我们现在和不久的将来所做的决定将为下一个十年定下基调，包括人工智能(AI)可能如何发展以及我们将如何使用它。这将需要开明的领导才能最大限度地造福人类社会。这篇文章的目的是从政策和哲学的角度反思我们所处的位置和我们要去的地方，并作为我们下一篇关于下一代人工智能的更具技术性的文章的先驱。人工智能积极用例的潜力包括与Covid-19的斗争。例如，《柳叶刀》发表了一篇题为“人工智能在COVID-19药物再利用”的文章https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30192-8/fulltext。文章指出“......我们提出了关于如何使用人工智能加速药物再利用或再利用的指南，人工智能方法不仅强大而且必不可少。我们讨论如何精确使用AI模型AI模型如何加速COVID-19药物再利用。”AIinCOVID-19DrugRepurposingImageSource《柳叶刀》19疫苗研究与开发(https://www.techrepublic.com/article/mit-develops-machine-learning-model-to-quicken-release-of-covid-19-vaccine/)，并指出“麻省理工学院计算科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发了一种新的组合机器学习系统，可以减少COVID-19疫苗研究所需的时间并使其更加有效。”它的平台专注于开发肽疫苗，而不是目前正在开发的100多种疫苗中常见的全病毒、DNA和RNA疫苗。“人工智能的类型我们倾向于关注狭义人工智能和通用人工智能(AGI)之间的区别，虽然两者之间存在中间过渡，但人工智能将成为2020年代的研究重点。关于人工智能、机器学习和深度学习的定义，可以参考相关文章AI的基本概念AGI（GeneralArtificialIntelligence）还是对未来的向往来源：AndrewCochran，什么是人工智能？AGI是“机器的假设智能”，它能够理解或学习人类可以执行的任何智力任务。它是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究的共同话题。”后续文章将讨论下一代人工智能，包括DavidCox等人的研究工作。ibm-watson-research-lab-on-how-ai-will-get-to-the-next-level/)，这些努力可能会导致广泛的AI，这是狭义AI和AGI之间的中间步骤，并使AI能够扩展跨越许多经济部门和边缘（设备上）。人工智能的进化路径图片来源：JimSophererIBMCognitivehttps://www.slideshare.net/spohrer/cogswell-college-20200120-v8-copy图片来源：JimSophererIBMCognitivehttps://www.slideshare.net/spohrer/cogswell-college-20200120-v8-copy在包括深度学习在内的人工智能方面，我们在社交媒体和电子商务方面取得了长足的进步，在这些领域有大量的数据，所以谷歌这样的公司也就不足为奇了、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、微软（LinkedIn的所有者）等拥有一些最强大的AI团队。你知道每分钟产生多少数据吗？然而，数据固然重要，但也与人有关。正在创建或实施人工智能算法的数据科学家、机器学习工程师和深度学习研究人员以及组织内的数字化转型、技术、业务翻译和其他人员，他们对实施该技术负有战略责任。此外，它还与您和我们所有人有关，他们使用我们的数字足迹来创建数据并且通常是最终用户。我们数字足迹的图片来源：Tes.com随着人工智能在不同经济领域的传播，我们在组织和国家层面的政策制定者和领导者也将对人工智能和下一代技术的形态产生越来越大的影响。解决数据隐私、安全、道德和透明度问题的领域越来越复杂。此外，我们还需要考虑未来劳动力所需的技能以及我们的教育系统可能需要如何适应。上图显示了到2025年将有750亿台联网设备的预测，地球上每个人大约有9台！边缘计算的作用将是关键。随着我们进一步进入2020年代，数据将越来越多地在边缘、我们周围的设备和传感器上创建。越来越多的边缘设备图片来源：OmnisciAI将越来越多地部署在物联网(IoT)的边缘，尤其是随着5G网络的扩展以显着降低延迟并显着增加设备连接性，从而产生AIIoT。如下图所示，AI、5G和大数据将成为物联网发展的核心驱动力。图片来源：ImanGhoshVisualCapitalist.comhttps://www.visualcapitalist.com/aiot-when-ai-meets-iot-technology/此外，有人可能会争辩说，对于社交媒体和许多电子商务应用程序，与算法不能正常执行的后果相关的风险很低。例如，严重的伤害和死亡不会因向某人展示错误的产品推荐（例如连衣裙、夹克或电影）而导致。没有复杂的法律责任问题需要考虑，就像医疗保健误诊或自动驾驶汽车发生事故时可能发生的那样。上图说明了自治系统需要进行场景理解并通过广播（机器对机器通信）与其他机器通信。供需规律同样适用于AI和数据科学界。过去十年末，对机器学习和深度学习技能的需求激增，这有助于扩展部署在后端系统中的算法，以增强客户体验和分析洞察力。现在对人工智能解决方案的需求不断增长，这些解决方案将使人工智能扩展到因果关系和透明度问题至关重要的其他经济部门。松鼠AI奖的第一位获得者ReginaBarzilay对这一点进行了扩展，并解释了为什么这次大流行应该成为一记警钟。https://www.technologyreview.com/2020/09/23/1008757/interview-winner-million-dollar-ai-prize-cancer-healthcare-regulation/WillDouglasHaven的《麻省理工科技评论》题为“我们还没准备好对于AI，新的100万美元AI奖的获得者说”ReginaBarzilay引用解释这个问题的话说“现在，在AI蓬勃发展的地方，失败率很低。如果谷歌发现你翻译错了或者给了你一个错误的链接，没关系;你可以去下一个。但这对医生不起作用。如果你给病人错误的治疗或漏诊，会有非常严重的影响。许多算法实际上人工智能可以做得比人类更好。但是我们总是相信我们的直觉，我们自己的想法，而不是我们不理解的东西。我们需要给医生一个信任人工智能的理由。FDA正在努力解决这个问题，但我认为这在美国或其他任何地方都远未解决在世界上。”为了让人工智能在关键的现实世界领域蓬勃发展和扩展，例如医疗保健和自主机器人（包括车辆），我们需要以下内容：边缘计算支持深度神经网络通过神经网络压缩和差分联合学习从较小的数据集中学习跨分布式数据的安全协作学习的隐私；因果关系和可解释的人工智能；我们的教育系统和劳动力技能的再培训（见下文）；我们在我们组织的政策制定者和C团队中有明确的领导和理解；上图来源：德勤，为政府领导人制定人工智能战略https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/ai-strategy-for-government-leaders.html后端系统和开发，以及投资5G网络的需要。如上所述，在这篇文章之后的下一篇文章中将考虑广泛使用AI的潜在途径。有些有been指出为什么我们到目前为止还没有达到AGI。虽然要实现AGI还有很多技术障碍，但从哲学的角度来看，或许我们整个社会和人类都还没有为AGI做好准备。今天的通用人工智能能从我们身上学到什么？聊天机器人Tay的经历是一个警示。我们有机会部署AI技术，包括目前由领先的AI研究人员开发的下一代技术，并有可能将我们带向更强大、更广泛的AI（尽管还不是AGI），以增强金融服务等领域的服务和AI。客户体验，例如减少对对人类健康和环境有害的纸质收据的依赖。我们还可以应用人工智能技术来个性化营销活动并更好地了解客户偏好，从而提高零售商的利润率，同时减少不需要的和未售出的库存，如Rolnick等人所建议的那样。在应对气候变化造成的环境浪费中使用机器学习和AlfonsoSegura来解决时尚行业的浪费问题。此外，大流行为我们提供了一个机会，让我们可以考虑我们社会和整个世界的未来需求，以帮助应对当前危机的创伤，并有望预防或限制未来大流行造成的损害。此外，我们有机会考虑开发可持续经济发展和创造就业所需的技术和基础设施的潜力，由于Covid危机，世界许多地方都需要这些技术和基础设施。请参阅下面的信息图和相关文章，了解有关如何使用人工智能和其他下一代技术增加就业机会和减少污染的更多详细信息。世界经济论坛(WEF)发表了MohamedKande和MuratSomnez的一篇题为“不要害怕人工智能。它将导致长期就业增长”的文章，并提出以下几点：COVID-19加速了自动化许多任务，导致一些人担心人工智能(AI)会抢走他们的工作。但人工智能创造的就业机会多于它破坏的就业机会。为了迎接这一变化，企业和政府必须专注于提高技能和再培训技能。上图来源：不要害怕AI，AI会带来长期的就业增长另外，作者表示，到2025年，50%的劳动力需要转卖！https://www.weforum.org/agenda/2020/10/dont-fear-ai-it-will-lead-to-long-term-job-growth/如下图所示，金融服务等领域将被人工智能改造：医疗保健行业也将被改造，如下图所示：为了真正发挥这十年人工智能在这些领域的潜力，我们需要部署诸如具有差异隐私的联邦学习和广泛的人工智能。然而，同样重要的是人的因素。我们需要对整个教育系统和劳动力的人员和技能进行投资。这意味着我们的政治和组织领导人能够投入足够的资金来培养所需的人才，并使人工智能和其他新兴技术能够解决我们人类未来面临的一些关键问题。这需要我们的政治和政策领导人采取开明的方法来实现向工业4.0的过渡。Covid-19危机造成了人类苦难和经济损失。我们的领导人将需要考虑促进GDP和就业增长的政策，同时还要考虑对抗污染和摆脱可能在当今世界发挥作用的传统模式的必要性。我们希望2021年将是所有人的复苏和启蒙时期，无论您身在世界何处，我们都希望尽快走出Covid危机，并朝着将AI应用于整个生产用例的方向迈进，也是为了应对已经造成的经济损失，并提高世界各地许多人的生活水平和医疗保健水平。未来掌握在我们自己的手中，它将取决于我们现在和不久的将来所做的决定。希望明年我们将进入一个新的启蒙时代，数据科学和下一代技术将被用来改善我们的生活质量，为我们所有人创造一个更美好的世界。真实世界人工智能和机器学习用例指南
