人工智能领域未来的发展会像西部拓荒一样，还是更容易控制?真正的答案可能是中间的某个地方，但政府至少希望看到更多有衡量的研发。
白宫今天发布了关于人工智能未来发展方向的报告为人工智能的未来做准备。在报告中，该报告得出了几个结论——有些明显，有些可能不那么明显。例如，由于政府和行业在人工智能研发方面的投资，它承认人工智能技术将继续变得更加复杂和普及。
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该报告还提倡建立人工智能标准、牢固的网络安全以及控制人工智能对就业的潜在影响。
“该计划假设人工智能对社会的影响将继续增加，包括对就业、教育、公共安全和国家安全，以及对美国经济增长的影响。”第三，它假设工业对人工智能的投资将继续增长，因为最近的商业成功增加了对研发投资的感知回报。
“这个计划假设一些重要的研究领域不太可能得到产业界足够的投资，因为它们受制于典型的围绕公共产品的投资不足问题。最后，该计划假设对人工智能专业知识的需求将继续增长，在工业、学术界和政府，导致公共和私人劳动力压力。”
该报告的一些重要方面包括一些建议和意见，包括:
- 开发有效的人工智能协作方法:大多数人工智能系统不会取代人类，而是会与人类协作以实现最佳性能。需要研究创造人类和人工智能系统之间的有效互动。理解并解决人工智能的伦理、法律和社会影响。我们期望人工智能技术能够按照我们对待人类同胞的正式和非正式的规范行事。需要进行研究以理解人工智能的伦理、法律和社会含义，并开发方法来设计符合伦理、法律和社会目标的人工智能系统。
- 确保AI系统的安全。在人工智能系统广泛使用之前，需要保证系统将安全可靠地运行，并以一种受控制的、明确定义的和充分理解的方式。要创造出可靠、可靠、值得信赖的人工智能系统，还需要进一步的研究进展。
- 为人工智能培训和测试开发共享的公共数据集和环境。训练数据集和资源的深度、质量和准确性显著影响人工智能的性能。研究人员需要开发高质量的数据集和环境，并能够负责地访问高质量的数据集测试和培训资源。
- 嵌入在关键系统中的人工智能必须是健壮的，以应对事故，但也应该是安全的，以应对各种有意的网络攻击。安全工程包括了解系统的弱点，以及可能对攻击系统感兴趣的参与者的行动。
- 而一些网络安全风险是AI系统特有的。例如,一个重要的研究领域是“敌对的机器学习”,探讨了程度的AI系统可以被“污染”训练数据,通过修改算法,或通过微妙的改变一个对象,防止它被正确地识别(例如,假肢,恶搞面部识别系统)。在要求高度自治的网络安全系统中实现人工智能也是一个有待进一步研究的领域。
- 必须加快标准的发展，以跟上人工智能应用能力的快速发展和领域的扩展。标准提供了需求、规范、指导方针或特性，这些可以被一致地用于确保AI技术满足功能性和互操作性的关键目标，并且可靠和安全地执行。标准的采用为技术进步带来了可信度，并促进了可互操作的市场的扩展。
- 已经开发的与ai相关的标准的一个例子是P1872-2015(机器人和自动化的标准本体)，它是由电气和电子工程师学会(IEEE)开发的。该标准提供了一种表示知识的系统方法以及一组通用的术语和定义。这允许在人类、机器人和其他人工系统之间明确的知识转移，并为人工智能技术在机器人技术上的应用提供了基础。
- 虽然改进的硬件可以导致更有能力的AI系统，AI系统也可以提高硬件的性能。这种互易将导致硬件性能的进一步发展，因为计算的物理限制要求新的硬件设计方法。基于人工智能的方法对于提高高性能计算(HPC)系统的运行可能特别重要。这样的系统消耗大量的能源。人工智能被用于预测高性能计算的性能和资源使用，并作出在线优化决策，以提高效率;更先进的人工智能技术可以进一步提高系统性能。
- 人工智能还可以用于创建自可重构的高性能计算系统，当系统出现故障时，该系统可以在没有人工干预的情况下处理故障。经过改进的人工智能算法可以通过减少处理器和内存之间的数据移动来提高多核系统的性能——这是百亿亿次计算系统的主要障碍，因为百亿亿次计算系统的运行速度比今天的超级计算机快10倍。实际上，HPC系统中执行的配置永远不会相同，不同的应用程序是并发执行的，每个不同软件代码的状态都在独立地及时演化。人工智能算法需要为高性能计算系统设计在线操作和大规模操作。
- 人工智能技术可以最大限度地有效利用带宽，实现信息存储和检索的自动化。人工智能可以改善数字通信的过滤、搜索、语言翻译和总结，对商业和我们的生活方式产生积极影响。
- 人工智能系统可以帮助科学家和工程师阅读出版物和专利，完善理论，使其更符合之前的观察，生成可测试的假设，使用机器人系统和模拟进行实验，以及设计新的设备和软件。
需要在AI标准的所有子领域开发额外的工作，以解决以下问题:
- 软件工程:管理系统的复杂性、持续性、安全性，监控和控制突发行为;
- 性能:确保准确性、可靠性、健壮性、可访问性和可伸缩性;
- 度量:量化影响性能和符合标准的因素;
- 安全性:评估系统、人机交互、控制系统和法规遵从性的风险管理和危害分析;
- 可用性:确保界面和控件有效、高效和直观;
- 互操作性:通过标准和兼容接口定义可互换的组件、数据和事务模型;
- 安全性:解决信息的保密性、完整性和可用性以及网络安全问题;
- 隐私:在处理、运输或存储过程中控制信息的保护;
- 可追溯性:提供事件(它们的实现、测试和完成)的记录，以及数据的管理;和
- 域:定义特定于域的标准词汇和相应的框架
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