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凯文·凯利:与人工智能的合作表现,将决定你的薪酬

[日期:2017-04-12] 来源:混沌研习社  作者: [字体: ]

  地球上最聪明的物种,不是人也不是AI,而是最聪明的人加上AI

  

凯文·凯利:与人工智能的合作表现,将决定你的薪酬

 

  编者按:本文来自微信公众号”混沌研习社“(ID:dfscx2014),根据凯文凯利(《失控》《必然》作者,《连线》杂志创始主编)在混沌研习社的课程内容整理而成;36氪经授权发布。

  在过去几年当中,我们地球上最聪明的物种,不是人也不是AI,它其实是一匹“人头马”,是世界上最聪明的人加上AI。

  你与人工智能的合作表现,决定了你的薪酬,你必须要和机器进行合作,而不是对抗。

  去年,谷歌的机器人阿尔法狗战胜了李世石大师。但我们都知道早在20年前,IBM的深蓝就已经打败人类了。

  这是一场非常不公平的比赛。

  计算机本身就是非常擅长记忆和计算的,而人类最擅长的并不在此。这场比赛实际上是创造了一个平台,让人和收集了全部棋盘数据的数据库进行比赛,这就是用人类的短处去和计算机的长处进行PK。

  这场比赛给我们造成了一种什么样的感觉?我们不可避免地认为人类的智能要低于AI智能。

  智慧的维度不是单一的,而是如同交响乐队,不同的乐器在弹奏不同的乐谱

  不断地用机器智能打败人类,这也是我们今天,对AI认知存在心理负担的原因。

  我们人类潜移默化地认为,物种智慧进化的维度是单一的:

  老鼠 < 猴子< 白痴< 正常人< 天才< 人工智能。

  我们认为,人类的智能是低于人工智能的,这是我们一般的认识。但是事实真的如此吗?

  智慧更像是一个交响乐队,不同的乐器在弹奏不同的乐谱。

  不同的人会有不同的思维方式,这是智能的不同方面。就像不同的人在各个方面的拥有的天赋不同一样,不同物种在每个智慧的纬度上,表现也是各有差异。

  比如松鼠在思考这方面不那么擅长,但是在记忆方面,就表现得比人类更好。

  松鼠能够记住很多年之内,它在哪里摘到了哪些不同的松果。记忆力方面,松鼠就比人要来的聪明。

  再比如说你的计算机,它在数学计算方面肯定比你聪明;GPS在导航方面肯定也比你聪明;百度在记忆存储上肯定也比你聪明,它可以记住60亿网页上所有的信息,这是人类永远都取得不了的成就。

  所有这些东西,分别在不同的地方,已经比人类聪明了。

  同理,AI也并不是比人更智慧,它仅仅是和人不同而已。

  AI在思考和计算方面,要远远高于人类,但是在其他方面,比如身体协调和创意工作方面,远不如人类。

  AI的智慧只是某一维度上的智慧,它并不比人更聪明,未来它会和电力一样可购买可传输

  那么我们应该如何看待AI这种维度的智慧呢?

  AI这个东西,堪比第一次工业革命、第二次工业革命,让我们看到的成功机缘。

  农业时代之后,工业革命之前,人们对世界的思考,都是用人力的。进入工业革命时代之后,我们意识到人类的肌肉力量其实是非常弱小的。

  蒸汽和电力的发明,把我们带入了一个异彩纷呈的世界。

  我们有汽车,当你坐进汽车,仅仅用250马克的手上力量,就可以迅速启动这台汽车,轻松跨越一公里甚至做一个长途的跋涉。

  在整个工业革命的过程当中,其实我们就是用这种虚拟的力量,和人力结合,进行了重新的格局分配。

  比如每个家庭,都布满了电子的器械。不论老少,所有人都可以使用这种虚拟的力量,就好像是他们自己手上拥有的力量一样。

  当我们进入到新一轮的技术革命之后,我们思考一下,AI实际上就像电一样。

  它作为一种服务,可以像电力一样进行传输,这意味着每一个人都可以购买AI,再把它乘以几百万,进行规模化生产,每个人都可以拥有并且使用它的能量。

  你可以拿出你的电脑,手机,上谷歌或者微软去购买这样一些AI的服务。

  未来,将会有数以万计的创业公司使用AI进行自己的领域工作。使用AI的人越多,AI就会越聪明,这是一个滚雪球式的发展。

  并且,我再一次强调,我讲的AI,并不是一种意识,而是一种智慧。AI是某一个维度上的智慧。

  与人工智能的合作表现,决定了你的薪酬,你必须要和机器进行合作,而不是和它们对抗

  同样的,我们在AI方面做的事情,并不是让它们比人类更聪明,这没有什么意义。因为现在很多东西,已经比人类更聪明了。

  我们现在要做的是,设计各种各样的AI,建立多种多样的思维方式。

  在过去几年当中,我们地球上最聪明的物种,不是人也不是AI,它其实是一匹“人头马”,是世界上最聪明的人加上AI。

  很多人也非常担心,机器人会不会取代我们的工作。在工作的领域当中,对于每一种工作,其实是有明确的分类的。

  我们会见证更多的新鲜的事物,而这些机器人去帮助我们完成已有的重复性工作。它并不会把我们的工作职位抢走,因为工作职位是在不断地增加的。

  那些对效率要求不高的工作更适合人类,比如创造力的工作。

  因为创造力本身就是不讲究效率的,我们不用去考虑创意工作是不是会犯错,不用考虑它的准确性,就像科学研究是不讲效率的一样。

  如果对效率要求特别高的话,就不需要我们再去做这种探索性的工作了,因为它已经继承了一个固有的程序。

  任何看上去特别重复性的,讲究效率而且特别没有意思的,没有什么乐趣的工作,可以让机器来完成。

  最后,我再强调一遍,不管在哪一个领域,全世界最聪明的一定是最聪明的人加上AI。

  你与人工智能的合作表现,决定了你的薪酬,你必须要和机器进行合作,而不是和他们对抗。

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