无数行业都在关注人工智能，从安全、企业到零售和医疗保健。 我相信，在不久的将来，几乎所有的新技术都将融入某种形式的人工智能或机器学习，使人类能够以我们无法想象的方式与数据和设备进行交互。 展望未来，我们对人工智能的依赖将会进一步加深，因为人类会影响他们的汽车、家庭和企业。 研究人员、企业家和全球组织必须为一套人工智能伦理准则打下基础，以指导我们度过即将到来的突破和不可避免的困境。我要澄清的是，这并不是一个单一的道德准则——每个公司和行业都必须拿出自己独特的准则。 但这一点处于危险的边缘，在人工智能梦境和人工智能噩梦之间徘徊。 为了防止人工智能的炒作，并利用它的变革性力量，我们必须从伦理道德出发，正确地对待人工智能。 从无人驾驶汽车到媒体平台再到职场，人工智能将对我们的生活方式产生重大影响。但正如人工智能所认为的领导者和专家，我们不应该只提供技术——我们需要密切监控，并在行业发展过程中提出正确的问题。
人类的优势：身体能力和认知能力 计算机优势：可更新性和可链接性 因为失业我们就要阻挡人工智能的发展吗？ 答案是否定的，因为人工智能因为有固有的优势，能给人类带来更多的好处，比如人工驾驶更安全，智能医疗更可靠。所以我们不能只保护人类的工作，而更应该保护人类。 科技进步后是否能带来更多的工作？ ，但是面对21世纪的人工智能，人类更多的是马，而不是马夫。 2 对人工智能掌控者进行大量征税，使其能够满足全民基本收入和服务 3 转变人类的想法，比如养一个孩子，要比人工智能更复杂，所以得到的收入应该更高。 人工智能带来的最大威胁？ ，某一强国的人工智能发生到一定程度，会出现类似状况吗？
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在数据处理和文件归档方面，机器的表现已经超过人类，如今机器还具备了唇语识别能力。 据英国《每日邮报》报道，英国一个研究团队开发了一款唇语阅读计算机程序，其能力甚至超过了人类专家。 LipNet利用神经网络映射人类口腔运动，与语库内容一一匹配。在训练阶段，这款人工智能软件会通过视频脚本学习人发出的陌生指令，指令中带有含义模糊的短语，例如“请将蓝色设为四”。 LipNet通过分解视频帧将人的口腔运动与已知指令相匹配。在测试阶段，约有2.9万段视频被用于训练人工智能，视频中的说话人为两男两女，软件会将训练结果与三名使用唇语的听障人士的准确率进行对比。 DeepMind研究人员最近通过为机器赋予记忆开发了软件的“一次性学习”能力，进一步强化了软件的理解能力。有了这种功能，系统只要对一个物体进行过学习，下一次遇到时便可自动识别。 这样的进展看似微不足道，却可以大大加快人工智能系统的学习过程，让人工智能以更快的速度发展。
人工智能会不会全面超过人类的智慧？ 1956年，“人工智能”一词诞生，也标志着人工智能这门新兴科学的诞生。直到40多年后，人工智能这项技术才开始在世界上引起巨大的轰动，让世人产生深刻的印象。 对于人工智能是否会在智慧上全面超越人类这个问题，可以分开两个方面讲。一个方面是在特定的领域，人工智能会远超人类，比如计算、精确、重复操作等领域。但是在总体的智慧上面，人工智能应该是无法逾越人类的。 其实，人工智能的研究，就是一个解题的过程。去解答研究过程中的一个个数理化自然科学问题和哲学、逻辑等社会科学问题。只有正确解答了每一个问题，研究才能继续进行下去，一个问题没解答，就会使科技停滞不前。 因此，人工智能每一个阶段的成就，都必须是人类彻底理解和掌控的知识支撑起来的。人类不可能制造出逾越自身知识高度的事物，就跟不懂高等数学的人无法理解和解答高等数学的问题一样的道理。 即便是AlphaGo下围棋的水平超过人类了，但是它的运行模式是在人类的控制下进行的，并没有超越人类的理解范围。只是它在计算力和计算速度方面远超人类，就像起重机的力量远大于人类一样。
他对于人工智能潜力的信奉与传统学派的看法形成鲜明对比，后者认为人类和计算机共同发挥各自的才能，共同合作，总比计算机单独行事更具创造力。 虽然媒体时有报道，但人类对纯人工智能的探索目前仍令人失望。 相比之下，人类与机器相结合的做法则持续不断地产生令人惊叹的创新。正如图灵的传记片所表明的，他自身极富人性的生活就是人脑和人工智能没有根本差异的想法的有力回击。 机器能够思考吗？ 但是拉夫莱斯坚称，不管机器能够执行多有逻辑的任务，有一样东西是它们永远都无法做到的。它们不会拥有真正的思考能力。是人类为其带来创造力，机器本身只能够依照人类的吩咐做事。 “海市蜃楼” 数十年后，又有新一批的专家声称人工智能时代即将来临，甚至是“奇异点”（即计算机不仅仅变得比人类更加聪明，还能够将自己设计成超级智能机器，将不再需要人类）也有可能快要出现。 情感因素 虽然图灵坚信人工智能的可行性，但他本身的经历可谓人类创造力和计算机处理能力相结合的威力的一种证明。
Carter和Nielsen提出了第三种观点，AI将在“软件层面”增强人类的智能，改变人类的思维方式，拓展人类创造性的范围。 电脑用来做什么？ 1962年，Douglas Engelbart提出计算机可以成为增强人类智能的方式1，意味着这一愿景凝结了。在这一视角下，计算机不再是主要解决数字运算问题的工具。 它同时深刻影响了数字艺术和音乐，以及交互设计、数据可视化、计算创造和人机交互等领域。 IA的研究经常与人工智能（AI）的研究竞争：资金、有天赋的研究人员的兴趣。 我们提议使用人工智能增强（AIA）这个术语来命名这个领域：使用AI系统来帮助开发智能增强的新方法。这个新领域引入了一些重要的、新的基础性问题，一些不属于任何一个亲本领域的问题。 然而，我们仍然可以期望接口提供大致类似于上面所描述的操作，允许访问高层概念，甚至用户定义的概念。该接口模式不依赖于属性向量这样的技术细节。
昨天我们接上了本文的上半部分：使用人工智能增强人类智能（上），今天为大家带来第二部分。 在对未来可能的AI的推测性描述中，这种认知外包模型通常表现为将人工智能视为神谕，能够以超出人类的表现解决一大类问题。 这个双模式模型过度简化了：创造性并不能完美地分为不同的两类。然而，这个模型仍然澄清了新界面在创造性工作中的角色。 创造性的第一种模式是工匠从事他们的工作时的日常创造性。 因此，即使是相对简单的想法，比如面包猫和观察者猫，也会导向全新的图像类型，这些图像并不属于我们之前考虑过的自然的图像空间。 结论 人工智能将改变我们与计算机进行交互的方式是传统智慧。 我们讨论的面向界面的工作在用来评判人工智能中大多数现有工作的叙事学之外。它不涉及战胜分类或回归问题的某个基准。它不涉及像在围棋之类的游戏中击败人类冠军那样令人印象深刻的功绩。
【新智元导读】本文作者基于深度学习提出人工智能的五大分类：1.仅分类（C）；2.记忆分类（CM）；3.知识分类（CK）；4.不完全知识分类（CIK）；5.协同不完全知识分类（CCIK），希望能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段 （文／）Arend Hintze 曾把人工智能分为以下四个类型： 反应机器：是最基本的 AI 类型，它们无法形成记忆，也无法利用过去的经验来做决策。在设计好的任务之外，它们无法起作用。 我对这个分类的保留意见是，它们似乎来自一种 GOFAI（有效的老式人工智能）的基调。此外，从“有限的记忆”到“心理理论”的跳跃也似乎太大了。 因此，我想更针对深度学习领域提出我对人工智能的分类，而且我的分类更实用，对业者来说更有帮助。这个分类能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段，以及我们最终能到达哪里。 这些都是人工智能的根本问题，正如 Yann LeCun 所说： “如果智能是一个奶油蛋糕，无监督学习将是蛋糕胚，监督学习是蛋糕上的糖霜，而强化学习将是奶油蛋糕上的樱桃。
按照这个发展趋势，人工智能会取代人类吗？ ?
人工智能欺骗人类的能力越来越强 其实除了上面提到了有些微妙的图灵测试，人工智能技术在欺骗人类方面实际上正在取得实实在在的进步。 除了语音合成，机器也在努力学习其它类型的声音合成。去年 6 月，MIT 计算机科学与人工智能实验室的研究者报道了一种新的声音模拟算法，并宣称其真实程度能骗过人类。 50%（附论文） 前沿 | MIT 人工智能实验室全新声音模拟算法，真实程度骗过人类 业界 | 百度提出 Deep Voice：实时的神经语音合成系统 学界 | 谷歌全端到端语音合成系统Tacotron 扩展阅读： 百度 NLP | 自动写诗 PK 古代诗人：百度「为你写诗」技术深度揭秘 一周论文 | 机器写诗综述 总结 在「欺骗人类」的道路上，人工智能正越走越远。 从语言合成到图像生成再到模拟人类的对话，人工智能正在许多领域逼近甚至超越人类的表现水平。现在市面上也已经出现了一些在一定程度上可以替代人类的伴侣式设备或聊天软件。
微智能（micro-intelligence）和中间件（middle-ware）服务 广义上讲，现在的公司分为两类：一类是研发机器学习和人工智能技术的；另一类则是在应用和服务中使用机器学习和人工智能的。 人类依然不可或缺 关于我们该不该担心人工智能会代替人类，接管世界这一话题，现在有许多讨论。在自动化领域，机器学习和人工智能发挥着重要作用，并且获得了巨大的进步。 这些机器生成的推荐比起用户自行搜索和筛选的结果更能吸引用户。不过，匹配率真正大幅度地提升是在Redfin让中介对机器生成的推荐进行修正后再推送。 在这段总结中，最为受到广大普通民众关注的一点应该就是第4条趋势总结：人类依然不可或缺。 但不可否认的是，在未来的人工智能时代，即使人类还是不可或缺的，那也只是针对一部分职业而言，对于一些纯粹体力劳动及重复操作的工种来说，人工智能对其的职业威胁任然是不可避免的。
本文为CDA数据分析原创作品，转载需授权 “随着人工智能的逐步发展，未来30年人类每天只需要工作4小时，每周只工作4天。 有更多工作被抢走，一些能顺应潮流的人将变得愈发富有和成功，而那些被时代甩在身后的人则会越来越痛苦。”这是马云对于人工智能的见解和预想。 ? 未来，人工智能会抢走人类的工作吗？ 很多事情由人工智能来做以后，人类能做什么呢？ 未来一半工作被取代？ 随着越来越多人工智能成果的出现，一些重复性高、繁琐枯燥、大量使用人工的不经济的工作将被智能机器人取代。 未来10年内，人工智能机器人将取代美国1500万个工作岗位，相当于美国就业市场的10%。 我们应该积极拥抱新变革代？ 专家认为，人类工作者如果把人工智能机器人当做合作伙伴，将能获得很大福利。 现在人们要做的是为劳动力的教育和培训进行投资，以便当这些新机遇到来之时，人类劳动者可以把握住。 其次，人类的生活品质会极大提高。人工智能的进步将带来许多社会利益。
AI人工智能最让人担忧的地方，就是AI自己成另一个AI，而这个新生成的AI不被人类控制。不过谷歌Google就有限度地让他们的AutoML人工智能系统，创造了新一代的人工智能 NASNet。 在这个创造过程中，AI人工智能成了制造自己后代的缔造者，人工智能AutoML产生了一个自己制造的「子AI」系统 NASNet。 测试中，NASNet对目标的预测准确率高达82.7%，比人类开发的AI人工智能准确度高出了1.2%，计算效率提升了4%。 也就是说，这个由AI技术生成的「子AI」，已经胜过了人类制造的AI人工智能。 谷歌的这次测试，整体来说仍然是在人类的控制范围内，制作子AI的目标，也是开发人员建立的。距离AI人工智能自己突发奇想，或者有主动思考意识，然后像科幻片里那样「AI生成AI毁灭人类」的联想还差很远。
一场人类始料未及的革命似乎正在降临，面对智能不断突破的AI，未来我们该何去何从？ 今天是get酱为大家带来的“3本书带你看懂人工智能系列之人工智能对未来世界的影响？” ，通过本文你将了解到： 人工智能（AI）的能力每两年左右就可以翻一番； 人工智能已经能够击败世界上最优秀的棋手； 人工智能首先将会占领剩下的农场和工厂，接着就是零售业和快餐业； 人工智能将来会占据大部分知识性的岗位 “遗传规划” 如今，人工智能能够通过遗传规划软件实现“适者生存”的自我完善，只有最好的编码才会被应用。华尔街的交易大部分都是由遗传程序处理的，因为交易软件的运行速度要比人快得多。 随着自动化的盛行，税收也会以资本为依据，而不再是以劳动力为依据。现行政策通过个人所得税对雇主征税，那么依靠机器运作的企业就不需要缴税。 有思想的机器人能够通过云储备实现知识共享，智商会越来越高，甚至高出人类数百万倍。到那时，他们还会考虑人类有何价值这个问题吗？
如今，人工智能已不再停留在大家的想象之中。自从去年阿尔法狗在围棋大战中打败人类，人工智能终于跳出了实验室的禁锢，成为活跃在科技领域的核心力量，融入社会的方方面面。或者人类从未停止过对未来的憧憬。 为何要制造一个无限接近于人类的“人”？除了人工智能的诸多实际应用以外，创造出“人”更证明了人类的创造性和能力，人工智能的本质是对人类思维的信息过程的模拟。 人们希望创造出一个比人更聪明、能够处理更多信息，甚至能够像人一样思考的“人”。它不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。所以人类一直在担心的问题到底是什么？ 也有人认为：“世界上没有免费的午餐，机器通过‘黑箱’学习（深度学习）方法取得的智能，由于与人类认知行为存在根本差异，因此也将带来潜在的风险。” 人工智能全面超越人类智能并出现自我意识，是危险的，不过这是远虑。从我个人的角度看，或许人工智能更像是一个潘多拉的盒子，虽然很美好却不要轻易去打开。
所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的： 强人工智能 & 弱人工智能： >> 强人工智能：指能制造出真正地推理和解决问题的智能机器。 目前人工智能的现状是：强人工智能很弱、弱人工智能很强。弱人工智能已经强大到可以替代许多的岗位，深圳法庭已经开始试用智能语音识别做庭审的发言记录，医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强人工智能，按照某大咖的说法，人类目前最先进的强人工智能，也远远比不上一个三岁孩子的智力。 补充：以笔者个人的理解，目前强人工智能最大的一个问题是——还具备不了真正的推理能力。 在人工智能研究中，按所研究对象的数据类型的不同，可以分为：结构化数据、非结构化数据 >> 结构化数据：气温（36 C）、相对温度（75%）、降水量（10mm），以上一组数据则可称为结构化数据，即每一个维度 回归预测 & 分类预测 再再说白了，现在人工智能所完成的很多工作，就是通过数据分析做出最合理的预测，由预测的输出类型，可以分为： 回归预测、分类预测、聚类预测 >> 回归预测：预测数据为连续性数据。
前段时间看过一个新闻，Facebook的人工智能实验证关闭了两台机器人的电源，原因是他（它）们使用了自己"发明"的语言进行联系和沟通。 Facebook有个研究项目，整了大堆AI机器人来学习世界各国人类的语言。 我们知道，机器人AI的学习速度初期会比较慢，但后来会越来越快；同时由于机器人会分享复制学习成果（知识库），以致于AI机器人在中后期的学习速度是几何爆炸倍数增加的。 这种语言不属于现有人类中任何一个区域的语言，没有语法，人类、甚至研究人员都看不懂，无法了解其含义；但致命的是，这种语言机器人却能懂，而且沟通效率极高极高。 显然，机器人通过对人类语言的学习，也许发现了人类语言中的缺陷，并做了版本2.0的迭代升级，以适应他们之间高效沟通的需要。他们“发明”了一种新的语言！
研究者Mark Riedl 和 Brent Harriso的Quixote系统教机器人做出合乎人类价值观的行为，将有助于在人工智能中构建伦理价值系统。 人工智能（AI）的快速发展让许多人开始害怕机器人是否会做出不符合人类伦理的事情，并危害全人类。一些人甚至要求政府禁止机器人方面的科学研究。 娱乐智能实验室的助理教授Riedl说：“不同的文化中都有很多故事，通过寓言、小说和其他文学体裁教孩子们哪些行为在社会中是合宜的，哪些是不合适的。 我们相信，让机器人理解故事，能消除那些看起来像精神病的行为，并巩固那些能获得预期目标又不会伤害人类的行为。” Quixote用人类价值观来校准AI目标，使用的方法是奖赏那些具有合宜社会性的行为。 这个系统构建于Riedl过去的一项研究——谢赫拉莎德系统（Scheherazade system），这个系统表明AI能够在互联网上通过众包故事情节的方法，收集正确的行为序列。
这一天，缤果盒子在北京发布了面向无人零售的人工智能解决方案“小范FAN AI”。而它的大客户，法国第二大零售卖场欧尚（Auchan）超市却选择结束双方的合作关系。 除了硬件设备，海信还为欧尚等客户提供管理无人店的软件工具和云服务。在手机上安装专门的 App 并与无人店绑定，管理者就能随时随地查看店内的温度、货品和交易情况。 而无论是贴 RFID 标签，还是高度依赖物体识别、人体姿态及面部识别的 CV 技术，都各有各的不足。RFID 标签的成本是 0.2-0.5 元，而且不能二次使用。 综合考量过这些因素，海信智能商用最终选择了最易于复制的扫码技术路线。这也可能是欧尚选择海信作为无人便利店提供商的原因之一。 在目前这个阶段，单纯基于人工智能的无人零售解决方案还无法满足这些客户的具体需要，反倒是更可靠的“低等科技”更符合零售业对成本、效率和渠道三个维度的要求。
以下为演讲实录： 吴恩达：谢谢，大家好，人工智能已经在世界有很大的影响力，百度是引领人工智能发展的公司之一，今天我想跟大家分享一些我们正在做的先进技术，我也希望未来我们能把这些技术开放给我们的合作伙伴 在百度人工智能技术的进展主要靠深度学习，深度学习的意思是建设巨大的神经网络，语音识别也是用深度学习做的。 百度已经有很多人工智能的产品，我们的深度学习基础架构可以让人工智能越来越好，派发出更多更新产品。最后人工智能的未来是什么？在我结束演讲前，我想向大家讲讲人工智能的前景。 很长时间以来我们一直在讲百度大脑越来越聪明，这很重要，他能让我们对用户提供越来越好的服务，但这还不够，人工智能的 下一步不止是百度大脑更聪明，也能够使用户也更聪明，像李彦宏提到的度秘，技术可以成为你的合作伙伴 ，也是技术与人交互的例子，李彦宏讲的秘书化也是这个意思，因此我对人工智能成为人类合作伙伴的未来充满信心，我也希望与大家共同走向智能伴侣时代。
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