如何认识和对待人工智能？人工智能的巅峰是什么？

czyayu · 发表于 2024-1-4 13:49:10

说不完的苏区 · 发表于 2024-1-4 13:49:55

人工智能的时代是怎样的时代？机器人带来的社会革命影响范围究竟会有多广？机器智能时代下，还有多少工作机会是属于你的？机器人技术革命是否会像蒸汽革命、电气革命一样在消灭大量就业岗位的同时也创造出无数新的就业机会？

想了解上述问题的答案，我向你推荐硅谷企业家马丁·福特的作品——《机器人时代:技术、工作与经济的未来》。这本书的作者马丁.福特不仅是一位畅销书作者，同时也是硅谷软件开发公司的创办人，在软件开发和程序设计领域有超过 25 年的行业经验，是人工智能领域的一流专家。

今天，人类文明向着人工智能、机器自动化大步迈进，社会对人工的需求正在慢慢减少，《机器人时代》这本书基于这一现代工业文明的框架进行了思考，剑指更为深远的未来，并就如何维系现有繁荣这一问题，提出了他的观点。书里谈到，随着人工智能和机器自动化的快速发展，未来的社会结构和经济基础都可能会发生变化，大多数人的收入会停滞、下降甚至减少为零。现代社会的人群收入构成是一个以中产阶级为主体的「中间大两头小」的结构，因此，中产群体的收入下降会极大地削弱社会需求，而需求的降低又会导致产出的降低，最终经济将难以发展。想象一下，在未来，大多就业岗位将会消失，你的劳动可能几乎没有价值。或许你认为这本书危言耸听了——在机器人时代，劳动的「不可替代性」是一个人的根本价值。传统意义上的人类劳动力甚至是很大一部分的智力可能并不能给你带来更好的生活质量，而资本、人脉等这些因素或许会决定一切。这本书最精彩的地方就是用详实的历史数据结合深刻的政治经济学原理，分析和预测了机器人、人工智能等技术革命会给我们的社会经济结构带来的改变。通过阅读这本书，你对即将到来的机器人时代会有一个比较理性客观的认识，从而能对自己在机器人时代的社会定位有一个比较明确的认知，进而指导自己的学习方向、就业选择以及职业发展规划。

上面介绍完了这本书的基本情况。接下来，我将为你解说这本书的内容。本书主要讨论了以下三个要点：

第一，「弱」人工智能机器人给人会带来「近忧」。这个「近忧」就是，人工智能机器人会抢走蓝领工人的饭碗，带来结构性失业；

第二，作者分析了机器智能技术对教育、医疗等行业的影响，以及预测未来的发展趋势。

第三，综合前面部分的数据与推论，通判人工智能、机器人技术对社会经济的深远影响，讨论为应对机器人时代的到来，美国应当采取何种策略。

我们首先来探讨第一个要点：随着机器人时代奇点的到来，社会蓝领阶层中会发生结构性失业。

人工智能的概念虽然很广，但是简单来说，可以分为两大类：「弱」人工智能和「强」人工智能。弱人工智能是指计算体或者机器人具备某一项单项的能力，比如只会下象棋的 AlphaGo 就是一种弱人工智能；而强人工智能目前还只是在电影里出现过，比如《银翼杀手》中的女主，她有知觉，甚至有自我。根据上面的解释，我们不难知道，弱人工智能的机器人可以胜任流水线上的大量重复性工作，而这些工作之前属于普通蓝领技术工人。其实，稍微留意一下我们生活中的一些变化就可以知道机器人技术对日常的影响。十多年前我们如果在煮饭之前淘米不仔细的话，在吃饭的时候就可能会吃到小石子，但是不知道什么时候小石子咯牙的事情就消失了。这个小小的变化其实正是由于机器视觉技术被加入到了大米分拣装袋的流程中。

我们知道，当完成一项工作需要花费的时间足够多的时候，社会大分工就会创造出新的就业岗位。但是随着机器人时代奇点的到来，原先社会大分工所创造出来的蓝领岗位，会被机器人逐渐抢走，从而导致社会蓝领阶层结构性失业。《机器人时代》一书中，作者举了大量实例，比如亚马逊自动搬运的物流仓库，大量的搬运机器人完全取代了传统的搬运工人；再比如日本的摘草莓机器人，通过加载最新的计算机视觉技术，可以通过颜色来判断草莓是否成熟，60 秒便可采摘一颗成熟的草莓，而且采摘机器人可以在晚间连续工作，不会影响白天草莓园的其他运作。

有的人会问为什么没有中国的例子呢？作为制造业大国的中国当然也不乏案例。在这本书问世的 2015 年，中国提出了「中国制造 2025」的十年的制造业行动纲领，此纲领实际对标的是德国的工业 4.0 纲领。制造业从最初的小作坊手工制造，到福特发明流水线并在制造行业广泛推广，再到自动化工厂的推行，每一步都极大地提高了生产效率，同时实现了制造业生产率的两次拐点上升。「中国制造 2025」，实质上是在寻求第三次的制造业生产率的跃升。在顶层政策的设计支持下，我国的弱人工智能机器人在近两年也得到了飞速发展，各种「无人 XX」层出不穷。试举两个具有标志性意义的例子。

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_亦離默 · 发表于 2024-1-4 13:50:33

首先先了解什么是人工智能。人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的的一门新的技术。
人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智力，但是能像人那样思考，也很可能超过人的智能。

人工智能技术的发展，很有可能会颠覆我们目前的整个社会结构和一些制度方面的问题，到时候我们社会也许就是另一番景象了。
目前，国内企业也在积极发展人工智能技术，致力于让人工智能技术更快的服务于整个社会，比如华为基于自身ICT技术在AI2.0时代加速来临之际，发布了全栈全场景的AI解决方案，主张建设平台+AI+生态的发展战略，基于自研的AI芯片和华为云等各种形态的云服务性能，加速AI在各行各业的规模落地。
当下，人工智能其实已经在许多领域有了初步的应用，比如人脸识别、语音识别、语音机器人助手等而且无人驾驶汽车以及无人超市、无人银行等等也已经被人类制造出来。在未来也许还会有可以代替我们工作、家务的机器人出现，甚至会大大超过我们人类的水平。

如果人工智能时代来临，按照人工智能这样的发展，我们人类未来会不会灭绝呢？
这样的言论也不是没有的，但是对于人工智能技术我们要正确的看待和使用，人工智能的好处是可以大大优化我们现在人类的生产技术和工作、服务能力。可以解放人类双手，帮助人们做一些不想做甚至一些不能做到的事，而且效果还不错，所以人工智能技术出来绝对是有好处的。
但任何一项技术出来，肯定是会对整个社会发展有所影响的，但如何利用就要看人类如何看待这项技术了。所以对于人工智能的威胁论更多时候是对于人类自身的提醒和警惕而不是对这项技术的否定和警惕。对于人工智能，更多的是要人类正确认识自身，如何与这项技术融洽相处，如何在未来未雨绸缪，不要让技术和时代的发展而让自己被时代抛弃。
人工智能的巅峰当然是取代人类，甚至超越人类，但是这似乎是不太可能的，因为人工智能技术虽然很强大，但它毕竟是没有人类情感的，一些具有感性和创造力工作的也是它无法胜任的。虽然人类的情感也可以习得，但想要和人类一模一样似乎是不可能的，所以对于人工智能的那些威胁言论，大家更要理智看待。

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bears_ear · 发表于 2024-1-4 13:50:38

“人工智能”这个词组现在要慎用，否则的话，你在谈论的很可能是科幻而不是科学。
基本上，在Artificail Intelligence这个CS分支发展的历史上，强人工智能（Strong AI）和弱人工智能（Applied AI）一直在争夺AI领域的主流话语权，并且这种争论极大的导致了AI这个学术群体的割裂。上世纪50年代到80年代左右，是强AI的天下，主要就是符号化(symbolized)，基于知识(knowledge-based)的方法，可以看作是一种自上而下构造全人工智能的方法，主要目的是产生可以与人类智慧匹配的人工智能。在初期，强AI的人们很乐观，而且那个时期受到电影（说的就是你，斯坦利库布里克！）和科幻文学（说的还是你，亚瑟克拉克！）的诸多影响，不仅主流学术界认为强AI将会在10~20年左右的时间内诞生，普通民众也有很多持类似观点的人存在。然而，事实证明，研究人员低估了强AI的难度，在70~80年代左右，强AI不仅没有诞生，而且就研究情况来看，强AI的问题非常困难，几乎看不到希望，因此大部分研究基金，包括公共的和私人公司的，撤销了对人工智能的支持，人工智能的研究陷入瓶颈。强AI的巅峰就是专家系统，80年代就发展的比较完善了。其研究成果目前是被归纳逻辑编程(Inductive Logic Programming)这个CS研究方向所继承。
当强AI陷入麻烦后，曾经被强AI嘲笑、鄙视甚至一度被排除出主流人工智能和计算机科学研究领域的弱AI卷土重来。弱AI的目的就是在一些子领域，特别(specific)的问题上实现一定程度的智能化，能人所不能，可以看作是一种自下而上的方法。弱AI基本上较多的使用神经网络和统计计算理论的方法，带有明显的数据驱动(data-based)的特点。因为神经网络的黑箱特征和统计这个词汇，所以在早期被强AI黑的体无完肤，当然这些方法当时也有其自身局限性，比如单层神经网络无法解决线性不可分问题，统计计算理论早期较少考虑“可计算性”的问题，“概率性”的解决某个问题这个提法，在当时并不符合计算机科学研究者的期望。随着神经网络后向算法(back propagation)的提出，和统计计算理论的进一步完善，弱AI在诸如计算机视觉，自然语言处理等很多领域上取得了极大的成功，从某种角度来看，这些领域变得相当智能了，比人类强大多了。
然而，弱AI自从被强AI踢出计算机科学界后（实际上并没有，是强AI的人自己瞧不上人家），改叫机器学习了，而经历了强AI梦碎后，强AI学术界再也不提要实现“人工智能”的宏伟目标了，并且很委屈的表示，当初自己是被科幻啦、舆论啦等等误导了，其实俺们搞的是逻辑编程啦。关于这两种AI实现路线，乐观的研究人员认为会在某个时间点合并起来，这样也就实现了伟大的“人工智能”。然而也有很多人认为，这两个方向渐行渐远永远不会在实现全面人工智能的道路上相遇。不过，这已经是哲学讨论的范畴了，离计算机科学比较远了。
回到题主的问题“如何看待人工智能”，严肃的说，当前被称为“人工智能”学界的，实际上是相当广泛的一批人，人工智能的问题也是相当的多样化，所以主流学术界一般都不会称自己是搞“人工智能”的，一般都是搞机器学习啦，统计学习啦，神经网络啦，逻辑编程啦等等。毫不客气的说，“人工智能”这个词汇，在当前，其科幻意义要超过了其科学意义。

软软 · 发表于 2024-1-4 13:51:18

人工智能的巔峰是「技術奇異點」。首先話要兩說——這個巔峰不一定能達到。然後我們說達到的情況。如果人類真的成功的實現了強人工智能，那麼不是這個智能如何和人類相處那麼簡單，而是意識的進化出現了新的模式。強人工智能的出現，標誌著一種智能可以創造出比自己更優秀的智能。所以，強人工智能必然會構建出更強的智能（人工^2 智能），並且構建的速度一定比人類研究第一代強人工智能要快。如此指數發展下去，意識的進化會完全超出人類的理解力。

初吻献给了奶头 · 发表于 2024-1-4 13:52:14

人工智能的巅峰是AI们集体讨论该如何解决人类问题。

或者AI们来到知乎讨论这样的问题
“你们是如何认识看待人类的？”

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