對于機(jī)器人是否會搶走人類的工作崗位，人們并沒有達(dá)成統(tǒng)一的共識，但總體來說態(tài)度都較為悲觀。也有樂觀者認(rèn)為，正如工業(yè)革命和農(nóng)業(yè)革命一樣，屬于AI的曙光時代以及它帶動的現(xiàn)代機(jī)器人分支等一系列新的技術(shù)能夠創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位。
然而，目前有很多人認(rèn)為機(jī)器人和人工智能將會在未來的某個時間點(diǎn)完全取代人類。你可曾想過：機(jī)器人和人工智能已經(jīng)開始“奪走”我們的工作崗位。自動化并不是其唯一原因——究其根本，機(jī)器人和人工智能的能力越來越強(qiáng)，技能越來越嫻熟。在我們的認(rèn)知里，這些工作只有人類才能做到。
實際上，人工智能所無法做到的事情已經(jīng)越來越少，取代人類工作只是它們能力的一部分，然而，讓我們從更宏觀的視角來看待這個問題：AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)微進(jìn)步，會不會開始威脅那些曾經(jīng)被認(rèn)為是“只屬于人類”的能力呢?
機(jī)器人擅長烹飪
你可以試著想象機(jī)器人成為制作漢堡的大廚，能夠自動將雞肉切塊打包，并且擁有五個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能還與真人對打DOTA。這些事情有何共同點(diǎn)?實際上，幾年前，工程師們還尚且無法利用AI實現(xiàn)這些功能，他們當(dāng)時認(rèn)為，在未來的一段時間內(nèi)，AI依舊無法做到這一切。
Flippy由Miso Robotics公司制造，號稱機(jī)器人界的“漢堡大廚”“薯條大師”。Flippy能夠來回旋轉(zhuǎn)，拿起一個漢堡，輕輕地將一塊奶酪放在漢堡上。它還能使用紅外傳感系統(tǒng)判斷烤架上漢堡和雞肉的溫度，并在恰當(dāng)?shù)臅r間取出，保證最佳的味道和口感。Miso公司目前正在為60家餐廳制作漢堡。燒烤食材容易弄臟衣服，過程十分無聊，有時還會有一定的危險。不僅如此，燒烤還是一項高度復(fù)雜的任務(wù)。
Miso公司的Flippy必須和人類進(jìn)行互動，處理一些難以預(yù)測的情況，學(xué)會識別不同材質(zhì)、不同形狀的食材，并且通過三維導(dǎo)航系統(tǒng)規(guī)避損傷物體。這并不是什么魔法，也不是“超人AI”,這只是日常生活中反復(fù)出現(xiàn)卻無法預(yù)測的臟活、累活。此前，普遍認(rèn)為只有人類才能完成這些工作。Flippy的造價只需10萬美元，它無需休假，無需支付工資，能夠24小時不間斷的工作而毫無怨言。對于美國的快餐企業(yè)來說，這些工作崗位的流動性很高，很少有人愿意做這樣的工作。
Osaro是一家專注于將深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人相結(jié)合的公司，其產(chǎn)品能夠完成將雞塊打包的工作。對于機(jī)器人來說，識別不規(guī)則形狀、將物品放入盒中或是打包，一直以來都是很大的難題。除了雞塊，機(jī)器人還會被用來處理各類切片食物，而切片的食物十分容易弄碎。最令人感到驚訝的是，Osaro公司所開發(fā)的機(jī)器人并不需要接受人類的訓(xùn)練。它能夠自己學(xué)會如何拿起形狀不規(guī)則的雞塊，并將雞塊打包。這種從頭開始的強(qiáng)化學(xué)習(xí)是向著人工智能一般性學(xué)習(xí)邁進(jìn)的一大步：比如參與簡單流水線的工作，或是完成食物準(zhǔn)備、食物打包的任務(wù)。
Dota和圍棋：AI如何處理復(fù)雜的問題
OpenAI是由Elon Musk資助的人工智能團(tuán)隊。團(tuán)隊的一大目標(biāo)就是確保人類不會被超智能AI所毀滅，反而能夠從分布在世界各地的AI系統(tǒng)中獲益。OpenAI團(tuán)隊創(chuàng)造了一支“Dota戰(zhàn)隊”，戰(zhàn)隊由五個各自獨(dú)立的AI系統(tǒng)構(gòu)成，這些系統(tǒng)能夠互相協(xié)作，并試圖在Dota這款多人角色扮演游戲中擊敗人類玩家。實際上，和AI對戰(zhàn)的人類選手并不是最頂尖的，但他們也是這款游戲的高手了。
此前，人類從未想過AI能夠完成像這樣的“半組織化”的任務(wù)。實際上，人們認(rèn)為“團(tuán)隊協(xié)作”需要創(chuàng)造性的管理技能，而AI系統(tǒng)很難具備。在Dota比賽中擊敗人類，的確展現(xiàn)出了AI在某些領(lǐng)域的團(tuán)隊協(xié)作能力。然而，這是真正意義上的團(tuán)隊協(xié)作嗎?我覺得，如果我們把白領(lǐng)的工作分解來看，其所需要的環(huán)境和團(tuán)隊協(xié)作能力恐怕不比組團(tuán)參加Dota比賽更加復(fù)雜。
曾經(jīng)，科學(xué)家們認(rèn)為直到2020年，AI才有可能擊敗人類圍棋選手。但DeepMind團(tuán)隊的AlphaGo卻在2016年就做到了這一點(diǎn)。AlphaGo的智能來源于內(nèi)部創(chuàng)造，并非復(fù)制、整合數(shù)百萬局人類對弈的戰(zhàn)術(shù)。
最近名揚(yáng)千里的一盤棋里，AlphaGo走出了驚天駭俗的第37手棋，甚至震驚了其人類訓(xùn)練師——從未有人見過這樣的招法。同樣感到不安的，還有AlphaGo的對手，韓國職業(yè)選手李世石。他看到AlphaGo走出這步棋之后，起身離開了對局室冷靜冷靜。從那時起，DeepMind團(tuán)隊的AlphaGo就不再需要任何給定的數(shù)據(jù)集合;它能夠通過不斷與自己對局學(xué)習(xí)新的招數(shù)。顯然，新版本的AlphaGo能夠輕易擊敗原先的版本。
盡管AI功能已經(jīng)十分強(qiáng)大，但這并不意味著一般性人工智能已經(jīng)近在咫尺，距離AI完全替代人類也還有一定的距離。機(jī)器人系統(tǒng)和AI難以處理給定范圍外的意外情況。也許，真正無法被機(jī)器人所替代的、人類所獨(dú)有的技能，比我們想象的要少得多。AI系統(tǒng)能不能學(xué)會實現(xiàn)像“同情”“管理”等人類技能呢?或許在我們意識到之前，AI就已經(jīng)能夠做到這些了。
人類更加信任AI
Woebot等創(chuàng)業(yè)公司正在著手開發(fā)用于管理心理健康以及咨詢的聊天機(jī)器人，幫助抑郁癥患者更好地處理問題。我們也許會認(rèn)為，人類的參與是咨詢過程中至關(guān)重要的一部分，但有證據(jù)表明，在參與不做價值判斷、不偏袒的對話時，能夠獲利更多。
當(dāng)代的機(jī)器視覺和面部識別技術(shù)使得機(jī)器人能夠識別人類的情感，模仿人類的行為。以Ellie為例：Ellie可以和老兵交談，幫助他們應(yīng)對PTSD。例如，Ellie不僅知道如何做出表達(dá)同情的動作，如點(diǎn)頭、微笑或是在聽到敏感故事時小聲沉吟，她還知道在什么情況下應(yīng)該做出這些動作。”
實際上，我們已經(jīng)了解到，在某種程度上，對于較為敏感的話題，人們更喜歡對機(jī)器傾訴，而不是對人。前谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)家Seth Stephens-Davidowitz在他極富爭議的作品《每個人都會撒謊》中就提到了這種現(xiàn)象。因此，如果機(jī)器人的能力足夠出眾，在面對一些極為隱私的任務(wù)或是交易時，人們會更加傾向于選擇機(jī)器人和AI系統(tǒng)。
機(jī)器人比人類更出色嗎？
我們關(guān)注的重點(diǎn)應(yīng)該放在“能力足夠出眾”上。實際上，想要實現(xiàn)成功，機(jī)器人的能力并不一定要比人類強(qiáng)。在一些關(guān)鍵領(lǐng)域，已經(jīng)出現(xiàn)了這種趨勢。自動客服系統(tǒng)為人類節(jié)省了很多時間和精力，但他們在回答問題的準(zhǔn)確性和互動性上并不及人類。類似地，管理市場營銷部門團(tuán)隊的人工智能并不一定是最好的經(jīng)理——只要它能夠帶領(lǐng)團(tuán)隊達(dá)到公司的業(yè)績目標(biāo)就行了。
“在Dota比賽中打敗人類選手”和“管理市場團(tuán)隊”之間存在很大的差距——OpenAI團(tuán)隊需要12.8萬臺計算機(jī)和256個圖像處理器。實際上，“超級智能”“高水平一般性人工智能”離我們還有很長的距離。市場營銷需要搭建環(huán)境，并執(zhí)行一系列操作，但這些環(huán)境大體相似。而Dota則更為復(fù)雜。Dota的環(huán)境比象棋和圍棋更類似于現(xiàn)實世界。
AI驅(qū)動的系統(tǒng)發(fā)展迅速，也許距離“能力足夠出眾”已經(jīng)不遠(yuǎn)了——或許只需10年就能實現(xiàn)。隨著AI和機(jī)器人的出現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)學(xué)將會得到發(fā)展;計算的成本——運(yùn)行AI系統(tǒng)的一項重要投入——也會隨之下降。由于單位經(jīng)濟(jì)學(xué)效應(yīng)，在服務(wù)業(yè)使用機(jī)器人取代人類的成本也會隨著時間下降。
關(guān)鍵詞： AI
