流行文化中的“人工智能”一词经常让人联想到反乌托邦形象，例如 1968 年电影“2001：太空漫游”中的感知计算机 Hal 9000，该计算机为自我保护而杀人；或者詹姆斯卡梅隆导演的“终结者”中带有金属内骨骼的机器人刺客。近年来，我们对 AI 潜力的迷恋变得更加星光熠熠，如 2013 年科幻剧《她》中的主角爱上了虚拟助手。
实际上，人工智能 (AI) 技术正在迅速渗透到我们生活的方方面面。从亚马逊的语音激活 Alexa 到帮助经理制作职位发布的写作技术，人工智能在我们的心中、家庭和工作场所中。而且它只会成为我们生活中更重要的一部分：专家称人工智能的兴起是第四次工业革命背后的驱动力。
最近的一个下午，在西雅图大学区的 NVIDIA 机器人研究实验室，研究人员使用模拟厨房来测试机器人执行简单任务（例如抓取物体）的能力。一个 5 英尺 7 英寸高的白色机器人，基本上是一个细长的手臂，上面有一个通常在街机自动售货机中发现的那种爪子，它的两个 Segway 轮子在厨房里滑行。
根据坐在附近计算机旁的研究科学家的命令，机器人抓起柜台上的一个 Cheez-It 盒子，伸出四肢轻轻地将零食放入柜子中。
“具有欺骗性的是，厨房里对我们来说很简单的东西对机器人来说却是一个挑战，”华盛顿大学计算机科学与工程教授迪特福克斯说，他也是该实验室机器人研究的高级主任。这家总部位于硅谷的科技公司去年秋天开设了机器人实验室，以利用华盛顿大学在西雅图发挥核心作用的领域的人才。
尽管如此，围绕人工智能技术能力的偏执仍然存在。当我们最近询问读者他们想了解哪些关于 AI 的信息时，许多人关注的是负面的。我们收到了诸如“我们怎么知道什么时候无法控制？”之类的问题。“制造、生产和分销什么时候会违法，因为这对人类来说是一种明显的危险？” 其他人对人工智能可能取代工人表示担忧。东北大学和盖洛普最近的一项调查反映了这种担忧，该调查发现71% 的美国人担心人工智能的激增会导致失业多于获得。
我们来这里是为了消除困惑，并强调人工智能技术的优缺点。在接下来的几个月里，《西雅图时报》将通过研究人工智能时代对技术的监管、隐私问题和不断变化的劳动力格局来探索人工智能的社会和经济影响。这篇文章将解释您将听到的一些术语，并查看我们周围的 AI 示例。
但首先，让我们回顾一下基础知识。
大约 100 年前，机器人在捷克戏剧 RUR 中进入了文化想象，其中人造人消灭了人类。几十年后，人工智能的一个开创性时刻出现了，当时英国数学家艾伦·图灵在他 1950 年的论文《计算机与智能》中提出了第一个测量计算机智能的测试。
图灵测试通过一项涉及一名人和一名机器受访者的测试来分析机器是否已经发展出类似人类的意识水平，而一名人类评委被安排在另一个房间里，他会向两名参赛者提问五分钟。如果法官在超过 30% 的情况下将机器误认为是人类，则确定该计算机具有人工智能——许多研究人员认为这项测试尚未通过。
计算机科学家约翰麦卡锡在 1956 年创造了“人工智能”一词，后来将其描述为“制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程”。从那以后的几十年里，人工智能不断达到新的里程碑。
1997 年，IBM 的深蓝计算机首次在六局国际象棋比赛中击败了职业棋手，展示了计算机的计算能力。研究人员表示，今年 7 月，Facebook 和卡内基梅隆大学宣布他们创建了一个名为 Pluribus 的人工智能程序，该程序在流行的扑克游戏德州扑克中击败了五名顶级玩家，这表明人工智能已经达到了超越人类的战略推理水平。卡内基梅隆大学计算机科学教授 Tuomas Sandholm 表示，Pluribus 背后的研究可以应用于现实世界的场景，包括优化投资银行的策略。
常用术语
随着人工智能变得越来越普遍，你会听到很多新术语，例如深度学习、深度伪造、算法和自然语言处理。这是其中一些概念的指南，以及您如何在不知不觉中与它们交叉路径。
算法
算法是数学公式，相当于一组处理指令——类似于食谱——旨在解决特定问题。在某些 AI 系统中，算法旨在让程序自行学习。例如，如果机器人按照配方将面粉、鸡蛋和牛奶混合在一起，然后将这些原料放入预热的烤箱中烘烤蛋糕，它可能会通过多次尝试（数据集）了解到过多的面粉会做出蛋糕干燥的。
机器学习
有没有想过 Netflix 是如何在数千部影片中推荐几部符合您口味的电视节目的？或者您一直在关注的 Wayfair 地毯广告是如何在您的 Facebook 提要中弹出的？这不是魔法，它是一种称为机器学习的分析系统，可以在大量数据中找到模式。Facebook 等平台通过收集用户信息（包括他们的浏览历史、年龄和在线购买习惯）来进行推荐，以推断未来的选择或偏好。
机器学习有三种形式：监督学习、无监督学习和强化学习。人工智能的大多数实际应用都存在于监督学习中，当工作人员对输入软件的图像进行注释时，就会使用监督学习。例如，通过使用算法和作为技术训练数据的房间图像标签，自主吸尘器被教导如何在不撞到物体的情况下进行清洁。
当人们在线购买床垫时，客户的信息会被汇集到一个大型数据库中，并且无监督学习会发现模式来预测未来的购买习惯。例如，根据购买床垫的其他顾客的行为，该算法可以确定该人接下来可能会购买床架。无监督学习是指系统在没有特定目标的情况下进行钓鱼探险以寻找信息中的潜在模式。
人工智能机器人 Pluribus 通过强化学习在德州扑克中击败了五名顶级扑克玩家——它通过学习哪些赌注可能赢得更多钱来改进其结果，然后分析其手牌以确定替代方案是否会产生更好的结果。在强化学习中，系统通过反复试验来自学。
深度学习
正如人脑通过知识和经验学会识别各种人一样，自动驾驶汽车也可以通过称为深度学习的人工智能子集来训练识别道路上的行人和物体。依靠多层算法来筛选和处理大量数据，深度学习利用称为“神经网络”的计算模型网络，旨在模仿人类大脑。汽车的驾驶经验越多，就越有可能识别出各种颜色、形状和大小的人。当 Facebook 在上传到其平台的图像上建议名称标签时，这种类型的深度学习也在起作用。称为面部识别的技术通过测量面部特征之间的距离来分析人的面部，并使用算法来找到匹配项。
自然语言处理
您是否想知道 Siri 是如何理解您需要前往 Sammy 家而不是三明治店的路线的？或者，当您未接电话时，如何将语音邮件的副本发送到您的电子邮件收件箱？感谢自然语言处理(NLP)。NLP 技术使用机器学习算法标记词性和单词之间的关系来分析文本和音频中的含义。 Gmail 的 Smart Compose 功能于去年推出，通过向用户提供完成电子邮件正文中的句子的建议，使 NLP 更进了一步。
Deepfake 技术
AI 的另一个新应用 deepfake 技术使用深度学习模型来处理照片和视频，以创建人们在做或说他们从未做过的事情的逼真图像，有时是出于邪恶的原因。
地区是人工智能中心
亚马逊和微软两大科技巨头的存在使普吉特海湾地区成为名副其实的人工智能中心。将这些与华盛顿大学结合起来，“我们拥有大量真正有才华的科学家和工程师，他们已经成长为西雅图的家，”负责微软人工智能工具开发的埃里克博伊德说。
微软的人工智能云计算服务 Azure AI 让开发人员和数据科学家能够轻松地将翻译和图像识别等功能添加到他们的项目中。对于办公室工作人员，Microsoft 365中的 AI 工具提供了在 Word、PowerPoint 和 Excel 中完成项目的建议。翻译和转录服务 Translator 中的人工智能语音识别工具也用于讲座，为失聪或有听力障碍的学生在屏幕上提供字幕。
马逊改变零售业的一种方式是通过其在 Amazon Go 上的免结账购物。Amazon Go 使用计算机视觉、多个传感器和深度学习（与自动驾驶汽车中的技术相同）来自动检测客户何时从货架上拿走物品并走出商店。亚马逊应用程序上的一项名为 StyleSnap 的人工智能功能允许购物者通过上传他们欣赏的风格的照片或屏幕截图来定制他们的衣橱。StyleSnap 选项使用计算机视觉和深度学习对衣服进行分类，并为网站上找到的符合购物者所需外观的类似商品提供推荐。
与此同时，亚马逊虚拟助手 Alexa 使用自然语言处理和机器学习算法来完成 90,000 多项任务，例如听音乐、打电话给朋友和家人、预订酒店房间和控制电灯开关。
“几十年来，我们一直在使用机器学习等先进技术，但我们仅处于了解可能性以及发明如何通过帮助解决我们每天都面临的大（小）问题来改善生活的开始阶段， ”亚马逊核心 AI 团队副总裁 Pat Bajari 在一封电子邮件中说。
还害怕吗？
与此同时，人工智能技术正在改变全球零售、汽车和酒店业。自动登记入住和机器人在酒店中变得越来越普遍，沃尔玛等零售店推出了自动地板清洁器和智能传送带，以跟上克罗格和 Whole Foods 等竞争对手的步伐。
出于对工作保障的担忧，全国各地的酒店工作人员已经制定了合同语言，授予员工在技术部署方面的发言权。近几个月来，在洛杉矶港决定部署自动驾驶汽车后，码头工人抗议并发起请愿，以阻止预计的失业。
一些人工智能专家认为，期望所有体力劳动者都成为数据分析师是不现实的。总部位于西雅图的艾伦人工智能研究所首席执行官奥伦·埃齐奥尼 (Oren Etzioni) 表示，社会应该将缺乏高等教育的人引导到能够利用人类独特的同情心的工作。作为为因人工智能和自动化进步而流离失所的人们寻找新职业的一步，埃齐奥尼建议增加看护人员的工资，并制定政府计划来培训新一代看护人员。
关于技术是否会在未来几年内引入新的工作来抵消人工智能造成的工作岗位流失的预测无处不在。根据牛津经济研究院最近的一份报告，制造业将受到最严重的打击，该报告发现到 2030 年将失去 2000 万个制造业工作岗位。更积极的是， 世界经济论坛 2018 年的一份报告——一个由世界 1000 名顶尖企业组成的非营利组织公司——预测虽然自动化将取代 7500 万个工作岗位，但如果工人接受持续的再培训，它将在未来三年内为所有行业创造 1.33 亿个新职位。
人工智能的未来在哪里？
对某些形式的人工智能技术的应用已经出现了强烈反对。 近几个月来，在有报道称面部识别技术可能被滥用后，几个城市和州已经禁止或考虑暂停使用面部识别技术。例如，最近 《华盛顿邮报》的一项调查显示，移民和海关执法局和联邦调查局的特工在未经他们同意的情况下使用该软件扫描了数百万美国人的驾照，以追踪无证移民并识别嫌疑人。
越来越多的人工智能专家和政治家一致认为，人工智能的进步已经超过了政府监管。微软等科技公司以及亚马逊紧随其后，敦促国会发布关于面部识别技术使用的联邦指导方针。
与此同时，一些政客寻求扩大政府对人工智能的支持。美国参议员 Martin Heinrich (DN.M.)、Rob Portman (R-Ohio) 和 Brian Schatz (D-Hawaii) 在 5 月提出立法，为未来 10 年的人工智能发展提供资金。支持者表示，两党合作的《人工智能倡议法案》 旨在培养人工智能劳动力，并为私人、政府和学术机构部署对道德负责的人工智能工具。
尽管下一站仍然未知，但人工智能列车不会很快停止。正如世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯·施瓦布 (Klaus Schwab) 恰当地总结了第四次工业革命，“从未有过比以往任何时候都更有希望或更大的危险。”
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