1.       医疗保健

1.1.         人工智能在我们的身心健康护理中的使用可能会显得更有侵略性，这也是迄今为止人类医生仍然在大部分医疗相关体系中占据着核心地位的原因之一

1.2.         人工智能在医疗保健领域的力量在于，认知机器可以以比人脑更快、更准确的方式处理海量的数据流，并且识别复杂的模式

1.2.1.           图像识别系统的表现已在许多放射性测试中超过了人类专家的表现

1.3.         智能机器可能最终通过面部或语音识别算法来识别情绪，但要准确解读人类的目标和议程比许多研究人员想象的要困难得多

1.4.         机器也不能真正体会到移情，而这也许是成功的医患关系中最重要的一点

1.4.1.           医患关系依赖于相互信任的关系，病人会诚实地阐述他们的病症，而医生将会在诊断和治疗中保持最高的服务标准

1.4.2.           一位好医生知道，疼痛、无知和尴尬可能会让病人对症状的描述出现较大的偏差

1.5.         通过识别不同群体中更为复杂微妙的模式，人工智能系统可以发现人类医生、放射科医生和其他医疗专家无法发现的问题

1.5.1.           有太多的人为变量会影响我们的健康决策

1.5.2.           包括医生本身作为人类自带的偏见和误解

1.6.         医生们可能需要数年时间，才能将当今新兴的人工智能技术完全融入他们的日常工作流程

1.6.1.           血氧饱和度检测设备问世的情形

1.6.1.1.            一种简单的仪器，把它放在手指末端，它就可以测量血液中的含氧量

1.6.1.2.            当时，许多医生说这是不够的

1.6.1.2.1.             医生需要做全面的血液气体检测来正确追踪气体，而病人每天只能做一到两次这样的检测

1.6.1.3.            自从氧气监测仪被引进以来，它在拯救病人方面产生了巨大的影响

1.6.2.           系统并不是用不同的工具来识别不同疾病，而是对各种各样的问题添加危险标记，因此它更容易被整合到日常工作流程中

2.       网络安全

2.1.         美国国家安全局的震网病毒让伊朗的一架铀离心机过热，致使该核工厂陷入瘫痪

2.2.         塔吉特公司和Equifax公司的数百万条个人信息被盗

2.3.         这些事件几乎已经成为我们生活中司空见惯的事情

2.4.         将在与世界各地的非法个人和组织进行的不透明且不光彩的军备竞赛中寻求安全

2.5.         尽管在这场斗争前线的网络安全专家们认为我们可以控制损失，努力减少连锁反应的发生，但黑客往往并且永远会占据上风

2.5.1.           黑客有太多的选择可以进入网络，无论是数字端还是模拟账户

2.5.1.1.            使用简单的人类思维偏差就能做到

2.5.2.           潜在的攻击途径与防御难度之间的不对称性，更大的危机几乎无法避免

2.6.         Cybereason

2.6.1.           负责巡逻网络的“终端”，即人机界面的外部边缘，也就是攻击的入口

2.6.2.           通过观察这些边缘，并用机器学习来分析精细到个人和设备层面的使用模式，Cybereason能够识别出不符合一系列事件或典型行为模式的异常情况，并快速对它们做出反应

2.7.         DataVisor

2.7.1.           并不认为会有更大更好的防火墙来阻挡黑客

2.7.2.           通过创建一个无人监督学习系统，分析客户网络中数百万次的合法交易，然后利用这些知识来识别异常行为，包括从未见过的攻击类型，公司的技术可以阻止更多的坏人

2.7.3.           其他系统需要根据训练数据或标签来确定要关注什么，然后它只会寻找这些内容

2.7.4.           黑客可以模仿一个账户或一小组账户，但能搞垮一家公司的大规模欺诈行为会形成自己的模式

2.8.         传统的方法是雇用安全分析师来分析恶意软件或恶意流量的样本，并根据这些样本创建“签名”

2.8.1.           这种签名可能包括一段独特的代码或元素组合，可以将这个样本识别为有毒的

2.8.2.           当新的攻击来临时，这一过程就会重新开启

2.9.         Wallarm

2.9.1.           使用神经网络来做类似的事情，但它创建的不是签名，而是一份统计配置文件，可以实时开发和部署数据

2.9.2.           考虑到与恶意黑客之间无休止且大部分时候都无法取胜的战斗，他也已经接受了这样一个事实，即我们未来将遇到更糟糕的攻击

2.10.     一个中断的电网并不可能通过拨动开关就马上恢复过来

2.10.1.      如果大面积停电持续一周或更长时间，那么这将威胁到医院护理、食品供应、安全、供暖和空调，以及其他众多关键系统的维护

2.10.2.      空中交通将完全瘫痪，道路交通将堵成一团

2.10.3.      在自己的家里添加了太阳能电池板和雨水收集系统

2.11.     建立了一个自然弹性通信基础设施，即使某一部分网络遭受攻击，它仍然能幸存下来，并自动将流量重新转移至另一个部分

2.12.     研究人员也已经开始研发防御性的人工智能

2.12.1.      如果大面积停电持续一周或更长时间，那么这将威胁到医院护理、食品供应、安全、供暖和空调，以及其他众多关键系统的维护

2.12.2.      当恶意软件进入我们最重要的网络节点时，这种系统可以中和它们

2.12.3.      互联网和基础设施所面临的威胁促使我们作为个人，在生活的数字化和制度层面上制造冗余，将我们的资产和重要的生活功能分散到更广泛的个人网络领域

2.12.4.      为自己的数字生活准备同样的后备方案，当“木马”出现时，我们会触发断路开关，然后再根据备份重建各种连接

2.13.     每个智能家庭应该都安装一个“模拟岛模式”，它可以切断所有的数字连接，在不中断任何关键功能的情况下，将家庭模式无缝切换为安全的操作模式

2.13.1.      以保护家人的生命，保护关键的硬件，如睡眠呼吸暂停器、婴儿监视器、冰箱和家庭警报

2.13.2.      这种安全开关也可以保护范围更大的电网，在它遭受攻击时帮助人们平衡电力负荷，避免发生代价高昂的停电

3.       明天会更美好

3.1.         研究引导他学习其他患有脑部损伤和神经系统疾病的案例，这些疾病与自主神经系统疾病具有相同的基本特性

3.2.         目前许多的治疗方法都治标不治本，它们只能解决手臂或腿的部分瘫痪问题，而不是解决源自大脑或脊椎本身的损伤或限制的问题

3.3.         我们的目标就是用一个基于低电磁场的非植入性设备来模仿它们，实现神经的可塑性

3.4.         虽然神经科学家可以理解特定的精神网络是如何控制某些身体功能的，但用传统技术来精确衡量激活率几乎是不可能的

3.5.         BrainQ

3.5.1.           正在使用这些强大的人工智能系统来设计曾经不可能实现的治疗方法，探索解决已知挑战的新途径

3.6.         国吉康雄

3.6.1.           正在寻求对智力和学习本身更深层次的理解

3.7.         NeverAgainTech运动

3.7.1.           再也不要之技术运动

3.7.2.           提倡运用机器学习、自然语言处理和其他人工智能技术，找出大规模枪击事件的根源，并希望在未来阻止此类事件的发生

3.8.         只要一提到人工智能，人们就会开始焦虑，担心这些微妙而强大技术被用来伤害人类

3.8.1.           人工智能系统仍然只是工具，如果我们将它用好，世界将变得更加美好

3.9.         每个人最终能否成功，对整个世界来说可能无足轻重，但他们对人工智能的愿景所体现的关怀和热情，将对人类的未来产生深远的影响

3.9.1.           需要在各个机构、政府和世界数字巨头之间实现权力平衡

3.9.2.           需要支持现有的机构，以确保电力、水力和数据的安全流动

3.9.3.           需要保持信任和以人为本的价值观