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大数据无法建立更好的机器人

发布时间:2019-04-23 11:29:24 来源:

人工智能将以千种方式提高人类生产力,从运输到医疗保健再到农业。一些热心的计算机科学家甚至认为我们会找到一种“主算法”来解决我们的政治问题,让生活“更长,更快乐,更富有成效。”在这些愿景中,智能计算机可以自动化所有的科学发现。

但是许多科学家认为这样的承诺过于夸张,甚至有点危险,天真地对高度易犯错的技术产生了错误的信心。现在很多研究人员正在应用人工智能 - 在物理学,生物学,化学和金融领域 - 认为机器将在很长一段时间内继续依赖人类智能。他们认为人工智能最大的潜力不在于取代人类,而是在提高他们的能力,使人们能够实现以前没有人拥有的东西。

一对经济学家提出了一些建议,可以帮助我们解决人工智能将导致大规模失业和社会混乱的风险。如果我们以正确的方式追求它们,新技术可以创造尽可能多的工作。

仅数学就人工智能的潜在用途设定了一些限制。例如,物理学家Hykel Hosni和Angelo Vulpiani探索了计算机使用大量数据来改进金融,医学,网络安全甚至政治等领域预测的能力。他们认为,麻烦在于几乎所有人工智能的实际应用都会涉及大量的变量。准确预测任何此类系统的未来将需要天文数量的数据,远远超出远程可能收集的数据。系统越复杂 - 这就是我们认为AI可能有用的地方 - 它变得越糟糕。

这并不意味着AI不会改善预测,只是没有人为因素就不会这样做。改进的预测将需要新的概念见解以及更多数据。天气预报也是如此:科学家多年前就已经了解到,在进行预测时使用更多数据往往会降低准确性。今天的准确预测需要故意忽视大量数据,这些数据反映了实际上不会影响天气的大气事件。

研究人员已经对生物学和医学学到了很多相同的知识。正如一个团体所说,“大数据”“也需要大理论。”在财务方面,人工智能的复杂用户发现,通过将机器学习与经验丰富的人类配对,他们可以获得最佳结果。使用AI发现全新反应的化学家将其视为一种有用的工具,而不是一种思维替代品。格拉斯哥大学的李克罗宁说,人工智能培训最终来自化学家:“没有化学家,没有人工智能。”

也许机器不会像许多人担心的那样广泛地取代人类。人工智能在做人类能做的事情上越来越好。但是与AI一起工作的人类将能够做到人类和人工智能无法单独实现的目标。

经济学家Daron Acemoglu和Pascual Restrepo最近指出,这是至关重要的,因为我们可以选择如何为未来开发人工智能。大多数科技公司和企业一直专注于用人工智能替代人,以提高短期利润。我们可以选择将技术集中在创造新的任务上,人类将像以往一样不可或缺。

使用心理洞察力和社会知识与AI一起评估学生自然技能的教师可以在个性化的基础上制定教学方法。在医疗保健或医学中也会出现类似的可能性,人工智能可以帮助医生将患者的个人知识与医疗数据库和基因组学数据相结合,为个人量身定制治疗方案。在制造业中,拥有人工智能工具的人类可以指导工业机器人完成复杂任务,超出其能力范围,或帮助人类更有效地与机器人互动。

Acemoglu和Restrepo警告说,这种合作不会单独发生。市场倾向于奖励那种吸引最高短期回报的发展,即使从其他方向推动的途径从长远来看会带来更有利的结果。现在,他们建议,我们正在开发错误的人工智能。除非我们改变这种状况,否则我们不会看到新的工作类型,并且可能会像过去几十年一样期待未来,因为生产力和劳动力需求停滞不前。

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