为何机器人抢不走你的工作

为何机器人抢不走你的工作——至少现在还不行

今天,人们普遍认为智能计算机会抢走我们的工作,在你早餐还没吃完以前,它就已经完成了你一周的工作量,而且他们还不休息,不喝咖啡,也不要退休金,甚至不用睡觉。但事实上,虽然很多工作未来都会自动化,但至少短期内,这种新品种智能机器更有可能是与我们一起工作(而不是取代人类)。

虽然人工智能机器在很多领域建树非凡,譬如预防欺诈,甚至比医生还可靠的癌症诊断。但现今最尖端的人工智能机器也跟一般人脑智力相差甚远。

麦肯锡2017年的一份报告认为,在现有科技下,只有5%的工作可以完全自动化,60%的职业中有大约三分之一的工作可由机器人完成。

千万别忘了,并非所有机器人都使用人工智能——有些用,很多不用。问题是,阻碍智能机器人通过人工智能接管世界的毛病,也恰恰是它们与人类共事显得非常糟糕的原因。谷歌的相片识别软件曾经将黑人的脸辨认为猩猩,人工智能机器也不能完全自定义目标,解决问题,甚至是运用基本常识都有问题,这些新一代机器工人所缺乏的这些技能,对于人类,即或是最愚钝者,也是易如反掌。

因此,在心灰意冷之前,你需要了解几点与新的机器人同事一起工作的法则。

法则一:机器人不会像人类一样思考

大约与玛德林革新长途电话的同时,英籍匈牙利哲学家波兰尼(Michael Polanyi)在苦苦思索人类智力的问题。波兰尼意识到,人类的有些技能,例如使用准确的语法,可以轻易地归纳成规则并向他人解释,有些则不能。

人类能不自觉地运用所谓的隐性能力,用波兰尼的话来说是"人类所知多于所能表述"。这包括骑自行车和揉面,以及更高水平的实践能力。唉,如果我们不懂规则的话,就不能把规则教给一台计算机。这就是波兰尼悖论。

为了解决这个问题,计算器科学家没有试图逆向设计人类智力,而是给人工智能开发了全新的思考方式——用数据思考。

微软研究院(Microsoft Research)高级研究员卡鲁阿纳(Rich Caruana)说:"你可能以为人工智能的原理是我们先了解人类,然后以同样的方式构建人工智能,但事实并非如此。"他以飞机为例,我们早在详细了解鸟类飞行原理之前就造出了飞机,使用的空气动力学原理不一样,但今天我们的飞机比任何动物都飞得更高更快。

与玛德林一样,许多人工智能主体都是"神经网络",它们通过分析大量数据,构建数学模型来学习。例如Facebook用大约400万张照片来训练人脸识别软件DeepFace。DeepFace在标注为同一个人的不同图像中寻找模式样本,最终学会人脸匹配,成功率达97%。

类似DeepFace的人工智能机器是硅谷的明日之星,并且已经在驾车、语音识别、文字翻译、标注照片等方面超过了其开发者,预计未来还将进军包括医疗以及金融在内的众多其他领域。

法则二:机器人新朋友并非绝对可靠,它们也会犯错

然而这种依靠数据的思维方法也可能会犯下大错,例如某人工神经网络曾经把3D打印的乌龟认成了步枪。因为这个程序无法进行概念推理 ,不会想到"这个东西有鳞和壳所以可能是只乌龟"。相反,它们是根据模式思考——这个例子中是以像素为单位的视觉模式。因此,改变图像中的某个像素,一个合理答案就可能演变成无稽之谈。

而且它们也不具备工作中必不可少的常识,不能把已有知识运用到新情境中。

DeepMind人工智能就是一个经典案例。2015年时DeepMind获令操作经典街机游戏《乓》(Pong)并要取得高分。如你所想,它几小时就击败了人类玩家,而且还开发了全新的获胜方式。但是让它再去玩类似的另一款游戏《打砖块》(Breakout),人工智能又得从零开始学起。

开发人工智能的迁移学习能力已经成为研究的一大领域,例如一个名为IMPALA的系统已能在30种情境下转换所学得的知识。

法则三:机器人无法解释自己的决定

人工智能的第二个问题是一个现代版波兰尼悖论。我们并不完全清楚人脑的学习机制,因此我们让人工智能用统计学家的方式来思考。讽刺的是,我们现在对人工智能如何思维也知之甚少,于是有了两套未知系统。

这通常被称为"黑匣子问题"——你知道输入的数据,也知道得出的结果,但不知道眼前的盒子是怎么得出结论的。卡鲁阿纳说,"我们现在有两种不同的智能,但两种我们都无法完全理解。"

人工神经网络没有语言能力,所以无法说明其所作所为及原因,而且跟所有人工智能一样也没有常识。

机器人的时代即将到来,并将永远改变未来的工作,但在它们变得更像人类之前,还需要我们守护在它们旁边。令人难以置信的是,硅谷的同事似乎在这方面做得非常之出色。

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