在过去的一年中，我们看到了人工智能所提供的令人兴奋的发展。2013年，人工智能开始主导简单的Atari游戏。快进六年到今天，我们看到它在类似星际争霸等实时策略游戏中占主导地位。Google创建的字母深态公司能够在专业水平今年一月，继续实现大师级到十月。在不到一年的时间内取得的进步真是太神奇了！

Openai，一个致力于开发人工通用情报（AGI）的组织设法训练计算机代理人玩捉迷藏，如果您查看YouTube视频，您会惊讶于他们可能提出的策略，例如使用块来封锁自己。

人工智能界的其他领域也引起了人们的注意。我将在下面讨论它们，以帮助读者了解它们是什么。

人工通用情报很快？

在与社区或公众的任何讨论中，我会问很多一个问题，“我们会很快拥有类似人类的情报吗？”

近年来，我一直在研究AGI，并关注了有关人工智能的媒体报道。绘制的愿景似乎是，我们将能够尽快发展出类似人类的智慧，而我们的人类将在不久的将来失业。我的简短答案是，我认为我们不会尽快发展AGI。我的猜测是，我（不幸的是）我将无法在我的一生中看到它，即未来40年。在进入AGI之前，仍然需要首先开发许多领域。例如，知识代表和抽象仍在开发中，尚未集成到我们建立的当前“智能”中。

科学家能够实现的当前人工智能水平称为“人造狭窄的智能”或ANI。ANI非常擅长执行单个定义的任务，这意味着越来越多的此类任务可以并且将是自动化的。

让我以一个例子说明ANI和AGI之间的区别。拥有ANI的经纪人只能在厨房和没有其他厨房里煮咖啡。但是，拥有AGI的经纪人不仅可以在厨房A中很好地做咖啡，而且还可以从其他厨房中的任何其他厨房中煮咖啡。

有兴趣的读者可以阅读我以前的博客文章有关不同定义的文章这里。

在工作方面，读者不必担心，因为我们的工作通常包括许多任务，而且无聊的任务通常有机会自动化。这意味着我们可以期待具有更高的增值（通常更有趣）的任务/项目。希望更好的生产力可以转化为更好的付款！

人工智能道德和解释性

随着AI在我们的业务流程中的扩散并将更多的决策能力移至AI，我们开始看到AI对消费者和客户产生更大的影响和更大的影响。考虑到这一点，企业必须开始思考他们对AI的使用如何对客户产生积极和不利的影响。客户，尤其是更不满的客户，将开始询问有关如何做出影响他们的决定的更多问题。因此，业务组织需要了解如何在其部署的机器学习模型中做出决策，以便能够提供解释。鉴于在数据收集，模型培训和验证阶段等期间，偏见可以渗入模型培训过程的许多方面，这是非常具有挑战性的。

此外，大多数使用的机器学习模型，例如深度学习和支持向量机，不是为了以完全透明的方式展示其内部运作。例如，大多数讲师/讲师倾向于将神经网络称为黑匣子，以避免解释其背后的数学的乏味。即使了解数学，神经网络也不足够透明，无法揭示他们如何做出决定。

随着公众对AI的教育程度更高，关于如何做出决策的问题将迅速而激怒。为了避免PR灾难或对品牌声誉的损害，企业应开始研究数据和机器学习在其过程中的使用，了解其影响并避免其数据和机器学习过程中的任何可预见的偏见。

数据隐私与安全

许多企业已经跳入数据潮流。收集大量数据以开发AI模型，保持隐私和安全性将变得更加复杂，同时也是无法避免的挑战。好消息是，通过限制不同各方之间的数据交换，同时仍然能够训练可靠的机器学习模型，包括差异隐私，，，，联合学习等等。公司可以开始研究这些技术，以克服其数据隐私和安全挑战。这些技术通常会在机器学习和密码学领域的研究中借鉴。具有良好多学科技能的人才将有助于更好地利用这些技术的力量。

人才发展

当谈到人工智能的研究方面，我认为研究开始平稳，突破可能会变得更少。甚至Facebook的AI负责人是这么说也。话虽如此，我相信许多企业仍然可以利用人工智能，因为技术改进与收集的数据之间存在共生关系。为了利用它们，人才的数量和质量都将很重要。鉴于许多国家认为有一个强烈需要统治（或者至少非常擅长）人工智能吸引投资并带来经济前进，对AI才能的需求将非常高，对于经验丰富的数据/AI科学家来说尤其如此。

大小的企业，如果他们认真地建立人工智能功能，他们应该开始计划其人才路线图，如何识别，吸引和保留最佳才能。鉴于企业可能必须与技术公司竞争，然后是人才的金融机构，但我认为，它仍然可以通过良好的路线图，外展，项目类型和管理人员吸引其相当多的才能，这并不容易。总而言之，进入2020年及以后，AI才能的战争将变得更加激烈。

结论

在接下来的几年中，随着人工智能的增加（即ANI），将更加强调理解人工智能如何做出决定（即道德，透明度和解释性），对隐私和安全的更强措施需要和一场非常激烈的战争。

这些是我到目前为止所观察到的，我将很乐意进一步讨论这些不同的领域。你可能会在我的LinkedIn。

最初出版在https://makerspace.aisingapore.org2019年12月17日。