5種改進人工智慧研究的新方法

美國政府問責辦公室（GAO）應用研究和方法首席科學家Timothy Persons於6月26日眾議院研究、技術與能源小組委員會聽證會上報告了人工智慧對政策和研究兩個方面影響。

美國政府問責辦公室（GAO）向政策制定者和研究人員提出了關於將人工智慧納入國防部的建議（如人工智慧規劃者所示的自主研究系統）

隨著人工智慧的進步，人們越來越多地將其納入國防技術。最近，美國國防部下令建立聯合人工智慧中心（Joint Artificial Intelligence Center，JAIC），該中心將成為人工智慧研究的核心樞紐。

美國國防部副部長Patrick Shanahan6月27日發布了一份備忘錄，正式建立了國防部新的聯合人工智慧中心

然而，JAIC並不是第一次將AI納入國防部的嘗試。由國防部建立的用於整合機器學習和大數據的Maven項目將繼續作為JAIC的一部分，此前谷歌宣布將終止參與該項目。

谷歌終止與美國國防部基於人工智慧的Maven項目合作

政府問責辦公室（GAO）應用研究和方法首席科學家Timothy Persons於6月26日眾議院研究、技術與能源小組委員會聽證會上報告了人工智慧對政策和研究兩個方面影響。

政府問責辦公室（GAO）應用研究和方法首席科學家Timothy Persons於6月26日眾議院研究、技術與能源小組委員會聽證會上作證

GAO應用研究和方法首席科學家Timothy Persons於6月26日向眾議院研究、技術與能源小組委員會作證時所作的報告

在他的證詞中強調了2018年3月GAO報告中關於人工智慧對政府政策和研究的一些建議：

2018年3月28日，GAO發布的「人工智慧：新興機遇、挑戰與影響」報告

報告分析了人工智慧在政策和研究兩個領域的影響

一、改進數據收集並鼓勵數據共享（Barriers to collecting and sharing data）

數據對於訓練和改進人工智慧至關重要。在Timothy Persons的證詞中強調了收集和標記可以改善機器學習高質量數據的重要性。

同樣重要的是，可以安全地共享數據，而不會影響知識產權或品牌信息等敏感信息。MITER是一個管理聯邦政府資助研究的非營利組織（防務菌註：雖說非營利，可是位列全球軍工百強第90位呢），它指出航空業事故數量的降低歸功於數據共享。

數據共享可能包括建立保護敏感數據的培訓環境，可以包括司法統計局等機構的全國數據標準化項目。

二、解決網路安全威脅（Improving safety and security）

人工智慧系統既易受攻擊又可用於網路安全攻擊。Timothy Persons表示，網路和信息上的網路攻擊成本很高，在製造商和用戶之間的（網路攻擊）分布不均衡。他建議政策變革來分擔網路攻擊的成本，並更均衡地防範這些攻擊。

三、更新法規方法（Updating the regulatory approach）

雖然人工智慧技術仍在快速發展，但Timothy Persons鼓勵政策制定者避免過早建立法規，而是更新監管結構。他指出執法部門對人工智慧的潛在應用，而自動駕駛汽車中的技術也在不斷發展，這是需要監管的兩個潛在領域。

另一種更新AI監管方式的方法可能是建立監管沙箱，允許監管機構進行小規模試驗。

四、更好地了解AI對就業的影響（Understanding AI』s effect on employment and reimagining training and education）

人工智慧肯定會影響各行業的就業。但是，目前很難確定哪些行業會失業，哪些行業將來會看到就業增長。Timothy Persons表示，人工智慧對員工隊伍的影響需要重新評估培訓和教育。

五、探索計算倫理和可解釋的AI（Exploring computational ethics and explainable AI）

將來，人工智慧系統必須設計成能夠在不能預測所有潛在事件的環境中運行。Timothy Persons強調了為人工智慧和大數據研究開發倫理程序的重要性。他表示，其中一個主要問題是那些開發人工智慧的道德標準可能與社會其他人或使用該技術的人不相容。

感謝編譯/述評：防務菌

https://www.c4isrnet.com/it-networks/2018/07/03/5-new-approaches-to-improving-ai-research/

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