之前，微軟就表示，他們已經達到了轉錄語音軟件準確性的新紀錄了。他們的系統(tǒng)在一次標準收集的電話錄音測試中，平均每20個單詞里只錯過了1個單詞，這可是達到了人類的水平呢！
最近一系列最新發(fā)現表明，人工智能的進步正在加速，一部分人認為這威脅到了經濟的增長。一些軟件已經證明自己在識別類似于汽車、貓等圖像方面，比人類更厲害了，谷歌的AlphaGo軟件也已經打敗了多個人類冠軍，這是近十幾年來人類歷史上的壯舉??！各種公司想要快速推動這方面的發(fā)展，畢竟人工智能在企業(yè)盈利方面或多或少地呈指數型增長?。?/p>
現在，一些人工智能的觀察家們正在努力開發(fā)一個更精確的圖片，來說明這種技術是如何發(fā)展的，以及發(fā)展得有多快。通過衡量不同領域的進步或不足之處，他們希望能夠刺激人們對人工智能的炒作。這些項目的目的是，讓研究人員和政策制定者，更清晰地了解人工智能領域的哪些部分是進展最快的、哪些是可能需要響應的。
非盈利實驗室SRI International的研究員，Ray Perrault，是一位正在做一個名為“人工智能索引”（“AI Index”）的項目的負責人之一，這個項目得到了2015年在斯坦福大學建立的“人工智能百年研究”的支持，來檢驗人工智能對社會的影響。他說：“人工智能正在瘋狂地發(fā)展，這也是我們需要做這個項目的原因之一。”
人工智能進步的證據已無處不在，即使是專業(yè)的研究團隊，也難以評估這個程度到底有多少。微軟首次在去年十月宣布他們達到了人類程度的語音識別水平，但IBM和眾包公司Appen的研究人員隨后顯示，人類的水平還是比微軟所聲稱的水平更為精準。這位巨頭不得不將其錯誤率再降低12%。
Electronic Frontier是一個旨在保護公民免受數字威脅的基金會。該基金正在努力衡量人工智能不斷發(fā)展對人類的影響。作為一個非盈利組織，該基金還參與梳理微軟的研究論文、組織開源項目等等與人工智能相關的活動。 EFF的首席計算機科學家Peter Eckersley說：“我們想知道人工智能的最終形態(tài)會對人類的政策有什么長期的影響。”
這兩個項目經常發(fā)表關于機器學習以及人工智能的研究論文。例如，EFF的檔案庫包括了自2012年以來圖像識別領域最前沿的研究，以及對于機器和人類在閱讀兒童書籍時表現出的差異的研究。
“人工智能索引”項目是一個研究人工智能的各個分支的發(fā)展趨勢的項目。
“人工智能索引”這個項目，還將嘗試監(jiān)測和測量人工智能在現實世界中的工作。 Perrault舉了一個例子，該項目可以用來研究各人工智能領域科技的從業(yè)人員的數量增長趨勢和資金流入情況。他說 ：“雖然公司可能不愿意發(fā)布數據，但是我們的目標是找出這項研究對商業(yè)產品有多大影響”。另外，這個項目也正在追蹤媒體對人工智能的看法以及公眾對人工智能的關注。
Perrault說，該項目會得到廣泛的關注，因為研究人員和贊助機構很想看到人工智能的哪些領域是最有實用價值的。他表示，銀行和咨詢公司已經呼吁各方，來尋求更好地處理人工智能對人類的影響。摩爾定律是用來衡量和預測計算機處理器發(fā)展的定律，這個定律暗示未來硅谷對人工智能發(fā)展的關注度將持續(xù)上升。
隨著軟件智能程度的上升，政府和監(jiān)管機構也開始擔心這些軟件對人們隱私的影響，他們不確定是否能采用摩爾定律的預測結果來應對相應的影響。華盛頓大學法律系教授Ryan Calo表示：“我不知道它們是不是真的有用。”他認為，決策者需要對底層技術進行高層次的掌握，而且需要強有力的價值觀，而不是細化的評估和測量的標準。
EFF的Eckersley認為，人工智能跟蹤項目將隨著時間的推移變得更加有用。例如，這個項目提醒人們，隨著人工智能的加強，很多工作將變得自動化，從而導致許多工人的失業(yè)。而Eckersley還說：“通過我們收集的數據，我們確信對人工智能系統(tǒng)的可靠性和安全性的研究是一個相當緊迫的課題。”
谷歌等公司的研究人員和學術界的學者們，最近已經開始研究如何能欺騙人工智能軟件，以及如何防止他們做出危險的行為。隨著人們越來越希望人工智能能在諸如汽車等工業(yè)上得到實際的應用，規(guī)定某種衡量人工智能能力、安全性和可靠性的準則就變得十分重要了。
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