1.       醫療保健1.1.         人工智能在我們的身心健康護理中的使用可能會顯得更有侵略性，這也是迄今爲止人類醫生仍然在大部分醫療相關體系中占據著核心地位的原因之一1.2.         人工智能在醫療保健領域的力量在于，認知機器可以以比人腦更快、更准確的方式處理海量的數據流，並且識別複雜的模式1.2.1.           圖像識別系統的表現已在許多放射性測試中超過了人類專家的表現1.3.         智能機器可能最終通過面部或語音識別算法來識別情緒，但要准確解讀人類的目標和議程比許多研究人員想象的要困難得多1.4.         機器也不能真正體會到移情，而這也許是成功的醫患關系中最重要的一點1.4.1.           醫患關系依賴于相互信任的關系，病人會誠實地闡述他們的病症，而醫生將會在診斷和治療中保持最高的服務標准1.4.2.           一位好醫生知道，疼痛、無知和尴尬可能會讓病人對症狀的描述出現較大的偏差1.5.         通過識別不同群體中更爲複雜微妙的模式，人工智能系統可以發現人類醫生、放射科醫生和其他醫療專家無法發現的問題1.5.1.           有太多的人爲變量會影響我們的健康決策1.5.2.           包括醫生本身作爲人類自帶的偏見和誤解1.6.         醫生們可能需要數年時間，才能將當今新興的人工智能技術完全融入他們的日常工作流程1.6.1.           血氧飽和度檢測設備問世的情形1.6.1.1.            一種簡單的儀器，把它放在手指末端，它就可以測量血液中的含氧量1.6.1.2.            當時，許多醫生說這是不夠的1.6.1.2.1.             醫生需要做全面的血液氣體檢測來正確追蹤氣體，而病人每天只能做一到兩次這樣的檢測1.6.1.3.            自從氧氣監測儀被引進以來，它在拯救病人方面産生了巨大的影響1.6.2.           系統並不是用不同的工具來識別不同疾病，而是對各種各樣的問題添加危險標記，因此它更容易被整合到日常工作流程中2.       網絡安全2.1.         美國國家安全局的震網病毒讓伊朗的一架鈾離心機過熱，致使該核工廠陷入癱瘓2.2.         塔吉特公司和Equifax公司的數百萬條個人信息被盜2.3.         這些事件幾乎已經成爲我們生活中司空見慣的事情2.4.         將在與世界各地的非法個人和組織進行的不透明且不光彩的軍備競賽中尋求安全2.5.         盡管在這場鬥爭前線的網絡安全專家們認爲我們可以控制損失，努力減少連鎖反應的發生，但黑客往往並且永遠會占據上風2.5.1.           黑客有太多的選擇可以進入網絡，無論是數字端還是模擬賬戶2.5.1.1.            使用簡單的人類思維偏差就能做到2.5.2.           潛在的攻擊途徑與防禦難度之間的不對稱性，更大的危機幾乎無法避免2.6.         Cybereason2.6.1.           負責巡邏網絡的“終端”，即人機界面的外部邊緣，也就是攻擊的入口2.6.2.           通過觀察這些邊緣，並用機器學習來分析精細到個人和設備層面的使用模式，Cybereason能夠識別出不符合一系列事件或典型行爲模式的異常情況，並快速對它們做出反應2.7.         DataVisor2.7.1.           並不認爲會有更大更好的防火牆來阻擋黑客2.7.2.           通過創建一個無人監督學習系統，分析客戶網絡中數百萬次的合法交易，然後利用這些知識來識別異常行爲，包括從未見過的攻擊類型，公司的技術可以阻止更多的壞人2.7.3.           其他系統需要根據訓練數據或標簽來確定要關注什麽，然後它只會尋找這些內容2.7.4.           黑客可以模仿一個賬戶或一小組賬戶，但能搞垮一家公司的大規模欺詐行爲會形成自己的模式2.8.         傳統的方法是雇用安全分析師來分析惡意軟件或惡意流量的樣本，並根據這些樣本創建“簽名”2.8.1.           這種簽名可能包括一段獨特的代碼或元素組合，可以將這個樣本識別爲有毒的2.8.2.           當新的攻擊來臨時，這一過程就會重新開啓2.9.         Wallarm2.9.1.           使用神經網絡來做類似的事情，但它創建的不是簽名，而是一份統計配置文件，可以實時開發和部署數據2.9.2.           考慮到與惡意黑客之間無休止且大部分時候都無法取勝的戰鬥，他也已經接受了這樣一個事實，即我們未來將遇到更糟糕的攻擊2.10.     一個中斷的電網並不可能通過撥動開關就馬上恢複過來2.10.1.      如果大面積停電持續一周或更長時間，那麽這將威脅到醫院護理、食品供應、安全、供暖和空調，以及其他衆多關鍵系統的維護2.10.2.      空中交通將完全癱瘓，道路交通將堵成一團2.10.3.      在自己的家裏添加了太陽能電池板和雨水收集系統2.11.     建立了一個自然彈性通信基礎設施，即使某一部分網絡遭受攻擊，它仍然能幸存下來，並自動將流量重新轉移至另一個部分2.12.     研究人員也已經開始研發防禦性的人工智能2.12.1.      如果大面積停電持續一周或更長時間，那麽這將威脅到醫院護理、食品供應、安全、供暖和空調，以及其他衆多關鍵系統的維護2.12.2.      當惡意軟件進入我們最重要的網絡節點時，這種系統可以中和它們2.12.3.      互聯網和基礎設施所面臨的威脅促使我們作爲個人，在生活的數字化和制度層面上制造冗余，將我們的資産和重要的生活功能分散到更廣泛的個人網絡領域2.12.4.      爲自己的數字生活准備同樣的後備方案，當“木馬”出現時，我們會觸發斷路開關，然後再根據備份重建各種連接2.13.     每個智能家庭應該都安裝一個“模擬島模式”，它可以切斷所有的數字連接，在不中斷任何關鍵功能的情況下，將家庭模式無縫切換爲安全的操作模式2.13.1.      以保護家人的生命，保護關鍵的硬件，如睡眠呼吸暫停器、嬰兒監視器、冰箱和家庭警報2.13.2.      這種安全開關也可以保護範圍更大的電網，在它遭受攻擊時幫助人們平衡電力負荷，避免發生代價高昂的停電3.       明天會更美好3.1.         研究引導他學習其他患有腦部損傷和神經系統疾病的案例，這些疾病與自主神經系統疾病具有相同的基本特性3.2.         目前許多的治療方法都治標不治本，它們只能解決手臂或腿的部分癱瘓問題，而不是解決源自大腦或脊椎本身的損傷或限制的問題3.3.         我們的目標就是用一個基于低電磁場的非植入性設備來模仿它們，實現神經的可塑性3.4.         雖然神經科學家可以理解特定的精神網絡是如何控制某些身體功能的，但用傳統技術來精確衡量激活率幾乎是不可能的3.5.         BrainQ3.5.1.           正在使用這些強大的人工智能系統來設計曾經不可能實現的治療方法，探索解決已知挑戰的新途徑3.6.         國吉康雄3.6.1.           正在尋求對智力和學習本身更深層次的理解3.7.         NeverAgainTech運動3.7.1.           再也不要之技術運動3.7.2.           提倡運用機器學習、自然語言處理和其他人工智能技術，找出大規模槍擊事件的根源，並希望在未來阻止此類事件的發生3.8.         只要一提到人工智能，人們就會開始焦慮，擔心這些微妙而強大技術被用來傷害人類3.8.1.           人工智能系統仍然只是工具，如果我們將它用好，世界將變得更加美好3.9.         每個人最終能否成功，對整個世界來說可能無足輕重，但他們對人工智能的願景所體現的關懷和熱情，將對人類的未來産生深遠的影響3.9.1.           需要在各個機構、政府和世界數字巨頭之間實現權力平衡3.9.2.           需要支持現有的機構，以確保電力、水力和數據的安全流動3.9.3.           需要保持信任和以人爲本的價值觀