資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：話雖如此，這里列出了過去一年中人工智能和機器學習這個不斷發展的世界的一些亮點。需要回應人類并清楚地表達它正在做什么事情。相反，這個團隊提出了一個開源替代方案，他們稱之為。例如人力資源部門或刑事司法系統。
譯者說
AI商業化迅猛發展，即便如此，普通大眾對AI仍然缺少專業性、科學性的認識。作者在本文中精選了7篇2018年關于AI應用的文章，并對內容做了簡短、啟發性的介紹，旨在幫助公眾了解AI能做的事情，幫助大家了解AI在未來能達到的成就。本文還是更偏向學術性，內容比較前沿，對科研人員了解行業應用幫助較大。
毫無疑問，人工智能正在飛速發展，2019年很可能帶來許多新的、意想不到的飛躍，比如開發出具有真實、類似人類的通用人工智能機器。我們知道我們遠未到達這一目標，但是由于那里有大量與人工智能相關的故事，我們很難跟上過去一年里我們取得的成就，以便了解我們將來能實現的目標。話雖如此，這里列出了過去一年中人工智能和機器學習這個不斷發展的世界的一些亮點。
讀心AI去年眾多有趣進展中的一個便是AI可以“閱讀”你的想法。雖然乍一看這可能令人不安，但另一方面，這些技術可能會幫助殘障人士更好地溝通或觀察，甚至幫助改善圖像搜索（想象一下僅通過可視化來查找特定圖像）。為了展示這種可能性，一個來自日本京都大學的團隊開發了一種重建算法，它能夠解碼和優化人們觀察物體形成腦電波中的視覺信息，讓我們離“機器能精確讀取人們想法”更進一步。
詳情見：Mind-Reading AI Optimizes Images Reconstructed from Your Brain Waves
具備“視覺預見”的機器深度學習是機器學習的一個特殊子領域，它啟發于生物大腦的結構和功能，旨在開發更好的人工神經網絡，這些網絡將成為像人一樣學習和思考的機器的基礎。今年早些時候，加州大學伯克利分校人工智能研究實驗室（BAIR）的研究人員創造了一種能夠直觀可視化未來的機器，使用他們所謂的“視覺預見”。靈感來自人類嬰兒，嬰兒在環境中實驗和操縱的傾向，以便學習然后將這些知識應用到新的未知情境中，這對人類而言理所當然，但實際上機器難以掌握。這樣的研究可以為機器“視覺想象能力”鋪平道路，使它們能夠自主地與周圍環境進行交互。
詳情見：This Robot Can Visualize Its Immediate Future with Deep Learning
具備社交技能的合作機器人們可能會認為合作和社交技能是只有人類才具備的領域，但最近的實驗表明，機器也可以被賦予一套人的社交技能，使它們能夠與其它類型的機器以及人協作。 在為機器合作的社交技能創建一個算法過程中，一個國際團隊的研究人員指出：“最終目標是我們理解與人合作背后的數學知識以及人工智能發展社交技能需要具備的屬性。AI需要回應人類并清楚地表達它正在做什么事情。它必須能夠與人互動。”
詳情見：AI Algorithm with ‘Social Skills’ Cooperates Better Than Humans
從錯誤中學習的AI沒有什么比從錯誤中吸取教訓讓我們更像人。人們可能會在機器的強化學習中找到類似的結論，但OpenAI的研究人員指出，設計強化學習模型背后的獎勵系統可能會越來越非常復雜，實際上可能會抑制機器探索超出任務目標的可能性。相反，這個團隊提出了一個開源替代方案，他們稱之為Hindsight Experience Replay（HER）。
詳情見：OpenAI Algorithm Allows AI to Learn from Its Mistakes
自我復制AI傳遞成功經驗的能力是生物有機體區別其它事物的決定性特征。今年早些時候，來自哥倫比亞大學的兩位研究人員找到了將這一原理應用于人工智能系統的方法-創建稱為“quines)”的自我復制神經網絡。自我復制、自我進化的AI可以自動采用前幾代的成功經驗，這個想法非常誘人，具有許多潛在有用的應用場景。
詳情見：AI Researchers Create Self-Replicating Neural Network
AI中的文化偏見冷血機器的絕對可靠性是一個容易被人接受的謬誤。但正如專家所言，我們的算法中存在大量隱秘的文化和性別偏見，當這些算法用于自動化決策系統時，會影響人們的生活。例如人力資源部門或刑事司法系統。在2019年開展AI工作時，我們必須找到解決這種算法偏見的方法，這樣才能避免長期存在的偏見和社會不公正現象延續到機器中。
詳情見：Cultural Bias in Artificial Intelligence
AI輔助自動化當然，人工智能的討論繞不過一些事實，即人工智能正在幫助各行各業進一步實現自動化，無論是制造業，物流還是金融等白領領域。雖然更智能的AI系統導致工人失業，但是仍然可以期待一些積極的事情。例如使用人工智能幫助自動預測新藥物相互作用中的危害或者自動化游戲設計--拯救生命或制造更多娛樂性。
詳情見：Decagon AI Predicts New And Dangerous Drug Interactions && AI Automates Video Game Design With ‘Conceptual Expansion’
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