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电动搬运车好用吗,好操作吗?有卖的吗?

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但是,当它必须根据训练的具体数据做出判断时效果较差。在现实世界中,人们经常会对以前没有遇到的情况做出决定。

问题在于可以匹配数据但不了解其重要性的系统。“他们是强大的东西,但他们没有世界的感觉,”Vishal Sikka,前SAP和Infosys专门从事人工智能的高管说道。

许多工作流程正在以这种方式进行重新设计——例如自动呼叫中心,其中语言理解系统尝试处理呼叫者的查询,仅在技术混淆时向操作员默认。

优步事故是一个可能出错的极端例子。根据斯坦福大学的研究显示,人类驾驶员至少需要6秒才能恢复意识并收回控制权。但是,即使有足够的时间让人们的注意力得到恢复,进入某种情况的人也可能看到与机器不同的东西,使得切换远非无缝。

“我们需要在软件系统和人之间共同努力——这是一个非常困难的问题,”Sikka先生说。语言的使用凸显了难度。Sikka先生补充说,人类可以用很少的词来传达意义:对说话者和听者之间的语境的共同理解将这些词语用意义进行投资。他补充说,计算机科学家尚未研究如何在机器中建立共识。

即使在自动化系统已经完成所有准备工作并且能够完全完成任务本身的情况下,军事等敏感任务还是交给人类来处理。

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军事无人机,人类“飞行员”,通常位于数千英里之外,被要求做出射击目标的决定,就是一个例子。 面部识别系统——用于帮助移民官员识别可疑旅行者——是另一种。赫克先生说,两者都表明人工智能如何在不剥夺控制权的情况下使人类更有效。

对无人机等半自动武器的一种评价是,将它们变成完全自治的系统没有技术障碍。可以快速更改当前的程序和安全措施。

根据加州大学伯克利分校的人工智能教授斯图尔特拉塞尔的说法,在国家紧急情况下将人类无人机操作员从循环中移除是一个简单而容易的步骤,从而促成了一个机器人武器的时代,这个机器人武器做出了自己的决定。什么时候杀人 “你不能说技术本身只能以防御的方式和人为控制。事实并非如此,“他说。

机器人不能完全独立地处理任务,而是用作人类决策的辅助。压缩数据并提出建议或指导下一步采取措施的人的算法正在逐渐渗透到日常生活中。

但是,算法只能与他们训练的数据一样好——而且他们不善于处理新情况。需要信任这些系统的人通常也需要信仰这些系统。

Schank先生指出算法在棒球中的作用。分析每个击球手的优势和劣势,为球队传统主义者所倾向的领域提供了新的方法。他说,这些计算机辅助决策的结果可能最终会比基于纯粹人类分析的决策更糟糕。

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