人工智慧正快速入侵我們生活的五個方面

開源項目正在助推人工智慧（AI）進步，而且隨著技術的成熟，我們將聽到更多關於 AI 如何影響我們生活的消息。你有沒有考慮過 AI 是如何改變你周圍的世界的？讓我們來看看我們日益被我們所改變的世界，以及大膽預測一下 AI 對未來影響。

1. AI 影響你的購買決定

最近 VentureBeat 上的一篇文章，「AI 將如何幫助我們解讀千禧一代」吸引了我的注意。我承認我對人工智慧沒有思考太多，也沒有費力嘗試解讀千禧一代，所以我很好奇，希望了解更多。事實證明，文章標題有點誤導人，「如何賣東西給千禧一代」或許會是一個更準確的標題。

根據這篇文章，千禧一代是「一個令人垂涎的年齡階段的人群，全世界的市場經理都在爭搶他們」。通過分析網路行為 —— 無論是購物、社交媒體或其他活動 - 機器學習可以幫助預測行為模式，這將可以變成有針對性的廣告。文章接著解釋如何對物聯網和社交媒體平台進行挖掘形成數據點。「使用機器學習挖掘社交媒體數據，可以讓公司了解千禧一代如何談論其產品，他們對一個產品類別的看法，他們對競爭對手的廣告活動如何響應，還可獲得很多數據，用於設計有針對性的廣告，"這篇文章解釋說。AI 和千禧一代成為營銷的未來並不是什麼很令人吃驚的事，但是 X 一代和嬰兒潮一代，你們也逃不掉呢！（LCTT 譯註：X 一代指出生於 20 世紀 60 年代中期至 70 年代末的美國人，嬰兒潮是指二戰結束後，1946 年初至 1964 年底出生的人）

人工智慧根據行為變化，將包括城市人在內的整個人群設為目標群體。

例如， Raconteur 上的一篇文章 —— 「AI 將怎樣改變購買者的行為」中解釋說，AI 在網上零售行業最大的力量是它能夠迅速適應客戶行為不斷變化的形勢。人工智慧創業公司 Fluid AI 首席執行官 Abhinav Aggarwal 表示，他公司的軟體被一個客戶用來預測顧客行為，有一次系統注意到在暴風雪期間發生了一個變化。「那些通常會忽略在一天中發送的電子郵件或應用內通知的用戶現在正在打開它們，因為他們在家裡沒有太多的事情可做。一個小時之內，AI 系統就適應了新的情況，並在工作時間開始發送更多的促銷材料。」他解釋說。

AI 正在改變我們怎樣花錢和為什麼花錢，但是 AI 是怎樣改變我們掙錢的方式的呢？

2. 人工智慧正在改變我們如何工作

Fast 公司最近的一篇文章「2017 年人工智慧將如何改變我們的生活」中說道，求職者將會從人工智慧中受益。作者解釋說，除更新薪酬趨勢之外，人工智慧將被用來給求職者發送相關職位空缺信息。當你應該升職的時候，你很可能會得到一個升職的機會。

人工智慧也可以被公司用來幫助新入職的員工。文章解釋說：「許多新員工在剛入職的幾天內會獲得大量信息，其中大部分都留不下來。」 相反，機器人可能會隨著時間的推移，當新員工需要相關信息時，再向他一點點「告知信息」。

Inc. 有一篇文章「沒有偏見的企業：人工智慧將如何重塑招聘機制」，觀察了人才管理解決方案提供商 SAP SuccessFactors 是怎樣利用人工智慧作為一個工作描述「偏見檢查器」，以及檢查員工賠償金的偏見。

《Deloitte 2017 人力資本趨勢報告》顯示，AI 正在激勵組織進行重組。Fast 公司的文章「AI 是怎樣改變公司組織的方式」審查了這篇報告，該報告是基於全球 10,000 多名人力資源和商業領袖的調查結果。這篇文章解釋說："許多公司現在更注重文化和環境的適應性，而不是聘請最有資格的人來做某個具體任務，因為知道個人角色必須隨 AI 的實施而發展。" 為了適應不斷變化的技術，組織也從自上而下的結構轉向多學科團隊，文章說。

3. AI 正在改變教育

AI 將使所有教育生態系統的利益相關者受益。

儘管教育預算正在縮減，但是教室的規模卻正在增長。因此利用技術的進步有助於提高教育體系的生產率和效率，並在提高教育質量和負擔能力方面發揮作用。根據 VentureBeat 上的一篇文章「2017 年人工智慧將怎樣改變教育」，今年我們將看到 AI 對學生們的書面答案進行評分，機器人回答學生的問題，虛擬個人助理輔導學生等等。文章解釋說：「AI 將惠及教育生態系統的所有利益相關者。學生將能夠通過即時的反饋和指導學習地更好，教師將獲得豐富的學習分析和對個性化教學的見解，父母將以更低的成本看到他們的孩子的更好的職業前景，學校能夠規模化優質的教育，政府能夠向所有人提供可負擔得起的教育。"

4. 人工智慧正在重塑醫療保健

2017 年 2 月 CB Insights 的一篇文章挑選了 106 個醫療保健領域的人工智慧初創公司，它們中的很多在過去幾年中提高了第一次股權融資。這篇文章說：「在 24 家成像和診斷公司中，19 家公司自 2015 年 1 月起就首次公開募股。」這份名單上有那些從事於遠程病人監測，藥物發現和腫瘤學方面人工智慧的公司。」

3 月 16 日發表在 TechCrunch 上的一篇關於 AI 進步如何重塑醫療保健的文章解釋說：「一旦對人類的 DNA 有了更好的理解，就有機會更進一步，並能根據他們特殊的生活習性為他們提供個性化的見解。這種趨勢預示著『個性化遺傳學』的新紀元，人們能夠通過獲得關於自己身體的前所未有的信息來充分控制自己的健康。」

本文接著解釋說，AI 和機器學習降低了研發新葯的成本和時間。部分得益於廣泛的測試，新葯進入市場需要 12 年以上的時間。這篇文章說：「機器學習演算法可以讓計算機根據先前處理的數據來『學習』如何做出預測，或者選擇（在某些情況下，甚至是產品）需要做什麼實驗。類似的演算法還可用於預測特定化合物對人體的副作用，這樣可以加快審批速度。」這篇文章指出，2015 年舊金山的一個創業公司 Atomwise 一天內完成了可以減少埃博拉感染的兩種新藥物的分析，而不是花費數年時間。

AI 正在幫助發現、診斷和治療新疾病。

另外一個位於倫敦的初創公司 BenevolentAI 正在利用人工智慧尋找科學文獻中的模式。這篇文章說：「最近，這家公司找到了兩種可能對 Alzheimer 起作用的化合物，引起了很多製藥公司的關注。"

除了有助於研發新葯，AI 正在幫助發現、診斷和治療新疾病。TechCrunch 上的文章解釋說，過去是根據顯示的癥狀診斷疾病，但是現在 AI 正在被用於檢測血液中的疾病特徵，並利用對數十億例臨床病例分析進行深度學習獲得經驗來制定治療計劃。這篇文章說：「IBM 的 Watson 正在與紐約的 Memorial Sloan Kettering 合作，消化理解數十年來關於癌症患者和治療方面的數據，為了向治療疑難的癌症病例的醫生提供和建議治療方案。」

5. AI 正在改變我們的愛情生活

有 195 個國家的超過 5000 萬活躍用戶通過一個在 2012 年推出的約會應用程序 Tinder 找到潛在的伴侶。在一個 Forbes 採訪播客中，Tinder 的創始人兼董事長 Sean Rad spoke 與 Steven Bertoni 對人工智慧是如何正在改變人們約會進行過討論。在關於此次採訪的文章中，Bertoni 引用了 Rad 說的話，他說：「可能有這樣一個時刻，Tinder 可以很好的推測你會感興趣的人，在組織約會中還可能會做很多跑腿的工作」，所以，這個 app 會向用戶推薦一些附近的同伴，並更進一步，協調彼此的時間安排一次約會，而不只是向用戶顯示一些有可能的同伴。

我們的後代真的可能會愛上人工智慧。

你愛上了 AI 嗎？我們的後代真的可能會愛上人工智慧。Raya Bidshahri 發表在 Singularity Hub 的一篇文章「AI 將如何重新定義愛情」說，幾十年的後，我們可能會認為愛情不再受生物學的限制。

Bidshahri 解釋說：「我們的技術符合摩爾定律，正在以驚人的速度增長 —— 智能設備正在越來越多地融入我們的生活。」，他補充道：「到 2029 年，我們將會有和人類同等智慧的 AI，而到 21 世紀 40 年代，AI 將會比人類聰明無數倍。許多人預測，有一天我們會與強大的機器合併，我們自己可能會變成人工智慧。」他認為在這樣一個世界上那些是不可避免的，人們將會接受與完全的非生物相愛。

這聽起來有點怪異，但是相比較於未來機器人將統治世界，愛上 AI 會是一個更樂觀的結果。Bidshahri 說：「對 AI 進行編程，讓他們能夠感受到愛，這將使我們創造出更富有同情心的 AI，這可能也是避免很多人憂慮的 AI 大災難的關鍵。」

這份 AI 正在入侵我們生活各領域的清單只是涉及到了我們身邊的人工智慧的表面。哪些 AI 創新是讓你最興奮的，或者是讓你最煩惱的？大家可以在文章評論區寫下你們的感受。

Rikki Endsley - Rikki Endsley 是開源社區 Opensource.com 的管理員。在過去，她曾做過 Red Hat 開源和標準（OSAS）團隊社區傳播者；自由技術記者；USENIX 協會的社區管理員；linux 權威雜誌 ADMIN 和 Ubuntu User 的合作出版者，還是雜誌 Sys Admin 和 UnixReview.com 的主編。在 Twitter 上關注她：@rikkiends。

（圖片來源: opensource.com）

via: https://opensource.com/article/17/3/5-big-ways-ai-rapidly-invading-our-lives

作者：Rikki Endsley 譯者：zhousiyu325 校對：jasminepeng

本文由 LCTT 原創編譯，Linux中國 榮譽推出

本文轉載來自 Linux 中國: https://github.com/Linux-CN/archive