在靠近芝加哥市中心的一棟不起眼的建筑里，Marc Gyongyosi和IFM/Onetrack的成員們正在成長及不斷壯大。

人工智能有一個基本原則:簡單思考。這些詞用簡單的字體寫在一張紙上，貼在他們兩層工業(yè)廠房樓上的后墻上。然而，他們在這里用人工智能做的事情一點也不簡單。

人工智能的未來人工智能正在塑造幾乎所有行業(yè)的人類未來。其已經(jīng)是大數(shù)據(jù)、機器人和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術的主要驅(qū)動力，并將在可預見的未來繼續(xù)扮演技術創(chuàng)新者的角色。

使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并沒有看到全部，但也看到了許多。比如司機在操作車輛時的樣子、駕駛速度、何處駕駛、周圍的人的位置以及其他叉車操作員如何操縱其車輛。IFM的軟件會自動檢測違反安全規(guī)定的行為——例如使用手機——并通知倉庫經(jīng)理，使之立即采取行動。這主要目的是預防事故和提高效率。Gyongyosi聲稱，僅僅是知道IFM的一個設備正在觀看，就已經(jīng)產(chǎn)生了“巨大的影響”。

Gyongyosi表示:“想想相機，它確實是我們目前可用的最豐富的傳感器，且價格非常有趣。如今智能手機、攝像頭和圖像傳感器變得非常便宜，但我們捕捉了很多信息。從一張圖像中，可能可以推斷出25個信號；但六個月后，我們可以從同一張圖像中推斷出100或150個信號。唯一的區(qū)別是查看圖像的軟件……每個客戶都能從我們引入的每個其他客戶中受益，因為我們的系統(tǒng)開始看到和學習更多的流程，并檢測出更多重要和相關的東西?！?

人工智能的演變

IFM只是這個不斷發(fā)展的領域中無數(shù)人工智能創(chuàng)新者之一。例如，IBM發(fā)明者在2021年獲得的9130項專利中，有2300項與人工智能有關。Tesla創(chuàng)始人兼科技巨頭ElonMusk向非營利研究公司OpenAI捐贈了1000萬美元，以資助正在進行的研究。

在始于“知識工程”的進化時期，又以零星休眠為標志的幾十年后，技術發(fā)展到基于模型和算法的機器學習，并越來越關注感知、推理和歸納?，F(xiàn)在，人工智能以前所未有的方式重新占據(jù)了舞臺的中心，而且短時間內(nèi)它不會讓出“聚光燈”。

為什么人工智能很重要?人工智能很重要，因為其是計算機學習的基礎。通過人工智能，計算機能夠利用大量數(shù)據(jù)，并利用其學習到的“智能”在人類所需時間的一小部分內(nèi)做出最佳決策和發(fā)現(xiàn)。

人工智能將改變哪些行業(yè)?

現(xiàn)代人工智能——更具體地說，是“狹義人工智能”。其使用數(shù)據(jù)訓練過的模型執(zhí)行目標函數(shù)，通常屬于深度學習或機器學習的類別——幾乎沒有一個主要行業(yè)還沒有受到影響。在過去的幾年里尤是如此，由于物聯(lián)網(wǎng)的強大連接、聯(lián)網(wǎng)設備的激增以及更快的計算機處理速度，使得數(shù)據(jù)收集和分析大大增加。

一些行業(yè)正處于人工智能之旅的起點，其他行業(yè)則是經(jīng)驗豐富的旅行者。兩者都有很長的路要走。無論如何，人工智能于當今生活的影響是不容忽視的。

• 交通: 雖然完善它們可能需要一些時間，但總有一天自動駕駛汽車會載著我們從一個地方到另一個地方。
• 制造業(yè): 人工智能驅(qū)動的機器人與人類一起工作，執(zhí)行有限范圍的任務，如組裝和堆放，預測分析傳感器，以保持設備的平穩(wěn)運行。
• 醫(yī)療保健: 在人工智能相對新興的醫(yī)療保健領域，疾病診斷更加迅速和準確，藥物發(fā)現(xiàn)加速和簡化，虛擬護理助理監(jiān)控患者，大數(shù)據(jù)分析有助于創(chuàng)造更個性化的患者體驗。
• 教育: 在人工智能的幫助下，教科書被數(shù)字化，早期的虛擬導師幫助人類導師，面部分析測量學生的情緒，以幫助確定誰在掙扎或無聊，并更好地根據(jù)個人需求定制體驗。
• 媒體: 新聞業(yè)也在利用人工智能，并將繼續(xù)從中受益。Bloomberg使用Cyborg技術幫助快速理解復雜的財務報告。AssociatedPress利用AutomatedInsights的自然語言能力，每年制作3700篇盈利報道，幾乎是過去的4倍。
• 客服服務:  最后但并非最不重要的一點是，Google正在研發(fā)一種人工智能助手，其可以像人一樣打電話預約，如預約附近的美發(fā)沙龍等等。除了單詞，系統(tǒng)還能理解情景語境和細微差別。

但這些進步——以及許多其他進步——只是開始。未來還會有更多。

客戶關系管理公司4Degrees的首席技術官兼聯(lián)合創(chuàng)始人DavidVandegrift表示:“我認為，任何對智能軟件的能力在某些時刻達到極限的假設都是錯誤的?！?

隨著公司每年在人工智能產(chǎn)品和服務上花費數(shù)十億美元，像Google,Apple,Microsoft和Amazon等科技巨頭花費數(shù)十億美元來創(chuàng)造這些產(chǎn)品和服務，大學將人工智能作為其課程中更重要的一部分，以及U.S.Department升級其人工智能游戲，必然會有大事發(fā)生。其中一些發(fā)展正朝著完全實現(xiàn)的方向發(fā)展;有些僅僅是理論上的，且可能會一直如此。所有這些都是破壞性的，或好或壞，目前還看不到衰退的跡象。

Google前負責人、百度首席科學家AndrewNg在接受ZDNet采訪時表示:“很多行業(yè)都會經(jīng)歷這樣一種模式:冬天、冬天，然后是永恒的春天。我們可能正處于人工智能的永恒春天。”

人工智能對社會的影響

人工智能將如何改變工作

在西北大學的一次演講中，人工智能專家 Kai-Fu Lee  倡導了人工智能技術及其即將到來的影響，同時也指出了人工智能的副作用和局限性。對于前者，其警告道:

“90%的底層人口，尤其是收入或教育水平處于世界底層的50%人口，將因失業(yè)而受到嚴重傷害……一個簡單的問題，‘程序是如何工作的呢?’這就是人工智能取代工作的可能性，因為人工智能可以在日常任務中學會自我優(yōu)化。且數(shù)量越多，工作就越客觀，如把東西分到垃圾桶、洗碗、摘水果和接聽客服電話——這些都是重復性和例行性的腳本任務。在5年、10年或15年內(nèi)，它們將被人工智能取代?！?

在擁有超過100,000臺機器人的在線巨頭和人工智能巨頭Amazon的倉庫中，揀貨和包裝的功能仍然由人類來完成，但這種情況將會改變。

Lee的觀點最近得到了Infosys總裁MohitJoshi的回應，其告訴《紐約時報》:“人們都希望取得巨大的成就。早些時候，他們在減少勞動力方面有5%到10%的增量目標?，F(xiàn)在他們覺得，‘為什么我們不能用我們僅有的1%的人來做這件事呢?’”

更為樂觀的是，Lee強調(diào)，當今的人工智能在兩個方面都是無用的:它沒有創(chuàng)造力，也沒有同理心或愛的能力。相反，它是“放大人類創(chuàng)造力的工具”。那解決方案呢？那些從事重復性或例行工作的人必須學習新的技能，以免被淘汰。Amazon甚至向其員工提供資金來培訓其他公司的工作。

UniversityofIllinoisatUrbana-Champaign計算機科學教授兼主任KlaraNahrstedt表示:“人工智能要在許多領域取得成功的絕對先決條件之一是，我們要在教育方面投入大量資金，對人們進行新工作的再培訓?！?

Klara擔心這種情況不會廣泛或經(jīng)常發(fā)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編程，”Gyongyosi表示：“他們需要盡早這樣做，因為這真的是未來的趨勢。在未來，如果不懂編碼，就不懂編程，這只會變得更加困難?！?

”雖然許多因科技而被迫失業(yè)的人會找到新的工作，但這不會在一夜之間發(fā)生。就像美國在工業(yè)革命期間從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟過渡到工業(yè)經(jīng)濟一樣，這在很大程度上導致了大蕭條，人們最終重新站起來。然而，短期影響是巨大的?！盫andegrift表示:“在工作消失和新工作出現(xiàn)之間的過渡，并不一定像人們想象的那樣輕松?！?

MikeMendelson，是NVIDIA的一名學習者體驗設計師，是與Nahrstedt不同的教育者。他與那些希望更多地了解人工智能，并將其應用于業(yè)務的開發(fā)人員一起工作。

其表示:“如果他們了解這項技術的能力，并且非常了解該領域，他們就會開始建立聯(lián)系，并認為，‘也許這是一個AI問題?！@種情況比‘我有一個想解決的具體問題’更常見。

不久的將來的人工智能

在Mendelson看來，一些最有趣的人工智能研究和實驗將在不久的將來產(chǎn)生影響，這將發(fā)生在兩個領域：“強化”學習，其處理獎勵和懲罰，而不是標記數(shù)據(jù)；以及生成對抗網(wǎng)絡（簡稱GAN），其允許計算機算法創(chuàng)建而不是僅僅通過使兩個網(wǎng)絡相互對抗來進行評估。前者的典型代表是GoogleDeepMind的AlphaGoZero的圍棋能力為例，后者則以原始圖像或音頻生成為例，該生成基于對名人或特定類型音樂等特定主題的學習。

在更大的范圍內(nèi)，人工智能有望對可持續(xù)性、氣候變化和環(huán)境問題產(chǎn)生重大影響。理想情況下，通過使用精密傳感器，城市將變得不那么擁擠、污染更少，總體上更宜居。

Nahrstedt表示：“一旦預測了某件事，就可制定某些政策和規(guī)則?！崩纾惭b在汽車上的傳感器可以發(fā)送有關交通狀況的數(shù)據(jù)，可以預測潛在的問題，并優(yōu)化汽車的流量。其認為，這還沒有以任何方式完善。還處于起步階段。但多年以后，它將發(fā)揮非常重要的作用。

人工智能會統(tǒng)治世界嗎?人工智能預計將對幾乎所有可以想象到的行業(yè)產(chǎn)生持久的影響——因為預計60%的企業(yè)將受到人工智能的影響。我們已經(jīng)在智能設備、汽車、醫(yī)療保健系統(tǒng)和最受歡迎的應用程序中看到了人工智能。在可預見的未來，我們將繼續(xù)看到其影響更深入地滲透到許多其他行業(yè)。

人工智能和隱私風險

當然，人工智能對大數(shù)據(jù)的依賴已經(jīng)在很大程度上影響了隱私。看看CambridgeAnalytica對Facebook的惡作劇或Amazon對Alexa的竊聽，這是眾多科技失控的例子中的兩個。批評人士認為，如果沒有適當?shù)姆ㄒ?guī)和自我施加的限制，情況會變得更糟。2015年，Apple首席執(zhí)行官TimCook嘲笑競爭對手Google和Facebook貪婪的數(shù)據(jù)挖掘。

Cook在2015年的一次演講中表示:“他們在盡可能地了解關于你的一切，并試圖將其變現(xiàn)。我們認為這是錯誤的。”

隨后，在比利時布魯塞爾的一次談話中，Cook闡述了其的擔憂。

“通過收集大量個人資料來推進人工智能是懶惰，而不是效率，”Cook表示“人工智能要想真正聰明，就必須尊重人類的價值觀，包括隱私。如果我們在這方面做錯了，危險將是深遠的?！?

很多人都同意了這一觀點。2018年，總部位于英國的人權(quán)和隱私組織Article19和PrivacyInternational發(fā)表了一篇論文，對人工智能的焦慮僅限于其日常功能，而不是像機器人霸主出現(xiàn)那樣的災難性變化。

“如果負責任地實施，人工智能可以造福社會，”作者寫道：“然而，與大多數(shù)新興技術一樣，商業(yè)和國家使用確實有可能對人權(quán)造成不利影響?！?

作者承認，收集的大量數(shù)據(jù)可用于嘗試以良性方式預測未來行為，比如垃圾郵件過濾器和推薦引擎。但也存在真正的威脅，即其會對個人隱私和免受歧視的權(quán)利產(chǎn)生負面影響。

為人工智能的未來做準備

人工智能的可能性

2018年底，國際知名人工智能專家StuartRussell在WestminsterAbbey發(fā)表講話時，開玩笑(或不開玩笑)地表示，其與記者達成了正式協(xié)議，除非他們同意不把‘Terminator’機器人放在文章中，否則不會與之交談。其的俏皮話揭示了對好萊塢描繪遙遠未來人工智能的明顯蔑視，后者傾向于過度緊張和世界末日。Russell所說的“人類級別的AI”，也被稱為通用人工智能，長期以來一直是幻想的素材。但其在短時間內(nèi)實現(xiàn)或根本實現(xiàn)的可能性非常小。

Russell解釋道:“在我們達到類似人類水平的人工智能之前，還有許多重大突破需要實現(xiàn)。”

Russell還指出，人工智能目前還不能完全理解語言。這表明了目前人類和人工智能之間的明顯區(qū)別:人類可以翻譯機器語言并理解它，而人工智能無法翻譯人類語言。然而，如果人工智能能夠理解我們的語言，那么人工智能系統(tǒng)就能夠閱讀和理解所有的文字。

“一旦我們擁有了這種能力，便可查詢?nèi)祟愃械闹R，其將能夠綜合、整合和回答人類從未回答過的問題，”Russell補充道：“因為其沒有閱讀，也沒有能力把歷史上一直分離的事物之間的點放在一起，并連接起來?！?

這給我們提供了很多值得思考的東西。在這個問題上，模擬人腦是極其困難的，這也是AGI的未來仍然處于假設狀態(tài)的另一個原因。長期任職于密歇根大學工程和計算機科學教授的JohnLaird在該領域進行了幾十年的研究。

“我們的目標一直是試圖構(gòu)建我們所謂的認知架構(gòu)，我們認為這是智能系統(tǒng)與生俱來的，”Laird談到主要受人類心理學啟發(fā)的工作時，“例如，我們知道的一件事是，人類大腦并不僅僅是一組同質(zhì)的神經(jīng)元。這是一個由不同組件組成的真實結(jié)構(gòu)，其中一些與如何在這個世界上做事的知識有關?！?

這就是所謂的程序記憶。還有一種是基于一般事實的知識，即語義記憶；以及，另一種是關于先前經(jīng)歷(或個人事實)的知識，稱為情景記憶。Laird實驗室的一個項目涉及使用自然語言指令教機器人一些簡單的游戲，比如下棋和智力游戲。這些指令通常包括對目標的描述、法律措施的綱要和失敗的情況。機器人將這些指令內(nèi)化，并使用它們來計劃自己的行動。然而，和以往一樣，突破總是需要時間——比Laird和其同事們預想的慢。

“每次我們?nèi)〉眠M步，”Laird表示：“我們也會對其的難度有新的認識?！?

AGI是人類的威脅嗎?

許多人工智能領域的領軍人物都認同，甚至有些人更夸張，一種噩夢般的場景，其中包括所謂的“奇點”，即超級智能機器接管人類，通過奴役或消滅人類接管并永久改變?nèi)祟惖拇嬖凇?

已故的理論物理學家StephenHawking有一個著名的假設:如果人工智能本身開始設計比人類程序員更好的人工智能，結(jié)果可能是“機器的智能超過我們，超過蝸牛。”ElonMusk相信并警告稱，AGI是人類生存的最大威脅。其表示，實現(xiàn)這一目標的努力就像“召喚惡魔”。甚至擔心，他的朋友、Google的聯(lián)合創(chuàng)始人LarryPage可能會無意中引導一些“邪惡”的東西出現(xiàn)，盡管他的初衷是好的。比如，“一支能夠毀滅人類的人工智能增強型機器人艦隊”。即使是IFM的Gyongyosi，在人工智能預測方面也不是危言聳聽，其也沒有排除任何可能性。其表示，在某一時刻，人類將不再需要訓練系統(tǒng);他們會自己學習和發(fā)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，”Gyongyosi表示：“我認為，也許5年或10年后，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方式來處理這些事情。

雖然殺人機器很可能仍然是小說的素材，但許多人相信它們將以各種方式取代人類。

牛津大學人類未來研究所公布了一項人工智能調(diào)查的結(jié)果。標題為“人工智能何時能超越人類表現(xiàn)?來自人工智能專家的證據(jù)”，其中包含了352名機器學習研究人員對未來幾年人工智能發(fā)展的估計。

這個群體中有很多樂觀主義者。受訪者的中位數(shù)表示，到2026年，機器將能夠撰寫學校論文;到2027年，自動駕駛卡車將不再需要司機;到2031年，人工智能在零售領域的表現(xiàn)將超過人類;到2049年，人工智能可能會成為下一個StephenKing；到2053年，可能會成為下一個CharlieTeo。最令人震驚的是:到2137年，所有人類工作都將實現(xiàn)自動化。但是人類自身呢?毫無疑問，喝著機器人端來的雨傘飲料。

NorthwesternUniversity教授、MasterofScienceinAnalytics項目的創(chuàng)始主任DiegoKlabjan認為自己是AGI的懷疑論者。

其解釋道:“目前，計算機只能處理1萬多個單詞。所以，有幾百萬個神經(jīng)元。但是人類的大腦有數(shù)十億個神經(jīng)元，它們以一種非常有趣和復雜的方式連接在一起，而目前最先進的技術只是按照非常簡單的模式進行簡單的連接。因此，在現(xiàn)有的硬件和軟件技術下，從幾百萬個神經(jīng)元到數(shù)十億個神經(jīng)元，我不認為會發(fā)生這種情況?！?

我們將如何使用AGI？

Klabjan也不太相信極端的場景——比如，兇殘機器人把地球變成了一個陰燃的地獄。其更關心的是機器——比如戰(zhàn)爭機器人——被邪惡的人類灌輸錯誤的“動機”。麻省理工學院物理學教授、人工智能首席研究員MaxTegmark在2018年的TED演講中表示過:“人工智能真正的威脅不是惡意，就像愚蠢的好萊塢電影里那樣，而是能力——人工智能實現(xiàn)的目標與我們的目標并不一致?！边@也是Laird的看法。

Laird表示:“我絕對看不到某些東西醒來并決定要接管世界的情況。我認為這是科幻小說里的情節(jié)，而不是未來的結(jié)局?！?

Laird最擔心的并不是邪惡的人工智能本身，而是“邪惡的人類將人工智能作為一種虛假的力量倍增器”，用于銀行搶劫和信用卡詐騙等許多犯罪行為。因此，雖然其經(jīng)常對進步的速度感到沮喪，但人工智能的緩慢燃燒實際上可能是一種祝福。

Laird表示:“了解我們正在創(chuàng)造什么，以及我們將如何將其融入社會，可能正是我們所需要的?！?

但沒有人知道確切的答案。

Russell在威斯敏斯特的演講中表示過:“有幾項重大突破必須實現(xiàn)，而且可能很快就會實現(xiàn)。”其引用了1917年英國物理學家ErnestRutherford提出的核裂變(原子分裂)的快速轉(zhuǎn)變效應，并補充道，“很難預測這些概念上的突破何時會發(fā)生?！?

但無論何時，如果他們做了，他都會強調(diào)準備的重要性。這意味著開始或繼續(xù)討論AGI的道德使用，以及是否應該對其進行監(jiān)管。這意味著要努力消除數(shù)據(jù)偏差，這對算法有破壞作用，目前是人工智能的一大缺陷。這意味著要努力發(fā)明和增強能夠控制技術的安全措施。也意味著我們要謙卑地意識到，我們能做到并不意味著我們應該做到。

“大多數(shù)AGI的研究人員預計將在幾十年內(nèi)實現(xiàn)AGI，如果我們毫無準備地撞上它，這可能是人類歷史上最大的錯誤。它可能導致殘酷的全球獨裁，帶來前所未有的不平等、監(jiān)視、痛苦，甚至可能導致人類滅絕，”Tegmark在TED演講中這樣表示：“但如果我們謹慎行事，最終可能會進入一個美好的未來，每個人都過得更好——窮人變富有，富人更富有，每個人都健康，都可以自由地實現(xiàn)自己的夢想?！?