【儀表網(wǎng) 儀表下游】人工智能 (AI) 是一項(xiàng)新興技術(shù)，自從它誕生之日起便廣受關(guān)注，從上世紀(jì)七八十年代以來，就被譽(yù)為是具有與空間技術(shù)和能源技術(shù)同等地位的世界三大尖端技術(shù)之一。近年來，隨著AI技術(shù)的不斷突破和普及，AI安防企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)，如我們所熟知的商湯，曠視，依圖和云從等。現(xiàn)今，AI不僅是流行文化中的常用術(shù)語，同時(shí)也成為了安防行業(yè)的流行語。
 

　　然而，由于人類的認(rèn)知偏見，我們往往會(huì)對(duì)AI產(chǎn)生誤解。隨著AI逐漸融入到我們的日常生活中，其產(chǎn)生的影響也變得越來越大，而我們對(duì)它的誤解也變得越來越深了。于是我們會(huì)常常反思，流行文化中對(duì)人工智能的描述如何影響現(xiàn)實(shí)世界中對(duì)人工智能的理解？作為一個(gè)流行詞，營(yíng)銷炒作在什么時(shí)候會(huì)混淆我們對(duì)現(xiàn)實(shí)的理解？在本文中，我們將探討一些關(guān)于AI的常見誤解，提供一些思考與見解，使AI與我們一起走向更美好的未來。
 

　　誤解一：人工智能可以像人類一樣思考或行動(dòng)
 

　　說起人工智能，那么我們不得不提高一個(gè)人，他就是阿蘭·圖靈。1946年10月，圖靈發(fā)表了一篇名為“計(jì)算機(jī)能思考嗎？”的論文，論文中圖靈首先提出“機(jī)器思維”的概念，他逐條反駁“機(jī)器不能像人那樣思維”的說法，并首次提出了“圖靈測(cè)試”的概念。圖靈提出“圖靈測(cè)試”的當(dāng)時(shí)，世界上有能力參與測(cè)試的計(jì)算機(jī)僅有幾臺(tái)，圖靈卻大膽預(yù)言，認(rèn)為到20世紀(jì)末，一定會(huì)有計(jì)算機(jī)通過“圖靈測(cè)試”，“人工智能”早晚有一天能與人類智能并駕齊驅(qū)，并能為人類認(rèn)可。
 

　　真正的人工智能代表著一個(gè)功能齊全的人工大腦，可以推理、進(jìn)化、自我學(xué)習(xí)并做出類似人類的決定。圖靈曾經(jīng)討論制作一臺(tái)會(huì)下象棋的計(jì)算機(jī)的可能性，然而圖靈沒有打算利用強(qiáng)大的處理能力來計(jì)算出每一步棋可能的走法，他關(guān)注的焦點(diǎn)是能否讓機(jī)器通過不斷重復(fù)的練習(xí)“學(xué)會(huì)”如何下象棋。換句話說，機(jī)器也許可以嘗試不同的開局走法，然后從每次的勝利或失敗中完善自己的策略。然而這情況似乎只能出現(xiàn)在科幻小說中，離我們太過遙遠(yuǎn)，至少以我們目前的科技水平是無法達(dá)到的。雖然機(jī)器能夠模仿特定任務(wù)的行為，但它們無法像人類一樣思考或行動(dòng)。在物理安全行業(yè)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能的子集可以幫助組織篩選數(shù)據(jù)并處理現(xiàn)實(shí)世界的解決方案，例如面部識(shí)別或人數(shù)統(tǒng)計(jì)。智能自動(dòng)化可以通過使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)并基于該數(shù)據(jù)自動(dòng)分析來進(jìn)一步幫助組織，最終有助于改進(jìn)運(yùn)營(yíng)和工作流程，并減少冗余響應(yīng)。但是這兩種技術(shù)都不是“智能”的，因?yàn)樗鼈儾荒芟袢祟愐粯铀伎蓟蛐袆?dòng)。
 

　　誤解二：人工智能可以輕易解決所有問題，且不會(huì)犯任何錯(cuò)誤
 

　　AI 是一個(gè)很棒的工具，但它也需要許多組件來解決用例——最具挑戰(zhàn)性的組件之一是用于學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的解決方案需要大量的相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這是一個(gè)復(fù)雜的解決方案，需要執(zhí)行許多步驟才能將該信息集成到?jīng)Q策過程中，可見人工智能并不能簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單就能解決所有問題。在安全領(lǐng)域應(yīng)用中利用人工智能是一個(gè)很好的機(jī)會(huì)，業(yè)界可以在市場(chǎng)教育方面共同努力，以避免這種誤解。
 

　　雖然人工智能是非常智能的，但是人工智能也是由程序組成的，如果是某方面引起的故障的話，那么人工智能可能會(huì)產(chǎn)生自相矛盾的邏輯，而無法真正“思考”的人工智能顯然處理不了這種自相矛盾的邏輯推理，因而在處理問題時(shí)就會(huì)顯得非常愚蠢。而科學(xué)家們認(rèn)為人工智能將很大程度上依賴其程序鎖定。他們不相信人工智能不會(huì)犯錯(cuò)誤，或者反過來他們沒有聰明到可以理解我們希望他們能做什么。人工智能就是一個(gè)在方方面面都比人腦要更為聰明的智慧載體。在未來人工智能將會(huì)完全知道我們?cè)O(shè)計(jì)他們來做什么?？茖W(xué)家相信人工智能將只會(huì)做其程序編寫的任務(wù)，但如果它足夠聰明的話，它會(huì)最終理解法律的精髓和人文的意義。
 

　　誤解三：人工智能就是一切，甚至可以為之犧牲隱私和個(gè)人自由
 

　　現(xiàn)在有一個(gè)普遍誤解是，人工智能等于老大哥，必須犧牲隱私和個(gè)人自由。當(dāng)如此多的流行文化和電視都關(guān)注“機(jī)器的崛起”時(shí)，這是可以理解的，就像在終結(jié)者中一樣。當(dāng)然，我們知道這個(gè)級(jí)別的真正“人工智能”尚不存在，我們只是在談?wù)摍C(jī)器學(xué)習(xí)和該技術(shù)的衍生產(chǎn)品。
 

　　我們知道，機(jī)器學(xué)習(xí)需要使用大量數(shù)據(jù)。但人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的有效性并不需要以犧牲用戶隱私為代價(jià)，收集要授權(quán)，使用有界限，存儲(chǔ)應(yīng)保護(hù)，這是人工智能時(shí)代兼顧高度智能化與隱私安全的重要原則，是我們的首要關(guān)注點(diǎn)，也是基本的價(jià)值觀。安全行業(yè)必須更好地教育客戶和潛在客戶，同時(shí)闡明基于人工智能的分析對(duì)他們收集的數(shù)據(jù)的作用。我們必須強(qiáng)調(diào)這樣一個(gè)事實(shí)，即 99.9% 的收集數(shù)據(jù)是完全匿名的。機(jī)器學(xué)習(xí)沒有做人類團(tuán)隊(duì)做不到的事情，它只是以指數(shù)級(jí)的方式更高效地完成它。隨著我們超越安全用例，基于人工智能的技術(shù)有望改變我們的行業(yè)，
 

　　誤解四：人工智能可以取代人類
 

　　這是一個(gè)細(xì)思極恐的事情，其實(shí)人工智能有能力自動(dòng)完成人類工作的能力與它取代人類是兩回事，雖然技術(shù)的進(jìn)步和未來的失業(yè)往往是密不可分的。思考人工智能在未來可能扮演的角色無可厚非，但是我們更應(yīng)該關(guān)注的是后面幾十年的問題。人工智能主要完成的還是大規(guī)模自動(dòng)化的工作。毫無疑問，人工智能將徹底接管包括從工廠做工到上層的白領(lǐng)工作在內(nèi)的許多現(xiàn)有的工作崗位。有專家預(yù)測(cè)，在美國(guó)有一半的工作崗位可能在不久的將來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。但這并不意味著我們不能適應(yīng)這種巨變。人和機(jī)器共同協(xié)作可以增加業(yè)務(wù)量，保持質(zhì)量，減少重要的業(yè)務(wù)流程的單位成本。這就消除了人工智能是機(jī)器代替人類的誤解。事實(shí)是，人工智能是關(guān)于機(jī)器增強(qiáng)人類的能力。
 

　　誤解五：人工智會(huì)毀滅人類
 

　　其實(shí)這種想法不是很牢靠的，這是因?yàn)楝F(xiàn)在還沒有證據(jù)保證人工智能會(huì)毀滅我們，或者我們將來一定沒有辦法來控制它。人工智能不討厭你，也不喜歡你，但你是由可以用做別的東西的原子組成的。當(dāng)人工智能如果有自己的意識(shí)，它會(huì)有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)以確保自己不被中斷或干擾，包括被關(guān)閉，或其目標(biāo)被改變，因?yàn)檫@樣這些目標(biāo)將無法實(shí)現(xiàn)。但萬事無絕對(duì)，也沒有人可以肯定人工智能會(huì)采取何種形式，以及它如何可能危及人類。人工智能實(shí)際上可以用于控制、調(diào)節(jié)和監(jiān)控其他人工智能?；蛘?，它可能被灌輸人類價(jià)值，以及強(qiáng)制要求友好對(duì)待人類。
 

　　人工智能 (AI) 的概念在科幻小說世界和安全事實(shí)世界中都很常見。但是，這個(gè)術(shù)語被賦予的奇特的光環(huán)往往掩蓋或顛覆對(duì)現(xiàn)實(shí)世界特征的理解。AI 聽起來很有未來感，而且安防行業(yè)一直都在變得越來越具有未來感，但也有其局限性。只有將人工智能的虛構(gòu)方面與安全行業(yè)中的現(xiàn)實(shí)區(qū)分開，我們才能更好的理解人工智能。