哪些工作会最先被人工智能取代？

哪些工作会最先被人工智能取代？

 

 盘古智库 / 王飞跃    2016-05-28

不是“机器换人”，而是“机器扩人”，“机器化人”：智能机将产生更多的工作，就像计算机一样。

 

如何定义人工智能和机器人（Robotics）？

 

　　我对AI的定义，基本上还是上世纪80年代教科书上的定义，但现在认为机器学习和博弈论，还有计算智能(模糊逻辑、神经网络、遗传演化算法等)，应是AI的标准和核心方法。在我的博士论文中，机器学习和博弈论是作为决策和控制方法引入的，我还记得Nils Nilsson关于神经网络学习的书，最早不叫机器学习而叫学习机器(Learning Machines)，但更早工程化应用是从学习控制开始的。当时许多人认为AI与Robotics的关系可用一句话概括：AI是“软”智能，而Robotics是“硬”智能研究。此外，还有人工智能AI与机器智能MI之分：AI是研究如何把人的智慧功能转化到机器上，MI是研究如何利用机器的机械功能模仿人的智能。一个可以忽略机器的可实现问题，一个必须考虑机器实现问题。当然，理想情况下两个都一样，目前也很少有人再谈AI与MI的区别了。

　　近年来，最引人关注的人工智能技术领域当属机器学习，AlphaGo成名之后，深度学习更是备受瞩目。有意思的是，差不多十年前AI的主流并不认为这类机器学习是正统的AI，尽管它们一开始就被认定是AI的核心内容之一。

 

未来5年到15年，人工智能会怎样改变我们的生活？

 

　　未来5年，许多知识性工作将逐渐被以AI技术为主的知识自动化流程替代。未来10年，我希望人工智能在知识自动化上有重要突破，助力智能制造、智能网络等智能产业的兴起，通过软件定义的系统，以及虚实互动的平行智能技术，构建智慧农业、企业、城市、社会和健康体系，使我们真正进入一个智能的时代。未来15年，会有物流车、公交车、出租车等无人车出现，有人操作的机器人化无人车间、无人工厂也将风行。人们不是失业，而是有了更多更好的工种可以选择。不是“机器换人”，而是“机器扩人”，“机器化人”。智能机将产生更多的工作，就像计算机一样。

 

哪些工作会最先被人工智能和机器人取代？

 

　　规则明确但繁杂费神的知识工作，比如一些管理工作，从现在开始可以逐渐交给机器来做。知识自动化一定先于一般人工智能技术的应用。基于信息的服务(IBS)、基于决策的服务(DBS)、基于任务的服务(TBS)等面向特定问题的智能技术将被广泛应用。

这是历史上人工智能发展最好的时期。

 

人工智能是否会毁灭人类？

 

　　这种可能性无限趋近于0。我不只是希望如此，更是相信如此。

　　当一个话题热起来之后，各色的人、各样的动机、各种的观点都会涌现，这是人性。我尊重任何人发表任何观点的权利，但我坚决反对“人工智能威胁论”“奇点理论”之类的论调。我对这些吸引眼球的议论和观点最好的评价只能是：无知者无畏。

　　总之，套用霍金自己的话就是: 飞机失事不能怪万有引力，威胁人类更不能怪人工智能。其实追求人工智能不但是人的天性，更是人类存在的意义!

　　人工智能其实还非常初等，“威胁论”“超越奇点”怕是在梦里都做不到。不过，我个人觉得这些言论对人工智能的发展还不能造成实质性的伤害，反倒能够引起大众的更多关注。

　　我对人工智能持非常乐观的态度。而且，个人觉得这是历史上人工智能发展最好的时期。人类即将进一个以知识自动化为特征的崭新科技与生产时代，智能技术在其中会起到关键和核心的作用。为此，未来的人工智能发展，不应再是只关注“高大上”的工作，而是应当从小处着手，讲究实效，面向社会民生，以“众包”形式，让社会普通大众的智能充分地发挥出来，使智能技术进入生活与工作的每一个角落，这才是人工智能真正的突破。

　　我还相信，网络化、移动化，特别是手机化的智能技术一定会加快整个社会形态的转化，使我们更快地走向一个公开、公平、公正的开放社会。

 

当下人工智能发展的主要技术瓶颈在什么地方？

 

　　关于人工智能发展的技术瓶颈，仁者见仁，智者见智，难说有共识。当我开始学习AI时，大家公认常识的表示、处理、理解、利用是人工智能的难点和关键。三十多年过去了，今天我依然认为常识的问题是人工智能的突破口，但已基本放弃了对解决常识问题一般通用方法的追求。因为理论和实践越来越清楚的表明，尽管计算和内存能力越来越强，但常识问题似乎只能具体领域具体解决。

　　对我而言，解决的希望在于分别攻克、联合击破，不能寄希望于一种算法、一种方法、一种技术解决人工智能的“常识”问题或其它技术瓶颈问题。否则，就没有人类存在的必要了，就会导致人工智能“毁灭”人类的梦幻之镜。

　　我对区块链技术和基于区块链的智能技术十分感兴趣，认为这是一条低成本、分布式、可信任的通向智能社会之技术路线。区块链可以使大数据、物联网、云计算得到充分的发挥，大大降低人类的信用成本，简化社会结构和经济活动，最终使UDC(不定性、多样性、复杂性)到AFC(灵敏、聚焦、收敛)成为可能。

 

人工智能会有意识吗？

 

　　人工智能一定会有“意识”，但可能不是我们今天所理解的意识。500年前X2+1=0是没有解的，因为当时没有虚数的概念。今天X2+1=0有解，是因为大家公认虚数是“理所当然”存在的数。

　　意识和智能是否能分离，是另外一个层次的问题，都与复杂性(Complexity)相关，可以说实质上都是情结(Complex)而已。意识与智能，本质就是生命与物质之间关系的反映，所以，可以想一想在中国有很大影响的德日进的观点：生命就是复杂化的物质。由此，意识是否也是复杂化的智能？所以，智能技术成熟了，其意识问题自然也解决了。

 

“机器人恋人”会在未来5年内出现吗？

 

　　人类最大的问题就在于其贪婪和欲望没有底线，据说这也是人类发展的动力。“Her”、“机械姬”及一些类似的电影，我在乘飞机时看过，是真人作为演员表演的，可能还有一些摄影特技和计算机图像合成。如果未来五年有人说他们已经开发出机器人能够担当起一般恋人的角色，只能是下列三种情况的组合：1）开发者是骗子；2）使用者患神经病；3）仍旧采用了“Her”或者“机器姬”的制片方法，不是骗子，也沒有神经病，但是是导演指导下演员在演戏。

 

如何看待奇点理论？

 

　　我不相信所谓的“技术奇点”的存在，我认为这是一种Pseudo（虚伪的）哲学，与技术毫无关系，是写不出好小说的作家推销其作品的手段而已。“奇点理论”没有任何理论的影子，“奇”的在于为什么中国有这么多人将其当做一种严肃的理论？当然，作为一种信仰，我充分尊重。

　　此外，我对提倡“奇点理论”的一些人有一点不同的认识，除了将技术与哲学混为一体外，他们把很多不属于自己的东西说成是自己的成果，许多事后的分析说成是事先的预测。几年前，著名的IEEE SPECTRUM上曾登过一篇长文，叫”Ray Kurzweil’s Slippery Futurism”，历数未来学家Kurzweil的蒙人之术，建议大家看看，再想想为什么这类人为何在这里有这么大的市场？

 

人工智能的下一个BAT会在什么领域产生？

 

　　美国现在已有从FLAG到UAT之说，就是认为Uber、Airbnb和Tesla代表了新兴产业的发展。BAT之后，中国的UAT或@U是什么？就是”@U在你”，所以我支持创客、创业、创业的”三创”活动。我希望其中一个出自生产领域，特别是社会制造领域；再一个出自物流领域，特别是社会物流；还有一个就是服务，特别是社会服务。可以简称为RVS，一个Robot智能机器人公司，一个Vehicle智能车辆公司，一个Service智能服务公司。RV在美国表示休闲房车之意，S表示系统，所以我认为RVS就是让大家生活更好的智能系统之意。当然，R是哪家，V是谁，S又是如何？我不知道。

　　此外，作为一名仍然在带研究生的教师，我希望一切人工智能的资料都能开源，但这不实际。不过，随着知识自动化技术的成熟，越来越多的智能技术将成为开源的。开源的最大问题是专利和其他知识产权、IP保护等法律问题。希望5年内各种机器人、无人机、智能车等智能机器技术能够开源，自然语言语音处理、机器学习、调度规划等计算智能方法能够开源，更希望更多的AI“人肉搜索”和众包平台能够出现，让开源智能技术成为主流。

　　就具体领域而言，我看好智能车和智能情报服务，可以尽可能地避开人工智能大热中的泡沫。（作者：王飞跃，中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任；来源：盘古智库）