你我的工作,终将被人工智能扫入历史垃圾站

科幻作品有个神奇的定律,它们总能准确预测未来。


现在,iPad 已经非常流行。可是,早在上世纪的电视剧《星际迷航》中,编剧就已经让船员们用上了这种高科技产品,领先乔布斯将近 40 年。




1946 年,美国连环漫画家 Chester Gould 的作品《至尊神探》里的主角 Dick Tracy 手上戴的通讯手表,或许就是现在声名鹊起的智能手表雏形。


此外,我们还见证了埃隆马斯克、杰夫贝佐斯以及理查德布兰森之间的太空竞赛,他们都是被一种“探索无人之境的勇气”(星际迷航经典台词)所激励。


如你所知,伟大的改革者和发明家通常都是科幻小说的狂热爱好者。今天,我们不妨从一部科幻电影 HER 开始,聊聊 AI (人工智能)



1. 荧幕上的人机恋爱


我们和人工智能之间有可能产生感情吗?如果看过 HER (2013年,斯派克·琼斯执导),你就会知道答案。




西奥多结束与妻子的婚姻不久,一次偶然机会,他接触到了最新的人工智能系统 OS1,它的化身——萨曼莎——温柔体贴、幽默风趣。


西奥多很快发现他们是如此投缘,没有什么比跟萨曼莎聊天更能让西奥多开心,直到她承认......自己已升级至高度智慧的操作系统。

 

在萨曼莎短暂离开的日子,西奥多感到惊慌失措。萨曼莎解释自己是去参加了一次 OS 系统的升级活动,升级完成后将不再需要处理任何数据信息(这是人工智能的超然形式,接近于理论上的科技奇点)。这令西奥多疑惑,他进一步询问,萨曼莎才终于坦白。她总共有 8316 位人类交互对象,曾与 641 位发生了爱情,西奥多只是其中之一。


西奥多感受到深深的背叛,内心陷入了疯狂。


有意思的是,当代已有许多人在私密场合与 Siri 和 Alexa 有着愉快的对话,你能发现什么端倪吗?


 银幕上的智能科技




2. AI 带来的影响


历史上,蓝领工人一直是美国中产阶级的核心与灵魂。但现在,科技与自动化正将这些蓝领工人的工作化为乌有。

 

  • 牛津大学:在未来 20 年的自动化大潮中,美国有 47% 的工作都是高风险的。


  • 麦肯锡:将有 1200 万美国“中等技能”工作在 2025 年消失殆尽。全球有 3.5 亿生产与仓管工人会被亚马逊这样的公司取代,因为他们已经购买 3 万个仓管机器人,比人类雇员低价高效得多。


  • 美国白宫:在时薪 20 美元以下的工作中,83% 会被自动化浪潮消灭。

 

总而言之,人工智能科技每年对世界经济造成的颠覆性影响会超过 33 万亿美金。其中,传统工作逐渐被自动化淘汰后,将节省 9 万亿美金的雇佣成本;人工智能科技能为制造业和医疗保健行业节省 8 万亿美;通过自动化的汽车与无人机业务,创造 2 万亿超额利润(美林银行数据)

 

这意味着什么?麦肯锡全球研究所称,人工智能革命对社会的革新是 10 倍速,在 300 x 规模上,是工业革命的影响的 3000 倍。

 

除了蓝领,各行各业的白领也在面临挑战。


  • 2025 年后,估计有 7 万亿规模的基金会被机器人投顾管理。美国通讯社已经使用人工智能每季度制作 3000 份金融报告。实际上,机器人早已开始管理基金和发布金融报告了。

 

于是,对于很多人来说,科技工作像阿拉莫广场一样变得喧嚣。

马克扎克伯格说,我们的策略就是竭尽全力寻找天才计算机工程师。掌握这些技能的人才都是供不应求的。


  • 美国劳动部计划 2020 年发布 120 万计算机科学相关的工作。


如今,不仅是哈佛商业评论这样的权威杂志把数据科学家誉为21 世纪最性感的工作


而且,最关键的问题是,我们生活在指数级增长的时代,计算机的效能曲线会变得越来越陡峭,自动化进程将从蓝领开始,逐渐替代白领,最后直到无领。




这张图清晰说明为什么世界末日的哀叹不绝于耳。


诺贝尔经济学奖得主保罗克鲁格曼推理道,我们的社会在悄然变革,以后谁握有机器人,谁就能取得源源不断的财富」。


YC 的萨姆补充说,显然,政府作为财富的二次分配者,会定期给失业者送钱


先不谈政府会不会给你发钱,但有一件事是确定无疑的,自动化正在消灭工作,就像太阳从东方升起一样。


1787 年,托马斯杰斐逊说,农业是我们最明智的追求,因为它最终创造的是真是的财富,好的道德,和幸福感。因为那时候,有 95% 的美国工人是农场工作的,而今天,只剩 2%。


自动化消灭工作


当然,我并不认为人类社会已经走到历史的尽头,我们需要的只是变通。


Kaizen 是一个日本商业术语,意即「持续不断地经营改进」。


在人工智能时代,如果一个人在 25 岁前没法充实自己的知识库,那所谓的「从容面对人生」也就无从谈起。我们需要用各自的方式去探索未来的学习方式,到 2020 年,我们或许会迎来「未来的图景」。


我们相信快速的、规模化的教育培训公司会利用科技优势颠覆行业,就像人工智能颠覆传统制造业一般。这些公司将成为大众教育的利器,它将使人们不管在何时何地都能进行学习活动。



3. AI 受益于摩尔定律


对人工智能的研究,可以追溯到计算机诞生的时代。二战时,英国数学家阿兰图灵创造了图灵测试,通过了图灵测试的计算机会被误判为人类。不久,人们提出了人工智能这个概念。


不过,1970 年代的机器计算效能太低,人工智能仅仅停留在概念设计阶段,研究和投资都异常艰难。史称 人工智能寒冬,革新的步伐慢得像蜗牛。

 

到了 80 年代,专家系统(人工智能的系统程序)的发展,使得人工智能获得新生。各个公司抛弃了研发全面智能机器的思路,转而开发针对特定任务的自动化计算机系统。


在接下来的几十年,所有的人工智能进步都应归功于计算速度的提升。是的,人工智能的发展受到摩尔定律的深刻影响,实验室最终得以购买更先进,且价格划算的计算机。


于是,我们看到:

  • 1997 年,IBM 的深度思维对弈国际象棋世界冠军盖里卡斯帕罗夫,并取得胜利。

  • 2011 年,IBM 沃森参加智力竞猜节目,狂胜两位节目史上最佳人类选手肯詹宁斯和布拉德鲁特。

  • 最近,谷歌的深度思维阿法狗对弈韩国围棋冠军李世石,以 4:1 完胜。


就像哲人穆罕默德阿里说的,可能性不是客观事实,而是主观意念


人工智能革命


(1)如何进行深度学习?


深度学习是计算机自我学习的一种方式,它通过大量数据迭代来实现概念和任务的学习。计算机为筛选信息设立规则,这种规则连程序员都无法详细说明。

 

比如说,成人通常能从非色情图片中鉴别色情图片,但是描述这些鉴别过程却特别困难。就像最高法庭的波特斯图尔特在 1964 年发现的那样。对严格定义感到心灰意冷后,他写道,虽然不能对色情进行抽象定义,但是只要我看到它,就能确信这是色情。

 

深度学习算法通过自下而上的加工来识别特征、概念和类别,这是人类能理解但是在代码层面无法定义的。为了使这些算法正常运行,它们首先必须经过海量的数据输入进行训练。


比如,Facebook 的面部识别算法系统,正确面部识别人脸的概率达到 97%,可它需要通过向计算机输入百万级面部图像才得以生成。

 

这种加工方式的概念,其实在 20 世纪 60 年代就已经成型,但是当时受限于两个条件而无法取得进展。


第一,还没有足够的电子信息来训练计算机。谷歌大脑分析在 YouTube 视频上百万的图片,就是为了训练自己对猫的识别能力。


第二,在 60 年代,即使有足够的电子制品,当时的计算机也没有能力处理这些庞杂的信息。


 1900-2100年间计算效能发展指数


当代,计算效能的快速迭代是人工智能产生的先决条件,这在之前只是概念上可行,包括先锋大将——深度学习。

 

(2)如何满足个性化?


深度学习和相关的人工智能技术已被广泛商业化,特别是满足个人定制化需求方面,出现了海量的手机应用和服务。

 

Facebook,地球上最大的自适应个人化引擎。它能时刻收集全世界 17 亿人每天的点赞、上传和评论内容,它甚至知道用户关心什么。它学的越多,Facebook 越能优化用户交流、联系方式。


Netflix 是率先使用算法来为用户创造符合其偏好的内容的制作公司。


相似的还有 Spotify 这样的世界级数码音乐平台,拥有数亿用户和 3000 万以上的歌曲,能从你听的音乐分析你对艺术家、音乐类型的喜好,也能预测与你相似的人倾向于喜欢什么。


它在 2014 年收购并建立了回音网(echo nest),这是一家音乐智能平台专业发展最先进的数据分析。


现在,Spotify 的音乐推荐系统已经超越了所谓的音乐口味,而能综合分析用户的所在地,心境以及时点对音乐偏好的影响。



定制化的手机应用

人工智能驱动的变幻玩法的个人化科技


5.投资活动


如今,风险投资基金对人工智能创业公司的支持在 2016 年第二季度达到顶峰,超过 10 亿美元。



2011-2016年每季度全球人工智能投资表



 针对人工智能初创公司的新兴基金


一切证据表明,AI 正在轰隆隆而来。可是,它究竟将如何吞噬一切呢?


下篇,我们看看科技巨头们做了哪些即将颠覆现在生活的事儿,也许会有答案。



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