在2018年，算法将越来越多地影响我们生活的方方面面，从语音识别到自动驾驶汽车等。但是人类很难理解这种抽象。伦敦艺术与技术工作室FIELD的创意总监Marcus Wendt解释说:“对于我们生活中所有这些新颖而非常抽象的事物，我们实际上真的缺乏图像和视觉隐喻。”“我们没有任何东西可以帮助我们决定我们是否可以真正信任这些系统，或者帮助我们选择哪一个。”

这些图像是由FIELD和基于计算代码的结构而专门为WIRED创建的，这是一个项目的一部分，通过开发一种新的可视化语言，使算法更容易接近我们所有人。“我们需要更好地理解他们，因为我们需要决定是否要让他们进入我们的生活。”Wendt补充道。



自动驾驶汽车如何看待这个世界

为了安全驾驶世界，自动驾驶汽车必须建立它的图片。为此，算法集成了多种传感器（包括视频，红外线，雷达和超声波）的实时反馈。然后，它将数据传递到150个处理阶段，并通过之前的学习获得信息。这个图像是基于谷歌的图像识别模型建立的。它显示输入(右边)被拉入和处理(左上)成为前面道路的模型。其他车辆由红色框代表。



面对黑客

2017年7月，华盛顿大学(University of Washington)的研究人员透露，他们可以使用神经网络，从录音中发出一段可信的录像。他们用巴拉克·奥巴马（Barack Obama）的镜头训练他们的模型，并通过印象派的录音把他的话语放在嘴里。这种假新闻的可能性是惊人的。这张图片在奥巴马的背景下，展示了神经网络如何学习不同声音与面部动作的对应关系。



图像创作

算法接收来自人类的反馈，以帮助他们改进——但人工智能研究人员对生成的对抗网络感到兴奋。这个想法是为了让两个机器学习程序互相对立——一个是创造一些东西，另一个是作为一个批评者。亚马逊正在测试一个网络分析应用程序，然后创建相似的图像。尽管他们目前只能创造出微小的图像，但这一技术有朝一日可能会被用于制作电影。



货币追踪

随着最初的硬币发行吸引了关注，各国政府也在测试自己的加密货币，数字化货币将在2018年继续呈增长势头。该图描述的是以区块链为基础的虚拟货币Ethereum的交易。每一个方块代表了构成区块链的分布式账本中的一条线，每个方块都从最后一个开始。正方形的颜色是由移动的金额决定的。



下一代语音助手

Alexa，Siri和Cortana将在2018年变得更加智能。一项名为“动态程序生成”的计算机科学突破将帮助语音助手理解更复杂的指令，并以多种方式组合信息。当助手被赋予一个命令时，该技术就会对声音进行语音分析，并对其进行处理以提取出此人的意图。这样就能形成更精确的反应。