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关于人工智能的未来奧巴馬的报告︰ 主要收获

奧巴馬政府公布了关于未来的人工智能和处理一切,包括失去工作、 伦理、 偏见和积极的成果,为多个行业。

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关于人工智能的未来奧巴馬的报告︰ 主要收获

AI、 自动化和科技工作

有一些机器比只是在做人类,但人类仍然有很多会为他们的事情。这里是看看这两个如何协同工作,以提供一个更强大的未来和人类。

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有很多消化在完整的报告,在多个地方已经被注意了。我拔了几个关键的谈话要点,思考作为人工智能进展。

AI 可以到劳动力位移它会创建一个解决方案。报告指出,AI 可以帮助工人进展并最终过渡到一个大数据时代。

DARPA,打算从年到月海军新兵要成为专家的技术技能,所需的时间减少现在赞助数字的导师使用 AI 来建模专家和新手的互动的发展。数字导师程序评价结论数字导师成为 IT 系统管理员经常使用的海军新兵胜过海军专家用 7-10 多年的经验在这两个笔试的知识和解决实际问题的能力。基于数字导师试点项目的初步证据也表明已完成使用数字导师培训计划的工人是更有可能得到一份高科技的工作……

目前,开发数字导师的成本很高,和发展有效数字导师没有可重复的方法。允许使用 AI 产业的兴起的研究方法,如数字导师有可能帮助工人学习需求技能。

我们怎么会知道当 AI 时的年龄?报告指出,它是难以衡量的 AI 的里程碑,因为它使对一般智力的飞跃。这些里程碑将包括成功在广泛的非结构化任务,统一不同的人工智能方法,和解决具体的技术挑战。

目前,学者和商业实验室,定期公布他们的研究结果并将它们发布的研究文献中进行基本研究人工智能中的多数。如果竞争驱动实现增加保密的商业实验室,监测进展情况可能会变得更加困难,和公众的关注可能会增加。

AI 的偏见。报告指出,计算机科学由白人男性主导并需要更多的多样性。如果不是,AI 将携带的算法创造者的偏见。

评论者注重 AI 正在生产的和为不同种族的人群。这样做有助于避免不良后果的狭集中 AI 发展,包括风险的偏见中开发的算法,利用广泛的经验、 背景和意见。公共讲习班期间亦广泛讨论这些课题。在 AI 劳动力多样性缺乏对 AI 技术设计和 AI 的社会影响的影响上有一些研究。研究这丰富的身体正在成长但上仍然滞后文学更广泛 AI 劳动力发展的需要。更多的研究将是有益的。

报告 AI 偏见继续长长的通道,并补充说︰

了解机器学习结果难与复杂的算法总是做他们的设计师选择让他们做,常见的误解,因此这种倾向会悄悄溜进算法当且仅当它的开发者自己患有意识或无意识的偏见。它肯定的是,技术开发者想要产生偏置的算法可以这么做,并那无意识的偏见可能导致从业人员适用不足努力防止偏见。在实践中,然而,不带偏见的开发人员提供了最好的意图可以不经意间生产系统与偏见的结果,因为即使 AI 系统的开发者可能不明白得不够好,防止出现意外的结果。

AI 将需要伦理。这里是一个值得注意的建议︰ 学校和大学应包括道德和相关的主题在安全、 隐私和安全作为人工智能、 机器学习、 计算机科学和数据科学课程的一个组成部分。

网络安全难题与 AI。联邦调查局明显看到 AI 作为网络安全的关键技术。AI 可以自动完成大量的安全任务。

目前,设计和安全的操作系统需要投入大量的时间和专家的关注。自动化此专家的工作,部分或全部,可能使强大的安全范围广泛得多的系统和应用程序在大大降低成本,并可能会增加网络防御的敏捷性。用 AI 可能有助于维持检测和响应不断变化的网络威胁的景观所需的快速响应。有很多机会为 AI 和具体机器学习系统来帮助应对网络空间的复杂性和有效人类决策支持网络攻击的回应。

但是 AI 安全呢?从报告:”AI 系统也有自己的网络安全需求。AI 驱动的应用程序应实施健全网络安全控制,以确保数据和功能的完整性,保护隐私和保密,并保持可用性。

在未来,你现在,只是不会破解 AI 系统吗?

[剑客-翻译]

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