你当真了解人工智能吗?别急着回答,先看完这篇文章

来源:网络整理 作者:2017年04月24日 16:24

  现在,人工智能这个词的热度可谓是直逼贝克汉姆抖森泰勒斯威夫特,似乎每个人都愿意拿这个说事,不管懂不懂的都能跟出租车司机似的说个半天。可是,又有几个人真正明白人工智能背后的意义呢?为了下次坐出租的时候能够更有效地与司机扯淡,你可一定要看完这一篇对人工智能系统的介绍文章。

  当然,我不是为了吓唬你,所以请你尝试将整篇文章读完,在文章的最后,我分析了人工智如何能够为你的工作生活带来积极的影响。如果你不能做到这一点,请保存这篇文章以备以后或与朋友分享,或者下次在新闻中看到有关人工智能的消息时,再拿出来品读。

  不出意外的话,你应该多多少少了解,人工智能有可能在接下来的几十年改变每一个行业、每一个人。

  在一些情况下,人工智能将完全代替现存的工作岗位。其他情况下,它只会改变某些工作的完成方式。 剩下的情况中,人工智能将为创造新工作打开一扇全新的大门——包括那些我们根本想象不到的工作。

  这篇文章的目的是帮助你更好的了解人工智能,以及人工智能最有可能影响的工作岗位,让你对自己未来成功的定位更加清晰。

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  人工智能到底是什么?人工智能(Artificial Intelligence),其领域、类型和技术的定义十分含糊不清。 以下我所给出的定义,要感谢Samiur Rahmanand和Avi Eisenberger。

  人工智能:人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解人类智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大。

  人工智能将如何代替某些工作岗位:每周,都有多篇有关手工工作岗位被自动化科技所代替的文章被发表。我给出了在短期内最容易被人工智能所代替岗位的例子,以及一些会被影响到的行业。

  如何在人工智能飞速发展的的环境中发展:我列出了未来几十年内不可能被自动化的行业(值得骄傲的是),人工智能将会对未来产生许多惊人的积极影响。以及这一切的一切可能意味着什么。

  人工智能到底是什么?

  当你越了解人工智能到底是什么,你就会越明白你的工作是否会被其波及。不幸的是,这个术语的混乱(和有意的滥用)使得每个人的生活似乎都更艰难了。本·汤普森最近解释说,人工智能是十分难以定义的。

  首先,人工智能有两种类型:通用人工智能,指一种能够处理任何事的电脑。这与人造狭义智能形成对比,人造狭义智能(Computer Narrow Intelligence)意味着电脑只有力所能及的作用,其功能可被人为完成。——本·汤普森

  财政部长Steven Mnuchin最近成为了Twitter的笑柄,他对人工智能的理解有误。他说他并不关心人工智能所自动化的工作岗位,但是自动驾驶汽车将在不久的将来带着我们从海岸线穿过。

  “对于人工智能接管美国范围内工作岗位的问题,我认为还不需要引起我们太多的注意力。也许五十年或一百年以后 。对我来说,这不是人工智能,最多也就是计算机和高科技被普遍使用。这是真实发生着的事情。这与人工智能有着很大的区别“——财政部长史蒂文·莫尼辛

  这个声明是值得赞扬的,因为数百万卡车和出租车驾驶工作将被他所认为在不远的将来被普遍使用的自动驾驶汽车所代替(由狭义的人工智能实现)。这些工作岗位被包含在美国38%的未来15年内被自动化风险极高的工作岗位当中。

  除了这些工作以外,在其他的智力工作(通用人工智能)中,我们并不需要一个所谓的比人类更优秀的机器人。因为它只会采用一种现有的支持人工智能的软件,比如从A点开车到B。

  所以,15年可能看起来好像是很长的一段时间,事实上,你或你所爱的人大部分时间在做的许多工作活动,将在1到2年内被自动化。并且,保护全国范围内经济不受影响的法规远远多于保护个体利益不受到人工智能发展影响的法规。

  人工智能将如何代替某些工作岗位

  “计算机通过比我们(人类)在短时间内处理更多的信息,使我们能够更容易的解决一些复杂问题。 人工智能向我们展示了,今天你所看到的所谓的最先进的解决方案已经不再是全球化的了,更多时候是当地的最大化。“——人工智能投资者Nathan Benaich

  在Facebook和Twitter Feed中你所阅读到有关人工智能的消息一般是有关通用人工智能的。但有意思的是,他们并没有专注于当前更紧迫的问题。

  人工智能所驱动的自动化将创造新的工作岗位并帮助人们提高生产力,但同时让人难过的是,人工智能所驱动的特定工作活动相对于整个行业的自动化将对全球亿万人民造成巨大的破坏而言还是微不足道的。麦肯锡全球研究所和奥巴马怀特豪斯分别认为,“60%的职业中30%以上的活动可以被人工智能代替”,而美国47%的职位在未来的10-20年有着被代替的风险。

  当一家公司可以通过自动化某项工作任务去获得巨大的经济利益,并且所述任务可以通过当前的人工智能技术自动化时,您可以期待这项工作会被快速的自动化。如果一个工作主要专业于某一项单一的任务,你可以期待这项工作会被快速的自动化。虽然自动化对于失去工作的人来说是非常痛苦的,但值得欣慰的是它同时可以提高生活质量,在某些情况下甚至可以拯救数亿人的生命。

  以下是专家预测未来5年人工智能驱动自动化将影响到的具体活动,工作岗位和行业。

  ● 识别已知模式

  如果你或者你所爱的人曾遭受过被医生误诊的情况,你就会知道高标准疾病检测的重要性。疾病目前是一种可以被人工智能识别的“模式”。

  仅在美国就有38,000名放射科医师每年平均赚得49万美元。根据FDA近期的统计数据,这些放射科医师每年都会看到39,275,011例乳腺X线照片,以检测需要进一步检查的乳腺组织异常。英国国家卫生服务局最近表明,标准乳腺癌检查不够灵敏,17%的病例被忽略。这就是为什么人们对谷歌最近公布的,已经被开发的一种检测“潜在乳腺癌”的智能算法感到十分兴奋的原因。

  “该算法可帮助发现并且定位这些肿瘤。这样医生则能更好的判断癌症是否存在,这项技术在医生短缺的地区尤其有用。对于无法亲自访问医生的患者而言,这项技术(即使不完美)也是一个十分有意义的进步。“——华盛顿邮报Matt McFarland

  如果技术能够使患者不用上门求医,我们可以通过对患者的早期诊断和治疗来拯救数以千计的生命以及节省数百万美元。虽然此项技术的潜力是巨大的,但它的潜力更多的在于帮助而不是代替一名放射科医生。

  与其他主要由单一任务组成的工作不同,放射科医生有很多责任。除了识别医学图像之外,他们还负责咨询、指导患者的护理和与来自不同领域的医生合作,以研究并发展其他的治疗方法。这些都不是很快就能够被自动化的活动,这意味着一台先进机器对于放射科医生所产生的影响更多是积极的。

  ● 货车驾驶业

  摩根士丹利统计表示,自动驾驶卡车每年可以为货运业务节省1680亿美元,波士顿咨询集团预计,到2025年,自动驾驶汽车可以创造420亿美元的市场。

  货运公司每年将节省700亿美元,但这就意味着全美150万的重型卡车司机将面临失业。但估计还表明,使用自动驾驶汽车可以从减少事故中节省360亿美元:仅在2015年,大型卡车事故就导致了3,852人死亡。

  奥巴马的白宫团队预计,140万人(包括的士,公共汽车,个体经营司机等)的职位将会受到自动驾驶汽车的影响。研究人员还估计,自驾车将会使交通事故死亡率降低约90%。从2015年的数字来看,一年下来全球范围内将近1,125,000人将会幸免于难,在过去十年就是11,250,000人,半个世纪就是5630万人。 从这个角度看,在一年的时间里,自驾车将拯救斐济和巴哈马两个国家的人,10年来就能拯救一个比利时,50年就能拯救南非加上博茨瓦纳。

  “如果这些数据是真实的、可论证的、可衡量的、具有统计学根据的,那么自驾车比人类驾驶员好得多,而我们则应该杜绝人类驾驶员。如果你想开车,去乐高乐园吧。。。。。。驾驶可以变成一个有趣的娱乐活动,只是我们不再需要人类驾驶员在公路上行驶。“——弗兰克陈,安德森霍洛维茨

  想要真正使自驾车担任所有驾驶和运送工作还是有很大风险的,因为公司需要研究出如何安顿原本的人类驾驶员。整个社会的主要挑战将是如何训练这些人以致于他们仍然能够养家糊口。到目前为止,很多人都在谈论一些低工资水平的工作岗位将被自动化设备所代替,但这并不意味着高薪专业就能够手握铁饭碗(如放射科医师的例子)。

  ● 移动的物体

  最近关于亚马逊使用机器人来统治其竞争对手,并将仓库运营费用减少了20%(意味着几十亿美元)的文章被大量发表。小型机器人在货物分配中心快速移动,将重物品提起并将其带到亚马逊的人力工作人员面前,使他们不用浪费走路和寻找产品的时间。不难想象类似的机器人将逐渐进入其他行业。

  例如,垃圾处理行业的龙头公司将被激励取代(截至2015年5月)48,620名废物收集商,使用每年可盈利341010美元的智能机器人,以降低成本,使其最大的收入中心更加有利可图,行业抓住机会的速度是另一个重要的问题。通过更有效地处理废物和捡拾路线,替代人类可以使环境受益。这也减轻了工人庞大的工作量,但是很多人在这个过程中会失去工作。

  Zume Pizza甚至拥有可以现场制作Pizza的机器人。

  ● 搜索和收集信息

  人工智能所驱动的自动化将不仅在遥远的高速公路上感觉到,它可能充斥着你所在的办公楼。每年,知识型员工至少花费6亿人工小时来搜索和收集数据信息,这是一种可以由机器做得更好(更快更有效率)的活动。

  我们现在有一种方法能够将这些白领角色人员的工作岗位自动化。这意味着如果我有一家公司,我可能不需要炒任何人的鱿鱼——企业往往试图减少人员开除的数量。但是,我可能会大大减慢我雇用新人的速度,而转手将资金投资于自动化。最终这些领域的长期就业机会就会减少。——杰克·克拉克,OpenAI

  你可以想象一下,当一个公司的管理人员被告知,人工智能技术使得软件能够短时间内向销售人员展示讲解他们所需要了解的所有信息,从而提高销售人员的生产力,他们的兴奋程度。就此而言,自动化是十分有价值的——能够带给新客户更好的产品体验。

  像放射科医生的工作层次大大超过仅仅发现一颗肿瘤的程度一样,销售人员(和许多其他类型的知识型员工)不仅仅需要追踪信息的能力。因此,这些职位更有可能被人工智能的发展所完善,而不会被代替。例如,公司对于数据分析人员的需求,可能会因为“机器自动化学习和分布式劳动力的混合”而缩小,原因则是机器取代了大部分的工作。 (“人工智能将让我们都像CEO一样工作”)

  大多数知识型员工花费工作中不到一半的时间来做他们真正擅长的事情(即他们被雇用的原因)。 其余的工作都在研究安排会议、处理人际关系或者其他的生活细节。这些任务也可以通过机器情报服务来完成。——Shivon Zilis,彭博Beta

  事实是,人工智能驱动下的自动化所产生的影响将是一把双刃剑。虽然一些工作特别容易被完全自动化,并且在过程中没有任何人设需要,但是机器的作用在初期应该会被限制于具体的工作行为,而不是霸占整个岗位。只有时间才知道我们的社会是否会找到一种方式来雇用被自动化取代的雇员们。

  我认为对于上文所提到的一些基本技能的学习掌握不值得你去浪费你宝贵时间和精力。在这些岗位上,人工智能在不久的将来会比大多数人做的更好。 更好地利用你的时间学习以下的技能,一些只会被人工智能完善而不会被代替的技能。

  那些技能是什么,你问我?

  将人工智能技术引入我们的工作将完全改变所有行业的工作方式,但有些工作岗位不是一天两天就会被代替的。

  她(他)能够把全新的想法带给大家,能够在整个组织中进行有效沟通,运用逻辑推理,具有强大的说服力,并引导公司的人员关系和情感问题。虽然人工智能能够做到识别已知的模式,进行自主导航,收集大量信息,但它无法创造性地,主观地,具有良好逻辑性地推理和解决问题:但一个成功的员工能够做到这些。

  坦白地说,这些建议对于那些有幸能够发现自己正在利用脑力工作的知识型工作来说是最有帮助的。 没有人可以预测人工智能将会如何改变知识型工作方式。 为了完善自己,从而不被人工智能取而代之,人们应该接受人工智能技术的好的一面,投资自己于软技能,使自己能够成为适应能力强大,并且人格多样的员工。

  对于很多人来说,这些技能并不容易掌握。然而,所有人都是值得被建设的,因为人工智能不可能在2040年之前达到中等水平的人力绩效。那些努力完善自身技能的人将会补充新的人工智能动力技术,这些技术肯定会在未来的几周,几个月或几年内出现在我们的工作场所。

  ● 创新+新想法

  随着人工智能软件自动化某些白领职位,成功的员工将通过将自己的时间投入到最具影响力的活动中来与他人区分开来。

  在前面的一节中,我们提到杰克·克拉克(Jack Clark)的观点:虽然某些白领职位不会由于自动化而消失,但随着公司投资于自动化而不是招聘,对他们的需求可能会慢慢减少。例如,我们之前提到的主要负责研究工作的分析师如果只是完成老板交给他的任务,他的作用在老板眼中可能慢慢就不重要了。

  工业革命使人类摆脱了重复的体力劳动;我现在想要利用人工智能让人类摆脱重复的精神苦难,比如开车。——Google Brain创始人Andrew Ng

  然而,由于人工智能软件可以收集数据信息并节省20%的时间,数据分析师可以更有效地利用她的剩余时间。配合着对业务的全面了解,成功的数据分析师将会把时间用于以前没有机会考虑的业务领域。 如今,如果她能够有效地将这些信息传达给整个组织的其他人,她的见解将是最有价值的。

  ● 同情心

  尽管最近在此方面有所进步,但人类仍然比机器在理解语言和进行互动上强得多。 如果你曾经使用亚马逊的Alexa,Google Home或Siri中的任何一个,你就会意识到这些限制的存在。

  一个以其他人能够理解的想法处理问题并行事的员工将永远是一个团队的重要资产。 随着人工智能自动化更多的岗位,聪明的员工将更多地花时间利用她的社会和情感能力来证明自己的与众不同。

  ● 逻辑推理与解决问题能力

  在人工智能系统能够详细解释他们是如何达成某些预测之前,聪明的员工可以通过逻辑解释他们的建议来区分自己。

  在开发这项技术方面人类做了很多工作,这将有助于人们深入了解人工智能的运算步骤。 但是今天,技术人员必须小心衡量深度学习技术所产生的精准度和回归分析的透明度。

  人工智能系统无法以用组织的方式解决问题,上下文信息结合似乎只有人类大脑能够完成,就连人类有时也倾向于过分尊重理性。使用逻辑来解释并解决问题的个人更有可能赢得他人的信任和尊重。

  一个专注于提升自己核心工作能力、熟练掌握软技能的员工,将会被强大的人工智能技术所完善,而不会被代替。

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