AI:Opportunities,Challenges,andthePathForward

### 人工智能：机遇、挑战与风险 #### 1. 欧洲的角色与劳动力市场影响 在快速变化的环境中，欧洲人应发挥先锋作用，将道德和伦理观念融入智能系统。目前，预测人工智能对劳动力市场的影响仍极具挑战性。不过可以看到，除了体力劳动的进一步自动化，训练有素的专业人员的脑力劳动也有相当大的被人工智能取代的潜力。 人工智能将接管许多日常任务，并协助完成更具挑战性的活动。未来的关键能力包括分析思维、创造力和团队问题解决能力，而人工智能系统在这些方面的表现还不够充分。因此，相应的教育项目必须进行现代化改革。未来，对数据科学家（即能够突破传统流程思维并实施挑战现有结构的想法的人工智能设计师）的需求将大幅增加。 #### 2. 人工智能的局限性与人类决策 人工智能系统在鲁棒性和抵御恶意攻击方面存在局限性，并且没有道德或伦理考量。其行为遵循给定的损失或奖励函数以及从数据中学习到的模式，而这些数据可能不具代表性、质量不足，或者包含历史偏好和歧视。 在医学应用领域，很明显最终仍需人类权衡各种选择并做出决策（即人类参与决策过程）。为了可靠地使用人工智能，我们需要就人类与机器的关系进行社会对话，并建立可靠的伦理 - 法律基础。认证标志可以打造“德国/欧洲制造的人工智能”这一优质品牌，使负责任设计、可靠且安全实施的应用程序易于识别，并为其提供长期保护，有助于人工智能在社会中被接受。 #### 3. 人工智能相关概念与技术 - **数学符号** - **损失函数 \(L(w)\)**：在训练过程中，通过修改参数向量 \(w\) 来最小化该函数。 - **Sigmoid 函数**：\(\text{sigmoid}(x) = \frac{1}{1 + \exp(-x)}\) - **Softmax 函数**：\(\text{softmax}(u) = \frac{(\exp(u_1), \ldots, \exp(u_k))}{\exp(u_1) + \cdots + \exp(u_k)}\)，将任意向量 \(u = (u_1, \ldots, u_k)\) 转换为概率向量。 - **训练数据集 TrainSet**：由输入 - 输出对 \((x^{(i)}, y^{(i)})\) 的观测值组成，即 \(\{(x^{(1)}, y^{(1)}), \ldots, (x^n, y^n)\}\)。 - **输入向量或张量 \(x\)**：作为模型的输入。 - **参数向量 \(w\)**：通过优化算法进行修改。 - **输出标量、向量或张量 \(y\)**：模型的输出结果。 - **术语表** - **5G**：第五代无线宽带移动通信标准，是目前最强大的移动通信标准之一。 - **准确率（Accuracy）**：分类性能的度量指标，计算公式为 \(\text{Accuracy} = \frac{\text{正确分类的测试样本数}}{\text{所有测试样本数}}\)，取值范围在 0.0（差）到 1.0（好）之间。 - **激活函数（Activation function）**：网络中的非线性函数，可使网络表示非线性函数关系。例如 \((u_1, \ldots, u_k) \to (\tanh(u_1), \ldots, \tanh(u_k))\)，常见的激活函数还有 ReLU 和 sigmoid。 - **仿射变换（Affine Transformation）**：网络中的一层，将输入向量 \(x\) 乘以矩阵 \(W\) 并加上偏置向量 \(b\)，即 \(u = W * x + b\)，其中 \(u_i = w_{i,1} * x_1 + \cdots + w_{i,n} * x_n + b_i\)。它能将直线转换为直线，\(W\) 决定旋转和拉伸变换，\(b\) 决定全局偏移，是大多数深度神经网络的基本构建块。 以下是一些常见人工智能技术的操作流程： | 技术 | 操作步骤 | | --- | --- | | 梯度下降优化（Gradient Descent Optimization） | 1. 初始化参数向量 \(w^{(0)}\)（例如随机初始化）。<br>2. 计算当前参数 \(w^{(t)}\) 下损失函数 \(L(w)\) 的梯度 \(\frac{\partial L(w)}{\partial w}(w^{(t)})\)。<br>3. 将梯度乘以学习率 \(\lambda\)（小的正数），并从当前参数中减去，即 \(w^{(t + 1)} := w^{(t)} - \lambda \frac{\partial L(w)}{\partial w}(w^{(t)})\)。重复此步骤，直到 \(L(w)\) 的变化非常小。 | | 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） | 与梯度下降优化类似，但只针对小批量（minibatch）数据计算梯度，而不是所有训练数据。这样计算成本低，且梯度会围绕正确值随机变化，有助于克服局部最小值。超参数包括小批量大小和学习率。 | #### 4. 人工智能模型与网络结构 - **卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）** - **卷积层（Convolution layer）**：一个小的二维矩阵（卷积核）在输入上移动，为每个位置计算一个值，通常会并行使用多个卷积核。 - **池化层（Pooling laye