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人工智能将替代超过50%的工作,你的职业未来会消失掉吗?

2019-08-21 点击:920
人工智能将取代50%以上的工作,您的职业生涯将在未来消失吗?

早在《黑客帝国》,人们开始想象技术生活的未来:在未来,人们将生活在虚拟世界中,通常的感知将被程序模拟,实质上,人们已成为机器的奴隶。

与最近的大火,网络朋克的亚文化奇观相关,人们总是期待并感到恐惧,前者自然是对美好生活的向往。但后者不仅仅是机器对人类模仿的“恐怖谷”效应,也是对人们未来生活方式的恐惧。当AI机器逐步将人类从体力变为智能时,人类存在的最终意义是什么?

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技术没有尽头。从阿尔法狗击败柯杰开始,虽然年轻,但AI机器发展迅速。去年,一名人工智能翻译聘请了一名人类“枪手”来搜索新闻。其中,人工智能翻译远未达到取代人类的程度,但自然语言的进步使许多朋友同样表示同情。

在人工智能领域,《未来简史》作者Yuval Hulari直接说:“超过50%的就业机会被20到30年间的人工智能所取代。” “人类将分化为智慧。”/P>

说人工智能取代人类在波浪下工作确实是不可逆转的。

那么AI会改变哪些方面?我们首先需要明确的是,人工智能的各种应用基本上都是基于不同的算法构造,因此它并没有超出人们的框架。在人工智能领域,有一个着名的实验“中国之家”,其实验是关闭一个不懂中文,只在封闭的房间里懂英语的人。桌子上有相应的英文翻译书,可以帮助这个人理解相应中文的含义,并可以让他用中文交流。

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为了交流,对他们来说,看到中国的回应意味着房间里面是中国人。约翰希勒的实验类似于人工智能。房间里的电脑相当于一个不同的程序,房间外面的人都是我们。从翻译的角度来看,人工智能可以准确地翻译英语的含义,但实际上它并没有真正理解它的含义,而只是按照程序。

虽然实验存在缺陷,但简单来说,在深度学习下,人工智能只能明确“给钱”以获得相应的“苏打”行为关系,但却无法理解“钱”本身的含义。通过大量的深度学习,人工智能可以实现异常复杂的行为关系。在我们看来,它可能达到了人类水平,但实质上,它只是一种算法。

因此,人工智能可以取代的领域只是在简单的重复性工作领域,但仍然没有办法需要大量的创造力。请注意,对于许多创意内容,只要有模板,人工智能也可以相应地模仿,就像热门小说生成器的情况一样。但在改变写作方面,从新的角度来看,人工智能并没有这种能力。

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从以前可能已经消失的工作中,我们也可以看到重复工作的工作将越来越多地消失,而电话推销员几乎被边缘化了。在去年的Google I/O大会上,Alphabet的新任主席John Hennessy介绍了人工智能方面的一些发展,并称Google Duplex已通过图灵测试。

在首次亮相时,Google Duplex的人工智能对话性能导致许多用户爆炸。在直播中,Google Duplex能够与电话运营商畅所欲言,并成功预订了美发服务的时间。在操作员要求一段时间的情况下,Google Duplex实际上发布了“Mm-hmm”的拟声词,这是完全无法察觉的并且将是人工智能。

图灵测试一直被认为(在该行业的某些领域)测试人工智能标准。 1950年,图灵提出了这样一个测试:如果机器可以与人类交谈并且不被人类感知,那么这台机器就意味着拥有智慧和思考。

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人工智能领域一直存在关于图灵测试的争议。人们认为,判断的标准仅限于欺骗人类而不是显示真实情报的水平。前者很容易被模仿。上面提到的中国房子就是这样一个例子。但Google Duplex在面向服务的对话中的表现确实引人注目且商业化,但在将人工智能推向其他领域之前还有很长的路要走。

在摧毁部分工作的同时,人工智能的发展无疑将刺激新工作的形成。

在这个领域,第一个吃香是人工智能“建筑”的建筑工人。在《中国人工智能ABC人才发展报告》,人工智能ABC(人工智能+大数据+云计算)领域的人才持续增长,就业形势良好。在当前国内人口红利用尽,移动互联网发展达到顶峰的时期,人工智能领域将不可避免地成为未来趋势,国家战略和商业登陆的“甜蜜”。

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根据AI Lab的报告数据,2019年人工智能差距将达到110万,包括算法,深度学习和自然语言处理等领域,这种差距将在2022年增加到594万。现在,无论是BAT,或者字节和科达迅飞,还有激烈的人才竞争,还有相应的实验室开展人才储备。

落入岗位,深入学习当前算法和机器成为热门帖子。产品的驱动程序和功能属性,算法和深度学习的添加都是必不可少的。落入行业,目前的人工智能已逐渐渗透到我们生活的方方面面。智能旅游,智能城市,智能安防.人工智能正在重塑传统传统产业链的结构,其中将有后迭代和供应链重组,如何利用自身优势进入庞大的人工智能产业板块行业,这是公司需要考虑的下一个问题。

另一方面,人工智能的发展需要进一步的财政支持,在这个过程中,劳动力的使用显然是一种更具成本效益和更安全的方式。包括谷歌在内的人工智能等公司无一例外地扩大了审计团队。虽然有算法检查机制,但面对灵活和禁止的信息,手动处理显然更安全。另一方面,机器学习也需要“自然”来构建数据模型,而许多公司无法真正避免的问题是。如果有问题怎么办?

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这件作品将改变人工智能的识别方向,造成偏差。

15: 03

来源:电气技术

人工智能将取代50%以上的工作,您的职业生涯将在未来消失吗?

早在《黑客帝国》,人们开始想象技术生活的未来:在未来,人们将生活在虚拟世界中,通常的感知将被程序模拟,实质上,人们已成为机器的奴隶。

与最近的大火,网络朋克的亚文化奇观相关,人们总是期待并感到恐惧,前者自然是对美好生活的向往。但后者不仅仅是机器对人类模仿的“恐怖谷”效应,也是对人们未来生活方式的恐惧。当AI机器逐步将人类从体力变为智能时,人类存在的最终意义是什么?

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技术没有尽头。从阿尔法狗击败柯杰开始,虽然年轻,但AI机器发展迅速。去年,一名人工智能翻译聘请了一名人类“枪手”来搜索新闻。其中,人工智能翻译远未达到取代人类的程度,但自然语言的进步使许多朋友同样表示同情。

在人工智能领域,《未来简史》作者Yuval Hulari直接说:“超过50%的就业机会被20到30年间的人工智能所取代。” “人类将分化为智慧。”/P>

说人工智能取代人类在波浪下工作确实是不可逆转的。

那么AI会改变哪些方面?我们首先需要明确的是,人工智能的各种应用基本上都是基于不同的算法构造,因此它并没有超出人们的框架。在人工智能领域,有一个着名的实验“中国之家”,其实验是关闭一个不懂中文,只在封闭的房间里懂英语的人。桌子上有相应的英文翻译书,可以帮助这个人理解相应中文的含义,并可以让他用中文交流。

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为了交流,对他们来说,看到中国的回应意味着房间里面是中国人。约翰希勒的实验类似于人工智能。房间里的电脑相当于一个不同的程序,房间外面的人都是我们。从翻译的角度来看,人工智能可以准确地翻译英语的含义,但实际上它并没有真正理解它的含义,而只是按照程序。

虽然实验存在缺陷,但简单来说,在深度学习下,人工智能只能明确“给钱”以获得相应的“苏打”行为关系,但却无法理解“钱”本身的含义。通过大量的深度学习,人工智能可以实现异常复杂的行为关系。在我们看来,它可能达到了人类水平,但实质上,它只是一种算法。

因此,人工智能可以取代的领域只是在简单的重复性工作领域,但仍然没有办法需要大量的创造力。请注意,对于许多创意内容,只要有模板,人工智能也可以相应地模仿,就像热门小说生成器的情况一样。但在改变写作方面,从新的角度来看,人工智能并没有这种能力。

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从以前可能已经消失的工作中,我们也可以看到重复工作的工作将越来越多地消失,而电话推销员几乎被边缘化了。在去年的Google I/O大会上,Alphabet的新任主席John Hennessy介绍了人工智能方面的一些发展,并称Google Duplex已通过图灵测试。

在首次亮相时,Google Duplex的人工智能对话性能导致许多用户爆炸。在直播中,Google Duplex能够与电话运营商畅所欲言,并成功预订了美发服务的时间。在操作员要求一段时间的情况下,Google Duplex实际上发布了“Mm-hmm”的拟声词,这是完全无法察觉的并且将是人工智能。

图灵测试一直被认为(在该行业的某些领域)测试人工智能标准。 1950年,图灵提出了这样一个测试:如果机器可以与人类交谈并且不被人类感知,那么这台机器就意味着拥有智慧和思考。

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人工智能领域一直存在关于图灵测试的争议。人们认为,判断的标准仅限于欺骗人类而不是显示真实情报的水平。前者很容易被模仿。上面提到的中国房子就是这样一个例子。但Google Duplex在面向服务的对话中的表现确实引人注目且商业化,但在将人工智能推向其他领域之前还有很长的路要走。

在摧毁部分工作的同时,人工智能的发展无疑将刺激新工作的形成。

在这个领域,第一个吃香是人工智能“建筑”的建筑工人。在《中国人工智能ABC人才发展报告》,人工智能ABC(人工智能+大数据+云计算)领域的人才持续增长,就业形势良好。在当前国内人口红利用尽,移动互联网发展达到顶峰的时期,人工智能领域将不可避免地成为未来趋势,国家战略和商业登陆的“甜蜜”。

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根据AI Lab的报告数据,2019年人工智能差距将达到110万,包括算法,深度学习和自然语言处理等领域,这种差距将在2022年增加到594万。现在,无论是BAT,或者字节和科达迅飞,还有激烈的人才竞争,还有相应的实验室开展人才储备。

落入岗位,深入学习当前算法和机器成为热门帖子。产品的驱动程序和功能属性,算法和深度学习的添加都是必不可少的。落入行业,目前的人工智能已逐渐渗透到我们生活的方方面面。智能旅游,智能城市,智能安防.人工智能正在重塑传统传统产业链的结构,其中将有后迭代和供应链重组,如何利用自身优势进入庞大的人工智能产业板块行业,这是公司需要考虑的下一个问题。

另一方面,人工智能的发展需要进一步的财政支持,在这个过程中,劳动力的使用显然是一种更具成本效益和更安全的方式。包括谷歌在内的人工智能等公司无一例外地扩大了审计团队。虽然有算法检查机制,但面对灵活和禁止的信息,手动处理显然更安全。另一方面,机器学习也需要“自然”来构建数据模型,而许多公司无法真正避免的问题是。如果有问题怎么办?

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