浅谈人工智能（2）-电子发烧友网

接前文《浅谈人工智能（1）》。

（5）什么是弱人工智能、强人工智能以及超人工智能？

弱人工智能（Weak AI），也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。

强人工智能（Strong AI），又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。

超人工智能（Superintelligence），假设计算机通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。

《人工智能》

我们所担心的人工智能与人类的问题，说的就是超人工智能时代。

未来学家喜欢用“奇点”来表示超人工智能到来的那个神秘时刻。

《人工智能》

人工智能不仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。

《人工智能》

（6）AI 会让人类大量失业吗？

大多数情况下，工作不是消失了，而是转变为了新的形式。

纵观人类发展史，我对这个问题的回答是：如果把这里的“失业”定义为工作转变的话，那么答案是“会的”。

从短期看，这种转变会带来一定程度的阵痛，我们也许很难避免某些行业、某些地区出现局部的失业现象。特别是在一个适应人工智能时代的社会保障和教育体系建立之前，这一阵痛在所难免。

《人工智能》

（7）哪种工作最容易被 AI 取代？

李开复的“五秒钟准则”

一项本来由人从事的工作，如果可以在 5 秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。

基于“五秒钟准则”，我个人预测，从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机家政等工作的人，未来 10 年将有 90%被人工智能全部或部分取代。

自动驾驶是 AI 最大的应用场景。在自动驾驶技术走入商业化和普及的未来 10 年里，中国有机会扮演非常关键的角色。

《人工智能》

此外，与金字塔构型相关，还有一个人才教育与成长的问题。2017年1月，我出席瑞士达沃斯论坛时，针对未来人类社会、经济的转型，分享和讨论了以下几个主要观点：

在金字塔型的社会结构里，人才的成长也是金字塔型的——从金字塔底端不断成长，并不断被筛选。先从简单工作做起，再完成复杂工作，直至能够承担战略决策任务。精英领导就是这么磨炼、筛选出来的。但是，当人工智能取代了多数底层的简单工作，那时，人才该如何磨炼成长呢?

也许，在人工智能时代，政府和企业有责任保证人才培训与成长的可持续性。例如，在初级工作被取代时，依然拥有一个培训机制，让人可以继续获得第一手的工作经验，并从中培养、筛选出高端精英人才——这种机制是否真的可行？

如果大量中老年员工的工作被取代，那时的重新培训将会非常困难。可能唯一的希望，就是让他们进入服务业，从事必须由人来完成的那些简单工作。但是，他们会愿意吗?这会不会造成新的社会问题？

很显然，在上述挑战面前，人类的教育体制需要重启。整个教育体制应更多地关注素质教育和高端教育，让每个人都有机会学习和尝试各种更复杂，或更需要人类创造力的工作种类，培养更多的博学之才、专深之才、文艺人才、领导人才。同时，职业教育则应及时关注那些涉及人机协作的新技能、新工作，并大力拓展服务业相关的人才培训。

在人工智能时代，我们需要教育父母，让他们不要再期望孩子寻找“安稳”的工作，因为在传统意义上，“安稳”意味着简单、重复，“安稳”的工作早晚都会被机器取代。我们要帮助下一代做最智慧的选择，选择那些相对不容易被淘汰，或者可以与机器协同完成任务的工作。

（8）AI 时代如何学习？

人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；

反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感(爱、恨、热情、冷漠等)与他人互动的能力......这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。

而且，这些技能中，大多数都是因人而异，需要“定制化”教育或培养，不可能从传统的“批量”教育中获取。

《人工智能》

（9）有了 AI，人生还有意义吗？

人之所以为人，正是因为我们有感情、会思考、懂生死。而“感情”、“思考”、“自我意识”、“生死意识”等人类特质，正是需要我们全力培养、发展与珍惜的东西。

《真实的人类》里，合成人曾说：“我不惧怕死亡，这使得我比任何人类更强大。”而人类则说：“你错了，如果你不惧怕死亡，那你就从未活着，你只是一种存在而已。”

AI 来了，有思想的人生并不会因此而黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。

《人工智能》

（完）