当我们过于关注机器学习的技术实现时，往往就会忽略技术在未来的应用及其政治后果。本文并没有讨论最适合解决某个问题可以用什么语言或算法，而是从最受欢迎的非营利组织TED中收集了一系列演讲。
在这一系列的演讲中，让我们从“全局”的角度聆听关于人工智能（AI）和机器学习的有趣讨论和会议，你将会听到关于该领域内未来的发展、意义、优势和对全世界范围内影响的不同立场。演讲主题涵盖广泛：从AI的政治和技术责任，到AI对未来就业市场的影响，甚至它在艺术领域中的作用。
演讲者：尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）
本世纪内，AI发展越来越迅速，也变的越来越聪明——研究表明，计算机AI可以和人类一样“聪明”。在思维机器的驱使下，哲学家兼AI技术专家尼克·博斯特罗姆要求我们认真思考我们正在建设的世界。我们的智能机器能够帮助我们保存人性和价值观，还是有属于它们自己的价值？
演讲者：萨姆·哈里斯（Sam Harris）
害怕超级智能AI吗？神经学家兼哲学家萨姆·哈里斯说，你应该感到恐慌，而不仅仅在一些理论上感到恐慌。我们将要建造超人类机器，但是还没办法应对和这有关的问题：创造一些对待人类就人类像对待蚂蚁一样的东西。
演讲者：安东尼·戈德布卢姆（Anthony Goldbloom）
机器学习并不仅仅是为了解决像信用风险评估和邮件分类等简单的任务，如今，它可以运用到更为复杂的应用中，比如：文章评级和疾病诊断等。随着这些进步出现了一个让人感到不安的问题：机器人在不久的未来会做你的工作吗？
演讲者：泽奈普·图费克奇（ ZeynepTufekci）
在这个令人大开眼界的演讲中，她详细介绍了像Facebook，Google和Amazon这样的公司是如何用同样的算法让你点击广告，这些算法同样被用来组织你对政治和社会信息内容的访问。并且智能机器甚至不是真正的威胁。我们需要了解的是，这个强大的力量可能如何利用AI来控制我们？我们又能怎样应对。
演讲者：马丁·福特（Martin Ford）
可以思考、学习和适应的机器时代即将到来，这可能意味着我们人类将最终失业。我们该怎么办？未来主义者马丁·福特直截了当的谈到一个备受争议的观点：将收入从传统工作中分离开来，并建立一个通用的收入机制。
演讲者：Blaise AgüerayArcas
Google首席科学家Blaise使用深度神经网络进行机器感知和分布式学习。他在演讲中展示了被训练识别图像的神经网络是如何反向运行并生成网络。
演讲者：汤姆·格鲁伯（Tom Gruber）
他分享了自己对AI未来愿景，AI帮助我们在感知、创造力和认知能力方面实现超人表现：从增强设计技能，到帮助我们记住读过的所有内容，以及我们所见过的每个人的名字。
演讲者：凯文·凯利（Kevin Kelly）
凯文·凯利提到，未来20年里，机器人将会越来越聪明，这将会对我们做的几乎每一件事产生深远的影响，我们需要了解的AI三个发展趋势，以接受及引导其发展。
演讲者：Grady Booch
科学家兼哲学家Grady Booch称，新科技催生了新的焦虑，但是我们没有必要害怕一个全能但没感情的AI。通过解释如何教而不是编程，分享人类的价值观，来消除我们对超级计算机最坏的恐惧感。他并不担心那些不太可能存在的威胁，他呼吁我们思考AI如何提高人类的生活质量。
演讲者：斯图尔·特罗素（Stuart Russell）
我们怎样利用超级智能AI的力量，同时也要防止机器人接管人类所造成的灾难？随着我们与创造无所不知的机器越来越近，AI先驱斯图尔·特罗素正在研究一些与众不同的机器人：具有不确定性的机器人。听听他对未来的愿景：与人类兼容的AI可以使用常识、利他主义和其它人类价值观解决问题。
以上为译文。
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《top-10-ted-talks-data-scientists-machine-learning》，译者：Mags，审校：袁虎。
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