AI和机器人相关的重大研究突破
在本文中，我们将看到基于互联网数据搜索的AI，机器人和自动化的一些观点。这份报告是一系列大数据分析中的第三份，分析了在线搜索的长期发展趋势。我们的第一份报告集中讨论了唐纳德特朗普作为总统的第一年的情况，第二次报告则研究了关于美国民主的观点分析。
目前的分析，揭示了有关技术发展的几个重要成果：
人工智能和机器人技术有着重大的研究突破。Facebook上的一对人工智能(AIs)开发出了自己的交流语言，而另一项研究发现，人类更喜欢容易出错的机器人。
人工智能和机器人技术也在实验室外进行测试。亚马逊Go便利店(Amazon Go)使用人工智能跟踪客户的购买情况，而越来越多的公司正在公共道路上测试自动驾驶汽车。最近几个月的致命事故报告突出了测试新技术的潜在危险。
有关剑桥易观国际未经授权访问Facebook用户数据的新闻引发了人们对网络隐私的搜索兴趣。欧盟本月开始实施的《总体数据保护条例》(General Data Protection Regulation)，也与围绕人工智能展开的更大规模搜索活动有关。
1、互联网搜索查询
数字媒体平台是研究当代发展的一个透镜。谷歌和必应搜索(Bing search)、Facebook贴子、推特(Twitter)推特(tweet)和Instagram分享等工具揭示了当今发生的重要线索。例如，人们搜索的主题显示了他们感兴趣的内容以及兴趣随时间的变化。
谷歌搜索趋势分析近年来有所增加。Seth Stephens-Davidowitz利用谷歌搜索趋势调查了在2008年和2012年的选举中，奥巴马为种族敌意花费了多少选票。谷歌搜索趋势在这项研究中尤其有用，因为传统的调查结果询问白人是否会投票给黑人总统，可能掩盖了他们实际上不愿这么做的事实。
谷歌搜索数据也被用来检验电视和报纸报道对议程设置的影响。布莱恩·威克斯和布莱恩·索思韦尔研究了有关奥巴马是穆斯林的传闻的新闻报道。通过在2007年之前检查搜索趋势，他们证明了这一谣言的新闻报道数量正积极地预测了谷歌对这个想法的搜索。
2、事件历史和方法
事件历史有助于理解纵向数据。与兴趣峰值对应的匹配事件使研究人员能够为聚合信息添加上下文。例如，公司的公告或政府的行动往往会推动媒体和公众对特定话题的兴趣。媒体报道了一些引人注目的活动，公众则要求提供与这些活动相关的信息。观察搜索行为的起起伏伏，并将这些数据点与实际事件相匹配，可以为公众兴趣的驱动因素提供线索。
从技术的角度来看，过去的一年是多事之秋。在人工智能和机器人领域的研究和发展中，facebook机器人创造了自己的语言进行交流，波士顿动力机器人也能自己开门。今年1月，亚马逊向公众开放了亚马逊Go便利店。这家商店没有使用收银员，而是使用了一系列摄像头和人工智能来跟踪顾客的购物情况，并对他们的亚马逊账户进行收费。3月发生了两起与半自动驾驶汽车有关的致命车祸:一辆优步(Uber)汽车撞上了亚利桑那州的一名行人，一辆特斯拉(Tesla)的司机撞上了加州的一处高速公路中间地带。今年4月，Facebook首席执行官马克?扎克伯格(Mark Zuckerberg)出现在国会两院，回答了与与剑桥分析公司(Cambridge Analytica)分享用户数据有关的问题。
在这个分析中，我们使用谷歌搜索查询和事件历史来检验过去一年技术的趋势。这些数据来自于美国网络的谷歌搜索，从2017年4月23日到2018年4月27日，我们使用每周的搜索数据来将数据平滑到正常的时间间隔。
分析的主题包括对人工智能、机器人、自动化、工作和隐私的兴趣。根据谷歌趋势，兴趣被定义为“相对于图上给定区域和时间的最高点的搜索兴趣”。100是这个词的最高流行度。值为50意味着这个词只有它的一半流行。同样的，分数为0意味着这个词的流行程度低于1%。
我们把重点放在谷歌搜索上，因为它包括了在美国进行的高达88%的搜索，相比之下，Bing和雅虎的搜索量分别为7%和4%。重要的是要注意，由于数据是聚合的，所以不可能按年龄、性别、种族或其他可能感兴趣的类别对它们进行分类。谷歌对其搜索数据进行归一化处理，以便基于主题、时间段和位置进行比较。
对于给定的搜索项，谷歌趋势数据表明它的信息代表了“谷歌搜索数据的无偏样本”。只有百分比的搜索被用来编译趋势数据。“我们的数据收集于2018年4月28日，这意味着在其他时间点分析的趋势数据可能会产生不同的结果。”
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