facebook ai工具(人工智能專業學什么就業方向) - 副本

蘋果在為“人工智能”不停收購， 誰能再做一個谷歌與Facebook在人工智能方面的收購清單？

在通往人工智能的路上，Google一直在不停地買買買。而且Google在人工智能領域的收購其實從2006年就開始了。

DeepMind（2014年1月26日被Google收購）

Deepmind可以說是當下最火的人工智能初創公司，于2014年1月26日被Google收購。

雖然被谷歌收購，但是DeepMind一直是獨立運營的，他們的目標是開發能夠“獨立思考”的軟件。為了能夠開發這種類型的人工智能軟件，DeepMind在海量數據集合的幫助下使用機器學習等技術訓練自己的人工智能去完成某些工作任務。

api.ai（2016年9月19日被Google收購）

api.ai的API可以透過語音辨識、意圖辨識和上下文語境理解等技術，讓電腦理解人類語言并轉換為行動，協助開發者打造類似Siri的對話式智慧助理，可用于聊天機器人、App、智慧家電等。

api.ai已經證明他們可以協助開發者設計、開發和不斷改進會話式界面。超過6萬名開發者正使用API.ai的工具開發會話式體驗。api.ai提供了業界領先的會話式用戶界面平臺，能夠協助谷歌指導開發者持續開發優秀的自然語言界面。

Moodstocks（2016年7月6日被Google收購）

Moodstocks公司成立于2008年，作為一個小的創業公司，他們的規模并不大。

Moodstocks公司是以圖像識別技術為主，并推出了智能手機的圖像識別應用程序Moodstocks Notes。在加入谷歌在巴黎的研發團隊之后，他們將繼續研發自己的視覺圖像識別工具。

Dark Blue Labs（2014年10月23日被Google收購）

Dark Blue Labs是一家深度學習公司，主要從事數據架構以及算法開發工作，被收購后并入DeepMind。

Jetpac（2014年8月17日被Google收購）

總部位于舊金山的Jetpac通過Instagram等社交圖片分享工具制作城市導游服務。通過分析食品、裝飾和人物圖片，Jetpac的軟件便可對城市的各種特點進行分析。

Jetpac被收購前有三款智能手機應用，包括一款城市導游助手、一款圖片分析器和一款圖片探測工具，被收購后并入Picasa中。

Emu（2014年8月6日被Google收購）

Emu是一個類似語音助手Siri但卻是“通過文本消息服務的內置助手”。

它整合了類似Siri個人助理的功能，將會根據你的聊天記錄，自動執行移動助理的任務。比如自動建立日程、設置時間提醒、甚至還能幫你預定餐館。

Emu被Google收購后主要用于Google Hangouts以及Google Now中。

Flutter（2013年10月2日被Google收購）

Flutter2010年底由Navneet Dalal和Mehul Nariyawala創辦，利用計算機視覺技術結合手勢監測識別技術，使得用戶可以用簡單的手勢來操控電腦和移動設備。

Flutter被Google收購后主要應用在Android以及Google X項目中。

Wavii（2013年4月23日被Google收購）

Wavii是一家成立于2009年3月的自然語言處理技術公司，總部位于西雅圖。

Wavii主要做的是掃描網絡、尋找新聞、然后進行總結，并附上文章來源的全文鏈接。

Wavii被Google收購后主要應用在Google Knowledge Graph（Google知識圖譜）中。

DNNresearch（2013年3月12日被Google收購）

DNNresearch公司是由深度學習大神Geoffrey Hinton與他的兩個研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever成立。由于谷歌在本次收購中沒有獲得任何實際的產品或服務，所以本次收購實際上屬于人才性收購，收購的主體是為了這三人團隊。

Viewdle（2012年10月1日被Google收購）

Viewdle是一家成立于2006年的烏克蘭公司，被收購前主要做的是增強現實和面部識別。

Viewdle曾經推出的應用包括SocialCamera和Third Eye，Social Camera是其推出的首款應用，用戶只需通過Faceprint教會你的相機識別好友，此后只要照片中出現了這些好友，SocialCamera就可以自動為他們打上標簽。

Viewdle被Google收購后主要應用在Android中。

Clever Sense（2011年12月13日被Google收購）

Clever Sense是本地推薦應用Alfred的開發商。Alfred的獨特之處在于它將人工智能和機器算法有機結合，為用戶提供個性化的場所推薦，推薦的場所包括附近的餐館、咖啡廳、酒吧和夜店。

Clever Sense被Google收購后主要應用在Android中。

PittPatt（2011年7月23日被Google收購）

PittPatt是一家由卡耐基梅隆大學孵化的專注于人臉識別和模式識別公司，其開發了一項能在照片、視頻和其他媒介之中識別匹配人臉的技術，創造了一系列人臉檢測、跟蹤和識別的算法。

PittPatt的人臉檢測和跟蹤的軟件開發工具包（SDK）能在照片中確定人臉的位置，在視頻中跟蹤人臉的移動情況。

PittPatt被Google收購后主要應用在Android中。

SayNow（2011年1月25日被Google收購）

SayNow是一家成立于2005年的語音識別公司，總部位于美國加州帕羅奧托(Palo Alto)市。

SayNow的平臺可將語音通訊、一對一通話和集團通話整合到Facebook和Twitter等社交網站，以及Android和iPhone手機應用中。

SayNow被Google收購后主要應用在Google Voice中。

Pho買粉絲ic Arts（2010年12月3日被Google收購）

Pho買粉絲ic Arts公司是一家位于英國的語音合成技術廠商。被Google收購前Pho買粉絲ic Arts公司的語音合成技術主要用在游戲中，但谷歌希望將該技術用于其電腦聲音自動輸出系統，以使機器合成的人聲更像人類的聲音以及更加流利。

Pho買粉絲ic Arts被Google收購后主要應用在Google Voice和Google Translate中。

Metaweb（2010年7月16日被Google收購）

Metaweb是一家從事語義搜索（Semantic Search）技術開發的風險企業，目標是開發用于Web的語義數據存儲的基礎結構。

Metaweb被Google收購后主要應用在Google Search中。

Neven Vision（2006年8月15日被Google收購）

這個可以說是Google最早在人工智能領域的收購了，可以追溯到2006年。

Neven Vision是一家圖像識別技術公司，其能自動從圖片里提取信息、并且辨認圖片的內容，被收購前主要應用于手機以及美國政府和執法部門的計量生物學應用中。

Neven Vision被Google收購后主要應用在Picasa以及Google Goggles中。

在日常生活中人工智能的應該有哪些？

人工智能如何在日常生活中應用的十大最佳案例：

1、使用面部識別碼打開手機

相信多數人的一大習慣就是，早上醒來第一眼會看一下手機，而要知道，當代人們所使用的手機多為智能手機，因此對于這樣的智能設備所采取的解鎖方式就是生物識別技術，如人臉識別。換言之，也就是每天大家都是在利用人工智能技術來啟用該功能。舉例來講， 蘋果手機的FaceID可以3D顯示，它照亮你的臉并在臉上放置30,000個不可見的紅外點，以此捕獲臉部圖像信息。然后，它使用機器學習算法將臉部掃描與臉部掃描存儲的內容進行比較，以確定試圖解鎖手機的人是否為本人。蘋果表示，欺騙FaceID的機會是百萬分之一。

2、社交媒體

解鎖手機后，下一步是什么？據小編了解，多數的人會選擇查看自己的社交媒體賬戶，包括Facebook，Twitter，INS等，以獲取有關這一夜之間發生的事情的最新信息。人工智能不僅在幕后工作，使得你能在訂閱源中看到個性化的內容（因為它基于過去的歷史了解了哪些類型的帖子最能引起您的共鳴），還可以找出朋友的建議，識別和過濾虛假新聞，利用機器學習的方式正在努力防止網絡欺凌。

3、發送電子郵件或消息

如今這個社會中，人們對于消息的傳遞方式有多種，相對比較正式一點就應該是郵件傳送了，舉例來講，多數人的生活工作中，幾乎每天都會需要發送一封電子郵件，而撰寫的過程中，多會出現一些錯別字，所以在這個時候就需要激活諸如語法檢查和拼寫檢查之類的工具，以幫助檢查郵件中的書寫錯誤問題。而這些工具使用人工智能和自然語言處理。除此之外，對于垃圾郵件的過濾也是應用到人工智能技術，更重要的是，防病毒軟件也是使用機器學習來保護您的電子郵件賬戶。

4、 Google搜索

當人們遇到不懂的知識點時，最為常用的就應該是Google等類似的搜索引擎，來進行相關問題答案的尋找。不過，在這里需要注意的是，若是沒有人工智能的幫助，搜索引擎無法掃描整個互聯網并提供您想要的東西。同時，對于網頁中那些實時出現的廣告，同樣也是有人工智能來進行啟動的，只不過這些廣告多數基于你自己的搜索歷史記錄，從而能進行“個性化”推送，目的是讓你認為，算法能將你看重的項目放于眼前。

5、數字語音助手

6、智能家居設備

按照現在的發展節奏，你會發現，我們的家正變得越來越“智能”。常見的表現，就是我們中的許多人家中都有了“智能”恒溫器，例如Nest，它可以了解我們的采暖/制冷偏好和日常習慣，以便根據自己的喜好及時調整溫度，保障回家之后直接“享受”適宜的溫度。還有一些智能冰箱也是可以根據冰箱中沒有的東西為您創建所需的列表，并提供晚餐時推薦的葡萄酒。當然，智能家電將繼續變得更加普遍。

7、智能導航

人工智能對于我們日常生活中的一大體現就應該是支持旅行輔助工具，而在這里不僅包括地圖、谷歌地圖和其他旅行應用程序等來通過人工智能技術進行交通狀況的實時監控，同時還可以為你提供實施的天氣情況等，從而能更好的規劃出現路線阿耨。尤其是對于現在的上班族而言，最為害怕的就是遇到“堵車”的情況，所以實時的了解交通道路信息就顯得尤為關鍵。還有就是，現在大火的自動駕駛技術，在加利福尼亞州山景城的地方，您可以通過Google的姊妹公司Waymo申請自動駕駛汽車來上下班。

8、銀行業務

在如今的銀行系統中可以采用多種方式部署人工智能，而也正是通過它對我們交易中的安全性和檢測欺詐行為都是有著很大的幫助的。舉例說明，若是你通過手機進行掃描來存入支票，收到余額不足的警報時，就可以登錄到您的網上銀行賬戶進行查詢，這里就是AI會在幕后起作用。如果您在午餐時間去商店購物并購買新的褲子，人工智能將驗證購買這次的交易行為，以確定這是一個“正常”的交易，以免有未經授權的人使用你的信用卡。

9、亞馬遜推薦

說到購物，美國最大的在線零售商亞馬遜是很多人經常接觸人工智能的另一種方式。零售商的AI算法了解了你的喜好以及購買歷史，然后將分析出喜歡的商品，并通過亞馬遜提要來進行推薦服務。亞馬遜對其預測分析和算法非常有信心，甚至可以在你“點擊購買”之前，亞馬遜就已經使用其預期算法將商品向你發貨了。

10、Netflix

歸根結底，每當大家想放松休息的時候，我們中的許多人都會選擇Netflix等這樣的主流媒體服務。Netflix這家公司的推薦引擎由人工智能提供支持，并使用您過去的觀看記錄為您可能想要觀看的內容（包括類型，演員，時段等）提供建議。它的工具可以根據你一天中看的時間以及當時時間段所看的內容喜好來具體化推送。實際上，我們正在觀看的影片中有80％是由Netflix的推薦決定的。

如此，如果沒有AI的幫助，很難想象我們的日常生活和工作會變得怎么樣。

人工智能專業學什么就業方向

人工智能就業方向及前景

人工智能就業方向及前景人工智能就業方向及前景主要有:機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

人工智能專業的課程體系《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學基礎與倫理》、《先進機器人控制》、《認知機器人》、《機器人規劃與學習》、《仿生機器人》、《群體智能與自主系統》。

《無人駕駛技術與系統實現》、《游戲設計與開發》、《計算機圖形學》、《虛擬現實與增強現實》、《人工智能的現代方法I》、《問題表達與求解》、《人工智能的現代方法II》、《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》。

智能專業就業前景怎么樣

前景可以的。人工智能工程技術人員是指從事與人工智能相關算法、深度學習等相關的多種技術的分析、研究、開發，并對人工智能系統進行設計、優化、運維、管理和應用的工程技術人員。

人工智能專業就業方向有科學研究、工程開發、計算機方向、軟件工程、應用數學、電氣自動化通信、機械制造等。人工智能是國家戰略的核心方向，影響著國民經濟的很多領域，已成為一個國家科技發展水平和國民經濟現代化、信息化的重要標志。

人工智能技術應用就業方向及前景

人工智能就業前景很不錯，就業方向主要有機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別。掌紋識別、專家系統、自動規、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程等。

列入國家發展規劃后，國家會頒發很多政策去促進這一計劃的實現，所以越早進入人工智能領域就越有發展潛能。人工智能技術應用就業方向及前景:

1.算法工程師。進行人工智能相關前沿算法的研究，包括機器學習、知識應用、智能決策等技術的應用。以機器學習的過程為例，涉及到數據收集、數據整理、算法設計、算法訓練、算法驗證、算法應用等步驟，所以算法是機器學習開發的重點。

2.程序開發工程師。

一方面程序開發工程師需要完成算法實現，另一方面程序開發工程師需要完成項目的落地，需要完成各個功能模塊的整合。

3.人工智能運維工程師。大數據與AI產品相關運營、運維產品研發;相關組件的運維工具系統的開發與建設;提供大數據與AI云產品客戶支持。

4.智能機器人研發工程師。研發方向主要從事機器人控制系統開發，高精度器件的設計研發等。工業機器人系統集成方向主要做工作站設計，電氣設計，器件選型，機器人調試，編程，維護等。

5.AI硬件專家。AI 領域內另外一種日益增長的藍領工作是負責創建 AI 硬件如 GPU 芯片的工業操作工作。大科技公司目前已經采取了措施，來建立自己的專業芯片。

人工智能就業方向及前景分析 未來好就業嗎

人工智能的未來就業前景是很不錯的，可以從事的就業方向也有很多，如通信、軟件工程、工程開發、自動化等方向。 人工智能就業前景 未來人工智能的就業和發展前景都是非常值得期待的，原因有以下幾點:第一，智能化是未來的重要趨勢之一。

第二，產業互聯網的發展必然會帶動人工智能的發展。人工智能技術將成為職場人的必備技能之一。 在大數據時代，人工智能相關技術得到了越來越多的關注，市場對于人工智能產品的呼聲也越來越高，因此不少科技公司都陸續開始在人工智能領域實施戰略布局，由于人工智能人才相對比較短缺，所以人才的爭奪也比較激烈。

另外，由于相關人才的數量比較少研究生培養為主，而且培養周期比較長，所以人工智能人才在未來較長一段時間內依然會有一定的缺口。 人工智能就業方向 人工智能可以說是一門高尖端學科，屬于社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。

研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網絡、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。 人工智能專業的主要就業方向有:科學研究、工程開發、計算機方向、軟件工程、應用數學、電氣自動化、通信、機械制造等。

人工智能背后的操控者是誰？

“9·11 是猶太人干的，把他們都送進毒氣室！種族戰爭現在開始！”

2016年3月23日，一個人設為19歲女性，昵稱為 Tay 的聊天機器人在推特上線。這個微軟開發的機器人能夠通過抓取和用戶互動的數據模仿人類的對話，像人一樣用笑話、段子和表情包聊天。但是上線不到一天，Tay 就被“調教”成了一個滿口叫囂著種族清洗的極端分子，微軟只好以系統升級為由將其下架。

微軟聊天機器人的極端言論。

這樣的口號并不是聊天機器人的發明，而在社交網絡上大量存在著。美國大選期間，一些所謂的“政治新媒體”賬號發出的摻雜陰謀論、種族主義的內容，在Facebook 上進行了病毒式傳播。這有賴于人工智能協助下的“精準定位”：誰最容易相信陰謀論，誰對現實最不滿？相應的政治廣告和假新聞能精準地投放到這群人中，使人對自己的看法更加深信不疑。

因為設計缺陷而 “暴走”的聊天機器人，和精心策劃的線上政治行為，看起來仿佛是兩回事。但這種我們似乎從未見過的景象，卻指向了同一個“兇器”——大數據驅動下的人工智能。

1、人工智能有作惡的能力嗎？

人工智能會“作惡”嗎？面對智能的崛起，許多人抱有憂慮和不安： 擁有感情和偏見的人會作惡，而僅憑理性計算進行判定的計算機似乎也會“作惡”， 且作起來易如反掌。這讓許多人（特別是非技術領域的人）對人工智能的發展持悲觀態度。

這種憂慮并不是最近才有的。人工智能這個詞誕生于上世紀50年代，指可體現出思維行動的計算機硬件或者軟件，而 對機器“擁有思維”之后的倫理探討，早至阿西莫夫開始就在科幻作品里出現。

14 年前，威爾·史密斯主演的電影《機械公敵》里就有這樣一個場景：2035 年的人類社會，超高級的人工智能承擔大量工作，并與人類和諧相處。這些原本完全符合阿西莫夫“三定律”的人工智能，在一次關鍵升級之后對人類發起了進攻。這些機器人擁有了思維進化的能力，在它們的推算下，要達到“不傷害人類”的目的，就必須先消滅“彼此傷害”的人類。

十分高產的科幻作家阿西莫夫（1920-1992）。

看起來，人工智能并不像人類一樣擁有所謂“人性”，并不與我們共享一個道德倫理體系。 然而 將智能的“作惡”簡單理解為“人性缺乏”，未免把這個問題看得太過簡單。

一方面，機器似乎還不夠“智能”。 南京大學計算機科學與技術系副教授、人工智能專家俞揚認為，“人性”對于人工智能來說是一個非常“高層次”的東西。“描述一張圖片上，有草原，有獅子，機器可以做到，”俞揚舉了個例子，“而要歸納它是‘非洲’，就要更高級一些，對機器來說更困難。”他說，判斷一件事情在道德上好不好，意義上怎么樣，目前來講并不是機器的能力范圍。

而正視人工智能的“惡”，或許應該首先找出作惡之源——為什么人工智能忽然變得可怕起來？

另一方面，機器似乎已經太過“智能”，某些方面幾乎要超越人類的理解。 近 10 年，人工智能領域迎來了爆發，這要得益于 “機器學習”的發展：擁有強大運算能力的計算機程序能夠對大量數據進行自動挖掘和分析，并學習各種行為模式。輸入和輸出不再是人工賦予的幾個變量掌控，而是讓機器在大量數據中自己分析特征，決定變量權重。

這看起來就仿佛一種本能一樣——蒙特利爾大學的計算機科學家約書亞·本奇奧將其稱為 “人工直覺” （artificial intuition）。

我們會信任一個我們“無法理解”的決策對象嗎？當它出錯的時候，我們能夠察覺、能夠糾正嗎？

“我們必須清楚地知道人工智能會做出什么樣的決策。對人工智能的應用范圍，以及應用結果的預期，一定要有約束。”俞揚認為，“黑箱”的現實應用，一定要慎之又慎。環境是否可控，是否經過了可理解性的測試，決定了它是否可以用在關鍵的場所，否則就是產品的重大缺陷。

今天的人工智能之所以危險，不僅是因為它已經具備了一定的能力和“權力”，還因為 人類生活的大規模網絡化、數字化，為機器的“學習”提供了足夠多的數據“食糧”。

今天的人工智能與其說是擁有“思維”，不如說是對于人類世界中現存數據的反映和理解。與其說“沒有人性”，會不會是“太有人性”？ 機器是否也繼承了我們既有的偏見、無常和貪婪？ 

2、人工智能的罪惡之源

人工智能在判斷上失誤的一個指責，是它經常會 “歧視”。使用最先進圖像識別技術的谷歌曾經陷入“種族歧視”的指責，只因它的搜索引擎會將黑人打上“猩猩”的標簽；而搜索“不職業的發型”，里面絕大多數是黑人的大辮子。哈佛大學數據隱私實驗室教授拉譚雅·斯維尼發現，在谷歌上搜索有“黑人特征”的名字，很可能彈出與犯罪記錄相關的廣告——來自谷歌智能廣告工具 Adsense 給出的結果。

人工智能會加劇人類社會的不公平嗎？

對每個畢業季都會收到數以萬計簡歷的大公司人力部門而言， 用機器篩簡歷并不是什么新鮮的事情，百分之七十以上的簡歷甚至都到不了 HR 的眼皮底下。 篩簡歷的 AI（業界用語“雇傭前評估”）因此而獲得了大約30億美元左右的市場。有些關鍵詞，例如性別、地域，或者出身階層，至少在明面上，是不宜成為篩選標準的——這個時候，HR 就會以“并不適合”為由，推掉不喜歡的性別、籍貫乃至星座。那么，徹底排除 HR 或者項目經理個人偏見的人工智能會解決這個問題嗎？答案可能會更糟。

最新的人工智能雇傭輔助技術，并不需要人為設置關鍵詞，而全靠“過往的優秀員工數據”對機器的訓練，決策權重也并不是加或者減去一個過濾的變量就能解決的，看起來似乎十分公平。 然而人工智能的檢視，卻讓少數族裔、女性、或者有心理疾病史的人更難找到工作。

美國 IT 作家、數學家凱西·奧尼爾曾經調查到，人力資源解決方案公司 Kronos 提供的智能篩選服務會用“個性測試”把有心理疾病史的申請者擋在門外；而施樂在招聘的時候發現，人工智能大量過濾掉了有色人種的申請，因為這些申請者提供的地址位于市內某黑人聚居區。

金融領域也不例外。位于美國洛杉磯的科技金融公司 Zest 開發了一個人工智能信用評估平臺 ZAML，使用用戶網絡行為，而不是實際的信用記錄，來判定用戶的信用值。

百度作為搜索引擎合作商，向他們提供了大量可以數據用于歸納出用戶可能的財務狀況。它聲稱有近十萬個數據點，沒有所謂“決定因素”，因為美國法律禁止金融機構以性別、種族或宗教等決定一個人的信用。然而在現實應用中，對于不同人群的“另眼相看”卻體現得非常明顯——比如，它會“研讀用戶的申請”，檢查申請中是否有語法和拼寫錯誤等，來判定一個人“守規矩”的傾向；然而這導致并不能熟練使用英語的移民群體在信用問題上被抹黑。

歧視的來源是哪里？是打標簽者的別有用心，是數據擬合的偏差，還是程序設計哪里出了 bug？ 機器所計算出的結果，能為歧視、不公、殘酷提供理由嗎？ 這些都是值得商榷的問題。

我們訓練機器的“過往數據”，實際上是人類自身偏見和行為的產物。 《MIT 商業評論》的分析者認為，類似于 ZAML 的智能采用的“貼標簽”策略，很難排除相關性（而非因果性）帶來的偏見。少數族裔常常會因某種特定行為被打上標簽（比如訪問某個網絡社區等），即使他/她有良好的信譽和穩定的工作，只要出現這樣的行為，就可能會被人工智能判定為低信用，需要為他/她的借貸支付更高的利息，或者干脆沒有資格。

機器能解決處理效率的問題，卻不能避免“過往數據”本身造成的缺陷。一個公司過去10年男員工工資比女員工高，有可能源自某個高層的性別歧視；智能篩選卻能把對于此群體的偏見刻印在對于個體的判斷上，這跟人類的刻板印象如出一轍。問題在于，機器的抉擇往往被包裝上“科學”“客觀”的外衣， 此類解決方案往往能夠因為其科技噱頭而賣出高價，殊不知只是用“科學結果”對現有的偏見進行的“大數據洗白”。

3、資本驅動的數據世界

如果說“過往數據”的積累是機器作惡的基礎的話，那么資本力量的驅動則是更深層次的原因。

如同開篇提到的那樣，2016 年美國大選期間，一家叫劍橋分析（Cambridge Analytica）的公司使用人工智能技術，針對任意一個潛在選民的“心理特征”投放付費政治廣告；而投什么樣的廣告，取決于一個人的政治傾向、情緒特征、以及易受影響的程度。很多虛假的消息在特定人群中能夠迅速傳播、增加曝光，并潛移默化地影響人們的價值判斷。技術主使克里斯托弗·威利最近向媒體揭發了這個人工智能技術的“食糧”來源——以學術研究為名，有意攫取的 5000 多萬用戶數據。

劍橋分析CEO亞歷山大·尼克斯（Alexander Nix）。

劍橋分析并不是一個孤例。澳洲一個 Facebook 的廣告客戶透露，Facebook 的人工智能會分析其用戶特征和所發的內容，給出諸如“有不安全感的年輕人”“抑郁、壓力大”等標簽，然后有針對性地投放游戲、癮品和甚至虛假交友網站的廣告，從中獲取巨大利益。

數據的收集本身也值得商榷。前百度人工智能首席科學家吳恩達（Andrew Ng）就曾公開表示， 大公司的產品常常不是為了收入而做，而是為了用戶的數據而做；在某一個產品上收集的數據，會用于在另一個產品上獲利。 在智能面前，沒有所謂的個人隱私和行蹤，也很難確定數據收集的邊界在哪里，尤其是個人隱私與公共信息、主動提供與被動提供的邊界。

總而言之， 在以商業利益為目標的人工智能眼里，并沒有“人”或者“用戶”的概念，一切都是可以利用的數據。 劍橋大學互聯網與社會研究中心教授朔沙娜·祖博夫將這種人工智能和資本“合體”的現狀，稱之為 “監控資本主義” （Surveillance Capitalism）——在大數據和人工智能的協助下，通過對每個人的監控和信息的榨取，實現資本的最大化。

作者試圖找到行業內人士對此評論，谷歌（中國）和百度自動駕駛部門的人工智能相關人員均表示，探討 AI 的社會問題，牽涉到公司利益和形象，比較敏感，不便評論。

“人工智能作為一個工具，如何使用，目前來看決定權依然在人。”俞揚說道 ，“系統的設計者和商業（應用）的提供人員需要對此負責。”

如何負責？這或許需要我們正視人工智能對整個社會關系的挑戰。

4、人工智能作惡之后

2018年3月 19 日，一輛自動駕駛的優步（Uber）在美國亞利桑那州惹上了麻煩。面對路中出現的一個推著自行車的女性，這輛車速 38 mph（約61km/h）的沃爾沃在昏暗的光線條件下并沒有減速，徑直撞了上去，受害者被送往醫院之后不治身亡。這是自動駕駛第一例行人致死的事故。

電視臺對自動駕駛優步車禍的報道。

事故發生之后，有不少人將矛頭指向了自動駕駛的人工智能是否足夠安全上，或者呼吁優步禁止自動駕駛。然而更關鍵的問題在于，亞利桑那有著全美國幾乎最開放的自動駕駛政策，事故發生地坦佩市（Tempe）是實行自動駕駛最火的“試驗田”之一；事故所在的街區早已做過路線測試，并被自動駕駛的智能采納。但是在事故發生之后，對于責任的認定依然遇到了困難。

因為人的疏忽造成的車禍數不勝數，人們早已習慣了如何處理、怎樣追責；然而機器出錯了之后，人們忽然手足無措。 人工智能會出錯嗎？當然會。只是我們在這個問題上一直缺乏認知。 就如同上文提到的“隱性歧視”，深度學習的“黑箱”，現有的法律法規很難對這些錯誤進行追究，因為不要說普通人，就連技術人員也很難找出出錯的源頭。

當人工智能的決策在人類社會中越來越重要時，我們也不得不考慮，智能為什么會犯錯，犯錯了怎么辦；若要讓智能擺脫被商業或者政治目的支使的工具，真正成為人類的“伙伴”， 需要怎么監管、如何教育，才能讓人工智能“不作惡”。

人工智能的監管問題亟待解決。

對此，現有的法律框架內很難有清晰的、可操作的實施方案。歐盟率先在數據和算法安全領域做出了立法的嘗試，2018年5月即將生效的新法規規定，商業公司有責任公開“影響個人的重大決策”是否由機器自動做出，且做出的決策必須要“可以解釋”（explainable）。但法條并沒有規定怎么解釋，以及細到什么程度的解釋是可以接受的。

另外一個重要的問題是， 讓機器求真求善，需要人類自己直面決策中的黑暗角落。 在 Atari 游戲智能的測試中，游戲中的人工智能 bot 可以用最快的速度找到漏洞開始作弊，而游戲玩家又何嘗不是呢？不管是帶有歧視的語義分析，針對少數族裔進行的“智能監視”和跟蹤，或者把已婚未育女性的簡歷扔掉的智能簡歷篩選，都長期以各種形式存在于人類社會中。

人工智能不是一個可預測的、完美的理性機器，它會擁有人類可能擁有的道德缺陷，受制于人們使用的目標和評估體系。 至少目前，機器依然是人類實然世界的反應，而不是“應然世界”的指導和先驅。 對機器的訓練同樣少不了對人性和社會本身的審視——誰在使用，為了什么而使用，在我們的世界中扮演著怎樣的角色？數據是誰給的，訓練的目標是誰定的？我們期望中的機器，會繼承我們自己的善惡嗎？

谷歌中國人工智慧和機器學習首席科學家李飛飛認為， 要讓機器“不作惡”，人工智能的開發需要有人本關懷 。“AI 需要反映我們人類智能中更深層的部分，”李飛飛在《紐約時報》的專欄中寫道，“要讓機器能全面地感知人類思維……知道人類需要什么。”她認為，這已經超越了單純計算機科學的領域，而需要心理學、認知科學乃至社會學的參與。

一個AI

人工智能之所以會作惡，可能就是因為太像人類了吧。

人臉相似度在線測試，百度ai與騰訊ai哪個準哪個好 比如人臉識別相似度

提起人臉相似度在線測試，大家都知道，有人問ai與騰訊ai哪個準哪個好 比如人臉識別相似度？另外，還有人想問有沒有可以測試兩個人臉的相似度的軟件？我是蘋果手機！你知道這是怎么回事？其實paperpass相似度22%,知網的相似度會是多少，不知道能不能通過知網復寫率小于15%檢測，下面就一起來看看ai與騰訊ai哪個準哪個好 比如人臉識別相似度？希望能夠幫助到大家！

人臉相似度在線測試

1、人臉相似度在線測試:ai與騰訊ai哪個準哪個好 比如人臉識別相似度？

掃一掃匹配明星臉。

2、人臉相似度在線測試:有沒有可以測試兩個人臉的相似度的軟件？我是蘋果手機！

沒有這樣的軟件兩張照片 在臉比對。

3、paperpass相似度22%,知網的相似度會是多少，不知道能不能通過知網復寫率小于15%檢測

不確定。夫妻相測試免費。

因為paperpass跟知網收錄的論文庫是有差別的，有可能paperpass未收錄的論文，在知網卻被收錄了，這種情況是很常見的，有很多同學在paperpass查重得到的數據是低于20%，而在知網上卻大于60%，這些都是常事。

paperpass相似度22%,知網的相似度會是多少，不知道能不能通過知網復寫率小于15%檢測

paperpass是以句子為單位，而且不能識別目錄、標題、參考文獻，會通通標紅，并且的確會如你所說，出現你根本沒有抄過的、無關的文章；知網是以段落為單位，目錄、標題、參考文獻可以自動識別。兩者算法也不同。因此，paperpass的重復率一定是高于知網的。免費人工智能看相。

也就是說paperpass比知網嚴格。用paperpass測出來18%，學校用知網要求20%，肯定能過的。即使沒有把參考文獻貼進去。因為知網不會把參考文獻作為抄襲率。

由于存在引注格式不統一、參考文獻格式不規范、虛假引用等問題，PaperPass為了給用戶提供最嚴格、最負責的檢測結果，將不再區分“相似”和“引用”。PaperPass檢測系統是在論文修改環節為用戶提供修改依據的工具，系統所顯示的相似部分(紅字)是否屬于正常引用將保留給用戶自行審定。免費AI智能。

另外PaperPass也是全國的論文檢測技術提供商，已經為眾多的機構和檢測系統提供技術方案。所以通過PaperPass的檢測后，可以通過其它檢測系統的檢測。

4、人臉相似度在線測試:人臉搜索的相似應用

實際上目前很多社交網站上，人臉識別技術已經有了雛形。比如在國內流行的和美國的Facebook上，用戶自己為相冊里的人物加上姓名，然后系統自動為同一相冊內所有相同的人臉加上姓名。大多數玩社交網站的網民都十分喜歡這項服務。測試自己像哪個明星臉。

而在美國中，我們也可以經常看到這樣的畫面，最典型的就是《諜影重重》系列。中調查局為了追蹤特工伯恩，不但可以通過系統進行人臉識別，還可以通過任何一個公共場所中的頭進行人臉識別。測一測你和哪個明星最像。

這些技術早已不再是活在科幻片中的幻想，而是已經來到了每一個普通人的身邊，而這項技術如果不加以限制，而是給每一個人，其后果是不堪設想的。

大部分以圖片作為輸入的搜索引擎，例如tineye(年上線)、搜狗識圖(年上線)等，本質上是進行圖片近似拷貝檢測，即搜索看起來幾乎完全一樣的圖片。年推出的識圖也是如此。

在經歷兩年多的沉寂之后，識圖開始向另一個方向探索。年1月的年會中，李彥宏特意提到識圖：“以圖搜圖的準確率從20%提升到80%”。不過與之前相比，識圖找到相似圖片的能力似乎并未顯著提升，那么改變從何而來？李彥宏把這種明顯的提升歸因于剛上線的人臉搜索。與之前的區別在于，如果用戶給出一張圖片，識圖會判斷里面是否出現人臉，如果有，識圖在相似圖片搜索之外，同時會全網尋找出現過的類似人像。新增加的技術簡而言之，首先是人臉檢測并提取出特征表達，隨后再據此進行數據庫對比，按照相似度排序返回結果。其實，人臉檢測并不是新技術，相關研究已有三十年歷史，然而直到去年底，才決定推動這一技術付諸實施。

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