然而,科技和人工智能经常让那些纠结于人工智能是什么以及它是如何工作的复杂解释的人感到害怕。两位教授,尼克Polson从芝加哥大学布斯商学院和詹姆斯·斯科特从德克萨斯大学奥斯汀分校,试图把脸放在技术,写一本书,通过几个例子说明了人工智能的开端的历史人物和其他个人发达算法对于人类的不同的问题。
这本名为《AIQ:人与机器是如何结合在一起的》(AIQ: How People and Machines Are Smarter Together)的书列出了在第二次世界大战中与敌人作战的数学方法,以及在克里米亚战争中更好地记录健康状况。它的使命是让读者明白,人工智能只是人们为了提高效率而制造的另一种技术。波尔森近期分享了本书对人工智能的一些见解,以及这项技术在美国新闻中面临的挑战。采访内容经过了篇幅和清晰度的编辑。
人和机器一起更聪明地工作。人工智能与人类智商的结合。这也是这本书名字的来源。
它带来的挑战是什么?
在未来20-30年里,从幼儿园到高中再到大学,再到任何人,要更好地了解人工智能,都是一大挑战。在可预见的未来,更多地了解人工智能是什么以及它是如何工作的,是人类面临的一大挑战。希望人类和机器以一种更聪明的方式一起工作是积极的方式之一。
人工智能并不新鲜,在一开始没有人会把它和杀人机器人或工作剥夺联系起来。什么是AI的开始?
人工智能的开始将是收集和记录数据的开始。人工智能所需的燃料只是纯数据。在这本书中,我们有7个关于人类用人工智能解决问题的故事。例如,19世纪50年代克里米亚战争期间,弗洛伦斯•南丁格尔(英国改革家、现代护理的创始人)是开始收集医疗记录的人之一,他们试图根据数据做出更好的医疗决策。所以在某种意义上,人工智能可以追溯到数据收集的开始,(a)很久以前。
为什么我们现在要谈论它呢?
电脑和机器的速度越来越快,这是一场正在发生的大变革。我们不仅有大量的数据,比如社交媒体和其他的搜索媒介,而且我们还有更快的计算机,所以你现在可以操作和查看数据来找到模式和那类东西。为什么(人工智能)在2018年变得越来越重要是因为(因为)更多的数据收集。而且,电脑更善于观察和尝试在数据中找到模式。
我们是否应该像埃隆•马斯克(Elon Musk)预测的那样,担心机器人有朝一日会变得具有自我意识,并与我们作对?
我倾向于以一种更积极的方式来看待它。我们现在应该做的是更好地告诉自己。它也带来了很多积极的东西。我们应该告诉自己它(AI)是什么,什么机器是擅长的,以及它们是如何做到的。所以少些恐惧,多一些积极的东西——人和机器一起更聪明地工作。
(还有)埃隆·马斯克(Elon Musk)说过的一件有趣的事,我认为比尔·盖茨(Bill Gates)也说过,就是我们需要仔细考虑我们需要对人工智能实施何种监管。例如,也许你在网上和聊天机器人聊天,也许应该有一个小窗口说你实际上是在和电脑说话,而不是跟人说话。人工智能的监管问题也是一个很大的挑战,但要正确监管,首先要了解它。
既然更多的任务将被自动化,那么年轻一代应该准备什么呢?
我总是试图说服我的孩子们去学习数据科学或数据分析,任何你可以用来提高这些技能的课程。而且,人们喜欢研究这些类型的东西,这是一项在过去五到十年中不断增长的技能,而且似乎正在爆炸式增长。很多人想做更多的分析和数据科学,这是人工智能革命的另一个积极的方面,人们现在正试图理解这些方法和应用。
从研究者的角度来看,你认为自动化会对我们的工作产生负面影响吗?
机器在很多事情上已经比人类好,比如下棋。在那种情况下,人类根本无法打败机器。甚至在像图像识别这样的事情上——试图弄清楚照片里是猫还是狗——这些机器也在这方面做得非常好。另一方面,有很多事情人类仍然比机器做得更好。例如,拿起一个杯子喝,这是人类可以非常有效地做的事情,而机器要面对更多的困难。所以我不会太担心。还有很多东西是机器不擅长的。
当机器为我们工作时,人们的角色是什么?
人类非常擅长的一件事是(弄清楚)问什么是正确的问题,比如丢失的数据。如果你不把它硬编码到数据中,机器就会有困难。所以有很多应用,人类可以帮助很多。
世界对人工智能的反应如何?
美国和中国似乎确实处于优势地位,但所有人都在尝试:韩国的三星(Samsung)、英国的许多公司。每个国家都在投资AI -德国,法国,澳大利亚。我在伦敦帝国学院做了一个关于学习的演讲,这是一个具体的机器学习(过程),我想在座的有350人。对于一个学者来说,这是很多。所以作为一名数据科学家,我认为每个人都在努力推动这一进程。