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lc8乐橙——欢迎您!!!_人工智能不仅仅可能取代你的工作,还将给世界格局带来巨变
发布时间:2020-01-09 14:04:23 热度: 2118

lc8乐橙——欢迎您!!!_人工智能不仅仅可能取代你的工作,还将给世界格局带来巨变

lc8乐橙——欢迎您!!!,自从谷歌的alphago击败人类顶级围棋选手李世乭和柯洁后,人工智能成为人类热议的焦点。有人欢欣鼓舞,有人为此担忧不已。坦率地说,人工智能并不是一个新东西,从算盘和计算尺开始,人类对于计算工具的拓展已经持续了上千年。在20世纪上半叶早期的电子技术开始运用于计算工具后,人类的计算能力有了大幅度增长。我们可以看到,伴随计算能力大幅度增长的是人类的技术进步速度显著提高,最直观的例子是,仅仅用了10年,手机就从语音和短信功能拓展为现在的智能网络终端,而类似曼哈顿工程那样持续数年、上千名数学工作者参与的浩繁计算,现在仅需一台普通个人电脑就可以在几分钟内完成。依靠人工智能,人类的技术能力达到了空前的水平,并且还在提速。

国际象棋的计算量

围棋的计算量

现在新型人工智能所展示的能力已经非常惊人,核心在于神经网络技术的突破。神经网络技术笔者也并不熟悉,只能说其为进行分布式并行信息处理的算法数学模型,这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。相比于传统计算,神经网络大规模并行处理,分布式存储,弹性拓扑,高度冗余和非线性运算,换言之,计算能力大大提高。比如说,顶级的国际象棋棋手可以在下一个棋子时计算之后的大约7步,而传统计算方式则可以计算100步左右,运用神经网络的计算则可以达到数百乃至数千步。这样海量的计算能力才能保证alphago可以在下法近乎无穷(因为规则简单)的围棋中击败顶级围棋选手。除了棋类,人工智能还在一部分领域开始展现计算优势,比如在模拟器上的空战中,美国辛辛那提大学的团队开发的ai就击败了退役美国空军上校基恩·李,基恩坦言面对的是一个最具侵略性、敏捷性、变化性和可靠性的ai。

模拟空战中ai已经击败人类飞行员

除此之外,新型人工智能还能够自主学习。过去的alphago还需要导入人类棋谱,而现在的alphago zero则已经实现了自身收集数据进行自我学习,进而在四个月后就以100:0击败了李世乭对弈的那版alphago。可以说,面对绝对的计算能力优势,在明确的博弈环境下,ai的计算能力有着绝对化的优势。

棋手可能是最早体会新型ai压倒性计算优势的人

因此,与之前的所有计算工具不同,新型人工智能的出现让人类产生了巨大的困惑。人类这一概念是基于拥有比其他生物更为高级的智能而定义的,人类在面对高度复杂的自然环境中通过发挥计算能力形成的策略与反思实现了物种生存,并在内部的相互竞争中学会了运用多元化的手段进行自我组织与控制。然而,人类这一处理高度复杂的自然、社会环境的能力优势可能会受到新型人工智能以数千乃至数万倍的优势冲击,换言之,人类将第一次面对“在复杂环境下不知道自己的工具为何做出这种策略”的困扰。新型人工智能最大的问题在于控制,而这种控制则需要依靠人类集体智慧。

人类的复杂智能优势帮助我们生存,但现在人类将可能面临智能优势不再的问题

应该看到,具备大规模运用可控新型人工智能条件的必然首先是发达国家,只有发达的国家组织才能应付大规模运用人工智能所需要的资源能力。那么反过来,这毫无疑问会进一步拉开发达国家与发展中国家之间的差距。我们知道,在自由贸易时代,后发国家可以通过承接发达国家的产业转移来纳入全球市场,比如包括日本、韩国、中国这样的东亚国家就是这样发展起来的。产业转移的一大原因是劳动力价格问题,而劳动力密集型产业恰恰也是最容易受到人工智能技术冲击的领域。如果未来的后发国家想承接这类劳动力密集型产业,那么最大的困难就是他们不得不面对高度可控、几乎不出错的、容易成规模而且价格低廉的自动化智能制造业竞争。后发国家的民众可能将面临更为绝望的就业情况。

自动化生产线有成本优势,可能进一步扩大领域

其实不仅仅是普通劳动力密集产业,人工智能也可能对相对高端的复杂领域带来冲击。我们知道,许多中产阶级所处的岗位都需要大约20年的系统教育才能具备上岗资格,而上岗后还需要多年进行学习才能成为这个行业内的基本立足。许多高级职位,如科研,则需要近30年的系统教育才能基本合格,要达到学术最佳状态需要40-50年。但是如果人工智能仅仅通过几个月的学习就可以胜任某个复杂工作,比如撰写新闻报道或新闻评论,甚至做研究综述,那么这样的效率就意味着大部分中产阶层所依赖的经济机遇在快速学习、容易成规模、不会生病、不用带小孩和照顾老人、不用面对生育和更年期、不用担心办公室政治的人工智能的冲击下,前途也比较暗淡。

金融业从业者已经感到了ai带来的就业需求下降问题

如果没有合适的解决方案,人类就业被取代就必然会发生新的反弹,这与当年的珍妮纺织机导致大规模破坏机器的卢德运动一样。但是当年的卢德运动毕竟还面对的是人类军警的镇压,不公正的世界政治经济秩序也会有游击队这类的武装反弹,有时候这些游击队还成功地阻止了现代帝国对他们投射秩序的努力,他们给入侵者带来的伤亡会让包括英国和美国带来强烈的反战情绪,甚至促使主战派政府倒台。而现在这类反弹却可能面临这样的情况,即被全球体系抛弃的同时,还很可能将面临毫无人情味的、坚决执行命令的人工智能军队的镇压,关键是,人工智能不是人类,他们“不在意牺牲,连错误都不会犯”。如此绝望的情形意味着,全球范围内可能需要形成一套新的治理方式和政治解决方案,尽可能地缩小人类社会之间在经济分享的差距,否则人类社会和绝大部分人口将面临前所未有的危机,而按照现有的方式是无力回应的。

高强度对抗的军事毫无疑问是ai的首选领域

比较有可能的技术解决方式还有,那就是人体与人工智能的结合,这取决于脑科学为代表的医学的进步。类似士郎正宗所描述的《攻壳机动队》那样,人类与人工智能实现结合,从而进一步提高每个个体的学习能力,比如几分钟内学会法语、阿拉伯语、西班牙语这类复杂语言,或者学会微积分乃至量子力学,或者阅读过全世界的史料。尽管这个解决方案听上去很美好,也可以突破现有的语言、知识壁垒实现更广泛的进步,不过也有更大的问题。比如说人工智能与人体的结合如何在伦理学上进行区分?如何恪守人类社会的基本价值?计算能力远远强于普通人的“调整者”如何进行政治上的平衡?如何平衡情绪、情感、信仰等感性因素与理性计算可能存在的冲突?如果人工智能与人体的结合所使用的系统被黑客入侵导致发生攻击行为或自残行为,应该如何解决?这些都是新的问题。

《攻壳机动队》的想象或许离实现并不遥远

不过这就是现代社会,知识的扩张都会带来新的风险,而风险的解决恰恰需要来自知识进一步扩张的帮助。目前来说,世界对于这个问题还是缺乏准备。回顾历史,每一次的技术革命都曾引起人类的广泛担忧,但结果上看都不算太坏,我们不必太过悲观。

蒸汽机车被人接受之前,马拉火车是存在过的

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