被「誤解」的人工智慧 何時能正確被應用

被「誤解」的人工智慧 何時能正確被應用
▲被「誤解」的人工智慧 何時能正確被應用?(圖/翻攝自OFweek 機器人網)

【原文:《被“誤解”的人工智慧 何時能正確被應用》,作者: OFweek 機器人網,智慧機器人網編輯整理】

文/ OFweek 機器人網

人類在數百年的發展中,以蒸汽機為代表的工業革命,以電為代表的電力革命和以互聯網為代表的第三次技術革命,都帶來了生產力的大爆發。

純粹的體力勞動已經變得越來越不重要,而人工智慧的技術升級,是否能在未來的幾十年時間裡,讓人類也徹底的解放生產力呢?

當前人工智慧發展到了什麼階段?

從1950年馬文·明斯基的大四學生與他的同學鄧恩·艾德蒙一起,建造了世界上第一台神經網路電腦,到現在人工智慧的發展已經經歷了三個階段。

第一階段我們叫做計算智慧,這個階段要解決的事情就是能存會算。第二個階段是感知智慧,這個階段是能聽會說,能看會認。第三個階段往下發展是認知智慧,要能夠理解、會思考,但這個階段還需要努力才可以達到。

進入21世紀以來,在全球範圍內,隨著大資料處理技術逐漸成熟,一些新演算法如深度學習等的出現,使人工智慧得到前所未有的發展。

到了2019年,人工智慧在全球的科技熱潮中持續升溫,國內更是誕生了眾多知名的初創企業,如曠視科技、商湯科技、極鏈科技 Video ++、依圖科技、雲從科技等。可以預見,人工智慧已經逐漸在向第三階段進發。

明確人工智慧與大資料的本質區別

大資料的日益成熟,帶來了許多全新的演算法,也為企業提供了許多便利。人工智慧與大資料主要的區別在於大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入。

而人工智慧則是輸出,即處理資料產生的智慧,作為一種計算形式,它允許機器執行認知功能,例如對輸入起作用或作出反應,類似於人類的做法。這也是兩者本質上的不同。

中國很多行業的供需關係不平衡,就是因為它們只是運用大資料進行連接,例如中國的三甲醫院,醫生的數量是固定的,就算把全國的醫生都連接上也沒有用,因為醫生一天看病人的數量是固定的,所以這些領域,大資料的説明是有限的。

再比如快遞行業,大資料可以幫你找到最適合的路線、可以分配給你最短距離的送貨位址,但是依然需要人力去送。

隨著未來社會生產力的極大釋放,人工智慧是否會帶來大量失業?

數十年來,人們一直在擔心機器人可能會通過一些方式改變我們的生活,而對人工智慧有一定的誤解。

20世紀40年代,人類與人工智慧之間的廣泛互動似乎還很遙遠,但美國科幻小說家 Isaac Asimov 卻在那時提出了著名的機器人三大定律,定律可以說是非常完美,它不僅確保了機器人以為人類服務為目的,也顧及到的機器人的自身發展,到現在為止都被認為是機器人學的三大金科玉律。

人類大腦經過了數萬年的進化,包含了大量的資訊和資料,這些人工智慧開發者想僅靠類比神經網路運算就達到和人類相同的智慧水準,這想法太過自大。

但是隨著未來社會生產力的極大釋放,人工智慧極有可能會使一些工種被替代,大量易標準化、重複性、沒技術含量、不具獨創性的工作肯定會被裁掉或大幅減員。而這種被替代絕不是根據薪資多少或是崗位高低。

例如基金行業的量化投資工作,未來智慧投顧的自動化交易會讓大多數基金經理和交易員都不再被需要。幼稚園老師或心理諮詢師,這些需要情感溝通的工作,人工智慧也很難去替代。

我們根本無需杞人憂天,對人工智慧時代的到來而感到恐慌。歷史的發展告訴我們,在不同時期,會需要人類做不同的事情。

農業社會需要許多的農民,而到了工業社會,則需要更多的工人,而到了現在這個時代,又催生出了很多IT行業的崗位。未來,人工智慧時代一定會催生出一些新的工種,也會產生更多需要人類的工作。

小結:未來,一旦擁有了局部不弱於人類的人工智慧,機器就會產生強大的功能,不僅能夠實現更準確、智慧化的生產,提高單位生產線的生產效率,而且還能不知疲倦進行全天工作,這也在另一方面降低了企業的工業生產人力成本。

人工智慧或許會導致某些領域的人類失業,但是隨著社會生產力的巨大釋放,不需要那麼多人力去維護社會的基礎生產和運行時,也許會給人類帶來另一番難以想像的未來世界。

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