找不到人工智慧問題在哪 他會朝可怕的方向發展

在人工智慧各種被「抱大腿」今天，它在獲得不斷突破和發展的同時也面臨著新的問題和挑戰。人工智慧演算法的逐漸深入使人們越來越難以理解它們的內部工作原理，部分原因在於開發公司不允許對其專有演算法進行審查，隨著它的複雜性越來越高，人工智慧變得越來越不透明。

目前，人工智慧逐漸滲透到我們的生活當中，在很多領域，人工智慧表現得要比人類「優秀」很多。以自動駕駛汽車為例，它依賴於機器學習演算法，能夠做到減少90%的道路交通事故；人工智慧診斷平台比人類更容易發現危險疾病的早期徵兆，並有助於挽救生命；在預測維修方面，人工智慧可以檢測出機械設備的磨損跡象，達到預防災難並且降低成本的效果，這些是人類目前所不能做到的。

然而，人工智慧並不是完美無缺的，它也會有「犯錯誤」的時候，還記得嗎，微軟的人工智慧聊天機器人Tay在其發布的一天內就開始發表種族主義言論；谷歌的人臉識別技術開始的時候對圖片進行的一些冒犯性的標記等等。

即使這些錯誤並不是十分重要，時間久了甚至會被忽略。然而，神經網路、機器學習演算法以及人工智慧的其他方向正逐漸進入更為關鍵的領域，例如，醫療、交通和法律等等。而這些領域的錯誤，則可能會產生致命的後果。

人類也會犯錯誤，甚至是致命的錯誤。但二者的區別在於，我們可以解釋行動背後的原因並且承擔責任。在人工智慧時代之前我們所使用的軟體都是一些基於代碼和規則的邏輯，針對其中的錯誤進行檢查和推理,可以明確到相應的責任。

在許多人工智慧的應用程序中，神經網路是一個「黑盒子」。通常,只有工程師可以解釋他們的演算法究竟是怎樣運行的。例如，去年穀歌的「打遊戲」的人工智慧讓世界震驚了，因為他們想出了一些專業人士都想不到的動作。

Nuance公司研究部高級總監Nils Lenke表示「我們並不總能清楚地認識到神經網路裡面會發生什麼，因為有的時候網路組織本身並不想告訴你它是如何做到的。」

如果這些演算法能夠完全控制決策，可能會導致大量的問題。例如，一輛自動駕駛汽車引發了一場致命事故，誰將負責?我們不能要求任何一名乘客對無法控制的事情負責任，況且連製造商也很難解釋這個涉及如此多的變數的複雜性事件，更別指望汽車本身會解釋它的行為。

同樣的道理也適用於人工智慧的其他應用程序，它可以自動控制病人的治療過程，或者對某種風險進行評估，甚至它可以決定罪犯是否會被關進監獄。那麼，我們能否相信人工智慧可以做出決定呢?對於一些非關鍵任務，如廣告、遊戲等，我們可以容忍它所犯的錯誤，但是，那些對於社會、法律、經濟和政治的影響，甚至是一些涉及到人類生命的災難性的事件，使我們還沒有準備好放棄對機器人的控制。

就目前而言，人工智慧將逐漸顯示出它的全部潛力，我們已經看到了醫學和網路安全等領域的進展，由AI負責數據導向的研究和分析，並向人類專家提供寶貴的見解和建議。隨後，再由專家們做出決定，並對可能產生的後果承擔責任。

與此同時，企業和組織必須採取更多措施，使人工智慧變得更加透明化和可理解化。Open AI就是一個例子, 它是由特斯拉的Elon Musk和YCombinator的Sam Altman聯合創辦的一個非營利性研究公司，正如它的名字所暗示的那樣，Open AI的目標是向所有人開放人工智慧研究和開發，而不局限於金融利益。

與人工智慧開展合作的其他領域，旨在提高人們對人工智慧的認識，並應對一些所謂的AI挑戰。由微軟、IBM和谷歌等科技巨頭創建的合作夥伴關係，也將致力於人工智慧的理論和實踐的發展。

或許，未來的人工智慧能夠實現和人腦一樣，在那時我們的汽車和機器人將能夠出庭受審並接受審判，而我們人類可以去做一些與現在完全不同的事情。

那只是我們對於未來的想像，在當今這個以人為主導的世界裡，要做出關鍵的決定，要麼必須是完美的，要麼是負責任的。就目前而言，人工智慧並沒有做到這一點。

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