核算机络边际正在发生一场革新，设备在评价环境，本地剖析数据，然后为顾客供给更多服务方面变得越来越好，而不是依托云来完成所有这些“智能”。可是电灯开关能够德?

快速核算的需求推动了Edge的立异。

估计核算将是牢靠，安全和环境可继续的。咱们期望咱们的核算能够供给越来越强大和相对廉价的解决方案(而依赖于与分发信息指令的依据服务器的中央处理器的衔接性)。

正在呈现“一举两得”的模型，该模型使AI和数据推理更挨近运用点。

人工智能和数据揣度正转向云，以完成只要云才干完成的机器学习和事务处理功用。

这项立异的效果将在2020年开端变得愈加显着。“智能”立异将发生比如洗衣机和干衣机等能够辨认简略语音指令的物品;学会防止损坏障碍物的吸尘器;以及像智能家居帮手相同操作的锁和电灯开关。

咱们的核算需求将带来可辨认的面部，声响和手势，可从坠落的酒杯中辨认破损的玻璃的安全体系，以及对紧迫路况做出更快，更有用呼应的轿车。

可是，那么，咱们对核算的需求也会越来越高。

核算开展标明，在考虑咱们怎么看待人工智能以及它对咱们的观点或感触时，至少有三个问题“存在”：

首要，具有自我认识的AI会比人类更像狗吗?关于AI的许多争辩都与依据算法的决议计划(不管多么杂乱)的过渡以及依据自我认识提出和答复问题的自给自足才能有关。

这与当今深度学习的不透明特性相去甚远，后者无法使处理器解说其定论。答应核算机或机器人中的一种脑筋进行剖析并证明其行为合理的心思理论或许更值得信任和可信，并且功率更高。

为什么人工智能思想应该以人类为模型?

《边际》暗示咱们或许会看到各种类型或程度的智力乃至认识呈现。

例如：为什么“智能”家庭助理的AI无法具有可信任的狗或善解人意的海豚的特质?

这些质量缺乏以为顾客带来巨大利益吗?

这些质量莫非不是更挨近认识到某些思想方式需求AI合适咱们吗?

AI能够像朋友或街坊那样考虑和举动吗?

在电影《机器人》中，人工智能作为桑尼的主意或许在认知和物理方式上都过于极点。

其次，设备是否能够创造自己的言语并因而树立某种AI和认识模型?

核算机的比如许多，包含机器人和谈天机器人，它们创立自己的言语并进行沟通：

在2017年，Facebook要求谈天机器人彼此洽谈，并且机器人经过创造自己的言语来回应，这种言语是人类编码人员无法了解的(Facebook封闭了该试验)。

同年Google泄漏，一项AI试验正在运用其Translate东西将概念迁移到自己创造的某种言语中(Google答应该活动继续进行)。

Alphabet的Open AI鼓舞机器人经过强化学习来创造自己的言语(以为给狗狗做正确的事的饼干)。 Alphabet终究树立了通用言语，使他们比曾经更快，更高效地开展业务。

僵尸程序之间的核算与他们的“同享”体会相关，因而向前开展，就像人类的言语相同。

克劳德·香农(Claude Shannon)或许是罗伯特·诺伊斯(Robert Noyce)哺育半导体技能的概念教父，但在他的信息论中以为，信息是一种削减不确定性的机制(而本质上是一种用于传达内容的定性东西)。

假如Edge的处理器创造一种言语(一种或多种)不只能够完成其改善的功用，并且能够仿照某种方式的分布式认识，该怎么办?

咱们能够翻译吗?咱们会照料吗?

第三，或许是最风趣的是，电灯开关有品德吗?

咱们能够硬连线履行特定功用的设备，而我之前说到的通讯能够树立在该平台上，可是终究，智能设备或许像人类相同被“硬连线”到特定的动作。

例如，考虑一个智能恒温器，该恒温器旨在感知环境温度并依据该数据履行指令。现在想想一个违背这些编程功用或对环境担任的设置的同享ML的人类用户。

温控器是对立仍是回绝输入?

咱们能否在智能设备的硅级结构中树立一些根本的AI认识，使它们在物理上无法违背某些规矩?

我想起了艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)的机器人三规律;硅级安全性的概念很或许证明对安全性和牢靠性至关重要。咱们需求赋予咱们更多职责和举动权利的设备。

探究和答复比如此类的问题关于AI(以及支撑它的ML)在群众商场的成功至关重要。

咱们不只需求运用咱们不断开展的核算专业知识，还需求使咱们对心思学和社会科学有所了解。跟着咱们的机器承当更大的举动自主权(也称为“署理组织”)，咱们和他们将遇到意想不到的问题。

例如：

假如咱们描绘的是人类，什么样的条件会导致学习机“卡住”或导致学习机进入被称为“疾病”的举动途径?

怎么使AI免受偶尔或有意图的问题(即黑客进犯)的损害?

关于“行为不端”乃至违背法令的机器是否需求新的监督制度?

考虑这场革新提出的问题将令人难以置信。