時下流行的人工智能概念，是要么它取代你的工作，要么成為你新的電子助理。假設人工智能就是關于你和我。
AI帶來的哪些影響最明顯，對此我們有不同的看法。我們認為，最終人工智能將不可避免地主要與其他人工智能互動。
以美國的911市政系統(tǒng)為例。人們很難想象911呼叫是由NLP訓練的聊天機器人應答的。如果接受這種做法，那是因為人們期望一個更客觀、更一致、更高效的系統(tǒng)。如果不接受，那是因為人們不相信軟件是可信的，特別是在生死攸關的情況下。
但是，在高度緊張和不可預測的人類情境中，使用一種算法來解讀人類語音，這對于機器學習來說是一個重要的延伸。我們距離能夠把機器人放在人類911接線員的前端還有很長一段路要走，更不要說完全取代人類了。
另一方面，有一種方法可以將人工智能納入911，我們發(fā)現(xiàn)這種方法可能最終價值更高：
你在遇到緊急情況下?lián)艽?11，AI會監(jiān)聽你與運營商之間的對話。通過監(jiān)聽少數(shù)接線員數(shù)小時的對話，AI就能理解呼叫內容的性質和緊迫性。AI掌握了與整個應急管理生態(tài)系統(tǒng)其他要素相關的術語，它與生態(tài)系統(tǒng)其他部分的AI相連接，以提醒他們應對這一緊急情況并協(xié)同響應。
救護車派遣型AI的任務是確定最合適的專業(yè)團隊。交通控制型AI主要是協(xié)調停車燈周期為救護車提速。ER型AI是為了確保合適的人員、藥品和設備準備就緒。救護車上的AI為EMS人員提供診斷可能性和治療選擇方面的指導。
你可能會說，這不可能。這種部門之間的協(xié)調和整合是無法實現(xiàn)的，政治和體制障礙太多了。
如果是由人類來決定未來911系統(tǒng)的發(fā)展，那么你可能是對的。但事實是，我們相信人工智能會讓這些在未來變成現(xiàn)實。
那你可能會問了，怎么實現(xiàn)？因為基于機器學習的系統(tǒng)將不可避免地演變?yōu)榫毜淖晕壹m正和自我訓練的實體。數(shù)據(jù)科學團隊推出了算法的早期版本（這個版本最終將成為他們的第一個指令），以便更加自信地應對更多邊緣情況，而這第一條指令將推動算法發(fā)現(xiàn)這其中的差距，并自己主動填補這些差距。
當人類遇見其他人類的時候，具有本能的AIP會管理人類之前的互動。
人類決定彼此的身份：你是誰？
他們建立了可信度：我怎么知道你說的是真的？
他們評估彼此的價值：我是否優(yōu)先考慮你提供給我的東西？
AI需要類似的API。與人類一樣，尋求自我完善的人工智能將需要詢問其他“監(jiān)管者”并與之進行協(xié)商。
身份：這位監(jiān)管者是誰？它有什么經(jīng)驗？
信任：我為什么要相信它們？我對它們給出的意見有多信任？
價值：我有多么需要這些數(shù)據(jù)？根據(jù)我的預算，最大限度的影響力有多大？
這種新型API——在這種機制下，軟件能夠通過查詢和協(xié)商——來自何處？
這些已經(jīng)被作為機器學習發(fā)展演進的一個組成部分。Alegion自己訓練的數(shù)據(jù)平臺使用這種早期的API來激勵主動學習，我們肯定并不孤單。
但算法本身將變革這種新的API，以滿足他們對自我改進和更大信心永不滿足的需求。
正是這種可以詢問和協(xié)商的AI將實現(xiàn)未來的911系統(tǒng)。
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