1704610708
人工智能：改变世界，重建未来 亲爱的沃森
1704610709
1704610710
观看肯·詹宁斯在《危险边缘》中精彩表现的人中，有一个叫查尔斯·力克（Charles Lickel）的，是IBM研究院的高级经理。怎么说他都算不上是《危险边缘》的忠实观众，但这个节目在2004年的夏天确实给人留下了深刻的印象。一天晚上，力克和他的团队在一家牛排餐厅吃晚餐。7点钟的时候，力克惊奇地发现餐厅空无一人，所有客人都放下了手中的牛排，聚集到餐厅吧台观看《危险边缘》。
1704610711
1704610712
和IBM的许多人一样，自从1997年象棋机器人“深蓝”（Deep Blue）打败世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）以后，力克一直试图在人工智能领域实现新的突破。他觉得自己将在《危险边缘》中找到答案。《危险边缘》当然也有缺点，比如缺少科学严谨性使其很难吸引IBM的一些员工。他们认为《危险边缘》就是一个娱乐节目，而非衡量智力的严谨方法。但是，这些反对者的意见遭到了否定。
1704610713
1704610714
对于那些相信计算机也可以参加《危险边缘》的IBM员工来说，这一任务正因其不精确性才更加精彩。与有着严格的规则和限制的象棋不同，《危险边缘》的可预测性不强。问题五花八门，但通常依赖于复杂的文字游戏。选手必须在给定的线索下提供正确的“问题”，一个常见的例子就是：“作为一个形容词，它的意思是‘及时的’；在剧院中，它的意思是给演员提词。”正确的回答是：“‘prompt’这个词是什么意思？”为了给出答案，IBM的计算机首先必须将复杂的线索解码，这些线索常常涉及双关语。对计算机来说，双关语十分具有挑战性，因为它体现了语言的不确定性：实际上，我们经常将同一个词用在不同的场合，以表达不同的意思。对人类来说，这意味着我们并不需要一个有着数十亿不同字词的语言。对计算机来说，这意味着建立一个智力竞赛节目版的搜索引擎并不能解决问题。一个普通的搜索引擎能够根据关键词搜索统计学意义上的可能答案，回答《危险边缘》中30%的问题，但它对于剩下的70%问题就无能为力了。IBM的计算机需要更进一步。
1704610715
1704610716
参加《危险边缘》的计算机回答问题时所使用的原始数据有近两亿页，这些数据都是从各种各样的资源中提取出来的。这些数据必须本地存储，因为IBM的机器在“大挑战”期间无法访问互联网。为了进一步探讨并发现问题的正确答案，IBM使用了一个名为DeepQA的庞大的并行软件架构（一种高性能的计算，其中大量的计算会同时进行）。DeepQA能够使用自然语言处理技术找出《危险边缘》每条线索中包含的结构化信息。了解问题要问的是什么以后，DeepQA接下来会列出可能的答案，并根据信息类型、可靠性、答案正确的概率以及计算机本身学习到的经验为每个答案分配不同的权重。计算机会对这些可能的答案进行排序，排名第一的将成为计算机的正式答复。
1704610717
1704610718
该项目的发展逐渐加快。IBM内部将其称为“Blue J”，之后又以IBM第一位首席执行官托马斯·沃森（Thomas Watson）的姓氏命名，将名字改为“沃森”。它越来越擅长答题。在2006年的初次测试中，沃森从之前的《危险边缘》中得到500条线索，而它的正确率只有15%。到2010年2月，该系统已经被充分改进，经常能够打败人类选手。
1704610719
1704610720
2011年2月，沃森在一个系列电视特别节目中与肯·詹宁斯和《危险边缘》的另一位冠军布拉德·鲁特（Brad Rutter）对决。詹宁斯十分兴奋，当年“深蓝”打败加里·卡斯帕罗夫的时候他还在上大学，在他看来，终于有机会在人工智能的重要时刻当一把“卡斯帕罗夫”了，他十分确定自己能赢。“我上过人工智能的课，知道能够在《危险边缘》中打败人类的技术要几十年后才能出现。”他说，“至少我当时是这样认为的。”
1704610721
1704610722
在那场比赛中，“沃森”击败了詹宁斯和鲁特，赢得了100万美元的奖金。尽管人类选手的表现十分精彩，但谁才是比赛节目的真正赢家已毫无疑问。詹宁斯被深深震撼了。他承认：“输得那么惨真是令人吃惊。”
1704610723
1704610724
比赛结束时，战败的詹宁斯在答题板上胡乱写了一个短语，并将其面向摄像机。那是动画情景喜剧《辛普森一家》中的一句台词，但用在当时简直再恰当不过。
1704610725
1704610726
那就是：“欢迎新的机器人统治者。”
1704610727
1704610728
1704610729
1704610730
1704610732
人工智能：改变世界，重建未来 一个技术性失业的世界
1704610733
1704610734
肯·詹宁斯的幽默话语就是人们对待人工智能的负面影响所能给出的最好的总结。先不考虑澳大利亚那个穿着皮夹克试图掌管世界的机器人，人工智能系统给我们带来的最直接、最真实的威胁是对我们工作的威胁。“技术性失业”一词最早是由英国经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）在1930年提出的。凯恩斯在一篇极具前瞻性的文章《我们后代的经济前景》中预测，世界正处于革命的边缘，众多产业在生产速度、效率和“人类成就”方面都将发生革命。“我们都患上了一种新的疾病，有的读者可能还没有听说过它的名字，但在未来几年里这个名字将不断萦绕在人们的耳边。”凯恩斯在谈论节约人工的机器兴起这个话题时这样写道。
1704610735
1704610736
技术的发展总是带来失业。随着新技术的问世，社会上现有工作的数量、类型和组成都要发生改变以适应新技术。例如有一份听上去可笑的“敲窗人”工作在工业革命之前存在，但今天的人们对其闻所未闻。敲窗人的工作就是叫醒睡着的人们，确保他们能够按时上班。为了叫醒人们，敲窗人会用一根长棍子（通常是竹子）敲打客户卧室的窗户；他们会一直敲，直到确定里面的人已经醒来。毋庸置疑，1847年法国发明家安东尼·勒迪耶（Antoine Redier）发明的可调节机械闹钟注定了敲窗人将永远失去优势。
1704610737
1704610738
敲窗人就这样销声匿迹了，但并非所有技术性失业都是这样。经济学家格里高利·克拉克（Gregory Clark）的观点令人信服，他认为役用马是内燃机发明的最大受害者之一。据克拉克称，1901年，英格兰共有325万匹役用马。到1924年，也就是不到1/4世纪的时间，这一数字下降到不足200万，骤降38%。虽然耕作领域仍会使用马匹来拉车和犁地，但内燃机的到来大大降低了成本，耕作的收入非常低，有时甚至不够养活干活儿的马匹。
1704610739
1704610740
随着机械越来越发达，这一趋势在20世纪的发展速度加快。自动化目前涉及的产业数量前所未有，这要归功于人工智能和机器人在其他领域的发展。仓库中，越来越多的机器人被用来挑选产品并将它们装进箱子里以便运输。服务业使用机器人准备食物，甚至使用机器人为客户上菜。旧金山的初创企业动力机械股份有限公司（Momentum Machines, Inc.）推出了一款做汉堡包的机器人。现有的型号每小时能够做360个汉堡包，此外，还能够为汉堡绞肉和烘焙小圆面包，并加入新鲜的食材，例如番茄、洋葱和咸菜。另外一家名为Infinium机器人的企业推出了一款飞行机器人，名为服务员蜂鸣器，能够使用红外线传感器在餐馆范围内进行导航，此外，它还能够携带两品脱左右的啤酒、两三杯红酒和一个比萨。
1704610741
1704610742
这些机器的优势显而易见。虽然研发成本大大超过人员培训的成本，但是一旦有了这些机器，完成任务的成本就大大低于人工完成任务的成本。BBC认为服务员蜂鸣器“既结实又可靠，除非坏掉否则不会请病假”。动力机械的联合创始人亚历山大·瓦达科斯塔则更加坦率：“我们的设备并不会提高员工效率，而是会完全取代他们。”
1704610743
1704610744
第三章中提到的智能设备同样也会对某些职业产生重要影响。美国克利夫兰市的议会向市民发放带有无线电标签的垃圾箱。幸亏有了这项技术，城市清洁工们能够辨别市民是否已经将他们的垃圾和可回收物放在门外等待回收。这样一来，克利夫兰市取消了10条垃圾回收路线，进而将运营成本降低了13%。尽管这次是实现效率的净增长，但收垃圾次数的减少意味着不再需要那么多的垃圾工了。
1704610745
1704610746
就人工智能对就业的影响而言，最意想不到的转变发生在那些不需要体力劳动的白领工作中。如今机器的任务是执行认知劳动而不是参与认知劳动，在认知劳动中，机器将取代我们的大脑，而非我们的身体。神经网络创造者之一的沃伦·麦卡洛克早在1948年就预测了这一发展。麦卡洛克在加州理工学院主办的“行为的大脑机制西克森研讨会”上对听众说道：
1704610747
1704610748
工业革命取得了重大进展以后，更大更高级的机器人拉开了智能革命的序幕。工业革命中，人力劳动被能源所取代，但工业革命又受到能源或质能保护法的限制。新革命带来的技术性失业使我们这些思考者感到害怕，因为在“熵永远不会减少”这一法则的限制下，这将使机器取代人脑。机器的发展迫使我们提出一个恰当的问题：“思想为什么存在于头脑之中？”
1704610749
1704610750
麦卡洛克最后一个观点非常中肯。这个工业时代的产业领导者假设人类的智慧使人类不会被技术取代。在体力劳动中，人类的血肉之躯就是一台机器，新的机器出现时旧的就会被淘汰。但是有智慧的机器呢？工业时代的机器近期是不会取代人类劳动者的地位的，不是吗？但是，如今的情况有些不一样了。正如我们所见，在过去的几年里，机器能够完成的事越来越多。机器已不再是提高人工劳动生产率的简单工具，而是已经变成了可以工作的“人”。计算机最擅长处理日常工作，它们在处理日常工作时会遵循明确的规则。然而，人工智能的发展使日常工作的范围变得更加广阔。
1704610751
1704610752
例如，10多年前，人们想都不敢想机器有一天也能开车。因为这一任务具有非结构化性质，需要即时处理环境中的视觉、听觉和触觉信息流。这一切都在2010年10月9日发生了改变，谷歌在这一天发布了一篇博客帖子，称已经开发出“无人驾驶汽车”。这款无人驾驶汽车配有激光测距仪、声呐发射器、雷达、运动检测器、摄影机、全球定位系统接收器和一些最新款的人工智能软件，能够处理现实世界中复杂的路况。截至本书成稿之时，谷歌公司的“谷歌汽车队”已经行驶了100万英里，一次事故都没有发生。唯一一起严重事故发生时，“驾驶者是人类”。
1704610753
1704610754
这对出租车司机和长途货车司机来说意味着什么？航空旅行预示了未来可能发生的一种情况。大约半个世纪以前，大型客机的驾驶舱内有5个专用的座位，坐在这几个座位上的人都有着精湛的技艺和不菲的收入。这5个人包括两个驾驶员、一个导航员、一个无线电话务员和一个随机工程师。如今，驾驶舱中只留了两个驾驶员的座位，而这两个座位未来可能也会被取消。“无人驾驶大型客机的时代终究会到来，只是时间的问题。”波音公司首席执行官詹姆士·阿尔博夫（James Albaugh）在2011年说道。在这一挑战的激励下，谷歌创建了无人机计划“Project Wing”，力图将其业务从无人驾驶汽车领域扩展到无人驾驶商务航空领域。Project Wing项目的领导戴夫·沃斯（Dave Vos）在国际无人驾驶车辆系统协会年会的一个专题讨论会上说道：“我们一直坚持开发无人驾驶技术，这样一个神奇的未来值得我们为之努力。”
1704610755
1704610756
尽管我们可以根据现有的情况进行推测，但是很难预测人工智能还将颠覆多少个行业。2013年，牛津大学马丁学院的一项研究表明，在未来20年里，美国有47%的工作将受到自动化的影响。作者预测，人工智能的发展将经历两个大的“浪潮”。作者们写道：“在第一次浪潮中，运输和物流业的大部分工人、大量的行政工作人员和生产领域的劳动者可能会被计算机取代。”在第二次浪潮中，所有涉及手指灵巧度、反馈、观察和有限空间内工作的任务都将受到人工智能的影响。
[
上一页 ]
[ :1.704610707e+09 ]
[
下一页 ]