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人工智能发展突飞猛进中间阶层正在经历变革阵痛

来源:百度百家王云辉
编辑:二不休
2016/12/12 9:13:41
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导读:从历史来看,每一次科技进步终创造的就业,都超过所消灭的就业,即使我们需要经历短时间内的动荡与阵痛,中间阶层将成为早感受到变革阵痛的人群。
  【中国智能制造网 学术论文】从历史来看,每一次科技进步终创造的就业,都超过所消灭的就业,即使我们需要经历短时间内的动荡与阵痛,长期创造的新就业也将弥补这一且,甚至绰绰有余。中间阶层将成为早感受到变革阵痛的人群。

  人工智能发展突飞猛进 中间阶层正在经历变革阵痛

 
  12月6日,亚马逊即将开业的线下生鲜实体店AmazonGo,在朋友圈里刷了屏。

 
  这个商店整合了亚马逊新的智能技术,可以自动感知顾客有没有从货架上拿走商品,或者是把商品放回货架,用户不需要排除结账,拿着商品就可以直接回家,亚马逊会从你的账户里自动扣款,并生成账单。

 
  很神奇。但亚马逊真的已经实现了。

 
  事实上,很多以前我们想像得到,甚至想象不到的“黑科技”,都正在走入现实。

 
  比如猿题库,只需要拿出手机拍照,就可以自动识别手写的英语作文,将其转化为单词,显示作文评分,并对语法、单词等错误和亮点进行批注,有的地方甚至比老师批改更详细。

 
  比如讯飞,不但可以智能识别语音、将文字合成为语音,甚至可以模拟真人的语音,让听者难辩真假。

 
  比如百度,“百度号”的写作机器人已经可以实现体育新闻、热点新闻等多领域的全机器创作。

 
  诸如此类,不胜枚举。

 
  这些已经成为现实黑科技背后,都指向已依稀可见的同一个未来:人工智能(Artificial Intelligence,AI)。

 
  在对于未来的预测中,不论积极还是悲观,绝大多数科技界都相信,人工智能已经近在咫尺,并将为人类社会带来的巨大改变。

 
  比如《连线》杂志创始主编凯文·凯利(KevinKelly)认为,人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术,其力量堪比电与互联网;英特尔CEO科再奇(Brian Krzanich)也认为,人工智能将成为人类历史新的转折点。

 
  在2016年12月6日,36氪主办的WISE大会上,创新工场董事长兼CEO李开复更断言,“十年后,全世界50%的工作,都会被人工智能所取代。”

 
  但现在的问题是,面对人工智能的突飞猛进,从经济到产业,从政策到法律,从社会到伦理,我们真的已经做好准备了吗?

 
  1

 
  人工智能的发展,与人类社会对它的预期,其实已经偏离。

 
  到底什么是人工智能?

 
  关于这个问题,有太多的定义、阐述与理解,很难找到通行的准确定义。

 
  从广义来讲,能够执行自动程序的计算机、手机等所有机械与设备,都应该纳入人工智能的范围,从手机、电脑、银行、汽车到我们生活中的几乎每一个环节,都已经有或多或少的人工智能发挥作用。

 
  但在普通人眼中,或许"终结者"那样拥有自己思想甚至情感的机器人,才是人工智能的典型代表。

 
  而业界更普遍的观点,是把人工智能分为三种:弱人工智能、强人工智能,以及超人工智能。

 
  其中,弱人工智能是所有不能真正地自主推理和解决问题的智能,它的智能更多体现在"智能的行动",这也是当前所有--至少是几乎所有人工智能的现实水平。

 
  而强人工智能,将具有智能思考能力,在某些领域的智能表现,接近甚至达到人类水平;超人工智能则将有可能形成对人类的智能碾压。

 
  这两者,也正是人工智能产业努力的方向。

 
  过去,即使每天花10个小时在自己的手机上,使用着各种信息时代的便利,我们依然认为,"真正的人工智能"还停留在科幻电影与遥远的未来。

 
  但现在,各种黑科技的井喷,正在告诉我们,从弱人工智能到强人工智能之间,或许并没有一道森严的壁垒。在一些领域,人工智能将达到,甚至已经悄然越过那条看不见的分界线。

 
  更重要的是,要对我们的产业、经济乃至社会组织形成颠覆式的影响,其实远远不需要真正的强人工智能。

 
  即使,我们离想象中的人工智能仍有距离,但它对人类社会产生的冲击,已经全面开始。

 
  2

 
  2015年3月,谷歌人工智能AlphaGo以4比1战绩,击败韩国围棋选手李世石,是刺激进入人工智能竞速狂潮的标志事件。

 
  人工智能概念由来已久,但近几年,这个产业才迎来井喷式的大繁荣。这段时间的发展速度与成就取得,远超过去几十年的累积。

 
  这一轮的人工智能大发展,始于2006年,Hinton等人提出的深度学习概念。

 
  在此之前,们更希望直接编写出一套足够智能的程序,但无论如何天才的,编写出的程度都与外界的期望天差地别。

 
  而深度学习则放弃了这个不切实际的想法,不再是程序员直接完成所有的代码,而是放手让人工智能自己演化成长。

 
  通俗来讲,它通过对人和动物大脑的仿生,将计算代码模拟为简单的、相互连接的神经元,并通过修改单元之间的连接,来不断进行经验积累,让它形成自己的逻辑推理,自我完善发展。

 
  这就像人的成长,刚出生时只有基础的本能,只有经过慢慢长大,不断学习,才能在不同的领域绽放光彩。成长环境的不同,学习方向的不同,都会影响未来的前进方向与成就高度。

 
  这个概念的另一个通俗叫法,是"机器学习"。这个词显然更直接,它的目的就是要让机器学习,自己进化。

 
  比如,科学家们有过这样的实验:他们制造了一个机械海星,只为它输入了控制自身部件的简短代码,以及让它"学会自己走路"的目标,但它通过深度学习,只用了很短时间,就从只能在原地蠕动,到学会了流畅地行走,甚至当科学家截去一部分"肢体",它依然能顽强地继续前进。

 
  这并非科学幻想,而是2015年初就已完成的真实实验。

 
  而现在,这种人工智能的深度学习,正在无数个不同的领域展开实验,不断累积通往下一次进化的经验与数据。

 
  就像本文开始列举的那些黑科技,都是有人工智能和深度学习参与的应用实例。

 

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