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斯坦福报告:人工智能技术在各领域的应用

2016-09-06 10:45
老猫
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    虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术,比如说机器学习,但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域(domain),接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型,以及影响和挑战,主要有八个方面:交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。

  基于这些分析,我们还预测了一个有代表性的北美城市在未来15年的趋势。与人工智能的流行文化中的典型叙述不同,我们寻求提供一个平衡的观点来分析,人工智能是如何开始影响我们日常生活的,以及从现在到 2030 年,这些影响将如何发展。

  交通

  交通可能会成为首批几个特定应用领域之一,在这些领域,大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯,大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。

  一旦硬件做到足够安全和稳健,它进入日常生活的速度将使公众所惊讶,这可能需要时间进行调整。随着汽车逐渐取代人类成为更好的司机,城市居民拥有的车辆将减少,住所和工作地点的距离也会更远,花费的时间也会发生变化。这会导致出现一种全新的城市组织架构。再者,2030 年在典型的北美城市中,人工智能带来的改变将不仅限于车辆,还会影响各种飞行器和个人机器人,这将引发对社会、道德和政策等议题的讨论。

  一些关键技术已经催化了人工智能在交通领域的广泛应用。与 2000 年相比,智能手机的普及,各类传感器成本的下降和性能的提升,使得我们今天能获取的关于个人和群体交通数据的规模和多样性获得了惊人的增长。如果没有这些数据、连接、实时传感和交通预测等应用、路线规划,共享乘车和自动驾驶将不可能实现。

  智能汽车

  2001 年,GPS 被应用于私家车用于定位,目前已经成为交通系统的基础部件。GPS 在辅助司机进行驾驶时也将关于交通模式的大量数据提供给科技公司和城市部门。拥有 GPS 功能的智能手机的广泛应用也进一步增强了链接以及位置信息的共享。

  当前的车辆还配备了各种传感设备。根据估算,美国平均每一辆车上装有 70 个传感器,包括陀螺仪、加速器、亿光环境光源传感器和湿度传感器。对于汽车来说,传感器已经不是什么新事物了。2000 年之前制造的汽车已经装配了能够获取自身速度、加速和轮胎状况的传感器。

  这些车辆还拥有一些功能,能够把实时传感和决策(例如 ABS)、气囊控制、电气牵引系统和控制和电子稳定程序结合起来。自从 2003 年以来,一些自动化功能就已经被引入了商用车,具体功能见下表。

  这些功能能够协助司机,甚至完全取代司机的某些活动来增强安全性和舒适性。现在的汽车能够自动 破车,在高速路上可以自适应巡航控制,变换车道时可以提示驾驶员盲区中出现的物体信息。视觉和雷达技术被引入到碰撞预防系统。深度学习也已经应用在了这些方向,通过对周围环境的物体检测和声音识别来提升自动驾驶汽车的性能。

  不远的未来,在用于驾驶的功能方面,感知算法将超过人类的水平。包括视觉在内的自动化感知,在处理是被和跟踪等任务时,已经接近人类水平。

  除了感知方面的进步,随之出现的还有算法的进一步提升所带来的推理和规划能力。近期一份报告预测,自动驾驶汽车将在 2020 年得到广泛应用。而自动驾驶功能的应用也将不局限于个人交通。

  我们将看到自动驾驶汽车和远程操控的运载车辆、飞行器、和自动驾驶卡车。基于用户共享的交通服务也将充分利用自动驾驶汽车。此外,机器人技术的进步也将更有利于其他类型自动驾驶设备的创造和应用,包括机器人、无人机等。

  现在还不明确的一点是,自动驾驶汽车需要发展到何种程度才能引起大众的广泛接受。半自动驾驶汽车中的人车合作与人类司机认知符合的潜在意义都还未能完全理解。

  但如果未来的自动驾驶汽车以可预测的速度走向应用,且超越人类的驾驶水平,那势必将带来重要的社会变化。自动驾驶汽车消除了美国交通伤亡的一大原因,可以延长人们的平均寿命。

  美国一个通勤者的单程平均驾驶时间是 25 分钟。当有了自动驾驶技术之后,人们可以在通勤中有更多的时间来工作和休闲。自动驾驶汽车带来的舒适度的提升和认知负担的减少,再加上共享交通,将影响人们选择居住地点。

  自动驾驶汽车和点到点交通服务可能消除对私人汽车的需要。对整体汽车产业的影响难以预测。空汽车以及人们日益增加的旅行意愿可能导致更多的总驾驶里程。

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