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用面向未來的思維方式迎接機器腦時代

2020-04-25 15:33 來源: 中證網中國證券報·中證網

自18世紀開啟工業革命以來,各種科技逐漸融合,物理、數位和生物等領域間的界線逐漸模糊,同時又有各種新興科技上的突破,如量子計算、生物科技、納米技術、機器人學、人工智能、物聯網、邊緣計算、新材料和3D打印等。

這其中的一部分現在已經相當成熟。人們在媒體上看到了一些實用價值很高的應用,比如“拿了就走”的Amazon Go、迎賓和導購機器人、智能穿衣鏡、貨架監測和管理機器人、送Pizza的無人車……有些則是全新的,仍有大量值得摸索和嘗試的空間。毋庸置疑的是,今天的人們仍然知之甚少,在展望未來時不夠全面,可能還略顯幼稚。

人類正步入機器腦時代

或許人類即將面對著的是,機器能夠獨立思考,系統會自我迭代更新。甚至于有人懷疑人類是否在創造一種物種都不得而知。經歷蒸汽技術革命、電力技術革命、計算機與信息技術革命,我們來到了“機器腦時代”。

2016年,就在世界圍棋冠軍李世石輸給Alpha Go人工智能的那幾天,網上流行著一個段子:有人采訪李世石,問他對比賽的看法。李世石回答:“我只能盡我所能去下棋,但是最后還是失敗了,我很遺憾。不過值得慶幸的是,在比賽開始前,我斥巨資購買了Google公司的股票。”

不論是人工智能,或者機器腦,人類正在不可避免地步入其中,我們唯一可選的,是把握對待這個時代的方式。加藤埃爾蒂斯聰志所著的《機器腦時代》,描述了我們的工作生活會有哪些變化,以及該如何面對這樣的時代。

該懼怕還是接受?與以往幾次工業革命不同,機器腦取代的將是直接的腦力勞動者。研究結果表明,人工智能在不久的將來會在許多領域中超越人類,包括語言翻譯(到2024年),高中水平的作文寫作(到2026年),駕駛一輛卡車(到2027年),在零售行業工作(到2031年),撰寫一本暢銷書(2049年)和開展一名外科醫生的工作(到2053年)……這些都可接受嗎?

當然,就像作者所說,《機器腦時代》這本書并不是為了鼓吹“危機意識”,而是想為身處機器腦時代的你提供“工作會發生怎樣的變化”“我們應該學些什么”“如何應對職場挑戰”等富有建設性的意見。

我們并不需要都變成專業的數據科學從業者,但至少要知道機器學習的本質,即書中提及的機器腦的三板斧——可視化、分類、預測。

可視化將理想轉變為現實,把人們通過感官獲取的信息以數據的形式輸出;

分類區分不同的數據,進行整理,形成對事物的認識;

預測基于分析,根據原有數據,預測未來的發展方向。

本書配有詳實案例,不過其最大的特征并不在于勾勒未來的機器腦時代,而是闡述業務、科學與技術三者之間的關系,以框架的形式為讀者整理思路,同時為團隊內的成員建立同樣的交流語言和評價體系。

AI引發就業問題是偽命題

知曉未來趨勢是一回事,為應對未來積極準備又是另一回事,《機器腦時代》用面向未來的思維方式去著手于眼下的具體工作。應該像口訣一樣記住這些關鍵點,以便在選擇、決策時迅速反應。

在企業和團隊合作中,應用數據科學是項團體而非個人競技。數據科學的實踐需要融合工程學、統計數理和傳統的業務經驗。很難想象卓越的業務能力、擅長編程與統計以及領導組織能力會匯集一個人身上,而且他/她還需要有足夠的影響力帶動整個組織。因此,應通過組建數據團隊而不是尋找數據超人,留出充分的試錯空間,同時在管理層建立數據意識。并非所有企業都像書中列舉的大公司那樣擁有雄厚的資金和充分的人才儲備,但現階段的市場定位、資金能力和能否參與機器腦時代的競爭并無關聯。

對個體而言,機器腦時代意味著人與機器的分工會更快速地發生轉變。技術的進步會讓機器逐漸代替人工作業,媒體熱衷于炒作AI造成的就業問題,描繪可怕的未來。但從更長期來看,就業崗位的增加是我們不難想象的。過去200年來,每一項新技術都會導致一些人的失業,但同時也為其他人創造了新的就業機會。根據Gartner分析師的報告顯示,到今年,AI將淘汰180萬個職位,但同時創造230萬個就業機會。就像汽車的出現讓馬車夫深惡痛絕,但是它帶來了包括司機、機師、汽車制造及加油站等難以計數的崗位。當我們經歷這場變化時,甚至會出現就業人口不足的時期。

未來,機器腦與生活的關系愈發緊密。每個人都應該懂得一些關于新式“武器”應用和實踐方面的知識。

標簽:
汽車, 電力, 機器人
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