这款机器人医生不仅能够治疗当今已知的疾病，还能够学习在火星上生活时可能出现的独特疾病。 从 NASA 学到的一个教训是，尽管人工智能令人印象深刻，但它需要一个或一组领导者愿意提出一个愿景，团结人们围绕它，并挑战人们做一些以前从未做过的事情。我们称其为“打破你自己的限制”，因为如果该团队一开始就不相信在火星上生活是可能的，那么他们肯定不会花费自己的职业生涯来建立人工智能医生来为到达火星的人们提供治疗。 Census [前]首席运营官 Nancy Potok 和她在 Census 的整个团队挑战自我，将人工智能应用于 2020 年人口普查。
对于 2020 年人口普查
他们将推出一款由机器智能驱动的新移动应用程序。它将预测人们何时回家、按什么顺序进屋，并为他们提供有关如何最有效地执行路线和数据收集的建议。 GovLoop：目前机构是否使用类似于人工智能的工具或能力？ Zutavern：任何 以色列电话号码表 类型的分析。这还包括使用统计数据或其他类型的预测模型的机构。机器智能或人工智能的区别在于算法能够自行学习。所有机构都在使用某种类型的分析。如果他们使用模拟建模——甚至是 Excel 类型的计算——那就是第一步。 GovLoop：采购人工智能能力有特殊的合同要求吗？ Zutavern：肯定有一些特殊的采购要求。其一是开源的。
在人工智能领域开源世
界是如此重要。它非常强大，考虑其整体解决方案。[他们]不想被锁定在专有的东西中。无论是完整的开源解决方案，还是开源只是其中的一个组成部分，都需要大量的专业知识，尤其是在人工智能领域，开源已经带来了许多突破。 第二种方法需要实验型方法。有了人工智能，你不需要建立一个模型，它就可以工作。您会迭代多次，一路进行改进，直到获得所需的准确性。如果您考虑大多数政府合同要求，他们喜欢制定明 美国首席财务官 确的流程。人工智能解决方案并不是干净、定义明确的流程。这是一种实验型方法，因此我们必须找到一种方法来构建它，以便有足够的透明度和可见性。
