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【深度】美国经济顾问:为什么我们需要更多的人工智能技术?

2016-07-14 10:01
seele_jin
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  生产率增长放缓产生了深远的后果,导致了实际工资增长更加缓慢,并增加了我们长期的财政挑战。今天的讨论不会涵盖生产率放缓的所有原因,但可以说疲软的商业投资是一部分问题,而创新的步伐似乎也在放缓。这看起来有点反直觉,因为包括在机器人、人工智能、和更普遍的自动化在内的创新是那么让人兴奋。这些创新或许让人兴奋,但是相比住房、零售、教育和健康等其他经济部门,它们仍然只代表了我们生活中的一小部分。

  那就是说,经济领域的技术部分正在为生产率增长做出巨大的贡献。2015年的一项17国的机器人调研发现,在1993年和2007年之间,机器人产业为这些国家的年GDP增长率平均贡献了0.4个百分点,占了这段时间内这些国家的GDP增长率十分之一以上(Graetz和Michaels2015)。此外,自2010年以来,世界范围内的工业机器人的出货量已大幅增加(见表2),未来生产率可能会有更高的增长。

  表 2来源:机器人国际联合会(InternationalFederationforRobotics),World Robotics2015。

  与此相关,近年来人工智能及其在一系列不同领域中的应用有了巨大的进展。例如,许多公司都在使用人工智能来分析在线客户交易来检测和防止欺诈,同样,社交网站也正在使用它来检测用户帐户是否遭到了劫持。有了人工智能,网络搜索应用现在才变的更加精准——例如校正手动输入错误 ——因此也降低了与搜索相关的成本。在放射科,医生必须能够检查出影像不正常的地方,人工智能卓越的图像处理技术可能很快就能提供更准确的图像分析了,从而扩展早期发现有害异常和减少误报的能力,最终实现更好的医疗护理。

  人工智能也正在进入公共部门。例如,只要能保证必须负责地使用以避免偏见,预测分析就能在改善刑事司法程序上有很大的潜力。北卡罗来纳州的 Charlotte-Mecklenburg市正在使用预测分析来帮助为审前释放的决策提供信息,这得到了总统的「数据驱动司法倡议(Data Driven Justice Initiative)」的支持,这是一种为了减少累犯率和监狱人数的方法(WhiteHouse2016a)。尽管一些人相信人工智能能够移除决策中的偏见,但我们必须记住人类是不完美的——带着自己的偏见编写了算法和随时间收集与分析了数据。正如总统行政办公室(2016)的报告「Big Risks,Big Opportunities:the Intersection of Big Data and Civil Rights(大风险、大机遇:大数据和公民权利的交集)」中提到的那样:对我们来说,重要的是认识和纠正过去的偏见影响未来的人工智能的方式。

  然而,虽然人工智能研究已经开展了几十年,但最近的进展仍然是非常新的,所以说人工智能并没有产生大的宏观经济效应,至少目前还没有。人工智能最新的重大进展是在深度学习领域,这是一种强大的方法,但必须以自定义的方式应用于每种应用。下面我将作一点预测,值得注意的是,深度学习的最新进展建立在大学实验室的神经网络研究基础上,这些研究很大程度上是由国防部高级研究项目局(DARPA)和其它政府机构于上世纪八十年代到九十年代之间资助的。尽管我们最近在诸如逻辑推理等人工智能的其它领域没有取得太多进展,但深度学习技术的进步至少最终可作为这些其它领域的部分替代。

  虽然人工智能在许多方面比人类有优势,但人类仍然在涉及社会智力、创造力和一般智力的任务上保持着相当大的优势。例如,今天的人工智能可以做出很不错的翻译,但却不能像人类那样同时运用语言和社会与文化背景这两种知识,也无法体会作者的论点、情感状态和意图。即使是最受欢迎的机器翻译也仍然无法达到人类译者的准确度。

  在过去的十年里,我们在机器人、人工智能和其他领域取得了实质性的创新。但在这些领域,我们还需要更快的创新步伐,才能真正推动生产率增长向前迈进。对于Robert Gordon’s(2016)自信的悲观预测或Erik Brynjolfsson和Andrew Mcafee’s(2014)自信的乐观观点,我都不同意,因为过去的生产率增长是如此地难以预测。有一些证据给了我些许安慰,主要的新发明(如电力)已经连续波动地促进了生产率增长,这一模式可能会在未来重复(Syverson2013)。更重要的是,比无休止地争论生产率增长的未来更有趣而且更重要的是:对于生产率增长我们可以做什么;这个问题的趣味性和重要性更低,我将在最后一部分讨论的这个问题。

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