人工智慧對世界的影響已經以各種方式體現出來，從國際象棋電腦到搜尋引擎演算法，再到聊天機器人，其說服力足以讓Google 的研究人員認為它是有感知力的。那麼，人工智慧的未來是什麼?
顯然，人工智慧的未來無法預測，就像明天的彩票號碼無法預測一樣。但既然該領域的研究推動了科技的發展，我們不妨戴上未來主義的帽子，推測人工智慧驅動的未來世界會是什麼樣子。
為清楚起見，我們將專注於人工智慧在商業領域的進步，但我們也會描繪整個世界的圖像。
人工智慧在流行文化中的未來
小說可以對現實世界的科學研究產生影響。 IsaacAsimov在其短篇小說《Runaround》中闡述的機器人三定律，自人工智慧領域開始以來就一直是關於道德討論的一部分，儘管現代道德討論傾向於將阿西莫夫的法律視為公平，但缺乏起點。
在這些虛構的描述中，人們對人工智慧作為武器的使用感到非常焦慮。可以說，最著名的AI虛構例子是2001年的《HAL9000：太空漫遊》，或同名系列遊戲《魔鬼終結者》。這兩個屬性都涉及人工智慧試圖以任何必要的方式殺死人類。
然而，人工智慧經常被描繪成英雄和怪物，儘管它的武器地位往往仍處於最前線。許多讀者可能還記得《鋼鐵巨人》，電影中一個50英尺高的外星機器人與自己的身份和美國軍方鬥爭，最後決定自己寧願成為超人，而不是武器。
這些對人工智慧作為武器的焦慮，無論是否有根據，都對現代人工智慧相關政策產生了影響。就在2019年，聯合國還在討論禁止致命自主武器系統(LAWS)，這讓人想起了小說中出現的那種「殺手機器人」焦慮。
當今的人工智慧
人工智慧已成為現代生活中普遍存在的一部分。當在Google上搜尋某些內容時，將處理其的多任務統一模型(MUM)人工智慧演算法，這是Google搜尋引擎核心的一系列AI中的最新演算法。如果擁有亞馬遜的Alexa或類似的家庭虛擬助手，那麼，人工智慧已進入家居生活。
專注於商業用途，人工智慧基本上無所不在。世界各地大大小小的公司都在使用聊天機器人進行客戶服務、自動詐欺偵測和自動發票處理等技術。事實上，這篇文章就是使用GoogleDocs寫的，其有一個由人工智慧驅動的智慧撰寫功能，被許多人廣泛使用。
世界上幾乎所有大型科技公司都有一個部門在積極研究或實施人工智慧，也有無數新的人工智慧新創公司提供人工智慧驅動的軟體即服務平台，聲稱它們可以為公司節省資金。商業世界，尤其是科技業，充斥著人工智慧和機器學習。
推動未來的人工智慧
那麼，為什麼這些公司如此頻繁地使用人工智慧?為什麼會有如此多的新創公司湧現出來為消費者和高階主管提供這些人工智慧驅動的服務呢?答案很簡單，人工智慧是一個有起有落的趨勢，目前作為一種可行的商業技術，其在興趣方面呈上升趨勢。
事實上，GrandViewResearch預測，從2022年到2030年，人工智慧將以每年38.1%的複合成長率成長。
除了趨勢之外，人工智慧還有一些可行的用例正在推動人工智慧的未來。早在1980年代，美國的主要公司就在使用專家系統來自動化某些任務，並且取得了很大的效果。
例如，機器人流程自動化(RPA)使用人工智慧或機器學習來自動化簡單的重複性任務，如上述的發票處理。如果實施得當，其可以成為巨大的節省成本的工具，特別是對於那些無法支付人力來執行相同任務的中小型企業(SMB)。希望此用例在未來會大幅成長。
此外，許多公司使用演算法來幫助優化用戶體驗，例如客戶服務聊天機器人或GooglePhotos的自動圖像增強功能。對於前者，其提供24/7全天候服務，這是任何一個人都無法獨自提供的。而對於後者，其可以消除Photos手動影像增強中存在的人為錯誤，從而使圖片得到更一致的改進。
然而，面向客戶的人工智慧也有其缺點。 GooglePhotos的照片標記演算法在過去一直以不準確而臭名昭著，任何一個不得不與聊天機器人交談以獲得IT支援的人都知道，如果你不知道與之交流的確切方式，它們是毫無用處。但這項技術的進步肯定會推動未來人工智慧的發展。
人工智慧向類人學習的方向發展
任何關於人工智慧未來的討論，都不可避免地會轉向人工智慧重建類似人類的學習和成長模式，或獲得某種感知能力。自該領域在1950年代首次興起以來，這一概念一直主導著人工智慧領域的討論。
Meta公司屢獲殊榮的電腦科學家和首席人工智慧科學家YannLeCun於2022年6月下旬發表了一篇論文，，討論了他自己對機器如何開始像人類一樣思考的看法。在這篇文章中，LeCun提出使用世界模型的心理學概念，讓人工智慧複製人類直覺預測某些行為的後果的方式。
LeCun使用的一個例子是自動駕駛汽車和人類駕駛員之間的差異。一輛自動駕駛汽車可能需要多次失敗的例子才能知道在轉彎時超速駕駛會是個壞結果，但人類駕駛員本能的物理知識會告訴他們，在轉彎時超速行駛可能不會有好結果。
在整篇論文中，LeCun闡述如何將這個概念複製到人工智慧。他提出了人工智慧的六模組架構，其中每個模組相互輸入，以複製人類大腦的所有部分相互輸入的方式，從而創建我們對世界的觀察和模型。
雖然LeCun本人也承認其的提議有局限性和缺陷，但這篇論文是為那些只掌握少量技術或數學知識的讀者撰寫的，讓任何行業的讀者都能夠理解具有類似人類思維模式的人工智慧的潛力。
顯然，LeCun並不是唯一一家展望人工智慧未來的公司。事實上，Google子公司DeepMindAI的一些研究人員已經成功開發出PLATO，這是一種可以大致複製嬰兒學習簡單物理概念的人工智慧。
推動人工智慧未來的外部進步
如果我們只看人工智慧本身的進步，那並不能描繪出完整的圖像。技術進步不會發生在平行的孤島中，像人工智慧這樣的跨學科領域尤其會受到周圍技術狀況的影響。
例如，雲端運算在提高人工智慧的易用性方面已經取得了很大的進展。雲端運算提供的基礎設施和服務，意味著從業者不再需要為其人工智慧平台建置和維護獨立的基礎設施。
這也是雙向的，因為一些開發人員已經使用人工智慧來幫助推動雲端運算的發展。這種整合允許簡化資料存取、從雲端伺服器存取自動資料探勘，以及其他好處。
基於量子物理學原理的量子運算，可以讓人工智慧處理比傳統運算方法更大、更複雜的資料集。
IBM是該領域的領導者，並於2022年5月公佈了其構建量子中心計算機的路線圖，其中包括首批基於量子的軟體應用程序，預計將於2025年開始開發。隨著量子運算的發展和變得更容易使用，人工智慧也可能開始取得飛躍的進展。
人工智慧對世界的潛在影響
人工智慧已經在21世紀對我們周圍的世界產生了重大影響，但隨著更多研究和資源投入到該領域的發展中，我們將開始看到人工智慧對我們日常生活的更多影響。
在醫療保健領域，人工智慧為醫療專業人員提供了處理越來越大的資料集的能力。從大流行開始，研究人員就在使用AI建模來幫助開發COVID-19疫苗。隨著人工智慧技術的進步和普及，人工智慧可能會被用來對抗其他疾病和疾病。
製造業是人工智慧和自動化重塑世界的一個經典例子。電腦在這個行業從事藍領工作的想法在許多美國人的頭腦中根深蒂固。事實上，自動化在某些工業場景中導致了失業。
在現實中，電腦並沒有全面取代所有人的工作，但人工智慧的進步可能會讓這個過程更加自動化。我們很有可能看到人工智慧不僅生產製成品，還會進行品質檢查，以確保產品適合運輸，而無需人工監督。
隨著許多企業轉向居家辦公室和混合安排，人工智慧(特別是RPA)可以用於自動化辦公室環境中一些必要的重複性工作，例如客戶支援。這可以為員工提供更多的時間來分析和開發創意解決方案，以解決他們受僱解決的複雜問題。
銀行和金融服務已經在使用人工智慧，但其影響在於這些公司分析數據、提供財務建議和偵測詐騙的方式。隨著人工智慧越來越先進，可以看到銀行進一步利用人工智慧來維護和促進其提供的許多服務，如貸款和抵押貸款。
人工智慧的影響力不斷擴大
整個科技產業都在不斷推動進步，而人工智慧一直是整個21世紀這一進步的支柱之一。隨著科技的進步和研究的開展，人工智慧對產業和世界的影響力只會增長。
如前所述，我們在日常生活中透過搜尋引擎演算法和虛擬助理看到了人工智慧，但隨著銀行和醫療保健等行業開始採用越來越多的人工智慧軟體和解決方案，人工智慧可能會成為當今世界最重要的技術領域。
也就是說，無論是將其能力提升到新高度的量子運算，或是實現類人智慧的持久夢想，人工智慧的未來都有望在消費者和商業市場中發揮重要作用。
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