AI是否该接管人类生活
人工智能（ai）是未来技术的核心。很少有一种技术能像人工智能那样惠及社会。人工智能系统从大量复杂的非结构化信息中学习，并将其转化为可实施的见解。
可以想象，在未来的几十年内，由于可以收集和分析的数据量不断增加，人类可以在各个领域取得重大突破，比如医学创新、气候分析和复杂的全球经济管理等等。
就像对人产生信任需要时间一样，对ai系统建立信任也不可能短时间内完成。但这并不意味着单靠时间就能解决人工智能的信任问题。人们总是希望事情会像期望的那样发展，但正像人类一样，ai也会犯错。
为什么社会对人工智能充满怀疑？
人工智能及机器人技术的进步日新月异。今天，机器人可以执行许多人类任务，从地毯吸尘到农业生产，将人类从冗长的时间和密集的劳动强度中解脱出来，并为许多行业带来变革。
然而，当提到人工智能和机器人时，特别是在媒体上，人们经常报以怀疑的态度，往往会想到刀锋战士或终结者的场景：人类跪拜在机器人面前。这不是现实，也不可能发生。
还有更多的讨论，比如机器人承担了工作，让人们没有机会谋生。 在某些情况下，人工智能将取代人，这就是技术发展的结果。以自动驾驶车辆为例。
人工智能将会影响出租车司机和货车司机的生意，也将扰动更广泛的汽车行业，因为它会改变汽车的拥有权——为什么要买车？一辆车一年的运行成本超过2000英镑，还不包括燃料。
当然，如果不用考虑停车费、服务费和养车带来的其他费用时，还是可以买一辆。另外一个值得关注的问题就是智能化问题，有朝一日机器人是不是会比人们更聪明，完全“接管”人类的工作？
机器人已经非常聪明，但他们会发展出像感觉或道德认知这样的能力或智能化行为吗？这是人类和机器人之间的主要区别，人类本能地知道什么是对与错。
道德认知并不是ai掌握的东西，而且老实说，将来是否能掌握也是有争议的。这是因为道德规范是没办法通过创建算法实现的。这也突出了ai存在的偏见问题。
“算法偏见”就是看似无害的编程会带有来自创作者或数据的偏见，正如本文开头的例子所强调的那样。但简而言之，机器偏见就是人类的偏见。
处理这个问题的关键取决于技术公司、工程师和开发人员，他们都采取切实的措施，以防止偶然产生的区分算法。通过算法审核和始终保持透明度，可以确保ai算法远离偏见。
ai系统透明度的重要性
展望未来，技术公司和他们所创建的ai系统的透明度是解决所有问题的关键。仅靠强大的性能不会让人们主动接受ai。
的确，当人们想搜寻一家餐厅或一首最喜欢的歌曲时，会发现像siri和google now这样的数字私人助理非常好用，但这并不意味着ai完全被接受了。随着消费者对ai的熟悉程度越来越高，对透明度的认识和需求也会越来越大。如何才能使这些系统变得透明？
ai可以分为两大类：透明和不透明。企业在展示他们ai系统的工作时，首先需要明确他们的系统属于哪个类别。
透明的系统使用自我学习算法，这种方式可以通过评估显示他们的工作内容，以及通过什么方式做出决策。不透明的系统正相反，它只解决自己的问题，并不能显示其推理的过程。
像预测分析这样的功能，属于简单的自动决策，往往遵循相当透明的模式。不透明的人工智能可以超越开发者的梦想形成深刻的见解，但它也会从开发者手中夺走一定程度的控制权。
我们能相信ai吗？
为了对人工智能建立信任，所有人都有责任不断学习和了解行业优势和术语，而科技公司也必须负起责来，确保他们自己创建的人工智能系统是透明化的，明确他们可以做什么。例如，面部识别系统是为了验证一个人的身份，还是也可以分析和记录面部反应？
关于人工智能对社会和文化的影响，还需要进行更多的交流和探讨。例如，未来人类应该有多少时间用于工作？如果某些工作是由机器人完成的，是否应该制定关于工资的相关社会政策？比尔·盖茨还提出了关于机器人是否应该得到报酬以及纳税的问题，以及在未来几十年中资本是否能够在ai时代继续生存的更广泛和复杂的问题。
除了技术以外，机器人的道德规划也必须成为首先需要解决的问题。正如霍金（stephen hawking）教授所说：“计算机将在未来100年的某个阶段通过ai超越人类。当发生这种情况时，我们需要确保计算机的目标与我们的目标保持一致。”只有让ai在负责任的状态中不断进步，并保持透明度和充分合作，才能做到这一点。
十年后真正的DIY相机出现已成为了可能
意法半导体宣布收购Exagan多数股权 氮化镓制程技术将加速开发
e络盟发布RECOM电源 LED驱动器解决方案
DS2141A, DS2143, DS2151 and DS
全球工业机器人排名TOP10
AI是否该接管人类生活
Xilinx 与大陆集团联合打造汽车行业首款量产版自动驾驶 4D 成像雷达
功分器有哪些技术指标？功分器隔离度测试方法
基于MPEG-4图像压缩技术的多媒体视频会议系统的设计
江苏省工业机器人产业 发展速度之快主要得益于两个原因
雷曼光电：4K/8K超高清大尺寸Micro LED技术发展趋势
如何选择最适合的印刷电路板（PCB）材料
一款长寿命LED驱动电路设计方案
Telefonica新智能测试平台整合M2M通信测量
Play Integrity API中nonce功能详解
组建宿舍网的协议有哪些?
两款无触点恒温器控制电路解析
台积电为特斯拉代工产生高效能运算芯片，可用于自动驾驶
电量变送器的特点
长沙华为nova2系列发布盛典！华为nova 2/华为nova2Plus发布：2499元起
可以想象，在未来的几十年内，由于可以收集和分析的数据量不断增加，人类可以在各个领域取得重大突破，比如医学创新、气候分析和复杂的全球经济管理等等。
就像对人产生信任需要时间一样，对ai系统建立信任也不可能短时间内完成。但这并不意味着单靠时间就能解决人工智能的信任问题。人们总是希望事情会像期望的那样发展，但正像人类一样，ai也会犯错。
为什么社会对人工智能充满怀疑？
人工智能及机器人技术的进步日新月异。今天，机器人可以执行许多人类任务，从地毯吸尘到农业生产，将人类从冗长的时间和密集的劳动强度中解脱出来，并为许多行业带来变革。
然而，当提到人工智能和机器人时，特别是在媒体上，人们经常报以怀疑的态度，往往会想到刀锋战士或终结者的场景：人类跪拜在机器人面前。这不是现实，也不可能发生。
还有更多的讨论，比如机器人承担了工作，让人们没有机会谋生。 在某些情况下，人工智能将取代人，这就是技术发展的结果。以自动驾驶车辆为例。
人工智能将会影响出租车司机和货车司机的生意，也将扰动更广泛的汽车行业，因为它会改变汽车的拥有权——为什么要买车？一辆车一年的运行成本超过2000英镑，还不包括燃料。
当然，如果不用考虑停车费、服务费和养车带来的其他费用时，还是可以买一辆。另外一个值得关注的问题就是智能化问题，有朝一日机器人是不是会比人们更聪明，完全“接管”人类的工作？
机器人已经非常聪明，但他们会发展出像感觉或道德认知这样的能力或智能化行为吗？这是人类和机器人之间的主要区别，人类本能地知道什么是对与错。
道德认知并不是ai掌握的东西，而且老实说，将来是否能掌握也是有争议的。这是因为道德规范是没办法通过创建算法实现的。这也突出了ai存在的偏见问题。
“算法偏见”就是看似无害的编程会带有来自创作者或数据的偏见，正如本文开头的例子所强调的那样。但简而言之，机器偏见就是人类的偏见。
处理这个问题的关键取决于技术公司、工程师和开发人员，他们都采取切实的措施，以防止偶然产生的区分算法。通过算法审核和始终保持透明度，可以确保ai算法远离偏见。
ai系统透明度的重要性
展望未来，技术公司和他们所创建的ai系统的透明度是解决所有问题的关键。仅靠强大的性能不会让人们主动接受ai。
的确，当人们想搜寻一家餐厅或一首最喜欢的歌曲时，会发现像siri和google now这样的数字私人助理非常好用，但这并不意味着ai完全被接受了。随着消费者对ai的熟悉程度越来越高，对透明度的认识和需求也会越来越大。如何才能使这些系统变得透明？
ai可以分为两大类：透明和不透明。企业在展示他们ai系统的工作时，首先需要明确他们的系统属于哪个类别。
透明的系统使用自我学习算法，这种方式可以通过评估显示他们的工作内容，以及通过什么方式做出决策。不透明的系统正相反，它只解决自己的问题，并不能显示其推理的过程。
像预测分析这样的功能，属于简单的自动决策，往往遵循相当透明的模式。不透明的人工智能可以超越开发者的梦想形成深刻的见解，但它也会从开发者手中夺走一定程度的控制权。
我们能相信ai吗？
为了对人工智能建立信任，所有人都有责任不断学习和了解行业优势和术语，而科技公司也必须负起责来，确保他们自己创建的人工智能系统是透明化的，明确他们可以做什么。例如，面部识别系统是为了验证一个人的身份，还是也可以分析和记录面部反应？
关于人工智能对社会和文化的影响，还需要进行更多的交流和探讨。例如，未来人类应该有多少时间用于工作？如果某些工作是由机器人完成的，是否应该制定关于工资的相关社会政策？比尔·盖茨还提出了关于机器人是否应该得到报酬以及纳税的问题，以及在未来几十年中资本是否能够在ai时代继续生存的更广泛和复杂的问题。
除了技术以外，机器人的道德规划也必须成为首先需要解决的问题。正如霍金（stephen hawking）教授所说：“计算机将在未来100年的某个阶段通过ai超越人类。当发生这种情况时，我们需要确保计算机的目标与我们的目标保持一致。”只有让ai在负责任的状态中不断进步，并保持透明度和充分合作，才能做到这一点。
十年后真正的DIY相机出现已成为了可能
意法半导体宣布收购Exagan多数股权 氮化镓制程技术将加速开发
e络盟发布RECOM电源 LED驱动器解决方案
DS2141A, DS2143, DS2151 and DS
全球工业机器人排名TOP10
AI是否该接管人类生活
Xilinx 与大陆集团联合打造汽车行业首款量产版自动驾驶 4D 成像雷达
功分器有哪些技术指标？功分器隔离度测试方法
基于MPEG-4图像压缩技术的多媒体视频会议系统的设计
江苏省工业机器人产业 发展速度之快主要得益于两个原因
雷曼光电：4K/8K超高清大尺寸Micro LED技术发展趋势
如何选择最适合的印刷电路板（PCB）材料
一款长寿命LED驱动电路设计方案
Telefonica新智能测试平台整合M2M通信测量
Play Integrity API中nonce功能详解
组建宿舍网的协议有哪些?
两款无触点恒温器控制电路解析
台积电为特斯拉代工产生高效能运算芯片，可用于自动驾驶
电量变送器的特点
长沙华为nova2系列发布盛典！华为nova 2/华为nova2Plus发布：2499元起