本文摘要：在对刺客机器人的所有高调宣传中，2017年在人工智能方面发生了明显的变化。

在对刺客机器人的所有高调宣传中，2017年在人工智能方面发生了明显的变化。例如，今年年初名为Libratus的人工智能系统可能会让最高德州扑克选手失望。更有名的Alpha Go，多次击败骑士冠军。

在现实世界中，机器学习被用于提高农业，不断扩大医疗覆盖面。但是你最近和Sirina Alex说话了吗？那么我不会说，即使是不信任和自信百倍的亿万富翁，人工智能仍然有很多无法做到或解释的事情。(威廉莎士比亚，哈姆雷特，信不信由你)人工智能也面临五大难题，明年专家们要绞尽脑汁。解释语言机器比以往任何时候都更适合用于文本和语言。

Facebook可以朗读盲人的形象叙述。谷歌可以说做了高级工作，建议在恢复电子邮件时结束。但是，软件仍然不能确切解释我们的话的意义和我们分享的想法。波特兰州立大学教授梅兰妮米切尔(MelanieMitchell)表示：“我们应该用不同的方式融合我们教过的概念，并将其应用于新的情况。

”“AI和机器学习系统已经接近完成。“米切尔今天将软件描述为数学家GianCarlo-Rota所说的“语义障碍”。

一些领先的AI研究小组正在努力寻找如何解决问题的方法。这件事的目的是获得对机器常识的基础和负责我们自己思考的物质世界。例如，Facebook研究人员正在通过看视频教软件来解释现实。并且模拟我们能用与世界相关的科学知识做什么。

John F . Kendey)谷歌仍然在尝试制造能够自己学习隐喻的软件。米切尔已经尝试了转换和对世界的概念，系统地解释了照片中再次发生的事情。

妨碍机器人革命的“现实差距”机器人硬件已经非常低俗。只要花500美元就可以卖手掌大小的无人机和高清摄像机。

运送箱子和两条腿的机器也得到了改善。为什么我们没有被机器助手包围？因为今天的机器人缺乏提供先进设备肌肉的大脑。

要想让机器人做一切，必须要针对特定的东西吗？嗯？任务扩展了特定的编程。他们可以做像抓住物体的反复实验(和考试错误)这样的自学操作者。但是这个过程比较快。期待的捷径之一是机器人在虚拟世界、模拟世界训练，并将那些困难的科学知识分子itunes转移到物理机器人上。

约翰肯尼迪，《北方执行》。但是，这种方法得到了“现实差距”的后遗症。现实差距这句话表明，机器人在模拟过程中学到的技术在转移到物理世界时并不总是有效的。

但是“现实差距”正在扩大。今年10月，谷歌开始了对虚拟世界和现实机器人的实验，学会了用胳膊掉落，掉落了包括胶带纸、玩具和梳子在内的各种物体，获得了期待的结果。更进一步也给自动驾驶汽车从业者带来曙光。

无人驾驶大会的公司在虚拟世界街道上部署了虚拟世界车辆，增加了在实际交通和道路条件下测试的时间和金钱。无人创业公司极光首席执行官ChrisUrmson表示，将虚拟世界测试限制在实际车辆上是他团队的优先考虑事项之一。

领导谷歌母公司Alphabet自主汽车项目的Urmson表示：“明年以后可以好好利用，以延缓自学。”阻止AI黑客攻击我们的电网、安全摄像机和手机的软件，这受到了安全漏洞的后遗症。

我们不应该期待无人车和家庭机器人的软件有什么不同。事实上，这可能更糟。有证据表明机器学习软件的复杂性引入了新的反击途径。研究人员回应说，今年可以在机器学习系统内隐藏秘密触发器，在看到特定信号时变身为“恶魔”模式。

纽约大学研究小组设计了一个距离识别系统，一般只要不看黄色便条就能工作很长时间。在布鲁克林的驾驶标志上贴一张黄色便签，系统就能以车速报告该标志。这种欺骗会导致汽车自动驾驶的潜在问题。

有人指出，这一威胁非常严重，世界上最重要的机器学习会议研究人员于本月初举行了关于机器愚弄威胁的研讨会。研究人员就恶魔般的技巧进行了争论，例如如何分解看起来像人类一样长时间的手写数字，但软件看起来不同。例如，你看到的是数字2，机器视觉系统是3。

研究人员还就这种反击的可能性进行了争论，并担心人工智能被用于欺骗人类。的组织研讨会TimHwang预测机器学习更容易展开，功能更强大，用于该技术操作者是不可避免的。他说：“你还是要让满屋子的博士研究机器学习。

”Hwang认为，在2016年总统大选期间，俄罗斯的欺诈宣传运动是AI强化信息战的潜在先驱。他说：“为什么在这种活动中不看机器学习领域的技术呢？”说。

Hwang预测了将机器学习变成欺诈视频和音频的把戏。桌游Alphabet的国际象棋冠军软件似乎在2017年迅速发展。

今年5月，Alpha go以更强的版本击败了中国围棋冠军柯杰。AlphaGoZero的创造者是研究部门DeepMind，后来组成AlphaGoZero通过自学打败了人类。

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