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人工智能評(píng)估與信任迎來新挑戰(zhàn)

mK5P_AItists ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-07 11:00 ? 次閱讀

日前,斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)、美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)以及硅谷創(chuàng)投公司和米資本的專家們,共同研討了技術(shù)將如何重塑行業(yè)和社會(huì)等問題。他們分析了現(xiàn)今全球前沿科技的未來趨勢(shì),涵蓋對(duì)人工智能自動(dòng)駕駛汽車、多尺度數(shù)據(jù)、再生器官、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)保護(hù)等多方面的探討。

人工智能評(píng)估與信任迎來新挑戰(zhàn)

人工智能從早期的通過訓(xùn)練來抓取表面信息,到現(xiàn)在已可以從過去的數(shù)據(jù)中自我學(xué)習(xí),人們獲得了更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù),也促使我們更深入了解模型是如何進(jìn)行決策、提供建議以及快速自我觸發(fā)的。

但以往,沒有人能解釋算法是如何自我做出決定并提供建議的。現(xiàn)在,人們對(duì)人工智能的評(píng)估和信任,迎來了一個(gè)全新層次的理解和挑戰(zhàn)。

DARPA曾經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)名為“可破解的人工智能(XAI)”的新程序,目的是創(chuàng)建一套機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),提供更多可破譯的模型,同時(shí)保持高水平的機(jī)器自我學(xué)習(xí),使用戶能夠理解、信任和有效管理新一代人工智能。

對(duì)于企業(yè)來說,人工智能和深度學(xué)習(xí)的規(guī)則也發(fā)生了巨大變化。盡管人工智能還沒能完全取代整個(gè)勞動(dòng)力,但其已經(jīng)可以幫助改善大多數(shù)公司的一些基本效率問題。現(xiàn)在,人工智能的完整解決方案可以包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言識(shí)別、語音或感官識(shí)別等各種技術(shù)的組合。

在醫(yī)療界,人們需要更加高效的運(yùn)營管理,醫(yī)療影像設(shè)備將越來越多地人工智能化,并出現(xiàn)更多自動(dòng)化工作流程。實(shí)際上,自從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始以來,人工智能在醫(yī)學(xué)成像等應(yīng)用中的精度已經(jīng)相當(dāng)高,其不僅幫助了醫(yī)生,還能以較低廉的成本,為更多患者提供早期診斷。

自動(dòng)駕駛汽車考慮如何與人類交互

對(duì)自動(dòng)駕駛汽車來說,除了考慮老生常談的安全性,還應(yīng)考慮的問題是自動(dòng)駕駛汽車如何與人類交互的?

譬如,對(duì)人行橫道的了解、預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì),都會(huì)使人們與自動(dòng)駕駛汽車之間產(chǎn)生有效溝通,而在十字交叉路口,自動(dòng)駕駛汽車與其他車輛司機(jī)的交流也將是至關(guān)重要的問題。如果要大規(guī)模推廣自動(dòng)駕駛汽車,必須實(shí)現(xiàn)乘客、行人、司機(jī)和其他相關(guān)者之間的無縫溝通。

普遍預(yù)計(jì),自動(dòng)駕駛汽車將在未來數(shù)十年內(nèi)產(chǎn)生數(shù)萬億的經(jīng)濟(jì)效益,這是由汽車制造商、供應(yīng)商、科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司推動(dòng)的大規(guī)模項(xiàng)目,現(xiàn)在已逐漸帶來了收益。

然而,為了確保安全,自動(dòng)駕駛汽車需要經(jīng)過數(shù)千億英里的駕駛測(cè)試。許多公司正在利用新的仿真技術(shù)來增加實(shí)時(shí)行駛里程的演習(xí),投資新的傳感器系統(tǒng),并采用ISO標(biāo)準(zhǔn)來大規(guī)模部署自動(dòng)駕駛汽車,只有對(duì)軟件、硬件和開發(fā)流程等多方面進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證和審查,人們才能確信自動(dòng)駕駛汽車是安全的。

自動(dòng)駕駛汽車究竟能否取代數(shù)百萬的專業(yè)司機(jī)?其實(shí),各種形式的自動(dòng)化也存在類似的問題。當(dāng)機(jī)器在不斷降低成本、自我學(xué)習(xí)的同時(shí),人類毫無疑問將找到自我適應(yīng)的方法。其中一個(gè)趨勢(shì)是:在某些特定的領(lǐng)域,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)在工作中與人的配合,其實(shí)比純自動(dòng)化的投資回報(bào)更高——現(xiàn)在,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)已不僅是一種娛樂形式,它在幫助人們?cè)诠ぷ髦袦p少傷害和疲勞,也帶來了更好的工作環(huán)境。

數(shù)據(jù)建模再生醫(yī)學(xué)應(yīng)用在擴(kuò)展

未來,揭示醫(yī)療數(shù)據(jù)背后的含義、定制治療方案將至關(guān)重要,因?yàn)樗転閭€(gè)性化的治療提供有力的數(shù)據(jù)參照,滿足人們對(duì)個(gè)性化醫(yī)療保健的需求。

但如果只有一種數(shù)據(jù)模式是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。計(jì)算機(jī)算法將通過多組學(xué)數(shù)據(jù)來識(shí)別驅(qū)動(dòng)疾病的基因,通過多模式、多尺度、高維度的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),讓人類從多個(gè)角度和尺度研究疾病。

醫(yī)療界的另一個(gè)新興領(lǐng)域是再生醫(yī)學(xué)——修復(fù)、替換或再生細(xì)胞、組織或器官,從而恢復(fù)受損功能。再生醫(yī)學(xué)最初的重點(diǎn),集中在組織工程領(lǐng)域,即用干細(xì)胞代替損傷的組織和器官,現(xiàn)在已經(jīng)擴(kuò)大到包括使用干細(xì)胞來模擬疾病、自體移植和功能分子的治療性遞送,以及免疫功能在組織修復(fù)中的作用等領(lǐng)域中。但是,由于科學(xué)家需要人為控制干細(xì)胞的行為活動(dòng),這種方法不僅面臨技術(shù)挑戰(zhàn),還必須進(jìn)行一系列的臨床研究,最后通過美國食品和藥物管理局(FDA)等國家政府機(jī)構(gòu)的監(jiān)管批準(zhǔn)。

而在藥品行業(yè),企業(yè)在藥物研發(fā)方面的投入正逐漸減少,藥企面臨公眾和監(jiān)管方面要求降價(jià)的壓力,藥物的失敗率卻越來越高——過時(shí)的2D平臺(tái)測(cè)試以及對(duì)免疫缺陷的實(shí)驗(yàn)鼠的研究速度,進(jìn)展十分緩慢。

因此,制藥公司開始考慮采用新技術(shù),依靠創(chuàng)新公司提供新的方法,在模擬與人體接近的微環(huán)境下完成測(cè)試,而藥物進(jìn)入人體測(cè)試后成功率會(huì)更高。

網(wǎng)絡(luò)新時(shí)代保護(hù)數(shù)據(jù)能力需提高

以上的計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車以及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備,人們對(duì)它們?cè)揭蕾嚕湫阅芎蛿?shù)據(jù)存儲(chǔ)上就越容易出現(xiàn)漏洞。隨著網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的迅速演變,保護(hù)數(shù)據(jù)和資產(chǎn)的能力也必須隨著發(fā)生變化。

當(dāng)今,網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)保護(hù)已經(jīng)以多種形式進(jìn)入到消費(fèi)者和大型研發(fā)企業(yè)當(dāng)中,不過,一些小企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全卻體現(xiàn)了較強(qiáng)的創(chuàng)新趨勢(shì)。這些小企業(yè)利用技術(shù)在全球范圍內(nèi)分銷其產(chǎn)品,更好地為已經(jīng)改變購買行為的客戶提供服務(wù),并通過數(shù)據(jù)分析客戶的行為,他們?cè)缫逊e極采用基于云計(jì)算的軟件服務(wù),以便更靈活的按月支付其數(shù)據(jù)需求。

因此,即便小型企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)漏洞不斷發(fā)生變化,隨之而來的,也是不斷更新的解決方案,幫助小企業(yè)打造了更安全的網(wǎng)絡(luò)保護(hù)。

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原文標(biāo)題:斯坦福大學(xué)、DARPA與硅谷公司共同分析前沿科技發(fā)展趨勢(shì)

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