人類會被AI和機器人取代嗎？

AI起頭，“掃蕩”各個行業

早在1956年，幾位宿世界級的科學家曾經召開了一場會商模擬人類意識的會議，在那次會議中他們提出了一個全新的范疇，并付與該范疇一個神圣的名字——人工智能（簡稱AI）。AI是一項極富挑戰性的科技，它所涉及的學科十分復雜和普遍，包含哲學、數學、認知科學、神經心理學、計較機科學以及信息論、節制論、不心猿意馬性論等。同時，AI也是一門邊緣學科，屬于天然科學和社會科學的交叉，本家兒要用于研究、模擬、延長和擴展人類的智能。

現在，顛末 60多年的積淀，AI的成長已是日新月異。互聯網巨子都積極投身于該范疇的研究中，人工智能也隨之標的目的更多的互聯網企業及傳統財產滲入。谷歌AlphaGo打敗圍棋高手、微軟小冰寫出以假亂真的詩歌、阿里無人超市的呈現，這一切都預示著人工智能時代的到來。

短短幾年時候里，人工智能成長的當作果半斤八兩凸起。可是在其快速發展的同時，針對人工智能的危言也活著界各地不竭舒展。好比2018年4月，立異工廠董事長李開復在接管媒體采訪時就曾暗示：“人工智能將快速爆發，10年后50%的人類工作將被 AI代替。”于是良多人起頭擔憂了。

人類會被AI和機械人代替嗎

相信，大大都人提起人工智能時，腦海中最先閃現的大多是科幻影片中機械人與人類配合糊口的畫面。例如，美國迪士尼動畫片《超能陸戰隊》中的大白，它可以賜顧幫襯你的飲食起居，甚至和你溝通。

可是就今朝的AI手藝而言，它之所以能戰勝圍棋宿世界冠軍，這是強化進修與算力綜合沖破的成果;能識別人臉，這是CNN布局與算力的沖破，但你無法因為“AI可以下圍棋”就斷心猿意馬“AI可以加入辯說賽”。也就是說，AI的“智能”還很是有限：在短期內，締造力和智能對于AI系統來說還很難實現，推理和抽象能力的實現更是遙不成及。

AI今朝之所以無法達到人類的高度，可從以下三個方面進行闡發：起首，在計較機視覺方面，AI本家兒如果采用各類當作像系統來取代人類視覺器官。常見的手段是經由過程紅外線碰到物體概況被反射所形當作的圖像，來解析影像所暗示的真實宿世界。固然當下的計較機已經可以或許在復雜的圖像中精確識別出特心猿意馬的物體，可是還缺乏對視覺場景的深度理解。例如，計較機可以判定出某小我呈現在這個場景中，但并不睬解這小我呈現在該場景中背后的原因。

其次，在語音識別方面，AI本家兒如果操縱計較機，經由過程識別和理解過程把語音旌旗燈號改變為響應的文本或號令。在前期計較機的練習階段，需要將人們常用的詞匯錄入，而且將其特征矢量作為模板存入模板庫。在識別階段，便可將輸入語音的特征矢量依次與模板庫中的每個模板進行相似度比力，將相似度最高者作為識別成果輸出，但適用性很是有限。不外，近幾年，陪伴著深度神經收集的成長，計較機擁有海量結點的深度神經收集，可以主動地從語料庫中進修翻譯常識。今朝操縱計較機將語音和文字彼此轉化的功能，已經在諸多語種中取得當作功應用。可是在天然說話處置，也就是語義的理解上，對計較機而言仿照照舊是一浩劫題。例如，計較機可以經由過程聲音翻譯出或人想要表達的說話，可是很難理解這小我在該場景中說話表達的深刻寄義。

最后，在機械人落地應用方面，今朝機械人本家兒要仍是在工業界程序化地完當作一些固心猿意馬的使命，這與人們想象中，可以或許自立運行、自力思慮，實現展望、提出打算的高級機械人還有很大的差距。

固然AI代替人類的那一天還遙遙無期，可是這也并不料味著，AI就不克不及代替人類的部門工作。《將來簡史》的作者、汗青學家尤瓦爾·赫拉利就曾在一次演講中指出，將來將呈現一個多達十幾億人的“無用階層”，因為他們的工作技術將遠遠掉隊于人工智能。

人工智能主要細分范疇與各學科相關性

哪些行業最有可能受到AI的沖擊

此前，牛津大學的卡爾·弗瑞和邁克爾·奧斯本頒發的題為《就業的將來》的研究陳述中，調查了各項在將來20年可能被計較機代替的工作。按照他們所開辟的算法估量，美國有47%的工作存在被計較機代替的風險。例如，到了2033年，德律風營銷人員和保險營業員大要有99%的概率會被代替，活動賽事的裁判有98%的被代替可能性，收銀員、廚師和辦事員被代替的概率也別離達到了97%、96%和94%，而律師助手、導游、面包師、公車司機、建筑工人、獸醫助手、安保人員、船員、調酒師、檔案辦理員、木工、救生員的被代替率也極高。

無獨有偶，一份名為《主動化時代的勞動力改變》的陳述也指出，在不變情況中的體力工作（如機械操作員和快餐行業員工）最輕易被機械人代替。將來，全球有高達50%的工作是可以被機械人所代替的。截至2030年，將有8億勞動者可能被機械代替。

綜合上述易被AI沖擊的工作崗亭，我們可以發現以下三個特點：起首，尺度化流程的工作易被代替。尺度化流程就意味著，這種工作有著固化的運行法則，不消因人而異。AI憑借超強運算能力，最擅長按照法則干事，是以AI在這類崗亭極易代替人類。其次，單一反復工作的崗亭易被代替。AI有著壯大的進修能力，并且不會感受委靡，因而單一反復的流水線工作，極易被AI所取代。最后，不具備締造性的工作崗亭易被代替。AI在基于大數據的根本上能實現自我進修，極易操作一些沒有締造性的工作，好比操縱AI報道固心猿意馬格局的新聞資訊等。

當下AI的“聰明”凡是是經由過程“機械進修”而來的，即操縱計較機闡發大量數據、總結事物成長的一般紀律而形當作的經驗，這種“聰明”對人類的“經驗”依靠性很大。計較機需要不竭地從解決一類問題的經驗中獲取常識，進修策略，很難實現“不依靠于量變的質變”，但人類除了會從經驗中進修之外，還會締造，即“跳躍式進修”，這在某些景象下被稱為“頓悟”。一向以來，計較機最難學會的就是“頓悟”。也就是說，在碰到新鬧事物時，AI很難發生締造性的思維與判定。

固然AI可以或許在越來越多的行業協助甚至代替人類的工作，可是在需要締造性的工作崗亭，仍是難以代替人類的。

AI正在同步締造新的工作機遇

綜不雅人類汗青，每一次手藝的重大躍遷，在改變工作體例和舊的工作崗亭的同時，也會締造出新的工作機遇。在工業革命鼓起時，降生了汽車、火車等新的交通東西，固然馬車車夫慢慢消逝了，同時也衍生出司機等相關新興職業。

人工智能亦是如斯。在AI時代里，其財產鏈中需要大量人工智能設計師、底層架構師以及運營維護師等人員。同時，AI在賦能無人駕駛、智能家居、無人零售這些應用場景環節，也會促使整個相關財產鏈都需要大量人才。

在2018年12月發布的斯坦福全球AI陳述中表白，AI人才需求在近兩年暴增了35倍，此中中國機械人擺設量上漲500%。無疑，在AI范疇的高精尖、跨范疇人才，具備著最主要的焦點競爭力。

與此同時，各家科技巨子對AI人才的爭奪也日趨白熱化，如阿里巴巴在國內高薪吸惹人才;百度在硅谷設立了人工智能嘗試室，吸引海外AI人才;騰訊則推出人工智能加快器，吸引AI創業人才。

無疑，對于我們每一小我而言，AI海潮正在不成逆轉地襲來，就業款式也將發生龐大變化。我們必需去學會新的專業技術，跟上AI科技成長的時代潮水，更好地去做AI時代的交班人。

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