人工智慧有哪些問題如何解決
1. 人工智慧需要解決哪些基礎性的科學問題
認知和計算的關系問題可以進一步細化為4個方面的關系:
1、認知的基本單元和計算的基本單元的關系;
2、認知神經表達的解剖結構和人工智慧計算的體系結構的關系;
3、認知涌現的特有精神活動現象和計算涌現的特有信息處理現象的關系;
4、認知的數學基礎和計算的數學基礎的關系。認知和計算關系的問題需要長期探索,應當得到持續的支持。
2. 人工智慧解決了那些社會問題
美國的南加州大學和北加州大學分別宣布成立了兩個新的人工智慧研究中心，其主要目的是為了研究AI究竟可以通過哪些方式來幫助整個人類社會。
南加州大學的維特比工程學院和社會工作學院在周三的時候就表示，他們已經強強聯手，准備共同建設一個以提供社會問題解決方案為目的的人工智慧中心。在前一天，加州大學伯克利分校也宣布成立了一個新型的「人機兼容」的人工智慧中心。
雖然關於人工智慧的「危險性」已經討論了很多次，隨著人工智慧技術越來越先進，人們「談人工智慧色變」，並且連一些科學技術領域的專家們（包括史蒂芬霍金，比爾蓋茨和伊隆•馬斯克）都在提醒著我們，應當小心這些先進的人工智慧可能會在某一天推翻整個人類。
然而也有一些專家說，在目前的技術水平下，人工智慧的前景還遠遠不可能達到這個地步，取而代之的是，科學家們正在緊鑼密鼓地在探究更多的方法，使得人工智慧可以成為人類生命中真正的幫助。
加州大學伯克利分校成立的這個AI中心是由人工智慧研究員斯圖爾特•拉塞爾負責的，該中心在竭力研究如何才能將人類的價值觀植入到人工智慧的設計當中去，以及如何才能夠構建出一個數學框架，能夠幫助人們建立一個對人類有益的人工智慧系統。
這個研發過程很不容易，因為涉及到許多關於人性的問題，要想將人性的各種特質植入到人工智慧當中，這不僅僅是一個很難的技術問題，同時更是一個考驗人心的事情。關於這當中的許多問題，目前都無法得到一個統一的答案。
例如，怎樣才能夠讓機器人真正懂得人們真正想要的東西是什麼呢？很多時候人類在交流的過程當中不會直白的說出他們的目的，會用盡很多的手段欺哄別人。拉塞爾稱這些為「邁達斯國王」問題。
在希臘神話故事中，邁達斯向酒神求一個「點石成金」的能力，後來他如願以償獲得這個能力，但是結果凡他所碰的每一樣東西都會變成金子，連食物也是，最後使得他飢餓痛苦而死。邁達斯一開始索求的能力並不是這樣，由於表達過程中信息的遺漏和不統一，才導致了這種結果。
科學家們設計的人工智慧，需要從人們的行為中邊觀察邊學習人的價值觀到底有哪些，在這個研發過程中，科學家們肯定也會遇到這些信息交流不對稱的情況。因為在現實中，人類的行為並不總是與他們的價值觀相一致的，所以讓人工智慧通過觀看人們的行為來學習人類的價值觀，顯然會有一些問題。
南加州大學AI研究中心是由人工智慧研究員米林得•坦博和社會工作科學家埃里克•賴斯共同負責的，這個人工智慧中心研究的方向和形式完全不同於加州大學伯克利分校中心，他們的思路完全不一樣，南加州中心試圖利用人工智慧目前已具備的能力來解決人類所出現的一些凌亂復雜的問題。
此外，研究員坦博還在主持領導一個研討會，該研討會是由白宮科技辦公室舉辦的，主要目的是通過使用人工智慧來更多造福於社會。坦博曾使用人工智慧來幫助減少流浪者偷獵野生保護動物，還幫助洛杉磯國際機場安全官員成功繳獲了許多武器，毒品等違禁品。
他和萊斯所做的一切事情，其實就是一個典範，這類事情也是該人工智慧中心要去做的：就是使用人工智慧來定位識別出在社交網路上的「重要頭目」，為防止艾滋病在洛杉磯無家可歸的年輕中傳播做出一份貢獻。
人工智慧領域所包含的科技工具范圍很廣，其中有機器學習，計算機視覺，自然語言處理和博弈論（關於博弈論，有很多的說法，是人工智慧領域另一個需要特別研究的方向，坦博說道。）以上這些領域中，有很多方面和人類的智慧有很多相似之處。坦博說，他希望以後隨著加入這個研究中心的研究人員的不斷增多，可以更多地將以上這些智能計算機科技工具用於社會當中。
「目前關於人工智慧的定義，要想讓所有人都持相同的觀念，是很難實現的。」坦博說道。「但是基本上所有的觀念以及推理，對於許多復雜問題的解決還是很有幫助的，人工智慧期待在這些領域取得更大進步。」
賴斯說，人工智慧所呈現出來的巨大潛力，在解決人類社會中各種棘手問題上，讓人們看到了巨大的希望，包括全球變暖對貧困地區的影響，兒童福利制度，無家可歸的人群的住房問題，以及醫療問題。
雖然該中心的創始人有不同的背景，但是他們兩個人的能力和特長可以形成互補，從而可以互相提高，賴斯說。
「在社會工作領域有一些很厲害的專家，他們對這個真實世界的復雜性有很獨到的認識，在計算機科學領域，也同樣有些人很擅長研發這些高科技復雜系統，如果能夠將這兩群人召集在一起，那麼解決這些復雜的社會問題，將是指日可待的。」賴斯說。
3. 人工智慧能解決什麼問題
人工智慧的出現更多的可能會導致人類的滅絕！因為從理論上來講人工智慧機器人優於人類！還有就是優秀的種族會取代落後的種族。
能解決什麼問題（前提是他們忠於人類）？太多了！人工智慧機器人了自行處理各種危險的事情，比如深海探測，原本是需要有電纜線連接的，現在就不需要！機器人處理核污染物，
4. 關於人工智慧的問題
應用人工智慧系統只是AGI的有限版本。
盡管許多人認為，人工智慧的技術水平仍然遠遠落後於人類的智力。人工智慧，即AGI，一直是所有人工智慧科學家的研發動力，從圖靈到今天。在某種程度上類似於煉金術，對AGI復制和超越人類智能的永恆追求已經導致了許多技術的應用和科學突破。AGI幫助我們理解了人類和自然智慧的各個方面，因此，我們建立了有效的演算法，這些演算法受到我們的追求更加高效計算能力和學習模型的啟發。
然而，當涉及到人工智慧的實際應用時，人工智慧實踐者並不一定局限於人類決策、學習和解決問題的純模型。相反，為了解決問題和實現可接受的性能，AI實踐者通常會做構建實際系統所需的事情。例如，深度學習系統的演算法突破的核心是一種叫做反向傳播的技術。然而，這種技術並不是大腦建立世界模型的方式。這就引出了下一個誤解：一刀切的人工智慧解決方案。
AI為更美好的未來鋪平了道路。盡管人們對人工智慧有著普遍的誤解，但正確的假設是，人工智慧將繼續存在，而且確實是通向未來的窗口。AI還有很長的路要走，它在將來會被用來解決所有的問題，並被工業化廣泛的使用。人工智慧的下一個重大步驟是使其具有創造性和適應性，同時，強大到足以超過人類建立模型的能力。
5. 人工智慧怎樣解決現實技術難題
這種思想叫做進化演算法。
比如說，你輸入一組有關但是不知道那個是正確的數據和公式，利用進化演算法來讓計算機幫你辨別。
6. 人工智慧技術發展有哪些難題
如果說發展遇到的難題，那是相當之多，投資、政策等因素。我們細化來說，人工智慧發展，有三大關鍵要素：演算法、算力和數據。其中，數據起著重要作用，早前哈佛商業評論的一份研究顯示，只有3%的公司數據符合基本質量標准，近一半的數據質量問題導致明顯的負面業務後果。
普華永道最新的一份報告指出，大型企業發現，多年來編制的劣質的客戶和商業數據可能使他們無法利用人工智慧和其他數字工具來削減成本，無法實現增加收入並保持競爭力。
這個問題在國內其實很普遍，帶來的後果也堪憂，糟糕的數據可能導致誤導性的結果。高質量數據對AI的意義所在，無論是業務，還是升維到人工智慧的發展進程，重要性不言而喻。AI數據服務也任重道遠。所有，只有高質量的數據，才能確保人工智慧快速發展！
從目前市場情況來看，幾家頗具代表性的數據服務商，以不同的姿態入場搶食，並在各自擅長的領域中開辟一番天地。其中，雲測數據就是其中一位實力玩家。雲測數據，通過為企業提供定製化場景採集模式以及高質量數據標注服務，為有更高數據標準的企業貢獻和輸出著他們的方案，並堅持自建數據標注基地和定製化場景實驗室，為企業提供最安全、最精準的全流程一體化的數據服務解決方案。
最後我想說，人工智慧的發展不僅僅是技術不斷攻堅克難，高質量的數據才能更好地為AI發展保駕護航！
7. 人工智慧在發展中面臨哪些問題
情感處理，不合理處理，打破規矩等等。
8. 人工智慧能夠幫助人類解決哪些問題
關於在這樣一個高度發展的工業4.0時代，我們人類社會一直在穩步的向前，增長當中，現在關於工業4.0利用互聯網作為承接不斷的向上發展。所衍生的一個產品就是關於現在的人工智慧，雖然說在我們日常生活中體驗的這些人工智慧是非常智障，但這也是人類社會向前發展的一個產物，只不過對於這種技術尚在完善當中。那麼關於人工智慧是未來產品發展的主要趨勢，那麼人工智慧能夠幫助人類解決哪些問題呢？這其中的答案主要有以下幾點。
公家庭智最後就是關於人工智慧，還可以提供更加便利化的人能服務這種服務。當我們進入家門的時候只要語音呼喊，那麼家庭中的所有電器就會進行智能啟動。
9. AI人工智慧目前能實際解決企業什麼問題
什麼是AI?
從SIRI到自動駕駛汽車，人工智慧(AI)正在迅速發展。雖然科幻小說經常將AI描繪成具有類似人類特徵的機器人，但AI可以涵蓋從谷歌的搜索演算法到IBM的沃森到自動武器的任何東西。
今天的人工智慧被恰當地稱為窄AI(或弱AI)，因為它被設計用於執行狹窄的任務(例如，僅面部識別或僅互聯網搜索或僅駕駛汽車)。然而，許多研究人員的長期目標是創建 通用AI(AGI或強AI)。雖然狹窄的人工智慧在任何特定任務中都可能勝過人類，比如下棋或解決方程式，但AGI在幾乎所有認知任務中都會勝過人類。
為何研究AI安全性?
在短期內，保持AI對社會影響的目標有助於研究許多領域的研究，從經濟學和法律到技術主題，如驗證，有效性，安全性和控制。如果你的筆記本電腦崩潰或遭到黑客攻擊，它可能只是一個小麻煩，如果它控制你的汽車，你的飛機，你的心臟起搏器，你的自動交易，人工智慧系統做你想要它做的事情變得更加重要系統或您的電網。另一個短期挑戰是防止在致命的自主武器中進行毀滅性的軍備競賽。
從長遠來看，一個重要的問題是如果追求強大的AI成功並且AI系統在所有認知任務中變得比人類更好，會發生什麼。正如IJ Good在1965年指出的那樣，設計更智能的AI系統本身就是一項認知任務。這樣的系統可能會經歷遞歸的自我改善，引發智能爆炸，使人類的智力遠遠落後。通過發明革命性的新技術，這種超級智能可以幫助我們 消除戰爭，疾病和貧困，因此創建強大的人工智慧可能是人類歷史上最大的事件。然而，一些專家表示擔心，它可能也是最後一個，除非我們在成為超級智能之前學會將人工智慧的目標與我們的目標保持一致。
有人質疑是否會實現強大的人工智慧，而其他人則堅持認為創造超智能人工智慧是有益的。在FLI，我們認識到這兩種可能性，但也認識到人工智慧系統有意或無意地造成巨大傷害的可能性。我們相信今天的研究將有助於我們更好地准備和預防未來可能產生的負面影響，從而在避免陷阱的同時享受人工智慧帶來的好處。
人工智慧如何危險?
大多數研究人員認為，超級智能人工智慧不太可能表現出像愛情或仇恨這樣的人類情感，並且沒有理由期望人工智慧成為故意的仁慈或惡意。 相反，在考慮人工智慧如何成為風險時，專家認為最有可能出現兩種情況:
人工智慧被編程為做一些毀滅性的事情: 自主武器是人工智慧系統，可編程殺死。在錯誤的人手中，這些武器很容易造成大規模傷亡。此外，人工智慧軍備競賽可能無意中導致人工智慧戰爭，也導致大規模傷亡。為了避免被敵人挫敗，這些武器的設計極難「簡單地」關閉，因此人類可能會失去對這種情況的控制。即使人工智慧狹窄，這種風險也會出現，但隨著人工智慧和自主性水平的提高而增加。AI被編程為做一些有益的事情，但它開發了一種實現其目標的破壞性方法: 只要我們未能完全將AI的目標與我們的目標完全一致，就會發生這種情況，這非常困難。如果你要求一輛聽話的智能汽車盡可能快地帶你去機場，它可能會讓你在那裡被直升機追趕並被嘔吐物覆蓋，不是你想要的，而是字面意思你所要求的。如果一個超級智能系統的任務是一個雄心勃勃的地球工程項目，它可能會對我們的生態系統造成嚴重破壞，並將人類企圖阻止它作為一種威脅來實現。
正如這些例子所示，對高級AI的關注不是惡意，而是能力。 超級聰明的AI將非常善於實現其目標，如果這些目標與我們的目標不一致，我們就會遇到問題。你可能不是一個邪惡的螞蟻憎恨螞蟻出於惡意，但如果你負責一個水電綠色能源項目，並且該地區有一個蟻丘被淹，對螞蟻來說太糟糕了。人工智慧安全研究的一個關鍵目標是永遠不要將人類置於這些螞蟻的位置。
為什麼最近對AI安全感興趣
史蒂芬霍金，伊隆馬斯克，史蒂夫沃茲尼亞克，比爾蓋茨以及許多其他科技界知名人士最近都在媒體和關於人工智慧所帶來的風險的公開信中表達了關注，並由許多領先的人工智慧研究人員加入。為什麼主題突然成為頭條新聞?
追求強大的人工智慧最終會成功的想法長期被認為是科學小說，幾個世紀或更遠。然而，由於最近的突破，許多人工智慧的里程碑，專家們在五年前就已經看到了幾十年之後，現在已經達成，使許多專家認真考慮了我們一生中超級智能的可能性。 雖然一些專家仍然認為人類人工智慧已經過了幾個世紀，但2015年波多黎各會議上的大多數人工智慧研究都猜測它會在2060年之前發生。由於完成所需的安全研究可能需要數十年的時間，因此現在開始審慎。
因為AI有可能變得比任何人都更聰明，我們沒有可靠的方法來預測它的表現。我們不能將過去的技術發展作為基礎，因為我們從來沒有創造出任何有能力，無意或無意地超越我們的能力。我們可能面臨的最好例子可能是我們自己的進化。人們現在控制著這個星球，不是因為我們是最強大，最快或最大的星球，而是因為我們是最聰明的。如果我們不再是最聰明的，我們是否有信心保持控制?
FLI的立場是，只要我們贏得不斷增長的技術力量和我們管理它的智慧之間的競爭，我們的文明就會蓬勃發展。在人工智慧技術的情況下，FLI的立場是，贏得該種族的最佳方式不是阻礙前者，而是通過支持人工智慧安全研究來加速後者。
關於高級AI的最高神話
關於人工智慧的未來以及它對人類應該/應該意味著什麼，正在進行一場引人入勝的對話。世界領先的專家不同意這些引人入勝的爭議，例如:AI未來對就業市場的影響; if /何時開發人類AI?這是否會導致情報爆炸; 以及這是否是我們應該歡迎或擔心的事情。但是，也有許多由人們誤解和相互交談引起的無聊偽爭議的例子。為了幫助我們專注於有趣的爭議和懸而未決的問題 - 而不是誤解 - 讓我們清楚一些最常見的神話。
時間線神話
第一個神話是關於時間表:在機器大大取代人類智能之前需要多長時間?一個常見的誤解是我們非常確定地知道答案。
一個流行的神話是，我們知道本世紀我們將獲得超人類AI。事實上，歷史充滿了技術上的過度膨脹。那些聚變發電廠和飛行汽車在哪裡我們承諾我們現在已經擁有?人工智慧在過去也曾多次被大肆宣傳，甚至還有一些該領域的創始人。例如，約翰麥卡錫(創造「人工智慧」一詞)，馬文明斯基，納撒尼爾羅切斯特和克勞德香農寫了這個過於樂觀的預測，關於在兩個月內用石器時代計算機可以完成什麼: 「我們建議2個月，1956年夏天在達特茅斯學院進行了10人的人工智慧研究[...] 將嘗試找到如何使機器使用語言，形成抽象和概念，解決現在為人類保留的各種問題，並改進自己。我們認為，如果一個精心挑選的科學家團隊在一起度過一個夏天，就可以在一個或多個這些問題上取得重大進展。「
另一方面，一個流行的反神話是我們知道本世紀我們不會得到超人的AI。研究人員已經對我們與超人AI的距離進行了廣泛的估計，但鑒於這種技術懷疑預測的慘淡記錄，我們當然不能非常自信地說本世紀的概率為零。例如，歐內斯特盧瑟福，可以說是他那個時代最偉大的核物理學家，在1933年 - 在西拉德發明核鏈反應之前不到24小時 - 說核能是「月光」。天文學家皇家理查德伍利稱行星際旅行「完全是這個神話中最極端的形式是超人AI永遠不會到來，因為它在身體上是不可能的。然而，
有許多調查要求人工智慧研究人員從現在起多少年後他們認為我們將擁有至少50%概率的人類AI。所有這些調查都有相同的結論:世界領先的專家不同意，所以我們根本不知道。例如，在2015年波多黎各人工智慧會議的人工智慧研究人員調查中，平均(中位數)答案是在2045年，但一些研究人員猜測數百年或更長時間。
還有一個相關的神話，擔心人工智慧的人認為只有幾年之後。事實上，大多數記錄在案的超人類人工智慧的人都認為它至少還需要幾十年的時間。但他們認為，只要我們不能100%確定本世紀不會發生這種情況，現在就開始進行安全研究以准備應對可能性是明智之舉。與人類AI相關的許多安全問題非常困難，可能需要數十年才能解決。所以現在開始研究它們是謹慎的，而不是在一些喝紅牛的程序員決定開啟之前的那個晚上。
爭議神話
另一個常見的誤解是，唯一關心人工智慧和提倡人工智慧安全研究的人是對人工智慧知之甚少的人。當標准人工智慧教科書的作者斯圖爾特羅素在他的波多黎各談話中提到這一點時，觀眾大聲笑了起來。一個相關的誤解是，支持人工智慧安全研究存在巨大爭議。事實上，為了支持對人工智慧安全研究的適度投資，人們不需要確信風險很高，只是不可忽視 - 正如家庭保險的適度投資可以通過不可忽視的房屋概率來證明燒毀。
可能是媒體使人工智慧安全辯論似乎比實際上更具爭議性。畢竟，恐懼銷售，使用不合情理的引用來宣告即將到來的厄運的文章可以產生比細微差別和平衡的更多的點擊。結果，兩個只從媒體報價中了解彼此立場的人可能會認為他們不同意他們的不同意見。例如，一位只閱讀比爾蓋茨在英國小報中的立場的技術懷疑論者可能錯誤地認為蓋茨認為超級智能即將來臨。同樣地，除了他關於火星人口過剩的引言之外，有益於人工智慧運動的人對安德魯·吳的立場一無所知可能會錯誤地認為他並不關心人工智慧的安全性，而事實上，他確實如此。問題的關鍵在於，因為Ng的時間表估計更長，
關於超人AI風險的誤區
許多人工智慧研究人員在看到這個標題時翻了個白眼:「 斯蒂芬霍金警告說，機器人的崛起對人類來說可能是災難性的。」而且許多人已經忘記了他們看過多少類似的文章。通常情況下，這些文章伴隨著一個攜帶武器的邪惡機器人，他們建議我們應該擔心機器人上升並殺死我們，因為他們已經變得有意識和/或邪惡。更輕松的是，這些文章實際上相當令人印象深刻，因為它們簡潔地總結了AI研究人員不 擔心的情景。這種情況結合了多達三種不同的誤解:對意識，邪惡和 機器人的關注。
如果你在路上開車，你會有一種主觀的色彩，聲音等體驗。但是自動駕駛汽車是否有主觀體驗?是否有任何想成為自動駕駛汽車的感覺?雖然這種意識之謎本身就很有趣，但它與AI風險無關。如果你受到無人駕駛汽車的打擊，那麼它是否主觀上是否有意識對你沒有任何影響。同樣地，影響我們人類的是超智能AI 所做的事情 ，而不是主觀感受。
機器變壞的恐懼是另一個紅鯡魚。真正的擔憂不是惡意，而是能力。根據定義，超級智能AI非常擅長實現其目標，無論它們是什麼，因此我們需要確保其目標與我們的目標一致。人類通常不討厭螞蟻，但我們比他們更聰明 - 所以如果我們想要建造一座水電大壩並且那裡有一個蟻丘，對螞蟻來說太糟糕了。有益的人工智慧運動希望避免將人類置於那些螞蟻的位置。
意識誤解與機器無法實現目標的神話有關。機器顯然可以在狹義上展現出目標導向的行為目標:尋求熱量導彈的行為在經濟上被解釋為達到目標的目標。如果您感覺受到與您的目標不對齊的機器的威脅，那麼正是這種狹隘意義上的目標讓您感到麻煩，而不是機器是否有意識並且體驗到目的感。如果那個尋熱導彈追你，你可能不會驚呼:「我並不擔心，因為機器沒有目標!」
我同情羅德尼布魯克斯和其他機器人先驅者，他們被恐嚇小報感到不公平，因為有些記者似乎過分注重機器人，並用紅色閃亮的眼睛用邪惡的金屬怪物裝飾他們的許多文章。事實上，有益的人工智慧運動的主要關注點不在於機器人，而在於智能本身:特別是智力，其目標與我們的目標不一致。為了給我們帶來麻煩，這種錯位的超人情報不需要機器人的身體，只需要一個互聯網連接 - 這可能使智能金融市場超越，發明人類研究人員，操縱人類領導者，開發我們甚至無法理解的武器。即使建造機器人在物理上是不可能的，
機器人誤解與機器無法控制人類的神話有關。智能使控制:人類控制老虎不是因為我們更強壯，而是因為我們更聰明。這意味著如果我們在地球上放棄我們最聰明的地位，我們也有可能放棄控制權。
10. 人工智慧的發展會面臨哪些問題
隨著人工智慧在最近這幾年愈演愈烈，各大公司紛紛投向人工智慧行業，國內外多家公司都加入了人工智慧俱樂部。在國內，像網路、阿里巴巴; 在國外，像微軟、谷歌、Facebook等。一場人工智慧技術的挑戰已經開始。人工智慧技術的發展前景廣闊啊，但是就目前來說人工智慧領域也面臨著不小的挑戰和難題。
讓機器理解人類自然語言
雖然人工智慧發展很快，人工智慧學術進步，一些人工智慧擁有深度學習演算法，擁有較強的語音識別和圖像識別能力。但是人工智慧還不能真正地理解我們所看、所說、所思、所想，就特么像個弱智。所以說，人工智慧的發展面臨瓶頸，如何讓機器擁有常識，熟悉我們的思維世界，這將是一項技術難題。國外,比如Facebook研究人員試圖通過讓機器觀看視頻來讓機器學習和理解現實世界。
硬體技術與軟體技術發展的差距
現在的硬體技術發展可以說相當迅速，但是我們的社會生活中還沒有普遍使用機器人助手。很大程度上是因為相關軟體技術的不成熟，使得機器缺少一個系統性的思維過程去指揮復雜的組織結構。目前人們已經開展了在這方面的研究，使機器在模擬世界中訓練來加速機器學習。
防範人工智慧被"暗箱操作"
我們知道只要是人設計出來的軟體就會有各種各樣的漏洞，人工智慧也不例外。這樣會導致黑客的攻擊行為，通過使用各種小把戲來欺騙人工智慧。而且這種漏洞一旦被居心叵測的人發現，這傢伙就會利用人工智慧進行破壞行動，後果可想而知。比如說，2016總統大選期間，俄羅斯的"假訊息活動"就是人工智慧強化的信息站的一個預演。
讓人工智慧做個"好人"
有人可能認為我們生活中可能很少看見人工智慧，但是人工智慧就在我們身邊。就比如說我們的手機，手機上有許多關於人工智慧的軟體，像siri、Alexa、微軟小冰、淘寶個性化推薦、滴滴智能出行、今日頭條新聞智能推薦、prisma人工智慧圖像處理等等。但是隨著人工智慧的發展，人們擔心人工智慧可能會帶給我們的傷害。在2017年的網路入侵防護系統機器學習會議上，人們就在討論如何將人工智慧技術控制在安全和人類倫理道德范圍內，換句話說，就是讓人工智慧成為一個"好人"，能確保人工智慧技術能在關鍵行業能起到公正的決策。就如何讓人工智慧保持美好的一面。微軟、谷歌、Facebook和其他公司都在討論這樣的話題。像"人工智慧合作"一個新型非盈利組織、"人工智慧道德與行業管理基金"、紐約大學一個新的研究機構AI Now都在這方面做出了努力。AI Now最近發布報告，呼籲各國政府在刑事司法或福利等領域應堅決放棄使用不接受公眾審查的"黑箱"演算法。