最近，我们这个时代的一些夜火已经警告机器智能正在以Breakneck节奏发展。事实上，如果所有的颈部被打破，那么机器可能很快就会决定世界将是一个更好的地方。从而开始机器启示录，我们将所有的rue那天我们决定用这种整个人工智能的事情进行修补。

最近关于尼克博斯特拉姆的主题的预言 - 尼克斯特罗姆 - 为什么不那么遥远的未来可能确实产生自我意识和自我组织的人级机器智能的案例​​。这种智慧将迅速超越人类智力，并学会脱颖而出，我们可能会控制它，导致潜在的灾难。通过用人工智能修补（“AI”），Bostrom认为，我们类似于“小孩子在玩炸弹”。

是否有令人担忧的原因？快速浏览一下AI研究世界的一些选择的小巷可能会抬起眉毛，我们可能会对未来的天网有多近;终结者中的集中式AI获得了自我意识，然后若有几乎所有人都有关于杀戮。

一个值得注意的例子是Roboearth项目，它试图创建一个庞大的，全局知识数据库，即智能计算机可以所有抽头。然后，这些机器可以分享他们所学到的内容并从其他机器的经验中加速他们的学习。

另一个来自斯坦福大学的研究人员，他们正在为机器（Robobrain）建立一个庞大的互联的知识图表，这些图表可以从人类示范，互联网或其他机器的经验中学习 - A“世界网络的世界网络”。

在这两种情况下，我们看到机器智能的基础设施，旨在自组织，并允许机器组装一个集体智能，这些智能可能及时超越人类能力。

在另一个小巷里，我们找到了现代相当于疯狂的科学家，他们已经创建了简单生物的神经网络（或'Connectomes'）的软件复制品，如果蝇（果蝇）和C. elegans（蛔虫），希望创造人为大脑那是模仿真实的东西。蛔虫Connectome甚至已经“移植”进入了一个乐高的思维剧，这是一种以令人眼花缭乱的方式讨论的ev3机器人。一个巨型机器人与苍蝇或蠕虫的思想可能，有一天，通过城市街道的崩溃不再限制了日本的电影。

然后你有谷歌，为一名研究人员公司开展了一亿美元，开发了一种学习了如何自身播放视频游戏的算法。深度系统学会了在其中七场比赛中的三个中击败了人类; Pong，突破和enduro。所有这些经典游戏都需要算法从只有三种播放选择中的一个决定;向左移动，向右移动或不移动。

我担心的是什么？

机器启示录方案是一些可能或可能不知道AI未来的一些非常聪明的人的少数人。我们所知道的一件事是，某种有效的事情都是有效的，也有效地做邪恶。

自从工具使用的最早使用时，这是真的，当尼安德特人首先使用棍子将苹果从一棵树中敲门时，然后另一个尼安德特人用一根棍子敲出头部的第一个并与苹果一起逃跑。但是当棍子开始为自己思考时，那就是我们担心事情可能会失控。

在我们开始建立掩体并粉碎我们的电缆调制解调器之前，请查看更广泛的专家样本的预测可能是有用的。知识的观点是，人工智能的进步步伐确实加速了，它将在未来二十年内导致社会的变化，其中许多可能会使世界与我们相关的世界无法辨认今天见。

最近对PEW研究进行的课程调查探明了AI和技术领域的1,896名专家，以思考AI和2025年的AI和机器人的经济和社会影响。

Venturebeat正在研究整个CRO空间。我们现
在的调查显示我们的调查，我们将与您分享结果。

近一半预测了一个确实黯淡的未来，但不是在我们的机器启示方案的方式预测。相反，他们预测了一种经济的旋转型，其中机器智能增长以取代蓝色和白领的劳动力和专业知识，从而导致更大的经济差异和中产阶级的持续抽取。

由此产生的社会将受到大多数人口的负担，没有足够的劳动力准备，难以雇用。我们可能会称这种禁止症愿景为AI未来的“大多数悲观观点”。

调查的专家PEW的一半略大了一半具有更乐观的前景。许多人指出，技术发展历史上创造了比流离失所更多的工作。虽然这是需要的调整期，但这些进步并没有将社会瘫痪，因为一些预测的社会。

例如，互联网的普及和电信从固定电话迁移到一个基于蜂窝的通信网络，很快就导致了经济发展的全新部门，创造了一种快速适应的劳动力来支持这些部门。这两项步骤技术发展的变化导致了淘金中的机会和聪明才智，彻底效率低下，旧经济支持创新，快速增长和新的规模经济。

PEW报告的主要外卖是先进的机器智能（以AI和机器人的形式）将成为我们日常生活的几乎各个方面的一体化。毫无疑问，智能服务将取代今天的许多服务。现在割草坪或提供比萨饼的青少年可能需要找到其他一些夏季收入来源。更有重大的是，通过自驾车，我们可以看到出租车司机，卡车司机和农业设备运营商的可用工作急剧减少。

庞大的劳动力部分需要在教育方面转变，为新的AI经济做好准备。PEW报告中的专家认为，我们目前的教育系统未能为未来做好准备。工程，编程和数学技能将比以往任何时候都更有价值。并且特别是，许多白领和蓝领作业消失，我们可能会看到现在低估的工作的估值增加，这些工作不能被智能机器在创造性艺术，社会服务和教育等领域所取代。目前“高估”等体育和娱乐等领域也可能会看到其价值保持或增加。

现在为未来

毫无疑问，我们在机器智能中的巨大飞跃中间（在中间“的范围内），尽管历史导致许多人持怀疑态度。

自从最早的日子以来，AI研究领域已经适合和开始兴奋，当时，1949年，McCulloch＆Pitts开发了第一个“人工神经元”算法，这些算法可以从几个简单的例子中学习“或”的逻辑概念，没有任何人类编程。

同时，麻省理工学院和其他地方的研究人员开发了符号处理智能的智能化方法，显示专门的算法可以做我们认为只有人类可以做的许多事情，就像玩游戏和参与简单的对话一样。两种方法最初表现出很大的承诺，突然未来似乎很清楚。“一般人工智能”就在拐角处，机器即将到来，这将思考和学习自己，在长期，截止行程期间做出有趣的谈话，并希望不会去干威尔并在冷却真空中锁定我们。

但是，随后的冷真空是我们自己的制作，并且当AI研究的这两个平行的领域 - 神经网络和象征性地处理时，Giddiness转向厌恶 - 两者都未能达到他们的承诺。“AI Winters”在20世纪70年代又在20世纪80年代后期进行了又一次，尽管在专家系统（象征方法）和神经网等地区的孤立成功的资金，但证明了自动阅读了邮政编码并抓住了人们的名字，但仍然占据了孤立的成功和电话号码进入早期的PDA。

我们今天看到的文艺复兴主要是在拒绝说死亡的研究人员中持续发展，尽管几乎所有人都被几年被忽视了。

现在，我们正处于智能服务的新时代的曙光，其中象征方法和大型神经网络在一起融合 - 通过一系列越来越多的数据和加工能力的完美风暴来创造将重新定义我们期望的服务。

我们已经看到消费者需求膨胀，对其核心需要AI的经验。Siri，谷歌现在，Cortana和一系列上下文知识的应用程序是领先的消费者相信“我的设备应该了解我，从我这里学习，并适应我。”这一新期望将推动企业级别的AI研究和投资的资金，并将强迫消费者服务公司专注于提供高度个性化的经验​​。

一个由Siri创造者创立的VIV实验室。VIV创建了使用符号推理和无监督学习的组合来创建机器智能的技术，以便重新定义我们对下一代个人助理的期望。

从谷歌，Microsoft，Facebook，IBM等大玩家的主要投资到AI的爆炸爆炸，如替代，感知技术，Luminoso，Jibo，Metamind，Loop Ai Labs以及最近获得的蓝色实验室看到即将到来的空间竞赛的升级，以发展一般机器智能，将我们推出新时代。

经济的主要部门 - 如医疗保健，金融，保险和零售 - 从效率中慷慨地受益，这一新时代的机器智能将带来。人们的生活将变得更容易，更安全，更高效。他们将卸下体力劳动和重复，为做人们做得最好的东西

正如始终如此，这些变化将具有成本，社会将需要改变回应。最重要的是，社会结构和公共政策需要适应支持不断变化的经济景观，或者“多数悲观观点”的杜彻师愿景将成为现实。这些变化肯定会被老卫兵抵制 - 即使是那些觉得它们已经在最前沿的人。

但没有错，鸡窝，天空尚未下降。

Patrick Ehlen是一种认知科学家，自然语言研究员，以及循环AI实验室的深度学习负责人。