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电动托盘搬运车是靠什么配件控制速度的?

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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。

旧金山优步司机使用的应用程序中的一个错误将它们发送到机场货运站点而不是客运站。“有时人们会盲目跟随机器,有时人们会说:’坚持下去,这看起来不对。’ 这就像许多其他技术一样,人们会适应,“技术作者蒂姆奥莱利说。

这些可能是相对无害的情况,其中由于被机器引入误导而几乎没有损坏。但是当赌注更高时会发生什么?

IBM将医疗诊断作为Watson的主要目标之一,该系统首先是为赢得电视游戏节目而创建的,然后再改造成为一种更为通用的“认知”系统。

这样的系统旨在由专家做出最终决定。IBM坚持认为人类永远都有最终决定权。但是,对于医生来说,覆盖计算机提供的建议是多么容易,根据定义,该计算机已经分析了更多可比较的情况并且比他们拥有的数据更多?

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如果它有保险或其他财务后果,拒绝技术可能会更难。Nourbakhsh先生说:“医生处于一种他们觉得服从系统的位置。” “简单地说他们仍然会做出决定并不能做到这一点。”

类似的担忧在20世纪80年代出现,当时人工智能领域由“专家系统”主导,旨在引导人类用户通过“决策树”在任何情况下达到正确的答案。事实证明,太难以预测所有使现实世界决策复杂化的不可预见的因素。

但是基于机器学习的最新AI看起来将被广泛采用,并且可能更难以进行二次猜测。由于他们在诸如图像识别等狭窄领域的成功,对这些系统的期望一直在飙升。他们的创作者非常乐意接受炒作。

“我们正在失控的营销部门,”Schank先生说。他特别挑出 ?IBM,认为该公司在谈到Watson时严重过度承诺——这是AI圈子中经常听到的批评。

IBM研究工作的首席运营官达里奥吉尔(Dario Gil)捍卫了近八年前围绕沃森(Watson)发起一项大型计划的决定,他认为当时没有其他科技公司能够在人工智能方面发挥核心作用。但是,他补充说:“我们对一般情况之间的差异不够清楚。 “

评估人工智能系统的质量建议会带来其他挑战,非专家可能不愿意猜测他们不理解的工作机器。

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