巨头自驾车项目纷纷延期，2018会成为无人驾驶行业艰难爬坡的一年？

编译 | Rik R、Nurhachu Null、王艺 作者 | Aarian Marshal 来源 | WIRED 2014 年对于自动驾驶行业来说，是单纯、无知、又过度乐观的一年。那一年春天，沃尔沃在瑞典提出了自动驾驶汽车项目 Drive Me。 随着该项目几年来的发展，2017 年，沃尔沃高管承诺，公司将为瑞典哥德堡地区的家庭提供 100 辆自动驾驶越野车。在日常驾驶条件下，这些车能够在地方道路上独立行驶至少 30 英里（约 48 公里）。 「这种技术将被称为自动巡航驾驶（Autopilot），司机们不必亲自驾驶，一切交由自动驾驶汽车来完成。」沃尔沃汽车技术主管 Erik Coelingh 说。 现在，在 2017 年的最后几周，沃尔沃将 100 辆自动驾驶越野车的目标向后推迟了四年。 据 Automotive News 报道，该公司现计划在 2021 年之前让 100 名客户试乘其自动驾驶汽车，这些试验对象还将会体验到半自动驾驶功能，该功能将部署到未来任何一辆新的沃尔沃汽车（或特斯拉、凯迪拉克、日产、奔驰）中。 沃尔沃汽车已推迟了其在瑞典哥德堡的 Drive Me 自动驾驶汽车项目 「在自动驾驶汽车的研发过程中，一些我们本以为很难回答的问题，却在试验过程中超乎预期地快速解决了。」沃尔沃汽车自动驾驶项目主管 Marcus Rothoff 告诉连线杂志，「而在一些（我们本以为容易驾驭的）领域，却发现了更多有待探索和解决的问题。」 这些问题多数聚焦于价格，Rothoff 说，公司不愿在还没弄清其传感器的效果前敲定成本，所以沃尔沃还不能决定其自动驾驶汽车购买或使用权的定价。沃尔沃 CEO Hakan Samuelsson 说过，有自动驾驶功能的汽车将在现价基础上提升约 1 万美元。 自动驾驶汽车领域开始降温，沃尔沃的撤退只是离我们最近的一个例子而已。 2012 年，谷歌 CEO Sergey Brin 曾说，不出 5 年，自动驾驶汽车就会成为一种大众选择。然而事实并非如此。 特斯拉的 Enhanced Autopilot 已推迟了近 6 个月，那些为其多花了 3 千美元的客户无疑会对此感到失望。 福特汽车新任 CEO Jim Hackett 最近降低了对自动驾驶服务的期望，其前任曾在 2016 年表示，公司将于 2021 年实现规模化部署。「我们的产品将在那个时间段推向市场，」他在接受 San Francisco Chronicle 采访时说，「但现在，公众在媒体上关于自动驾驶汽车的浪漫想象有点过头了。」 规模化部署进程的放缓并没有挫伤资本市场的热情。美国知名创投研究机构 CB Insights 估计，自驾车初创公司今年共融得超过 30 亿美金，其业务涉及自动驾驶汽车软件、行车安全工具和车辆间通信领域的制造及数据储存和处理。 要想追踪任何重大技术的演进历程，可以参考研究公司 Gartner 的加德纳技术成熟度曲线。首先是「创新触发（innovation trigger）」过程，接着是「技术突破（breakthrough）」，然后很快达到「期望膨胀的峰值（peak of inflated expectations）」，此时开始有资金流入，媒体争相报道。 然后会有期望幻灭的低谷期，此时开始遭遇失败、进度未达预期、融资数额降低。创业者将要直面这些实际挑战和残酷现实。繁华落幕，艰难前行，拨开云雾见光明。自动驾驶汽车似乎正在进入低谷期，欢迎来到最难的部分。 技术难题 「当前的自动驾驶技术水平，就好比计算机技术在上世纪 60 年代的水平，它是新兴的，而非模块化的，它还无法确定该如何组合起各个不同部分。」风险投资公司 Lux Capital 的合伙人 Shahin Farshchi 说，他曾经为通用汽车公司打造过混合动力汽车，并投资了自动驾驶初创公司 Zoox 以及传感器制造商 Aeva。 事实证明，建造一辆自动驾驶汽车并非易事，远远不是把传感器和软件捆在一组轮子上那么简单。在一篇 Medium 的推文中，Bryan Salesky 直言不讳地开列出摆在他们面前的各项困难，他负责管理福特旗下的自动驾驶汽车公司 Argo AI。 他说，首先是传感器方面的障碍。 自动驾驶汽车至少需要三种类型的传感器：1. 激光雷达，能够清晰呈现三维对象；2. 摄像机，获取对象的颜色和细节信息；3. 雷达，能够远距离探测物体及其速度。尤其是激光雷达并不便宜：一辆车的安装费用是 7.5 万美元。 汽车需要从那些昂贵的传感器中获取并整合信息，提取出不同环境下所需要的数据，丢弃不需要的。「要想开发一个可供规模化制造与部署，同时兼具成本效益的系统和可维护的硬件，是极具挑战性的。」Salesky 写道。（Argo AI 在 10 月份收购了一家激光雷达公司 Princeton Lightwave） Salesky 还提到了其它技术难题，虽然它们都是小问题，但在实际使用中可能会引发大灾难。 自动驾驶汽车必须要能够看到、解释和预测其他人类司机、骑自行车者和行人的行为，甚至还需要与他们进行交流。这些汽车要知道自己是否处于另一辆汽车的盲区，并小心驾驶。它们还需懂得（并看到和听到）为救护车开道。 「如果有人认为，在未来几个月甚至几年内，全自动驾驶汽车将会出现在任一条城市街道上，那么他们要么是不了解其研究现状，要么就是对于安全问题不上心。」Salesky 写道。 泼冷水的不止他一个。「技术开发商开始发现，最后的那 1% 要难于前面的那 99%。」波士顿自驾车公司 Nutonomy CEO Karl Iagnemma 说道，该公司在今年秋天被汽车供应商 Delphi 收购，「与最后那 1% 的工作相比，前面 99% 的工作就像是在公园散步。」 Iagnemma 说，对于更加棘手的特殊情况，一些聪明的公司想出了综合型方案，而不是仅仅用软件来修补一切。但这需要时间。 资金困扰 据 Intel 估计，大约到 2050 年，自动驾驶会给全球经济增加 7 万亿美元，其中仅美国就有 2 万亿，这还不包括这项技术在长途货运和其他领域的影响。 但很奇怪的是，似乎没有人确定如何从这个行业赚钱。Iagnemma 说，「重点已经从单纯的技术研发转移到了产品和商业模式。」 长期以来，自动驾驶汽车领域的从业者们坚信，人们将会首先通过类似出租车服务的形式与自动驾驶打交道。对于直接向消费者出售自动驾驶汽车来说，这项技术还是太昂贵了，而且太依赖于天气状况、地形以及高质量的地图。 但尽管是以出租车的形式落地，从业者们目前仍无暇顾及自动驾驶汽车的用户体验环节。 Waymo 计划明年在亚利桑那州凤凰城启动一项特定区域内的无需司机的乘车服务，并称目前已经找到车辆与乘客交互的解决办法，这类交互包括如何通知汽车乘客的上车地点与目的地等。 但是在 2017 年秋天的一次媒体试乘活动中，该公司并没有让记者体验这一功能。所以，目前公司放出的消息还不能完全相信。 除此之外，自动驾驶汽车还会面临许多其他的问题。比如，当乘客遇到紧急情况或者在车里遇到意外的时候，如何告知车辆？自动驾驶公司如何回收庞大的研发预算？每一次乘坐要花多少钱？抛锚的时候该怎样处理？责任归谁？乘客需要支付多少保险费？ 在自动驾驶的进程中，一条明智的前进之路貌似是与竞争对手结盟。 包括 Waymo、GM、Lyft、Uber、Intel，甚至处于消退边缘的汽车租赁公司 Avis，他们都在与潜在的竞争对手结成合作伙伴，为了打造真正的自动驾驶汽车以及支撑它的基础设施，他们正在共享数据和服务。 如果你问一个自动驾驶汽车开发商是否应该单打独斗，即尝试建立传感器、地图、感知、测试能力以及汽车本身，他们都会耸耸肩。 虽然像通用汽车这样的大型汽车制造商似乎认为纵向一体化集成是通往胜利的道路（它于 2016 年 10 月收购了自动驾驶技术公司 Cruise Automation，并于 2017 年 10 月收购了激光雷达公司 Strobe），但瞄准自动驾驶行业中某一单点环节的初创公司仍然相信他们在未来将享有一席之地。 自动驾驶感知公司 DeepScale 的 CEO Forrest Iandola 说：「像 Bridgestone 等传统汽车供应商一样，还是会有很多人为车企提供服务，闷声赚大钱。」 还有一些其他公司希望通过对特定群体的押注在自动驾驶生态中分得一杯羹。自动驾驶接驳车公司 Voyage 已经瞄准了退休群体，MIT 孵化的公司 Optimus Ride 最近在波士顿郊外一处新开发的社区宣布了一个试点项目，并表示这个项目的目标是为残疾骑士设计驾驶软件。 Optimus Ride 的 CEO Ryan Chin 表示，「现在看来，我们的产品是在为不健全的人提供新的出行方式。但我们认为此举实际上最终会创造一个更加健壮的产品」。 这些瞄准不同人群的自动驾驶公司正在融资，Optimus Ride 刚获得了 1800 万美元的 A 轮融资，至此总融资额已达 2325 万美元。但是在日益拥挤的自动驾驶领域，他们的策略是否行得通呢？ 前路——攀爬 总的来说，你不会马上在车道上看到一辆完全自动驾驶的汽车。 如果你不是居住在纽约、旧金山或者凤凰城这样的大城市的一些特殊社区的居民，那么在未来十年内可能你也见不到自动驾驶汽车在你的居住范围内运营。 这些汽车将会出现在特定的、精心策划的地区。如果运气好的话，你可能会碰到一辆自动驾驶出租车，它会告诉你前往它的停车点上车（那是它被允许且是仅有的能停靠的地方），而不是它来找你并在停下来的时候亮起临时停靠信号灯，你可能会与两三位 UberPoo 用户一起分享这次旅程。 这些汽车会让你印象深刻，但是它们并不是完全可靠的。它们不知道如何应付所有的道路状况和天气条件，可能会需要一些人工帮助。举个例子，在众多车企中，Nissan 专注研发远程操控技术，它雇佣远程操作员来操控被卡住或者出故障的自动驾驶汽车。 如果你没有足够多的搭乘自动驾驶便车的经历，那么你有可能在几年中忘记自动驾驶汽车这回事儿。你会和朋友开玩笑，说自驾车的炒作是何等的愚蠢。舆论会转移，新闻将不再报道自动驾驶汽车。然而无论如何，自动驾驶行业仍旧会悄然前进，开发者们会悄悄地处理更为精确的问题。 好消息是，仍然有足够的动力将这个行业从 Gartner 曲线所谓的低谷推向生产力高峰。并不是每个开始了旅程的人都能够爬得上去。但是那些受到重创的并且有点血性的人或许会发现，曲线顶端有大量的钞票在等着他们，自动驾驶的前景是惊人的。 ]]> 原文： http://ift.tt/2CyFeQN 机器知心

跨年夜，布拉格一家夜店内，库卡机器人DJ疯狂打碟

编译 | Edison Ke 作者 | Dani Deahl 来源 | The Verge 「首次现身欧洲！你准备好了吗？与我们一同分享更多奇妙经历！这个独一无二的全新机器人将会把我们的派对推入新高潮！来吧！尽情享受！做好准备！摇摆！点赞！评论！多谢各位！」 Karlovy Lazne 官方 Twitter 账号在 2017 年 12 月 11 日，星期一打出了这样的广告。 据路透社报道，布拉格的一家名为 Karlovy Lazne 的夜店最近推出了一种机器人 DJ，它可以代替人类编排整晚的舞池劲曲。 现在已经与人类 DJ 轮流上岗几个星期。机器人在软件的协助下选择歌曲，从架子上选择 CD，插入打碟机，然后播放歌曲。不仅如此，它还能跳出一些非常甜美的舞步。 这间夜店与一家机器人公司合作，专门制造机器人 DJ，这款产品改造自主要用于汽车工业的 KUKA 机器人手臂。 机器人的钳子上装有帮助它选歌的软件，它会抓住 CD，顺着节奏摇摆几下，然后再把 CD 放入它面前两个打碟机的其中一个。 目前，我们还不清楚这个软件是否能帮助机器人识别歌曲的音调、节奏、流派或其他元素，这些元素决定了两首歌曲的混音听起来效果如何。 我们也不清楚这个机器人是否有更复杂的技能，比如调整歌曲的速度，进行频域均衡，或者在歌曲之间进行实时的转换。 但是在视频中我们可以看到机器人手臂在混音器旋钮上方盘旋，并且不时点击打碟机上的按钮，这表明它可能确实进行了一些更精细的动作。我们已经联系了 Karlovy Lazne 以了解详情。 KUKA 机器人手臂曾经被以播放音乐为目的进行过改造。 2009 年的一个学校项目展示了一个机械手臂 DJ 黑胶唱片的尝试，另外一个 2009 年的视频则展示了机械手臂在唱机转盘上选择和旋转唱片来创造出可怕的刮擦声的效果。 还有一个 2017 年的 Nigel Standford 音乐录影带，但最后证明这只是一个聚会的小噱头——机器人在做这些动作，但并没有真的改变背景音乐。 Karlovy Lazne 的机器人 DJ 每小时都会和人类 DJ 换班，有些派对玩咖喜欢新奇的东西，但其他人却不吃这一套。 「我不喜欢机器人，」Marcia Lopes 告诉路透社记者，「它感觉不到人们想跳什么舞。」 如果没有一个完整的、未经编辑的机器人 DJ 工作录像，我们很难判断它是否只是基于循环播放音乐的简单程序，就好像一个 iTunes 播放列表那样。或者也许它已经复杂到可以真正做 DJ，并且非常擅长于此。 ]]> 原文： http://ift.tt/2lw8kcu 机器知心

「黑镜」回归！剧中的杀戮机械狗或在两年内来到你身边

编译 | 王宇欣、王艺 作者 | Dom Galeon  来源 | Futurism 无头的守卫犬 画面中，三个人正在执行任务，准备闯入一个看似被遗弃的仓库。他们要帮助一个奄奄一息的人，让他最后的日子好过一点。他们看上去非常紧张，脸上挂着绝望的神情。 几分钟之后，我们终于明白他们在害怕什么。随着情节的推进，一只四条腿，由太阳能供能的机器犬进入画面。它看起来和波士顿动力最新版本的 SpotMini 差不多。 在最新一季的英剧「黑镜」第五集 Metalhead 中，这只狗被称为「The Dog」。和 SpotMini 一样，The Dog 没有头。相反，它的头部位置装有一个玻璃箱，里面是许多的传感器，包括一个复杂的计算机视觉系统（我们可以推测出这些是因为画面会不时地切换到机器犬的视野）。 然而和 SpotMini 不同的是，The Dog 带有一大堆先进的武器。例如，一种向潜在的小偷或是行凶者发射弹片状追踪设备的手榴弹；它的前腿上装有威力大到足以爆头的枪械；它还可以连接到计算机系统，通过解锁一些安全门或是驾驶智能车辆来执行更多的高科技任务。 The Dog 不是那种常规的守卫狗。它，致命，无情，能够追捕和摧毁任何与它相遇的人。就像开头的人物那样，不管闯入的准备做的多么充足，远离它都是最聪明的选择。 就像「黑镜」中的许多技术一样，这样的机器犬其实离我们并不遥远。在像美国和俄罗斯这样热衷于研发人工智能武器的国家，像波士顿动力这样的公司正在积极开发符合这些需求的机器犬。 所以，我们与 The Dog 这种人工智能加持的守卫犬到底还有多远？ 内有恶狗请小心 据专家介绍，「黑镜」中机器犬的一些特征与现实已经非常接近了。11 月，一个关于未来「屠杀机器人」的视频快速传播，视频介绍了一种被设计用来搜索并消灭特定人类目标的自动无人机。从网络评论中，我们看到了人们对这类机器人的不适。 幸运的是，这项技术和视频本身都是虚构的，但是视频制作小组的一员，加州大学伯克利分校计算机科学教授 Stuart Russell 告诉外媒 Futurism 说，「我们已经具备了所有的基础技术。这项任务不会比自动驾驶的难度更大；主要问题在于投资和努力，如果成立项目组并有无限的资源投入（就像曼哈顿计划），屠杀机器人这样的东西在两年内就可以投入使用。」 集群智能公司 Unanimous AI 的创始人兼 CEO Louis Rosenberg 对 Russel 的断言，即完全自主化的武装无人机将很快成为我们生活常规的一部分，表示同意。「已经非常接近了，」Rosenberg 对 Futurism 说到「20 年前，我估计全自动机器无人机将会在 2048 年以前被使用。今天，我不得不说，这一天会更早到来。」他预计这样的自主武器可能会在 2020 年到 2025 年之间大规模生产。 尽管「搜索和消灭」这样的人工智能功能离我们已经很近了，但是 Russel 认为，「黑镜」中的 The Dog 离实现仍有一段距离。 制造这种机器人杀手的问题可以追溯到狗在各种不同环境中无障碍活动的能力。「现实世界中，狗能够长时间地在不同的环境中进行切换，并且会遇到很多意想不到的事件。然而现阶段的软件很容易会混乱，然后陷入困境，因为它对外部世界发生的事情没有概念。」Russel 说。 软件问题不是机器人杀手所面临的唯一阻碍。「有胳膊有腿的机器人在操控不熟悉的物体时仍然有一些困难，」Russell 说道。但在「黑镜」中，经过训练，The Dog 甚至能够精准地控制菜刀。 和今天的机器人不同，The Dog 没有那么容易被骗。「事实上，机器人仍然很容易被骗。它们目前无法对之前未了解过的事情采取对策。比如说，激光雷达探测器太薄，无法正确探测，或者某些干扰设备使用虚假信号导致导航混乱等。」Russell 说。 请看好你的狗 在最后，我们似乎达成了共识，在未来我们有能力把这样的机器狗带到生活中来。但是我们真的应该这样做吗？ Rosenberg 和 Russell 都同意，将人工智能武器化这一做法会给世界带来更多的伤害，特别是将其作为武装或是「杀手机器人」。「我真诚地希望不会发生这种情况。我相信从根本上自动化武器就是危险的。他们将复杂的道德层面的决策交给没有人为判断力的算法来进行。」Rosenberg 解释说。大多数智能手机上的自动更正算法都经常会犯错误，他继续说道，同样，自动化武器也可能犯错。Rosenberg 表示，「我相信要让这样的技术完全可靠，我们还有很长的一段路要走。」 的确，如今大多数人工智能算法都非常复杂。但这并不意味着他们做好了充足的准备以作出判定生死的决策。 其中最大的障碍是，大多数算法的内部工作机理对我们来说都是无法理解的。Aiva Technologies（这家公司构建了一种创作音乐的人工智能）的 CEO，Pierre Barreau 通过邮件对 Futurism 表示，「目前，深度学习有一个很大的问题就是技术的黑箱问题，这让我们无法真正理解为什么算法会作出这样的一些决定。因此，在将这些技术应用到武装领域作一些敏感决定时就涉及到了很多问题，比如人工智能会针对某一情况作出何种反应？它的意图是否与人类意图相符？这些我们都无从得知。」 用人工智能作出重大的决定似乎太过随意，比如国际特赦组织对自动化武器的批判。「我们认为完全自主的武器系统无法遵守国际人权法和国际警务标准。」Amnesty 的军控顾问 Rasha Abdul-Rahim 通过邮件对 Futurism 说道。 人类在做出这些决定时也不完美，但至少我们可以展示出自己思考的过程，他人能够理解某个人是如何做出这一决定的。这和机械战警决定是否对某人使用泰瑟枪时完全不同。「如果用于维持治安，那么我们必须同意机器可以自行决定是否对人类施加武力，」Russell 说道，「我怀疑社会对此将会有很多反对意见。」 Unanimous AI 的集群智能预测到，在未来，全球范围内的管理组织可能会禁止或阻止使用自主机器人武器。我们可以对集群智能的预测保佑一定的期待，至少，Unanimous AI 在过去已经成功预测过很多事情。 然而，另外一些人声称，只要受到严格监管，按照预期使用技术，一些国家可能会允许使用自主化武器。Russell 指出，包括 Henry Kissinger 在内的一些领导人都提出要禁止直接攻击人类的自主化武器的设计与制造，但是仍然允许这些武器运用于空中和潜艇作战当中。 Abdul-Rahim 表示，「因此，我们必须对红十字国际委员会所称的『关键职能』，即目标的明确和武力部署等，进行有效和有意义的人为管控。」 一些专家提出了两者中的细微差别。自主化武器在一种情况中是可以存在的，但不能用于其他情况，虽然这样的方法可能难以实施，一些人则坚持这样的规定还不够。Abdul-Rahim 表示，「国际特赦组织始终坚持呼吁各方要在发展、生产、运输等方面抢先对全自助化武器系统进行禁止。」但是这样的呼吁可能已经太迟了，一些国家已经开始了人工智能武器的研发。 Russell 和很多其他专家一直以来都有参与到停止人工智能武器的发展和使用的呼吁行动中，一个由 116 个国际领导者组成的小组近期就这个问题给联合国发表了一封公开信，据说联合国已经在考虑相关禁止事宜。Rosenberg 总结说：「我们希望法律的限制能够阻止历史进程的推动，让它不会发生。」 人工智能可以使我们世界上大部分地区发生革命性的变化，这毋庸置疑，甚至包括战争和其他国际冲突的解决方式。届时将由国际立法者和领导者决定是否发展自动化武器或者无头机器守卫犬等技术。然而比起益处，战争终将造成更多伤害。 ]]> 原文： http://ift.tt/2lxCUlS 机器知心

我瞅你像个AI：如何给七大姑八大姨解释「什么是人工智能」

编译 | 陈韵竹 邱陆陆 作者 | MATTHEW REYNOLDS 来源 | WIRED 有人说人工智能会拯救人类，还有人说他们会毁灭人类，这主要取决于你问的是谁。同时，从家庭助手到洗衣机，人工智能似乎参与了生活的方方面面。但是，人工智能到底是什么，为什么所有人都在谈论它？ 如果吃晚饭的时候，你突然收到七大姑八大姨的询问：你帮我看看，我是不是已经一不小心把人工智能带回家了？该如何向他们解释？ 人工智能是啥？ 简单地说，人工智能研究旨在创造能够完成那些通常需要人类智能参与的任务的计算机。这些任务包括，语音和图像识别、翻译、复杂决策等。迄今为止，上述任务仍然需要人类的参与。 所以，人工智能只是计算机的一种时髦叫法呗？ 不能这么说。如今的计算机在执行大多数任务的时候根本不会做任何与智能沾边的事。只需要看看「计算机」这个词你就明白了：计算机是用来「计算」的，基本上可以说是一个大号计算器了。计算机只是接受来自人类的输入——无论是数字、图像还是指令——执行一系列预定义好的计算，并给出答案。 所以人工智能有啥不一样？ 在谈人工智能之前先来看看人是怎么完成任务的吧，看看我们为什么「与众不同」。比如说，我们在街上遇到一只漂亮的狗。就算我们只看到狗的前半身，或者只听到犬吠，大部分人仍然可以立即辨认出，这是一只狗。无论这些狗长成什么样——即使它们只是一个卡通形象或是一张潦草的素描，我们仍然能够一眼就把狗认出来。而且辨认的过程中我们不需要其他人正襟危坐地逐一给我们展示所有不同种类的狗，卡通的和真实世界的都不能漏下，并且明确地告诉我们，「这是狗」，「这也是狗」。但是，大多数的程序都做不到这一点。稍早一些的计算机识别软件需要人类准确地告诉计算机需要注意什么（边、角、点、对称性等），才能正确识别图像。 我现在比一分钟之前还还懵比，狗和人工智能是怎么扯上关系的？还有狗工智能吗？ 这只是一个例子。人工智能背后的基本思想就是看看我们能否让计算机拥有一些类似人类的决策能力。即使没有得到明确规则，且只拥有较少数据，人类仍然非常善于理解世界。仅仅通过看着、听着别人说话，我们自己就能学会说话。但是，如果没有明确的指示，任何机器都不具备这种人类生而有之的能力。 好吧，知道要整啥了，现在问题是，咋整呢？ 人工智能领域已经有数十年历史，但直到近期，机器学习领域取得了巨大突破，它才变得火热起来。机器学习算法有很多种，常见途径之一就是将收集特别特别大量的数据，然后通过一种特殊的算法进行训练，使其能逐步提取数据背后的含义。回到上面提过的「狗」的例子，你可以将成千上万个被标记为「狗」的照片展示给一个机器学习算法——如果一切顺利的话——最终算法应该能在那些它从未看过的照片里找到含有狗的那些。 喔，酱婶儿的吗？ 目前来说，这项技术尚处于早期阶段，但研究者们正努力在各种不同任务当中重建这种方法。如今，从亚马逊的语音助手 Alexa 到谷歌的谷歌翻译，其中都多多少少包含了上述技术。迄今为止，大部分机器学习的实际应用都针对特定任务。机器学习算法已经能很好地教会计算机执行专门的任务，但是它们现在还没办法完成更广泛的工作。 人工智能的未来长啥样？ 研究者们真正感兴趣的一个领域叫做通用人工智能（AGI）。人类不仅善于学习具体的任务，还善于在不同任务之间完成知识的迁移。例如，一旦我们学会如何拿起一个马克杯，我们不用从零开始学起就能拿起一本书。通用人工智能的研究者们有志于创造能将知识从一个领域迁移到另一领域的机器。这就是为什么谷歌每次提起机器学习总要带出来遛遛的 DeepMind 公司的研究者们实现了 AlphaGo 算法之后这么开心：AlphaGo 既能击败顶级围棋选手，也能学会下国际象棋。 那么，人工智能对于我意味着什么？ 有些人——特别是 Elon Musk——担心我们正在走向一条超级人工智能的不归路，最终，机器人可能会意识到，他们懂得比人类更多，并且会运用这种优势把我们这些渣渣消灭掉之类的。目前来说，还没有迫在眉睫的威胁，但是 Musk 的观点或许有一定道理。如果我们坚持要赋予机器类人的能力的花，许多人认为我们应该认真考虑如何确保他们不会最终使用这种能力伤害人类。但是仅仅就目前来说，你的洗衣机还不会秒变科学巨怪然后做掉你全家，嗯，大概，不会吧 。 ]]> 原文： http://ift.tt/2ClefM3 机器知心

估值飙升70%市值近400亿美元，Intuitive的手术机器人已铺满美国顶尖医院

编译 | Edison Ke   来源 | fortune 「噢，老天爷啊，千万不要让我被任何东西绊倒。」 这是我蹑手蹑脚地绕行在遍布了手术室地板的电线时，脑海中的第一反应。十月初的一个清晨，我在纽约的长岛犹太医学中心。我穿着一件婴儿蓝的保护服，一个头发垫子，一顶遮住胡子的软帽，一张口罩，以及套在鞋子外的靴子。 这些都不是为了行动便捷而设计的。这是为了保护躺在离我不到 5 英尺的桌子上的病人。他暴露的躯干上有若干个小孔，癌症手术专家 James Sullivan 博士和他的团队将他们的医疗器械插入其中。 同时，房间里除了 Sullivan 之外还有另一位「外科医生」——比我们任何一个人的着装都要整洁谦恭。Intuitive Surgical 的「达芬奇 Xi」机器人手术系统中央吊杆和伸展的白色手臂包裹在塑料袖子里。很难说谁正在掌控这场手术。 病人体内的仪器包括三个独立的可以互换的组件，它们可以切片、移位、抓取、烧灼或以其他方式操纵人体组织，同时还有一个可移动的高清晰度照相机，它能以惊人的 3D 效果展示人体的内部场景。Sullivan 说，这种视觉优势彻底改变了医生进行微创手术的方式。这种手术不需要开膛破肚来移除器官或者采集样本。 在 Intuitive Surgical 位于加州森尼韦尔的总部完成的研发图纸和计划。 Sullivan 走到了手术室左侧的一个控制台，他坐在那里一个取景器前。这个取景器看起来更像是属于一个未来主义风格的电玩城。他把他的中指和大拇指放在两个可活动的手臂上的两对金属环里。在控制台的地板上有脚踏板，它的功能就像手动档汽车中的离合器。Sullivan 用他的手指和脚控制着病人身体内的四个装置，这种装置既是一个装载了机械手的手术外延工具，又是一个 3D 内窥镜摄像机。 在接下来的几个小时里，他将使用「达芬奇」切除患有淋巴瘤的患者的淋巴结进行实验室测试。 两个小时后，我问 Sullivan 病人出院还要多久。 「你住在哪里？」他问道。 「布什威克，在布鲁克林。」我回答。 沙利文咯咯笑道：「那他会比你先到家。」 未来主义文化中不乏由机器人医生为核心的狂热梦想。我要讲的并不是这样的故事。虽然我们距离机器人成为医生的时代还很远——如果你不是外科医生的话，机器人手术也远未司空见惯，甚至可能令你觉得惊讶。 Intuitive Surgical 公司，总部设在森尼韦尔，2000 年从美国食品和药物管理局为其机器人手术系统获得了第一批许可。但是在过去的几年里, 它的机器已经在很大程度上大受欢迎。推荐这项技术的外科医生说，这让他们对身体内部发生的事情有了更清晰的认识，并且对他们的设备有了更好的控制。 目前，美国所有顶尖医院的癌症、泌尿科、妇科或胃肠科都使用 Intuitive 的设备，包括许多著名医院，比如纽约斯隆•凯特林纪念癌症中心、梅奥诊所、约翰霍普金斯大学医院和克利夫兰诊所。截至 6 月 30 日，全世界已经安装了 4,100 多个达芬奇基础设备，包括美国的 2,703 个，欧洲的 698 个，亚洲的 538 个，以及在世界其他地方的 210 个。 达芬奇 Xi 外科机器人 这些系统并不便宜：第四代达芬奇 Xi 的标价是 190 万美元，这还不包括各种手术耗材的成本，算上了的话价格要上涨数万美元。尽管如此，机器人仍然销路畅通，外科医生也越来越多地采用机器人帮助行医。 公司表示，自 2000 年以来达芬奇系统已经进行了超过 400 万次微创手术，每 42 秒就有一个新的手术在全球的某个地方开始。Intuitive 公司的首席执行官 Gary Guthart 告诉《财富》杂志。在全球范围内，这类微创手术的数量在 2016 年比上一年增长了 15%，而 Intuitive 预测在 2017 年底之前会实现 14% 到 15% 的增长。 事实上，对于某些更复杂的手术，比如根治性的前列腺切除手术，机器人辅助手术已经占据了总手术量的近 90%。手术量的繁荣增长推动 Intuitive 公司 2016 年全球营收达 27 亿美元，超过 70% 的销售额是自然地复购收入——这一事实突显了在快速增长的市场中成为第一个主要参与者的优势。 这也吸引了投资者；仅在 2017 年，Intuitive 公司的估值就飙升了 70% 以上，使其市值接近 400 亿美元。 在模拟身体部位上测试的达芬奇 Xi 如此惊人的增长，让人自然而然地怀疑它是否还能继续下去。但是那些密切关注这家公司的人说他们相信它可以——直觉让他们认为 Intuitive 公司手中握有未来手术发展的线索。与此同时，该公司正在生产可以执行更多种类操作的新工具，正在狂热地向亚洲扩张，并且在癌症诊断的舒适区之外的其他领域进行试验。 例如，Intuitive 公司与中国的复星制药公司合作，组建了一个探测早期阶段肺癌的合资企业。开发了一种可以导入肺部海绵状区域的灵活的机器人导管。关注 Intuitive 公司十年了的摩根士丹利分析师 David Lewis 表示：「目前肺癌的问题在于，我们没有很好的诊断工具。我们找不到肿瘤，因为很难在不对病人造成伤害的情况下在肺部导航。」 因为 Intuitive 的导管可以被精确地追踪和定位，所以能更容易地精确识别病变，Lewis 解释道。他说：「我们认为这种方法将彻底改变肺癌的治疗方法。」 「有时候，当情况好一些的时候你就能感觉到。」从业的外科医生、斯隆•凯特林纪念癌症中心的教育和教师发展副主席 Martin Weiser 博士表示。多年前腹腔镜手术首次亮相时就是这种情况。在腹腔镜检查中，外科医生将医疗器械和摄像头手工穿过病人皮肤的小孔进行手术。外科医生在采用新技术方面进展缓慢，尤其是较年长的医生。主要是因为需要的学习曲线较长。但最终它还是变成了普遍的医疗实践，Weiser 说。机器人辅助手术也是如此，他说。「无论是对病人来说呆在医院时间减少了，还是对外科医生来说做手术更容易了，当情况变好的时候你马上就会感受到。」 目前还不清楚机器人手术是否会带来更好的结果。（不要指望能从大量的医学文献中找到答案，每个研究的结论都不同。）但是，那些「举起机械手臂」念出行医誓言的外科医生们（译者注：即积极采用机器人手术的医生）往往都提及同样的赞美之词：他们盛赞病人的「康复速度」，病人通常不需要像在接受传统的开放式手术之后一样在医院里呆上几天或几周。他们总是谈及摄像机的「清晰度」以及设备的「灵活性」。 当我有机会亲自测试达芬奇 Xi 的训练模块时，最不会想到的恐怕就是「灵活性」这个词。不管怎么说，一开始真的是这种感觉。但是经过几分钟在一个躯干的塑料模型上「操作」练习（模型里面装满了气球、硬币和其他小玩意儿），甚至我那双滑稽的不协调的双手也显得灵活了。不到 10 分钟，我就可以用一只机械手从假胸口里拿起一张 5 美元的钞票，递给另一只机械手，然后轻轻一甩手腕就可以把它翻过来。正如 Sullivan 所说「这就像是拥有四只手臂」。那时候我还学到了一些关于这张 5 美元纸币的小知识：纸币的背面是林肯纪念堂，纪念堂的顶部列出了 26 个州的名字。这些字母太小了，以至于我以前从来没有注意到过，但是在达芬奇的高清摄像机下，这些州的名字清晰可见。 Intuitive Surgical的加州森尼韦尔的工厂内，一名工人正在组装一个机器人系统。 但是在医学领域，如果不能使 James 这样的病人受益，再令人印象深刻的技术也只不过是一个小把戏。James（他要求隐藏自己的姓氏）是一个 42 岁的结肠癌患者，几个月前他的一部分大肠由 Sullivan 切除了。尽管一开始有些担心，James 在 YouTube 上观看了一些视频后，还是选择了机器人。 他说：「我估计这要么会完美解决，要么就会变得非常糟糕。」手术四天后，他就出院了，三周内重新开始工作。这次的经历与他父亲 15 年前的经历大不相同——但理论上他们的手术是一样的。「他们把他从胸骨切到耻骨，把腹部剥开，把所有的东西都拿出来再放回去。」James 说，「因此，他的恢复时间要比我长得多，要好几个月。」 虽然无论病人是否选择机器人手术，他们的保险报销率在大多数情况下是相同的，但是 Sullivan 表示，对病人和医院来说成本都存在差异。「真正没有考虑到的因素是，这改变了病人的住院时间，」他说，「在医院里，假设你把平均住院时间从 3.1 天减少到 2.1 天，那就是真正的成本节约。」 但是，当涉及到 Intuitive 能以多快的速度增加销售的问题，尤其是在技术含量较低的市场，这种机器将近 200 万美元的价格并不是一个小的考量因素。尽管关于治疗结果的学术争论非常激烈，但是当涉及到比如前列腺切除术（前列腺和一些周围组织被切除，通常用于治疗前列腺癌）等更复杂的手术时，可以达成一个粗略的共识。这里这个结论对达芬奇有利：机器人手术对病人更有利，而且更具成本效益。 Intuitive 公司的重头策略是不仅向潜在的医院客户传播这一信息，更重要的受众是这些能够代表下一代用户的年轻外科医生。 摩根士丹利分析师 David Lewis 分享了一个关于外科手术环境的变化有多快的轶事。五年前，在一次著名的腹腔镜和内窥镜外科医生会议上，他说：「Intuitive Surgical 的接受度极其糟糕。事实上，在任何房间里你都可以感觉到，医生们几乎不赞成他们使用这个系统。」五年后，同样的会议已经被年轻的外科医生所取代，他们正在展示 Intuitive 机器人的数据。 投资和研究集团 RBC Capital 去年进行的一项调查发现，美国外科医生认为，在五年内 35% 的手术将涉及到某种形式的机器人，而今天这个比例只有 15%。 随着市场的扩大，竞争自然而然就来了。美敦力和 Verb Surgical (强生公司与谷歌母公司 Alphabet 生命科学部门的联合机器人外科项目, Verily) 都将用他们自己的机器人手术产品线挑战 Intuitive。这些公司并不容易对抗，他们在世界各地的医院都有相当多的据点, 他们也许可以利用这些长期的关系，把他们的设备放进手术室。 在 Intuitive Surgical 位于加州森尼韦尔的总部进行规划和设计 然而，Leerink 医疗用品和设备研究部门的董事总经理 Richard Newitter 对于 Intuitive 公司的未来基本上持乐观态度。他说：「我们认为，竞争是对市场的验证，也可能是市场的扩张。」 摩根士丹利的 Lewis 对此表示赞同。他设想了 Intuitive 发展的三个主要阶段（尽管他很快就说明这只是他的预测，而不是公司的）。第一阶段正在进行中，目前正继续在美国、欧洲和亚洲进入更多的医院。「欧洲市场在许多方面都比美国的机器人市场滞后了三到五年，」刘易斯说，「因此，将这些技术带入欧洲市场，并将它们带入中国和日本等新市场，将是非常重要的。」 但 Lewis 表示，以下两个阶段更加引人注目——也是最大的潜在增长可能出现的地方。首先是他所谓的「平台扩张」，在这种扩展中，Intuitive 推出了许多刚刚进入市场或正在开发中的新产品。其中一个是最近被美国食品药品管理局淘汰的系统达芬奇 X，其价格比 Xi 低 60 万美元。这些设备可以吸引那些不如大型癌症中心那么有钱的医院。 达芬奇外科手术系统的一系列仪器附件 另一台设备达芬奇 SP 预计将于 2018 年发布，Lewis 称之为潜在的游戏规则改变者。「SP」代表「单一接口」。不像达芬奇 Xi 的四个类似蜘蛛的机械臂，达芬奇 SP 只有一只机械臂，因此插入身体时只需要一个伤口。四个不同的可操作工具会分别从一只机械臂中伸出。观看一段正在运行的机器的视频，你可能会认为它是某种外星生物。 例如，这种方法可以使外科医生对某些口腔癌的治疗仅造成极小的创伤，因为机械臂可以通过口腔这样现有的孔口直接插入。（相比之下，在某些情况下的传统外科手术需要将病人颈部的大部分剖开。）在五月份的一份报告中，Lewis 和他的同事估计，到 2025 年外科医生每年可以使用这种仪器执行多达 170,000 个新的机器人手术。 根据摩根斯坦利分析师的说法，接下来是第三阶段：Lewis 说，这就是 Intuitive 可以在一个单一平台下将各种各样的新技术结合在一起的阶段。他设想机器人系统具有更先进的成像技术，可以更加详细地突出身体，使外科医生能够立即区分个体血管和神经，或者那些把病人的病史写在控制台上的东西，或者可以让外科医生在当前的手术中重播过去的手术过程的视频。 所有这些听起来都像是科幻小说里的东西。但是，10 年前「机器人外科医生」的想法也像是科幻。 ]]> 原文： http://ift.tt/2CsNTac 机器知心

这次，谷歌将Google Assistant用在电动自行车轮上

编译 | 陈韵竹 来源 | techcrunch 一个为期 10 天的越野自行车之旅——这实在不是个去国际消费类电子产品展览会（CES）的好办法。这意味着超过一个星期，每天 17 小时，骑行穿过 0 度气温的中西部地区。要知道，这可是 1 月初——在这个时间，连拉斯维加斯都几乎要结冰了。 不过，这的确是将新型电动自行车轮提前展览、赚人眼球的好办法。但更重要的是，这个实实在在的宣传噱头，是由谷歌这家喜欢创新的公司所赞助的。这是今年 CES 上 Google Assistant 推动力的一部分。 Electron 的 Gen 2 Wheel 实际上在几个月前已经发布，并正在官网上以 799 美元的价格预售（未来可能可以通过 Best Buy 进行购买）。然而，整个 Google Assistant 对 CES 而言是全新的，只有 Gen 2 Wheel 在 2 月开始出货时，才会提供 Google Assistant 的 Beta 版本。 Google 显然不满意只在智能手机中安装 Google Assistant，所以它将 Electron 也当做一个潜在的合作伙伴。可以说，这是迄今为止智能助手最有趣的实现之一。事实上，它比整个事物的首创新颖性更有意义。 Electron 公司副总裁 James Parker 告诉记者：「当我们与 Google 合作开发 Google Assistant 时，真正让我们感到兴奋的是如何尽可能简化用户体验，以及语音技术如何与骑行结合起来。语音是汽车中很棒的指令技术。我们认为，在骑自行车时应用语音技术，也会有很多机遇与可能。」 Electron 公司电动车轮的工作方式与其他前轮驱动自行车附加件类似。根据公司的说法，整个安装过程不到一分钟，只需将车轮卡在前轮辐条上。然后，用 Velcro 魔术贴将传感器绑在其中一个脚踏板上，这就完工了。 在默认模式下，系统使用倾斜传感器检测你何时进行爬坡，然后进行协助。你可以通过 Electron 的应用程序自定义辅助级别，但即便使用车把进行爬坡也是一种痛苦。这也就是 Google Assistant 进入 Electron 系统的原因。 目前车轮上并不自带麦克风（也许在未来版本中会有），所以你在听觉范围内仍需要佩戴麦克风。当你发出「OK Google, start bike ride」的指令，将启动车轮，并开始通过 Electron 应用程序进行跟踪统计。除此之外，你也可以使用 Google Assistant 改变协助等级，读取车轮电量，并支持在骑行时读取统计数据。 Gen 2 Wheel 的跨国旅程将从 12 月 31 日开始。骑手 Max Lippe 将从曼哈顿的联合广场出发，每天骑行约 17 小时，预期在十天之内，于 CES 开放期间到达展会。车轮本身每 50 英里就需要充电一次，这意味着团队不得不定期更换车轮。 因此，一辆面包车将载着 6 个车轮跟随，不断对轮子进行充电备用。如果一切按计划进行，骑手将在 1 月 10 日，即展会的第二天，到达拉斯维加斯。 ]]> 原文： http://ift.tt/2Ckutoy 机器知心

持续不断地推荐儿童不宜视频背后，YouTube是这样训练AI的

编译 | 王宇欣 Rik 来源 | BuzzFeed NEWS 本月早些时候，在公众对 YouTube 可能引起不安的潜在不良内容表达强烈不满后，YouTube CEO Susan Wojcicki 表示，2018 年公司将把人类审查员的数量增至 10,000 名，以遏制不良内容。 但是，我们从获得的 YouTube 准则和截图，以及对 10 位现任及前任「评级员（训练 YouTube 搜索算法的合同工）」的采访中，发现 YouTube 系统存在不少问题。 这些文件和访谈，揭露了一个令人难以理解甚至有时自相矛盾的评级准则。 用评级员的话说，准则要求他们主要根据制作品质来推送「高质量」视频，即使有时候所谓「高质量」视频内容会引起不安。 这份准则不仅使数以千计可能对儿童产生不良影响的视频仍然在线，而且还能通过算法扩大其影响范围。 评级员告诉 BuzzFeed News，在过去十天左右，他们被分配了超过 100 个任务，仔细评估这些针对孩子 YouTube 视频是否安全。 「昨天，我做了 50 多份任务，工作了 7 个小时，」一位评级员要求匿名，因为未被授权与我们就这项工作进行谈话。 「作为一名家长，让我很震惊的是，这些名义上给孩子看的视频，并非真正给孩子看的。」评级员继续说道。 「内容创作者制作这些漫画时使用了一些冒牌的孩子角色，比如 Paw Patrol（《汪汪巡逻队》），但是观看这些视频时，他们就开始粗言秽语，讲一些黄色笑话等等。许多孩子都是在无人监督下看这些视频的，这种东西真会给孩子留下精神创伤。」 「许多看上去合乎准则的卡通视频，却因其语言问题，要被评为『不好』，就像这个《小猪佩奇》的 视频。」 与我们交谈的 YouTube 合同工就是搜索质量评级员，帮助训练谷歌的系统以搜索问题的最佳结果。 谷歌综合了算法和人类审查员（就像那些评级员）的力量，分析其数量庞大的系列产品的内容。 「搜索评级员对 YouTube 上的搜索结果进行抽样并评估其质量，保证在不同搜索查询中提供最相关的视频。」公司发言人在一封发给 BuzzFeed News 的邮件声明中写道。 「这些评级员不能决定 YouTube 内容在其搜索结果中的排名，也不能决定内容是否违反社区准则和内容删除、年龄限制或是否有资格投放广告等。」YouTube 表示，这些内容审核的责任归属于一些跨谷歌和 YouTube 工作的小组。 但是，康奈尔大学人工智能教授 Bart Selman 认为，尽管这些审核员不能直接决定什么样的内容不允许在 YouTube 存在，但是，他们仍然对客户看到的内容有相当大的影响。 「评级员对视频质量进行评估，他们有效地改变了视频的『算法范围』」他对我们这样说道。 「我们知道，除了排名较高的几个搜索结果，用户很少看其剩余页面上的搜索结果，」Selman 继续说。「给视频打低分，评分员可以有效地『封锁』该视频。」 人工智能创业公司 Nara Logics 的 CEO Jana Eggers 说，「如果一个搜索结果存在，但是没有人看到它，那么它还是存在的吗？这就是今天的薛定谔的猫。[评分] 影响排序顺序，也会影响看到视频的人数。」 虽然 Youtube 就评分如何影响排名做出回应，但是，根据我们获得的截图和评估指南副本的内容，评估者可以直接评估视频的效用、质量和适当性。 有时，这些评估人员还被要求确定视频内容是否会令人反感，引起不安或涉及影响儿童的不良内容。这些评估，以及其他输入，也成为从事相同工作的 YouTube AI 系统所需的数据燃料。 虽然 YouTube 表示，这些评估人员没有权力决定视频内容是否违反其社区准则。但事实上，从截图证据来看，YouTube 要求评估人员决定 YouTube 视频是否适合 9 到 12 岁的在无人监督的情况下观看。 「如果大多数 9 到 12 岁年龄段孩子的父母都放心孩子自行观看这些视频，这个视频就 OK。否则，视频内容就不能通过审。」指南上这样写道。 指南还指导评分员如何将一个视频定义为「并不 OK」：如果这个视频包含性、暴力、污言秽语、毒品或是模仿（即鼓励不良行为，如危险恶作剧之类）。不过，提供屏幕截图的评估人员表示，最近爆发针对 YouTube 上不良儿童内容的批评之前，在这个岗位上做了五年的他还没见过这样的任务。 但是评估人员说，YouTube 提供的告诉你什么内容「OK」，什么内容「Not OK」的例子，虽然更加具体了，但是仍然模糊 比如，他们给出 Taylor Swift 的 Bad Blood 音乐视频，告诉你这是暴力视频，是「Not OK」。其他「Not OK」的例子包括，肉桂粉大挑战（一种勇敢者的挑战游戏，之所以被归为这一类是因为儿童会模仿其中行为）以及 John Legend「All of Me」音乐视频（Not ok , 因为涉及性）。 但是，一些「轻度、中度的人类或动物暴力」却被认为是好的。包括接触性运动项目、日常事故、打斗游戏、适度的动物暴力，「轻微显示血或者外伤」被认为是「OK」。 「本来认为这种评估是有意义的，直到我们看到他们给出的这些样例。」评估人员说，「我没把这些样例当回事，这些例子没意义，很多时候根本前后不一。我的决定标准就是，自己想不想给孩子看。」 上个月，一个专门制作这类不良视频的人告诉我们，「老实说，从一开始，我们就和这个算法有关系。」 这份评估指南让我们得以深入了解训练算法的这些数据，以及这些数据又如何鼓励用户继续创造这些视频。 该指南标注的日期是 2017 年 4 月 26 日，1.2 版，共 64 页。 一位评估人员告诉他们在 12 月 19 号下载了这份文件，这意味着尽管这份文件已经发布了几个月之久，但是现在仍在使用中。 比如，什么叫有质量？「制作视频或是视频收集需要多少努力或者需要什么技能，」当评分员进行质量评分时，这些内容就被用来「提供用户想看的视频」以及「帮助决定接下来观看什么视频。」 BuzzFeed News 评论，YouTube 搜索质量评分员指南有一部分涵盖了「质量评分」。 Selman 表示，这就是「质量评分」应用于像 YouTube 这样的算法系统的方式。「评分员将对用户所看到的内容有重大影响。」 这些指南指导评分员，如果视频经过后期处理、视频编辑或者声音混合等操作，就给该视频的努力和技巧方面评为高级—而迄今为止平台上发现的成千上万的意思儿童色情猥亵的视频中都有这一特征。通常，这种「家庭友好型」内容的视频创建者，在某些情况下可以月入数万美元，使用原创动画或是他们自己的孩子作为演员。 在 YouTube 搜索评级指南中使用了这样一个例子，将一个带有『啊啊』呻吟声的视频设定为刺耳音乐和引发不安的图像。指南指导评分员以尽可能高的质量对视频进行评分。 「作者似乎已经把这个视频动画化了，并且自己进行配音。这需要一定的努力和心思。」指南写道。「作者是这个视频的权威和专家，他已经围绕这种类型的内容建立了一个品牌，包括一个类似的视频频道和一个在线商店。他的 Twitter 回文这么写道，『我写的歌让你疯狂。』」 这些指南指出，像 ToyFreaks 这样『花了心思』拍摄和编辑，并且反映了「品牌」内容的 YouTube 频道，经常将视频创建者的孩子置于一些可能危及孩子安全的情况中，这些视频可能积累了数千万的观看量和差不多 800 万的订阅者。 上个月，在公众强烈抵制其平台上一些涉嫌虐待威胁儿童内容期间，YouTube 关闭了 ToyFreaks 频道。 「这是我所说的『价值错位（value misalignment）』的一个例子，它发生在所有的内容分发平台上，」Selman 对 BuzzFeed News 说，「这是一种价值错位，即公司盈利最大化 vs 更广泛的社会利益最大化。有争议的和极端的内容会传播得更快更广，无论是视频、文本还是新闻，从而产生更多的意见、更广泛而频繁的平台参与，以及更多的收入。」 评分准则中的另一部分是指导评分者」对 YouTube（如果要求的话）中的敏感信息进行评分」，有三类选项：色情；不雅但不色情；性安全。在某些情况下，该评分准则可能会出现矛盾。 BuzzFeed 新闻表示，在 YouTube 的搜索质量评分准则中，有一部分包括视频类的不雅信息。 「YouTube 视频中没有性内容，」性安全一栏描述道。意思是说，无论是缩略图还是视频内容的搜索结果，你都可以和家人一起观看。 该准则指出的「性安全」方面的一个例子，是一个标题为「口交前需要知道的六件事」的视频，因为该视频「是以一个科普式的、性安全式的方式在讨论性行为。」 同时，一个标题为「恋足癖相亲」的视频也被打上了「性安全」的标签，官方解释是：「内容没有描绘性行为，而多数用户不会认为其不雅或有性暗示。」这个视频特写了一双正被刷子挑逗的女人的双脚。 但据 YouTube 的搜索评分准则称，现在，尽管这种恋足视频已被归为到「性安全」，但该网站会在视频播放前插播一个通知：「这个视频对某些用户来说可能不合适，」同时这条消息会提示用户点击以继续观看视频。   尽管搜索质量评分员们并非 Youtube 的移除内容标记任务的基本负责人，但他们表达了该网站对于其可采取步骤的一些严格限制的不满。「有的视频令人不安或很暴力，我们可以对其进行标记，但同时还要将其标记为高质量内容 [如果某任务要求这么做的话 ]，」一个评分员告诉 BuzzFeed News 说道。 另一个问题是，有很多任务要求我们对视频中的色情内容进行评级，却对暴力内容不作要求。我们中的很多人都觉得，一些被标记为「性安全」的视频却充满了暴力语言，这是很奇怪的事。两名评分员告诉BuzzFeed News 说，如果某项任务不作明确要求的话，工作中通常没有对于敏感内容的「官方」报告方式——除了儿童色情内容。一个评分员说，他们曾经遇到过一个不好的视频，并将其标记为不安全，但他们作为评分员无权对该视频所在的主播频道进行标记。他们必须作为一名普通用户向 YouTube 报告。 「我这样做了，并且得到了 Youtube 的一句自动回复：谢谢，我们将对其进行调查。」这名评分员称，「我不知道这个频道是否被删除了，但是 YouTube 就像一条水螅：你切断一个令人丧气的频道，第二天就会出现五个。」 评分员也描述了 YouTube 严重限制任务完成时间的问题，这使得他们对敏感视频内容的评估工作变得更加困难。「我们确实没有时间去仔细观看更长的视频，一些评分员就草草了事。」一名评分员称，「我不得不说，视频的每一分钟都需要花费心力审查。」一些需要审查的视频有数小时之久。 据 BuzzFeed News 所采访的三名评分员称，如果他们在某任务上花费的时间过长，就会受到合同公司的处罚。「我收到了另一封电子邮件告诉我，我每小时的处理速度太低了，」 一个评分员在公共留言板中写到，评分员们在那里互相交流工作技巧和窍门。「今晚…我只是随意分配评级，并没有仔细考虑。YouTube 视频？是的，不是在看视频，只是在降低评分。」 如果评分员在观看冒犯性内容时感到不适，他们可以选择跳过任务，甚至选择完全退出。跳过任务的情况还包括：视频没有加载成功、查询结果不清楚、视频是外文的，或者评分员没有足够的时间。 但有多位评分员告诉 BuzzFeed News ，他们害怕面对隐藏的处罚，例如倘若跳过次数太多，他们就不会被分配工作。「我们不清楚 [跳过任务的] 哪些原由是合法的，对于跳过任务量的比例也没有概念，」一位评分员告诉 BuzzFeed News 。 这个系统的复杂之处在于，评分工作本身存在不稳定性，从而连累到评分人员。我们访问的几乎所有色情内容评分员都是谷歌的承包公司 RaterLabs 的兼职员工。（Raterlabs 将工人工作时间的限制为 26 小时/周。）合同中不涉及加薪或带薪休假，评分员必须签署保密协议，其法律效应甚至在雇佣关系结束后还得以持续。其中也不乏工作人员被一封简短的电子邮件解雇的事情，没有警告，也没有解释。 而这一市场正变得越来越集中，仅由少数几家公司占据，这可能会压低行业整体的工资水平。 十一月末，评分承包公司 Leapforce 被竞争对手 Appen 收购。Appen 的时薪在行业内排在末尾，低至每小时 10 美元，而其它公司为每小时 1 7 美元。Leapforce 旗下还有 Raterlabs。 「Appen 的工作方式是项目型的，项目的启动和停止时间取决于客户的要求，」Appen 的一位发言人在一份发给 BuzzFeed News 的电子邮件声明中说道，「这意味着，往往很少有人会注意到项目结束。所以我们的人员指派工作会很快结束。这项工作的可变性质类似于任何的兼职、合同工或临时工。 八月，距离《连线》杂志发表关于 ZeroChaos 的就业条件的报告过去了三个月，ZeroChaos 是谷歌的主要的合同公司之一，负责其广告质量等级评定工作，突然被宣布终止了合同。即使 ZeroChaos 已经向一些兼职员工承诺将工作到 2019 年。可能有成千上万的工人会失业。 「这感觉就像是那些文章正在加剧失业情况，「一名评分员告诉 BuzzFeed News 说，「这就是为什么一些评分员对于新闻 [对我们工作情况的描述] 反应消极的原因。」几名工人拒绝向 BuzzFeed News 发表相关评论，称担心被报复性解雇。 YouTube 在一份声明中说，公司力求与那些能够证明有持续的良好工作条件的供应商合作。「当问题引起了我们的注意，我们会提醒这些厂商注意员工关怀问题，并和他们一起解决面临的任何问题，」该公司发言人在给 BuzzFeed News 的电子邮件中写道。 由于公众对 YouTube 平台上涉及到儿童的不良内容反应强烈，该公司已经采取措施来解决这个问题。 该公司称，它很快会公布一份报告，他们删除了多少违反政策的视频和评论，他们会分享汇总后的数据。该公司还承诺将「尖端的机器学习」技术应用于儿童安全等更为棘手的领域，该技术已在极端暴力内容中得到应用，当然，它还称公司正计划在 2018 年雇佣超过一万名人类评分员来评估平台上的视频。但 YouTube 没有说明它打算如何修改面向更多评分员的评分准则。 ]]> 原文： http://ift.tt/2zW1oJT 机器知心