何帆:机器取代人后,未来工厂会是什么样?

发表于  06/07 06:30   约9分钟

  机器人一定会有取代人类的一天,问题在于,这一切将以怎样的方式发生?

  经济学家何帆认为,机器取代人的方式无非有两种,其一,机器人有了自我意识,不会再听命于人的指挥;其二,人与机器融为一体。

  但在他看来,人类距离这样高水平的人工智能时代依然遥远,诚然,机器人正越来越多地代替人类进行工作,但我们也无需为此担忧,因为“任务自动化和工作岗位自动化是两件不同的事情。工作岗位自动化是指机器完全替代了人,任务自动化是不会抢走人类的工作的。”

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人类这个物种,会被彻底地改变。

  企业管理顾问华伦·贝尼斯(Warren Bennis)讲过一个笑话。他说,未来的工厂里只有一个人,一条狗。人是要喂狗,狗是要看住人,不让他碰机器。

  总有一天,机器人会替代人。如果对物种进化做一个预测,那么,人类之后的下一个物种应该是机器人。

  推荐大家读一本《如何思考会思考的机器》,里面汇集了全球各个行业顶级专家对人工智能的看法。当然,即使是专家,对人工智能的看法也大多是猜测。谁也不知道未来会出现什么变化。如果简单地讲,未来可能会有两条路径。

  第一种路径是机器人彻底替代了人。

  机器人不仅学会了人的思维模式,而且比人类做得更好。机器人也学会了人类的情感,而且比人类更加理性。机器人有了自我意识,不会再听命于人的指挥。这并非是不可能的。归根到本源,人的思维、情感,无非都是物理和化学反应,只是我们对其原理了解甚少而已。

  第二种路径是人和机器人融为一体。

  手机让我们成为“千里眼”、“顺风耳”,能够实时地、不受地域限制地与其他人沟通。大数据可以方便我们更好地学习和交流。人用上了各种人造器官。以后,人们很可能会运用更多的科技改善我们的记忆、延长我们的寿命、调节我们的情绪。
  ·记性不好?外接一个U盘就行。
  ·性格暴躁?吃一片药就改过来了。
  ·想体验一下南极探险?你可以从别人那里购买一段个人回忆。
  ·听不懂爪哇语?机器帮你直接翻译。

  无论出现哪种情况,我们都能想象得出最后的结果:人类这个物种,会被彻底地改变。生活、工作,都会和以往大不相同,甚至人类的生存都会遇到挑战。

  人工智能是如何出现的?这是一个很复杂的问题。

  我们不妨从最简单的角度来理解。过去的电脑都是靠“程序”运转,程序员设想出可能会出现的各种情况,然后告诉机器,如果遇到某一种情况,该如何如何处理。

  这就会带来一个挑战,如果是一个非常复杂的问题,有很多环节,机器在每一个环节上都要穷尽所有的可能性,那么,计算和判断的复杂程度会呈指数型增长,直至机器彻底崩溃。

  人每天也会遇到各种复杂的问题,要不要结婚,要不要生子,都是极其复杂的问题。人生有无穷无尽的可能性,有各种各样的偶然性。人是如何处理复杂问题的?

  我们的思维方式比较偷懒。好比,在第一个岔口,有两个选择,我们会随便选一个,比如我们选A。再往前走,又遇到第二个岔口,又有两个选择,我们再随便选一个,比如我们选A1。如果A1是个死胡同呢?我们赶紧退回最近的分岔点,选择A2。

  如此循环往返,直至找到合适的路径。这种思维方式看起来很笨,这不就是靠碰运气吗?确实如此,这是因为人的记忆储存能力和计算能力严重不足,才想出来的凑合的办法,但事实证明,这是解决复杂问题的唯一正确路径。

  我们对智能机器人最直观的体验可能是家里的扫地机器人,一款叫Roomba的家伙。

  最早设计Roomba的时候,设计师非常苦恼。每个家庭的房间都不一样,有人住别墅,有人住陋室,有的房间方方正正,有的房间极不规则。如果想把所有的户型资料都预先输入,几乎是不可能的。换个思路之后,就豁然开朗了。Roomba的设计思路是让机器人自己去学习。

  当Roomba刚到你家里的时候,它会像喝醉酒一样,到处碰壁。其实它是在学习。碰墙没有关系,它会把这当作一次失败的尝试,把结果记录下来。只要它把每一次失败都记录下来,不断修正,就能越来越熟练,最后,它就像在你家里尽情撒欢的小狗,来来去去,自如得很。

  一言以蔽之,这种设计思路就是“试错法”。机器学习就是一个计算机算法在分析和预测中不断自我改进的过程。

  认知机器人的方法论无非是最基本的概率论,但它的技术进步在于,认知机器人已经开始理解更复杂的非结构化信息。也就是说,机器人不仅能够像过去那样理解数字,还能够“看懂”图像、“听懂”人的讲话,等等。

  以机器翻译为例。IBM在开发翻译软件的时候成立了一个团队,最早,他们雇佣了很多语言学家,希望语言学家能够教会机器不同的语法,然后让机器根据语法学习各种语言。后来,他们发现这样根本行不通。最简单粗暴的办法就是把海量的语言资料都输入电脑,让电脑自己去“试错”。

  一开始,电脑的翻译一定是不伦不类的,但慢慢地,如果你给电脑足够多的正确和错误的示例,它就会慢慢弄明白,哪些说法是不地道的,哪些是更地道的。它的学习就越来越快。它可以用同样的方法学会中文、俄语、班图语、尼泊尔语:其实它不是在学外语,而是在处理统计数据。以后,我们很可能不用再学习外语了,人工智能会比我们做得更好。它能够掌握各种语言,靠的就是大数据和“试错法”。

  说起人工智能,我们常常会有一种恐惧,认为我们的工作很快就会被机器替代。确实,越来越多的工作会被机器替代,但距离我所预言的那个机器人取代人类的时代还早得很。我们仍然处在人工智能的初级阶段。

  现在的人工智能大多局限在一个特定的领域。Roomba是负责扫地的。有的人工智能是为了翻译语言、或是帮助医生诊断疾病。它们各有分工。在其各自的领域,它们完全有可能替代很多常规性的人类的工作,但机器人会不会突然变得全知全能呢?你家的Roomba会不会有一天扫地扫腻味了,自己决定不想扫地,要设计汽车了?至少目前来看,这种可能性为零。

  任务自动化和工作岗位自动化是两件不同的事情。工作岗位自动化是指机器完全替代了人,任务自动化是不会抢走人类的工作的。

  举例来说,由于工业革命,纺织行业在19世纪就从手工业变成了现代化工业。纺织行业中98%的劳动被自动化了,那么,纺织行业的就业人数是否相应地减少了98%呢?

  没有。纺织行业的就业人数反而增加了。这是由于生产力大幅度提高之后,产品的价格会下降,对产品的需求就会增加。过去,许多人只有一套衣服,而且是妈妈手工缝制的。过去是“慈母手中线,游子身上衣”。现在,游子穿的都是买来的衣服,每个人的衣橱里都塞得满满的。此外,对窗帘、地毯、沙发罩,各种各样纺织品的需求也大幅度增加,于是,需求的增长抵消了机器对劳动力的替代。

  同样的故事今天仍然在发生。自动取款机是在20世纪90年代之后开始出现的。当初,人们认为有了自动取款机,就不再需要银行柜员了,结果呢?

  银行柜员的人数却增加了,而且比美国整个劳动力市场就业人数的增加速度更快。

  条形码是从20世纪80年代开始出现的。扫描条形码,能让收银员的结账时间减少18-19%,但收银员的人数反而增加了。

  20世纪90年代末以来,律师事务所越来越多地使用电子文档检索软件,这本是律师助理要做的工作,但律师助理的人数反而快速增长。

  我们都听说过,技术可以创造出全新的岗位需求,比如数据科学工程师。但与此同时,技术也能改变很多传统的常规工作。

  银行柜员不需要再收付现金,他们可以花更多的时间帮顾客处理更复杂的事务。

  律师助理不用再在档案堆里找文件,他们可以帮助律师们更好地维护客户关系。

  会看CT片子的电脑没有完全替代医生的工作,医生可以借助电脑,进一步提高诊断质量。

  各种设计软件也没有替代设计师的工作,相反,会有更多的人更容易地进入这一行当。

  所以,好消息是:未来的工厂里,会有一台机器,一个人,一条狗。有的工作是人来做主,机器辅助;有的工作是机器做主,人来辅助。至于那条狗嘛,它安安静静地趴在那里,像一个哲人一样若有所思。

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有的工作是人来做主,机器辅助;有的工作是机器做主,人来辅助。至于那条狗吗,它安安静静地趴在那里,像一个哲人一样若有所思。

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