大众号/小象

本文搜集于TED中数据迷信家和 人工智能 工程师最受欢送的十场演讲，协助人们片面而又多样地理解AI和机器学习的全貌。

我们通常过于专注于机器学习算法的完成，倾向于疏忽这种技术自身的一些重要成绩：如将来的使用和政治结果。在这篇文章中，我们从十分受欢送的非营利组织TED上搜集了一系列的视频（并非关注于选择什么言语或算法来处理机器学习成绩）。

经过这一系列视频，你将从“全景图”的角度理解到关于人工智能和机器学习的风趣讨论。你将会听到全世界不同立场的人对该范畴在行将到来的开展对生活发生的影响、利益和结果。主题包括AI的政治和技术责任，AI对将来失业市场的影响，甚至于AI在艺术中的作用。

希望你和我一样喜欢这些演讲。

当机器比人类更聪明时会发作什么？

Nick Bostrom, 3.1M 播放量

人工智能正日新月异地开展，研讨标明，在本世纪内一台AI计算机无望变得和人类一样“聪明”。Bostrom，一位哲学家兼技术专家和我们一同深化考虑在思想机器驱动下的人类正在建立的世界。人工智能机器能否协助人类保管兽性和价值观，抑或是它们会有本人的价值观。

人类能否对发明的AI得到控制？

SamHarris, 3.0M 播放量

担忧超级人工智能吗？神经迷信家兼哲学家Sam Harris给出一定回答，同时表示人类不能仅将这种担忧停留在行动上。Harris以为，人类马上将要发明超级机器人，但是人类还没有处理如何应对发明出来的超级机器人看待人类会好像人类看待蚂蚁一样。

哪些任务会被机器替代？哪些是不可替代的？

AnthonyGoldbloom，2.1M播放量

机器学习不只仅可以对如信誉风险评价和邮件分类这样复杂的义务。现今，它可以被完成评论分级、诊断疾病等愈加复杂的使用。随着机器学习的开展呈现一个令人不安的成绩：机器会替代你的任务吗？

为了添加广告点击率，我们正在树立一个背面乌托邦

Zeynep Tufekci，1.7M播放量

在一场令人大开眼界的演讲中，她详细引见了Facebook、Google和Amazon这样的算法公司是如何让你点击广告的，如何搜集你的政治和社会信息。我们能够还不晓得真正的要挟并不是来自机器，而是运用AI来控制我们的人。那么我们该如何应对呢？

假如没有任务我们该如何赚钱？

MartinFord，1.5M播放量

可以考虑、学习和顺应不同环境的机器人行将到来，这能够意味着我们人类将最终失业。我们该怎样办？将来主义者Martin Ford直截了外地议论一个有争议的观念：把支出从传统任务中别离出以树立一个普遍的根本支出。

眼下计算机是如何变得更有发明力？

BlaiseAgüera y Arcas，1.49M播放量

Google的首席迷信家Blaise运用深度神经网络完成机器感知和散布式学习。在这个诱人的演讲视频中，他演示了如何训练神经网络来完成图像辨认，反之，用它们来生成图像。后果是：很壮观、充溢意境（带着诗意）远超图像分类。

AI如何改善我们的记忆、任务和社交生活？

Tom Gruber，1.47M播放量

Tom Gruber分享了他的愿望：AI协助我们在感知、发明力和认知功用等方面协助我们完成了超人的表现。从进步人类的工程才能到协助我们记住我们读过的一切内容以及我们见过的每团体的名字。

AI将如何引领第二次工业反动？

KevinKelly，1.46M播放量

在接上去的20年，他说，我们的将更具慧眼地看到我们所做的每件事将发生的深远影响。Kelly探究了我们需求理解的人工智能的三个趋向，以便于了解、承受和引导它的开展。

不用担忧超级AI

Grady Booch，1.44M播放量

“新的技术会带来新的忧虑”，迷信家兼哲学家Grady Booch说道，“但我们没有必要担忧一个全能的、无情的AI。”Booch展现了我们是如何教会机器而不是经过编程机器来分享人类的价值观，消弭我们对智能计算机最大的忧虑（科幻引发的）。他并不担忧人工智能能够带来的要挟，而是提示我们思索该如何经过人工智能来改善生活。

发明更平安的AI的3个准绳

StuartRussell，1.23M播放量

我们该如何应用超级智能AI的力气，同时避免被机器人统治呢？随着我们对全知识型机器人越来越多的研讨，AI的先驱Stuart Russell却在研讨一些不同的机器人：带有不确定性的机器人。他以为可以发明出兼容人类思想的AI，可以用知识、利他主义和其别人类价值观来处理成绩。

视频观看地址：https://www.kdnuggets.com/2018/01/top-10-ted-talks-data-scientists-machine-learning.html