培養對人工智慧技術的基本信任

在美國作家丹·布朗最新暢銷書《本源》中，一位科學家發明了一台計算機，並為其配備了最先進的人工智慧程序。結果，這台名叫「溫斯頓」的超級計算機發展出了程序設定之外的能力，可以像人類一樣進行推理，最終成為一台犯罪機器，還犯下了殺人罪行。

這個可怕的情景當然是虛構的。現實情況是，人工智慧正在造福人類，製造業、航天、交通、能源和醫療健康等領域都因此而極大受益。人工智慧的發展主要由感測和數字技術推動，而工程師們身處系統開發的最前沿。

在21世紀，人類能夠享受到智能製造所帶來的流程的改善和效率的提高。智能製造程序將促進產品的定製化，創造新的供應鏈模式，從而重塑整個行業，改變企業的經營方式。用於製造的工業機器人的能力將遠遠超出自動化和進行預測的範疇，除了與其它機器人進行交流和協作外，未來的機器人將更加智能，甚至可以進行自我診斷和自我修復。

人工智慧的應用範圍很廣。在汽車業，人工智慧不僅在汽車裝配中被廣泛應用，生產出來的汽車更智能化，而且可以減少污染排放、增加安全性以及改善駕駛體驗，推動了汽車運輸業的發展。在能源市場，發電廠已經基於數字輸入來提高效率和可靠性，人工智慧還有助於工廠遵守環保法規，進行負荷管理等。人工智慧可用於管道系統的壓力分析和維護，也可用於城市基礎設施和能源網路的連接。人工智慧的其它潛在應用還包括生物工程，在邊遠地區，智能診斷工具可用於發布健康警報和預警信號，將給那裡的患者帶來更好的護理服務。

工程學是人工智慧發展和應用的關鍵。對計算機程序員、編碼員等技術人才的需求將是巨大的。當然，採用人工智慧解決方案需要人們超越傳統的線性思維方式。因此，參與人工智慧研發和實施的工程師、技術人員必須受到不同於傳統教育的培訓。

人工智慧技術只有可靠、安全，才能得到公眾的信任。人工智慧需要收集和分析數據，以此為基礎做出決定或判斷，並告訴機器或系統採取一定行動。所有這些組件、數據、分析和硬體必須以可互操作的方式運行，因此，用於數據收集、分析和系統決策的標準協議必不可少。這就需要開發數據收集策略、軟體工具和控制系統。大量的研發工作還有待完成。

開發可信的數據和標準，實現可信的人工智慧系統，離不開國際合作。我們正同國際社會技術同仁一道，通過會議交流以及發表最先進、新穎的觀點，積極傳播所需的科學和技術信息。我們也同其他標準開發組織合作，參與確定所需的標準。

對於人工智慧的廣泛應用，文化的變化將是深遠的。公眾必須理解這項技術的好處，信任它。這種轉變的關鍵是培養對人工智慧技術的基本信任，認識到好處大於風險。畢竟，我們不需要「溫斯頓」。

（作者為美國機械工程師學會理事長）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！