494
技術社區[雲棲]
神經網絡會搶了我的工作嗎？
【AI小報第一期】人類與機器的關係——神經網絡會搶了我的工作嗎？
https://www.atatech.org/articles/78137
本文形象地描述人類與機器的關係，從多個側麵驗證人類利用人工智能駕馭機器的必然趨勢，無論你是否做計算機科學家，了解機器學習各種技術的優缺點和能力邊界，對今後的工作都有極大的幫助。
本文摘自佩德羅·多明戈斯所著的《終極算法》。佩德羅·多明戈斯是美國人工智能協會院士（AAAI Fellow，國際人工智能界的最高榮譽），機器學習領域的先驅人物。
想了解人工智能，機器學習的五大學派，那麼就讀一下《終極算法》。
摘讀：神經網絡搶了我的工作
你的工作會在多大程度上用到你的大腦？用得越多，你就越安全。在人工智能早期，人們普遍認為，計算機取代白領前會先取代藍領，因為白領工作更費腦力；結果卻並非如此。一方麵，機器人組裝汽車，但它們沒有代替建築工人；另一方麵，機器學習算法已經取代信用分析員和直銷商。其實，對於機器來說，評估信用申請表比走在建築工地不被絆倒要簡單，盡管對於人類來說恰恰相反。一個普遍的主題是，狹義定義的任務很容易通過數據來完成，但那些需要技能與知識廣泛結合的任務卻不能。你大腦的大部分都主管視覺和運動，這就意味著到處走走比表麵看起來要複雜得多。我們之所以覺得很簡單，是因為“到處走走”經過進化已經練習得近乎完美，所以很多時候是在潛意識中進行的。敘事科學（ Narrative Science)這家公司有一種人工智能係統，可以寫出很好的棒球比賽總結，卻寫不好小說,，因為（根據喬治.威爾的觀點）生活的內容要比棒球賽多很多。語音識別對計算機來說比較困難，因為要填補空白存在困難。字麵上說，就是那些說話人平時會省略的發音（當你不知道那個人在討論什麼時)。算法可以預測股票波動，但不清楚如何將股票波動與政治聯係起來。一項任務需要的背景信息越多，計算機能迅速完成它的可能性就越小。常識之所以重要，不僅是因為媽媽教會了你，還因為計算機裏麵沒有這些信息。
防止丟掉工作的最佳辦法就是你自己對它進行自動化，這樣 就可以把時間用在你之前顧及不到、計算機近期地無法做到的所有部分（如果沒有什麼任務無法完成，那麼就要在行業保持領先地位，現在就去找一份新工作）。如果計算機已經學會完成你的工作，不要試圖與它競爭，而要利用它。H&RBlook公司（美國最大的報稅服務商）仍在運營，但報稅人的工作卻沒有以前那麼枯燥了，因為現在計算機承擔了大部分枯燥的工作（好了，也許這不是最佳例子，因為免稅代碼的指數級增長，是為數不多的能夠與計算能力指數級增長相抗衡的東西）。把大數據看作你知覺的延伸，把學習算法看作你大腦的擴展。當下最佳棋手是所謂的人馬怪（半人、半程序)。在其他許多職業中情況也是如此，從證券分析師到棒球球探。這並不是人類與機器的對抗，而是有機器的人和沒有機器的人之間的對抗。數據和直覺就像馬和騎手，而你不會試圖超過一匹馬，你在駕馭它。
隨著技術的進步，人和機器更加密切的結合體就形成了：你餓了，Yelp會推薦一些好吃的餐廳；GPS會指引你方向：你開車，汽車電子會進行低水平控製。我們現在都已經是半機器人了。真正的自動化指的不是它代替了什麼，而是它增強了什麼能力。—些行業消失了，但許多新的行業誕生了。最重要的是，自動化使各類事情成為可能，這些事情如果由人類完成，將要付出很多代價。ATM機（自動櫃員機）代替了—些銀行員工，但主要好處是它們讓我們隨時隨地都可以取錢。如果像素要通過人類動畫師來一次隻為一個上色，那麼就不會有《玩具總動員》和視頻遊戲了。
盡管如此，我們可以詢問自己最終是否會徹底完成人類的工作。我覺得不會。即使這一天到來了（它不會很快就到），且計算機和機器人都可以把所有事情做得更好，但仍有一些工作會留給一些人。機器人也許可以很好地模仿酒保，甚至可與客人閑聊，但老顧客仍然會更喜歡一個他們認知的人類酒保，僅僅因為他們就是人類。擁有人類服務員的餐廳會有額外標誌，就像手工製品那樣。人類還是會去劇院、騎馬、航行，雖然我們已經有電影、汽車、摩托艇了。更重要的是，一些職業真的無法替代，因為它們的工作需要一種計算機和機器人在定義上無法擁有的東西：人類經曆。所謂人類經曆，指的並不是人際互動工作，因為人際互動要造假也不難，比如機器人寵物的成功。我指的是人文科學，準確地說，其領域包含一切沒有人類體驗就無法理解的東西。我們擔心人文科學正呈死亡螺旋下降趨勢，一旦其他行業實現自動化了，它就會東山再起。通過機器低成本完成的事情越多，人類學家的貢獻就越有價值。
相反，讓人傷感的是，科學家的長遠前景並不是最光明的。未來，唯一的科學家很有可能就是計算機科學家，即從事科學研究的計算機科學家。之前被人稱為“科學家“的人（像我一樣）會將其畢生貢獻給理解計算機所做出的科學進步。他們的幸福感不會比以前明顯降低，畢竟科學對他們來說一直是一種業餘愛好。對於有技術頭腦的人來說很重要的一項工作會被留下來一一留意計算機。實際上，這需要的不僅是工程師，基本上，這可能是所有人類的全職工作，即弄明白我們想從機器那裏得到什麼，並保證我們會得到這些東西一一本章後部分會詳細談到。
同時，隨著自動化與非自動化工作跨越經濟領域，我們可能會看到失業率漸漸增長，越來越多的行業薪水下探，無法自動化的行業越來越少，但報酬卻越來越高。當然，這種情況已經發生，但路還很長。過渡期會充滿騷亂，但多虧了民主，它會有一個圓滿的結局（緊握你的選票，它可能會成為你最有價值的東西)。當失業率上升超過50%時，甚至小於這一數字時，關於重新分布的態度會徹底改變。一批剛失業的大部分人會把選票投給慷慨的終身失業救濟金，以及用於資助他們的高昂稅收。這些做法並不會耗盡資源，因為機器會進行必要的生產。最終，一開始我們會討論就業率而不是失業率，而降低失業率將被看作進步的標誌（“美國正在倒退，我們的就業率仍然保持在23%”）。失業津貼將被發放給每個人的基本收入代替。不滿足於基本收入的那些人會賺得更多，在所剩無幾的人類職業中大賺一筆。自由黨和保守黨仍然會因為稅率而爭吵，但球門柱已經被永遠移走了。隨著勞動力總價值的驟減，最富裕的國家將是那些自然資源與人口比例最高的圍家（現在移到加拿大了）。對於那些不工作的人，生活不會變得沒有意義，最多就像在熱帶島嶼上，那裏大自然的恩賜滿足廠所有需求，生活才變得沒有意義。禮品經濟將會發展起來，開源軟件運動將是預告。人們在人際關係、自我實現、靈性中尋找意義，就和現在他們做的一樣。謀生的需要將會變成遙遠的記憶，這是我們克服的又一個人類的原始過去。
最後更新：2017-10-26 13:34:19