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AI-从筒仓到生态系统
有时我会反思我们如何到达称为AGI（人工通用情报）的AI的现阶段，AGI由某种程度上相当于人类状况的AI状态定义。该领域的科学家有时将其称为奇点，即AI会比我们自身更快，更大规模地发展的点。当然，这仍然是一种假设状态，其中许多正在证明它是对还是错的过程中-因此，在本文中，我不会去那里。然后，我什至没有触及自由意志，意图，知觉和意识的主题……但是，有趣的是，不依赖于乌托邦或反乌托邦叙事而反思，围绕着许多著作，研究和观点，乌托邦或反乌托邦叙事如何演变。 AI看起来像今天。
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通常认为演化是在非常大的时间范围内进行的，这意味着数百万或数十亿年。从最狭义的意义上讲，人工智能只有数百年的历史。我指的是，在阅读《经济学人》最近的一篇文章时，他提到两个机器人手臂（后面有一些AI）组装宜家椅子在20分钟内成功完成的事情，其初始条件可能与我们在5中可能做的事情相同。经过漫长的适应过程，我们作为人类已经经历了无数代，已经融入了全球生态系统（主要局限于地球），因此适应速度非常缓慢，但同时又非常深刻。公平地说，人工智能从来没有得到过这样的曝光。另一方面，人工智能能够熟练使用国际象棋，并在不到100年的时间里击败了人类大师。当然，游戏是一种非常人为的构造，我们人类也只掌握了数百年（大多数人类甚至从未这样做过），因此可以想象，需要非常集中的精力（无需吃饭，放松，填写税表或抚养孩子）在这个特定领域，人工智能在某些时候击败了我们。令人印象深刻，但绝不是灾难性的。我们也不要忘记，当今的AI并没有被迫在任何生态系统中生存，因此它们缺乏我们人类（或整个生命）所具有的关键意图，即不惜一切代价生存（甚至死亡）的意愿。人工智能在完成时会关闭，并在认为必要时恢复，但除此之外，它们还可以轻松一些。因此，到目前为止，AI的发展是通过各种有监督或无监督学习的技术，通过或多或少的复杂算法来解决特殊问题，或多或少的计算和或多或少的数据。尤其是后两者，计算和数据的发展速度非常快，以至于简单的环境允许广泛的社区尝试AI，从而获得了令人印象深刻的结果。那肯定是进化。
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然而，我们现在也开始看到的是促使我写这篇文章的东西，即AI在一个环境中融合在一起的几个方面。文章在“影响汽车行业的人工智能的五种方式”中得到了解决。它提到了无人驾驶汽车，物联网，风险识别和情感检测，机器学习和辅助驾驶以及机器人与缺陷检测这五种方式。甚至可以添加（可能在IoT范围内）Apple Carplay之类的服务，这些服务与他们的推荐系统一起找到了通向汽车的道路。汽车领域当然是一个非常诱人的主题，它是一个非常密集的生态系统，人类可以在其中与环境进行实时交互，并且已经装有许多电子设备来执行各种任务。令人鼓舞的是，看到AI在相同的环境中开始与AI相遇。为了使它真正成为进化的一步，必须将这些AI岛融合在一起，否则它们将仍然是孤岛。发展需要联系。这将是要解决的主要挑战之一。现在，我们使用不同的算法使用不同的数据集训练了不同的功能。在运行期间，它们将使用不同的输入和输出。它们实际上是盒子中的不同AI，它们在做自己的事情，彼此之间彼此幸福而无知。即使它们是实时地从同一现实中获取数据，也不是相同的数据。如果汽车生态系统中的所有AI都能够以某种方式进行联网和通信，那将是一项重大突破。为此，必须克服许多挑战。首先，将存在如何互连不同AI系统的技术挑战。我们的目标是什么？我们是否要将它们作为独立的代理进行连接或将它们发展为单个代理（距离AGI更近一步）？那么将它们互连的框架是什么？
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作为独立的代理人，我们可能希望他们在某个时候能够互相发现并做自己的事情，只是让他们互相观察并进行交流。作为一个集成系统，我们可能需要找到通过API公开功能和数据以允许它们进行通信（过时的）的方法（这些只是挑战的一些技术方面）。然后涉及经济利益。汽车领域是一个非常有利可图的领域，许多第三方提供商争夺席位。他们将在多大程度上愿意采用竞争模式？或者他们会在某种程度上掩盖其知识产权以抑制一般创新？随之而来的是与隐私和安全性及其法律含义相关的挑战。可以肯定的是，在目前的AI状态下，今天已经是一个非常艰巨的话题 但是想像一下，这将如何在互连的系统中发生变化-谁来承担那里的法律责任？AI本身？管理机构？方向盘上的人？
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有挑战的地方也有机会。对于消费者而言，至少在例如购买汽车时有机会被教育到提出正确问题的程度。在“消耗品”级别上提出这些问题。不是技术问题，而是有关责任，限制，期望的问题。当局的敏化可能是实现这一目标的好工具。对于企业来说，有很大的机会聚在一起做两件事。一种是在标准化方面走到一起。另一个是就法律，隐私和安全等共同主题开展合作。总是有进步，要有共同的挑战。对于研究而言，这是一个很好的机会，可以深入分享并使社区能够复制和进一步发展。那里，已经取得了长足的进步，值得一提的项目是github。许多顶尖研究人员在线发表其同行评审论文以及代码和数据集以支持结果。仅在20年前尝试。现在，得益于现在基于Python，Jupyter，Tensorflow，Theano，Keras等的通用环境，任何研究人员都可以深入研究并复制论文的结果，甚至更好地使用超参数和模型来进一步开发结果。这简直太神奇了。这将我带到了最终的受益者：业余爱好者。业余爱好者经历了正面和负面的欣赏和评估浪潮。一方面，他们被视为热情的爱好者（例如，业余无线电爱好者-一种正在消失的艺术）；另一方面，他们被视为非专业人士（因此相关性较低）。
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但是我相信，由于AI基本上是一个软件业务，可以广泛使用笔记本电脑和Internet访问任何人，因此这里的业余爱好者将获得很高的评价，并将为AI贡献大量时间。在这个相互连接的岛屿的特定领域中，业余爱好者具有很大的优势：完全独立，可以自由选择他们的项目，不受财务目标或要求的束缚以确保获得下一个研究资助。然后，将其作为对更大的业余爱好者和DYI社区的呼唤，让他们潜入并开始打破孤岛，以更好地推动AI的发展。
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关键词：生态系统 Internet Intern python Tensor