CDA数据分析师 出品
编译:Mika
【导读】
机器能让我们变得多聪明?Siri的联合创始人之一的Tom Gruber希望制造出 “人性化的人工智能”,从而增强人类的能力,并与我们合作,而不是与我们竞争。
今天我想给大家提供一个全新的角度看待人工智能这个领域。
我认为,人工智能的目的是用机器智能来增强人类的能力。
而随着机器变得更聪明,我们也会更聪明,我称之 为“人性化 AI”。即通过与AI合作,并强化人类的设计方式来满足人类的需求。
如今,智能助理逐渐成为主流。这象征了人类与AI之间的互动已被广泛接受,而其中一个产品就是我协助创造的Siri。
大家都知道Siri。Siri会明白你的意图,并协助你把一切搞定。
但各位可能不知道,当初我们在设计Siri时,就把它定位为“人性化 AI”,即通过对话的方式来强化人类体验,让行动成为可能。不论是谁,能力如何,都可以使用。
对我们大多数人而言,这项技术让我们更方便的使用智能产品。
但对我朋友Daniel而言,系统的AI功能却改变了他的一生。
Daniel是个很爱社交的人,他也是个四肢瘫痪的盲人。那些我们能够轻松使用的设备对他来说却很难使用。
上次我去他家,他哥哥说:“等等,Daniel还没准备好,他正在和网上认识的女生打电话。”
我说:“不错啊,他怎么办到的?”
事实上,Daniel用Siri来管理他自己的社交生活。他的电子邮件、短信、电话,而不用依赖他的照料人。这挺有趣的,对吧?
这个人通过AI,帮助他与真正的人类建立了关系,这就是人性化的人工智能。
还有一个可以改变人生的例子,也就是癌症诊断。
当医生怀疑病人有癌症时,他们会先取样交给病理学家,病理学家再利用显微镜来看样本。
病理学家每天要看数百片的载玻片,以及数百万个细胞。
所以为了支援这项工作,有几位研究人员做出了一种人工智能分类器。
如今,分类器已经会根据图片分辨这是否是癌症。
分类器挺厉害的,但没有人类那么厉害,人类大部分都能判读正确。但当机器与人类的能力结合在一起时,准确率可以达到99.5%。
加上人工智能的帮助,人类病理学家能减少个人判断时85%的错误。这其中很多的癌症患者,当初就是因误判而耽搁了治疗。
人类比较擅长判断假阳性案例。而机器则比较擅长判断难以辨别的案例。
但我们学到的并不是谁在图像分类上比较厉害,那些东西每天都会变。这里我们学到的是,通过结合人类与机器的能力,创造出的合作关系会有超人般的表现,而这就是人性化的人工智能。
我们再举个例子,这方面的进步也是突飞猛进,那就是设计。
假设你是个工程师,想要设计一个新的无人机骨架。
你打开你最爱的软件,电脑绘图辅助工具CAD。输入了外形和材料,然后按下分析表现,它只会跑出一种设计方案。
如果你把这些工具拿给AI使用,它会帮你跑出数千种设计。
如今,人类工程师只要说出想要实现的设计,机器就会得出许多种可能的方案。
现在,作为工程师的工作就是选出一种最符合目标的设计,这是作为人类最擅长的,用的就是人类的判断和专业知识。
在这案例中脱颖而出的设计一点也不刻意,就像是自然而然设计出来的。
现在来想想,如果跟着人性化AI的发展,它会把我们带到哪些意想不到的境界?
我们想要实现哪些方面的强化?认知强化如何?
别再问:“我们能把机器做到多聪明?”
而是要问 “我们的机器能把我们变得多聪明?”
举个例子,记忆。
记忆是人类智能的基础,但人类的记忆力是出名的差。
我们很会说故事,但无法保证细节都是准确的,我们的记忆会随时间衰退。
但如果你能拥有和计算机一样好的记忆力,而且这些记忆与你的人生有关,那会如何呢?
如果你能记得你见过的每一个人,叫得出每一个人的名字,家庭状况的细节,他们最爱的运动,你和他们上次的对话,那会如何呢?
如果你一生都有这样的记忆,你就可以让人工智能去看看你过去,与人们的所有互动,并帮助你反思你的人际关系。
如果我们能让人工智能去阅读所有你阅读过的内容,去听你听过的每首歌,会如何呢?
从最微小的线索,它就能帮助你找回你以前看过或听过的任何东西。
想像一下,这对于建立新连结以及产生新点子的能力会有什么影响。
那么我们的身体呢?
如果我们能记得吃过的每样食物,每颗药物,那会如何?
我们可以根据自己的数据进行研究自己,找出什么会让我们感觉很好并保持健康。
想像一下,这会对治疗过敏及慢性病带来怎样的革命。
我相信,人工智能能够实现个人记忆的强化。我不知道何时或需要哪些机遇,但我认为它一定会到来。
因为人工智能在当今够成功的原因,就是这些唾手可得的综合性数据,以及机器能从这些数据中理解出意义的能力,能够被应用到我们生活中的数据上。
我们现今就已经能够取得那些数据了,因为我们可以直接用手机或上网的方式将我们的生活与数字科技连接。
依我所见,个人的记忆是私人的记忆。我们可以选择是否要回忆或保留哪些记忆,这种安全性绝对是有必要的。
对大部份人来说,增强个人记忆所产生的影响会是可以获得心智上的成长,或是希望可以有更好的社交能力。
但对于数百万受阿兹海默症及痴呆症折磨的人而言,增加记忆能造成的改变就是让那孤独的人生,过上有尊严与外界保持联系的生。
我们现在正处于人工智能繁荣发展的时期当中。
仅仅在过去几年,我们就开始看到人工智能问题的解决方法。而这在过去数十年来一直是无法解决的问题,比如:语音理解、文字理解、图像理解,我们可以选择要如何使用这强大的技术。
我们可以选择用人工智能来做自动化的工作,并与我们竞争。我们还可以选择用人工智能,来做增强化的工作,与我们合作来克服我们的认知限制,并帮助我们去做我们想要做的事,而且做得更好。
随着我们发现新的方式来将智能赋予机器,我们可以把那种智能移转到全世界所有的人工智能助理身上。且不论如何,都要确保每个人都能因此受惠。
这就是为什么每次当机器变更得聪明,我们也会变得更睿智,而这就是人工智能值得推广的原因,谢谢!
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21