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社区首页 >专栏 >五个值得一看的TED AI 演讲:盲目信仰大数据的时代必须结束

五个值得一看的TED AI 演讲:盲目信仰大数据的时代必须结束

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新智元
发布2018-03-21 16:46:41
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发布2018-03-21 16:46:41
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【新智元导读】 如果您想更多地了解AI和机器学习的力量和潜力,一个好的地方是TED Talks。这篇文章推荐的五个演讲包括:机器人能通过高考吗;盲目信仰大数据的时代必须结束;机器智能让人类道德更加重要;我们能在不失控的前提下发展AI吗;为人机混合式的思考作好准备。

人工智能会怎样改变世界?它会替代你的员工吗?你自己的工作会面临什么威胁?

今年早些时候在麻省理工学院斯隆首席信息官研讨会上,自动化专家Andrew McAfee和“第二机器时代:辉煌技术时代的工作,进步与繁荣”联合作者安德鲁·布莱诺夫森(Erik Brynjolfsson)宣称,可能,我们“低估了自动化对劳动力的影响。 Brynjolfsson指出,数据爆炸正在推动机器学习的快速发展。因此,涉及模式匹配的工作,如病理学家,可能会遇到严重的干扰,他说。涉及体力劳动的工作,如卡车驾驶也面临相同的处境。

然而,Brynjolfsson指出,需要创造力,多步骤规划和人际关系(如教练)的任务对于机器来说仍然很难。他说:“只有人类才能做到这些工作,”他说。

除了工作之外, 在有限的时间内,AI 将会如何改变你的公司业务。很多问题,AI将为你的组织提供更多的见解。另一方面,你应该担心AI会最终超越其人类创造者,就像Elon Musk和Stephen Hawking所说的那样。

如果您想更多地了解AI和机器学习的力量和潜力,一个好的地方是TED Talks。许多TED演讲者探讨了AI的问题及其以发人深省的改变生活的潜力。

这些谈话将让你以全新的方式思考AI:

机器人能通过高考吗?

AI专家Noriko Arai及其团队创建了Todai Robot,其唯一目的是通过日本最负盛名的大学——东京大学的入学考试。到目前为止,它还没有成功,尽管它的分数比80%的人类竞争对手都高。这是令人印象深刻的,你可以思考一下,虽然机器人可以做搜索,并从所发现东西中做相当聪明的推论,但是它实际上没有做到真正的理解。

地址:https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam

盲目信仰大数据的时代必须结束

数据科学家凯西·奥尼尔(Cathy O’Neil)对常见的假设“因为算法是数学的,它们也是客观的”提出了挑战。她解释说,创建算法的人决定哪些数据很重要,哪些数据应该被忽略。而且他们也定义了成功,这通常意味着机器只是简单地复制一个人将会做的事情。结果,她说:“他们让事情变得不公平。他们重复我们过去的做法,我们的模式。他们只是在让现状自动化。”

地址:https://www.ted.com/talks/cathy_o_neil_the_era_of_blind_faith_in_big_data_must_end/transcript#t-779324

机器智能让人类道德更加重要

作家和学者Zeynep Tufekci此前是一名程序员,因此他很了解机器学习。机器学习有多强大,它对道德的挑战就有多大,因为它是一个黑匣子。现在,人们可以预测哪些犯罪分子可能会再犯(因此应该得到更长的刑罚),还有公司应该雇佣哪些人。在机器学习中,AI教会自己如何做出决定,这意味着创造它的人可能不知道机器是如何做出这些决定的。

地址:https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important

我们能在不失控的前提下发展AI吗?

神经科学家和哲学家萨姆·哈里斯(Sam Harris)解释了为什么我们需要担心AI,使用一些简单的逻辑步骤。只要没有任何事情阻止人类继续改进机器,我们就不可避免地会建立一些比我们更聪明的机器,也有能力改善它们。一旦能够做到这一点,它们可能会以指数的速度变得更聪明。离这种状态还有多久?到时候会发生什么?

地址:https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it

为人机混合式的思考作好准备

未来主义者和发明家雷·库兹维尔(Ray Kurzweil)对人类和人工智能的未来关系有着深刻的认识。想象一下,如果突然面临一种情境,需要你运用自己所有的聪明才智,或者更多。他说,您可以通过在大脑中使用纳米机器人来获取云上的额外思维能力,从而大大提高您所需的智慧

“我们的想法是生物和非生物学的混合体,但是非生物部分要遵守我的加速回报的法则。它将呈指数增长,“他说。什么时候会发生这样的好事?在20世纪30年代,Kurzweil预测。敬请关注。

地址:https://www.ted.com/talks/ray_kurzweil_get_ready_for_hybrid_thinking/

原文地址:https://enterprisersproject.com/article/2017/10/5-ted-talks-ai-watch

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-10-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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