人工智能是開創(chuàng)性的，有時甚至還是令人震驚。我們不斷地獲得有關效率，自動化和智能預測的驚人故事。但是，人工智能并不是完美的。對于每一個成功的故事，還有一個混亂或錯誤的故事–這種情況沒有按計劃進行。

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雖然我們是AI的忠實信徒，并且已經(jīng)在自己的企業(yè)中看到了AI的強大功能，但有時還是看到硬幣的另一面，并記住我們都在努力推動更大的發(fā)展和更好的東西。但是沿著這條道路，會有摩擦和擾。我們如何應對這些異常和缺陷，最終定義了我們從這里出發(fā)的方向。

AI失敗的例子

我們不希望人工智能是完美的。至少還沒有。AI仍然會經(jīng)歷失敗并導致意想不到的后果這一事實令人耳目一新。但是即使對于那些瀕錯誤也可以作為成長和改進的教訓。如今，失敗越多，增長和改進就會越多-最終將引領通往更完善和完整的行業(yè)的道路。

以下是過去幾年AI失敗的一些優(yōu)秀示例：

Microsoft AI Chatbot學習了一些不受歡迎的語言

人工智能聊天機器人已經(jīng)成為社交媒體和其他網(wǎng)站上的規(guī)范。Facebook在Messenger中內置了一個非常出色的工具，它被用作提供客戶服務和與潛在客戶進行快速對話的強大業(yè)務工具。但是AI聊天機器人并不完美，以Microsoft的AI聊天機器人為例，該聊天機器人曾短暫地稱為“ Tay”。

Tay于2016年3月發(fā)布并為Twitter用戶部署，其編程方式是使用典型的千禧一代進行隨意自然的交談。但這只持續(xù)了24小時。發(fā)生了什么?好吧，該網(wǎng)站上針對了它的漏洞，并操縱Tay發(fā)表了非常性別歧視和種族主義的言論。

微軟AI和研究副總裁Peter Lee因未提前預見這種可能性而不得不公開道歉。

運動員還是重罪犯?

亞馬遜有一個名為“識別”的項目。這是一種基于AI的面部識別軟件，已出售給警察機構以用于調查。從本質上講，它應該交叉分析圖像并將執(zhí)法人員定向到可能的嫌疑人。問題在于它不是很準確。

在美國公民自由聯(lián)盟馬薩諸塞州分會的一項研究中，通過該系統(tǒng)運行了數(shù)十名波士頓地區(qū)運動員的照片。這些運動員中至少有27名(或大約六分之一)被錯誤地與面部照相配。其中包括三屆超級碗冠軍新英格蘭愛國者隊的杜倫·哈蒙。

你能說不好看嗎?

用戶在Apple的Face ID中發(fā)現(xiàn)缺陷

蘋果一直在提出優(yōu)秀技術。他們已經(jīng)在智能手機和移動設備行業(yè)樹立了標準。在大多數(shù)情況下，他們會把事情做好。但是有時候他們在行銷中可能會顯得太勇敢。一個例子是iPhone X的發(fā)布。在發(fā)布之前，蘋果公司已經(jīng)在其正面的面部識別系統(tǒng)上投入了大量時間和營銷資源，以取代指紋讀取器作為訪問手機的主要方法。有人聲稱AI組件非常聰明，讀者可以戴眼鏡，化妝等，而不會影響功能。這本質上是對的。問題在于，蘋果公司還明確表示，F(xiàn)ace ID技術不能被面具或其他技術所欺騙。

一家位于越南的安全公司將其視為挑戰(zhàn)。他們只用了200美元，就用石粉制成了一個面具，粘貼在一些打印的2D“眼睛”上，然后解鎖了手機。這只是在提醒您，大膽的聲明有時可能會再次引起人們的注意!

機器狗遇上致命的結局

誰不喜歡機器人小狗的主意?您會獲得一臺可愛的小機器，而無需吠叫，走路，大便，吃飯或昂貴的獸醫(yī)賬單。但是，如果您正在尋找生活伴侶，則可能不需要此機器人狗。

在2019年，波士頓機器人公司的機器人狗名叫Spot，而他在拉斯維加斯的一次會議上被公司CEO降職時遇上了戲劇性且不合時宜的舞臺上的死亡。步行任務使他慢慢地跌跌撞撞，并最終跌倒在地，因為觀眾不舒服地喘著氣并咯咯笑著。

IBM的Waston是一項了不起的技術。這款智能超級計算機在他的帶領下取得了許多成就，包括在電視轉播的危險游戲中擊敗了一些世界上最聰明的人。但是，就沃森所知，他還沒有被當醫(yī)生的信任。

在2018年，IBM Watson嘗試啟動醫(yī)療AI系統(tǒng)以提出治療癌癥患者的建議。IBM的目標無非是“消滅癌癥”。但是，醫(yī)院和腫瘤科醫(yī)生很快就發(fā)現(xiàn)了重大缺陷。沃森(Watson)曾建議將出血過多的患者放到會導致更多出血的藥物上，這可能會殺死患者!

IBM指責其工程師，稱他們以假設和虛構案例為Watson編程，而不是依賴于實際的患者數(shù)據(jù)和歷史病歷。、

語音欺騙AI軟件Cons首席執(zhí)行官

偽造品正成為一個嚴重(且令人震驚)的問題。黑客發(fā)現(xiàn)了偽造聲音，圖片甚至視頻的方法。在某些情況下，后果是災難性的。

2019年3月，一家英國公司的首席執(zhí)行官在德國母公司打了老板的電話。他被指示將相當于243000美元的款項轉移給匈牙利供應商。該請求被標記為緊急請求，并要求首席執(zhí)行官立即執(zhí)行。該請求的唯一問題是，該行的另一端不是他的老板。這是一款基于AI的軟件，用于模仿老板的聲音。

當我們稱其為AI失敗時，現(xiàn)實是AI軟件獲勝。

我們可以清楚地看到，人工智能并非沒有問題。就業(yè)務而言，人工智能的實施仍然面臨一些挑戰(zhàn)。它們包括：

• 處理能力有限。盡管AI和ML具有巨大的潛力，但它們利用了大量的處理能力。大多數(shù)計算根本沒有那么先進。結果，很難在非常特定的環(huán)境之外充分利用這些技術。
• 知識有限。只有少數(shù)人真正足夠了解AI，可以向市場進行解釋。這使采用率無法達到應有的水平，并且正在減緩增長。
• 缺乏信任。人與計算機之間總是存在一定程度的不信任。盡管關系在過去幾年中有所改善，但像本文中概述的那樣的失敗并沒有太大幫助。
• 數(shù)據(jù)安全性。為了使AI應用程序正常工作，這些系統(tǒng)需要訪問數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點。這為黑客創(chuàng)建了可能的弱點和漏洞，以使其成為目標并加以折衷。

盡管面臨這些挑戰(zhàn)，但AI的美麗在于其智能和光彩。不僅世界上許多最偉大的頭腦都致力于改善和完善技術，而且將其與機器學習(ML)結合使用時，您將獲得自我加油的增長周期，其中每一個問題和錯誤最終都為更大的發(fā)展鋪平了道路。效率，準確性和機會。說到機會，以下是我看到的一些最重要的機會：

• 使大數(shù)據(jù)變得容易。企業(yè)對大數(shù)據(jù)的問題之一就是尋找方法來理解它。由于要整理的信息太多，因此很難發(fā)現(xiàn)如何解釋和應用發(fā)現(xiàn)。人工智能可以簡化這一過程，并導致更好，更有效的流程。
• 優(yōu)越的分析。某些AI系統(tǒng)可用于監(jiān)視，檢測和分析各種設置中的更改。企業(yè)可以使用它來密切關注競爭對手并了解價格變化，公關活動，社會參與等內容。
• 更智能的搜索?；ヂ?lián)網(wǎng)使世界運轉。尤其是，搜索引擎可以確定趨勢并控制信息流。諸如Google之類的搜索引擎公司正在使用AI和ML來改變行業(yè)，并為客戶搜索提供更準確，及時的結果。

AI完美嗎?如本文中的故事所示，這真是不可接受!但是它功能強大且不斷改進嗎?是的。因此，當我們展望未來的一，三年和五年時，請記住，人工智能是一項正在進行的工作。為了達到我們想要的目標，我們必須在過程中不斷地解決一些摩擦。

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