你需要的新形式的智力（上）

隨著新技術(shù)的出現(xiàn)，專家們表示，智能的定義正在發(fā)生變化。聰明的人不僅僅是能夠自己解決復雜問題的人，而且是那些懂得人工智能(AI)最好服務(wù)于他們的人。簡單地說，理解技術(shù)是必不可少的。

然而，技術(shù)和人工智能常常會讓那些糾結(jié)于人工智能是什么以及它是如何工作的復雜解釋的人感到害怕。兩位教授,尼克Polson從芝加哥大學布斯商學院和詹姆斯·斯科特從德克薩斯大學奧斯汀分校,試圖把臉放在技術(shù),寫一本書,通過幾個例子說明了人工智能的開端的歷史人物和其他個人發(fā)達算法對于人類的不同的問題。

這本名為《AIQ:人與機器如何在一起變得更聰明》(AIQ: How People and Machines Are Smarter Together)的書列出了在二戰(zhàn)中與敵人作戰(zhàn)以及在克里米亞戰(zhàn)爭中更好地記錄健康記錄的數(shù)學方法。它的使命是讓讀者明白，人工智能只是另一種技術(shù)，只不過是人們?yōu)榱颂岣咝识圃斐鰜淼摹２柹罱c《美國新聞》分享了該書對人工智能的一些見解，以及該技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)。采訪的長度和清晰度都經(jīng)過了編輯。

AIQ是什么?

人和機器一起更聰明地工作。人工智能和人類智商的結(jié)合。這也是這本書命名的動機。

它帶來的挑戰(zhàn)是什么?

更好地了解人工智能是未來20-30年從幼兒園到高中，從大學到任何人的各個層面的巨大挑戰(zhàn)之一。在可預見的未來，人類面臨的最大挑戰(zhàn)之一就是更加了解人工智能是什么以及它是如何實現(xiàn)的。希望人類和機器一起以更聰明的方式工作是一種積極的前進方式。

人工智能并不新鮮，在一開始，沒有人真正把它與殺手機器人或工作剝奪聯(lián)系在一起。什么才算是AI的開始?

人工智能的開始將是收集和記錄數(shù)據(jù)的開始。人工智能所需的燃料只是純數(shù)據(jù)。在書中，我們看到了7個人類用人工智能解決問題的故事。例如，19世紀50年代克里米亞戰(zhàn)爭期間，佛羅倫薩·南丁格爾(Florence Nightingale)(一位英國改革家，現(xiàn)代護理學的創(chuàng)始人)是第一批收集醫(yī)療記錄，試圖根據(jù)數(shù)據(jù)做出更好的醫(yī)療決策的人之一。所以在某種意義上，人工智能回到了數(shù)據(jù)收集的開始(a)很久以前。

為什么我們現(xiàn)在要討論這個呢?

計算機和機器的發(fā)展速度快得多，所以這是一場正在發(fā)生的巨大革命。我們不僅有來自社交媒體和其他搜索媒介的海量數(shù)據(jù)，而且我們還有更快的電腦，所以你現(xiàn)在可以操作和查看數(shù)據(jù)，找到模式之類的東西。(人工智能)在2018年變得更加突出的原因是(因為)更多的數(shù)據(jù)收集。同時，計算機也更善于在數(shù)據(jù)中尋找和尋找模式。

我們是否應(yīng)該擔心機器人有朝一日會像埃隆·馬斯克(Elon Musk)預測的那樣，變得有自知之明，對我們不利?

我傾向于以一種更積極的方式來看待它。我們目前應(yīng)該做的是更好地了解我們自己。這也帶來了很多積極的影響。我們應(yīng)該了解目前的人工智能是什么，機器真正擅長什么，以及它們是如何做到這一點的。所以，少一些恐懼，多一些積極的東西——人類和機器一起更聰明地工作。

(還有)埃隆?馬斯克(Elon Musk)和比爾?蓋茨(Bill Gates)說過的一件有趣的事是，我們需要仔細考慮需要對人工智能實施何種監(jiān)管。例如，你可能在網(wǎng)上和聊天機器人聊天，也許應(yīng)該有一個小窗口說你實際上是在和電腦聊天，而不是和人聊天。人工智能的監(jiān)管問題也是一個很大的挑戰(zhàn)，但是為了正確地監(jiān)管事物，你首先需要理解它。

 

未完待續(xù)，將在你需要的新形式的智力（下）中繼續(xù)

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