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三菱重工宣布收购美国叉车销售服务企业

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如果它有保险或其他财务后果,拒绝技术可能会更难。Nourbakhsh先生说:“医生处于一种他们觉得服从系统的位置。” “简单地说他们仍然会做出决定并不能做到这一点。”

类似的担忧在20世纪80年代出现,当时人工智能领域由“专家系统”主导,旨在引导人类用户通过“决策树”在任何情况下达到正确的答案。事实证明,太难以预测所有使现实世界决策复杂化的不可预见的因素。

但是基于机器学习的最新AI看起来将被广泛采用,并且可能更难以进行二次猜测。由于他们在诸如图像识别等狭窄领域的成功,对这些系统的期望一直在飙升。他们的创作者非常乐意接受炒作。

“我们正在失控的营销部门,”Schank先生说。他特别挑出 ?IBM,认为该公司在谈到Watson时严重过度承诺——这是AI圈子中经常听到的批评。

IBM研究工作的首席运营官达里奥吉尔(Dario Gil)捍卫了近八年前围绕沃森(Watson)发起一项大型计划的决定,他认为当时没有其他科技公司能够在人工智能方面发挥核心作用。但是,他补充说:“我们对一般情况之间的差异不够清楚。 “

评估人工智能系统的质量建议会带来其他挑战,非专家可能不愿意猜测他们不理解的工作机器。

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这不是一个新的困境。30多年前,一台名为Therac-25的放射治疗机的软件故障导致一些患者大量服用过量。Nourbakhsh先生说,技术人员无法识别缺陷,因此机器的使用时间更长。

一些计算机科学专家表示,他们希望人与机器之间能拥有更具创造性的关系。

最先进的机器学习系统中使用的技术,即神经网络,带来了额外的挑战。它们模仿人类大脑如何运作的理论,通过人工神经元层传递数据,直到出现可识别的模式。与传统软件程序中使用的逻辑电路不同,无法跟踪此过程以确定计算机为什么会提出特定答案。这是采用神经网络的一大障碍。

“这是人工智能的奇特讽刺——最好的系统碰巧是今天最不易解释的系统,”Nourbakhsh先生说。

然而,一些专家表示正在取得进展,并且不久之后机器学习系统能够指出导致他们做出特定决定的因素。“这并非不可能——你可以向内看,看看它正在发出什么信号,”赫克先生说。

像许多在该领域工作的人一样,他表达了乐观的态度,即人类和机器一起工作,所取得的成就远远超过任何一个人能够独自完成的任务。但是,在美好的未来到来之前,还是有很多严峻的设计挑战等待人类解决。

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