9CaKrnK5wU5作者:张阳smart.huanqiu.comarticleAI 20 年内取代半数工作?MIT科学家称太可笑/e3pmh140m/e3pmh2jgm【环球网智能报道 记者 张阳】自从人工智能诞生的那一天起,关于人工智能与人类关系的讨论就从未停歇,其中最大的一个争议在于,人工智能是否会取代人类工作,近日这一争论有有了新的观点,美国麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室,以及 Rethink Robotics 与 iRobot 创始人 Rodney Brooks 撰文称,“他认为很多人说 20 年内 AI 机器人取代半数人类工作,是非常可笑的事”。据报道牛津大学马丁学院(Oxford Martin School)学者 Carl Benedikt Frey 与 Michael Osborne 预期,自动化已经取代大部分规律性工作,将中等收入的制造业工作者转移至低收入的服务业工作,而在科技发展趋势不变下,他以自动驾驶车为例,服务性工作也会被取代。Brooks 引用硅谷未来研究所共同创办人之一 Roy Amara 名言,“人类总是高估短期内科技的影响,低估长期的影响。”最具代表性的就是 1978 年的美国全球定位系统,原来是为了军事用途,但一直到 1990 年代才开始应用,到现在 GPS 深入生活各层面,远超过当初想象。Brooks 认为,过去 30 年来许多技术都是循类似模式发展,从巨大愿景出发,历经失望,然后慢慢建立信心,最后超过期望,包括运算、基因组测序、太阳能发电、风力发电,甚至家庭送货服务都是。AI 也是一样,从 1960、1980 年代就一直被夸大,现在只是再次夸大而已,但长期的影响可能被低估。此外,AI 能力很有限,虽然 AI 可以辨识一张图片的内容,如人在掷飞盘,但无法回答影像中的其他对象情境,人类才有这个能力。且机器学习是一个手提箱词汇(suitcase word),误导人们以为 AI 已经可像人脑一样运作。现在 AI 系统性能突飞猛进,是因为深度学习的成功,许多人期待人工智能会以同样速度进步下去,但是深度学习其实已经发展了 30 年才有今天的成果,且这只是单一事件,许多技术发展结果都是后继无力。即使现在科学界对 AI 研究的支持,加快应用发展脚步,但不代表就一定会成功。总而言之,科技不会一下子颠覆整个世界,而是随着人类不断适应与调整而循序渐进发展,AI 要大幅取代人类工作还言之过早。1508201880000环球网版权作品,未经书面授权,严禁转载或镜像,违者将被追究法律责任。责编:张阳环球网150820188000011["9CaKrnK5wJZ","9CaKrnK5wEa","9CaKrnK5wE7","9CaKrnK5wvV","9CaKrnK5vWC"]//himg2.huanqiucdn.cn/attachment2010/2017/1017/09/02/20171017090257441.jpg
【环球网智能报道 记者 张阳】自从人工智能诞生的那一天起,关于人工智能与人类关系的讨论就从未停歇,其中最大的一个争议在于,人工智能是否会取代人类工作,近日这一争论有有了新的观点,美国麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室,以及 Rethink Robotics 与 iRobot 创始人 Rodney Brooks 撰文称,“他认为很多人说 20 年内 AI 机器人取代半数人类工作,是非常可笑的事”。据报道牛津大学马丁学院(Oxford Martin School)学者 Carl Benedikt Frey 与 Michael Osborne 预期,自动化已经取代大部分规律性工作,将中等收入的制造业工作者转移至低收入的服务业工作,而在科技发展趋势不变下,他以自动驾驶车为例,服务性工作也会被取代。Brooks 引用硅谷未来研究所共同创办人之一 Roy Amara 名言,“人类总是高估短期内科技的影响,低估长期的影响。”最具代表性的就是 1978 年的美国全球定位系统,原来是为了军事用途,但一直到 1990 年代才开始应用,到现在 GPS 深入生活各层面,远超过当初想象。Brooks 认为,过去 30 年来许多技术都是循类似模式发展,从巨大愿景出发,历经失望,然后慢慢建立信心,最后超过期望,包括运算、基因组测序、太阳能发电、风力发电,甚至家庭送货服务都是。AI 也是一样,从 1960、1980 年代就一直被夸大,现在只是再次夸大而已,但长期的影响可能被低估。此外,AI 能力很有限,虽然 AI 可以辨识一张图片的内容,如人在掷飞盘,但无法回答影像中的其他对象情境,人类才有这个能力。且机器学习是一个手提箱词汇(suitcase word),误导人们以为 AI 已经可像人脑一样运作。现在 AI 系统性能突飞猛进,是因为深度学习的成功,许多人期待人工智能会以同样速度进步下去,但是深度学习其实已经发展了 30 年才有今天的成果,且这只是单一事件,许多技术发展结果都是后继无力。即使现在科学界对 AI 研究的支持,加快应用发展脚步,但不代表就一定会成功。总而言之,科技不会一下子颠覆整个世界,而是随着人类不断适应与调整而循序渐进发展,AI 要大幅取代人类工作还言之过早。