2022 年夏天，总部位于纽约市的全球高质量人工智能训练数据提供商Wow AI邀请了来自不同行业和专业领域的专家小组分享他们对人工智能和机器学习 (AI/ML) 现状的见解，并讨论加速最近在应用程序中采用人工智能的因素。
所有专家都一致认为，过去十年是人工智能的黄金时代，这得益于从云提供的人工智能服务的可负担性以及旨在处理各种类型的转换和计算的图形处理单元的廉价功能。人工智能模型。
然而，随着人工智能渗透社会，不断改进人机界面，并越来越深入我们生活的方方面面，他们每个人对不同的趋势和问题都有独特的看法。
专家
David Von Dollen，大众北美前人工智能负责人
三星 SDS America 人工智能副总裁Patrick Bangert
Noelle Silver，人工智能领导力研究所创始人，IBM 人工智能与分析全球合作伙伴
Aravind Ganapathiraju，Uniphore 应用人工智能副总裁
Andreas Welsch，SAP 人工智能市场与解决方案管理副总裁兼主管
五位专家将与来自世界各地财富 500 强公司和组织(如沃尔特迪斯尼、德勤、微软、牛津布鲁克斯大学、商务部等)的20 多位其他 AI/ML 思想领袖分享更多见解，在9 月 29 日至 30 日由 Wow AI 主持的为期两天的当代 AI 和 ML 趋势在线讨论中。
欢迎并感谢您的加入。人们担心 AI 会失控——例如 Skynet 或 Hal 9000 或 Amazon Alexa 或 Google Assistant 或 Apple Siri 等设备。75 年后，州和联邦两级正在制定立法来规范人工智能并审查算法，以发现可能剥夺一个人平等机会的偏见迹象或旧模型的延续。过去十年的收获可能会因恐惧、毫无根据的阴谋论或过度监管而被逆转或阻碍未来发展的风险是什么?
安德烈亚斯：我认为，如果我们把人和人类作为一个整体来看待，人们总是害怕自己不是进化的顶峰。你需要确保受变革影响的人是流程的一部分，他们知道你为什么以及如何引入像人工智能这样的技术，有什么限制，以及它可以在哪里帮助他们变得更好更有效。
Noelle： 比 Alexa 更具威胁性的设备。平均智能手机有 50 个应用程序试图获得访问我们的相机、麦克风和联系人的权限。我一直反对将人工智能应用于任何以人口为导向的事物。[...] 偏见最终会导致不良行为持续存在。也许这些模型需要注入一些包容性。”
在 1980 年代，人工智能似乎在决策支持系统中具有潜力，但随后似乎停滞不前。然后，几乎在一夜之间，它就出现在我们的汽车、手机和客厅中，以至于我们正在研究自动驾驶汽车、实时会议转录，并以 Aravind 的公司 Uniphore 为例，分析客户互动语气和情感。发生了什么帮助 AI 克服了过去围绕它的炒作，同时在多年被忽视后取得了显著成果?
David Von Dollen：我想说两个因素让 AI 走出了“冬天”。一个是硬件——主要以 GPU 的形式产生的计算能力产生了巨大的影响。另一个因素是对底层算法的持续改进。
Patrick Bangert：我们今天所经历的人工智能复兴有时被称为“深度学习革命”。是的，其中一些归结为处理速度，我们拥有 30 年前没有的图形处理单元，但这不仅仅是速度。速度主要是有趣和有益的，因为它允许我们在相同的时间内训练更大的模型。第二个好处是科学的。由于 AI 的数学获得了比 1980 年代更好的新算法和建模方法，深度学习正在取得很大进展。
Aravind Ganapathiraju：不同之处在于准确性。第一个 ASR 系统(自动速度识别)有 40% 的错误率。在今天的同一任务中，我们正在推动 5% 的错误率。我并不是说这是一个已解决的问题，但它表明了过去二十年来发生的演变。