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简介：人工智能（AI）早已沦为当今时代的口号。技术专家、学者、记者、风险投资家都在说道这个词。
跟其他许多从技术或学术领域流向普通大众的词语一样，“AI”这个词的用于也不存在相当严重的误会。人工智能（AI）早已沦为当今时代的口号。技术专家、学者、记者、风险投资家都在说道这个词。
跟其他许多从技术或学术领域流向普通大众的词语一样，“AI”这个词的用于也不存在相当严重的误会。人工智能（AI）早已沦为当今时代的口号。技术专家、学者、记者、风险投资家都在说道这个词。跟其他许多从技术或学术领域流向普通大众的词语一样，“AI”这个词的用于也不存在相当严重的误会。
然而，跟其他领域中公众不解读科学家在做到的事情不一样，对于“AI”，科学家们常常和公众一样疑惑。或许上，我们这个时代正在看见一种与我们人类的智能相匹敌的硅基智能的经常出现，这既让所有人深感激动，让我们著迷，同时也让我们感到恐惧。意外的是，它集中了我们的注意力。
我们急需发展建构推理小说和决策系统的原则我们可以从另一个角度来描写这个时代。有这样一个故事，其中牵涉到人类、计算机、数据和轮回决择，但重点某种程度是硅基智能这类的幻想。14年前，我的妻子分娩时，我们做到了超声波检查。
医生是一位遗传学家，她认为胎儿心脏周围有一些白点。“这些都是唐氏综合症的标志，”她说道，“现在你的风险早已下降到20分之一了。”她告诉他我们，可以通过羊膜穿刺术理解胎儿否知道有唐氏综合症基因畸变，但羊膜穿刺术不存在风险——在穿刺术过程中胎儿丧生的几率约是300分之一。
作为一名统计学家，我要求找到这些数字的来源。在我的研究中，我找到十年前英国有人做到过一项统计分析，这些体现钙沉积的白点显然被指出是唐氏综合症的预测因子。我还注意到，我们做到检查时用于的成像机每平方英寸的像素比英国研究中用于的成像机多几百个像素。
我回来告诉他遗传学家，我坚信那些白点很有可能是骗阳性，也就是字面上的白噪音。她说道：“啊，这就说明了为什么我们几年前开始找到唐氏综合症的临床有下降趋势。那刚好是新的机器运来的时候。
”我们没做到羊膜穿刺术，几个月后妻子生下一个身体健康的女孩。但这件事仍然让我只想，特别是在是我告诉由于一次粗略的计算出来，那天有可能有成千上万的人获得某种程度临床，然后许多人自由选择做到羊膜穿刺术，导致许多婴儿不必要的丧生。这件事说明了的问题不是我个人的医疗问题；它牵涉到一个医疗系统，在有所不同的地点和时间测量变量和结果，展开统计分析，并在其他情况下用于结果。
这个问题不仅与数据分析本身有关，而且与数据库研究人员所称的“本源”（provenance）有关——数据来自哪里，从数据中得出结论了什么假设，这些假设与当前的情况有多大关系？虽然专业人士有可能在遇上个案时能逐步解决问题这些问题，但问题是设计一个行星级规模的医疗系统，该系统必需在不必须如此详尽的人类监督的情况下做这一点。我也是一名计算机科学家，我忽然想起，在我蒙受的教育中，显然去找将近建构这种行星级规模的推理小说和决策系统所必须的原则，这些原则融合了计算机科学和统计学，并考虑到人类的效用。在我看来，发展这些原则最少与建构玩游戏之类眼花缭乱的AI系统某种程度最重要，这些原则不仅在医学领域，而且在商业、交通和教育等领域都必须。
一个新的工程学分支：将人类和计算机融合一起无论我们否迅速就能解读“智能”，我们都面对着一项根本性挑战，那就是如何将计算机和人类融合一起，从而强化人类的生活。尽管一些人指出这一挑战只是AI建构的一种辅助，但另一种观点指出，这是一个新的工程学分支。就像过去几十年的土木工程和化学工程一样，这门新的学科的目标是环绕一些关键思想，为人们带给新的资源和能力，并确保安全。
土木工程和化学工程创建在物理和化学的基础上，而这门新的工程学科将创建在上个世纪彰显了实质的思想之上，如信息、算法、数据、不确定性、计算出来、推理小说和优化。此外，由于新的学科的大部分重点将放到来自人类和关于人类的数据上，因此，它的发展将必须社会科学和人文学科的观点。虽然各种建构块早已所在之处，但是将它们人组在一起的原则还没做到，因此目前将这些块人组在一起的方式是临时的。因此，就像人类在土木工程经常出现之前修建建筑物和桥梁一样，人类也在之后修建牵涉到机器、人类和环境的社会规模的推理小说和决策系统。
正如早期的建筑和桥梁有时不会以无法意识到的方式坍塌，并带给悲剧性的后果一样，我们早期的许多社会规模的推理小说和决策系统早已暴露出相当严重的概念缺失。意外的是，我们并不擅长于预测下一个有可能经常出现的相当严重缺失是什么。我们缺乏的是一个分析和设计原则的工程学科。
目前大多数AI，实质上是机器学习目前关于这些问题的公开发表辩论中，常常用于“AI”这个术语作为一个智能的标准化词，这使得人们很难推断出新兴技术的范围和后果。因此，我们有适当了解理解AI在最近和曾多次被用来指代什么。
如今大多数被称作AI的东西，特别是在是在公共领域，实质上是机器学习（ML），这个术语在过去几十年里仍然在用于。ML是一个算法领域，融合了统计学、计算机科学和许多其他学科的思想（见下文），设计处置数据、作出预测和协助作出决策的算法。就对现实世界的影响而言，ML是现实不存在的，而不仅是最近才火焰一起的。
事实上，在20世纪90年代初期，ML就已展现将为产业界带给极大转变的苗头。到了世纪之交，亚马逊等具备前瞻性的公司就早已在他们的业务中用于机器学习、解决问题关键任务、后末端欺诈检测和供应链预测中不存在的问题，以及创建面向消费者的创意服务，如引荐系统。在随后的20年里，随着数据集和计算资源的很快快速增长，很显著，ML迅速将不仅为亚马逊获取动力，而且将为任何一家可以将决策与大规模数据关联在一起的公司获取动力。新的商业模式将不会经常出现。
“数据科学”一词用来指代这种现象，体现了ML算法专家与数据库和分布式系统专家合作建构可拓展、强劲的ML系统的必须，也体现了这样的系统将产生更大范围的社会影响。过去几年，这种思想和技术趋势的融合被重新命名为“人工智能”。这种品牌重塑的作法有一点细心审查。仿效人类的AI和智能强化从历史上看，“人工智能”一词是在20世纪50年代末建构的，所指的是在软件和硬件上构建具备人类智能水平的实体这样一个令人兴奋的心愿。
我将用“仿效人类的AI”（human－imitativeAI）来指代这一心愿，特别强调人工智能实体或许应当沦为我们人类的一员，即使不是在身体上沦为，那么最少在精神上要这样（无论这有可能意味著什么）。这在相当大程度上是一项学术事业。虽然涉及的学术领域，如运筹学、统计学、模式识别、信息论和掌控理论早已不存在，并且常常从人类或动物的不道德中取得启发，但这些领域可以说道是专心于低水平的信号和决策。
比如，松鼠需要感官它所居住于的森林的三维结构，能够在树枝间冲刺，这种能力对这些领域具备灵感意义。AI目的注目一些有所不同的东西：人类展开推理小说和思维的高级或理解能力。然而，60年后，高层次的推理小说和思想依然难以捉摸。现在被称作AI的发展主要经常出现在与低水平模式识别和运动控制涉及的工程领域，以及统计学领域，该学科的重点是在数据中找到模式，并作出有充份根据的预测、测试假设，以及决策。
事实上，现在被指出是所谓“AI革命”核心的知名的偏移传播算法，是DavidRumelhart在20世纪80年代初新的找到的，而它早在20世纪60年代和60年代的掌控理论领域就已经常出现。其早期应用于之一是优化阿波罗飞船飞向月球时的发动机。自上世纪60年代以来，AI早已获得了相当大的变革，但可以说道，这种变革并非源自对仿效人类的AI的执着。
忽略，就像阿波罗飞船的例子一样，这些点子往往隐蔽在幕后，研究人员的工作专心于特定的工程挑战。虽然普通大众看到，但在文档检索、文本分类、欺诈检测、引荐系统、个性化搜寻、社会网络分析、规划、临床和A／B测试等领域的研究和系统建构获得了重大进展，这些变革推展了谷歌、Netflix、Facebook和亚马逊等公司的顺利。人们可以非常简单地把这一切称作AI，事实上，这或许早已再次发生。对于那些发现自己忽然被称作AI研究人员的优化或统计学研究人员来说，这样的标签可能会让他们深感车祸。
但并不认为标签不讲，更大的问题是，用于这个单一的、定义不明的首字母缩略词，妨碍了他们对正在发挥作用的智能和商业问题范围的明晰解读。在过去的20年里，工业和学术领域都获得了重大进展——作为仿效人类的AI的补足，一般来说被称作“智能强化”（IntelligenceAugmentation，IA）。在这里，计算出来和数据被用来创立强化人类智力和创造力的服务。搜索引擎可以被视作IA的一个例子，因为它可以强化人类的记忆和事实科学知识；自然语言翻译成也是IA的一个例子，它可以强化人类的交流能力。
基于计算机的声音和图像生沦为艺术家获取了强化调色和建构的能力。虽然这类服务将来有可能包括高层次的推理小说和思维，但目前还没；它们主要继续执行各种字符串给定和数值操作者，以捕捉人类可以用于的模式。让我们普遍构想一个“智能基础设施”的学科，建构基于计算出来，数据和物理实体的网络，使人类环境更为有意思和安全性。
目前这种基础设施早已开始在运输，医药，商业和金融等领域经常出现，对个人和社会的影响于是以更加浅。可以想象，我们生活在一个覆盖面积全社会的医疗系统中，这个系统需要创建人与医生、医疗设备之间的数据流和分析，协助医生作出更加精确地临床，并获取护理服务。
系统可以统合来自体细胞、DNA、血液测试，环境，群体遗传学以及关于药物和化疗的大量科学文献的信息。它不仅注目单个患者和医生，而且注目所有人类之间的关系，有助保持关于医疗信息的相关性、来源和可靠性的概念，就像今天的银行系统注目金融和缴纳领域的挑战一样。
尽管人们可以意识到这样的系统中不会经常出现许多问题，比如隐私问题、责任问题，安全性问题等等。但我们应当将这些问题视为敢于面临的挑战，而不是行进的妨碍。目前的AI成果解决不了核心问题现在我们面对一个关键问题：目前在传统的、基于人类仿效的AI知道是解决问题这些挑战的最佳方式（甚至是唯一方式）吗？事实上，机器学习近年来取得成功的一些顺利案例都是在仿效人类的AI领域，如计算机视觉、语音辨识、游戏和机器人技术。或许我们应当之后等候，等候这些领域的更好技术变革。
这里有两件事情必须留意。首先，目前仿效人类的AI获得的顺利还很受限，我们的最后心愿还预想构建。同时，在这个领域早已获得的受限进展，产生了极大的愉悦感，也杜绝了不少不安，造成AI的过度兴旺和媒体的过度注目，这一点在其他工程领域是不不存在的。
更加最重要的是第二点，在这些领域获得的顺利并足以解决问题最重要的IA和II问题。比如自动驾驶汽车。要构建自动驾驶，必须解决问题一系列工程上的问题，这些问题有可能与人的能力（或人力资源缺少）关系不大。
整体交通运输系统（II系统）有可能更加相似当前的空中交通管制系统，而不是目前广泛注目的人类驾驶员。这种系统比现有的空中交通管制系统简单得多，尤其是可以用于大量数据和自适应统计资料建模，为精细化决策获取信息。应付这些挑战必须注目最前沿，意味着注目仿效人类的AI是过于的。
至于必要性，有人说道仿效人类的AI愿景涵括了IA和II的目标，因为它不仅需要解决问题AI的经典问题（比如图灵测试），同时也是解决问题IA和II问题的最佳自由选择。不过这种众说纷纭完全在历史上去找将近先例。
以前听闻过要用AI木匠或AI瓦工来做土木工程吗？化学工程否应当辟一个AI化学家的框架？更加有争议的是：如果我们的目标是创建化工厂，否应当首先打造出一群AI化学家，然后让TA们去研究怎么辟？有一种众说纷纭是，人类智能是我们所理解的唯一一种智能，因此我们应当将仿效人类智能作为第一步。但是，人类实质上并不擅长于某种推理小说，人类有自己的犯规、种族主义和局限。而且，至关重要的是，人类并未能演化不足以继续执行现代II系统必需面临的大规模决策，也没应付II环境中经常出现的各种不确定性的能力。
有人可能会说道，人工智能系统不仅不会仿效人类智能，还不会缺失人工智能，而且这种能力可以扩展到给定规模的问题。当然，现在说道的正处于科幻小说的范畴，这种推断性的论点，虽然放到科幻小说中会很更有人，但不应当沦为我们面临关键的IA和II问题时采行的主要战略，这类问题早已开始经常出现了。我们必须根据自身的优势解决问题IA和II问题，而某种程度靠仿效人类的AI。当然，经典的人工模拟AI问题依然很有意义。
然而，目前的重点是通过搜集数据展开AI研究，部署深度自学基础设施，以及仿效某些特定人类技能的系统的展示。这些研究中完全没牵涉到新的解释性原则，往往不会将研究的注意力背离经典AI领域的几个主要对外开放问题。这些问题还包括必须将意义和推理小说引进自然语言处置的系统，以应付推测和回应因果关系的必须。研发计算出来不易处置的不确定性回应，以及研发制订和执着长年目标的系统。
这些都是仿效人类的AI的经典目标，但在当前人工智能革命的热潮中，人们很更容易记得这些仍未解决问题的问题。IA某种程度是十分最重要的问题，因为在可意识到的未来，计算机仍无法与人类在抽象化推理小说真实情况的能力比起。我们必须经过深思熟虑的人机的交互来解决问题最严峻的问题。我们期望计算机需要费伊人类创造力的新水平，而不是代替人类的创造力。
目前的AI视野过分武断，谈AI革命为时尚早最先明确提出“人工智能”这个名词的是约翰·麦卡锡（时任达特茅斯大学教授，后来去了麻省理工学院），当时他明确提出这个名词，应当是为了区分他刚跟上的研究项目和诺伯特·维纳的项目（当时是MIT的老教授）。维纳明确提出了“生物学”一词来指代他自己对智能系统的未来发展，这一概念与运营研究、统计学、模式识别、信息理论和掌控理论密切相关。而麦卡锡则特别强调了与逻辑的联系。
有意思的是，今天占有主导地位的更好是维纳的关于“智能”的内容体系，但外表却用的是麦卡锡明确提出来的“人工智能”一词。除了历史上的观点差异之外，我们还要认识到，目前关于人工智能的公共对话，多数仅限于产业界和学术界的较小一部分，这种武断视野不会影响我们面临人工智能所带给的全部挑战和机遇。这里说道的辽阔视野，和构建科幻小说中的场景关系不大，更好与人类对技术的必要性的解读和塑造成有关，因为它在日常生活中显得更加有影响力。在这种解读和塑造成中，必须来自各行各业的各种各样的声音，而某种程度是技术上对话。
意味着注目仿效人类的AI，可能会让我们无法得知，或不愿去得知更加普遍的信息。学术界也要充分发挥最重要起到，某种程度是获取一些最不具创新性的技术理念，而且不会与计算出来、统计学等学科的研究人员联合作出贡献，这些贡献和观点十分最重要，特别是在必须社会科学、认知科学和人文科学的观点。
另一方面，虽然科学对人类的行进必不可少，但我们也不应当高估我们的希望和成果。社会的目标是创建新的成果。应当建构这些工件以按照声明的方式工作。
我们不期望用上一获取医疗、交通自由选择和商业机会的系统，然后找到这些系统无法确实发挥作用，找到它们不会产生错误，影响到我们的幸福和生活。所以，正如我所特别强调的那样，目前在数据和自学为注目重点的领域还未能经常出现一个“工程学科”。
尽管这些领域的发展前景令人兴奋，但目前还无法被视作“工程学科”。我们应当拒绝接受这样一个事实，即我们正在亲眼一个新的工程学科的问世。
“工程”这个词具备独有的内涵，更容易让人想起冷漠、情感的机器，以及丧失对人类的掌控，但我们可以打造出自己想的工程学科。在当今时代，我们步入了一个确实的机会，来构想历史上前所未有的新东西：以人为本的新兴工程学科。我在这里不想这个新兴学科起名，但如果缩略词“AI”之后作为学科名字用于，那么我们必须意识到这个词的确实意义和局限性。
我们必须拓宽视野，平息抹黑，并对未来的不利挑战有一个精神状态的了解。
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