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人机大战已经落幕,关于人工智能的讨论仍在继续,其讨论的着重点不外乎三个方面。第一,人工智能的产业未来;第二,人工智能是否会造成大规模的失业;第三,人类如何对抗未来机器的“吞噬性”。
产业方面,人工智能的核心内容是深度学习。近年来Google、IBM、Facebook等巨头纷纷涉足深度学习领域,深度学习以优秀的图像处理、语音识别等能力再次进入主流视野。
深度学习已经获得部分应用,并具有广阔的应用空间:类似AlphaGo的人工智能可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。近几年,深度学习已经应用于语音助理、图像搜索程序等领域,未来在个人应用领域很可能带来更好的语音识别操作系统、翻译机、自动驾驶、机器人,社交网络兴趣推荐等。在行业应用方面,深度学习已在多个领域取得应用,未来更广阔的应用空间包括大数据分析、特征提取、预测预警、规划、研发设计等。在数据时代,如何有效利用、发掘数据成为了很重要的问题,人工智能和深度学习将为我们提供一种可行的解决方案。
产业的深度发展将会重塑我们未来的工作图景。美国社会评论家Jeremy Rifkin在其出版于1995年的《工作的终结》一书中,曾经预言:“更复杂的软件技术将使人类文明更接近于一个几乎不需要人力的世界。”
在人类历史上,新技术的出现淘汰旧工作并不新奇。不过,人工智能革命不同于工业革命的是,它可不仅仅是替代体力劳动的工人和骡马,而是连同大量的知识型工作智能型工作,有人甚至称这是“知识型员工的就业浩劫”。
“知识型员工的就业浩劫”意味着包括目前社会地位颇高、广受青睐的职业,诸如医生、律师、消息报道型记者、单一知识传授型教师,将会面临职业消失的可能。
实际上,目前来看,基于互联网的大数据系统已经在某种程度上取代了人类的工作。在人工智能高度发展的未来,如何对抗智能机器的吞噬性?这就要求我们在达到基本智能时代基本科学素养的同时,更加珍惜自身的“人类性”,那些东西永远不会服从利益最大化的规则,在机器看来,是极大的缺点,但那毕竟是人类价值的美学基础。
或许当人机联结能为我们做更多事,让人摆脱更多事务性的纠缠时,那种线下的面对面的人际交往反而会获得一个爆发增长的空间。当然,这可能是一个两极分化的趋势:即一部分人会沉浸在虚拟世界中不能自拔,从而削弱线下人际交往的欲望;另一部分人则反而更加珍视那些拔掉机器端口、关闭WiFi的心灵交流、肢体互动。
你期待成为哪一种人?更浪漫更细腻还是更麻木更粗糙?
产业方面,人工智能的核心内容是深度学习。近年来Google、IBM、Facebook等巨头纷纷涉足深度学习领域,深度学习以优秀的图像处理、语音识别等能力再次进入主流视野。
深度学习已经获得部分应用,并具有广阔的应用空间:类似AlphaGo的人工智能可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。近几年,深度学习已经应用于语音助理、图像搜索程序等领域,未来在个人应用领域很可能带来更好的语音识别操作系统、翻译机、自动驾驶、机器人,社交网络兴趣推荐等。在行业应用方面,深度学习已在多个领域取得应用,未来更广阔的应用空间包括大数据分析、特征提取、预测预警、规划、研发设计等。在数据时代,如何有效利用、发掘数据成为了很重要的问题,人工智能和深度学习将为我们提供一种可行的解决方案。
产业的深度发展将会重塑我们未来的工作图景。美国社会评论家Jeremy Rifkin在其出版于1995年的《工作的终结》一书中,曾经预言:“更复杂的软件技术将使人类文明更接近于一个几乎不需要人力的世界。”
在人类历史上,新技术的出现淘汰旧工作并不新奇。不过,人工智能革命不同于工业革命的是,它可不仅仅是替代体力劳动的工人和骡马,而是连同大量的知识型工作智能型工作,有人甚至称这是“知识型员工的就业浩劫”。
“知识型员工的就业浩劫”意味着包括目前社会地位颇高、广受青睐的职业,诸如医生、律师、消息报道型记者、单一知识传授型教师,将会面临职业消失的可能。
实际上,目前来看,基于互联网的大数据系统已经在某种程度上取代了人类的工作。在人工智能高度发展的未来,如何对抗智能机器的吞噬性?这就要求我们在达到基本智能时代基本科学素养的同时,更加珍惜自身的“人类性”,那些东西永远不会服从利益最大化的规则,在机器看来,是极大的缺点,但那毕竟是人类价值的美学基础。
或许当人机联结能为我们做更多事,让人摆脱更多事务性的纠缠时,那种线下的面对面的人际交往反而会获得一个爆发增长的空间。当然,这可能是一个两极分化的趋势:即一部分人会沉浸在虚拟世界中不能自拔,从而削弱线下人际交往的欲望;另一部分人则反而更加珍视那些拔掉机器端口、关闭WiFi的心灵交流、肢体互动。
你期待成为哪一种人?更浪漫更细腻还是更麻木更粗糙?