時間：2017-11-26 來源：互聯網 瀏覽量：
本文來自Venturebear，作者Tas Bindi；由億歐編譯。
上周在悉尼舉行的微軟峰會上，微軟戰略政策顧問Dave Heiner表示：“在任何地方任何領域人工智能都有所幫助。如果隻是由四五家公司運營人工智能，那麼它被廣泛部署的可能性為零。”Heiner還指出，盡管人工智能是一種在教育、醫療和政府等行業“增強的智慧”，而不是讓人類顯得多餘。
微軟公司首席講師兼總經理Steve Clayton也持有相同觀點，他說公司正敦促企業領導人“用製造者和創造者的思維來取代節省勞動力和自動化的心態”。他在微軟峰會上表示：“如果你在任何搜索引擎上搜索人工智能，你可能會搜到機器人的圖像和擁有人類外形的事物和自動化物體。但我認為人工智能未來將成為這個社會上的霸主。”
微軟Azure公司副總裁Julia White表示，“AI將取代人類”的論點，其前提是假設人類不再“學習、成長和適應生命”的進程中。
Julia White告訴ZDNet，“到目前為止，借助技術我們已經增強了自身的能力，我們並不認為下一代會有所不同。當我回想30年前的人們是什麼樣子的，‘如果我可以在網上做我的會計工作，我不需要和會計師見麵，’這意味著什麼？你的會計師可以增加更多的價值，因為他們不隻是做文書工作，他們實際上是在做更有價值的工作。”
考慮到全球數據量的大小，Clayton認為，利用這些數據改善社會的機會太大了，千萬不能忽視。他表示，“這個數據來自我們世界上的多種不同設備，無論是個人電腦、智能音響，更重要的是它是否與世界連接並感應，利用傳感器與工廠、農場、醫院的設備相感應。這些物聯網傳感器連接到互聯網從而產生大量的數據，並且在過去的兩三年裏，利用強大的算法，特別是在機器學習領域，以及在一個被稱為深度神經網絡的領域，有了一些真正的突破。（我們）有能力計算大量數據，我們開始教計算機能夠以我們的方式看到、聽到、認識和理解世界。”Clayton補充說，微軟相信，目前我們獲得的數據中有不到半數是用於人工智能。
但是讚成AI的公司需要首先確保消費者完全信任這項技術。
Heiner在峰會上表示“我們需要這個信任，因為人工智能係統依賴數據，如果我們想用人工智能來幫助人們作出更好的決定，比如誰有心髒病發作的風險，誰應該得到器官移植，那麼我們需要關於人們的數據。”
“如果人們不相信他們的數據會被很好地使用，他們就不會分享，如果人們不相信AI係統的結果，他們也不會使用AI。我們需要真正努力工作......人工智能提出的一係列社會問題，如係統的可靠性、與數據相關的隱私，這些係統的公平性以及透明度，真正能夠解釋它們是如何工作的。”
上個星期，澳大利亞競爭與消費者委員會（ACCC）指出，在不一定違反任何競爭法的情況下，人工智能有助於促進共贏並減少市場競爭。ACCC主席Rod Sims指出，深度學習及人工智能的發展可能意味著公司不了解機器如何或為什麼會得出某一結論。
他表示：“據說利潤最大化算法可以解決寡頭壟斷定價博弈問題，而且邏輯性強，希望能夠堅持下去。
ACCC已采取措施解決與AI有關的潛在的反競爭風險。根據2010年競爭和消費者法案引入新的濫用市場權力的規定，Sims認為這“恰如所願”，例如，一家擁有強大市場支配力的公司，通過部署機器學習算法來幫助確定利潤最大化的下遊價格並進行利潤率縮減。
本月早些時候，聯邦議員Brian Bridget McKenzie和Ed Husic表示，澳大利亞各界人士需要就AI的潛在影響和需要建立的界限進行外交討論，以確保AI的發展和良好運用。
外交、國防和貿易立法委員會主席麥肯齊參議員認為，像霍金和伊隆·馬斯克這樣的聰明人如果沒有得到適當的監督和監管，就會警告“邪惡的人工智能”去摧毀人類，那麼我們所做的就是不應該隻是局限於警告。
McKenzie表示：“當公眾提出疑慮，但人工智能又不解決一係列的社會問題，那個時候已經太遲了，我們需要盡早進行討論非常理性和合理的原因。”
“這不是關於對技術的恐懼，也不是要成為一個很酷的孩子，這是對理性的關注和真正理解這個技術的潛力，這個技術的潛力在於，它不僅僅是一個聽命令的機器人...這是一個能夠思考的機器人。”
“在你成為一個機器人之前，你的身體上有多少技術在支持著基礎設施？”
數字經濟影子部長Ed Husic表示，澳大利亞有機會“支持這一問題”，並補充說，在人工智能的初步討論時期不需要關注監管。
他說，“讓我們討論一下需要建立的界限，顯然，我們希望人們有創造性的、自由地去開發和使用人工智能，這樣才能給人類帶來最大的好處，但是界限在哪兒呢？我認為我們並沒有真正把注意力放在思考這個問題上麵。”
此外，瑞士神經科學家、Starmind Pascal Kaufmann創始人相信目前還不存在“真正的人工智能”，因為公司正在將人腦比作電腦。然而，大腦不像電腦那樣能夠處理信息、檢索知識或存儲記憶。今年早些時候Kaufmann告訴ZDNet，在“大腦代碼被破解”之前，AI仍然是一個停滯不前的技術領域。
Kaufmann說，就像今天這樣，人工智能通常隻是“程序員把人類智慧凝聚而成的源代碼”，直到我們通過神經科學理解自然智能的那天，我們才能夠創造真正的人工智能。
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