人工智能發(fā)展對人類的利弊分析
人工智能發(fā)展對人類的利弊分析
隨著現(xiàn)代科學技術的飛速發(fā)展，人智能崛起引發(fā)擔憂，因為凡事都有兩面性。下面由學習啦小編為大家介紹人工智能發(fā)展的利弊分析，希望能幫到你。
人工智能的利弊分析
據(jù)報道，對于機器人的崛起，專家們曾發(fā)出警告，“機器取代人類勞動力可能致使人口冗余”，他們擔心“這種超能技術的發(fā)展已經(jīng)超越了人類的駕馭能力，”如今，一些人表示擔憂，若人工智能繼續(xù)進化，我們會失去賴以為生的工作、喪失存在感，甚至會被“終結者”們趕盡殺絕。但事實上，這些恐懼與兩個世紀以前人們對機械化和蒸汽機發(fā)展的討論如出一轍，那時，人們針對機器威脅展開一場名為“機器問題”的討論。而現(xiàn)在，一場關于人工智能利弊的辯論正在悄然興起。
誕生初期，人工智能技術(AI)也經(jīng)歷過大起大落，但在過去幾年的發(fā)展黃金期，AI技術突飛猛進，這都得益于“深度學習”技術開啟的新篇章。深度學習旨在模擬人腦結構建立大規(guī)模(或者“深度”)神經(jīng)網(wǎng)絡，在充沛的數(shù)據(jù)支持下，神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過訓練來處理各種各樣的事情。
其實所謂深度學習技術已經(jīng)默默為我們服務多年了，谷歌(微博)搜索、Facebook的自動圖片標記功能、蘋果的siri語音助手、亞馬遜推送的購物清單，甚至特斯拉的自動駕駛汽車都是深度學習的產(chǎn)物。但是這種快速的發(fā)展也引發(fā)了人們對于安全和失業(yè)問題的擔憂?；艚稹ⅠR斯克等科技大佬都公開發(fā)聲，擔心人工智能會失去控制，上演科幻小說中人機大戰(zhàn)的情節(jié)，其他人則害怕認知工作的自動化會將會導致大面積的失業(yè)。兩個世紀以后的今天，曾經(jīng)的“機器問題”卷土重來，我們需要找出可行的解決方案。
“機器問題”和解決方案
啟示人們最為擔憂的是人工智能技術會破開牢籠，變得邪惡而不可控。早在工業(yè)革命浪潮席卷全球時，人機矛盾已經(jīng)出現(xiàn)，現(xiàn)在的矛盾不過是披上了人工智能的新外衣，人類的焦慮依舊，《科學怪人》及此后類似的文學作品都是這種擔憂的映射。然而，盡管人工智能技術已成為一門顯學，但是它們只能完成特定的任務。想在智商上戰(zhàn)勝人類，AI還差得遠呢。此外，AI是否真能超越人類還未可知。名為安德魯?shù)腁I研究人員表示，對人工智能的恐懼無異于在火星殖民還未實現(xiàn)時就擔心人口膨脹的問題。在“機器問題”上，人們更加關注人工智能對人類就業(yè)和生活方式的影響。
失業(yè)恐懼由來已久。“科技性失業(yè)”的恐慌在20世紀60年代(公司開始安裝計算機和使用機器人)和80年代(個人電腦開始上市)都曾彌漫開來，似乎大規(guī)模的自動化辦公馬上就要到來，讓人類下崗。
但事實上，每一次恐慌之后，科技進步為社會創(chuàng)造的就業(yè)崗位遠多于它殺死的過時職位，我們需要更多人從事全新的工作。舉例來說，ATM機替代了一些銀行柜員，為銀行設立分行節(jié)約了成本，讓雇員進入了機器不能做的銷售和客服領域。同樣地，電子商務的出現(xiàn)增加了零售商的生存空間。而在辦公中引進電腦則不是為了取代員工的位置，員工習得新技能后，會成為電腦的輔助。盡管此前曾有報道稱，未來10年或20年間，美國47%的崗位將面臨自動化，但是我們的研究顯示，這一數(shù)值恐怕連10%都不到。
盡管短期內(nèi)一些工作消失的弊端會被全新職位出現(xiàn)的長期影響完全抵消且?guī)砀蟮暮锰帲?9世紀工業(yè)革命的經(jīng)驗表明，轉(zhuǎn)變的過程極其痛苦。從停滯不前的生活水平上反映出經(jīng)濟的增長需要幾百年，而從顯著的收入變化上來看只需幾十年。人口從鄉(xiāng)村大量涌入城市工廠，在當時的歐洲引發(fā)動蕩。各國政府花費了整整一百年的時間構建新的教育和福利體系適應這種轉(zhuǎn)變。
這一次的轉(zhuǎn)變似乎更為迅速，當前科技傳播的速度可比200多年前快多了。得益于技術的輔助，高技術工作者的薪資會更高，因此收入不平等的現(xiàn)象正在不斷加深。這給用人公司和政府帶來了兩大挑戰(zhàn)：如何幫助工作者學習掌握新技能;如何讓后代做好準備，在滿世界都是人工智能的社會求得工作機會。
聰明的回應
技術的發(fā)展使得崗位的需求產(chǎn)生變化，工作者必須適應這種轉(zhuǎn)變。這意味著要調(diào)整教育和訓練模式，使其足夠靈活，從而快速、高效地教授全新的技能。終生學習和在職培訓的重要性更加凸顯，在線學習和電子游戲式的仿真模擬會更加普遍。而人工智能可以幫助制定個性化計算機學習計劃，依照工作者技能差距提供新技術培訓機會。
此外，社會交往技能也會變得更加重要。由于工作崗位的更迭變快，技術革新的腳步也逐漸加快，人類的工作年限越來越長，社交技能成了社會的基石。它能在人工智能主導的社會保持人類的優(yōu)勢，幫助人類完成基于情感和人際往來的工作，這是機器無法擁有的優(yōu)越性。
對人工智能和自動化的擔憂也催生了人們對“安全網(wǎng)”的渴望，有了它普通人就能免受勞動力市場動亂影響。一些人認為應該革新福利系統(tǒng)，讓每個人都享有保障生存的“基本收入”。但是在沒有充足證據(jù)表明技術革命會導致勞動力需求銳減的形勢下，這種做法并不可取。反之，各國應該學習丹麥的“靈活安全系統(tǒng)”制度，讓企業(yè)裁員更加容易，但是在被裁員的職工接受再培訓和再求職期間提供保障。這種制度下，福利、養(yǎng)老金、醫(yī)保等應該跟隨個體本身，而不是與職員身份掛鉤。
盡管技術快速進步，工業(yè)時代的教育和福利系統(tǒng)并沒有完全實現(xiàn)現(xiàn)代化，相關制度也不夠靈活。革新勢在必行，決策者必須行動起來，否則當前福利系統(tǒng)會面臨更大的壓力。19世紀40年代，約翰·穆勒寫道，“沒有什么比立法者對這類人的照顧更為正當了”，他們的生活被技術的發(fā)展所累。在蒸汽時代，這是真理，在人工智能的時代，同樣也是。
人工智能與機器人的區(qū)別
人工智能，這無疑是需要大數(shù)據(jù)來支撐的。主要是識別類、感應器方面的。就好比說語言翻譯，以前是每個單詞的翻譯，隨著搜索引擎的崛起，人們把自己想說的話都發(fā)到了網(wǎng)上，然后搜索引擎蜘蛛網(wǎng)抓取下來，就成了一些例句，例句再經(jīng)過語言的拼湊，電腦語法的組織，選出最佳的表述，這樣就得出了翻譯的語句，如果需要再人工智能一點，那就加上我們的語音識別與語音朗讀(這一切語音的來源也都來自于大數(shù)據(jù)一點一點的取得的)。這就是我們的人工智能。
機器人，所需的條件基本就是人工智能+物理外殼，最基本的就是所說到的掃地機器人。如果想要變成終結者那樣的機器人，那當然得具備有各種識別，各種感應器，我來預見一下，如果中國的機器人行業(yè)發(fā)展，首先會用到哪些公司的識別系統(tǒng)吧。
語音識別，訊飛科大
物體識別，百度識圖
人臉識別，阿里巴巴
視頻識別，迅雷公司等等的各種識別，再加上溫度感應，距離感應方向感應等等，其實最重要的一點就是要有個腦袋，我想如果中國可以，應該會是阿里巴巴的大數(shù)據(jù)大腦吧。
一個是系統(tǒng)，靠算法實現(xiàn)，另外一個是實體，也依靠一些內(nèi)置的程序進行設定好內(nèi)容交流。
機器人不過是人工智能的一個載體，人工智能籠統(tǒng)來說分為強人工智能與弱人工智能之分，目前我們所見到的還是弱人工智能，智能專注于某一領域，比如51AI房地產(chǎn)人工智能客服回答數(shù)據(jù)庫中的問題，當然隨著數(shù)據(jù)庫內(nèi)容豐富，回答的準確率也會進一步提升。想特斯拉的無人駕駛也是屬于人工智能的范疇，根據(jù)路況，速度等參數(shù)快速的做出決定。未來有一天強人工智能會與我們看到科幻電影中的機器人一樣，用于判斷、情感、超強學習能力，但是不知道這種強人工智能在有生之年能不能見到。
機器人時代給我們帶來的弊端
(1)機器人的大規(guī)模使用，必然帶來大規(guī)模的失業(yè)。很多人必然被機器人所取代。而大規(guī)模的失業(yè)，一則給政府帶來沉重的負擔，二則必然使需求下降，千千萬萬的企業(yè)不得不破產(chǎn)?？苹米骷铱评?middot;多克托羅(CoryDoctorow)在BoingBoing網(wǎng)站上寫道：“如果我們堅持認為，機器人提高生產(chǎn)力帶來的好處應該歸功于機器人所有者，那么我們肯定會迎來這樣的未來：沒有足夠多的機器人所有者會購買機器人制造的所有東西。”
(2)機器人時代的到來是對人類的一次大淘汰。機器人對人類的大淘汰，如果處理不好有可能引發(fā)核大戰(zhàn)，那將是人類的災難。人類可能因此而滅亡。
(3)機器人時代的到來，必將引發(fā)空前的人才爭奪戰(zhàn)。誰擁有的各類一流人才數(shù)量多質(zhì)量高，誰就能贏得最后勝利。
(4)機器人時代的到來，將出現(xiàn)各種各樣的機器人兵團。特別是在軍事領域，機器人兵團將給很多人帶來災難。與之同時，也必將出現(xiàn)反機器人軍隊(兵團)。人類社會及一切事物就是在矛盾斗爭中發(fā)展的。
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