人工智能如何改变世界：BBC 总结 AI 的 A 到 Z

如今，人工智能不再是虚无缥缈的实验室技术，它已经融入到我们生活的方方面面。 BBC专栏写了一篇轻松的文章，从首字母A到Z选了26个词，用它们来介绍机器的思考方式。

人工智能 ( )

从计算的早期开始，科学家们就一直致力于创造能够在思考、推理和学习能力方面与人类相媲美的机器，即人工智能。

虽然今天的人工智能系统仍未实现这一目标，但它们在某些任务中可以表现得与人类一样好，甚至更好。 新技术允许机器从海量数据中学习，人工智能已经取得了长足的进步。

人工智能正逐渐走出研究实验室，走进现实世界，对我们的生活产生深远的影响。 毫无疑问，我们正在进入人工智能时代。

B偏差

当人工智能实际评估贷款申请、宣布法院判决或在就诊初期对患者进行分诊时，人工智能最根本的缺陷就会暴露出来：偏见。

算法中代码的编写水平，使用的数据的水平，算法给出的结果的水平。 每一种算法都可能带有小编先入之见的印记：例如面部识别软件的问题是它可能会错误地分类黑人，或者无法识别女性； 犯罪侧写算法倾向于将非白人列为高风险群体； 而招聘工具通常对女性的评价低于男性。

这些技术难点给科技巨头带来了越来越大的压力，亟待解决。

C聊天机器人()

这些会话机器人使用人工智能的两个分支（自然语言处理和自然语言生成）与人类用户进行交流。 它们出现在社交媒体提要、客户服务页面和网站上，提供对话、建议和陪伴，它们正在改变我们与社会组织互动的方式，包括公用事业公司、成人网站、披萨外卖公司、在线商店、银行甚至政府ETC。

D设计（）

为汽车或飞机设计新零件是一个缓慢而艰苦的过程，但人工智能可以在短短几个小时内设计出数百万种新形状和配件。 从上面的视频中可以看出，只需几条简单的指令，该算法就可以高效地设计出一种新的无人机模型。 通用汽车 ( ) 和空中客车 ( ) 等公司正在使用人工智能 (AI) 来帮助他们设计新组件。

E紧急情况（）

世界现在正面临其历史上最严重的人道主义危机：估计有 6850 万人因干旱、饥荒或战争而流离失所。

但也许人工智能可以提供一点帮助。 一些与联合国合作的研究人员正在致力于构建一种算法，该算法可以使用有关能源生产、经济增长、人口规模和粮食生产的数据来预测可能的移民危机。

其他机构，例如英国的艾伦图灵研究所和美国的特别工作组，一直致力于开发一种可以预测冲突地点的人工智能。 它将使用统计数据、军事报告和分析新闻报道来寻找紧张局势加剧的迹象，这是一种可以衡量动乱地区暴力升级可能性的机器。

F足球（）

足球比赛的结果可能取决于球员的瞬间关键选择。 比如，如果丹麦球员选择传球而不是射门，那么对他们球队的局势影响是巨大的。

与英超最大的俱乐部之一切尔西足球俱乐部合作，研究人员正在使用人工智能来帮助分析这些球员的关键决定，以预测如果他们以不同的方式做事会发生什么。 他们希望这能帮助球队学习如何在比赛中做出更好的决定，甚至可能赢得更多比赛。

G 生成对抗网络 (Gan)

这样的人在现实中是不存在的。 他们可能看起来像名人，但实际上，这些面孔是由称为“生成对抗网络”的人工智能计算机系统想象出来的。

顾名思义，这个“生成对抗网络”系统是由相互对立的算法组成的。 以一张名人的照片为例，第一个算法负责训练数据生成自己版本的照片，然后第二个算法会测试第一个算法的结果来判断生成的照片与不同版本的照片之间的差异。第一个算法和原始图像。 作为回应，第一个算法的网络调整了它制作照片的方式，试图欺骗第二个算法的网络——结果这次计算产生的图片比原始图片小。 这更现实。

虽然它早期的​​人脸生成图像是低分辨率的杂乱图像，经常会产生多只眼睛或带有融化效果的脸，但随着时间的推移，它们现在终于能够生成高质量的图像。 逼真的图像。

H幻觉()

尽管这些人工智能近年来在性能上取得了巨大飞跃，但它们仍然会以一些滑稽的方式出错。 举个例子，AI 俄罗斯方块游戏机器人认为避免输掉游戏的最好方法就是永远暂停游戏！

有时，这些人工智能的判断甚至会让人感到可笑和困惑。 麻省理工学院的科学家们最近证明，一种用于识别图像和摄像机镜头中物体的流行机器视觉算法可能会将海龟模型识别为步枪； 通过改变物体的纹理来达到识别的目的，所以我们眼中的一个物品很可能在机器眼中就像其他不相关的物品。

领导这项研究的研究员阿尼什·阿塔利 (Anish ) 警告说：“人们担心，如果现实世界的系统——例如自动驾驶汽车中的机器视觉——受到这种‘幻觉’系统的攻击，更重要的是，它会威胁到人们的生命。 ”

我想（）

随着机器学习的使用越来越频繁，有一件事是肯定的：机器看待世界的方式与我们截然不同。 虽然人类天生就有很强的学习能力，知道自然界运行的规律，但机器无法自学，需要专门训练才能掌握这些知识。 但除了这些限制之外，他们还制作了有助于激发艺术家、音乐家和电影制作人灵感的狂野图像。

机器视觉研究人员和艺术家 Sarin 将她的画作输入到生成对抗网络（参见 G 部分），从而产生了如上图所示的这些美妙绝伦的图像。

J果酱

在拥堵的道路和繁忙的城市中，车流的起伏总是难以预料。 因为它会随着各种复杂的因素而变化，例如：人为因素、路况、时间流逝、天气状况和突发事故等。

但通过AI快速分析大量信息，有望通过控制交通信号，预测事故和潜在拥堵，促进交通更顺畅。请加微信公众号：工业智能()马云在关注

K编织（）

通过使用现有模型进行进一步训练，人工智能可以进一步用于创造新的时装和纺织品设计。 ，这个富有想象力的名字是服装设计领域的人工智能实验的名字。 实验创造了一种奇特的触手编织图案，这种编织针法以其独特的魅力在一小群爱好者中广受欢迎。

L语言()

作为人类，我们最引以为豪的能力之一就是使用口头或书面语言进行交流的能力。 算法现在威胁着我们沟通能力的独特性，以及它们理解和再现语言的机器学习能力。

自然语言生成算法现在可以将大量体育统计数据或财务数据转换为简明的新闻报道。 它们被用来制作营销文案。 一些训练有素的算法甚至可以写自己的童话故事，模仿莎士比亚，甚至创作诗歌。 虽然在大多数情况下，他们制作的文本都是无稽之谈，但在其他情况下，它本身就成为一种奇怪的艺术形式。

更搞笑的是这样的语言生成系统互相对话的场景——比如在网上，有两个谈判机器人在聊天，他们还可以用自己陌生的语言继续聊天！

M 机器学习 ( )

虽然存在开发人工智能的其他方法，但机器学习在很大程度上推动了该领域最近的飞跃。 设计者将其设计成大致模仿人类通过学习获取知识的方式。 但是，虽然人类需要很少的例子来获得一种模式或技能，但机器需要大量的数据来做同样的事情。

代码网络接收到大量的信息反馈后，这些代码在网络的不同部分之间形成联系，从而形成一定的识别模式，从而获得解读未来数据的能力。

N 神经网络 ( )

为了创造能够像人类一样思考的机器，计算机科学家转向自然来解决问题，创造出模仿大脑结构的算法，这是可以理解的。 为此，他们正在创建旨在像大脑中的神经元一样工作的算法网络。 当机器学习时，这些数学神经元之间的连接会变成集群。

O标准（）

虽然发现人眼可能无法看到的模式是机器的优势所在，但人工智能中一些最令人兴奋的领域还在于它们预测未来的能力。

世界各地的医生越来越多地使用人工智能软件来检测癌症或眼部疾病的早期症状，但新的研究表明，人工智能还可以在人出现任何症状前几年预测症状。 他会不会患上老年痴呆症之类的疾病。

P警队()

世界各地的警察正在测试人工智能系统，以帮助他们更快地抓捕更多罪犯。 例如，在英国，一支部队正在试验一种面部识别系统，该系统只需要嫌疑人面部的一部分，例如耳朵，就可以识别嫌疑人。 西班牙开发的另一个系统通过犯罪现场的照片搜索可能与犯罪相关的证据。

人工智能系统还被用于帮助警察和法院通过预测嫌疑人犯下其他罪行的风险来决定是否应拘留或保释嫌疑人。

Q地震()

与其他自然灾害一样，地震很难预测。 但是使用深度学习（机器学习的一种形式）的计算机可以预测经常导致死亡和破坏的灾难性余震的位置。

说唱

生活在硅谷的深流，是一个满口脏话、满口俚语的 AI 作词人。 它写的歌词如此流畅，以至于很难相信作者到底是谁。

智能家居

人工智能已经以语音助手和手机的形式进入我们的家庭，但它的潜力远不止回答几个简单的问题那么简单。 随着越来越多的电器和设备连接到家庭网络，可以使用人工智能来管理它们。 在人工智能技术的加持下，智能恒温器将彻底改变你的生活方式。 它利用传感器对家用电表中的数据进行分析，为每台用电设备建立唯一的“指纹”，从而智能识别设备的使用状态，闲置时自动关闭设备以节省电量.

T图灵测试（测试）

图灵测试被认为是人工智能的关键衡量标准之一，由计算先驱艾伦图灵开发。 图灵提出，检验机器“智能”的一种方法是看它能不能把人误认为它也是一个真实的“人”。 一些领域的聊天机器人已经可以做到这一点，不仅可以毫无违和地与真人聊天，还可以写出逼真的在线评论。 但一些批评家指出，图灵测试并不代表被测机器的真正智能，它只是模仿了这种能力。

U 无监督学习 ( )

早期的机器学习使用数据来帮助算法识别它们包含的对象——例如，仔细标记的图像。 但是今天的研究人员已经在使用另一种方法：无监督学习允许算法通过寻找数据中的模式来得出自己的推论。

V 葡萄园()

机器视觉算法允许计算机识别图像或视频剪辑中的一切，从面孔到猫和星系。 但在美国和欧洲，研究人员正在将机器视觉与其他人工智能系统相结合，以帮助农民更好地管理农作物。

这些项目正在使用机器人穿梭于葡萄园中以监测葡萄并识别需要修剪或采摘的植物以确保用于生产葡萄酒的最优质葡萄。

W野生动物()

由于覆盖东非大片大片的茂密植被作为掩护，偷猎者通常可以在杀死猎物后毫发无损地逃脱。 然而，使用无人机在天空巡逻的环保主义者可以使用机器视觉系统在红外镜头中发现偷猎者。 其他系统使用人工智能在蚊子的帮助下监测濒危物种，或在社交媒体上追踪象牙和犀牛角等非法野生动物产品。

XX级（X级）

忘掉长相怪异的性爱机器人、智能性玩具和容易上当受骗的聊天机器人吧，人工智能已经被用来打击性市场中的非法行为。 调查人员正在使用人工智能来寻找非法的在线性交易，并追踪落入贩运者手中并最终沦为性奴的受害者。

Y呕吐（百胜）

从创造不寻常（有时令人厌恶）的新食谱到在炉子上动手烹饪，电子厨师已经在悄悄地改变厨房。

Z 动物园

尼亚拉原产于南部非洲炎热干燥的大草原。 因此，当冬天来到英国温彻斯特附近的 动物园时，它们会感到寒冷。 因此，作为补偿，动物园安装了一个实验性供暖系统，该系统使用红外传感器和机器学习来让动物在室内保持舒适。

編輯：碩谷新聞聚合