“谢谢推动人工智能平台”魔方”300万辆自行车后面到底有谁安排?

共同创始人兼首席技术官拜夏呀推出“崇拜背后的自行车大数据平台的人工智能“魔方”,平台将监控包括车辆数据、循环分布数据推荐,智能停车场,城市自行车的需求数据,环境数据、交通数据,包括数据维度,使用谷歌研发的第二代人工智能学习系统TenserFlow自行车供需预测和调度。

据夏呀网站,现在已经进入了50个城市,自行车,300万,累计6亿骑自行车。和第一个共享骑车北京地区发布的白皮书,共享一个自行车发射后,用户使用黑色摩托车旅行时间减少53%,共享骑自行车的总距离超过25亿公里。

莫拜大数据首席科学家阴飞,魔方的车辆操作平台,管理、调度、规划的最佳路线,推荐使用历史数据集智能停车场和地理围栏,和基于深度学习无法停止图像识别,魔方平台还可以根据天气情况,预测第二天骑。

使用“魔方”平台,“崇拜自行车可以集成地理、时间、天气、能力,汽车,人们和其他数以百计的可变因素,并预测未来在任何时候,任何地方骑自行车共享状态的视觉显示,从而提高操作效率。

3月23日崇拜自行车红包,用户打开崇拜自行车应用,除了看到可用在自行车外,可能会发现一个红色的信封图标,通过GPS用户发现“拜红车”解锁骑自行车,可以获得最低1元,最高100元的现金奖金。

和使用之前推出了一个红包,阴大飞,根据设置的汽车数量,车辆将被设置为一个红色的信封,由魔方生成平台,崇拜将在某种程度上,工作的一部分操作调度“外包”给用户,以降低运营成本的调度。

崇拜的同时,联合,包括交通公路研究所11的学院和大学,科研机构、非政府组织建立了第一个城市旅游开放研究所,拥有大型数据结构和效率,改善旅游有助于科学的城市规划。

夏yip说:“通过建立城市旅游开放研究所,自行车能够崇拜与世界顶级智库研究机构的深度沟通,开放与合作,促进城市计算的创新,探索创新的方法对于城市的可持续发展,交通管理、绿色旅游、空间规划、文化生态,和许多其他领域,权力智慧城市,低碳城市和健康城市建设。”(维情青青)

人工智能团队出生在东莞,韩国、低能耗成为一个卖点

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韩科院三年前推出了智能眼镜。文件的照片

南都记者——梁Jindi手,声音不能使用,眼睛可以派上用场,使用虹膜识别,代替鼠标的闪烁,测试和维修的机器,只有381毫瓦的能源消耗,这个人工智能- – – – – -基于“增大化现实”技术的智能眼镜预计将在东莞生产。

松山湖高新区在3月24日,东莞科技金融集团有限公司,有限公司,金花投资控股集团有限公司有限公司科技电子工程系在韩国签署了战略合作协议,该协议引入韩国科学技术研究所、清华大学王教授志华电子信息,主要包括半导体、人工智能和其他相关国际科学研究和创新的技术平台,尽快促进韩国UXfactory公司人工智能技术项目,美国eMagin护目镜项目地面嵩山湖。

低能耗成为一个卖点

刘将是韩国的学校,完成电子工程学院院长科技始于1998年,大约20年研究设计让手机使用3 d图像,半导体芯片网络自律型半导体从事人工智能学习得更快的能力。UXfactory成立于2015年,由刘将完成一个门生作为首席执行官,主要从事智能半导体AI,基于“增大化现实”技术的移动解决方案,将实验室技术的成功转型。

低能量柳树开发团队完成产品的优势。刘将AI – AR完成智能眼镜的平台,只有381毫瓦的能源消耗,可以长时间工作。使用人员戴眼镜,只需要使用虹膜识别,通过闪烁而不是鼠标,双手的释放,这一目的可用于汽车、飞机和其他精密维修。简单来说,就是通过眼镜后面的照片,后面是通过眼镜的分析数据,制定维修计划,实现远程操作,节约成本。除了眼镜可以把虚拟键盘,可以使用人员在虚拟键盘打击乐,眼镜也可以记录信号和输入。

刘也带来了完成“在线人脸识别模式平台”,功耗是0.6毫瓦,一般1瓦特的产品。另一个产品是移动三维AR模型,通过单相机对象建模平台的形成,除了用户的直接生产多样化的产品可以激活平台服务,并创造最大价值。

将严格的人们的视线,根据刘,分别在韩国,习近平“一、东莞、香港和建立一个公司,一个韩国负责的主要芯片,系统设计,习近平的一个负责软件和提供解决方案,东莞,作为合资公司研究中心和生产基地,“可以,宁愿和韩国科学院、清华大学建立的研发中心东莞着陆。”刘翔将会完成。

四方签署了战略合作协议

人工智能成为2016年全球科技最大的风口。据市场研究公司CBInsights研究报告,2016年仅在今年已经40多个相关创企业通过科技巨头收购。这个著名的科技巨头,包括谷歌、苹果、英特尔、FaceBook等更大,孙正义,软银软银和阿拉伯国家的主权基金去年建立了一个1000亿美元的投资基金,这个名字“视觉基金(VisionFund)”,主要投资人工智能、物联网、智能机器人等。

“一系列的收购,在一定程度上反映出我们的价值。”说,刘翔将完成三个产品目前,该公司已研发到地上,下一步是生产问题,上周他告诉东莞松山湖环境,喜欢东莞工业支持,也希望充分利用东莞“一项目一讨论”的政策,是出生在东莞。

松山湖高新区在3月24日,东莞科技金融集团有限公司,有限公司,金花投资控股集团有限公司科技有限公司电子工程系在韩国签署了战略合作协议。

协议提出,引入韩国科学技术研究所、清华大学王教授志华电子信息、半导体、人工智能和其他相关国际科学研究和创新的技术平台,尽快促进韩国UXfactory公司人工智能技术项目,美国eMagin护目镜项目地面嵩山湖。

东莞市科技局副局长XiaoZhengYong介绍,自去年以来,超过100 AR / VR公司落在东莞,东莞,在人工智能等产业转型时期,伟大的健康所需的行业,东莞东莞欢迎韩国团队的到来。

“东莞企业主要是做内容,现在我们做硬件,都可能发生互动”。金花集团电子商务有限公司,总经理崔盛戴介绍,做的是芯片,人工智能的顶部UXfactory着陆可以把内容设计师、终端业务的到来。

东莞科技金融集团是均方项目,像人工智能在未来的市场上,根据协议内容黄金集团和带头在松山湖高新区设立的AI智能集成芯片和基于“增大化现实”技术,虚拟现实,机器人产业孵化基金,吸引国际优秀的团队和公司,早期和早期发育相关的企业,支持团队提供必要的市场化的风险投资。

英国政府发布报告使用人工智能AI创新增强国力

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(文章/马特•汉考克英国数字和文化部长)

如果人工智能新技术革命作为一个蜿蜒的山脉,我们目前在山前山山麓。人工智能将像蒸汽机在19世纪经济,改变我们的生活。

人工智能与智能手机,已经把我们的对话向我们推荐的音乐,为盲人描述图片,和火灾预警可能发生。

在不久的将来,从无人驾驶汽车到智能电网,然后消除传染病,我们会看到到处都是人工智能。

英国政府也在研究这项技术的潜在应用提供公共服务。

政府数据计划,增加相关政府项目的数量和数据科学家,也在建立这些强大的新工具的合理应用起着主导作用。

作为世界领先的数字国家之一,人工智能带来了一个很好的机会。

如果应用得当,可以使经济更繁荣,提供更好和更有意义的工作。我们能够更有效地使用资源来保护环境。我们可以让政府更聪明,使用数据的力量来提高公共服务的质量。

正如我们所看到的在许多行业,许多日常认知工作,文件中,过滤和排序,更加自动化,解放世界关注工作更人性化。

首相已经发布了第三方现代就业形势的回顾,这样我们就可以为企业和职工提供支持和劳动力市场和经济的变化同步。

人工智能也使用责任伦理、治理、数据和强大的网络防御能力提出了新的问题。为了释放革命的全部潜能,我们必须做好准备。

我很高兴英国皇家学会和英国学院进行审查,如何最好地利用人工智能学习英语。

本文阐述了人工智能的未来科学的发展,介绍了人工智能技术一些影响社会和政府,同时展示了我们可以负责任地使用这项技术,在每个人的生命和生活水平提高英语。

这份报告是政府的首席科学顾问及时和重要的工作。

介绍

(文章/政府首席科学顾问Mark Walport爵士内政部的执行秘书,Sedwill)人工智能已经到来。网络世界中,人工智能已成为日常生活的一部分,各种搜索引擎和在线电子商务网站,。人工智能以达到更高效的企业和政府提供了巨大的潜力,但使用人工智能带来了治理、责任和道德重要的问题。

为了实现人工智能的全部潜力,避免可能的不良后果,社会需要为这些问题找到满意的答案。这份报告阐述了一些可能的方法,描述了政府在处理这些问题,一些方法。

人工智能不是一个独特的(不同的)技术,其强大取决于一些先决条件:计算能力、带宽和大型数据集,所有这些都是“大数据”元素,和潜在的大数据只能通过人工智能实现。如果数据是燃料,人工智能引擎驱动数字革命。

关于人工智能的应用和大数据有很多的写作。本文并不试图覆盖整个领域,从英国学院,2016年2月的一次会议上的政府首席科学顾问Mark Walport和内政部的执行秘书,Sedwill,研讨会讨论了一些法律和伦理问题的人工智能。该报告的核心内容如下,附件是总结了人工智能科学和法律专家。然而,我们尽量减少技术讨论了细节,专注于实际问题。我们希望这份报告能让你初步了解人工智能。

本文讨论了以下问题:

人工智能是什么,如何使用人工智能吗?

人工智能的优势是什么能带来生产力?

如何最好地管理使用人工智能的道德和法律风险问题?

使用人工智能技术创新和生产力

人工智能提供了巨大的潜力来提高生产力,最明显的是帮助企业和个人更有效地利用资源并简化他们的交互与大型数据集。中国企业正在利用人工智能和亚马逊来优化库存和分销网络,计划提供最有效的路线和使用存储容量最大化。人工智能可以帮助公司更有效地完成现有的业务。重要的是,人工智能还可以启用新的商业模式和新的方法来解决旧的问题。在医疗保健行业,例如,使用一种新的机器学习技术分析从智能手机和健身追踪器,采集的数据,可以改善慢性疾病的管理和预防急性紧急。

人工智能可以帮助企业员工提高工作效率和个人。日常管理和操作可以由软件代理(“机器人”),然后所有的优先级操作,管理和人力的同事(或其他)日常交互以及计划行程。像谷歌智能回复邮件软件可以根据之前的邮件回复,起草一份回复邮件的另一边。新闻工作室越来越多地使用机器学习写体育报道和草案:办公室里,类似的技术来生成财务报告和陈述的要点。

人工智能可以减少大数据搜索的负担。在法律职业,像罗斯,Lex Machina CaseText团队,使用人工智能筛查的法庭文件和法庭记录寻找相关的信息。其他公司也在使用类似的技术作为日常基本工作的一部分。人工智能还可以为你提供这些数据集,互动方式,如IBM Watson平台可以支持专家系统,它可以回答关于自然语言的事实问题。对于网络安全,人工智能,提供的方法识别网络中的异常行为模式。

这些例子所使用的软件与人类同样的事情,但在许多情况下,软件可以分析个人以外的大小或复杂数据分析能力。事实上,人工智能是不能代替人类的智慧。这是一个方法的新结论。人工智能可以弥补或超出了我们的能力,它可以与我们一起工作,甚至对我们的教育,李se-dol AlphaGo游戏战后与人类是他的证据。本发明提供了一种新的创新的机会。也许,人工智能从实际的生产力增益将向我们展示一种新的思维方式。

人工智能技术的基础,世界领先的科学开发的投资者、雇主、员工和客户的繁荣的构成的生态系统,并支持类似的阿兰·图灵研究所等机构网络。牛津剑桥、伦敦大学学院和帝国理工学院率先创新技术的发展已经在世界各地数以百万计的人使用工具的应用,越来越多的英国合资公司选择留在英国,进一步加强人工智能在英国专业知识和能力。

这种潜在的推动人工智能应用于一系列行业的迅速。在技术专家凯文·凯利的话说:“在未来建立一个业务,该公司的商业计划很容易预测:X +人工智能。”“人工智能”、“机器学习”及相关术语的定义,很难高估这种增长的大小:很难画一个“大数据”和“机器学习”。但是,在2015年,一份报告显示,美国“基于人工智能和机器人系统的全球市场份额将从2014年的580亿美元增加到2020年的1530亿美元。

大数据的一个更广泛的观点,根据今年早些时候发布的一份报告,大数据和物联网的估值在2015 – 2020年之间,英国的累积收益有望达到2400亿磅,制造业将最大的受益行业最大的一个收益效率储蓄。2015年,另一份报告预测,利用大数据的主要操作节省成本,欧洲各国政府也可以增加税收和减少欺诈和错误率。同时,500名英国公司2014年的研究得出结论,更好地利用客户和消费者数据的企业,企业的生产效率高于没有8%到13%。对机器人、数据和人工智能——有时被称为“工业”4.0 -系统影响更广泛的预测会带来巨大的好处。

麦肯锡公司自己说预计为4.0,收入增长23%,工业生产率增长26%。人工智能已经意识到所有这些增长的核心作用。

政府使用人工智能

政府已经在使用机器学习,数据,如科技、政府数据项目工作使其使用正在增长。技术提供了洞察的一系列数据,从提供反馈到卫星图像的分析耕地使用数字服务。随着这些技术越来越复杂,可以认识到更多的好处。例如,我们可以:

更准确地预测需求和定制服务,现有服务(如卫生、社会保障和应急服务)更有效率,最大的资源分配

方便政府官员使用更多的数据做出决策,并减少欺诈和错误的风险。

使决策更加透明(也许通过收购背后的数字录音过程,或者通过数据可视化决策支持)

帮助更好的理解他们为人民服务的政府部门,以确保提供适当的支持和大家的机会

作为人工智能的数据和使用变得越来越主流,其他应用程序将会出现。

政府是一个特殊的组织,拥有特殊的义务,不属于私人组织。政府行为必须是透明的,遵循正当程序,负责的公民。这意味着,除了上述一般点,政府使用人工智能和大数据和特殊责任。

意识到这一点,政府已经发布了政府对政府的内部数据分析师科学工具使用伦理准则。大量来自政府内部和外部输入数据科学家共同建立了第一个行为准则,使它尽可能地实用。

这里特别强调政府特别相关的两个目的:使用人工智能提供建议,和人工智能的使用可以产生法律效力。

对劳动力市场的影响

机器学习,机器人学,大数据和自动化系统的出现,可能造成重大影响的经济和劳动力市场。与这些技术被视为新一轮的“通用”的一部分数字技术,其影响力蒸汽机和装配线,主要潜力巨大的社会和经济变化。有证据表明,这些技术能促进生产率增长,从而促进经济增长,但这些变化的规模和速度有很大的不确定性。这些变化将取决于科技发展的速度和企业使用这些技术的经济作为一个整体。

其中,技术可能会导致特效在服务行业,服务行业是英国最多的工业工作。虽然制造业由于技术创新和发生了革命性的变化,但个人服务受到的影响较小,因此它不出现在制造业的生产率增长。证据,然而,经济合作与发展组织(OECD),全球领先的服务公司的生产率增长是显而易见的竞争对手在技术相对落后。

大数据,机器人和自动化系统的确切影响劳动力市场是一个非常有争议的话题。关于自动化可能会引起更大规模的工作岗位消失,现在很少有共识,失去工作规模通常是这些讨论的焦点。从德勤,例如,一个研究发现,35%的英国的工作将在未来10到20年内受到自动化。相比之下,经济合作与发展组织(OECD)说,只有10%的英国的工作消失的危险。这样做的原因可能是一个具体工作的业务将产生非常大的变化,研究还发现,对于其他25%的工作,基本的业务可能显著改变。这意味着,尽管一个位置可以保持不变,但所需的技能在未来可能会有一个很大的变化。

不仅如此,我们应该期待某种类型的工作的消失,一种新型的工作。有理由认为自动化可能不会减少就业,可能出现由于新的产业,并导致更高的收入提高生产力和降低成本的增长。根据皮尤研究中心的调查,美国专家在机器人技术和人工智能的净效应进行了分析:48%的受访者认为,新技术将取代更多的就业机会和导致就业率的下降,52%的受访者认为新技术将创造更多的就业机会,并导致就业上升。

自动化将有很大的技能可能会改变人们的工作类型和需要的类型。证据表明,提升的自动化程度将威胁到常规手工工作和日常认知。事实上,技术和贸易,增加了高技术工作的比例,减少的比例高技能的工作。

就业和技能委员会(UKCES)预计,从2012年到2022年十年,大部分工作预计将归类为一种新的高技能的工作,到2022年,超过一半的工作是集中在管理、专业(专业)和专业(专业)联系起来。欧盟,熟练工人可能会供不应求。在某种程度上和位置在很大程度上参与传统的认知任务。创新的各个方面和程度并不一定意味着确保员工的影响自动化。

未来的工作将有技术补充功能,而不是取代技术,对未来的工作将包括新技术的开发和利用能力。有足够的证据表明STEM(科学、技术、工程、数学)和数字技能的需求将会增加。UKCES预测,2012年至2022年期间,程序员和软件开发人员的数量将会增加约20%。

如果所涉及的工作困难的任务自动化,新技术是补充技术。弗雷,奥斯本强调意识、创造复杂的操作和社会情报的重要性。经合组织认为,那些创意、环境适应性、任务、谨慎,社交技能和内隐认知依赖高个人对个人(P2P)服务和专业的影响比欧洲自动化学校任命(2013)强调,越少的影响自动化的工作往往需要人们思考、沟通、组织和决策。

技术变化可能导致一个特定的工作技能更迅速地消失,人们换工作的频率可能会更高。这需要个人对自己在他的整个职业生涯中不断地培训,主动,愿意改变,职业的灵活性。这也意味着,在“一般”领域的技能,如解决问题和思维灵活性的价值会越来越高。

政府的角色是促进新技术的发展,重新培训员工,使他们在各自的使用人工智能工作,或关注人际关系技巧,如移情和创造力工作区域。

一个新的挑战

重要的是要认识到,除了人工智能提供了巨大的好处,有一些目的与相关潜在的伦理问题。许多专家认为,政府的管理和减少可能的任何风险都可以发挥作用。任何工作你需要考虑两大领域:

了解机器学习方法和创建增加个人数据、个人自由和隐私和同意(同意)

适应人工智能在决策问责制的概念和机制

使用过去的数据统计分析来预测可能的行动或不同群体质量,该方法广泛应用于公共和私营部门。保险公司的统计分析,来更好地评估风险。对商家而言,统计分析,以更好地定位用户。对于执法,统计分析可以更准确地评估威胁。

基于种族、生活方式和结算风险的分析个人持有的刻板印象,但这种风险可以避免的。在英国公共部门的组织倾向于避免使用这些技术使用种族、国籍或地址作为标准,以避免被指责不公平的歧视。“无罪推定”原则对这一理论的应用方法,预测方法通常用于警察资源分配给那些早期干预有利于个人目标表面(不做)。当然,其他执法机构需要有能力准确地确定个人目标,避免偏见的想法误导,从而更好地利用警察资源。

人工智能技术的发展有可能获得某种公共数据的个人信息,如个人或其他人员与个人有关,如朋友、亲戚或同事在线行为。这些信息可能超出了个人最初同意披露的范围。

信息委员会匿名行为规则,有关部门来管理这些风险,防止从全面的匿名数据来识别个体的方法,明确。然而,随着越来越多的公共数据,和逐步发展更强大的人工智能技术,个人识别之前再次将成为不可避免的可能性很小,因此,组织部门需要重复检查防护措施。

算法的偏差可能导致偏见的风险。偏差主要来自于训练数据深度学习系统,比如大学利用机器学习算法对申请者进行评估。登记历史数据训练算法(有意或无意)反映了进步的一些录取过程的偏差。偏差将会永久存在在社会这样,不公平现象的一个恶性循环。消除风险,技术人员应该确定数据偏差,并采取措施来评估偏差的影响。成为当前大学的问题甚至世界各地的计算机科学、政策、智库和报纸的主题辩论。问题是治理和社会实际可行的方法。

许多专家和评论员建议确保问责制、透明度是必要的:清楚算法,参数,使用什么数据实现什么目的将是必要的,以确定是否使用人工智能技术负责。

有时,你也需要平衡安全之间的关系或商业焦点和透明,更简单,明确算法参数可以看出,个人和企业钻制度漏洞,改变他们的应对行为。从根本上,透明没有提供寻求证据:只提供静态代码无法保证代码使用在一个特定的决定,也不能保证预期行为和程序员的代码在一个给定的数据集。

计算机科学家和政策专家目前正在开发的技术解决方案,上述算法的解决问题的责任。未来可能是“过程”或一个给定的一致性算法。另一种方法是使用机器学习技术,找出中非一致性算法或异常的结果。

人工人工智能评价方法决定是否成功的关键在于,算法与数据获得的信息量大于个别关注的算法,通过人与系统互动研究所获得数据的算法和信息的数量更大,因为人们的行为将会产生更多的数据和分析人员在评估的潜在影响写算法,使用工具来处理现实应该有一定的敏感性。开发人员需要考虑整个社会的应用识别风险。

最后,相比之下,关注结果,导致的结果的过程,试图理解特定的决策结果可能更低。清楚系统实现了预期的目标,与此同时,这个目的是可取的,这个问题的重要性是理解底层算法的技术问题。

结论

我们可以受益于信息技术的创新,这就需要相应的伦理治理方法,促进创新,建立信心,创造一个稳定的商业和投资环境,适度推动数据访问,所以计算机科学技术将进一步发扬。政府应该积极努力,帮助能够实现这一目标,这是非常重要的。

人工智能的管理方式是正确的,确实有助于改善数字数据的使用,这是不言而喻的。我们应该考虑到所有的元素日益复杂的空间数据治理,包括人们的行为负责任地将生成相关数据和负责自治软件代理,等,应采用的方法的灵活性,可以适应新的用途,以及更先进的新型的人工智能。有许多模型是值得考虑的。重要的是要确保从哪里开始,而不是考虑如何实现它。

英国皇家学会和英国国家学术科学研究所目前正在研究数据治理和机器学习的新挑战。为更广泛的社会和伦理问题,研究英国响应需要考虑。这将是非常受欢迎的,道德治理和行业指出一个正确的和最清晰的道路。有效的公共对话而言,英国享有良好记录,监管和道德问题的新兴技术,如胚胎研究、生殖技术和干细胞研究)实现强有力的管理。在这种背景下,人工智能,促进国民经济的发展和人民生活和幸福的潜力将会实现。

通过第一步设置:现在人工智能足够的阅读

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许多技术和人工智能技术有一个可怕的,钢铁侠,麝香是一个硅谷的2014年,他公开表示说:“人工智能技术被称为魔鬼,人工智能技术将像哈尔在2001年“2001:太空漫游”计算机人工智能杀死所有“船员”。同样,一个著名的物理学家史蒂芬·霍金已经表达了自己的担忧,他认为人类不断探索人工智能领域的“一个巨大的错误,错误甚至可能是人类有史以来的最愚蠢的错误。”

但有些不相信这个,乔治亚理工学院的交互式计算系统的人工智能研究人员马克Riedl就是其中之一。

“我认为人们可以放心,人工智能人类本身情况不太可能发生,“Riedl说。“我认为科幻小说的天网不太可能是天生的,和AI不会把人类看成是威胁。”除了技术层面,现在想成为麝香和霍金的眼睛将摧毁人类文明觉醒后的人工智能是不可能的。

然而,未雨绸缪并不总是一件坏事,在路上的人工智能的发展,许多专家已经开始行动。例如,自动驾驶汽车携带,在未来,当我们旅行时,只需要对男人做出许多选择。所以如何设置AI,让它符合人类价值的标准,以确保我们的安全防范侵权已成为一个应该考虑的问题。

AI现在还需要阅读

Riedl理解人类的思想让AI,最好的办法是让它与人类价值的阅读这些书,。简而言之,如果AI可以阅读《圣经》和其他作品,你可以通过学习,树立正确的区分善与恶。

Riedl说,即使人工智能会伤害人类,也不是因为他们的性恶,而是因为它不理解什么是伤害。此外,我们很难给AI清单列表,告诉它该做什么和不该做什么。因此,我们想让AI适应人类文化。

“问题是我们的手没有完成数据库关于道德和不道德的行为,”他说。“虽然几千年的人类文明生了太多的善与恶的故事,即使我们人类,也建立自己的学习通过。在人类文化方面,我们可以没有用户手册,但前辈的智慧把精华在许多故事。”

Riedl布伦特哈里森和他的同事最近在一篇名为“用故事AI灌输价值观”中提到的。他们的研究是基于一个人工智能的程序,称为谢赫拉莎德,AI可以写互动小说(即。通过连续选择决定故事的发展方向),当然,之前写AI需要学习从其他的故事。在研究的过程中,Riedl和哈里森的很多见解AI故事学习写作技巧的方法,他们将使系统叫做堂吉诃德,系统可以教AI以正确的方式完成任务。

区分“医学”和“抢药”

例如,Riedl和哈里森将从药房下令AI吃药。“如果唯一AI效率第一,冲进药店它肯定会取你所需,跑掉了。”Riedl说。

AI会犯这种错误不是邪恶的,因为它的身体性,但它不知道药店药品需要排队和支付。这些传统习惯没来学校,但是人们暴露在生活中慢慢学习。但是人工智能没有父母,没有人愿意花大量的时间来培养它,因为他们出生来完成这个任务。

“但如果我们能通过一系列真实的故事让AI学习社会规范,那么他们将有很大的进步,和去药房抢药的事情永远不会再发生。”Riedl说。

尽管需要许多限制性因素,Riedl和哈里森通过对比实验,验证了他的理论。在实验中,当然,去药店买药没有得到AI机器外壳,他们都是指直接和密切相关的故事到药店去买药(可能这个故事很无聊,因为是专门为实验编写)。

在实验中,如果AI做得好,将会得到奖励,但如果违反社会规范,将受到惩罚。

“这将是一个非常明智的,”生物伦理学家和美国进步中心,研究员Jonathan Moreno说。“通过这部小说,我们可以联系他人的实际生活。同时,这部小说是社会价值的体现和期望,作者眼睛Riedl值得伸出大拇指。”

谁来弥补材料?

如果我们真的可以让天网的AI,恐怕Riedl和哈里森AI文化将成为救世主,但是我们不得不考虑什么样的故事来教育他们。

当然,不是所有的小说都能成为人工智能的一个老师,人类世界的故事,善与恶并不是特别清楚,有时一个人可能是一个罪犯,但他有自己的人性的亮点。此外,还有很多世界上的英雄形象,和许多圣经的规则不符合当前值。

这些问题,给我们提出了另一个道德上模棱两可的问题,那就是:谁有权选择想要学习艾城的故事吗?

“这是一个政治问题,”Moreno说。“在我看来,这个问题没有正确答案。如果你想走这条路,我们需要从各个方面进行分析和决心。”

“如果你想成为人工智能的一个老师,你必须有知识,像圣”Riedl说。“但是如果你把英雄形象在教学材料,当你不是圣人是不合格的,因为你没有深入了解的社会,这是我的一个担忧。我们已经进入了大数据的时代,经验告诉我们,过度的数据总是比足够的安全,所以只要是合规,你可以加入人工智能学习数据库,只有用这种方法我们才能判断什么是好什么是坏。”

让AI仁慈比人类绝对是一件好事,但是只有通过代码无法完成的伟大。阿西莫夫,甚至是由直觉不朽的机器人三定律。现在,因此,可以通过人类让AI par是一项复杂的任务。学习这个故事我们只能寄希望于AI质量,减少学习人类的贪污。