近年來 ， 關于人工智能和機器人技術的進步將如何在各種工作中取代人類的言論越來越多 。 但大多數人工智能專家認為結果并不那么悲觀 。 在未來 ， 人們仍然可以與智能系統一起工作：技術不足以完全接管 ， 或者決策人類的生產方式 。 很多重要的策略 ， 還無法完全交付給機器 。
麻省理工學院教授 ， 《我們自己的機器人》的作者大衛明德爾說 ， 這種混合決策應該比讓人工智能單獨工作能產生更好的結果 。 只有一個問題：當人類和半智能系統試圖一起工作時 ， 情況并不總是好轉 。
失控的智能 ， 沒有人類該怎么辦
今年在亞利桑那州坦佩的街道上發生了災難性的示威活動 ， 原因是進行最新自動駕駛技術的優步試驗車撞死了一名過馬路的人 。 像今天幾乎所有的自動駕駛汽車一樣 ， 如果軟件出現故障 ， 還會有一名備用駕駛員介入 。 但當地警方的一項分析得出結論 ， 司機當時心煩意亂 ， 可能一直在觀看智能手機上的電視節目 。
優步汽車依賴于一定程度的自治系統 ， 該自治系統將于明年推出 。 所謂的3級系統設計在大多數情況下可以讓汽車實現自我驅動 ， 但在面對無法處理的情況時 ， 控制權還是得回到人類身上來 。
一些批評者說 ， 一個旨在完全自主但突然偏離的系統對人類提出了不切實際的要求 。 美國初創企業Nauto的首席執行官斯特凡赫克說：“如果你每天只需要一分鐘 ， 那就不行了 。 ”他的技術用于防止職業司機分心 。
失敗指向采用AI的困境遠遠超出無人駕駛汽車 。 如果沒有精心設計 ， 智能系統進入世界可能會引發人類對技術的強烈抵制 。
一旦人們開始了解今天的機器學習系統有多么有限 ， 他們所引起的夸大的希望將會迅速消失 ， 專門研究學習心理學的AI專家Roger Schank警告說 。 他預測 ， 未來將是一個新的“人工智能冬天”——這是對20世紀80年代后期的一個時期的提及 ， 當時對技術進步的失望導致了退出戰場 。
預防這將需要對新自治系統更加切合實際的期望 ， 以及精心設計以確保它們與人類世界相融合 。 但技術本身就是一個嚴重障礙 。
卡內基梅隆大學（Machnegie Mellon University）機器人學教授伊拉?努爾巴赫什（Illah Nourbakhsh）說：“人工智能的工作方式及其失敗的方式對我們來說是陌生的 。 ” “人工智能會讓我們感覺更多參與——或者它是否像處理外來物種一樣？”
半無人駕駛汽車是一個特別鮮明的例子 ， 它依賴于與人們密切合作的近自治系統 。 但隨著人工智能的發展 ， 諸如此類的混合系統正逐漸滲入許多不同的情況 。
機器學習——是最近在該領域最引人注目人工智能類型——是一種先進的模式識別形式 。 它已經證明機器自己優于人類的能力 ， 如識別照片中的圖像或識別語音 。
但是 ， 當它必須根據訓練的具體數據做出判斷時效果較差 。 在現實世界中 ， 人們經常會對以前沒有遇到的情況做出決定 。
問題在于可以匹配數據但不了解其重要性的系統 。 “他們是強大的東西 ， 但他們沒有世界的感覺 ， ”Vishal Sikka ， 前SAP和Infosys專門從事人工智能的高管說道 。
三種理想的人與智能機器共存方式
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