那未來(lái)人工智能與人類(lèi)、與你的關(guān)系到底是如何？

 

        作為翔正國際的小編來(lái)說(shuō)，我也很好奇，雖然我們目前的所有海外商務(wù)考察研修班，都與智能制造、精益生產(chǎn)、科技創(chuàng )新、綠色生產(chǎn)等精益化、數據化、智能化的智能制造有關(guān)，但是人工智能在這些領(lǐng)域內已經(jīng)無(wú)處不在，所以不論我們是參加日本的《精益生產(chǎn)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)》、德國的《智能制造與綠色生產(chǎn)》、美國的《工業(yè)創(chuàng )新升級與服務(wù)型制造》等海外商務(wù)考察研修班，從觀(guān)看數字化建模、流程化生產(chǎn)、豐田無(wú)人整車(chē)工廠(chǎng)、博世及CAT等數據系統應用，所有的這些都已經(jīng)將機器數據和人類(lèi)智慧的結合，并實(shí)際應用及生產(chǎn)延伸，所以說(shuō)人工智能，在目前的制造業(yè)的生產(chǎn)線(xiàn)上，已經(jīng)不是什么不可探知的神秘科學(xué)，而是提質(zhì)增效的企業(yè)經(jīng)營(yíng)關(guān)鍵所在。

 

        對于人工智能的了解，我們先來(lái)看看人工智能和人類(lèi)智商在未來(lái)的關(guān)系。

        隨著(zhù)新技術(shù)的出現，全球就各界的專(zhuān)家們都不約而同的發(fā)聲，詮釋現在人類(lèi)的智力的定義，正在被改變和被定義。聰明的人不僅是能夠獨立解決復雜問(wèn)題的人，而且還是那些懂得使用人工智能為其服務(wù)的人。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是你需要學(xué)會(huì )使用和理解新技術(shù)，這是至關(guān)重要的。

 

        然而，科技和人工智能，經(jīng)常讓那些糾結于人工智能是什么？以及人工智能是如何工作的？復雜到自己都無(wú)法說(shuō)服自己的人感到害怕。曾經(jīng)有兩位教授,一位是芝加哥大學(xué)布斯商學(xué)院的尼克Polson教授，一位是德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的詹姆斯·斯科特教授,試圖把人臉識別技術(shù),在自己的書(shū)中講明白,通過(guò)幾個(gè)例子說(shuō)明了人工智能的開(kāi)端的歷史人物和其他個(gè)人關(guān)系的算法，及對于人類(lèi)的發(fā)展不同的問(wèn)題關(guān)系。

 

        這本書(shū)的名字是《AIQ:人與機器是如何結合在一起的》(AIQ: How People and Machines Are Smarter Together)，該書(shū)列出了在第二次世界大戰中，與敵人作戰的數學(xué)方法，以及在克里米亞戰爭中，更好地記錄健康狀況。它的使命是讓讀者明白，人工智能只是人們?yōu)榱颂岣咝识圃斓牧硪环N技術(shù)。波爾森近期分享了本書(shū)對人工智能的一些見(jiàn)解，以及這項技術(shù)在美國新聞中面臨的挑戰。采訪(fǎng)內容經(jīng)過(guò)了篇幅和清晰度的編輯。

 

        面對復雜的理論研究說(shuō)明，我們普通人更容易從一些電視、電影、網(wǎng)絡(luò )媒體上去側面的了解人工智能，那樣可能更直觀(guān)，更容易理解，可是好萊塢大片中的人工智能為了迎合觀(guān)眾的欣賞價(jià)值，獲取商業(yè)利潤，在故事情節中對人工智能及機器人有了負面的展示，這讓好多人走入誤區，只要是一談到機器人、一談到人工智能就會(huì )擔心機器人有朝一日會(huì )變得具有自我意識，并與我們作對，那該怎么辦？

 

        其實(shí)人工智能并不新鮮，在一開(kāi)始沒(méi)有人會(huì )把它和殺人機器人或工作剝奪聯(lián)系起來(lái)?，F在我們的AI的便是原始的開(kāi)始。

 

        人工智能的開(kāi)始將是收集和記錄數據的開(kāi)始。人工智能所需的燃料只是純數據。在《AIQ:人與機器是如何結合在一起的》的書(shū)中講述了7個(gè)關(guān)于人類(lèi)用人工智能解決問(wèn)題的故事。主人公弗洛倫斯•南丁格爾(英國改革家、現代護理的創(chuàng )始人)是收集醫療記錄的人之一，他們試圖根據數據做出更好的醫療決策，所以在某種意義上，人工智能可以追溯到數據收集的開(kāi)始。

 

        面對當下各國進(jìn)行的大數據系統的建立，近期中國的房屋登記統一平臺的亮相，這些其實(shí)都是數據的收集，也是人工智能的開(kāi)始，你會(huì )覺(jué)得這樣的數據收集會(huì )給你帶來(lái)生活上的方便，還是不便，明顯的例子那就是visa卡的使用，全球各地即時(shí)到賬等業(yè)務(wù)，是不是讓我們的生活變得越來(lái)越便捷，還有微信、支付寶等等，你會(huì )擔心這些人工智能會(huì )與你產(chǎn)生意見(jiàn)不一而大打出手嗎！

 

        那么，我們就需要仔細考慮我們需要對人工智能實(shí)施何種監管。例如，也許你在網(wǎng)上和聊天機器人聊天，也許應該有一個(gè)小窗口說(shuō)你實(shí)際上是在和電腦說(shuō)話(huà)，而不是跟人說(shuō)話(huà)。人工智能的監管問(wèn)題也是一個(gè)很大的挑戰，但要正確監管，首先要了解它。

 

        那么年輕一代應該準備什么？來(lái)應對將來(lái)科技發(fā)展后的人工智能的普及呢？

 

        首先，孩子們需要去學(xué)習數據科學(xué)或數據分析，學(xué)習任何可以用來(lái)提高這些技能的課程。而且，還需要從小孩子抓起。其次，要培養孩子們喜歡研究這些類(lèi)型的東西的興趣，這是一項在過(guò)去五到十年中不斷增長(cháng)的技能，而且似乎正在爆炸式增長(cháng)。很多人想做更多的分析和數據科學(xué)，這是人工智能革命的另一個(gè)積極的方面，人們現在正試圖理解這些方法和應用。

 

        對于研究者、執政者來(lái)說(shuō)，如何在自動(dòng)化應用的同時(shí)，對我們的工作產(chǎn)生負面影響做出相應的對策?

 

        機器在很多事情上已經(jīng)比人類(lèi)好，比如下棋。在那種情況下，人類(lèi)根本無(wú)法打敗機器。甚至在像圖像識別這樣的事情上——試圖弄清楚照片里是貓還是狗——這些機器也在這方面做得非常好。另一方面，有很多事情人類(lèi)仍然比機器做得更好。例如，拿起一個(gè)杯子喝水，這是人類(lèi)可以非常有效地做的事情，而對機器來(lái)說(shuō)則是困難重重。所以你不用太擔心，還有很多東西是機器不擅長(cháng)的。

 

        因此，我們就沒(méi)有什么可以擔心的，在未來(lái)人和機器一起更聰明地工作，就是人工智能與人類(lèi)智商的結合，也是人工智能與你的微妙關(guān)系的窗戶(hù)紙，探明人工智能的用途后，我們其實(shí)沒(méi)有必要去擔心，機器人統治世界的影片故事情節了。