生活中的“人工智能”，哪些是你正在用的
在这个网络快速发展的时代，各种事物与事物的连接，人与人的连接，人与物的连接，越来越紧密，越来越快捷，而慢慢的，人工智能慢慢的进入我们的生活中。将会带来一场效率革命。现在小编就给大家盘点一下，日常生活中有哪些事物运用了人工智能的技术。
1，打车服务
日常生活中大家都经常在用打车软件吧，预定成功之后大家有没有发现，叫了车之后很短的时间内车就能到达，因为叫车软件系统有智能检测，它会自动的评估和测距。然后将你的位置发送给车主，接着车主会在最短的时间赶到你的位置。
2，地图导航
有没有发现现在的导航越来越好用了，那么它好用在哪里呢，原来的导航只限于城市中使用，而且很多地方导航导着导着就没路了。而现在，无论你在哪个地方，甚至精确到镇上，导航都能顺利的将你的位置给你显示出来，在城市中行车，系统的智能会为你分析路况，让你能够顺利的避开堵车，让你顺利到达你想要去的地方。
3，人脸识别
人脸识别已经开始在很多个领域中运用，生活中所用的支付系统或是金融系统的人脸识别，能给人带来安全保障。高铁进站的人脸识别，酒店以及安防系统，还有生活中的门锁等。人工智能的技术慢慢地成熟。
4，智能的个人助理
现如今几乎每个智能手机中都会用到手机助手，比如苹果手机中的Siri，三星手机中的Bixby，还有小米中的小爱同学，谷歌助手等等这些手机助手，都是运用的语音识别技术，然后执行你所发出的任务，现在这项技术都在慢慢的成熟。
5，无人驾驶
无人驾驶其实离我们并不遥远，在我们的日常生活中，高铁，地铁，飞机等均已采用了无人驾驶技术，只不过这些都是有条件的在驾驶，都是有限定的铁路或是航道等，而在现在，无人驾驶汽车技术发展很迅速，而且已经有汽车已经研究出来，只是智能技术还缺少一点，还不能普及到所有的地方去使用。
6，越来越快的物流
现在购物之后快递越来越快了大家不知道有没有发现，其实这背后有着很智能的仓储物流系统，商家的货物不是自己发，而是将商品放在仓储中心，用户下单之后，人工智能会自动分发货物，将相应的货物分往客户所处的区域栏。然后物流车每天按时发车。将货物运往预定好的地区。
7，各种机器人和智能家居
最近经常看到的机器人都采用了人工智能技术，例如，智能扫地机器人，它会运用自带的传感器扫描垃圾，然后自动打扫卫生，相当的智能。还有一种叫做陪伴机器人，能够为孩子唱歌，讲笑话，教孩子读书等。家居系统中有智能电视，智能门锁，智能空调等。都采用人工智能的技术，而且都在朝成熟化发展。越来越人性化。
人工智能的安全、伦理和隐私问题
人工智能的安全、伦理和隐私问题一、人工智能的安全问题1.人工智能网络安全问题众所周知，很多行业在应用入工智能这项技术以及相关的知识的时候都是依附于计算机网络来进行的，而计算机网络这个行业是错综复杂的，很多计算机网络的安全问题也是目前我国面临的很严重的问题之一，相应的人工智能的网络安全问题也是还存在问题的，比如机器人在为人类服务的过程中，操作系统可能遭到黑客的控制，机器人的管理权限被黑客拿到，使机器人任由黑客摆布；亦或突然源代码遭受到攻击，人工智能的信息基本通过网络进行传输，在此过程中，信息有可能遇到黑客的篡改和控制，这就会导致机器人产生违背主人命令的行为，会有给主人造成安全问题的可能性。不仅如此，在人工智能的发展过程中，大量的人工智能训练师需要对现有的人类大数据进行分析和统计，如何防止信息的泄漏和保护个人信息的隐私也是人工智能领域需要关注的问题。
2.人工智能应用范围限定的问题对一些发展不成熟、会有引起安全问题的可能性的领域以及技术的应用范围给出一定的限定，这是保障人类与社会和谐发展的一种手段，也是不能或缺的一个步骤。目前，人工智能的发展也是如此的，这也是人工智能目前安全问题所面临的问题之一。目前各行各业都有人工智能的应用，比如无人驾驶、各类机器人等，很多行业都会看到人工智能的存在，小到购物APP中的客服机器人，大到国际比赛中机器人的应用，在许多危险的领域，如核电、爆破等危及人类生命安全的场景，发挥了至关重要的作用。这些领域的应用如果应用的成功那没什么问题，一旦出现问题就会产生很严重的安全性问题。对于人工智能应用的范围，目前并没有给出明确的界定，也没有明确的法律依据，这就需要相关组织和机构，尽快对人工智能的适用场景进行梳理，加快人工智能标准和法律的建设步伐，防止一些不法分子，利用法律漏洞将人工智能运用到非法的范围中，造成全人类不可估量的损失。
3.人工智能本身的安全标准人工智能的产生以及应用的本身目的并不是为了赶超人类或者达到人类的智力水平，它本身存在的价值是服务于人类，可以成为人类生活的更好的一种工具，人类需要对其有着一定的控制的能力。但是近几年来，很多人工智能的存在是为了与人类的智力水平以及人类为标准，忽略了部分人类伦理的问题，甚至涉及到部分人权问题，这就偏离了人工智能本身存在的目的，而这种的偏离会产生一定的安全问题，从而影响人工智能的发展。所以人们应对机器人的道德和行为判断力进行判定，确保其在人类的道德伦理范围中，避免人工智能产物做出危害人类安全的行为。人类必须对人工智能的行为进行严格的监管，也要大力发展人工智能自身的伦理监督机制，使其为人类所用。
二、人工智能的伦理问题1.人工智能算法的正义问题依托于深度学习、算法等技术，从个性化推荐到信用评估、雇佣评估、企业管理再到自动驾驶、犯罪评估、治安巡逻，越来越多的决策工作正在被人工智能所取代，越来越多的人类决策主要依托于人工智能的决策。由此产生的一个主要问题是公平正义如何保障？人工智能的正义问题可以解构为两个方面：第一，如何确保算法决策不会出现歧视、不公正等问题。这主要涉及算法模型和所使用的数据。第二，当个人被牵扯到此类决策中，如何向其提供申诉机制并向算法和人工智能问责，从而实现对个人的救济，这涉及透明性、可责性等问题。在人工智能的大背景下，算法歧视已经是一个不容忽视的问题，正是由于自动化决策系统日益被广泛应用在诸如教育、就业、信用、贷款、保险、广告、医疗、治安、刑事司法程序等诸多领域。从语音助手的种族歧视、性别歧视问题，到美国犯罪评估软件对黑人的歧视，人工智能系统决策的不公正性问题已经蔓延到了很多领域，而且由于其“黑箱”性质、不透明性等问题，难以对当事人进行有效救济。
2.人工智能的透明性和可解释性问题人工智能系统进入人类社会，必然需要遵守人类社会的法律、道德等规范和价值，做出合法、合道德的行为。或者说，被设计、被研发出来的人工智能系统需要成为道德机器。在实践层面，人工智能系统做出的行为需要和人类社会的各种规范和价值保持一致，即价值一致性或者说价值相符性。由于人工智能系统是研发人员的主观设计，这一问题最终归结到人工智能设计和研发中的伦理问题，即一方面需要以一种有效的技术上可行的方式将各种规范和价值代码化，植入人工智能系统，使系统在运行时能够做出合伦理的行为；另一方A面需要避免研发人员在人工智能系统研发过程中，将其主观的偏见、好恶、歧视等带入人工智能系统。算法歧视与算法本身的构建和其基于的数据样本数量及样本性质密不可分。算法歧视问题其实取决于底层数据的积累，数据积累越多算法计算就越准确，对某一人群的算法描述就越精准。同时，随着算法复杂性的增加和机器学习的普及导致算法黑箱问题越来越突出。美国计算机协会公共政策委员会在《算法透明性和可问责性声明》中提出七项基本原则，第一项基本原则即为解释，其含义是鼓励使用算法决策系统对算法过程和特定决策提供解释，并认为促进算法的可解释性和透明性在公共政策中尤为重要。未来人工智能系统将会更加紧密地融入社会生活的方方面面，如何避免诸如性别歧视、种族歧视、弱势群体歧视等问题，确保人工智能合伦理行为的实现，这需要在当前注重数学和技术等基本算法研究之外，更多地思考伦理算法的现实必要性和可行性。
三、人工智能的隐私问题1.个人隐私的过度收集互联网的发展以及人工智能技术的应用在很大程度上降低了大数据在分析应用方面的成本，摄像头已经遍布我们生活的大部分角落，走在街上我们的一行一动，都随时随地在电子监控的掌控之中；计算机被广泛利用来准确地记录人们的浏览记录：移动通信设备随时跟踪人们的通话记录，聊天记录等。在人工智能时代，在收集个人信息面前，人们面对无处可逃的命运。在人工智能的应用中，监控发生了根本性的变化，融合了各种类型的监控手段，监控的力度也变的越来越强大。以CCTV视频监控为例，它不再是单一的视频监控或图像记录和存储，其与智能识别和动态识别相结合，大量的视频监控信息构成了大数据，在此基础上通过其他技术的智能分析就能进行身份的识别，或是与个人的消费、信用等的情况进行关联，构成一个人完整的数字化的人格。人工智能应用中的数据米源于许多方面，既包括政府部门也有工商业企业所收集的个人数据资料，还包含着用户个人在智能应用软件中输入和提供的数据资料，比如在可穿戴设备中产生的大量个人数据资料，以及智能手机使用所产生的大量数据资料都可能成为人工智能应用中被监控的部分，它在不改变原有形态的前提下对个人的信息进行关联，将碎片化的数据进行整合，构成对用户自身完整的行为勾勒和心理描绘，用户很难在此情况下保护自己的个人隐私。视频监控还可能借助无线网络通信，使隐私遭遇同步直播成为现实，一些非法的同步录像行为，具有侵犯隐私利益的可能性。此类人工智能技术的广泛应用，让我们隐私无处安放，不仅超出了公众所能容忍的限度，也是对整个社会隐私保护发起的挑战。
2.个人隐私的非法泄露在人工智能不断发展，应用领域不断拓展，人工智能技术在各行各业中都发挥着越来越重要的作用，渗透在各大领域之中，带动着产业的发展，同时我们也必须承认该项技术的发展和应用无法避免的隐患。很多情况下，我们在不自知或不能自知的状态下向智能应用的运营商或者服务提供商提供我们的数据信息，每个人的数据都可能被标记，被犯罪分子窃取并转卖。以“Facebook”数据泄露为例，2018年3月17日，美国《纽约时报》曝光Facebook造成5000多万的用户隐私信息数据被名为“剑桥分析（CambridgeAnalytica）”的一家公司泄露，这些泄露的数据中包含用户的手机号码和姓名、身份信息、教育背景、征信情况等，被用来定向投放广告。“而在此次事件中，一方面是由于使用智能应用的普通用户对自身隐私数据缺乏危机意识和安全保护的措施，另一方面Facebook应用中规定只需要用户的单独授权就能收集到关联用户的相关信息，其将隐私设置为默认公开的选项给第三方抓取数据提供了可乘之机。同样Facebook之所以受到谴责的一个重要原因就是未能保护好用户的隐私数据，欠缺对第三方获取数据目的的必要性审查，对第三方有效使用数据缺乏必要的监控，使个人数据被利益方所滥用，欠缺网络安全事件的信息公开和紧急处理的经验，不仅会侵害网络用户个人的合法权利，也会对社会的发展进步产生消极的影响。Facebook在对数据使用和流转中，并未对个用户数据提起重视、履行责任。在向第三方提供数据共享的便利同时并没有充分考虑到用户隐私保护的重要性和必要性，以及没有采取必要的预防策略，极易对平台数据造成滥用的风险。不难看出，从分析用户的隐私数据来定向投放广告追求商业价值和经济利益，到一再发生的泄密事件使得用户隐私数据信息泄露变得更加“有利可图”。一方面，人工智能应用由于在技术上占有优势，在获得、利用、窃取用户的隐私数据时有技术和数据库的支撑，可以轻松实现自动化、大批量的信息传输，并在后台将这些数据信息进行相应的整合和分析；另一方面，后台窃取隐私数据时，我们普通的用户根本无法感知到，在签订隐私条款时很难对冗长的条文进行仔细的阅读，往往难以发现智能应用中隐藏着的深层动机。在此次数据泄露事件中，该平台本身并没有将用户的数据直接泄露出去，而是第三方机构滥用了这些数据，这种平台授权、第三方滥用数据的行为更加快了隐私泄露的进程。
3.个人隐私的非法交易在人工智能时代，个人信息交易已形成完整的产业链，在这个空间中，一个人的重要隐私信息几乎全部暴露在外，包括身份证号，家庭住址，车牌号，手机号码和住宿记录，所有这些的信息都成为待出售的对象。在人工智能技术广泛应用的同时，人们常用的智能手机、电脑以及社交媒体平台都在无时无刻的记录着我们的生活轨迹，各种垃圾广告和邮件可以实现精准的推送，推销电话、诈骗短信等成为经常光顾的对象，尽管我们没有购买理财产品，没有购房需求，没有保险服务等，也没有向这些公司提供过自己的隐私数据信息，但无法避免而且能经常接到理财公司、房地产商、保险公司等的推销电话。探究这些公司对用户偏好和兴趣精准了解的缘由，那便是人工智能应用中个人隐私的非法交易行为，我们保留在网站或企业中的个人信息，除了由该企业本身使用外，这些企业还经常与其他的个人和企业共同分享、非法交易，而忽略了公民的个人隐私安全。目前，人们的个人数据，如电话号码，银行卡信息，购车记录，收入状况，网站注册信息等，已成为私人非法交易的严重灾区，这些个人信息被不法分子通过非法交易获得并通过循环使用来获利。现阶段，这类专门进行个人信息买卖的公司在国内不计其数，大大小小的分布在各种隐蔽的角落，甚至有一些正规的大型企业也免不了买卖个人信息的行为。当今社会，公民的很多日常行为都不得不提供自己的私人信息，如应聘工作、参加考试、购买保险、购买车票、寻医看病等等。这些信息提供给企业商家后，他们就有义务对用户的信息进行保密，而目前对用户信息保密的相关法律规定还比较欠缺，因此往往寄希望于企业商家通过自律行为来保护用户的隐私。但是目前的现状是大多数企业的自身素质不高，单纯将对隐私保护寄希望于商家企业的自律是不现实的，这些数据往往会被企业商家非法买卖，甚至将这些非法买卖的个人信息用于诈骗、传销。
人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
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作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]人工智能来了吗，身边的人工智能应用有哪些
手机智能程序、语音电话、个性化资讯、语音导航……，人工智能已经悄然融入了我们生活的点点滴滴之中
说起人工智能，一般人都会觉得非常前沿，非常先进，似乎更多的是科幻电影和实验室里的东西，离我们日常的生活还很遥远。但其实稍微注意下我们的身边，人工智能已经悄然融入了我们生活的点点滴滴之中。
手机智能程序
打开你的苹果手机，长按Home键，你就可以和siri来进行交流。这个siri其实就是人工智能。它不仅能够按照程序给出固定问题的回答，更能够根据自己对你问题内容进行判断，给出一些他觉得应该给你的答案。因此，我们会发现，对于同样的问题，siri给每个人的答案，都不会千篇一律。尽管，有的时候我们觉得，他的答案会显得那么幼稚，但不可否认，他就是我们身边最常见到的人工智能。
语音电话
好，现在拿起你的电话，拨通某个公司的固定服务电话。很可能这个时候，你面对的就不再是程序，也不是人类，而是人工智能。以前，这种后台语音电话的分工，基本上是流程性程序性的问题，由电脑语音来回答，而个性化的问题都由人类来处理。但随着人力成本的越来越高和人工智能的飞速发展。现在，已经有很大一部分的个性化内容可以由人工智能来进行回答和解决了，比如我们现在向京东小妹打电话投诉，很有可能你面对的就会是一个人工智能。最开始的时候我们往往说你打后台电话你不知道这个人是在北京，河南，还是印度，但现在，很有可能你在通话的时候，你不知道是和人还是和人工智能在沟通。
个性化资讯
你想知道今天发生了什么新闻，进入你的手机，打开你的APP比如像今日头条，也许你不曾注意到，你看到的内容其实和别人能够看到的内容是不一样的。为什么呢？因为在给你推送新闻的背后是人工智能在进行判断，判断你最喜欢看到什么样的内容。在后台具有极高运算量和运算能力的人工智能，不断地对你的阅读习惯进行分析。你喜欢科技，你读到的科技的内容就会越来越多；你喜欢体育，那么可能推送的体育新闻就会占据你的头条。据今日头条创始人张一鸣介绍，后台的人工智能对读者阅读习惯的判断，实际上，是一个不断完善的深度学习过程。一个人用今日头条APP越多，就等于在不断地训练自己的人工智能，不断地增加数据量，这样人工智能就会对阅读需求了解得越来越多，给你的内容就会越精准。所以这已经不是简单的推送而是人工智能在深度学习之后，和人进行相互深度互动之后，达成的结果。
语音导航
现在几乎所有的司机都会使用导航仪，也许你想象不到，在导航仪背后也是人工智能在起着作用。当您从中关村开往天安门的时候，会听到林志玲的声音在每一刻给你详细指出每一步开车的路线。您想过吗？北京的线路之多，路况之复杂，这需要林志玲录多少话才能满足每一刻导航数据库的要求？这无疑是个海量的数据，但实际上据科大讯飞创始人刘庆峰介绍，林志玲一共也就录了上千句话。那么为什么每司机都能够实时地听到她为每个人各自的路线、各自不同的车况、各自不同的时间、各自不同的气候，给出各种不同组合的声音？在这后面就是人工智能对她说话的方式、说话的语调，进行了大量的分析，在分析之后，能够根据路况，将其声音进行重新的组合，然后实时地给出语音信息。如果没有人工智能，这样的做法将无从实现。
人工智能对我们生活的影响现在才刚刚开始，随着人工智能时代的来临，可以想见，人工智能必将融入我们生活的方方面面。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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