AI大咖卡塞尔：别怕人工智能，它的未来掌握在我们手中

所以这一种算法从数据当中学习，这的机会就能够让我们以人类不能做到的方式去了解世界，可能我能够看一百多个数字，然后得出一个算式，通过算式知道这一百个数字的意义，但是我没有办法同时去处理一百万个数字或者一百万张照片。我没有办法兼顾到在座的每一个人，找到你们每一个人的相似之处，但是机器学习能做到这一点，这就是机遇。

有人会问，人工智能的负面影响或者说潜在的风险在哪里？如果我们放进机器当中的数据不够多的话，就没有办法代表我们所有的全体人。举例来讲，如果我在算法当中只给机器一些公司的CEO照片，大多数CEO都是男性，这算法它在学习关于CEO的定义时候，就会认定男性才是CEO，这当然不是我们想要看到的偏见，只是现在世界当中存在的偏见，通过这一种算法它又会进入到未来的世界。

可以给大家举例，谷歌面部识别的软件，看一张照片能够区分得出是否是人脸，可以给它一千、五千张示例但是大多数的示例都是白人，所以这算法就做出了一项决定白人就是人类，所有的人类都是白人。之后我们给这软件看了一个黑人的企业CEO，它把他识别为猴子，这个就非常恶劣了，这就叫做算法的偏见。 我们在给AI算法数据的时候，一定要非常谨慎确保它能够代表我们所有人，要做到有足够的代表性。

另外语音识别、语言理解也取决于AI技术的发展，有很多数据能够让AI更好的去识别声音，通过上百万条词语和词汇能够让机器进行更好的分析和翻译。比如，机器在电商平台上看到的每一次鞋子都是黑，下一次就自动推送黑色的鞋，实际上这并不是非常准确，这就是错误的数据。再比如无人驾驶汽车，如果它看到了十万人在开车它通过这个学到了开车的模式，如果在自动驾驶在路上行使的时候，因为路上原来没有行人，所以给它数据是没有行人的数据，无人驾驶汽车的系统就不知道在有行人出现的时候应当怎么样做出判断。

所以当我们把人的元素加入等式的时候会发生什么呢？如果把人添加进来我们可以去做很多之前没有办法做到的事情。比如对于未来的制造业，今天网易有很多非常好的游戏，那这一些游戏为全球各地的玩家所享用，但是未来如果说网易它发出的是代码，而所有的玩家可以自己去设定自己的游戏，然后在很小的一个小盒子里面玩这游戏，这个盒子是3D打印机打印出来的，这就使得存在身体残障的这一些人、还有未来的工程师、设计师能够在家里面自己做设计。每一个人都可以去做出完全不一样东西，那一百万人就有一百万件的设计。像这样的人工智能能够学会如何去翻译，因为它有足够多的数据，它也能够学习到如何去以最好的方式进行教学。

我在学习的时候也是从示例当中学习，我学了法语十年唯一会就是你好，但是后来我在法国住了一段时间跟法国人每天打交道我的法语就迅速的进步了。机器也是一样，它可以实时的去根据我的需求进行调整和适应，这是非常重要的一点。因为AI导向型的教育才是未来，因为在未来这一些工人的工作可能不再是一种终身式的工作，他们需要再技能培训，工人的工作可能只工作十年，他们没有办法工作四十年，因为十年之后他们的工作就会被AI替代，他们需要新的工作、新的培训。那AI导向型的教育就可以帮助他们实现这一点。

（编辑：衢州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!