人工智能将如何影响我们未来15年的生活?

2016-09-09 来源: 机器之心编译自< AI and Life in 2030 >

本周你将会阅读到以下研究报告:
Stanford University “Artificial Intelligence and Life in 2030”
字数:2123 字
阅读时长:6 分钟

我们在第1期的「蓝湖一周数据」分享了 Oreilly 发布的报告 < The New Artificial Intelligence Market >,我们和 Oreilly 有一样的观点,虽然人工智能在相当程度上仍然处于婴儿期,但是基于任务的人工智能拥有的前景和最近取得的成就已经引起一片狂潮。

鉴于人工智能未来在人类生活中产生的巨大影响,包括潜在的政策和法律上的挑战。

2014 年秋季,斯坦福「人工智能百年研究(One Hundred Year Study)」项目启动,这是一项对人工智能领域及其对人类、社区、社会影响的长期学术研究。本月初,「人工智能百年研究」项目发布了首份报告《 2030 年的人工智能与生活》。这篇报告是计划持续至少 100 年的研究系列中的第一篇。该报告描述了目前人工智能相关技术、法律以及道德上的挑战,并对产业界、学界、政界三方人士提供了人工智能技术、应用、政策上的指导与建议。

本文摘选了报告的重点部分,作为分享。

研究趋势

助力人⼯智能革命的研究也在快速发展。其中最重要是机器学习的成熟,它受到了数字经济崛起的部分影响。数字经济和机器学习都提供并利⽤大量的数据。其他因素包括云计算资源的崛起,以及消费者对语⾳识别和导航支持这样的技术服务的需求。研究小组认为以下这些研究趋势共同促进了 AI 研究热潮:

  1. 大规模的机器学习
  2. 深度学习
  3. 增强学习
  4. 机器人
  5. 计算机视觉
  6. 自然语言处理
  7. 协作系统
  8. 众包和人类计算
  9. 算法游戏理论和计算的社会选择
  10. 物联网
  11. 神经形态芯片

总体趋势和未来

数据驱动型范式的巨⼤成功取代了传统的人工智能范式。诸如定理证明、基于逻辑的知识表征与推理,这些程序获得的关注度在降低,部分原因是与现实世界基础相连接的持续挑战。规划( Planning )在七⼗和八十年代是人工智能研究的一根支柱,也受到了后期较少的关注,部分原因是它强烈依赖于建模假设,难以在实际的应用中得到满⾜足。

基于模型的方法——比如视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图——已经有很大一部分让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法。即使最近非常受欢迎的⻉叶斯推理和图形模式似乎也正在失宠,被数据和深度学习显著成果的洪流所淹没。

研究小组预计在接下来的十五年中,会有更多关注集中在针对人类意识系统的开发上,这意味着它们是明确按照要与之互动的人类特点来进行建模与设计的。很多人的兴趣点在于试图找到新的、创造性的方法来开发互动和可扩展的方式来教机器人。

此外在考虑社会和经济维度的人工智能时,物联网型的系统——设备和云——正变得越来越受欢迎。

在未来的几年中,对人类安全的、新的感知/目标识别能力和机器⼈平台将会增加,以及数据驱动型产品数量与其市场规模将会变大。

研究小组还预计当从业者意识到纯粹的端到端深度学习方法的不可避免的局限性时,会重新出现一些人工智能的传统形式。

人工智能的应用

斯坦福「人工智能百年报告」首次从 AI 应用的角度研究了人类活动的 8 大领域:

交通:自动驾驶汽车、卡车、无人机投递或将改变城市里的工作、购物、休闲娱乐模式。

当务之急:增加可靠性、安全性、以及用户接受度;根据新的交通模式改进当前相关法规和基础设施。

家庭/服务机器人:比如目前已经进入家庭的扫地机器人,特种机器人将为我们家庭和工作场所提供清洁及安保服务。

当务之急:技术方面的挑战,以及机器人成本过高问题。

健康护理:个人健康监测装备与手术机器人已经展现了发展潜力。最终,AI 软件将自动进行某些疾病的诊断与治疗。

当务之急:获取目前医疗从业者的信任。

教育:互动辅导系统已经被用于帮助学生进行语言、数学,以及其他技能的学习。自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。

当务之急:教育中的资源分配不平均问题,以及在减少人与人直接互动的情况下,会带来哪些消极影响。

娱乐:该领域是内容创建工具、社交网络、人工智能的结合,将开创全新的媒体内容收集、组织、分发模式。

当务之急:新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间做出平衡。

资源匮乏型社区:在最新技术领域进行投资将扩大人工智能带来的好处,比如避免铅污染、改进食品分配。

当务之急:让公众参与进来以增强相互信任。

公共安全与防护:相机、无人机、软件参与的犯罪模式分析,应用 AI 技术来降低人类判断的主观偏见。同时,在不侵犯个人自由、尊严的情况下,增强安全性。

当务之急:隐私保护,以及如何避免固有偏见。

就业与劳资:全球经济正在历经快速变革,很多传统岗位已经消失,新的岗位开始产生,有关于人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开。

当务之急:短期内交通领域将面临下岗,AI 相关新工作岗位的不确定性。

结论

这份报告试图严肃地讨论一个问题:如何更好地引导人工智能使之丰富我们的生活和社会,同时还能鼓励这一领域的创新?

因为人类目前并不能完美清晰地预测未来的人工智能技术及其所将带来的影响,所以我们一定要对相关政策进行评估,看其是否能促进人工智能所带来的益处的发展和平等共享,还是说会将力量和财富集中到少数权贵的手里。

未来几年,随着公众在交通和医疗等领域内与人工智能应用的遭遇,人工智能技术必须以一种能构建信任和理解的方式引入,同时还要尊重人权和公民权利。在鼓励创新的同时,政策和流程也应该解决隐私和安全方面的问题,而且应该确保人工智能所带来的好处能得到广泛而公正的分配。

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