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  • 在人工智能世界中劳动业的未来

    可以肯定的是,到2030年将需要雇用从事数据收集和分析的人员。实际上,鉴于大数据分析和人工智能的发展轨迹以及我们今天所处的位置,看来世界将需要更多的机会十年后的数据科学家和工程师。 这对于大多数Datanami读者(我们敢于假设)都参与构建数据分析和AI系统是个好处。但是,如果您(或您的表弟)碰巧在其他领域工作,请做好准备工作,因为基于软件的机器学习系统和基于硬件的机器人技术会给自动化带来大量工作,这将使工作流失AI。 以自动驾驶汽车为例。大约有五百万美国人以谋生为生,但是一旦自动驾驶汽车和卡车上路,这些工作就会开始消失。 自主半卡车已经展示了他们在公共道路上可以做什么,尽管有人工驾驶员作为出租车的后备。但是,根据TuSimple的首席产品官查克·普莱斯(Chuck Price)的说法,明年他们将以完全自主的方式在高速公路上滚动。普莱斯在上个月播出的一段节目中对CBS News的《60分钟》说:“我们相信,我们将能够在2021年在公共高速公路上进行首次驾车示范。”从那里开始,该国的350万卡车司机将检查需要帮助的广告而不是天气和交通站点,只是时间问题(和投资)。 相同类型的深度学习进展使汽车和卡车能够“看到”周围的事物并基于感官数据做出良好的决策,这些深度学习的进展也被用于创建可以以人类方式阅读和收听以及交谈的聊天机器人。 随着自然语言处理(NLP)的发展,聊天机器人已经足够成熟,可以接替电话销售,销售和计算机支持专家等领域的人类工人,这些都受到AI的威胁。 总部位于北京的风险投资公司的首席执行官兼创始人李开复说,会计师,工厂工人和放射科医生也有被基于AI的系统取代的风险,这些年来,该公司已投资了数百家AI公司。 在被誉为“人工智能的甲骨文”的李书福于2018年出版的《人工智能超级大国:中国,硅谷和新世界秩序》一书中,他说,许多抽象的人工智能研究工作已经完成,并且现在只需要实现算法即可。 他写道:“基于当前技术进步和采用的趋势,我预计在15年内,人工智能将能够替代美国约40%至50%的工作。” 根据美国劳工统计局编制的2018年金融部门工作报告,账簿管理人和银行出纳员也预计将遭受AI驱动的自动化的失业。

  • 2020年人工智能改变未来的八大趋势

    2020年人工智能改变未来的八大趋势

  • 人工智能(AI)真的会带来大规模失业吗?

    先说结论:AI 会带来大规模失业吗?——会 这个问题其实隐含了另一个问题:我们需要担心吗?——不用过于担心 我们先来看第一个问题: 为什么 AI 会带来大规模失业? 事实上,失业已经发生了,只是是否需要定义为大规模的问题: 高盛只剩三名股票交易员 华尔街人工智能成趋势 高盛只剩三名股票交易员 花旗银行总裁Forese表示,集团未来5年将减少10000名技术和运营人员。 微软解雇了数十名为Microsoft News和MSN网站编辑新闻的记者和工作人员。 解雇后,微软采取了一项措施,转向依靠人工智能挑选MSN网站以及该公司新闻软件Microsoft News上展现的新闻和内容。 随手一搜,这样的新闻不在少数。究其原因,自然是因为 AI 相比于人类有诸多优势: 严格遵守纪律,不会被情绪影响——适合从事自动化交易、客服等工作; 计算能力强,处理速度快——适合从事计算量大,但是场景相对单一的工作; 单一场景经过训练后超过人类——适合从事违规图像识别、违规检测等工作; 不眠不休,有点就能持续工作——适合从事……几乎所有职业这一点上都秒杀人类。 此外,可以与任何智能设备融合,这又使他们获得了机器人的优势: 行为可操控,动作精确度大大超过人类——适合从事制造业、生物科学; 不惧怕病毒、辐射、寒冷、高热等恶劣条件——适合从事救援、探索、高危作业。 这些想必大家也都清楚,不然也不会有这个问题问出来了。我们重点来看看: 为什么我们不需要担心? AI距离大规模落地,道阻且长 正如有个高赞回答里提到的,与其担心AI带来大规模失业,先担心一下AI从业者大规模失业吧。 我们来看看那个回答里提到的Gartner Hype Cycle,到低是个啥,靠不靠谱 时光倒回7-8年前,那时候还没人提人工智能、区块链,因为他们还处于技术萌芽期,最火的当数大数据,再早几年是云计算,我们看看2012年,他们在Gartner Hype Cycle上处于什么位置: 可以看到,大数据即将爬升到泡沫顶峰,云计算已经开始下降,仔细看看,还可以看到很多大家熟悉的技术,比如HTML5,NFC支付等。 来到2014年: 大数据和云计算都进入下降通道,泡沫加速破灭。到了今天,我们在图上已经看不到他们了,因为他们已经走完了爬坡期,进入成熟期,不再是一种新技术了。在工业界的应用情况呢?现在哪家互联网公司还没部署Hadoop?初创公司不用AWS、阿里云?听起来好像不可思议,落地成果满地开花。 说回我们的主角——人工智能,2017年的Hype Cycle: AI相关技术加速爬升,到了2019年: 开始进入泡沫破裂期。影响体现在方方面面,比如招聘: 如何看待2021年秋招算法岗灰飞烟灭?www.zhihu.com 当然,还会有AI行业的从业者失业,虽然这并不是问题的初衷,但是结果是一样的。 距离AI真正落地,还有相当长的时间,并且,现在的人工智能,还是“人工”智能,或者叫弱人工智能,和大家在电影里看到的强人工智能还有非常大的差距,要替代人类的工作还有很长的路要走。 AI在导致失业的同时,会创造新的工种和职位 为了让AI有充足的样本进行训练,AI行业也开始大规模启用线上外包模式。比如图片标注,我们想训练AI识别一张图片是猫还是狗,对于人类来说,哪怕是婴儿,也只需要简单训练几次即可,但是对于AI,需要大量的人,将很多张图片,标注成是猫还是狗,在学习到足够多的样本,抽象出足够多的特征后,AI才能自己识别新图片。因此这是一个劳动密集型的行业,标注者的水平不用太高。当然,除了图片标注,还有语音识别,不然你以为Siri、小米小爱、天猫精灵、科大讯飞都是怎么学习用户声音的? 除了图片标注,还有语音识别,图片来自网络,侵删 还有,另一个行业也有大量的标注需求,那就是自动驾驶 自动驾驶需要大量的路况标注样本 所以数据标注员,被称为最后被AI取代的人,因为AI一直需要他们。 数据标注员,就是AI创造的新工种,被称为人工智能时代的“农民工”。这个行业还可以给很多残障人士提供就业机会: 作为一名换过40份工作的聋哑人,他很庆幸,终于在“数据标注”领域成了“有用的人”。 小袁是京东众智平台上“静公会”的聋哑人标注员,这个公会全部由听障人士组成。 那些人工智能背后的人工,回乡了www.huxiu.com 今后,还会有更多的类似职位出现,虽然说起来有点悲哀,他们总是处在人工智能光鲜亮丽的阴暗面,为人工智能的成长提供养料。但是相比失业来说,相比从事重体力劳动来说,相比从事高危作业来说,这样的工作更加安全,薪水也不少,不失为一种更好的选择。 AI无法真正的取代人类 前面提到,目前的人工智能,说好听点叫弱人工智能,说难听点就是人工智障,别说人类了,连乌鸦都比不过。下面节选朱松纯教授的《浅谈人工智能》给大家看看: 浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一 | 正本清源mp.weixin.qq.com 上图a是一只乌鸦,被研究人员在日本发现和跟踪拍摄的。乌鸦是野生的,也就是说,没人管,没人教。它必须靠自己的观察、感知、认知、学习、推理、执行,完全自主生活。假如把它看成机器人的话,它就在我们现实生活中活下来。如果这是一个自主的流浪汉进城了,他要在城里活下去,包括与城管周旋。 首先,乌鸦面临一个任务,就是寻找食物。它找到了坚果(至于如何发现坚果里面有果肉,那是另外一个例子了),需要砸碎,可是这个任务超出它的物理动作的能力。其它动物,如大猩猩会使用工具,找几块石头,一块大的垫在底下,一块中等的拿在手上来砸。乌鸦怎么试都不行,它把坚果从天上往下抛,发现解决不了这个任务。在这个过程中,它就发现一个诀窍,把果子放到路上让车轧过去(图b),这就是“鸟机交互”了。后来进一步发现,虽然坚果被轧碎了,但它到路中间去吃是一件很危险的事。因为在一个车水马龙的路面上,随时它就牺牲了。我这里要强调一点,这个过程是没有大数据训练的,也没有所谓监督学习,乌鸦的生命没有第二次机会。这是与当前很多机器学习,特别是深度学习完全不同的机制。 然后,它又开始观察了,见图c。它发现在靠近红绿路灯的路口,车子和人有时候停下了。这时,它必须进一步领悟出红绿灯、斑马线、行人指示灯、车子停、人流停这之间复杂的因果链。甚至,哪个灯在哪个方向管用、对什么对象管用。搞清楚之后,乌鸦就选择了一根正好在斑马线上方的一根电线,蹲下来了(图d)。这里我要强调另一点,也许它观察和学习的是别的地点,那个点没有这些蹲点的条件。它必须相信,同样的因果关系,可以搬到当前的地点来用。这一点,当前很多机器学习方法是做不到的。比如,一些增强学习方法,让机器人抓取一些固定物体,如积木玩具,换一换位置都不行;打游戏的人工智能算法,换一换画面,又得重新开始学习。 它把坚果抛到斑马线上,等车子轧过去,然后等到行人灯亮了(图e)。这个时候,车子都停在斑马线外面,它终于可以从容不迫地走过去,吃到了地上的果肉。你说这个乌鸦有多聪明,这是我期望的真正的智能。 类似这样的智能,才是我们期望中强人工智能的样子。我们距离这种只能,还太远太远了。哪怕有朝一日,真的实现了类似智能,距离人类仍然十分遥远,我们有生之年未必能够看见。 所以,结论是人工智能回答带来大规模失业,但是我们不必过于担心,因为AI距离真正落地,道阻且长,而且会产生很多新的工种和职业,并且目前的 AI 即便真的落地了,也是弱人工智能,距离大家想象中的强人工智能,还有很长的距离。 与其杞人忧天,不如抓紧过好当下,找到自己真正热爱的职业,才是我们现在要做的,找到一个人工智能无法取代的职业,才是我们一直应该做的