上，从前瞻和顶层的视点，宣布了“人工智能面临的应战”，个人觉得很有启示，这儿与读者进行共享。

  鲁棒性（Robustness），这也是轿车里很盛行的词汇，体系遭到不正常搅扰时，还能确保功用正常运作。

  当时机器学习十分软弱和不稳定，将一只小猪的相片参加少许“搅扰”，就很有或许被体系辨认为飞机。

  “小猪变飞机”这种缝隙，会给人工智能使用带来安全隐患。例如自动驾驶轿车在通过路口时，交通信号灯指示“中止”，但只需略微扰和进犯，体系很有或许辨认为“通行”，会给自动驾驶带来严峻安全隐患。

  根据机器学习算法开发的房地产评价体系，通过学习各地房地产价格大数据，构建了价格模型，能自动评价房地产价格。

  但这个价格无法用很好的逻辑去解说，评价没有完好的根据，卖房人心中会发生置疑，这套体系会不会“成心”轻视了这套房产价值，然后让价格有利于买房者。

  这样的缝隙会导致人工智能在大规模使用时，特别是涉及到安全问题，如自动驾驶时，人们会有所顾忌。

  强化学习，在未来在三到五年内，却是很有或许在使用上发生惊人的作用，是最有或许被打破的方向。

  无人机群可轻松完结灯火秀、农林作业等使命，但这些使命都是人类与自然界的对立，自然界不是十分愿意地要与人类进行对立，这并不是一个歹意的对立，是很简单处理的。

  但如果是人和人、单位和单位进行比赛，这个时分，要找到一个最优战略的空间就会变得无穷大，传统核算机里边从数学视点严厉来处理问题就行不通了。

  而强化学习能够处理这个问题，是现在人工智能开展最敏捷的方向，和一般的图像辨认提高1%的精度比较，这是“0和1”的比赛，很有出路。

  两个百万富翁街头邂逅，他们都想炫一下富，比比谁更有钱，可是出于隐私，都不想让对方知道自己究竟具有多少财富，如安在不凭借第三方的情况下，让他们知道他们之间谁更有钱？

  在这个经典问题之下，诞生了“多方安全核算”（MultipartyComputation，MPC）这门密码学分支。

  通过MPC，多个数据库能够联手做核算，却又不泄漏各自的数据，终究完成数据所有权和使用权的别离。

  人脸辨认等仅适用于特定范畴，通用的超级人工智能何时会到来？这存在很大的不确定性。

  超级人工智能有必要可控而有利，比如原子能和基金修改。一起需求具有“利他的、谦卑的、尽心的”三个准则。

  也便是，人的利益应凌驾于机器利益，机器不能自以为是，而且要学懂人的偏好。

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