人工智能的光明未來
我們現(xiàn)在和不久的將來做出的決定將為接下來的十年定下基調(diào),包括人工智能 (AI) 可能會(huì)如何發(fā)展以及我們將如何使用它。
這將需要開明的領(lǐng)導(dǎo)才能最大限度地造福人類社會(huì)。
這篇文章的重點(diǎn)是從政策和哲學(xué)的角度反思我們所處的位置和前進(jìn)的方向,并作為我們下一篇關(guān)于下一代人工智能的更具技術(shù)性的文章做鋪墊。
人工智能的積極用例潛力包括與 Covid -19 的斗爭(zhēng)。例如,柳葉刀發(fā)表了一篇文章,題為“人工智能在COVID-19藥物再利用中的應(yīng)用("Artificial Intelligence in COVID-19 drug repurposing" )”https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30192-8/fulltext。文章指出“……我們介紹了有關(guān)如何使用 AI 加速藥物再利用或重新定位的指南,對(duì)于這些指南,AI 方法不僅強(qiáng)大而且必不可少。我們討論了如何在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中使用 AI 模型,并舉例說明 AI 模型如何加速 COVID-19 藥物的再利用。”
COVID-19藥物再利用中的人工智能 圖片來源《柳葉刀》
另一個(gè)例子由 Brandon Vigliarolo 提供,麻省理工學(xué)院開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型以加快 COVID-19 疫苗的研發(fā)(https://www.techrepublic.com/article/mit-develops-machine-learning-model-to-quicken-release-of-covid-19-vaccine/),并指出“麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室 (CSAIL) 的研究人員開發(fā)了一種新的組合機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以減少 COVID-19 疫苗研究需要的時(shí)間,并使其更有效。”
研究人員表示:“這個(gè)名為 OptiVax 的平臺(tái)專注于開發(fā)肽疫苗,這與目前正在開發(fā)的 100 多種疫苗中常見的全病毒、DNA 和 RNA 疫苗不同。”
人工智能的類型
我們傾向于關(guān)注狹義人工智能和通用人工智能 (AGI) 之間的區(qū)別,盡管兩者之間有一個(gè)中間過渡,但人工智能將成為 2020 年代研究的重點(diǎn)。有關(guān) AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的定義,可以參閱相關(guān)的文章。
關(guān)于AI的基本概念
AGI (通用人工智能)仍然是對(duì)未來的渴望
上圖來源:Andrew Cochran,什么是人工智能?
AGI 是“.. 機(jī)器的假設(shè)智能,它有能力理解或?qū)W習(xí)人類可以完成的任何智力任務(wù)。它是一些人工智能研究的主要目標(biāo),也是科幻小說和未來研究中的一個(gè)共同話題。”
接下來的文章將討論下一代人工智能,包括 David Cox 等人和其他研究人員一直致力于的研究工作(詳情:https://www.aitrends.com/ai-research/head-of-mit-ibm-watson-research-lab-on-how-ai-will-get-to-the-next-level/),這些工作可能會(huì)產(chǎn)生廣泛的人工智能,這是狹義人工智能和 AGI 之間的中間步驟,并使人工智能能夠在許多經(jīng)濟(jì)部門和邊緣(在設(shè)備上)擴(kuò)展。
AI的進(jìn)化之路 圖片來源:Jim Sopherer IBM Cognitive
https://www.slideshare.net/spohrer/cogswell-college-20200120-v8-copy
圖片來源:Jim Sopherer IBM Cognitive
https://www.slideshare.net/spohrer/cogswell-college-20200120-v8-copy
在包括深度學(xué)習(xí)在內(nèi)的人工智能方面,我們?cè)谏缃幻襟w和電子商務(wù)領(lǐng)域取得了巨大的成功,這些領(lǐng)域有大量數(shù)據(jù),因此谷歌、Facebook、亞馬遜、阿里巴巴、微軟(LinkedIn 的所有者)等公司等擁有一些最強(qiáng)大的人工智能團(tuán)隊(duì)并不奇怪。

你知道每分鐘產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)嗎?
然而,雖然數(shù)據(jù)是關(guān)鍵,但它也與人有關(guān)。數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和深度學(xué)習(xí)研究人員,他們正在創(chuàng)建或?qū)嵤┤斯ぶ悄芩惴ㄒ约皵?shù)字化轉(zhuǎn)型、技術(shù)、業(yè)務(wù)翻譯和組織內(nèi)的其他人,他們負(fù)責(zé)實(shí)施該技術(shù)的戰(zhàn)略責(zé)任。
此外,它還與您和我們所有人有關(guān),他們使用我們的數(shù)字足跡創(chuàng)建數(shù)據(jù)并且通常是最終用戶。
我們的數(shù)字足跡 圖片來源:Tes.com
我們?cè)诮M織層面和國(guó)家層面的決策者和領(lǐng)導(dǎo)人也將對(duì)人工智能和下一代技術(shù)的形態(tài)產(chǎn)生越來越大的影響,因?yàn)槿斯ぶ悄茉诓煌?jīng)濟(jì)部門的擴(kuò)展將導(dǎo)致人類在日益復(fù)雜和復(fù)雜領(lǐng)域的互動(dòng)這涉及數(shù)據(jù)隱私、安全、道德和透明度問題。此外,我們將需要考慮未來勞動(dòng)力所需的技能以及我們的教育系統(tǒng)可能必須如何適應(yīng)。
上圖顯示了到 2025 年將有 750 億臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的預(yù)測(cè),地球上平均每人大約有 9 臺(tái)!邊緣計(jì)算的作用將是關(guān)鍵。
隨著我們進(jìn)一步進(jìn)入 2020 年代,數(shù)據(jù)將越來越多地在邊緣、我們周圍的設(shè)備和傳感器上創(chuàng)建。
越來越多的邊緣設(shè)備 圖片來源:Omnisci
人工智能將越來越多地部署在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 的邊緣,特別是隨著 5G 網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展,與 4G 網(wǎng)絡(luò)相比,可以顯著減少延遲并大幅增加設(shè)備連接性,從而產(chǎn)生 AIIoT。如下圖所示,AI、5G和大數(shù)據(jù)將成為推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心動(dòng)力。
圖片來源:Iman Ghosh VisualCapitalist.com
https://www.visualcapitalist.com/aiot-when-ai-meets-iot-technology/
此外,有人可能會(huì)爭(zhēng)辯說,對(duì)于社交媒體和許多電子商務(wù)應(yīng)用程序,與算法無法正常執(zhí)行的后果相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)很低。例如,嚴(yán)重的傷害和死亡不會(huì)因?yàn)橄蚰橙苏故静徽_的產(chǎn)品推薦,如連衣裙、夾克或電影而導(dǎo)致。沒有復(fù)雜的法律責(zé)任問題需要考慮,因?yàn)樵卺t(yī)療保健誤診或自動(dòng)駕駛汽車發(fā)生事故的情況下可能會(huì)發(fā)生。
上圖說明了自主系統(tǒng)需要參與場(chǎng)景理解并通過廣播與其他機(jī)器進(jìn)行通信(機(jī)器對(duì)機(jī)器通信)
供求規(guī)律也適用于人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)。在過去十年末,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技能的需求激增,這有助于擴(kuò)展部署在后端系統(tǒng)中的算法,以增強(qiáng)客戶體驗(yàn)和分析洞察力。現(xiàn)在對(duì)人工智能解決方案的需求不斷增長(zhǎng),這些解決方案將使人工智能能夠擴(kuò)展到因果關(guān)系和透明度問題至關(guān)重要的其他經(jīng)濟(jì)部門。
松鼠人工智能獎(jiǎng)的第一位獲得者 Regina Barzilay 進(jìn)一步闡述了這一點(diǎn),并解釋了為什么這次大流行應(yīng)該是一個(gè)警鐘。
https://www.technologyreview.com/2020/09/23/1008757/interview-winner-million-dollar-ai-prize-cancer-healthcare-regulation/
Will Douglas Haven 在 MIT Technology Review 上發(fā)表的一篇題為“我們還沒有準(zhǔn)備好接受 AI,新的100萬美元 AI 獎(jiǎng)的獲得者說”引用 Regina Barzilay 解釋這個(gè)問題的文章“現(xiàn)在,AI 正在蓬勃發(fā)展的地方失敗率很低。如果谷歌發(fā)現(xiàn)你翻譯錯(cuò)了或者給了你一個(gè)錯(cuò)誤的鏈接,那沒關(guān)系;你可以去下一個(gè)。但這對(duì)醫(yī)生來說是行不通的。如果你給病人錯(cuò)誤的治療或錯(cuò)過一個(gè)診斷,有非常嚴(yán)重的影響。許多算法實(shí)際上可以比人類做得更好。但我們總是相信自己的直覺,我們自己的想法,而不是我們不理解的東西。我們需要給醫(yī)生信任人工智能的理由。 FDA 正在研究這個(gè)問題,但我認(rèn)為它在美國(guó)或世界其他任何地方都遠(yuǎn)未得到解決。”
為了使 AI 在現(xiàn)實(shí)世界的關(guān)鍵領(lǐng)域蓬勃發(fā)展和擴(kuò)展,例如醫(yī)療保健和自主機(jī)器人(包括車輛),我們需要以下內(nèi)容:
- 邊緣計(jì)算能夠讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮和具有差分隱私的聯(lián)邦學(xué)習(xí)從較小的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí),以實(shí)現(xiàn)跨分散數(shù)據(jù)的安全協(xié)作學(xué)習(xí);
- 因果關(guān)系和可解釋的人工智能;
- 在我們的教育系統(tǒng)和勞動(dòng)力中重新培養(yǎng)技能(見下文);
- 我們的決策者和組織中的 C 團(tuán)隊(duì)有明確的領(lǐng)導(dǎo)和理解;
上圖來源:德勤,為政府領(lǐng)導(dǎo)人制定人工智能戰(zhàn)略
https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/ai-strategy-for-government-leaders.html
- 投資數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、后端系統(tǒng)和開發(fā)所需的基礎(chǔ)設(shè)施,以及投資 5G 網(wǎng)絡(luò)的需要。
如上所述,在此之后的下一篇文章中將考慮通向廣泛 AI 的潛在途徑。
一些人一直在呼吁為什么我們迄今為止還沒有達(dá)到 AGI。盡管實(shí)現(xiàn) AGI 仍然存在許多技術(shù)障礙,但從哲學(xué)層面來看,也許我們還沒有為整個(gè)社會(huì)和人類的 AGI 做好準(zhǔn)備。
今天的 AGI 會(huì)向我們學(xué)習(xí)什么?聊天機(jī)器人 Tay 的經(jīng)歷是一個(gè)警告。
我們有機(jī)會(huì)部署 AI 技術(shù),包括目前由領(lǐng)先的 AI 研究人員開發(fā)的下一代技術(shù),并可能將我們帶向更強(qiáng)大、更廣泛的 AI(盡管還不是 AGI),以增強(qiáng)金融服務(wù)等領(lǐng)域的服務(wù)和客戶體驗(yàn),例如減少對(duì)對(duì)人類健康和環(huán)境有害的紙質(zhì)收據(jù)的依賴。
我們還可以將人工智能技術(shù)應(yīng)用于個(gè)性化營(yíng)銷活動(dòng)并加深對(duì)客戶偏好的理解,從而提高零售商的利潤(rùn)率,同時(shí)減少由 Rolnick 等人在 Tackling Climate Change 中提出的不需要和未售出的庫(kù)存造成的環(huán)境浪費(fèi)使用機(jī)器學(xué)習(xí)和阿方索·塞古拉解決時(shí)裝業(yè)的浪費(fèi)問題。
此外,大流行為我們提供了一個(gè)機(jī)會(huì),讓我們可以考慮我們社會(huì)和整個(gè)世界未來的需求,以幫助應(yīng)對(duì)當(dāng)前危機(jī)的創(chuàng)傷,并希望防止或限制未來大流行造成的損害。此外,我們有機(jī)會(huì)考慮開發(fā)可持續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和創(chuàng)造就業(yè)所需的技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施的潛力,由于 Covid 危機(jī),世界許多地方都需要這些技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。
有關(guān)如何使用人工智能和其他下一代技術(shù)來增加就業(yè)機(jī)會(huì)和減少污染的更多詳細(xì)信息,請(qǐng)參見下面的信息圖和有關(guān)的文章。
世界經(jīng)濟(jì)論壇 (WEF) 發(fā)表了 Mohamed Kande 和 Murat Somnez 題為“不要害怕人工智能。它會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)期就業(yè)增長(zhǎng)”的文章,并提出以下幾點(diǎn):
- COVID-19 加速了許多任務(wù)的自動(dòng)化,導(dǎo)致一些人擔(dān)心人工智能 (AI) 會(huì)取代他們的工作。
- 但人工智能創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會(huì)多于它摧毀的就業(yè)機(jī)會(huì)。
- 為了迎接這種變化,企業(yè)和政府必須專注于技能提升和再培訓(xùn)。

上圖來源:不要害怕 AI,AI將導(dǎo)致長(zhǎng)期的就業(yè)增長(zhǎng)
此外,作者指出,到 2025 年,50% 的員工將需要轉(zhuǎn)售!

https://www.weforum.org/agenda/2020/10/dont-fear-ai-it-will-lead-to-long-term-job-growth/
如下圖所示,金融服務(wù)等領(lǐng)域?qū)⒈蝗斯ぶ悄芨脑欤?nbsp;
此外,醫(yī)療保健部門也將轉(zhuǎn)型,如下圖所示:
為了真正實(shí)現(xiàn)這十年人工智能在這些領(lǐng)域的潛力,我們需要部署諸如具有差異隱私和廣泛人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)。
然而,同樣重要的是人的因素。我們需要對(duì)整個(gè)教育系統(tǒng)和勞動(dòng)力的人員和技能進(jìn)行投資。
這意味著我們的政治和組織領(lǐng)導(dǎo)人能夠進(jìn)行足夠的投資來培養(yǎng)所需的人才,并使人工智能和其他新興技術(shù)能夠解決我們?nèi)祟愇磥砻媾R的一些關(guān)鍵問題。這需要我們的政治和政策領(lǐng)導(dǎo)人采取開明的方法來實(shí)現(xiàn)向工業(yè) 4.0 的過渡。
Covid-19 危機(jī)既造成了人類苦難,也造成了經(jīng)濟(jì)損失。我們的領(lǐng)導(dǎo)人將需要考慮促進(jìn) GDP 和就業(yè)增長(zhǎng)的政策,同時(shí)還要考慮對(duì)抗污染和擺脫可能在我們目前的世界中發(fā)揮作用的傳統(tǒng)模式的需要。
我們希望 2021 年將是所有人恢復(fù)和啟蒙的時(shí)期,無論您身在何處,我們都希望盡快走出 Covid 危機(jī),并朝著將 AI 應(yīng)用于整個(gè)生產(chǎn)用例的方向前進(jìn),也能應(yīng)對(duì)已造成的經(jīng)濟(jì)損失,并改善世界各地許多人的生活水平和醫(yī)療保健。
未來掌握在我們自己的手中,我們現(xiàn)在和不久的將來做出的決定將決定的未來。人們希望明年我們將進(jìn)入一個(gè)新的啟蒙時(shí)期,數(shù)據(jù)科學(xué)和下一代技術(shù)被用于改善我們的生活質(zhì)量并為我們所有人創(chuàng)造一個(gè)更美好的世界。
真實(shí)世界人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)用例指南