1.HI AI! 我感到到你的存在了!

这今天要和各位的介绍的所谓的这位TED演讲者.她的名字是玛格丽特米切尔,她目前是Google Research＆Machine Intelligence小组的高级研究科学家，致力于AI(人工智能的研究)所谓的AI我们可以简称为人工智能，用白话一点的说法:就是透过计算机复杂程序的算法，来模拟人脑的行为与思考!

玛格丽特米切尔表示透过现代计算机视觉程序算法,可以协助计算机,谈论他们所看到和理解的内容。
鉴于这样的场景,我们可以告诉计算机,这里有一个女人,还有一只狗。
经过设定AI与学习,它甚至可以告诉你，那个女人在微笑!甚至可以告诉你这只狗非常可爱。

她一直思考与研究，人类到底如何理解和处理世界的问题
情景、记忆和故事都可能由人类所唤起。但所有相关情况的相互关联到底是否是如何组成的?
也许你过去你曾经见过这样的狗， 又或者你已经花时间在这样的沙滩上跑步了，
让你更进一步唤起了过去度假的想法和回忆， 过去的时间到了海滩，与其他狗跑来跑去的时间。 

她的指导原则之一是，通过帮助计算机了解拥有这些体验的感受，
了解我们的共同点，相信和感受， 然后我们就有能力以一种与我们互补的方式,以利AI技术持续的发展!

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2.斯蒂芬霍金警告说： “人工智能可能会终结人类!"

玛格丽特米切尔说了一个故事,几年前她开始研究如何让计算机可以透过图像来判读, 产生类似人类思维的故事。
有一天， 她询问她的AI计算机,对澳大利亚之行的看法。 它看了看图片，看到一只考拉(考拉是一只狗)。 它不知道考拉是什么， 但它说它认为它是一个有趣的外观生物。

然后我与他分享了关于房屋烧毁的一系列图像。 它看了一下这些图片，并说:“这是一个了不起的杰作！这真是太棒了！”
玛格丽特米切尔瞬间冷汗直流,因为这对人类来说火灾是一个灾难, 这是一件有可能改变人生的和毁灭生命的事件

 
而它所设计的AI却认为这是一件积极的事情。 她意识到AI是透过认识对比， 红色，黄色， 已经自动判定这是值得积极评价的东西。 当然还有部分原因,是因为她给它的大多数图片或影像都是正面的图像。这也是因为我们大多数人们,若有机会谈论他们的体验时 大部分倾向于分享积极的形象...举个例子: 你最后一次在葬礼上看到自拍照是什么时候？

所以她惊觉到她如果只是按照任务 改善AI 任务，按数据集进行数据集改造时，她正在创造大量的空白， 漏洞和盲点。
在这样做的同时， 我编码了各种偏见。 反映有限观点的 偏见仅限于单一数据集 - 偏见可反映数据中发现的人为偏见， 如偏见和成见。 

她回想起技术的发展，这种技术 将她带到了当时的位置 - 第一张彩色图像 是 如何针对白人女性的皮肤进行校准的，这意味着彩色摄影偏向于黑色的脸部。

而同样的偏见，那个盲点 继续进入90年代。 即使 在 今天，同样的金发点仍然延续着我们在面部识别技术中
如何识别不同人的脸部。她虽然关于当今研究的最新进展， 但我们倾向于将我们的想法限制在一个数据集和一个问题上。 而这样做，我们创造了更多的盲点和 AI可能进一步放大的偏见。

那时她意识到，我们必须深入思考我们今天工作的技术如何未來10年或五年內出现。
人类进化缓慢，有时间去纠正 人类与环境相互作用中的问题。 相比之下，人工智能正在以令人难以置信的速度发展。
 这意味着.我们现在仔细考虑这一点非常重要-
我们反思自己的盲点， 自己的偏见， 并思考如何通知我们正在创建 的技术，并讨论今天的技术将会如何意味着明天。

首席执行官和科学家已经权衡了他们认为 未来的人工智能技术会是什么。

斯蒂芬霍金警告说： “人工智能可能会终结人类。
伊隆马斯克警告说，这是一种存在风险 ，也是我们作为文明面临的最大风险之一。
比尔盖茨提出了这样的观点： “我不明白为什么人们不会更关心。” 但是这些观点 - 它们是故事的一部分。 

数学，模型 和人工智能的基本构建块,是我们称之为访问和所有工作的东西。
我们有机器学习和智能的开源工具， 可以帮助我们做出贡献。 除此之外，我们可以分享我们的经验。 

我们可以分享我们的技术经验，以及它如何关注我们 以及它如何激发我们。 我们可以讨论我们所爱的东西。 我们可以就 技术方面进行 远见交流，这些方面可能会更有益，或随着时间的推移可能会出现更多问题。

如果我们都专注于 以展望未来的方式 开展关于人工智能的讨论，这将有助于建立一个普遍的对话和意识， 了解AI现在 是什么，它可以成为什么， 以及我们需要做的所有事情.以实现最适合我们的结果。 我们已经在我们今天使用的技术中看到并了解这一点。

我们使用手机或者类似SIRI的语音助理以及扫地机器人 他们是邪恶的吗？
也许有时候。 他们有益吗？ 是的，他们也是。
它们并不完全相同。 在那里你已经看到了未来的光芒。 未来将继续从我们现在建立和创造的东西开始。 我们开始运用多米诺骨牌效应 来挖掘AI的进化道路。

PS:骨牌效应（英语：Domino Effect），指的是在一个相互联系的系统中，一个很小的初始能量就可能产生一连串的连锁反应，人们就把它们称为骨牌效应或多米诺效应（DominoEffect）。

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3.我们的这个时代，将会塑造了未来AI的结果!

如果我們希望AI(人工智能)以幫助人類的方式發展， 那麼我們需要定義並實現這條路徑的目標和戰略
她最希望看到的未來的AI是符合人類,我們的文化和環境的需求的事務或技術。
可以用來幫助我們現在遇到的神經疾病或是協助其他身體有殘障無法自由行動的人
(這個範圍可以很廣,可能是或現在我們俗稱的植物人,又或者是意識清楚,但須長年臥床的人..)

這些或許每個人到老年的時候,都有可能遇到,這一事件我們不得不面對,而且非常具挑戰性的危機!
未來這項技術不會有性別或種族歧視,可以適用每個人 所以今天，她關注的是明天與十年後的技術...

在我們這個時代，我們塑造了明天的AI。 讓我們沉浸在增添現實世界中的科技。
AI可以解決我們在溝通困難時,用來幫助人們分享經驗的技術 。
透過理解視覺世界的技術，用作自動駕駛汽車的技術。
基於理解圖像和生成語言的技術用來，幫助視障人士能夠有機會來看看這個世界!

當然AI技術也有可能會導致問題。 透過AI技術,可以來分析我們出生的身體特徵 - 如我們的皮膚顏色或臉部的外觀 - 以確定我們是否可能是罪犯或恐怖分子。 我們有技術通過我們的大數據分析， 甚至是與我們的性別或我們的種族有關的數據，以確定我們是否可以獲得貸款。

我們現在看到的所有內容.未來都將會變成人工智能演變的快照。因為我們現在所處的位置 正處於這一演變的時刻。
這意味著我們現在所做的一切,將會影響現在和未來發生的事情。

瑪格麗特米切爾最後提醒大家,AI可以用許多不同的方式出現,但它絕非是漫無目的...
就算我們現在已經研發號稱可以自動無人駕駛的無人車, 它終究還是我們駕駛的汽車。

我們需要選擇何時加速和何時減速。我們需要選擇是否需要轉彎。 我們有能力選擇未來AI的發展方式。以及思考它延伸到所有事物的無限可能。 而我們現在唯一要做的，就是需要思考要採取那些措施?
才能確保未來所有AI的發展結果，都是朝向對我們所有人更好的方向邁進!

最后提醒一点!未来AI搭配机器人的结合,将会兴起一场AI革命
将会类似过去的18世纪工业革命!造成大量失业潮! 

只要我们的工作内容,是属于大量重复性工作类型都有可能成为这波AI革命的牺牲者!
所以,我们有必要提早思考我们的工作的未来,想办法提升自我在职场上的竞争力! 以免成为未蒙其利,先蒙其害的牺牲者!