我們通常過於專註於機器學習算法的實現，傾向於忽略這種技術本身的一些重要問題：如未來的應用和政治後果。在這篇文章中，我們從非常受歡迎的非營利組織TED上收集了一系列的視頻（並非關註於選擇什麽語言或算法來解決機器學習問題）。

通過這一系列視頻，你將從“全景圖”的角度了解到關於人工智能和機器學習的有趣討論。你將會聽到全世界不同立場的人對該領域在即將到來的發展對生活產生的影響、利益和後果。主題包括AI的政治和技術責任，AI對未來就業市場的影響，甚至於AI在藝術中的作用。

希望你和我一樣喜歡這些演講。

▍當機器比人類更聰明時會發生什麽？

人工智能正突飛猛進地發展，研究表明，在本世紀內一臺AI計算機有望變得和人類一樣“聰明”。Bostrom，一位哲學家兼技術專家和我們一起深入思考在思維機器驅動下的人類正在建設的世界。人工智能機器能否幫助人類保存人性和價值觀，抑或是它們會有自己的價值觀。

▍人類能否對創造的AI失去控制？

擔憂超級人工智能嗎？神經科學家兼哲學家Sam Harris給出肯定答復，同時表示人類不能僅將這種擔憂停留在口頭上。Harris認為，人類馬上將要創造超級機器人，但是人類還沒有解決如何應對創造出來的超級機器人對待人類會如同人類對待螞蟻一樣。

▍哪些工作會被機器替代？哪些是不可替代的？

機器學習不僅僅能夠對如信用風險評估和郵件分類這樣簡單的任務。現今，它可以被實現評論分級、診斷疾病等更加復雜的應用。隨著機器學習的發展出現一個令人不安的問題：機器會替代你的工作嗎？

▍為了增加廣告點擊率，我們正在建立一個反面烏托邦

在一場令人大開眼界的演講中，她詳細介紹了Facebook、Google和Amazon這樣的算法公司是如何讓你點擊廣告的，如何收集你的政治和社會信息。我們可能還不知道真正的威脅並不是來自機器，而是使用AI來控制我們的人。那麽我們該如何應對呢？

▍如果沒有工作我們該如何賺錢？

可以思考、學習和適應不同環境的機器人即將到來，這可能意味著我們人類將最終失業。我們該怎麽辦？未來主義者Martin Ford直截了當地談論一個有爭議的觀點：把收入從傳統工作中分離出以建立一個普遍的基本收入。

▍眼下計算機是如何變得更有創造力？

Google的首席科學家Blaise使用深度神經網絡實現機器感知和分布式學習。在這個迷人的演講視頻中，他演示了如何訓練神經網絡來實現圖像識別，反之，用它們來生成圖像。結果是：很壯觀、充滿意境（帶著詩意）遠超圖像分類。

▍AI如何改善我們的記憶、工作和社交生活？

Tom Gruber分享了他的願望：AI幫助我們在感知、創造力和認知功能等方面幫助我們實現了超人的表現。從提高人類的工程能力到幫助我們記住我們讀過的所有內容以及我們見過的每個人的名字。

▍AI將如何引領第二次工業革命？

在接下來的20年，他說，我們的將更具慧眼地看到我們所做的每件事將產生的深遠影響。Kelly探索了我們需要了解的人工智能的三個趨勢，以便於理解、接受和引導它的發展。

▍不必擔心超級AI

“新的技術會帶來新的憂慮”，科學家兼哲學家Grady Booch說道，“但我們沒有必要擔心一個全能的、無情的AI。”Booch展示了我們是如何教會機器而不是通過編程機器來分享人類的價值觀，消除我們對智能計算機最大的憂慮（科幻引發的）。他並不擔心人工智能可能帶來的威脅，而是提醒我們考慮該如何通過人工智能來改善生活。

▍創造更安全的AI的3個原則

我們該如何利用超級智能AI的力量，同時防止被機器人統治呢？隨著我們對全知識型機器人越來越多的研究，AI的先驅Stuart Russell卻在研究一些不同的機器人：帶有不確定性的機器人。他認為可以創造出兼容人類思想的AI，可以用常識、利他主義和其他人類價值觀來解決問題。

伴隨著不同時代人們消費習慣的變化和科學技術的發展，美國零售行業的業態也在不斷演變。在我看來，新需求是驅動零售業態改變的根本，而科技是推動行業前進的重要工具。2016年底美國電商巨頭亞馬遜推出線下實體店AmazonGo，主打“JustWalkOut(拿了就走)”，顧客購物的全過程方便、快捷，不需要工作人員參與、不必排隊結賬，成為零售業態的一項重要創新。我認為，AmazonGo的設計理念就是“新零售”模式的一種體現。為了更加直觀的了解美國的零售企業，這裏有一個遊學項目，可以幫到你對零售做一次更深層次的挖掘。

十篇TED點擊率最高演講，帶你重新認識大數據與人工智能