久久国产热视频,做做受视频播放试看30分钟,天天槽夜夜槽槽不停,天天槽夜夜槽槽不停,最近免费字幕中文大全

發(fā)布詢價(jià)單
您的位置:首頁(yè) > 資訊 > 綜合資訊 > 正文

人工智能會(huì)把中產(chǎn)階層群體“掏空”嗎?

2016-01-21 19:32 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:機(jī)器人e資訊 來(lái)源:機(jī)器人e資訊
免責(zé)聲明:無(wú)人機(jī)網(wǎng)(www.hldxsj.cn)尊重合法版權(quán),反對(duì)侵權(quán)盜版。(凡是我網(wǎng)所轉(zhuǎn)載之文章,文中所有文字內(nèi)容和圖片視頻之知識(shí)產(chǎn)權(quán)均系原作者和機(jī)構(gòu)所有。文章內(nèi)容觀點(diǎn),與本網(wǎng)無(wú)關(guān)。如有需要?jiǎng)h除,敬請(qǐng)來(lái)電商榷!)
近日,斯坦福大學(xué)的Michael Webb就他所研究的人工智能及相關(guān)領(lǐng)域接受了采訪,本文根據(jù)采訪實(shí)錄整理。

近期人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展,體現(xiàn)在哪幾個(gè)方面?
  其中一個(gè)令人異常興奮的經(jīng)典算法就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些非常復(fù)雜的算法在近幾年給計(jì)算機(jī)的能力帶來(lái)了巨大提升,可以讓計(jì)算機(jī)去做更多的事情,讓它們可以看、聽(tīng)、甚至是翻譯,在某些領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到甚至超過(guò)了人類水平。
  因此,目前計(jì)算機(jī)基本具有了“看”的能力。例如,如果我交給它一張圖片——一堆像素——同時(shí)它擁有正確的訓(xùn)練過(guò)的算法,它就能看懂圖片并加上標(biāo)簽。這在兩年前根本是不可能的,而今天這個(gè)問(wèn)題解決了。
  計(jì)算機(jī)還能“聽(tīng)”和“理解”。和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一樣,語(yǔ)音識(shí)別也同樣取得了進(jìn)展。這些進(jìn)展目前還沒(méi)有完全體現(xiàn)在Siri和Google Voice上,但你或許會(huì)發(fā)現(xiàn)Siri或者微軟的Cortana已經(jīng)比十幾年前好了太多。請(qǐng)記住,這些東西還完全沒(méi)有達(dá)到人類水平,但它們正朝著那個(gè)方向前進(jìn),并且將很快到達(dá)那里。
  近期,我們也看到了機(jī)器人領(lǐng)域的巨大進(jìn)步。對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō),困難在于讓它“看懂”和“理解”它所在的世界,然后再與這個(gè)世界進(jìn)行交互。結(jié)果表明,機(jī)器人行走是一個(gè)難題。我們近期看到了在讓機(jī)器人“看見(jiàn)”這方面取得的巨大突破,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在機(jī)器人視覺(jué)上,然后將它們與那些能夠訓(xùn)練機(jī)器人有效行走的算法結(jié)合起來(lái),從而使機(jī)器人能夠去做一些人類要求的事情。
  例如,近期有一個(gè)具備了不可思議學(xué)習(xí)能力的機(jī)器人。如果你交給它一本某品牌咖啡機(jī)的使用手冊(cè),它能夠從手冊(cè)中學(xué)習(xí)到很多東西,當(dāng)你把一個(gè)不同的咖啡機(jī)排在它面前時(shí),它已經(jīng)能夠?qū)W會(huì)這臺(tái)新咖啡機(jī)的工作原理,然后就可以使用這個(gè)全新咖啡機(jī)幫你做一杯濃縮咖啡。
  更酷的事情在于,一旦你將這些機(jī)器人釋放到真實(shí)世界,它們能夠全部連接到一個(gè)統(tǒng)一的“云引擎”,這里保存著所有接入機(jī)器人的“主算法”。這意味著外面任何一個(gè)機(jī)器人所做的事情和學(xué)習(xí)的東西,都會(huì)立即傳給中央引擎,然后其他機(jī)器人都會(huì)在第一時(shí)間學(xué)習(xí)到這些經(jīng)驗(yàn)。因此,這些機(jī)器人不僅能夠各自學(xué)習(xí),還擁有一個(gè)能夠從所有機(jī)器人中進(jìn)行學(xué)習(xí)的超級(jí)大腦。這必將使整個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)速度實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)提升。
  “技術(shù)性失業(yè)”帶來(lái)哪些歷史教訓(xùn)?
  歷史經(jīng)驗(yàn)告訴我們,科技革命有時(shí)和失業(yè)、社會(huì)化抵制緊密聯(lián)系在一起,這種事情已經(jīng)不是第一次發(fā)生了。從第一個(gè)工業(yè)革命開(kāi)始,人們發(fā)明了取代大量勞動(dòng)力的機(jī)器。但在每次變革中,在一定時(shí)期的錯(cuò)位和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型之后,對(duì)于那些相同的勞動(dòng)力,就會(huì)出現(xiàn)新的機(jī)會(huì),并且他們會(huì)變得更有效率。因此,歷史經(jīng)驗(yàn)的第一課就是,我們非常擅長(zhǎng)為過(guò)去的勞動(dòng)力尋找新機(jī)會(huì)。
  第二點(diǎn)是關(guān)于伴隨著人工智能所出現(xiàn)的擔(dān)憂。這類似于19世紀(jì)大家對(duì)蒸汽動(dòng)力的討論和對(duì)其波及范圍的擔(dān)憂。這一次也許有些不一樣,因?yàn)楝F(xiàn)在的機(jī)器更加智能,更加接近人。但我們?cè)跉v史上也遇到過(guò)類似情況。我最近做了許多關(guān)于歷史研究,如果我們看一下19世紀(jì)60年代,就會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)就有很多和我們今天相同的擔(dān)憂。
  因此,有人會(huì)問(wèn)什么原因使當(dāng)今與歷史產(chǎn)生了不同。在上世紀(jì)60年代就存在這些技術(shù)進(jìn)步,機(jī)器能夠完成一些令人印象深刻的任務(wù)。但當(dāng)涉及到一些認(rèn)知任務(wù)時(shí),那些機(jī)器所擅長(zhǎng)的是處理一些經(jīng)過(guò)預(yù)先手工編程的任務(wù),或者進(jìn)行一些預(yù)設(shè)程序的計(jì)算,它們實(shí)際上不是在學(xué)習(xí)東西。
  因此,如果你想要去訓(xùn)練一臺(tái)機(jī)器來(lái)識(shí)別銀行交易中的詐騙交易,你必須預(yù)先準(zhǔn)確的告訴它所需要查找的內(nèi)容。而今天的區(qū)別在于,你完全不需要這么做了。你所做的一切就是將一些標(biāo)記上“欺騙性的”和“非欺騙的”數(shù)據(jù)交給計(jì)算機(jī),然后機(jī)器依靠算法就能學(xué)會(huì)應(yīng)該去查找哪些內(nèi)容,然后告訴你是否存在欺詐行為。這就是今天本質(zhì)的不同。
  未來(lái)5-10年,智能化軟件會(huì)取代人類工作嗎?
  有個(gè)粗略的答案就是,這毫無(wú)疑問(wèn)將會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大影響。但很難精確地說(shuō)誰(shuí)將獲益,誰(shuí)將受損,以及這個(gè)過(guò)程(取代人類勞動(dòng)力的過(guò)程)將以何種方式,按照何種順序,遵循那種時(shí)間框架進(jìn)行下去。
  誠(chéng)然,關(guān)于人工智能的進(jìn)步如何付諸行業(yè)應(yīng)用,以及按照何種速度進(jìn)行應(yīng)用等,依然存在很多問(wèn)題。有些問(wèn)題是關(guān)于人類勞動(dòng)力被取代的程度。例如,是否造成了有些勞動(dòng)力過(guò)剩并使他們?cè)僖舱也坏狡渌ぷ??如果是這樣的話,工會(huì)是否會(huì)組織一場(chǎng)“抗?fàn)帯眮?lái)抵抗這種現(xiàn)象,他們會(huì)成功嗎?哪些公司能想象得出,要如何重置生產(chǎn)流程以充分利用這些新技術(shù),然后利用風(fēng)險(xiǎn)偏好和資金渠道,切實(shí)實(shí)現(xiàn)這一重置?政府——我們的政策制定者——會(huì)參與其中,試圖放緩或?qū)嶋H上加速這一過(guò)程,讓特定階層更加受益嗎?
  確切的答案是我們不知道。我們現(xiàn)在能做的事情就是觀察歷史上的特定判例,然后嘗試著發(fā)現(xiàn)其中的異同。我們能做一些在一定程度上可信的建模演練,建立經(jīng)濟(jì)模型,希望從擁有的現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)中獲取盡可能多的信息,然后借助這些模型來(lái)理解技術(shù)自動(dòng)化取代工作所造成的影響。
  人工智能會(huì)對(duì)中產(chǎn)階層產(chǎn)生哪些影響?
  有人說(shuō),如果將人工智能的發(fā)展過(guò)程看成是一條連續(xù)的曲線,技術(shù)未來(lái)將取代人類的大部分工作內(nèi)容。在那種情況下,有觀點(diǎn)認(rèn)為很多財(cái)富可能會(huì)被重新分配給全球范圍內(nèi)的上層人群中:資本從更大的中產(chǎn)階級(jí)中逃離出來(lái)并集中在少數(shù)人手中。對(duì)無(wú)技能勞動(dòng)力的需求會(huì)上升,因?yàn)橛米詣?dòng)化技術(shù)取代他們?cè)诮?jīng)濟(jì)上不劃算。因此,全球財(cái)富將出現(xiàn)兩極分化。
  對(duì)此,我的看法是,在最近的20年或者30年,高技能工作的工資和就業(yè)率出現(xiàn)了巨大增長(zhǎng),低技能工作的工資和就業(yè)率也出現(xiàn)了增長(zhǎng)。而處在中間的群體仿佛被掏空了,就業(yè)率出現(xiàn)了下降。盡管他們的工資也有所增長(zhǎng),但是與就業(yè)譜系中的上層和下層相比,差得很遠(yuǎn)。
  我們依然不知道這個(gè)原因是什么。我們知道,有一個(gè)確定的因素是服務(wù)相關(guān)職業(yè)的崛起,這解釋了一大部分,但并不能解釋全部?,F(xiàn)在,我們并不知道,其中有多大比例是由于自動(dòng)化引起的,有多少是由于外包和其他因素引起的。
  展望未來(lái),這種空心的趨勢(shì)是否會(huì)繼續(xù)發(fā)展,取決于導(dǎo)致它的原因是否會(huì)繼續(xù)存在。很肯定的事,隨著新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法被用在自動(dòng)化中,用來(lái)取代人類勞動(dòng),而非增強(qiáng)人類的勞動(dòng)能力,那么這些算法帶來(lái)的大部分收益很可能進(jìn)入資本所有者以及提供這些算法服務(wù)的人的腰包里。這將導(dǎo)致失業(yè)率上升,社會(huì)不均惡化等——如果沒(méi)有相應(yīng)的政策法規(guī)進(jìn)行干預(yù)的話。
  但是,為什么算法會(huì)取代人,而不是增強(qiáng)人呢?技術(shù)史的大部分,包括最近,創(chuàng)新都會(huì)讓人類變得效率更高,而不會(huì)取代人類的工作。也有可能,這些算法最終將通過(guò)增強(qiáng)人類的能力,從而增加工資和就業(yè)率。這很難說(shuō)。

網(wǎng)友評(píng)論
文明上網(wǎng),理性發(fā)言,拒絕廣告

相關(guān)資訊

推薦圖文

關(guān)注官方微信

手機(jī)掃碼看新聞