总统马克龙也认识到AI的巨大潜力,许诺将法国打造成全球性的AI研讨中心。

与此同时,我国政府也大力支持AI工业的开展。我国AI工业的总价值将在2030年之前超越1500亿美元。许多国家都期望能在第四次工业革命中成为领导者, AI全能主义 也因而 甚嚣尘上 。但是,咱们应当适时地怠慢脚步。

神经网络的实践

许多政治标语都着重 AI的革命性含义 。实践上,他们彻底轻视了在实践国际中真实运用先进的机器学习技能的难度。AI能做的事非常有限,和机器学习技能自身的作业原理密切相关。

AI技能中最有远景的一项便是神经网络。神经网络大致仿照了人类大脑中的神经结构,但规划更小。许多根据AI的产品都运用了神经网络,企图从大规划的数据中找到一些规则。但是,许多政治家不能了解的是,神经网络并不能主动处理全部的问题。实践上,AI并不能马上让咱们的政府变得愈加高效、愈加灵敏,也并不会让咱们的国家变得愈加容纳、公正、个性化。

做个类比:假如咱们想要把实体的购物中心转变成在线购物商城。但主张一个网站,并不能足以树立一家互联网公司。除了树立网站,还有许多工作要做。

应战 数据官僚主义

AI体系需求许多的数据支撑,但现在公共部分并没有满足的数据基础设施供给保证。许多数据无法上传,而经过剖析的数据大多由政府部分所管控。除此以外,假如数据想在政府不同部分之间流通,需求特别的同意程序。不只如此,公共部分缺少相关人才以及技能才能,无法彻底最大程度有利地势用人工智能技能。

出于这些原因,许多人对盲目崇拜AI的情绪标明批判。Stuart Russell是伯克利大学计算机科学系的教授。长期以来,他发起以更为实践的情绪来对待神经网络。他以为,咱们应该重视AI在日常日子中的运用,而非 超级智能 机器人。麻省理工学院机器人系教授Rodney Brooks也撰文称: 就现在为止,机器人、AI范畴的全部立异间隔真实能在日子中得以运用,还有很长的路要走。 技能的发展总是缓慢的。关于AI来说,数据是必不可少的。

不只如此,大规划布置机器学习体系还面对一个严重的问题:AI体系极易遭受进犯。这也意味着,一个歹意的AI体系可以影响其他AI体系,并迫使后者做出过错猜测,或许以特定方法举动。许多研讨者都提出正告,提示人们完善AI安全规范以及体系防护机制。因而,AI的安全性也成为方针制定者们所考虑的主要因素之一。

机器,并非魔法

假如咱们想从AI技能中获益,最大程度躲避其负面影响,咱们就应该开端考虑,机器学习如何能被有含义地运用在政府、商界以及公民社会的特定范畴之中。这意味着咱们需求对AI道德进行讨论,消除人们对机器学习的不信任。

最为重要的是,咱们需求认识到AI的限制之处。在这些范畴,人类仍然是不可或缺的主导者。咱们不应该过火夸张AI的效果,咱们需求认清AI的实践才能。机器学习并不是什么魔法,更不是全能的灵药。

Facebook最近也供认,AI并非总是能供给答案。长期以来,Facebook都以为,不实信息的传递、歹意言辞的散播都能经过AI主动识别、阻挠。但是,最近迫于立法者的压力,Facebook供认,其数据并非经过算法得来,而是由超越10000位评论者人工假造的。

在医学界,AI也并非全能的处理方案。IBM Watson的肿瘤项目运用了AI技能,旨在协助医师医治癌症。但是,人类医师却发现,AI所给出的主张并非总是可信的。因而,许多医院弃用该方案,许多技能出资也化为乌有。

法令界也存在相似的问题。在美国,法官会在法庭上运用AI算法协助作出判定:AI算法可以评价危险,并给出或人违法的可能性。AI规划的原意是让法官的判定可以以数据为根据。但是,该体系却存在结构性种族歧视的问题,许多法令作业者和群众对其持负面情绪。

与AI协作

以上这些比如都标明,AI并不能处理悉数的问题,AI也并不一定是全部问题最佳的处理方法。假如只是为了运用AI技能而运用AI技能,很可能会拔苗助长。

其实,早在1964年,美国哲学家Abraham Kaplan就把这种趋势称为 东西规律 。他标明: 假如一个小男孩有了锤子,他会锤遍他所看到的全部事物。

只不过这一次,Kaplan口中的 小男孩 变成了各国的领导者。AI技能的锤子不只力气特殊,价格也不菲。那些想要经过全国性AI项目争夺出资的人们应当意识到,全部事物都是有价值的,主动化并不能处理全部问题。

咱们应当举动起来,在不远的未来完成AI的遍及;但咱们也不应该目光狭窄,把AI当作全部问题的处理方法。咱们自己的问题需求咱们自己处理,AI体系则是咱们的绝佳帮手。