ArCompany公司的Karen Bennet是一名致力于平臺、開源和封閉源系統(tǒng)以及人工智能技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)豐富的工程主管。作為雅虎公司的前工程主管以及Red Hat公司的創(chuàng)始人之一，Karen致力于推動技術(shù)革命，他早期在IBM公司專家系統(tǒng)參與人工智能技術(shù)的開發(fā)，而如今正在見證機(jī)器的快速實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。他撰寫的這篇文章將對人工智能的現(xiàn)狀進(jìn)行探討。
隨著人工智能的應(yīng)用越來越廣泛，人們發(fā)現(xiàn)很難駕馭，對于采用人工智能的承諾在很大程度上還沒有實(shí)現(xiàn)。雖然人工智能相關(guān)技術(shù)仍在不斷涌現(xiàn)，但并未成為所承諾的那樣成為一種普遍力量。以下查看一下令人信服的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以證實(shí)人工智能技術(shù)的發(fā)展：
自2000年以來，人工智能創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量增加了14倍。
自2000年以來，風(fēng)險投資公司對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資增長了6倍。
自2013年以來，需要人工智能技能的工作比例增長了4．5倍。
截至2017年，Statista公司發(fā)布了以下調(diào)查結(jié)果：截至去年，全球只有5％的企業(yè)將人工智能廣泛納入其流程和產(chǎn)品中，32％的企業(yè)尚未采用，22％的企業(yè)沒有計劃采用。
截至2017年，全球商業(yè)組織的人工智能（AI）采用水平
Filip Pieniewski最近在行業(yè)媒體Venturebeat發(fā)表的文章中表示：“人工智能的冬天即將來臨”。
如今，這種情況正在發(fā)生變化。從表面上看，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（NIPS）會議仍然座無虛席，企業(yè)的新聞稿中仍然發(fā)布很多關(guān)于人工智能的文章，特斯拉公司創(chuàng)始人伊隆?馬斯克仍然致力于開發(fā)和研究具有前途的自動駕駛汽車，谷歌公司不斷推動Andrew Ng的線路，認(rèn)為人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將比電力行業(yè)更大。但這種敘述開始讓人質(zhì)疑。
人們對自動駕駛汽車很感興趣。但在今年春天，一輛自主駕駛車輛撞死一名行人，這引發(fā)了人們的質(zhì)疑，并對自動化系統(tǒng)決策背后的道德規(guī)范表示懷疑。自動駕駛車輛問題并不是拯救汽車乘客生命一種簡單的二元選擇，可能將演變成對于良心、情感和感知的爭論，這使機(jī)器做出合理決定的路徑變得復(fù)雜。
Karen的文章指出：全自動駕駛汽車的夢想可能比人們意識到的還要遙遠(yuǎn)。人工智能專家越來越擔(dān)心，在自動駕駛系統(tǒng)能夠可靠地避免事故之前，可能需要數(shù)年甚至數(shù)十年的探索。
Karen解釋說，以歷史作為預(yù)測因素，云計算行業(yè)和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)在開始以顯著的方式影響人們工作和生活之前花費(fèi)了大約5年時間，幾乎需要10年的時間才影響市場的重大轉(zhuǎn)變。人們正在設(shè)想人工智能技術(shù)的類似時間表。
為了讓每個人都能夠采用，需要一個可擴(kuò)展的產(chǎn)品和一個可供所有人使用的產(chǎn)品，而不僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)家。該產(chǎn)品需要考慮捕獲數(shù)據(jù)，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型，以及預(yù)測的數(shù)據(jù)生命周期。隨著數(shù)據(jù)存儲在云中，數(shù)據(jù)管道可以不斷提取并準(zhǔn)備它們來訓(xùn)練將進(jìn)行預(yù)測的模型。模型需要不斷改進(jìn)新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這反過來將使模型保持相關(guān)性和透明性。這就是目標(biāo)和承諾。
在沒有重大用例的情況下構(gòu)建人工智能概念證明
Karen在人工智能初創(chuàng)企業(yè)中工作，其所見證的以及與同行討論時都是廣泛的人工智能實(shí)驗(yàn)，涉及多個業(yè)務(wù)問題，這些問題往往停留在實(shí)驗(yàn)室中。
最近他發(fā)布的一篇文章證實(shí)了如今人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目的普遍性。文章指出，“人工智能技術(shù)的供應(yīng)商經(jīng)常受到激勵，使他們的技術(shù)聽起來比實(shí)際能力更強(qiáng)——但暗示著比實(shí)際擁有更多的真實(shí)世界的吸引力......企業(yè)中的大多數(shù)人工智能應(yīng)用只不過是一種試點(diǎn)。”供應(yīng)商推出銷售營銷解決方案、醫(yī)療保健解決方案和人工智能的財務(wù)解決方案只是為了驅(qū)動人工智能技術(shù)得到人們越來越多的關(guān)注。在任何給定的行業(yè)中，人們發(fā)現(xiàn)在銷售人工智能軟件和技術(shù)的數(shù)百家供應(yīng)商公司中，只有大約三分之一的公司真正擁有知識和技術(shù)開展人工智能的探索和研究。
風(fēng)險投資商意識到他們可能在一段時間內(nèi)看不到投資回報。然而，很少有模型進(jìn)行普遍的實(shí)驗(yàn)只是人工智能尚未準(zhǔn)備好迎接廣泛應(yīng)用的原因之一。
算法可以為此負(fù)責(zé)嗎？
人們也許聽說過人工智能“黑盒”， 這是一種無法確定決策的方法。這種做法將面向銀行和大型機(jī)構(gòu)，這些機(jī)構(gòu)具有強(qiáng)制執(zhí)行問責(zé)制的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)和政策。在系統(tǒng)作為黑盒運(yùn)行，只要這些算法的創(chuàng)建已經(jīng)通過審核，并且已經(jīng)由關(guān)鍵利益相關(guān)者滿足某些標(biāo)準(zhǔn)，就可能存在對算法的固有信任。鑒于壓倒性的生產(chǎn)算法以及由此產(chǎn)生的意外和有害結(jié)果的壓倒性證據(jù)，這一概念很快就受到了質(zhì)疑。由于企業(yè)保密措施不當(dāng)，缺乏足夠的教育和理解，很難批判性地對投入、結(jié)果以及為什么會出現(xiàn)這些結(jié)果進(jìn)行檢查，企業(yè)的許多簡單系統(tǒng)都像超出了任何有意義審查范圍的黑盒一樣運(yùn)行。
如今的人工智能行業(yè)正處于企業(yè)準(zhǔn)備就緒的早期階段。人工智能非常有用，可以用于發(fā)現(xiàn)并幫助解析大量數(shù)據(jù)，但是仍然需要人工干預(yù)作為評估和處理數(shù)據(jù)及其結(jié)果的指南。
Karen解釋說，如今的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以標(biāo)記數(shù)據(jù)以識別洞察力。但是，作為此過程的一部分，如果某些數(shù)據(jù)被錯誤地標(biāo)記，或者如果沒有足夠的數(shù)據(jù)表示，或者存在有問題的數(shù)據(jù)表示有偏差，則可能會發(fā)生錯誤的決策結(jié)果。
他還指出目前的流程需要不斷完善：目前，人工智能完全是一種關(guān)于決策支持以提供對業(yè)務(wù)可以得出結(jié)論的見解。在人工智能發(fā)展的下一階段，它可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自動化操作，還有其他需要解決的問題，如偏見、可解釋性、隱私、多樣性、道德規(guī)范和持續(xù)模型學(xué)習(xí)。
Karen以一個人工智能模型為例進(jìn)行了說明，當(dāng)圖像標(biāo)題暴露了通過訓(xùn)練學(xué)到的知識時，可以看到錯誤，這些圖像用他們所包含的對象標(biāo)記。這表明，人工智能產(chǎn)品需要具有常識世界模型的對象和人才才能真正理解。僅暴露于有限數(shù)量的標(biāo)記對象且訓(xùn)練集中的有限多樣性將限制這個常識世界模型的有效性。企業(yè)需要研究確定模型如何處理其輸入，并以人類可理解的術(shù)語得出結(jié)論。亞馬遜公司發(fā)布了面部識別技術(shù)Rekognition，這是目前正在生產(chǎn)并獲得許可使用的技術(shù)的一個例子，同時其效果存在明顯差距。
算法正義聯(lián)盟的創(chuàng)始人Joy Buolamwini呼吁暫停這項(xiàng)技術(shù)，聲稱它無效，并且需要更多的監(jiān)督，呼吁在公開發(fā)布這些系統(tǒng)之前將更多的政府標(biāo)準(zhǔn)納入這些類型的系統(tǒng)。
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