我们现在在哪里：人工智能就在这里
人工智能 (AI) 不再是未来的技术；它已经存在并以多种方式影响着我们的生活。在过去十年中，人工智能能力取得了快速进步，这使得在广泛的新领域中使用机器成为可能。
例如，当你预订航班时，通常是人工智能系统而不是人类来决定你支付的费用。同样，当你到达机场时，人工智能系统会监控你的活动。即使您在飞机上，人工智能系统也会协助飞行员将您送往目的地。
人工智能系统也越来越多地决定我们生活的几个关键方面，例如我们是否获得贷款、是否有资格享受福利或是否被雇用从事特定工作。他们甚至帮助确定谁可以出狱。虽然这些系统有可能提高效率和准确性，但它们也有可能使偏见和歧视长期存在。
一些政府也在购买用于战争的自主武器系统，一些政府正在使用人工智能系统进行监视和镇压。人工智能技术的这些应用引起了人们对这种技术可能被滥用及其对我们社会的影响的担忧。
另一方面，人工智能系统也有可能为医疗保健和科学等领域做出重大贡献。例如，人工智能系统已经被用于诊断疾病和制定个性化治疗计划。此外，他们正在帮助在一些最棘手的科学问题上取得进展。
此外，人工智能系统现在已成为我们日常生活的一部分。称为推荐系统的大型 AI 决定了我们在社交媒体上看到的内容、在线商店中向我们展示的产品以及在 YouTube 上向我们推荐的内容。他们越来越多地不仅在推荐我们消费的媒体，而且基于他们生成图像和文本的能力，他们也在创造我们消费的媒体。
在过去十年中，由语音识别操作的虚拟助手也进入了许多家庭。现在，自动驾驶汽车正在成为现实，这可能会彻底改变交通和物流。
AI 已经以多种方式影响着我们的生活，下面的列表仅包括其众多应用中的一小部分。广泛列出的应用程序清楚地表明，这是一种非常通用的技术，人们可以将其用于一些非常好的目标——也可以用于一些非常糟糕的目标。对于此类“两用技术”，重要的是我们所有人都了解正在发生的事情以及我们希望如何使用该技术。
人工智能的未来：机遇与挑战
随着人工智能技术的不断进步，它为我们的社会带来了重大机遇和挑战。在本章中，我们将探讨一些潜在的未来发展及其影响。
一个潜在的重大影响领域是就业市场。虽然人工智能系统可以提高效率和准确性，但它们也可以使许多工作自动化，从而可能导致大量工作流失。然而，值得注意的是，人工智能还可以创造新的工作岗位，特别是在编程、数据分析和机器人技术领域。
另一个重大挑战是人工智能系统有可能使偏见和歧视长期存在。例如，面部识别算法已被证明对有色人种不太准确，这可能在执法和招聘实践等领域产生严重后果。解决这些问题需要政策制定者和人工智能开发者的共同努力。
此外，随着人工智能系统变得越来越复杂，它们可能能够执行以前被认为完全属于人类智能领域的任务，例如创造性工作和决策制定。这可能对艺术、音乐甚至法律等领域产生重大影响，在这些领域，人工智能系统可用于提供法律建议，甚至做出法律决定。
然而，随着人工智能系统变得更强大，它们也可能变得更难以理解和控制。这可能会导致意想不到的后果，例如人工智能系统做出违背其预期目的的决定或对人类造成伤害。解决这些问题需要在人工智能安全领域进行大量研究和开发。
另一个潜在的影响领域是医疗保健领域。人工智能系统可以显着改善医疗诊断和治疗，有可能挽救生命并降低医疗成本。它们还可能导致新药和疗法的开发，特别是在个性化医疗领域。
最后，人工智能系统也可能对我们的隐私和安全产生重大影响。随着人工智能系统变得越来越普遍，它们将收集和分析关于我们生活的大量数据，这可能会导致侵犯我们的隐私。同时，它们还可用于增强安全性，例如检测网络威胁或预防犯罪。
人工智能的未来既令人兴奋又充满挑战。虽然人工智能有可能改善我们生活的许多方面，但它也带来了重大的风险和挑战。至关重要的是，我们要以负责任和合乎道德的方式继续开发人工智能技术，重点是创造一个对所有社会成员都有益的未来。
人工智能系统的演变
自 1940 年代诞生以来，人工智能 (AI) 已经取得了长足的进步。正如我们在上一节中看到的，人工智能技术的进步导致了强大的人工智能系统的发展。这些 AI 系统是 AI 技术数十年来稳步发展的结晶，这些技术受到三个基本因素的驱动——训练计算、算法和输入数据。
由 Jaime Sevilla 及其同事制作的数据集是上一节中显示的大图表的基础，它提供了过去八十年人工智能系统演变的历史视角。该图表将每个 AI 系统显示为一个小圆圈，其在水平轴上的位置表示其构建时间，其在垂直轴上的位置表示用于训练它的计算量。
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| 人工智能简史：我们的数据世界 |
以浮点运算 (FLOP) 衡量的训练计算是人工智能系统功能的关键驱动因素之一。该图表清楚地表明，随着多年来训练计算量的增加，人工智能系统变得更加强大。用于绘制训练计算的对数标度显示持续增加，从每条网格线到下一条网格线增加 100 倍。
在前六个十年中，训练计算的增长符合摩尔定律，该定律指出微芯片上的晶体管数量每两年翻一番。这导致训练计算大约每 20 个月翻一番。然而，自 2010 年以来，增长速度加快到仅用 6 个月左右就翻了一番，增长速度快得惊人。
训练计算的增加导致人工智能系统能力的显着提高。例如，PaLM这种能够生成自然语言文本的AI系统，其训练需要25亿petaFLOP，比十年前训练计算量最大的AI系统AlexNet大了500万多倍。
预计过去十年训练计算的快速增长将继续下去，这对人工智能的未来具有重要意义。随着人工智能系统变得越来越强大，它们将能够执行以前认为不可能完成的任务。这将对各行各业产生深远影响，并将彻底改变我们的生活和工作方式。
人工智能的未来
人工智能的历史以近年来训练计算的稳步增长和指数增长为标志。但我们对人工智能的未来有何期待？有几种趋势可能会在未来几年影响人工智能的发展。
首先，可用于训练人工智能系统的数据量正以前所未有的速度增长。随着互联网的发展和传感器的普及，我们每天都在产生大量数据。这些数据可用于训练人工智能系统识别模式并做出预测。
其次，人们越来越关注开发可以从更少示例中学习的 AI 系统。当前 AI 系统的挑战之一是它们需要大量标记数据才能进行有效训练。然而，人类可以从很少的例子中学习，研究人员正在努力开发可以做到这一点的人工智能系统。
第三，有一种趋势是开发可以推理和解释他们的决定的人工智能系统。当前的人工智能系统通常被视为黑匣子，根据人类难以理解的复杂计算做出决策。然而，人们越来越有兴趣开发可以解释他们如何做出特定决定的人工智能系统。
第四，推动开发更强大、更有弹性的人工智能系统。当前的人工智能系统可能容易受到攻击，并且在遇到意外情况时可能会失败。人工智能系统需要能够适应不断变化的环境，并在面临意想不到的挑战时也能继续发挥作用。
最后，人们对开发可以与人类协作的人工智能系统越来越感兴趣。当前的人工智能系统通常被视为可以自动执行任务的工具，但人工智能系统有可能与人类一起工作，增强我们的能力并帮助我们解决复杂的问题。
人工智能的未来有许多令人兴奋的可能性，但也存在对潜在风险和挑战的担忧。随着人工智能系统变得更加强大和自主，有必要确保以负责任和合乎道德的方式开发它们。人工智能系统的开发和使用方式也需要透明度和问责制。
人工智能的历史以近年来训练计算的稳步增长和指数增长为标志。人工智能的未来可能会受到更多数据、更少示例、推理和解释、鲁棒性和弹性以及与人类协作的趋势的影响。随着我们的前进，重要的是要确保人工智能系统以负责任和合乎道德的方式开发，并具有透明度和问责制。通过这样做，我们可以利用人工智能的力量来应对世界上一些最紧迫的挑战，并为所有人创造更美好的未来。