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斯坦福:2030年的人工智能与人类生活2016-09-05 09:29:40 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

2014 年秋季,人工智能百年研究(One Hundred Year Study)项目启动,这是一项对人工智能领域及其对人类、社区、社会影响的长期学术研究。这项研究包含使用人工智能计算系统的科学、工程和应用实现。

2014 年秋季,人工智能百年研究(One Hundred Year Study)项目启动,这是一项对人工智能领域及其对人类、社区、社会影响的长期学术研究。这项研究包含使用人工智能计算系统的科学、工程和应用实现。监督该「百年研究」的常务委员会(Standing Committee)组建了一个研究小组(Study Panel)来每五年评估一次人工智能所处的状态——这是本项目的核心活动。

 

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本研究小组要回顾从上次报告到现在这段时间人工智能的进展,展望未来潜在的进展并且描述这些进展对于技术、社会的挑战与机遇,涉及的领域包括:道德伦理、经济以及与人类认知兼容的系统设计等等。

「百年研究」定期进行专家回顾的首要目标是:提供一个随着人工智能领域发展的关于人工智能及其影响的收集性的和连通的集合。这些研究希望能在人工智能领域的研究、发展以及系统设计方面、以及在帮助确保那些系统能广泛地有益于个人和社会的项目与政策上提供专业推断上的方向指南及综合评估。

「百年研究」是仿照一个早期的被非正式地称为「AAAI Asilomar Study」的项目。在 2008 到 2009 年期间,当时的美国人工智能协会(AAAI)的主席 Eric Horvitz 聚集了一群来自这个领域不同机构与方向的人工智能专家以及认知科学、哲学与法律相关的学者。

参与者在分布的小组中研究近期人工智能的发展、长期的发展前途以及法律与道德上的影响,之后他们在 Asilomar 一起开了三天的会议,分享并讨论了他们的发现。会议给出了其中密集讨论的内容的一份短的书面报告,并且由参与者与其他同事在后续的讨论中充实;这份报告在领域内以及之外引起了广泛的关注与争论。

Asilomar 会议的巨大影响以及人工智能的重要进展(包括人工智能算法与技术在全球范围内开始进入到日常生活中)刺激产生了对人工智能及其对人们与社会的影响进行长期反复研究的想法。这个百年研究项目随后在一所大学中开始,这是为了延伸深度思考以及跨学科的学术研究,激励创新并且给政府机构与产业提供明智的建议。

这篇报告是计划持续至少 100 年的研究系列中的第一篇。常务委员会在 2015 年的暑期成立了一个研究小组来负责组建现在这个初始的研究小组,并任命了得克萨斯大学奥斯汀分校的教授 Peter Stone 担任该小组的主席。这个包含了 17 名成员的研究小组由人工智能学术界、公司实验室以及产业界的专家与了解人工智能的法律、政治科学、政治以及经济方面的学者组成,并于 2015 年秋季中期启动。

参与者代表着不同的专业、地区、性别以及职业阶段。常务委员会广泛讨论了 Study Panel 相应的责任,包括人工智能最近的发展与在工作、环境、运输、公共安全、医疗、社区参与以及政府的潜在社会影响。委员会考虑多种聚焦研究的方式,包括调查子领域及其状态、研究特定的技术(例如机器学习与自然语言处理)以及研究特定的应用领域(例如医疗与运输运输)。

委员会最终选择了「2030 年的人工智能与生活(AI and Life in 2030)」为主题以强调人工智能的各种用途与影响的发生不是独立于彼此,也不独立于其他许多社会和技术上的发展。意识到了城市在大多数人类生活中的核心作用之后,我们将专注重点缩小到大多数人居住的大都市。

常务委员会进一步将专注重点缩小到具有很好可变性的城市环境以及世界性文化的典型的北美城市,从而限制研究小组的工作量。常务委员会期望该研究中的预测、评估和预先的指导将具有广泛的全球性的实质作用;另外,委员会正在制定将这个项目扩展到国际上的未来研究计划。

既然做出了关注北美城市生活的决定,那么军事项目就不在这篇最初的报告范围中。这不是忽视细致监控与审议人工智能在国防与战争(包括潜在地使发展和部署不平衡)上产生的影响的重要性。这篇报告计划展现给四种读者。

对于公众,本报告的目的在于提供一个可获取的、在科学和技术上准确的对于人工智能当前状态及其潜力的描述。对于产业界,本报告描述了相关技术、法律以及道德上的挑战,可能帮助指引资源再分配。本报告也可以帮助地区、国家、国际政府更好地规划人工智能在政府中的应用。最后,本报告能帮助人工智能的研究者以及他们的机构和资助者设置优先级,以及考虑人工智能研究及其应用所产生的道德与法律上的争议。

考虑到「百年研究」在人工智能上的独特本质,我们期望未来的常务委员会与研究小组,以及研究科学家、政策专家、私人与公共部门的领导以及普通民众,在对人工智能的未来进行评估时能想到该报告。不管是否成功准确预测了人工智能的发展轨迹和影响,我们都希望这个系列中这一份初次成果是有用的。

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