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人工智慧的未來:人工智慧將如何改變世界

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人工智慧的未來:人工智慧將如何改變世界

人工智慧真的是世界上最偉大的未來技術嗎?人工智慧可以改變世界的7種方式變得更好…或者更糟。

在靠近芝加哥市中心的一座不起眼的建築里,Marc Gyongyosi和IFM/Onetrack.AI的雖小但不斷壯大的工作人員有一條規則來統治他們所有人:簡單思考。這些文字是用簡單的字體寫在一張簡單的紙上,這張紙貼在他們工業兩層工作空間的樓后牆上。然而,他們在這裡用人工智慧做的事情並不簡單。

Gyongyosi坐在他雜亂無章的辦公桌前,靠近一張經常使用的乒乓球桌,懸掛在頭頂上的大學時代的無人機原型,在筆記型電腦上敲打一些鑰匙,以提取一名叉車司機在倉庫中操作車輛的顆粒狀視頻片段。它是從頭頂上捕獲的,由 Onetrack.AI「叉車視覺系統」 提供。

利用機器學習和計算機視覺來檢測和分類各種「安全事件」,這個鞋盒大小的設備並不能看到全部,但它看到了很多。比如司機在操作車輛時看向哪個方向,他開車的速度有多快,他在哪裡開車,他周圍人的位置以及其他叉車操作員如何操縱他們的車輛。IFM的軟體會自動檢測安全違規行為(例如,手機使用),並通知倉庫經理,以便他們立即採取行動。主要目標是防止事故和提高效率。Gyongyosi聲稱,僅僅知道IFM的一個設備正在觀看,就產生了”巨大的影響”。

人工智慧未來易福門芝加哥辦事處
較低級別的IFM旨在模仿倉庫環境,以便可以在現場有效地測試產品。|圖片來源:IFM / OneTrack.AI

“如果你考慮一下相機,它確實是我們今天最豐富的感測器,價格非常實惠,”他說。”由於智慧手機,相機和圖像感測器已經變得非常便宜,但我們捕獲了很多資訊。從圖像中,我們今天可能能夠推斷出25個信號,但從現在起的六個月後,我們將能夠從同一圖像中推斷出100或150個信號。唯一的區別是查看圖像的軟體。這就是為什麼這如此引人注目,因為我們今天可以提供一個非常重要的核心功能集,但隨著時間的推移,我們所有的系統都在相互學習。每個客戶都能夠從我們帶來的所有其他客戶中受益,因為我們的系統開始看到和學習更多的流程,並檢測到更多重要和相關的事情。

人工智慧的演變

IFM只是這個領域無數人工智慧創新者之一,這個領域比以往任何時候都更熱,而且一直在變得越來越熱。這是一個很好的指標:在2018年IBM發明者收到的9,100項專利中,有1,600項(或近18%)與AI相關。特斯拉創始人兼科技巨頭埃隆·馬斯克(Elon Musk)最近捐贈了1000萬美元,用於資助非營利性研究公司OpenAI正在進行的研究——如果他在2015年的10億美元共同承諾有任何跡象的話,這隻是眾所周知的滄海一粟。2017年,俄羅斯總統弗拉基米爾·普京(Vladimir Putin)告訴學童,”無論誰成為這一領域的領導者(人工智慧),都將成為世界的統治者。然後他把頭向後甩了甩,瘋狂地笑了起來。

好吧,最後一件事是假的。然而,事實並非如此:在多波進化時期以喧囂和零星休眠為標誌的七十多年後,人工智慧已經以前所未有的方式重新佔據了中心舞臺,這種進化時期始於所謂的”知識工程”,發展到基於模型和演算法的機器學習,並且越來越關注感知、推理和概括。而且它不會很快放棄聚光燈。

谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊未來人工智慧
谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)在2018年的舞臺上。谷歌正在開發一種人工智慧助手,它可以撥打類似人類的電話進行預約。|圖片來源:Alive Coverage

未來就在眼前:人工智慧的影響無處不在

幾乎沒有主要的行業現代人工智慧 – 更具體地說,「狹義人工智慧」,它使用數據訓練模型執行目標功能,並且通常屬於深度學習或機器學習的類別 – 還沒有受到影響。在過去幾年中尤其如此,因為由於強大的物聯網連接,連接設備的激增以及更快的計算機處理,數據收集和分析已經大大增加。

一些行業正處於人工智慧之旅的起點,而另一些行業則是資深旅行者。兩者都有很長的路要走。無論如何,人工智慧對我們當今生活的影響是難以忽視的:

  • 運輸:雖然可能需要十年或更長時間才能完善它們,但自動駕駛汽車總有一天會把我們從一個地方運送到另一個地方。
  • 製造:人工智慧機器人與人類一起工作,執行有限範圍的任務,如組裝和堆疊,預測分析感測器保持設備平穩運行。
  • 醫療:在相對人工智慧新興的醫療保健領域,疾病得到更快、更準確的診斷,藥物發現的速度和簡化,虛擬護理助理監控患者,大數據分析有助於創造更加個人化的患者體驗。
  • 教育:教科書在人工智慧的説明下被數位化,早期虛擬導師協助人類教師和面部分析衡量學生的情緒,以幫助確定誰在掙扎或無聊,並更好地根據他們的個人需求定製體驗。
  • 媒體:新聞業也在利用人工智慧,並將繼續從中受益。彭博使用Cyborg技術來説明快速理解複雜的財務報告。美聯社利用Automated Insights的自然語言能力,每年製作3,700篇收益報告故事 – 幾乎是最近過去的四倍。
  • 顧客服務:最後但並非最不重要的一點是,谷歌正在開發一種人工智慧助手,它可以撥打類似人類的電話,以便在你附近的美發沙龍進行預約。除了文字之外,系統還瞭解上下文和細微差別。

但這些進步(以及許多其他進步,包括這批新進展)只是一個開始。未來還有很多——比任何人都多,即使是最有先見之明的預言家,也能理解的更多。

“我認為任何對智能軟體功能做出假設的人都是錯誤的,”客戶關係管理公司4Degrees的首席技術官兼聯合創始人David Vandegrift說。

隨著公司每年在人工智慧產品和服務上花費近200億美元,谷歌、蘋果、微軟和亞馬遜等科技巨頭花費數十億美元來創造這些產品和服務,大學將人工智慧作為各自課程中更突出的一部分(僅麻省理工學院就向一所專門研究計算的新學院投入了10億美元,專注於人工智慧)。 而美國國防部正在提升其人工智慧遊戲,大事必將會發生。其中一些事態發展正在順利實現;它們正在逐步實現。有些只是理論上的,可能仍然如此。所有這些都是破壞性的,無論好壞,而且看不到經濟衰退的跡象。

“許多行業都會經歷這種冬天,冬天,然後是永恆的春天的模式,”前谷歌大腦領導者和百度首席科學家Andrew Ng去年年底告訴ZDNet。”我們可能正處於人工智慧的永恆之春。

“你的工作有多常規?”:縮小人工智慧對勞動力的影響

去年秋天在西北大學的一次演講中,人工智慧大師李開複(Kai-Fu Lee)倡導人工智慧技術及其即將產生的影響,同時也指出了其副作用和局限性。對於前者,他警告說:

“底層90%的人,尤其是世界上收入或教育程度最低的50%的人,將因失業而受到嚴重傷害……要問的簡單問題是,「工作有多常規?這就是一份工作被人工智慧取代的可能性,因為人工智慧可以在日常任務中學會自我優化。越是定量,工作就越客觀——把東西分成垃圾箱、洗碗、摘水果和接聽客戶服務電話——這些都是腳本化的任務,本質上是重複和例行公事的。在5年、10年或15年內,他們將被人工智慧取代。

在擁有超過10萬台機器人的在線巨頭和人工智慧巨頭亞馬遜的倉庫中,揀選和包裝功能仍然由人類執行 – 但這種情況將會改變。

李的觀點最近得到了印孚瑟斯總裁Mohit Joshi的回應,他在今年的達沃斯聚會上告訴「紐約時報」,「人們正在尋求實現非常大的數位。早些時候,他們在裁員方面有5%到10%的增量目標。現在他們說,’為什麼我們不能用我們所擁有的1%的人來做這件事?'”

人工智慧未來機器人工廠
機器人在汽車工廠焊接工作。專家認為,人工智慧將取代許多重複性和單一任務導向的工作。|圖片來源:Shutterstock

再培訓和教育:緩解人工智慧勞動力的成長之痛

在更樂觀的方面,李強調,今天的人工智慧在兩個重要方面是無用的:它沒有創造力,沒有同情心或愛的能力。相反,它是”一種放大人類創造力的工具”。他的解決方案?那些工作涉及重複性或例行任務的人必須學習新技能,以免被拋在一邊。亞馬遜甚至向員工提供資金,讓他們為其他公司的工作提供培訓。

“人工智慧在許多[領域]取得成功的絕對先決條件之一是,我們在教育方面投入了大量資金,以重新培訓人們從事新工作,”伊利諾伊大學厄巴納 – 香檳分校計算機科學教授,該校協調科學實驗室主任Klara Nahrstedt說。

她擔心這種情況沒有廣泛或經常發生。IFM的Gyongyosi甚至更具體。

“人們需要像學習一門新語言一樣學習程式設計,”他說,”他們需要儘早做到這一點,因為這確實是未來。將來,如果你不懂編碼,你就不懂程式設計,它只會變得更加困難。

AGI真的是對人類的生存威脅嗎?

不止一些領先的人工智慧人物(有些比其他人更誇張)贊同一個噩夢般的場景,涉及所謂的”奇點”,即超級智慧機器接管並通過奴役或根除永久改變人類的存在。

已故理論物理學家斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)有一個著名的假設,如果人工智慧本身開始設計出比人類程式師更好的人工智慧,結果可能是”機器的智力超過我們的智力,超過我們的蝸牛”。埃隆·馬斯克(Elon Musk)相信並多年來一直警告說,AGI是人類最大的生存威脅。他說,實現這一目標的努力就像「召喚惡魔」。。他甚至表示擔心,他的朋友、谷歌聯合創始人兼Alphabet首席執行官拉裡·佩奇(Larry Page)可能會不小心讓一些”邪惡”的東西存在,儘管他有最好的意圖。例如,比如說,「一群能夠摧毀人類的人工智慧增強型機器人」。(你可能知道,馬斯克有戲劇性的天賦。即使是IFM的Gyongyosi,在人工智慧預測方面也沒有危言聳聽,也不排除任何可能性。他說,在某個時候,人類將不再需要訓練系統。他們將自己學習和發展。

“我不認為我們目前在這些領域使用的方法會導致機器決定殺死我們,”他說。”我認為,也許從現在起的五年或十年後,我將不得不重新評估這一說法,因為我們將有不同的方法和不同的方法來處理這些事情。

雖然殺人機器很可能仍然是小說的素材,但許多人認為它們會以各種方式取代人類。

去年春天,牛津大學人類未來研究所發佈了一項人工智慧調查結果。標題為「人工智慧何時會超越人類的表現?來自AI專家的證據,它包含來自352名機器學習研究人員對未來幾年AI演變的估計。這群人中有很多樂觀主義者。到2026年,中位數的受訪者表示,機器將能夠撰寫學校論文;到2027年,自動駕駛卡車將使司機變得不必要;到2031年,人工智慧將在零售業超越人類;到2049年,人工智慧可能成為下一個斯蒂芬·金,到2053年,下一個查理·張。稍微刺耳的封蓋器:到2137年,所有人類工作都將實現自動化。但是人類自己呢?毫無疑問,啜飲機器人提供的雨傘飲料。

西北大學教授、該校分析理學碩士專案的創始主任迭戈·克拉布詹(Diego Klabjan)認為自己是AGI的懷疑論者。

“目前,計算機可以處理超過10,000個單詞,”他解釋說。”所以,幾百萬個神經元。但人類大腦有數十億個神經元,這些神經元以一種非常有趣和複雜的方式連接,而目前最先進的[技術]只是遵循非常簡單的模式的直接連接。因此,使用當前的硬體和軟體技術從幾百萬個神經元到數十億個神經元 – 我沒有看到這種情況發生。

人工智慧未來戰爭機器人

戰爭機器人和邪惡的動機:人類如何使用AGI才是真正的威脅

Klabjan也很少關注極端場景——比如說,涉及殺人的半機械人,將地球變成一個悶熱的地獄景觀。他更關心的是機器——例如戰爭機器人——被邪惡的人類餵養了錯誤的”激勵”。正如麻省理工學院物理學教授和領先的人工智慧研究員馬克斯·泰格馬克(Max Tegmark)在2018年TED演講中所說的那樣,”人工智慧的真正威脅不是惡意,就像在愚蠢的好萊塢電影中一樣,而是能力——人工智慧完成的目標與我們的目標不一致。這也是萊爾德的觀點。

“我絕對沒有看到某種東西醒來並決定要接管世界的情況,”他說。”我認為這是科幻小說,而不是它將要發生的方式。

萊爾德最擔心的不是邪惡的人工智慧本身,而是”邪惡的人類利用人工智慧作為一種虛假的力量倍增器”,用於銀行搶劫和信用卡欺詐等許多其他罪行。因此,雖然他經常對進步的步伐感到沮喪,但人工智慧的緩慢燃燒實際上可能是一種祝福。

“是時候了解我們正在創造什麼,以及我們如何將其融入社會,”萊爾德說,”可能正是我們所需要的。

但沒有人確切知道。

“必須取得幾項重大突破,這些突破可能會很快到來,”拉塞爾在威斯敏斯特的演講中說。在提到英國物理學家歐內斯特·盧瑟福(Ernest Rutherford)在1917年提出的核裂變(原子分裂)的快速轉化效應時,他補充說:”很難預測這些概念上的突破何時會發生。

但每當他們這樣做時,如果他們這樣做,他都強調了準備的重要性。這意味著開始或繼續討論AGI的道德使用以及是否應該對其進行監管。這意味著要努力消除數據偏差,這對演算法有腐敗的影響,目前是AI美中不足的胖蒼蠅。這意味著要努力發明和增強能夠控制技術的安全措施。這意味著要謙卑地意識到,僅僅因為我們可以並不意味著我們應該這樣做。

“我們的技術情況很複雜,但大局相當簡單,”Tegmark在他的TED演講中說。”大多數AGI研究人員預計AGI將在幾十年內完成,如果我們只是毫無準備地陷入其中,這可能是人類歷史上最大的錯誤。它可能使殘酷的全球獨裁統治陷入前所未有的不平等,監視,痛苦甚至人類滅絕。但是,如果我們謹慎地引導,我們最終可能會進入一個美好的未來,每個人都會過得更好- 窮人更富有,富人更富有,每個人都健康,自由地實現自己的夢想。

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