留心AI可能存在的跡象是一個(gè)好主意。(圖片來源:Dog Run Pictures)
如果大眾媒體可信的話,人工智能(AI)將會(huì)如我們所知的那樣,竊取你的工作、威脅人類的生命。如果現(xiàn)在不做好準(zhǔn)備,未來我們可能就要面對AI四處橫行以及統(tǒng)治人類社會(huì)的景象。
AI革命確實(shí)已經(jīng)開始了。為了讓你提前做好準(zhǔn)備,我們?yōu)槟憔帉懥艘徊勘憷纳嬷改稀?/p>
第一步:認(rèn)識AI
戰(zhàn)爭中的第一步就是了解對手。重要的是,我們必須知道AI并不是未來的產(chǎn)物,它已經(jīng)在我們身邊。
你極有可能每天都在使用它。AI是你臉譜網(wǎng)時(shí)間軸排名背后的神奇推手,網(wǎng)飛(Netflix)是如何知道接下來推薦你看什么的,還有當(dāng)你跳進(jìn)車?yán)锏臅r(shí)候,谷歌是怎么預(yù)測你將要去哪的。
AI并不是一個(gè)新概念。它誕生于1956年夏天,當(dāng)時(shí)一群先驅(qū)者因?yàn)橐粋€(gè)夢想而走到了一起,這個(gè)夢想就是建造像人類一樣聰明的機(jī)器。人工智能包含如下一些學(xué)科,如機(jī)器學(xué)習(xí)——它可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模型并學(xué)習(xí)預(yù)測現(xiàn)象,以及計(jì)算機(jī)視覺、語音處理和機(jī)器人學(xué)。
目前圍繞深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的靈感來自于大腦模型,這些數(shù)學(xué)系統(tǒng)把輸入映射到一組輸出上,該過程以被檢查事物的特征為基矗例如,在計(jì)算機(jī)視覺中,一個(gè)特征就是一組像素點(diǎn)模型,該模型描述了對象的信息。
在計(jì)算機(jī)視覺中,一幅圖像中可用于將其進(jìn)行分類的那些部分叫做特征。例如,鼻子、耳朵和尾巴可以當(dāng)作特征來辨別出圖片中的是貓。(圖片修改自pixabay.com)
通常情況下,監(jiān)督式學(xué)習(xí)要求計(jì)算機(jī)通過用人類標(biāo)記過的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,從而“學(xué)習(xí)”其中的關(guān)聯(lián)。從把貓的視頻進(jìn)行分類開始起步,現(xiàn)在已經(jīng)擴(kuò)展到應(yīng)用階段,如自動(dòng)駕駛汽車。
第二步:確定AI的用武之地
有了這些知識,我們開始了解AI最佳的出現(xiàn)領(lǐng)域。環(huán)顧四周,注意那些需要大量數(shù)據(jù)處理的任務(wù)。
例如,沒有人可以通過觀察每個(gè)人在谷歌上的點(diǎn)擊模式來估計(jì)他想要什么。
即使是AI已經(jīng)展現(xiàn)出更先進(jìn)的功能,如在圍棋、視頻游戲以及最近的撲克當(dāng)中取勝,也需要成千上萬次的訓(xùn)練。
從本質(zhì)上講,AI特別擅長需要大量重復(fù)處理的任務(wù)。如果這聽起來像你的工作,可能是時(shí)候開始思考你的生存計(jì)劃了。
要想評估你的“自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)”,在這個(gè)網(wǎng)站上輸入你的工作,就可以看到研究人員為你的領(lǐng)域所做的計(jì)算的結(jié)果。即使你不擔(dān)心,看看也無妨。有備無患嘛。
第三步:制定行動(dòng)指南
你有兩個(gè)選擇:
選項(xiàng)A:抵制
你的第一選擇是反擊。這可能是你的自然反應(yīng),就像在工業(yè)革命期間,不只你一個(gè)人想要反對改變。
由于一般的AI依賴模式識別,這意味著你可以很容易地破壞它處理數(shù)據(jù)的方式。但如果對AI造成太多的威脅,阿諾·施瓦辛格可能會(huì)回到過去嘗試殺死嬰兒時(shí)期的你。
人類的本性是永遠(yuǎn)向著下一個(gè)前進(jìn)的方向努力。出于對其缺點(diǎn)的恐懼而抵抗改變可能會(huì)在短期內(nèi)有效,但長遠(yuǎn)來看,未來你只會(huì)更有可能被拋棄。
選項(xiàng)B:與AI做朋友
最優(yōu)秀的策略是達(dá)成一個(gè)協(xié)議。AI將越來越多地成為這個(gè)社會(huì)的一部分,接受這個(gè)事實(shí)并尋找合作的可能性。AI在人類不擅長的方面從事輔助工作有巨大的潛力,這恰恰因?yàn)槠涮幚砟芰Α?/p>
一些公司已經(jīng)開始使用AI幫助臨床醫(yī)生做醫(yī)療診斷、個(gè)性化的客戶體驗(yàn)以及創(chuàng)造減少環(huán)境成本的農(nóng)業(yè)方法。
有些甚至將這種關(guān)系進(jìn)一步發(fā)展為將人類大腦和AI融合的集成系統(tǒng)
準(zhǔn)備好在有前景的方向?qū)W習(xí)新技能。AI可以學(xué)得很好,但它不能靈活地學(xué)習(xí)(至少目前還不能)。但是你可以?,F(xiàn)在有很多五年前不存在的新工作。