資本實驗室·今日創新觀察

聚焦前沿科技創新與傳統產業升級

關於人工智能、關於自動化、關於未來生存，我們已經討論得太多了。隨着技術的進步，未來人類的工作將朝着什麼樣的方向發展？什麼樣的技能纔是未來社會所需要的？失去工作的人將會怎麼辦？在未來，人與機器之間到底是怎樣的關係？

總體而言，我們需要關注的不應只是未來變化的結果，而是未來的變化方向。只有把握變化的方向，才能無懼各種變化的結果。

自動化不可避免

迫使人類失去工作的不是機器人，而是各種形式的模式識別計算機技術。模式識別涵蓋了廣泛的人工智能功能，包括迴歸分析、聚類分析、基因演算法、主成分分析、決策樹和神經網絡系統。

人類作爲一個擅長於模式識別的物種：從很早的時候就具備語言學習的能力，到學習閱讀，精通象棋和圍棋等遊戲，發展天文、數學，將航天器發送到附近行星和月球上，並研究數學，解釋錯綜複雜的亞原子世界。

我們對模式識別的精通讓我們爲電腦和其它機器賦予了相似的技能，這並沒有什麼可驚訝的。因此我們能夠創造出可以在擁擠的車流中操作自如，且能夠在納秒內做出決定的自動駕駛汽車。

因此，模式識別應該遵循的是：在最根本的層面上，我們創造出的這些模仿我們思維的機器，相對於人類勞動力將有所突破，而不僅僅只會做繁重的工作。幾個世紀以來，人類勞動力一直以做繁重工作爲特徵。

我們目前發明的機器人按照某一特定模式設計，以執行那些重複、乏味的任務，這些機器人的工作效果如果不優於我們大多數人，那就與我們人類相差無幾。未來幾年，我們將看到許多這種類型的機器人（如下圖的Baxter）取代那些模式化的工作，如流水線上的組裝，或是倉儲、揀選和打包等工作。

Baxter機器人

在十年內，將有更多精細的模式識別機器承擔更加複雜的任務，如自動運輸系統。該系統將涵蓋個人汽車、卡車車隊、公交運營和商用航空各領域。

人工智能開啓一個充滿新機遇的世界

據預測，到本世紀中葉，全世界人口將增長到105億。雖然20億或者更多人的工作會被模式識別機器取代，但我們仍然可以爲這些人找到新的工作機會。

屆時，人類是不會無所事事的，因爲將會有大量有趣且激動人心的新工作誕生。這些工作可能是我們正在創造或維持的科技帶來的，也可能是創造新機遇的知識爆炸帶來的。

毫無疑問，自動化的世界將會需要更多人才來確保機器永遠爲人類工作，而我們中的許多人將會成爲熟練的技術人員，能夠維持和強化我們的自動化世界。其它人則會通過改進人工智能的算法，來推動人工智能的發展。

STEM教育會成爲我們孩子未來的中心。什麼是STEM？這是一種跨學科課程，集中向學生傳授科學、技術、工程和數學在研究和應用方面的知識。而編程就是STEM的課程之一。

編程將成爲21世紀人類和機器協同工作的一項必備基礎技能，將會與語言能力同等重要。這裏所說的編程不同於寫下一行又一行可編程指令的傳統方式。相反，這種編程將會像互動培訓，有時是腦力的，而有時又是體力的。

機器和人類將運用自然語言或是身體動作，通過交流進行學習。是的，機器和人類互相學習。這就會加速、擴大人類的教育成果，並可能使人類承擔新的責任，發展新的技能組合，而這些都需要機器夥伴從全球數據庫中提供豐富的信息。

自然語言交互是關鍵

人類喜歡講故事，我們從故事中學習。正因爲我們所知道的許多內容將會融入到我們創造的機器中，這些機器不僅僅將成爲我們21世紀的工作夥伴，還會成爲故事講述者和我們的老師。

事實上，一臺具有聆聽、交談等自然語言能力的模式識別機器，當其有權限進入全球知識數據庫時，將能夠比大多數人講出更精彩的故事。同時，機器將能夠獲取更多的信息，並將知識融入與人類夥伴交互的背景，幫助人類獲得新的見解和技能，以找到新的工作。

不同於人類需要四年才能獲取在某一領域工作的學術資格，模式識別機器將會不斷地工作和學習，具有組織並構建大量知識的能力，以幫助創造專家。這看起來似乎不切實際，但現實就是這樣。

人工智能、複雜模式識別和自然語言處理與交互的結合正在進行，只是剛剛起步。未來十年內我們將會看更多公司創造的成果，例如IBM及其人工智能Watson，谷歌、微軟及其在神經形態計算和神經網絡系統方面的成果。這些公司開發的成果將會導致學習的變革。

例如，一個醫生將不再需要經過6年的實踐才能在檢測、診斷和治療疾病方面變得熟練。相反，一個醫生會與一個人工智能夥伴並肩合作，這個夥伴既能夠充當一個知識庫，還可以指導醫生提高其認知能力，以及爲病人服務的技巧。

教會機器辨認對錯

在21世紀中期，語言學家、心理學家、社會學家、哲學家甚至是人類學家將會變得更爲重要，因爲人工智能對世界和我們的瞭解，變得比以往任何時候都更加深刻。

爲了讓機器成爲更好的夥伴，他們需要學習更多的人文學科知識。他們不僅需要明白句子的字面意思，還要明白這些句子的深層意義、人類的肢體語言以及與他們進行互動的人的文化背景。

除了硬件連接以外，一個道德編碼，我們的模式識別，自然語言交互，人工智能將需要能夠在社會和心理上實現進化。

也就是說，在本世紀中期，那些研究人文學科的人將會擁有重要的工作，以使人類和機器共同創建的社會保持協同發展。（編譯/導讀：齊達 原作者：lenrosen4）