【猴赛雷】人工智能厉害到飞起,我们还能找到工作吗?

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收藏文章 赞一个 已赞 2016-07-05 美国留学中心



在科技发展日新月异的今天,大数据、高级分析、物联网、无线科技、3D打印等高科技技术早已渗透到我们的生活工作中,为人类经济的发展、生活的便利带来了巨大的进步。

人工智能或机器人技术的发展目前也正式起飞,以前段时间击败人类顶级棋手的谷歌AlphaGo为契机,人工智能开始更多的进入大众视野,甚至引发起人类新一轮的惶恐与思考,人工智能会不会取代人类导致大规模失业,甚至毁灭人类?我们如何才能不被取代,该学些什么?


人工智能发展现状——深度学习引爆人工智能发展大变革。


从发展脉络看,人工智能一直处于技术创新的前沿,近年来更是呈现集中爆发态势,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。

最新演进的深度学习技能更引爆人工智能发展大变革。Geoffrey Hinton在2006年提出,深度学习是其中一个非常大的推动力。过去的机器学习其实仍停留在很浅程度的学习上,而今天的深度学习则给了计算机非常大的自我学习空间。

机器能够从大量的样本中抽象出概念来,比如,提供给机器很多人脸图像,并且提供对应的每一张脸的姓名、性别和年龄,机器自己慢慢就会进行学习:原来眼睛、头发、眼镜是这么回事,进而慢慢提升其处理信息的能力,在海量的数据中理解概念,做判断、推测,最终作出很好的决策。

在深度学习之前,人类识别的能力接近95%,机器只有75%,如今,因为深度学习,机器的识别能力已经超过了人类,这就使得机器可以被发掘出很多应用,比方说在边防、安保领域,查看人跟身份证信息是否匹配方面,机器就做得比人更好。



目前,谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单,甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。

人工智能这种快速的发展引发了人们对于安全和失业问题的担忧。我们甚至可以预见,未来十年之内人工智对人类就业市场的冲击将会是巨大的。


未来工作岗位将会完全由人工智能取代?


美国 Autodesk集团的CEO Carl Bass曾笑谈说,“未来的工厂只会有两个员工:一个人和一条狗。人的工作是负责喂狗,而狗的的工作时负责监督人不要乱碰机器影响机器人工作。”


▲图为日本机器人国际展览中机器人手臂在汽车内工作场景

事实上,无论是经济趋势基金会的总裁Jeremy Rifkin(曾著有畅销书《 End of Work》)还是著有《机器人崛起》的Martin Ford ,众多经济学家都曾预言,在未来人工智能终将取代人类工作,以我们已知的科技发展速度,也许这个未来就近在眼前。

以美国为例,美国的制造业工作岗位比例已经从1970年的25%下降至今天的10%,受人工智能或者说机器人的影响,该行业的岗位数量和就业率一直在上下波动,直到21世纪初,其岗位增加速度显著放缓,而就业率更是停滞不前,二者之间的差异正说明人类正慢慢被机器人所取代。



据牛津大学的Carl Benedikt Frey和Michael Osborne教授在2013年发表的一项研究表明,美国有47%职位属于快将被“计算机资本取代”的高危岗位,英国也有35%的职位面临着这样被取代的危险

美国美林银行最近预测,到 2025年,人工智能每年造成的“创造性颠覆的影响”可能达到140亿至330亿美元,包括因恩公智能技术令知识工作自动化而减少的90亿美元雇佣成本、制造及医疗保健业降低的80亿美元的成本,以及因使用自动驾驶汽车和无人机提升效率而节省的20亿美元。智库机构麦肯锡全球研究院表示,相比工业革命时期,现在人工智能技术掀起的社会变革“速度要快上10倍,规模要大上300倍,影响约扩大3000倍”。

正因为人工智能发展得非常快,在很多领域,我们过去所熟悉的一些工作将有可能会消失。比如,成长为一个律师很困难,但做一个法务助手却很容易。成为一个医生可能不容易,但设计一款辅助医疗的工具却不难,这么做并不会取代医生,但所需要的医生和护士的数量却会下降。除此之外,还有交易员、股票分析师等依靠大量数据分析的工作,如果用机器来做可能效果会更好。



因此,可以大胆地假设,未来带有“中介”或“助理”两字的工作,将会首先被“消灭”。很多重复性的、数据性的、客观性的,可以衡量的,可以计算出来的东西,也基本会被取代。10至15年之后,世界上绝大部分的工作可能被人工智能完成,或许过半数的人类可能都要面临工作部分或全部被取代。


如何在人工智能时代不被取代,我们该怎么学什么?


面对未来,我们该如何更好地在人工智能时代生存?诚然人工智能会取代那些重复性的、数据性的、客观性的,可以衡量的,可以计算出来的东西,但是也只有那些重复的工作都被机器取代时,我们才会去追寻自己的内心,去做那些我们更有兴趣、有天赋的事情。

因为一个有兴趣的人,一个愿意在所做的事情中投入激情的人,是很难被机器取代的,这甚至可能是他唯一不被机器取代的道路。那些热爱作诗的诗人,特别会唱歌的歌手,或者非常有才华的科学家,他们会更好地开创各自的事业。

在高等教育院校中,我们更应该注重的是学习那些广泛、灵活、有洞见的人类学习体验,广博、宽泛的通识教育,同时要注重培养自己广泛、深入、实用,能够解决“未知的问题”的能力,也许这才是当下世界的生存之道。


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