固然我们是AI的忠厚信徒，而且曾经在本人的企业中看到了AI的壮大功用，但偶然仍是看到硬币的另外一面，并记着我们都在勤奋鞭策更大的开展和更好的工具

　　固然我们是AI的忠厚信徒，而且曾经在本人的企业中看到了AI的壮大功用，但偶然仍是看到硬币的另外一面，并记着我们都在勤奋鞭策更大的开展和更好的工具。可是沿着这条门路，会有磨擦和扰。我们怎样应对这些非常和缺点，终极界说了我们从这里动身的标的目的。

　　常识有限。只要少数人真正充足理解AI，能够向市场停止注释。这使接纳率没法到达应有的程度，而且正在减缓增加。

　　虽然面对这些应战，但AI的斑斓在于其智能和光荣。不只天下上很多最巨大的思维都努力于改进和完美手艺，并且将其与机械进修（ML）分离利用时，您将得到自我加油的增加周期，此中每个成绩和毛病终极都为更大的开展摊平了门路。服从，精确性和时机。说到时机，以下是我看到的一些最主要的时机：

　　AI完善吗？如本文中的故事所示，这真是不成承受！可是它功用壮大且不竭改良吗？是的。因而，当我们瞻望将来的一，三年和五年时，请记着，野生智能是一项正在停止的事情。为了到达我们想要的目的野生智能图片素材，我们必需在过程当中不竭地处理一些磨擦。

　　在2019年，波士顿机械人公司的机械人狗名叫Spot，而他在拉斯维加斯的一次集会上被公司CEO降职时赶上了戏剧性且不该时宜的舞台上的灭亡。步行使命使他渐渐地跌跌撞撞，并终极颠仆在地，由于观众不舒适地喘着气并咯咯笑着。

　　我们能够分明地看到，野生智能并不是没有成绩。就营业而言，野生智能的施行仍旧面对一些应战。它们包罗：

　　猜测的惊人故事。可是，野生智能并非完善的。关于每个胜利的故事，另有一个紊乱或毛病的故事–这类状况没有按方案停止。

　　亚马逊有一个名为“辨认”的项目。这是一种基于AI的脸部辨认软件，已出卖给差人机构以用于查询拜访。从素质上讲，它该当穿插阐发图象并将法律职员定向到能够的怀疑人。成绩在于它不是很精确。

　　Tay于2016年3月公布并为Twitter用户布置，其编程方法是利用典范的千禧一代停止随便天然的攀谈。但这只连续了24小时。发作了甚么？好吧，该网站上针对了它的破绽，并操作Tay揭晓了十分性别蔑视和种族主义的行动。

　　假造品正成为一个严峻（且使人震动）的成绩。黑客发明了假造声音，图片以至视频的办法野生智能的影响利害。在某些状况下，结果是劫难性的。

　　处置才能有限。虽然AI和ML具有宏大的潜力，但它们操纵了大批的处置才能。大大都计较底子没有那末先辈。成果，很难在十分特定的情况以外充实操纵这些手艺。

　　数据宁静性。为了使AI使用法式一般事情，这些体系需求会见数百万个数据点。这为黑客创立了能够的缺点和破绽，以使其成为目的并加以折中。

　　使大数据变得简单。企业对大数据的成绩之一就是寻觅办法来了解它。因为要收拾整顿的信息太多，因而很难发明怎样注释和使用发明。野生智能能够简化这一历程，并招致更好，更有用的流程。

　　野生智能谈天机械人曾经成为交际媒体和其他网站上的标准。Facebook在Messenger中内置了一个十分超卓的东西，它被用作供给客户效劳和与潜伏客户停止快速对话的壮大营业东西。可是AI谈天机械人其实不完善，以Microsoft的AI谈天机械报酬例，该谈天机械人曾长久地称为“ Tay”。

　　谁不喜好机械人小狗的主张？您会得到一台心爱的小机械，而无需吠叫，走路，大便，用饭或高贵的兽医账单。可是，假如您正在寻觅糊口朋友，则能够不需求此机械人狗野生智能的影响利害。

　　苹果不断在提出优良手艺。他们曾经在智妙手机和挪动装备行业建立了尺度。在大大都状况下，他们会把工作做好。可是偶然候他们在行销中能够会显得太英勇。一个例子是iPhoneX的公布。在公布之前，苹果公司曾经在其正面的脸部辨认体系上投入了大批工夫和营销资本，以代替指纹读取器作为会见手机的次要办法。有人宣称AI组件十分智慧，读者能够戴眼镜，化装等，而不会影响功用。这素质上是对的。成绩在于，苹果公司还明白暗示，Face ID手艺不克不及被面具或其他手艺所棍骗。

　　一家位于越南的宁静公司将其视为应战。他们只用了200美圆，就用石粉制成了一个面具，粘贴在一些打印的2D“眼睛”上，然后解锁了手机。这只是在提示您，斗胆的声明偶然能够会再次惹起人们的留意！

　　更智能的搜刮。互联网使天下运转。特别是，搜刮引擎能够肯定趋向并掌握信息流。诸如Google之类的搜刮引擎公司正在利用AI和ML来改动行业，并为客户搜刮供给更精确，实时的成果。

　　在美国百姓自在同盟马萨诸塞州分会的一项研讨中，经由过程该体系运转了数十名波士顿地域活动员的照片。这些活动员中最少有27名（或约莫六分之一）被毛病地与脸部拍照配。此中包罗三届超等碗冠军新英格兰爱国者队的杜伦·哈蒙。

　　2019年3月，一家英国公司的首席施行官在德国母公司打了老板的电线美圆的金钱转移给匈牙利供给商。该恳求被标识表记标帜为告急恳求，并请求首席施行官立刻施行。该恳求的独一成绩是，该行的另外一端不是他的老板。这是一款基于AI的软件野生智能的影响利害，用于模拟老板的声音。

　　缺少信赖。人与计较机之间老是存在必然水平的不信赖。虽然干系在已往几年中有所改进，但像本文中概述的那样的失利并没有太大协助。

　　良好的阐发。某些AI体系可用于监督，检测和阐发各类设置中的变动。企业能够利用它来亲密存眷合作敌手并理解价钱变革，公关举动，社会到场等内容。

　　IBM的Waston是一项了不得的手艺。这款智能超等计较机在他的率领下获得了很多成绩，包罗在电视转播的伤害游戏中击败了一些天下上最智慧的人。可是，就沃森所知，他还没有被当大夫的信赖。

　　在2018年，IBM Watson测验考试启动医疗AI体系以提出医治癌症患者的倡议。IBM的目的不过是“覆灭癌症”。可是，病院和肿瘤科大夫很快就发明了严重缺点野生智能图片素材。沃森（Watson）曾倡议将出血过量的患者放到会招致更多出血的药物上，这能够会杀死患者！

　　我们不期望野生智能是完善的。最少还没有野生智能图片素材。AI仍旧会阅历失利并导请安想不到的结果这一究竟使人线人一新。可是即便关于那些濒毛病也能够作为生长和改良的经验。现在，失利越多，增加和改良就会越多-终极将引领通往更完美和完好的行业的门路。

　　IBM责备其工程师，称他们以假定和虚拟案例为Watson编程，而不是依靠于实践的患者数据和汗青病历。、