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1. 今天的人工智能
1.1. 1956年是人工智能发展史上的开创性年份
1.1.1. 约翰·麦卡锡组织了一场关于人工智能的会议——达特茅斯夏季研讨会
1.2. 2003年牛津大学哲学系教授尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）描述的各种思想实验，让一切人类和物质沦为生产更多回形针的工具
1.3. 人工智能的一个通俗化定义是：模仿人类认知和身体机能的先进技术
1.3.1. 从最广义上说，人工智能是机器进行学习、推理、规划和感知的能力，这些也是我们所认为的人类认知的主要特征
1.4. 人工智能系统不仅可以处理数据，还能从中学习，并在这个过程中变得更加聪明
1.5. 在图像识别、自然语言处理等领域，人工智能的准确率已经从爬行的水平提升到了冲刺的水平
1.5.1. 人工智能还可以快速、准确地翻译外语，并且译文越来越流畅自然
1.5.2. 2017年初，最先进的算法已经可以处理一段几分钟的语音，然后合成一段以假乱真的人工语音
1.5.3. 不断学习、改进和优化的机器的表现已经超过了人类，例如通过照片判断皮肤癌、识别唇语等
1.5.4. 在不久的将来，完美的视频处理技术也将出现
1.6. 人工智能已经深深扎根于我们的日常生活中，尽管我们少有察觉
1.6.1. 先进的学习算法已经大量运用于许多决定我们行为的基本活动中，从脸书的新闻推送到谷歌的搜索结果，从手机上的导航系统到亚马逊的商品推荐等
1.6.2. 谷歌通过运用DeepMind（深度思考）的深度学习技术，将其庞大数据中心的冷却成本削减了40%
1.6.2.1. 如果这些技术能够与大型工业系统合作，形成规模效应，“将在改善全球环境、降低成本方面具有巨大潜力”
1.7. 我们曾经认为它们是人工智能，但现在认为它们只不过是简单的数据处理，而不是“智能”本身
1.7.1. 当机器开发出通用人工智能时，当机器像人类一样在各方面展现出智能，并且替代人类的工作，不断自我改进代码时，这些进步就会停止改变
1.7.2. 通用人工智能实现的可能性和它会带来些什么，既让人着迷，又让人害怕
1.8. 在特定的应用领域中，人们运用夺人眼球的技术创新已经越来越频繁
1.8.1. 即使当今世界最先进的人工智能也与科幻故事中的机器人霸主相去甚远
1.8.2. 呼叫中心的语音识别技术可以通过将客户连接至具有类似性格类型的接线员来改善服务
1.8.3. 创业公司和大型电子商务集团正在利用机器学习来分析用户的游戏行为、所在地点、购买行为、消费模式和社交互动等数据，实现差异化定价
1.8.4. 亚马逊利用深度学习将具有同样消费习惯的客户聚集起来，交叉销售产品
1.8.5. “飞行汽车”自动驾驶飞机的试点项目即将在迪拜（由中国的亿航智能）和达拉斯（由美国的优步公司）开展
1.8.6. 普通的地面自动驾驶汽车，也可以通过清除易犯错的人类司机让道路变得更安全
2. 什么才是人工智能
2.1. 从传统的知识百科、问题解决方案，到如今前沿的机器学习、感知和机器人创新
2.1.1. 人工智能已经普遍存在于我们的设备中和生活中
2.2. 所有不同类型的人工智能技术都有一个共同的目标
2.2.1. 获取数据，处理数据，从数据中学习
2.3. 数据的爆炸式增长使得人工智能的技术突破越来越大
2.3.1. 海量的数据喷涌而来，它们来自数十亿部智能手机、数以百万计的汽车、卫星、集装箱、玩具娃娃、电表、冰箱、牙刷甚至厕所
2.3.2. 理论上，任何能放入微芯片的东西都可以成为新的数据来源
2.3.3. 所有这些数据都可以被输入机器，用来训练机器学习算法，包括深度网络
2.4. 深度网络使用分层的数据结构，目前实现了机器学习领域的一些强大应用
2.5. 另一种机器学习方法叫作强化学习，它基于大量原始数据，通过不断试错来确认或否定其现有假设，完全依靠自己学会完成一项任务
2.6. 谷歌公司将谷歌大脑的深度学习模型运用于外语翻译上
2.6.1. 几乎一夜间，相比于前一代已经做了10年的谷歌翻译系统，它的性能产生了质的飞跃
2.6.2. 在用BLEU方法（一种自动评估机器翻译的方法）对翻译结果进行评判时，英法互译的最高得分是20多分
2.6.2.1. 新人工智能系统的得分比旧版高了整整7分
2.6.2.2. 在这一级别上，即使2分的提升也是非常了不起的
2.7. 不是只有中低技能的任务可能会被人工智能替代
2.7.1. 自动驾驶汽车可能会威胁或大幅改变220万~310万个全职岗位或兼职工作，这还不包括运输行业的变化对卡车休息站、仓储及其他附属行业造成的连锁反应
2.7.2. 机器可能会让法学院新毕业的学生变得一文不值
2.7.3. 10年后，当律师事务所使用更可靠、更能干的人工智能系统来做研究时，一位新律师的入门级工作将会变成什么呢？
2.7.4. 可以肯定的是，在短期内，常规的中低收入工作将最容易被人工智能取代，但白领工作也是许多机器瞄准的目标
2.7.5. 不管机器如何取代人类劳动，它们的影响将会给大多数职业带来类似的问题
2.8. 4个主要领域将出现就业岗位增长
2.8.1. 那些与人工智能系统打交道的人
2.8.1.1. 根据人工智能的建议调整治疗计划的医生
2.8.2. 帮助开发新机器的专业人员
2.8.2.1. 计算社会学家或认知神经科学家
2.8.3. 监督现有系统的人
2.8.3.1. 通过监控系统确保安全，并对伦理冲突进行裁决的人
2.8.4. 一群“促进人工智能社会转型”的新型工人
2.8.4.1. 为一个自动化的世界重新设计实体基础设施的新一代土木工程师
3. 混乱的人类，有序的机器
3.1. 人工智能开发人员的官方观点是，人工智能将增强人类的能力、直觉和情感
3.2. 技术开发团队几乎总是首先关注技术，人类与机器的互动是被放在第二位的
3.3. 正在开发构建人工智能的核心计算机技术的研发人员主要是一些男孩子，而且大部分是白人，他们更愿意与计算机交谈，而不是与人类交谈
3.3.1. 他们中的很多人认为，广义的人工智能可以让我们不用再担心政治和社会这些乱七八糟的东西了
3.3.2. 机器会帮我们解决所有的问题，但他们低估了困难
3.3.3. 人工智能已经不仅仅是一个计算机科学方面的问题了
3.4. 科技极客们想要摆脱人为因素，因为他们觉得人类会把事情搞得一团糟
3.4.1. 公平地说，他们的行为反映出一种下意识的反社会倾向，但是基于合理的动机
3.4.2. 仅仅代表了人工智能解决方案对复杂问题的一阶效应
3.4.3. 科技极客们很少考虑这些机器产生的大量二阶和三阶效应，而这些效应需要人们开展开放、包容和跨学科的讨论
3.5. 西方科学家开发的机器可能会包含对其他社会造成不必要伤害的偏见
3.6. 在中国开发的强大系统可能无法反映美国公民想要的隐私保护和自由程度
3.7. 各种社会和文化健康实践隐藏在各个社会群体的互动之中，智能机器将在何种程度上如何整合这些实践，尤其是当这些实践还未被写入数据之中？
3.8. 即使人们目前还没有创造出一种能够包容混乱的人工智能，但正是这种混乱让我们的人性显得既珍贵又不稳定
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