編者按：如今，AI 不僅學會了閲讀脣語和創造新食譜，還能贏棋，並且在 Jeopardy 中碾壓了人類選手。所有的大牌科技公司似乎都在想辦法將其整合到業務運營中。幾乎每個新的應用程序都在宣佈其軟件使用了某種機器學習來提升用户體驗。AI 前所未有地佔領了各大標題，AI 革命已經拉開了序幕，踩着 2016 年的尾巴，我們不禁要問：下一步會怎樣？本文作者 Peter Rejcek 在科學新聞方面有數十年的經驗，我們跟隨他的文章了解一下 James Hendler 對人工智能的看法。
James Hendler 是美國倫斯勒理工學院數據探索和應用研究所的主任，也是語義網的開發人員之一。他與 Alice M. Mulvehill 共同編寫了《社會機器：人工智能、社交網絡和人性之間即將發生的衝突》一書。
這本書沒有太關心對於未來的預測，而是更多地側重於對人們能做什麼和不能做什麼的預期。正如 Hendler 的看法，問題在於 AI 的到來對許多人來講是一種終結者的恐懼或者烏托邦式的夢想，他們完全沒有考慮人性在其中發揮的作用。
他解釋道：
借用一個略微帶有政治色彩的口號：團結使我們（人類和 AI）更強大。這是 Hendler 對於人工智能的未來的先驗。
將 AI 用於大規模編程
Hendler 表示：
他目前教授的人工智能認知計算的課程説明了這一點。他的本科生正在做的一個項目是在幾周的時間內創建一個能夠回答關於哈利波特奇幻世界的所有問題的聊天機器人。放在幾年前，這麼高深的作業應該是博士生的論文作業。
哪裏發生了變化？
現在不再需要從頭開始構建深度學習、計算機視覺或自然語言組件了，只需下載一個開源包，調整一下就可以將其集成系統中，這有點像玩WordPress。而 Hendler 更喜歡用互聯網的新生時代做類比，在 20 世紀 90 年代初，對 HTML 有一些基本了解的人可以通過一種能安裝在機器上的預包裝的代碼構建網站。
Hendler 説：
打開創新之門
在短時間內，行業內各種規模的玩家都加入了競賽。我們將看到小公司利用現有的深度學習、視覺和語言方面的技術進行大量創新，同時，像微軟、Google 和 Facebook 這些重量級的公司也將大量投資於他們的 AI 技術，並開闢新的方向。
除此之外，學術界和政府將繼續在人工智能相關技術的發展中發揮重要作用。Hendler 例舉了自動駕駛汽車的發展過程，首先發跡於無人駕駛機器人挑戰賽（DARPA Grand Challenge），由斯坦福大學等團隊開創，然後由 Google 公司進一步開發出更成熟的技術。到現在，幾乎所有汽車公司都在研發自家的無人駕駛汽車。
雖然開發新的 AI 技術的需求依然迫切，但 Hendler 認為當下的重點將是將現有 AI 工具用於商業案例中
解決發達國家和發展中國家的問題
從普通技術用户的角度來看，AI 在 2017 年及未來會是什麼樣？在這種情況下，這可能是一個化繁為簡的過程，因為技術正在滲透於各種環境的方方面面。這不會像你買東西那麼簡單，整個世界將變得不同。
以蘋果的無所不在的虛擬助手 Siri 為例。Siri 執行復雜任務的能力在不斷提高，但它仍然經常默認回到網絡搜索的方法來獲取答案。
相信在不久的將來，我們可以看到這樣一個場景：用户向 Siri 或同類產品提出一個指令‘給我看看今天我家小孩吃午飯的照片’，機器快速做出迴應並給出正確的結果。
事實上，我們已經可以從 Hendler 在書中提到的幾家創業公司中看到這樣的尖端技術。一家名為 Snips 的公司正在使用稱為“語境感知”（context aware）的 AI 技術，通過對聯繫人、電子郵件、日曆、照片等數據進行排序，在用户的移動設備上構建某種記憶，幾乎成了用户的“知己”。隨着時間的推移，它會掌握用户生活中的重要的信息，併成為設備上的所有應用和信息的單一門户。
Snips 的 CEO 兼創始人 Rand Hindi 在 2015 年的TEDx 演講中説道：
當然，讓技術消失是發達國家在考慮的問題。Hendler 樂觀地認為，AI 技術將在改善發展中國家條件的項目中發揮重要作用。值得一提的是，Hendler 等人正在與 IBM 合作，希望在未來 5 年對 10 億人進行識字教育。
我們討論的 AI 技術將能夠顯著改變多數人的生活，特別是生活在低識字率國家的人們，這些人將看到技術以一種前所未有的方式進入並改變他們的生活。
教育是打開創新之門的鑰匙
人工智能和相關技術越來越發達的世界將面臨大規模的動盪和破壞，這種現象好壞參半。一方面，技術進步會導致結構性失業，例如 180 萬卡車司機的工作可能會在不到一代人的時間內完全被自動駕駛汽車取代。另一方面，AI 技術能節約不少成本，例如在醫療行業，IBM 的 Watson 超級計算機很大程度改善了醫療服務體驗。根據美國醫保服務中心的數據，美國人在醫療服務方面的花費佔全國 GDP 的17.5％。
Hendler 認為，政府需要參與這個過程，有效地管理這些變化，消除技術創新過程中的障礙。教育是 AI 革命的關鍵，通過接受教育，人們會明白計算機的長處在哪裏，需要改進的地方又在哪裏。
這也是為什麼人需要變得更聰明的原因，技術人員可以幫助政策制定者搞清楚這些差異，畢竟理解這些差異所在至關重要。
資料來源：36Kr
James Hendler 是美國倫斯勒理工學院數據探索和應用研究所的主任，也是語義網的開發人員之一。他與 Alice M. Mulvehill 共同編寫了《社會機器：人工智能、社交網絡和人性之間即將發生的衝突》一書。
這本書沒有太關心對於未來的預測，而是更多地側重於對人們能做什麼和不能做什麼的預期。正如 Hendler 的看法，問題在於 AI 的到來對許多人來講是一種終結者的恐懼或者烏托邦式的夢想，他們完全沒有考慮人性在其中發揮的作用。
他解釋道：
引用人們認為這種技術是非黑即白的，事實上在人類參與的循環中，人類總是能更好地處理灰色地帶。
借用一個略微帶有政治色彩的口號：團結使我們（人類和 AI）更強大。這是 Hendler 對於人工智能的未來的先驗。
將 AI 用於大規模編程
Hendler 表示：
引用我認為短期之內讓我興奮的事情是看看為了便於程序員使用，AI 技術能達到多簡單的程度。AI 技術不再是專家獨享的技術。
他目前教授的人工智能認知計算的課程説明了這一點。他的本科生正在做的一個項目是在幾周的時間內創建一個能夠回答關於哈利波特奇幻世界的所有問題的聊天機器人。放在幾年前，這麼高深的作業應該是博士生的論文作業。
哪裏發生了變化？
現在不再需要從頭開始構建深度學習、計算機視覺或自然語言組件了，只需下載一個開源包，調整一下就可以將其集成系統中，這有點像玩WordPress。而 Hendler 更喜歡用互聯網的新生時代做類比，在 20 世紀 90 年代初，對 HTML 有一些基本了解的人可以通過一種能安裝在機器上的預包裝的代碼構建網站。
Hendler 説：
引用AI 技術的打包方式使其更易於使用，這像是把所有部分組合在一起去探索應用方面新的可能性，而不是單純地研究這些組件是什麼。
打開創新之門
在短時間內，行業內各種規模的玩家都加入了競賽。我們將看到小公司利用現有的深度學習、視覺和語言方面的技術進行大量創新，同時，像微軟、Google 和 Facebook 這些重量級的公司也將大量投資於他們的 AI 技術，並開闢新的方向。
除此之外，學術界和政府將繼續在人工智能相關技術的發展中發揮重要作用。Hendler 例舉了自動駕駛汽車的發展過程，首先發跡於無人駕駛機器人挑戰賽（DARPA Grand Challenge），由斯坦福大學等團隊開創，然後由 Google 公司進一步開發出更成熟的技術。到現在，幾乎所有汽車公司都在研發自家的無人駕駛汽車。
雖然開發新的 AI 技術的需求依然迫切，但 Hendler 認為當下的重點將是將現有 AI 工具用於商業案例中
引用我認為這種創新正是企業家和創業公司目前關注的點，我們今後還會看到這方面大量的技術創新。
解決發達國家和發展中國家的問題
從普通技術用户的角度來看，AI 在 2017 年及未來會是什麼樣？在這種情況下，這可能是一個化繁為簡的過程，因為技術正在滲透於各種環境的方方面面。這不會像你買東西那麼簡單，整個世界將變得不同。
以蘋果的無所不在的虛擬助手 Siri 為例。Siri 執行復雜任務的能力在不斷提高，但它仍然經常默認回到網絡搜索的方法來獲取答案。
相信在不久的將來，我們可以看到這樣一個場景：用户向 Siri 或同類產品提出一個指令‘給我看看今天我家小孩吃午飯的照片’，機器快速做出迴應並給出正確的結果。
事實上，我們已經可以從 Hendler 在書中提到的幾家創業公司中看到這樣的尖端技術。一家名為 Snips 的公司正在使用稱為“語境感知”（context aware）的 AI 技術，通過對聯繫人、電子郵件、日曆、照片等數據進行排序，在用户的移動設備上構建某種記憶，幾乎成了用户的“知己”。隨着時間的推移，它會掌握用户生活中的重要的信息，併成為設備上的所有應用和信息的單一門户。
Snips 的 CEO 兼創始人 Rand Hindi 在 2015 年的TEDx 演講中説道：
引用這是一種通過人工智能使技術消失的方式，你可以用它去處理一整天的事物而忽略它的存在。
當然，讓技術消失是發達國家在考慮的問題。Hendler 樂觀地認為，AI 技術將在改善發展中國家條件的項目中發揮重要作用。值得一提的是，Hendler 等人正在與 IBM 合作，希望在未來 5 年對 10 億人進行識字教育。
我們討論的 AI 技術將能夠顯著改變多數人的生活，特別是生活在低識字率國家的人們，這些人將看到技術以一種前所未有的方式進入並改變他們的生活。
教育是打開創新之門的鑰匙
人工智能和相關技術越來越發達的世界將面臨大規模的動盪和破壞，這種現象好壞參半。一方面，技術進步會導致結構性失業，例如 180 萬卡車司機的工作可能會在不到一代人的時間內完全被自動駕駛汽車取代。另一方面，AI 技術能節約不少成本，例如在醫療行業，IBM 的 Watson 超級計算機很大程度改善了醫療服務體驗。根據美國醫保服務中心的數據，美國人在醫療服務方面的花費佔全國 GDP 的17.5％。
Hendler 認為，政府需要參與這個過程，有效地管理這些變化，消除技術創新過程中的障礙。教育是 AI 革命的關鍵，通過接受教育，人們會明白計算機的長處在哪裏，需要改進的地方又在哪裏。
這也是為什麼人需要變得更聰明的原因，技術人員可以幫助政策制定者搞清楚這些差異，畢竟理解這些差異所在至關重要。
資料來源：36Kr
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