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人工智能的繁榮正在世界各地發生 而且正在加速

2020-01-02 15:40:42 來源:網絡 點擊:472

【大比特導讀】不是每個人都會馬上失業的。相反,隨著時間的推移,某些工作將被淘汰,而另一些工作則將變得半自動化。有些工作總是需要一個人。工人的命運將取決于某些雇主的約束、勞動法律和法規,以及是否有足夠好的制度將人們轉變為新的角色或行業。

人工智能領域的進步速度是當前計算機和機器人如何看待世界、理解世界并最終在物理領域和虛擬領域執行復雜任務的最激烈爭論之一。而這個行業的發展速度,以及達到什么目的,通常不僅僅是通過實際的產品進步和研究里程碑來衡量的,還包括人工智能領導人、未來主義者、學者、經濟學家和決策者的預測和擔憂。人工智能將改變世界,但如何和何時仍然是懸而未決的問題。

人工智能

今天,一組專家發表了調查結果,以幫助回答這些問題。這些專家包括哈佛大學、麻省理工學院、斯坦福大學、非營利組織OpenAI和人工智能產業聯盟伙伴關系等成員,他們被作為第二個年度人工智能指數的一部分組合在一起。其目標是使用硬數據來衡量該領域的進展,并試圖理解這一進展,因為它涉及到棘手的主題,如工作場所自動化和對人工一般智能的總體追求,或者可以讓機器完成人類所能完成的任何任務的智能類型。

去年12月發表的第一份報告發現,人工智能的投資和工作以前所未有的速度加速,雖然在某些領域,如有限的游戲和愿景方面取得了非凡的進展,但人工智能仍然遠遠落后于一般的情報任務,這些任務將導致(比如)超過有限的各種工作的完全自動化。盡管如此,這份報告缺乏作者所稱的“全球視角”,第二版以新的、更細粒度的數據和更國際化的范圍來回答許多同樣的問題。

“沒有全球視角,就沒有人工智能故事。2017年的報告嚴重偏向北美活動。這反映了有限數量的全球伙伴關系,而不是內在偏見,”2018年報告的導言讀到。“今年,我們開始縮小全球差距。我們認識到,要使本報告真正全面,還有很長的路要走,需要合作和外部參與。

本著全球分析的精神,第二份人工智能指數報告發現,人工智能的商業和研究工作以及資金在地球上幾乎所有地方都在爆炸。在歐洲和亞洲有一個特別高的集中度,中國、日本和韓國在AI研究論文出版、大學注冊和專利申請方面領先東方國家。事實上,歐洲是最大的人工智能論文出版商,去年占所有人工智能相關出版物的28%。中國僅落后25%,而北美占17%。

當涉及到人工智能活動的類型時,報告發現機器學習和所謂的概率推理-或者讓游戲中的人工智能比人類對手更聰明的認知相關性能-在許多已發表的論文中遙遙領先。

然而,不遠處是計算機視覺方面的工作,這是AI的基礎學科,有助于開發自動駕駛汽車和功率增強現實和對象識別,以及神經網絡,就像機器學習一樣,在訓練這些算法以隨著時間的推移而改進方面起著重要作用。不那么重要的是,至少在目前,是像自然語言處理這樣的領域,這是讓你的聰明的演講者理解你所說的和以實物回應的,以及一般的計劃和決策,這是機器人所需要的,當自動化機器不可避免地成為日常生活中更完整的方面時。

報告中一個迷人的因素是這些類別的研究是如何按全球區域劃分的。中國非常注重農業科學、工程和技術,而歐洲和北美更注重人文科學和醫療衛生科學,盡管歐洲的研究方法總體上更加全面。

報告中的其他一些有趣的信息包括美國人工智能研究論文,盡管數量較少,但在引文上超過了中國和歐洲。與政府相關的組織和研究機構在中國和歐洲的論文數量也遠遠超過企業或醫療領域,而美國的人工智能研究工作主要由企業努力主導,鑒于蘋果、亞馬遜、谷歌、Face book和微軟在這一領域的巨大投資,這是有道理的。

就性能而言,人工智能繼續飛漲,特別是在計算機視覺等領域。通過測量廣泛使用的圖像訓練數據庫Image Net的基準性能,該報告發現,在短短18個月內,用最先進的精度對圖片進行分類的模型所需的時間“從大約每小時下降到大約4分鐘”。這相當于訓練速度的16倍。其他領域,如目標分割,這是允許軟件區分圖像的背景和它的主題,在短短三年內提高了72%的精度。

對于機器翻譯和解析等領域,這是讓軟件理解句法結構和更容易回答問題的原因,準確性和熟練程度越來越高,但隨著算法越來越接近人類對語言的理解,回報也越來越低。

在一個單獨的“人類層面的里程碑”部分,報告對游戲和醫學診斷等領域2018年的一些重大里程碑進行了細分,這些領域的進展正以驚人的速度加速。其中包括谷歌(Google)擁有的DeepMind在以“奪旗”等客觀游戲模式玩經典第一人稱射擊游戲“Quake”方面的進展,以及針對業余選手和當時在線戰斗競技場游戲Dota2的前專業玩家的里程碑式表演。

所有這些硬數據都是奇妙的,以了解人工智能領域現在的立場,以及它是如何在多年來一直增長,并預計將在未來增長。然而,當涉及到自動化和人工智能在刑事司法、邊境巡邏檢查、戰爭等領域的實施方式時,我們仍然停留在模糊的領域,而其他領域的表現并不如正在發揮作用的政府政策那么重要。人工智能只會繼續變得更加復雜,但在醫院、教育系統、機場和警察部門可靠地使用這種軟件之前,在技術和偏見和安全方面都存在一些障礙。

不幸的是,這并沒有阻止企業和政府繼續在現實世界中部署人工智能。今年,我們發現亞馬遜正在向執法部門出售其識別面部識別軟件,而谷歌則發現自己在被發現后卷入了爭議,它正在為國防部一個名為“Maven項目”的無人機項目貢獻計算機視覺專業知識。

谷歌表示,一旦合同到期,它將退出該項目,并且還公布了一套廣泛的人工智能倫理原則,其中包括承諾絕不開發人工智能武器監控系統,或為任何違反“廣泛接受的國際法和人權原則”的項目做出貢獻。但很明顯,硅谷的領導人將人工智能視為一個主要商業機會,并將參與人工智能研究軍備競賽的項目和合同作為經濟獎勵。

在世界其他地方,人工智能正在幫助各國政府開拓監視和執法系統,不斷跟蹤公民在社會中的活動。據《紐約時報》報道,中國正在使用數百萬攝像頭和人工智能輔助技術,如面部識別,為其近14億人口創建世界上最全面的監控系統。這樣一個系統有望與國家新的社會信用體系聯系起來,對公民進行評分,并根據教育、金融背景和其他指標將社會分層劃分為準入和特權層,所有這些都將通過日常數據收集和分析人們的真實世界和在線行為來獲得信息。

隨著自動化,我們已經認識到大規模失業不會很快出現,更大的擔憂是我們作為一個社會是否準備好了工作性質向不太穩定的低收入工作過渡,而沒有醫療保險等安全網。

不是每個人都會馬上失業的。相反,隨著時間的推移,某些工作將被淘汰,而另一些工作則將變得半自動化。有些工作總是需要一個人。工人的命運將取決于某些雇主的約束、勞動法律和法規,以及是否有足夠好的制度將人們轉變為新的角色或行業。例如,麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)去年11月的一份報告發現,到2030年,全球自動化可能會失去8億個就業機會,但只有大約6%的就業機會面臨完全自動化的風險。從只有人的工作轉移到人工智能或機器人輔助工作的過程是如何發展起來的,這可能意味著全面?;屠販妒階渲淶那?。

美國智庫“全球發展中心”(Center for Global Development)7月發表的一篇論文集中論述了人工智能和機器人自動化對全球勞動力市場的潛在影響。研究人員發現,目前還沒有足夠的工作來為全面的自動化后果做準備,我們花了太多的時間在狹窄的市場中爭論完全自動化的一般倫理和可行性。“盈利能力、勞動法規、工會化和企業社會期望等問題在確定哪些工作實現自動化方面至少與技術約束同樣重要,”該文件最后說。

不是所有的一切都是厄運和憂郁。人工智能指數報告背后的一部分哲學是問正確的問題,并確保制定政策的人、公眾和人工智能行業的領導人有數據來做出明智的決定。要可靠地衡量人工智能對社會的影響可能還為時過早——這個行業才剛剛起步——但我們要做好準備,了解這一切意味著什么,以及它將如何影響日常生活、工作和公共機構,如醫療保健、教育和執法,也許與研究和產品開發本身一樣重要。只有同時投資于這兩個領域,我們才能避免制造出讓世界變得更糟的技術的風險。

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