探索100年的人工智能
作者：Nick Fetty
博客文章
讨论了人工智能（AI）的过去，现在和未来，作为AI＆Society TATA知识系列中最新一部分的一部分。
出版于2025年4月18日
由尼克·费蒂（Nick Fetty）
数字内容经理
未来对AI增长及其对我们社会的影响的影响是著名的计算机科学家之间的炉边聊天话题Alok Aggarwal，博士和尼克·德克斯，纽约科学院院长兼首席执行官（学院）。
Aggarwal博士是Scry AI的首席执行官兼首席数据科学家，他于2014年成立。该公司专注于人工智能，数据科学和相关学科的研究和高级发展（R＆D）。AI的第四次工业革命和100年（1950-2050），，，，着重于为外行观众揭开AI的神秘面纱。
在讨论他的书的动机时，Aggarwal博士解释了AI是如何的一部分第四工业革命<2011年开始，预计将持续到2050年。
他指出，最近发表的书没有单个软件代码，几乎没有数学。相反，他专注于AI是什么，以及它将是什么，好，坏和丑陋。
AI和商业世界
然后，Dirks将对话转移到AI的业务应用程序上。Aggarwal博士说，他认为AI在模式识别任务中最有用。
他说，与人类不同，这种模式识别方面的速度要快得多，因为电子的速度正在以光速移动，而离子正在缓慢移动。”从长远来看，肯定的是，仅这种模式识别方面就会使AI对人类在几乎所有领域都非常有益。”
Aggarwal博士继续说，这不是如果，但是什么时候人工智能被社会更充分拥抱。他将其与1990年代后期公众接受互联网及其相关的炒作进行了比较。
我认为，从许多方面来说，炒作非常好……因为它会带来货币支持，并使热情的发明家更加热情。”
无人驾驶汽车对人工智能的挑战
德克斯指出，Google最近减少了对无人驾驶汽车计划的投资。他还提到了梅塔（Meta）的图灵奖获得者兼首席AI科学家Yann Lecun，他提到无人驾驶汽车技术在期间有很大的改进空间另一个学院的炉边聊天由塔塔（Tata）于2024年3月赞助。
Aggarwal博士分享说，无人驾驶汽车技术可以追溯到1970年代末在日本。该技术在德国，然后在包括卡内基·梅隆大学和加利福尼亚大学伯克利分校等美国机构开发。尽管做出了这项努力，阿格瓦尔博士承认成功地整合了AI和驾驶是一个挑战。但是，他指出了AI具有巨大潜力的几个领域。
例如，他说，人工智能可以应用于费力的平凡活动，在那里，人类容易犯错误，例如通过发票进行筛选以调和财务记录或提交适当的证书以进行抵押贷款。此外，AI在预防医疗保健方面同样有效，例如检测皮肤癌，Aggarwal博士说，事实证明，这与放射科医生一样准确。
Aggarwal博士说：“现在的许多问题是[证明]这些好处，而不仅仅是夸大炒作。”我们需要实际证明它在不同的情况下起作用。
策划准确的训练集
Dirks指出，某些AI系统在互联网上的各种来源告知，这些系统的准确性不同。他询问如何策划准确的训练集以开发这些技术。
Aggarwal博士说，这里的问题不是AI，因为考虑到训练集的许多投入只是反映了现实，这是人类的镜子的效果，有时可能过时，不准确或有偏见。他以不将男女视为平等的数据集的国家为例，因此这些国家的投入可以训练AI，以误解了性别及其相关角色之间的偏见。
阿格加瓦尔博士说，这与我们训练孩子的方式没有什么不同。
然后他提到模仿游戏由计算机先锋艾伦·图灵（Alan Turing）开发。在这项练习中，人类法官盲目评估了法官问题的答案是由另一人还是由计算机提供的。法官需要确定它是人类还是计算机。这个想法是，最终，计算机技术将足够聪明，因此法官将无法区分。
Aggarwal博士强调，需要人类在训练这些AI系统方面保持勤奋和平衡。由于这些AI系统具有强大的处理能力，因此它们可以快速扩大偏见，错误信息和其他通知的负面输入。
结束思想
Dirks和Aggarwal博士还讨论了其他主题，包括神经网络的历史，人工智能术语的起源，围绕20次计算进步的炒作。Th世纪，人工通用情报（AGI），陪伴，工作流离失所，药物开发等的定义。在接受了出席人员的问题和评论之后，阿格加瓦尔博士通过征求阅读他的书的人的反馈来结束他的演讲，并欢迎读者通过评论与他联系。
本文提供了演讲的预览。完整演讲的视频可用 一经请求对于学院成员 今天注册如果您已经成为我们有影响力的网络的一部分。
该系列由总部位于印度的全球企业塔塔（Tata）赞助，其中包括十个垂直行业的30家公司。了解Tata支持的其他学院活动：
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