摘要虽然人工智能经常成为头条新闻或科幻电影的主题，但剑桥大学人类生存风险中心提供了不同的视角。关于人工智能风险问题人工智能风险，ÓhÉigeartaigh 博士表示，人工智能系统的不利影响是有限的，因为它们大多是执行某些任务的良好做法。目前我们或许能够解决AI认知能力的问题。剑桥大学人工智能研究中心分析讨论了人工智能提供的新能力及其面临的风险，同时纠正了一些人对人工智能的疑虑和刻板印象。
研究中心汇聚了来自不同领域的专家，研究和预测人工智能领域快速发展带来的可能性和挑战，为人工智能提供更可衡量和有用的视角。剑桥大学人类生存风险研究中心 (CSER) 的 SeánÓh Éigeartaigh 博士参与了这项新提案的制定工作，他说：“人工智能在我们研究中心的议程中占据重要位置，部分原因是人工智能取得了重大进展这说明它的研究产生了巨大的影响，而且进展非常迅速。另一方面，由于人工智能有很多问题要处理，仅仅关注灾害和风险，限制了我们的研究范围在这个领域里。”
研究中心的理念是汇集相关学科的人工智能专家，不仅要考虑长期的风险、机遇和挑战，还要考虑人工智能的长期、短期和中期影响。
虽然人工智能经常成为行业媒体的头条新闻，或者是一些科幻电影的主题，但剑桥大学人类生存风险研究中心 (CSER) 的研究工作提供了不同的视角。
虽然围绕 AI 的风险让人不寒而栗，但目前的影响相对有限。Óh Éigeartaigh 博士解释说：“坦率地说，人们看到的人工智能系统的不利影响是有限的，因为它们大多是某些任务的良好实践，例如导航交通、下棋或运行搜索引擎。目前，我们可能正在能够解决人工智能的认知能力问题。”
这种审慎的做法让中心不仅意识到了人工智能技术可能带来的严重问题，而且也提供了利用这项新技术的机会。
ÓhØigeartaigh 博士说：“在这个世界上，只有生物才能学习、适应、思考和做更多事情。但捍卫智能只能在生物学中发生的观点支持了这样一个论点，即在某个特定的时间里，我们将有足够的资源来重建它。”
虽然 Óh Éigeartaigh 博士的主要研究领域是计算生物学，但他多年来一直致力于跨学科项目。就这样，他采用了多学科的思维方式，从各种不同的角度来处理人工智能的问题。
ÓhÉigartaigh 博士指出：“这些大问题的答案不仅在计算机科学或计算生物学中，而且考虑这些长期和广泛的问题需要政治、经济学、法律、社会学甚至哲学方面的专业知识。。”
事实上，对人工智能的不同观点的需求不仅是产生原创想法和观点的一部分，也是人工智能如何利用不同的专业知识来解决问题的答案的一部分。
ÓhÉigartaigh 博士说：“科学家面临的大多数挑战是必须分析来自各种来源的大量数据并了解相互关联的极其复杂的系统。即使对于多个团队一起进行协作研究来说，这也是非常困难的。事物。
我们目前正在开发的系统能够处理大数据。例如，帮助分析数百万个基因组以找出癌症的起源，分析气候变化的许多方面，或者尝试使太阳能、能源网络或智能家居更高效。如果我们找到如何将人工智能应用于我们面临的问题，这些问题就可以得到解决。我们也将为人类的进步做出贡献。"
ÓhÉigeartaigh 博士表示，加速技术变革的社会、政治和文化方面也是科学问题。他列举了自动驾驶汽车会导致出租车或长途汽车司机在未来失业的短期问题。人工智能取代了人工，促使这些人在力所能及的范围内寻找其他工作，这也是为什么不同领域应该讨论这些问题的原因。
Óhéigeartaigh 博士指出人工智能风险，虽然有一些风险需要解决（比如人工智能很快就会使多功能无人机的发展成为可能），但人工智能并不等同于人类智能。
与目前在许多技术中使用更加受限的人工智能不同，一般人工智能的许多失败预测都发生在过去。Óhéigeartaigh 博士说：“有些人可能会争辩说，当前对人工智能开发的热情是错误的。我们还将看到更多令人兴奋的人工智能投资。虽然这在本世纪发生的几率只有50%，但应该有人思考和调查。”
这也说明了另一个重要的一点：即使人工智能技术整体失败，该领域取得的技术进步仍然非常重要，需要考虑人工智能技术的这些发展和进步所带来的社会、文化、政治影响，讨论和思考。
关于人工智能的讨论和讨论的另一个问题是，人们以人为本，但也需要考虑到世界上有不同类型的智能。
ÓhÉigeartaigh 博士建议采用一种将人类和地球置于中心的方法，从人类智能到食肉动物智能，不应仅限于以人类为中心的智能。
ÓhÉigeartaigh 博士说，他们在初始阶段定义的第一个项目是“智能型”，并且已经就这个项目开始了会议。与会专家中有伦敦帝国理工学院神经学教授默里·沙纳汉，他研究黑猩猩的智力、数理逻辑和机器学习。所有参与的专家都致力于为不同类型的智能寻找相对较新的想法。
Óhéigeartaigh 博士说，另一个问题是这种人工智能将如何发展。进化生物学是通过反复试验发展起来的，一些错误率较高的生物比其他错误容忍度较低的生物进化得更快。“在设计算法和人工智能时，专家可以选择他们想要的方式。我们还提供人工智能学习课程，我们称之为进化算法，可以在一定程度上使用试错法，”他说。对正在发生的事情持开放态度，我们不想要它是有原因的，因为我们最终可能得不到任何重要的东西，或者可能会产生意想不到的后果。”
在这一点上，许多不同的进化因素开始发挥作用。科学领域的革命为人工智能领域带来了更多的人才和资源，从而推动了人工智能领域的爆发式发展。“这方面的一个例子是深度学习的早期成功。这导致更多的资源被利用，许多成功的组织都使用了这种方法，”他说。
同样，人工智能可以说在概念上有突破，但无法预测这些突破需要多长时间，或者它们会在多大程度上推动该领域的发展。ÓhÉigeartaigh 博士评论说：“对于我们无法预测的事情存在很大的不确定性，因此确定 AGI 将在 2070 年实现是荒谬的。但迟早会有革命性的突破，在这种情况下，人们需要鼓励创造性地和创造性地思考具有社会影响的事物。”
他表示，剑桥大学人类生存风险研究中心（CSER）也将作为交流中心，积极与学术界和工业界人士进行交流和交流，并举办研讨会和行业会议。
他说：“我们的目标是创建一个社区，致力于激励未来的意见领袖和研究领袖，以解决长期影响我们所有人的问题。相信会有越来越多的年轻人成为这个领域的行业和未来的领导者。政治领导人并将发挥重要作用。”