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摘要:AlphaGo的胜利告诉我们,任何人类的工作都不再是打不破的铁饭碗。从制作汉堡包到担任手术麻醉师,最终机器都能胜任,并且它们的成本远远低于人类。
外包军训教官猥亵女生
网友:这学校太乱来了,啥都能外包的啊。
Hyrox失禁女选手未被处罚
网友:这已经不是体育精神的问题,排泄物污染了赛道,器械,造成打滑和卫生问题,已经影响到了其他选手的安全。
捐赠人回应被资助女孩质问没打生活费
网友:不该道德绑架,乐意就资助,不乐意就不资助,关键被资助者去质问,就感觉这品不行,所以资助不但看人穷不穷,还得看品行。
骨髓救母发现非亲生女子被医院威胁
网友:这么严重的失误,竟没人管,没人负责?
单亲妈妈说没钱再捐后公益机构笑了
网友:拿出证据,这样无端揣测抹黑以后对公益事业没有好处。
00后女生咳嗽腰疼一查已是肺癌晚期
网友:得病的逻辑,很多人不清楚。某种行为会增加得病的可能性,但并不是说没有这个行为就不得病,有这个行为就一定得病。其实最科学的一句话概括:得什么病不得什么病,主要是看自己的命。

趋势网(微博微信)讯:随着AlphaGo在围棋比赛中打败人类世界冠军,人工智能与AI等字眼频频进入人们视线。一方面人们潜移默化中逐渐受益于人工智能,而另一方面AI作为不可小觑的智能化风暴正酝酿着席卷人类的生活与未来。

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人类如何应对“饭碗”危机

据牛津大学的一项研究表示,到2033年,目前的工作会有一半被自动化取代。即使有新的工作诞生,但速度远远比不上技术摧毁工作的速度。不久的将来,实行全面基本收入制度,也许是人类唯一的出路。而就在上周,白宫在一份写给美国国会的报告中称,2010年时薪不足20美元的工人最终被机器取代的可能性高达83%。时薪40美元的工人被机器抢走饭碗的可能性也高达31%。我们正在面临一个崭新世界。

在过去一年里,深度学习和大数据的联合创造了惊人的成就。谷歌的人工智能DeepM ind通过浏览成千上万篇带注释的 新闻 文章学会了阅读和理解。DeepMind自学掌握了几十种Atari2600电子游戏,并且玩得比人类还好。另一个叫Giraffe人工智能通过研究包含1.75亿个走位的数据集,自己学会了下象棋,并通过不断重复演练,在短短72小时内取得了国际大师级水平。2015年,一款A I甚至通过了视觉图灵测试。这些都是人工智能领域的重要里程碑。

即使如此,就在AlphaGo的胜利前几个月,当被问要用多长时间才能让一台电脑击败一流的围棋选手,专家们的回答是大约要等10年。这一预测似乎很有道理,因为围棋走位的可能性据说和宇宙中的原子一样多,所以就不能依靠扫描每一种可能的走位来判断下一步棋这种蛮横的方式。但深度神经网络绕过了这一壁垒,它采用了和人脑一样的工作方式,直观判断最合理的下一步。人类通过观察和不断练习获得这种棋感,AlpahGo也是一样。它分析了数百万场职业比赛,自己反复演习了几百万次。

AlphaGo的胜利告诉我们,任何人类的工作都不再是打不破的铁饭碗。从制作汉堡包到担任手术麻醉师,最终机器都能胜任,并且它们的成本远远低于人类。

简单重复性工作,体力劳动在人工智能大数据化,精密化,高效率,高完成率以及强悍的信息共享与利用能力的冲击下,走向淘汰的几率可以预见。而这种冲击不仅仅会带给流水线上的工人,也会带给办公室中重复单一性工作的部分办公人员。而工作走向渐渐清晰为两大脉络:无思考而薪酬微薄的工作,以及需要大量思考而薪酬丰厚的工作

AI渗透人类生活

西雅图华盛顿大学的电脑科学家佩德罗·多明戈斯在《主算法:终极学习机器的研究将如何改变世界》一书中指出,人工智能可能让到医院看病成为历史;主算法(MasterA l-gorithm )可能具有与爱因斯坦相对论旗鼓相当的改变世界的力量;而用机器取代人类士兵可能让战争变得更人性化。

电脑科学的终极追求就是一台能够自我学习的机器。传统的编程需要人类用令人抓狂的细节向电脑解释人类的意图。这就是算法的本质:对电脑发布的一系列指令。而机器学习则是给电脑编程,让它具有自主学习的能力。现在,当你搜索网页时,为你选择搜索结果可能就是具有学习能力的程序。亚马逊已经将它用于为用户推荐产品;在线影片租赁公司Netflix用它来推荐电影;社交网站Facebook和Twitter用它来选择向你显示哪些帖子。在网上发生的一切几乎都涉及机器学习。

多明戈斯提出的主算法是一种能够从数据中学会一切的算法。将行星运动和斜面的数据喂给它,它就能发现牛顿的“万有引力”论。将DNA晶体学数据喂给它,它就能发现双螺旋结构。将包含癌症患者病历的庞大数据库喂给它,它就能学会诊断并治愈癌症。

机器处理信息和进行复杂运算的能力远远超过人类,它们测试药物和疫苗的速度绝非人类可比。“机器学习”已被用于开发药物,通过电脑模拟的方式,所需的成本和时间相当于传统方法的零头。比如,艾滋病疫苗研究的一大难题在于,艾滋病毒变异的速度非常快。研究者大卫·赫克曼提出,传统疫苗大多只针对一个地方的病毒发起攻击,艾滋病疫苗需要同时攻击不同的地方。但是发现所有这些攻击目标需要处理海量的数据,还需人类无法应对的假设实验。

而攻克癌症的难题在于它并非是一种疾病。每个人的癌症都不相同,随着癌细胞的变异生长,即使在同一个病人身上,今天的癌细胞与6个月前也截然不同。肿瘤的代谢是如此复杂,存在太多的可能变异和分子及环境因素组合,没有人类能够全部掌握。因此,只靠某一种药物无法治愈癌症。机器学习可分析肿瘤基因组、病人基因组和病史,从而预测哪种药物或哪些药物的组合最有效,甚至针对具体癌变设计一种新药。然而,在实现这一切之前,我们需要更先进的机器学习算法。我们还需要病人分享他们的数据,再交给程序去分析学习。分子生物学家兼机器学习研究者大卫·豪斯勒认为,如果能够采集足够多的病人数据,我们将能治愈癌症,除此之外别无他法。

面对人工智能日趋升级与发展,人类应如何理智应对值得考虑。而或许我们应该更清楚地明白,如果未来AI真正发展为一场风暴,作为其创造者的人类,自身的发展与自我升级迫在眉睫。

去世老人几乎每天都来涉事牌馆
网友:虽然这个店主并不诚实,隐瞒了这一事实。但是即使每天去,商店依然是没有赔偿的责任。他已经尽到了足够的义务,就应该是无责的。
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