未来50年,这三项能力让孩子打赢人工智能

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未来50年,这三项能力让孩子打赢人工智能

来自:衡庐科技 发布时间:2017/6/23 9:02:10 浏览次数:
无论是今年1月的冬季达沃斯,还是刚刚结束的天津夏季达沃斯,也包括在其他一些重要的公开场合上,只要百度总裁张亚勤出现,他几乎都在“布道”人工智能
 
“人工智能的技术会像互联网一样,渗透到每一个场景、每一个设备和每一种服务里面,我们会看到更智能的网络、更智能的交互、更智能的设备……‘互联网+’的下一步就是‘智能+’。”
 
没有什么比试图创造像人类一样聪明的计算机,更能让人体会到人类有多聪明了。造一个可以进行两位数计算的计算机很简单,但是造一个看到狗猫能回答这是什么的计算机——特别困难。造一个可以下围棋的计算机?搞定。但造一个计算机能够读6岁小孩的图画书、不只能识别文字、还能理解含义?谷歌正在努力,投入了几百万美元。
 
一些对我们来说简单的事情,其实非常复杂。之所以对我们简单,是因为我们(和大部分动物)在千百万年的进化中已经优化了。然而,要做大数字运算、或者下围棋,对生物来说还是新游戏,还没有进化出相应的熟练度。所以,计算机在围棋上打败我们不算特别困难。 
 
前不久,AlphaGo横扫中国著名围棋选手柯洁,在这之前,它还以大比分优势击败韩国著名棋手李世石,又以MASTER为用户名,扫遍各国的在线围棋平台而无败绩。
 
可以说,人工智能从深蓝战胜国际象棋大师起,到今天的AlphaGo,终于夺取了棋类最后的“圣杯”——围棋已经完成了自我的证明。
 
在比赛后,柯洁一反平日里的张狂形象,这样说到:
“很感谢AlphaGo,我居然能有这么大差距,希望我能再努力,让差距更小一点。AlphaGo实在太完美,以后差距只能越来越大,我只能说对自己的表现感觉很遗憾,为DeepMind团队感到开心,AlphaGo棋手能表现这么完美,真是了不起。”
 
但是更多人从赛后柯洁的哽咽中,依然感受到了危机,而其中最直接的担忧就是,机器会取代人类么?而对于我们的家长而言,最关注的问题就成了,未来的数十年中,自己的孩子会不会被工智能所替代,面临失业。
 
人工智能离我们到底有多远?
首先,此次AlphaGo的胜利意义非凡,其重大性,要远胜当时与李世石的对决。
DeepMind创始人兼CEO Demis Hassabis,就直接表示,这个版本的AlphaGo更多地从自我博弈中学习,而非传统的靠输入的棋谱学习。
在此粗略解释下,所谓传统的输入棋谱,就是把市面上书本的棋谱,还有各种大赛上棋谱的复盘,统统录入计算机,通过计算机的大储存量,保存下大量的棋谱。
因此,计算机在和高手下棋的时候,就可以通过大量棋谱的数据,来预测对手策略的所有可能性,并从数据库中找到一个对自己优势最大的走法。
而现在的DeepMind团队,在训练AlphaGo的时候,会刻意减少对人类棋谱的依赖,其目的之一,就是增加AlphaGo的泛化能力,使它变得更为通用,从而能被应用在围棋以外的领域上。
说白了,传统输入的棋谱中,只要棋谱还不存在或者忘记录入了,电脑就自动忽略这种可能性,但是现在,电脑已经开始自己和自己下棋,并开始记录棋谱了。
这个过程,其实就是自我学习的过程,相比传统方法更加有主动性,就像一个机器婴儿通过触碰在了解世界。
 
那么如何训练一个机器婴儿呢?
当然就像我们如何培养一个小婴儿一样,需要一个环境。
现在学术界的一个较为主流的观点是,训练机器进行增强学习,需要建立一个世界模拟器(World Simulator),模拟真实世界的逻辑、原理、物理定律等。
想象一下,人类在电脑里打造了一个完全虚拟的世界,里面天是蓝的、地是实的,并存在重力。当你在这个世界里造出一个机器人来,只有婴儿刚出生时的体力,不会走,甚至不会爬,再将它放进这个世界里不断刺激、不断训练,会发生什么?
和人类一样,这个机器人将会逐渐学会爬行、站立、奔跑,整个过程中人类只提供了一个初始参数,其他所有的训练,都是靠这个机器人在环境中一次次的试错,是不是更加智能?
这事听起来很不可思议,但是实际上这就是正在发生的事。
拿OpenAI为例。
OpenAI是ElonMusk于2015年12月宣布成立的非盈利AI项目,主要关注增强学习和无监督学习,科研人员会将大部分研究成果开源共享。
5月15日,OpenAI发布了一款名为“Roboschool”的开源软件,用于训练机器。在这个虚拟环境中,科学家们还原了重力、摩擦力、加速度等不同元素。
另外,我们所用的智能语音提醒系统,比如大家手中的苹果手机自带的SIRI,还有浏览网页时越来越智能的广告推送,实际上都是人工智能在分析你的个人需求之后,给出的结果。
人工智能看上去离我们有些距离,但是随着技术瓶颈的突破,它融入我们日常生活的速度,可能比我们想象的要快得多。
 
越重复越机械的劳动,越容易被完全取代
对于这个问题,其实和原来的工作竞争中的思维模式是一致的。
不可替代性越高,工作越不容易被取代
只不过,这次我们多了一位强而有力的竞争者——带有人工智能的机器。
要问人类哪里最容易被替代,不如问人类哪里比不过机器。
劳动越重复越机械,越容易被机器学习和适应,并逐步替换。这是因为,人会疲劳,而机器不会;人更容易在重复劳动中犯错,而机械不会;人有工会等劳工组织,而机械却不会要求加薪。(虽然机器有引入成本,这点暂时不考虑)
在此,我们以在劳动要素中,重复最频繁、劳动最密集的工业生产为例。
制造业领域中,工业机器人应用最广泛的领域,是汽车及汽车零部件制造业,而汽车工业,则是使用工业机器人最普及的行业。
在全世界范围内,亚洲、美洲和欧洲地区,汽车及汽车零部件工业,在工业机器人应用所占比例如下:
 
亚洲地区33%,美洲地区61%,欧洲地区46%。
在工业生产中,弧焊机器人点焊机器人分配机器人装配机器人喷漆机器人搬运机器人等工业机器人,都已被大量采用。
亚美欧三大洲中,各行业工业机器人应用所占比例如下:
随着技术的不断成熟,这张表格上的数字,最终都会达到百分之99%甚至以上。
部分需要经验、技巧的工作,会以半人工半机器的形式续存
如果机器真如婴儿般诞生并学习,那么人类现在还领先的地方,可能就是经验,和凭靠经验积累下来的判断力
当然,这个优势会随着时间而逐步消耗殆尽,因为机器学习并熟练掌握新技能的时间,要比我们短得多。
比如,培养一个人类顶级围棋选手,通常需要十年以上,而一个能击败顶级围棋选手的人工智能项目,从落地到比赛的时间,可能只需要短短几年。
 
另一个比较鲜明的例子,就是外科手术医生。
目前,还没有任何机器,能够替代一位临床经验丰富的医生,但是高精密度医用器械,正在弱化医生的手术技巧。
医生在手术方面的操作技巧,正在变得越来越不重要,而相比之下,医生对于紧急情况的判断和经验,则更为重要。
不过,人类优于机器的“经验”和“技能”,或许也会在不久的将来,被机器全盘学习,并灵活利用。
以色列历史学家Yuval Noah Harari 的新书《未来简史》,虽然收到的评价褒贬不一,但是书中提到,人类处理各种各样的问题,应对各种场景,实际上应对措施就是一种“算法”。
如果人类面对的场景,和解决方案的逻辑,可以转化为机器可以理解的算法,随着机器识别物体的能力越来越强,机器吸收各行各业的“经验”,并最终在这些强调技巧和经验的行业里代替人工,也并非绝无可能。
 
越需要创造力的工作,就越不容易被机器取代
从前面的叙述中不难看出,人类的优势,看起来是一个渐渐式微的过程,但是实际上,大家也不用太恐慌。
按照目前科技发展的速度,五十年后的人工智能,应该还处于工具水平,并不能发展成拥有自我意识的新物种,更无法完全替代人类。
然而,还有一点需要确定,人类所独有的创造力和情感,是无论如何都不会被取代的。
那么,这种人类对人理本身的思考,与创造力和情感最为交织的地方,究竟体现在哪儿呢?
就在追求美,追求理性,追求精神寄托的路上啊!
纵观人类历史,艺术、宗教、哲学都属于人类心灵的绝对领域,是人类自我意识的终极体现。甚至有人直接断言,人类历史能绵延至今,艺术、宗教和哲学长期的蓬勃发展,功不可没。
虽然已经有软件,可以自动谱写出令人惊心动魄的交响乐,但是那是通过分析用户听每个音节的反应而做出的产品,是统计学和大数据的胜利,和贝多芬写命运交响乐所想传达的情感,一点可比性都没有。
 
即使工业制造表上所预言的99%智能机器使用率,也依然还有1%无法被机器替代。而这些只有人类才能做的事情,就是汽车设计、食品包装设计、广告设计等不可避免的需要用到人的创造力的领域。
这也算是一种比较宽泛的艺术创作了。
可以预见的是,随着人们的工作逐渐被机器所取代,越来越多的人,会从工作中被解放出来,去更多地挖掘自身的价值
目前就有一些国家,已经开始在部分行业实行一周四天半的工作时间,以适应机器逐渐替代人工的事实。
另外,要想避免完全被机器替代,长期以来的重理轻文趋势,也可能会得到极大的改善。之前被抱怨就业窄的文科,就可能会因为要满足人类逐渐膨胀的人文需求,而逐渐受到欢迎。
毕竟对于人来说,不用担心柴米油盐酱醋茶,就会对琴棋书画有所追求。
至于理科,基础学科的研究工作,因为很多基础学科的研究工作,本身就和人工智能高度吻合,以及计算机会在计算方面具有绝对优势,所以理科生被人工智能替代的几率,恐怕更高(特指非创造性的分析实验工作)。
另外一些两栖学科,比如心理学和相应的心理咨询行业,会越来越受到重视。
因为人工智能的来临,会大幅度的改变社会结构,让机器替代人们做更多工作,从而让人类的闲暇时间越来越多。而在人类变得逐渐有闲的同时,空虚感和寂寞感就会趁虚而入,引发更大的心理失衡,所以对心理学专业人士的需求,就会更高。
 
需要什么拥有什么素质 才不会被人工智能淘汰?
?创造力
创造力或者创造性思维,可以为人脑带来更多解决问题的体系和策略。
50年后,人工智能解决问题的能力依旧有限,因为很多突发情况的发生速度,可能要比机器学习的速度更快,这时候依旧需要人类群体或智囊团,通过自身的创造力给予问题解决的办法,并对未知领域进行探索和发明创造。
比如科学家、工程师,这些是人类的开拓者,这些职业是不可能被电脑和人工智能替代的。
另一点,有创造力的人往往很有趣,更容易在社交中受到垂青。并且,一个有创造力的人,往往也是一个容易让人感到有趣的人。
而在当前社会,人类平均每天花4-5个小时进行社交。随着机器逐步代替人们完成更多日常工作,比如将家庭主妇从家务中解放出来,人们就有更多的时间进行社交。
所以,社交会在人们生活中变得更加重要,而一个有创造力的、有趣的人,也自然会在职场与社交中如鱼得水。
 
?良好的审美
之前我们说过,艺术永远不会被淘汰,那么艺术追求的是什么?
是美。
而在未来,一个没有良好审美能力的孩子,将会在未来会失去75%的生活乐趣,在与他人交往的过程中,这样的孩子与他人的共同话题,也会少将近40%。
而仅仅丢失掉这40%的共同话题,就必然严重影响日常的社交生活。
?良好的编程能力
这个说起来有些可笑,是我们创造了机器,科技理应以人为本,但是反过来,我们还需要适应机器。
就像是人类发明了电器,但是如果你看不懂电路板走线,你可能还比不上那些上得了厅堂、下得了厨房、杀得了木马,还抓得了小三的“女汉子“。
在未来的50年里,程序员的职业会逐渐消亡,而相关领域的AI维护人员,则会取而代之。而编程能力,会成为大众需要掌握的能力标配,就像目前一门外语在人才市场上所处的地位一样,编程能力将被纳入职场基本技能之一。
除了会写程序、会读代码,更重要的是,我们得了解人工智能是怎么利用算法,对不同状况进行分析的,也就是算法本身的内涵。
这样一来,当你与人工智能一起工作时,就不会出现无法理解的状况。
 
总结
很多人都对人工智能的即将普及惶恐不已, 然而,可怕的不是人工智能来了,而是它快来了,你却还没有准备好。
更可怕的是,无论什么来了,你都没有去变化去适应的意识。
在对孩子进行未来职业规划的时候,人工智能就应该被考虑在内了。
今天高校设置的专业,在未来20年里会发生翻天覆地的变化。但是有一点永远不变,那就是永远保持学习,永远不要放弃做一个有趣的人,具备这两点,就算因为人工智能而半途失业,你也能很好地再站起来。
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