你需要的新形式的智力（上）

隨著新技術的出現，專家們表示，智能的定義正在發生變化。聰明的人不僅僅是能夠自己解決復雜問題的人，而且是那些懂得人工智能(AI)最好服務于他們的人。簡單地說，理解技術是必不可少的。

然而，技術和人工智能常常會讓那些糾結于人工智能是什么以及它是如何工作的復雜解釋的人感到害怕。兩位教授,尼克Polson從芝加哥大學布斯商學院和詹姆斯·斯科特從德克薩斯大學奧斯汀分校,試圖把臉放在技術,寫一本書,通過幾個例子說明了人工智能的開端的歷史人物和其他個人發達算法對于人類的不同的問題。

這本名為《AIQ:人與機器如何在一起變得更聰明》(AIQ: How People and Machines Are Smarter Together)的書列出了在二戰中與敵人作戰以及在克里米亞戰爭中更好地記錄健康記錄的數學方法。它的使命是讓讀者明白，人工智能只是另一種技術，只不過是人們為了提高效率而制造出來的。波爾森最近與《美國新聞》分享了該書對人工智能的一些見解，以及該技術面臨的挑戰。采訪的長度和清晰度都經過了編輯。

AIQ是什么?

人和機器一起更聰明地工作。人工智能和人類智商的結合。這也是這本書命名的動機。

它帶來的挑戰是什么?

更好地了解人工智能是未來20-30年從幼兒園到高中，從大學到任何人的各個層面的巨大挑戰之一。在可預見的未來，人類面臨的最大挑戰之一就是更加了解人工智能是什么以及它是如何實現的。希望人類和機器一起以更聰明的方式工作是一種積極的前進方式。

人工智能并不新鮮，在一開始，沒有人真正把它與殺手機器人或工作剝奪聯系在一起。什么才算是AI的開始?

人工智能的開始將是收集和記錄數據的開始。人工智能所需的燃料只是純數據。在書中，我們看到了7個人類用人工智能解決問題的故事。例如，19世紀50年代克里米亞戰爭期間，佛羅倫薩·南丁格爾(Florence Nightingale)(一位英國改革家，現代護理學的創始人)是第一批收集醫療記錄，試圖根據數據做出更好的醫療決策的人之一。所以在某種意義上，人工智能回到了數據收集的開始(a)很久以前。

為什么我們現在要討論這個呢?

計算機和機器的發展速度快得多，所以這是一場正在發生的巨大革命。我們不僅有來自社交媒體和其他搜索媒介的海量數據，而且我們還有更快的電腦，所以你現在可以操作和查看數據，找到模式之類的東西。(人工智能)在2018年變得更加突出的原因是(因為)更多的數據收集。同時，計算機也更善于在數據中尋找和尋找模式。

我們是否應該擔心機器人有朝一日會像埃隆·馬斯克(Elon Musk)預測的那樣，變得有自知之明，對我們不利?

我傾向于以一種更積極的方式來看待它。我們目前應該做的是更好地了解我們自己。這也帶來了很多積極的影響。我們應該了解目前的人工智能是什么，機器真正擅長什么，以及它們是如何做到這一點的。所以，少一些恐懼，多一些積極的東西——人類和機器一起更聰明地工作。

(還有)埃隆?馬斯克(Elon Musk)和比爾?蓋茨(Bill Gates)說過的一件有趣的事是，我們需要仔細考慮需要對人工智能實施何種監管。例如，你可能在網上和聊天機器人聊天，也許應該有一個小窗口說你實際上是在和電腦聊天，而不是和人聊天。人工智能的監管問題也是一個很大的挑戰，但是為了正確地監管事物，你首先需要理解它。

 

未完待續，將在你需要的新形式的智力（下）中繼續