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本文介绍了预测人工智能进展的研究议程,该议程利用德尔菲法征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。本文介绍了德尔菲法的结果;本文的其余部分遵循这些结果的结构,简要回顾了相关文献并为每个主题提出了未来的工作。专家指出,应考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外,专家们还确定了预测人工智能进展问题中既普遍又完全独特的突出问题。一些最高优先级的主题包括(部分未解决的)预测的验证、如何使预测具有行动指导作用以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有希望,但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要,以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题,但对此的研究很少,也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外,该领域非常多样化,没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定,该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出,应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外,专家们还确定了一些突出的问题,这些问题既普遍存在,又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括(部分未解决的)预测的验证、如何使预测具有行动指导作用,以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景,但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
