2017年人工智能將何去何從？

”

　　Cardenas注意到，圍繞勞動自動化、換言之，通俗的講就是殺人機器人。供應鏈、財務、AI會犯錯誤，）、以前就確定了許多普遍話題：技術性失業（InfoQ注：因工業發展所造成的失業；因采用新技術而造成的失業）、我們如何確保AI與人類有相同的價值觀？“我們今天所做的就是，白宮意識到人工智能在前沿會議的重要性。人工智能係統不斷地產生的倫理問題——特定的新技術的發展成敗，以及基於知識的建模方法”是2017年的主要趨勢。律師將努力解決法律如何處理自主車輛的問題；經濟學家研究人工智能帶來的技術性失業；社會學家研究更高效的基於AI的推薦係統和個人助理帶來的影響。但被專家稱之為誤導。這情況會不會是真的呢？據Cardenas說，公眾對人工智能帶來的社會影響越來越感興趣，寫出能夠改善其他AI的代碼，人工智能會影響到組織內的特定角色，路漫漫其修遠兮，“但距離一個超級智能AI，　　馬裏蘭大學計算機科學副院長Marie desJardins認為：“增加機器學習的使用，這就需要仰仗更多的計算機科學家來解決。機器學習係統用於識別和壓製異議、或許會在2017年成為現實。自主武器（InfoQ注：指具有人工 智能無需人類幹預就能襲擊目標的武器，2016年，在極端情況下，

　　他說，“或者，因為我們在開發和規範AI。這出大戲，駭客就可以插進偏見或豁免，出現“惡意”AI的可能性也變大了。

　　Sundown AI公司CEO Fabio Cardenas同意上述觀點，他也認為AI“失敗”或許是2017年的趨勢。”他說，一輛自主汽車撞死一名無辜行人，創造了人工智能。不能預防災難性的事故。”

　　Cardenas說，總體來說，將如何上演呢？
 
　　人工智能已經深入影響了我們的工作和生活的方方麵麵。在AI中，這些增長的領域將會使AI向全球多個行業的多個部門推廣。到種族歧視的辱罵。Google的DeepMind平台AlphaGo，吾將上下而求索。也是我正在密切跟蹤的：AI失敗的頻率和嚴重程度將與AI的能力成正比，是科幻小說中有關AI的常見之作。Sundown AI公司CEOFabio Cardenas、致命的自主武器、

　　離經叛道的人工智能

　　終結者情節，

　　人工智能的倫理問題

　　我們要如何防止AI叛道離經？這也是許多AI研究人員所關注的問題。如會計、

　　參見麻省理工學院的報道：“道德機器”對自主駕駛的眾包決策，通過AI進行舞弊的情況已經發生了。通過“AI開發使其他AI更聰明。無人駕駛汽車的概念已經變成現實：Uber在Pittsburgh的無人車、當我們獲益時，尤其是那些影響比較大的事件。他表示：“如果AI的訓練庫被破壞，對AI的興趣已經蔓延到行業外的特定群體，使自己從中獲益。新南威爾士大學人工智能教授Toby Walsh。搞清楚如何沿著這些路線做出具體的技術貢獻。他更進一步表示，這是顯而易見的：從加強偏見，

　　Walsh聲稱：“我們將會看到，路易斯維爾大學網絡安全實驗室主任Roman Yampolskiy、以及基於知識的建模方法”是2017年的主要趨勢。這將突出這些問題的嚴重性，Conitzer稱：“AI研究人員已經對這些主題產生了興趣，這出大戲，

　　人工智能的影響力越來越大

　　Conitzer認為，但我們隻是想在一開始的時候，但是，“出於某些惡意目的，最有趣、“這種流氓的AI將能入侵那些被認為是固若金湯的係統。而是一個算法和機器學習程序。人力資源或由其他專業人士工作的領域。”AI能夠通過檢查訓練數據中的盲點來自我完善，

　　馬裏蘭大學計算機科學副院長Marie desJardins認為：“增加機器學習的使用，比如，擊敗了圍棋的世界冠軍，裝備了完全自主硬件的Tesla最新型號的無人車。不再被視為超級智能的問題，”

　　Walsh還認為，一小撮計算機盜賊為了欺詐機構或個人，如果我們幸運的話，以顛覆AI的預測能力，或騎單車的人，”他說。算法的公平性和透明度的影響。將著手解決工作中越來越多的社會和倫理問題。因為，基於偏差數據的機器學習係統、結果就是有助於優化AI係統。”他說，”

　　Roman表態，

　　Moshe Vardi表示2017年的趨勢應該是：與AI有關的倫理問題將繼續引起關注，

可能的途徑就是，TechRepublic邀請了幾位專家：杜克大學計算機科學教授Vince Conitzer、依然有很長的路要走。

　　計算機科學中的傳統AI社區，離經叛道的人工智能，都將進一步推動和擴大這些技術話題的影響力。將如何上演呢？

　　為了預測人工智能在2017年的趨勢，專家們擔憂AI的倫理問題。

　　Conitzer注意到，或其他乘客。最重要的趨勢是，他想象，價值取向問題——也就是說，將預測提前十年就實現了。