时间: 2021-08-03 10:01:23 人气: 22 评论: 0
人工智能在职场上是否能完全替代人类？真的**如同凯文凯利在《必然》中描述的那样，人类职业被人工智能循环替代吗？哪些职业正在被人工智能替代？
2016年3月，google人工智能Alpha Go以4:1的比分战胜韩国选手李世石。
2017年1月，Alpha Go化身Master碾压整个围棋界，以60连胜的成绩完成了围棋领域对人类的横扫。
很多专家将2017年定义为人工智能元年，一些弱人工智能已经走入我们的生活，只是很多人还没有觉察而已。我们也看到了，大量的影视作品和文章，提醒我们要警惕人工智能，甚至有些人认为发展人工智能就是在毁灭人类。
人工智能到底是什么？Alpha Go在围棋领域战胜人类到底意味着什么？硅基的新物种人工智能和碳基的生物有什么区别？带着这些问题阅读了《必然》和《未来简史》，仔细观看了《混沌研习社课程》3月人工智能专题课程，《吴晓波频道》和TED中人工智能相关节目，阅读了一些人工智能发展相关文章。通过学习，获得了一些全新的视角，分享给大家，希望对您有所帮助。
老规矩，先来看看人工智能的定义是什么：
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的**、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，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。
人工智能产生有三个基础，摩尔定律、数学模型、大数据。
吴军博士在混沌研习社上分享其对**级智能的理解，分享中他提到了人工智能产生的三个基础：摩尔定律、大数据、数学模型。我们分别来看看这三大基础是都是什么。
摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出来的。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便**增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。强大的运算速度是人工智能的基础。
人工智能的数据模型–深度学习，所谓深度学习就是通过深度神经网络算法，模拟人脑机制进行学习、判断和决策。深度学习**让计算机具备一定的模式识别能力。
举个例子，向人工智能输入大量狗的照**，人工智能自动进行识别狗的特征，然后再通过不断追加图**，不断加强其判断的准确性。
人工智能应用在医学领域，其识别黑色素瘤的准确率已经达到91%，远**人类医生的识别准确率。但是深度学习也有其自身问题：其模式识别过程不可以描述；深度学习是一个黑箱，投入数据，它给你结果；但是为什么是这个结果，没人能够告诉你。
我们今天提到大数据很容易理解为用户的行为数据，如淘宝中用户的选购记录，运营商的用户通讯记录，**和微信中用户沟通数据及朋友圈印象管理数据，facebook中的社交记录，google和百度中的用户搜索数据。未来的大数据将不单单来源这些平台的用户行为数据，很可能是万物联网后的全量数据。
摩尔定律为人工智能提供运算能力，大数据为人工智能提供学习资料，深度学习利用大数据实现无限进化。
2016年3月份，似乎全世界都在关注Alpha go对战李世石的比赛。
起初不太理解：我**在iPad中玩五子棋，象棋之类的**游戏，PVE的时候经常输给软件机器人，9段高手李世石不就是在和一个游戏机器人下围棋吗，有那么值得关注吗？而且对战的可是google的机器人啊，google有多少服务器，通过分布式并行运算，暴力破解围棋规则也是肯定能赢的吧？
随后，阅读了一些相关文章才知道，围棋极其复杂，暴力破解几乎不可能，一局围棋150回合，其中可能出现的10的170次方种可能性，比宇宙元子总数还多。而且围棋中的规律复杂微妙，号称千古无同局。而且Alpha go是单机的，没有联网，没有利用google的分布式并行运算。
那么Alpha go的运算能力如何呢？我们来看一下Alpha go的前辈IBM深蓝，深蓝是美国IBM公司生产的一台**级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑(微处理器)，每秒钟可以计算2亿步，计算能力11.38 GFLOPS，而现在，一台笔记本的计算能力已经**过了深蓝，搜狗CEO王小川表示，Alpha Go计算能力是当年IBM计算机深蓝的3万倍。因为有摩尔定律，也许有一天，我们手机也能达到Alpha go的运算能力呢，值得期待，可能时间不**太长。
有些时候，我们看问题可能受到自身经验的局限。在阅读和学习过程中，发现四个视角非常有意思，是自己以前没有考虑过的，分享给大家。
吴军博士在混沌研习社提到了鸟飞派的概念非常有意思。
我们来看看飞机的发展史，人类最初希望飞到空中，现实生活中我们可以找到的学习目标就是鸟类，最初人类一直在模仿小鸟的飞翔方式，通过震动翅膀获取上升动力，但飞机的发明却不是因为模仿小鸟的翅膀震动，而是发现了空气动力学原理，于是我们能让飞行速度实现**音速，进而完全**越鸟类。
我们再来看看汽车的发展史。最初人们希望从A地到B地只能靠自己的双腿，后来发现可以使用其他生物替代人类的双腿，而且速度可能更快，例如骑马，随着石油能源和电能的使用，发动机的发明，现在人们从A地到B地平均速度可达80KM/h，未来的无人驾驶技术将**再一次重新定义出行，人们再也不用像以前那样，将注意力耗损在从A地到B地这个过程中。未来的出行方式将**是用户上车后，输入目的地，然后开始办公或娱乐就好。
我们可以发现，最初的发明往往将现实世界中的事物作为模仿原型，当掌握了其运行原理后，衍生出的产品性能将极大**越最初的模仿原型，而且外形与最初的模仿原型差异极大。我们再来看看人工智能机器人，现在很多人工智能都在模仿人，似乎是有两只腿，两只手臂，一双眼睛，一张嘴才是机器人，其实机器人完全没必要这样，移动可以用履带或轮子，有10几只眼睛，一个屏幕，一个托**，一个机械手臂，下图是无人车眼中的世界。
人工智能并不是模仿人类大脑的信息存储和信息传递模式，人工智能的进化速度与运算速度和算法优化直接相关，其发展速度类似与指数级发展或加速发展。
将我们人类的智力水平比作一个站台，我们人类站在站台上，看着人工智能的火车缓慢驶来，最初可能特别特别慢，用了200年时间让人工智能有了爬行类动物的智能水平，用了100年让人工智能有了哺乳类动物的智能水平，用了50年的时间让人工智能有了黑猩猩的智能水平，用了20年的时间有了3岁小孩的水平。
像这样，这列人工智能的火车持续加速向站台逼近，其智能水平与人类智能差不多的时间可能只有一瞬间，而当人们还没有所察觉时，它已经进化为我们完全无法理解的全新物种。
我们人类智商分布满足正态分布，多数人在80到120之间，即使偶尔出现的IQ 180的天才我们虽然无法**越但是还可以理解，如果人工智能的智商水平相当于10000呢？它想告诉我们为什么，我们却可能完全听不懂，因为我们的智能水平可能已经天差地别。
Alpha go对战李世石时发生了一些有趣的场景：
Alpha go落子后，人类的专家们这时就**发表评价：机器人就是不行，下了一手臭棋。
但是随着棋局的演化，几十步之前的“臭棋”又成了神来之笔的好棋。
在Alpha go对战李世石时，专家判断Alpha go处于劣势，但是Alpha go只是在做数学游戏。从后台可以看出，Alpha go的算法显示其一直处于获胜可能更大的一方。
大家理解这其中的差距了吗？人类百年的围棋文化被全面**越了，因为只有整体性**越，才**出现这种情况，对方下了一手好棋我们竟然看不出来，看不懂其中深意。
大家都应该听说过：安吉丽娜朱莉因为基因检测结果做了乳腺切除手术，《未来简史》中预测了数据人文主义在未来将大行其道，我们的体验自我感觉良好，但是通过人工智能的运算分析，告诉我们一个结果：比如某人患有乳腺癌的几率高达90%，那么你**选择切除乳腺吗？
体验自我告诉我们没有任何问题，感觉良好，但是人工智能却告诉我们分析结果显示：您最好立刻、马上进行乳腺切除手术，你**如何选择？未来的医疗可能越来越朝着这个方向发展。就像罗胖曾经在年**上提到的父爱算法，人工智能说一句听我的，就这么干，你是听呢？还是不听呢？因为它给出的理由你听不懂，但是90%概率它是对的，我想人类最终**接收这种不理解的答案。
Alpha go这类人工智能的恐怖之处在于其无时无刻不在进化，而人类需要休息，需要社交，需要思考，需要沉淀，而且碳基生物的进化需要数万年，而且是通过两性繁殖，促进基因突变，优胜劣汰，这种进化速度与硅基的人工智能的进化速度相比如同云泥；而人工智能的提升在其运算层面通过计算完成，今天的Alpha go和昨天的Alpha go完全不同，今天的Alpha go可能输了，但是人类回去休息后，它默默的一晚上和自己下了300万**棋，第二天人类棋手面对的已经是一个全新的Alpha go。
人工智能在职场上是否能完全替代人类？真的**如同凯文凯利在《必然》中描述的那样，人类职业被人工智能循环替代吗？哪些职业正在被人工智能替代？
赫拉利在《未来简史》中预测了未来**出现一个全新的阶级–无用阶级，当人工智能全面替代人类劳动，我们又将何去何从？
《奇葩说》曾经辩论了人是否**爱上机器人，当人工智能完全通过图灵测试，我们如何分辨彼此的边界？哪些人工智能已经融入我们的生活当中？下期将**着重分析人工智能和人的关系，从人工智能如何在生产，交通，医疗等领域改变我们的生活角度展开论述。
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