AI时代来临,你将何去何从?

人工智能的产生是人类社会发展的趋势,所产生的必然产物。从第1次工业革命开始,人类为提高效率发明了蒸汽机。蒸汽机的加入是人类的生产效率,得到了初步的提高。蒸汽机解决了人类生理疲劳的和工作耐力的问题。从而达到生产效率的提高。第2次工业革命。内燃机的发明和电力的使用,使生产效率呈几何倍增长。重新定义并改变了生产模式及方法。第3次科技革命,原子能空间技术,计算机网络,既是第一二次科技革命的延续。就是向第4次科技革命的过渡。起着承上启下的作用。在某种程度上来说。它在人类社会发展的立场上,所起的作用及意义是无比重大的。他彻底地解决了第一二次科技革命留下的遗留问题。并为第4次科技革命的到来指明了方向和目标。第4次科技革命,是全面的全方位的多领域多层次的巨大技术性变革。相信当第4次科技革命结束。人类历史的发展再向前迈出巨大的一步。将成为人类探索更高维度世界的基石与踏板。

在第4次科技革命中,人工智能即AI技术,这是第4次科技革命的中流砥柱。其实人工智能早就进入了我们的生活,当年中国棋手柯洁和阿尔法狗的围棋大战,击败柯洁的就是人工智能。

经过人工智能研究机构 Open aI.做过一个 捉迷藏的实验。研究发现,通过简单的规则这些AI。会变得越来越智能,也许在更大更加复杂的环境里会有真正有着自主思想的人工智能诞生。

。马斯克曾说我们需要万分警惕人工智能。他们比核武器更加危险。是想当人工智能发展到一定地步,拥有自己的意识时。我们人类还有支配他们吗?我们可以大胆的假设,我们人类有自己的自我意识,当在没有任何规则与条件的情况下。你是否愿意听从他人的支配。我们之所以能够听从其他人的安排,这一切都是具有先决条件的。只有在某些特定的环境条件中,我们才愿意听从他人的指令。同理,如果任由人工智能自由发展,并不制定相应的规则,没有规则的约束,他将很可能脱离人类的控制,对我们造成威胁,所以人工智能的发展,离不开相应规则的制定,人类社会制定法律来约束人们,人工智能也相应制定专属于人工智能的法律,如机器人三大定律等,来约束他们,从而更好地服务人类

人类有些时候是奇怪的,可能我们自己也搞不懂。一方面我们希望人工智能发展得越来越好,希望它能像人类一样分析决策,行动帮助我们更好的解决问题,代替我们去做那些复杂,且效率低下的问题,另一方面我们又害怕他们过于智能,脱离我们的控制,对我们造成伤害。

近日美国国防部高级研究计划局,举办了一场阿尔法狗斗实验,在虚拟空间中,人工智能无人机与5:0的压倒性优势,击败了飞行员驾驶的模拟战斗机,在实验当中并没有使用先进的武器,双方的,战斗机性能基本一致。或许当6代机问世之时,你将会发现驾驶他的,将是人工智能。

人工智能,是未来发展的必然趋势,是不可抵挡的,无论你接受与否,他都将到来,既然他是必然,那我们何必纠结于,他未来有可能会伤害我们,因此而拒绝他的到来我们应该做好如何接待他,如何制定完善的规则来约束它,控制它,让他更好地为我们服务,更好地实现它的价值。让我们大家一起,来迎接,新时代的到来。


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我们是人工智能背后的人工
人工智能的发展如火如荼。其背后必不可少的要素之一便是供机器学习的大数据采集工作,如今依然出自人工之手。在中国西部异军突起的贵州省的深山之中,就有一群大数据采集者,他们是“人工智能背后的人工”。沿着贵阳市区刚修好的公路驾车50多公里,就到了百鸟河数字小镇。小镇上一个容纳400多人的数据工场,电脑前坐满了来自附近一家扶贫高职的学生,他们来自各个专业,来这里主要进行数据标注的实习。把人工智能需要识别的数据,通过分类、画框等方式标注出来。标注好的数据将用于“人脸识别、无人驾驶、语音识别”等高科技项目。譬如,把道路上的汽车、行人、红绿灯等框起来,用于自动驾驶训练等。数据标注部接到新项目,采集不同场景下的三十二套动作,学生们按照图纸中指定姿势拍下照片。数据标注是劳动密集型行业,门槛不高,经过几天培训就能上手。每天上班七八个小时,一个月挣2000元。这些学生的家乡属于贫困帮扶地区,网络闭塞,4G网络信号还没延伸到这里,村里没几户人家能上网,更别提人工智能和大数据了。今年3月26日,一家互联网公司在北京发布了首款人工智能视频音箱。音箱的语音识别大数据,正是出自于这些标注员。随着人工智能产业的飞速发展,需要的数据量也在持续增加,贵州的这家数据工场,已经不能够满足甲方的要求。紧邻工场,又租下了一幢三层的楼,等待装修好继续扩招标注员工。这令人想起卓别林的《摩登时代》。100多年过去了,就这些学生而言,人机关系依旧。区别在于,在流水线上,卓别林做的是单调重复的体力劳动,人是机器;在数字小镇,学生们做的事同样单调重复,只不过是脑力劳动,人是“数字机器”。小纯就是其中一位标注员,他对未来前途感到迷茫,“即使数据标得再好,还是没有前途”。或许,“数字机器”只能偶尔显示生命的鲜活。傍晚下班,小纯在路旁看见一簇花开了,赶紧拿起手机过去拍,“花开很美,可惜白天没有时间去看它最美的样子”。这是人工智能产业链的一部分,“供给侧”。眼下,贫困山区中坐在电脑前框图的高职学生,这些年轻人也是“人机回圈”中的一部分。人机回圈的另一部分是“需求侧”,是一线大城市的自动驾驶研发和语音识别、图像识别等其他人工智能。小纯和同学们正在源源不断地为北上广深的人工智能公司提供数据。他们想象不到,在人工智能“需求侧”一侧的模样。学生对被自己框住的汽车一概不了解,时常会好奇,标注里的SUV长什么样,无人驾驶是不是真的安全,还要不要考驾照等等。在人机回圈中的两部分人,供给侧和需求侧之间存在着被忽视的“数据折叠”。在数字小镇,小纯和同事们正在“以人工喂养人工智能”。卓别林“喂养”的是没有生命不会长大的机器。人工智能不一样,在“喂养”中一步步长大,最终可以轻而易举地把需求侧扩展到数字小镇。在热潮背后,小纯和他的同学也在担心着,他们教会了机器人学习工作,而未来的机器人会不会取代他们。现在看来,他们的担心多半多余。在中国,只要存在这样廉价的数字工人,人工智能产业链的需求侧就不会主动延伸和覆盖到这样的供给侧。在以大数据著称的贵州省,脱困脱贫有待时日,成为人工智能产业链供给侧的一个环节来喂养人工智能,或将是一段时期的客观事实。因而,数据,依然不得不折叠。本文来自《中国科学报》 (2018-05-04 第2版    博客)

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        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象,那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑?为什么有些人会说数据标注就是个坑呢?        其实对与有上述问题认识的人我们认为,这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解,盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢?下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因:        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆,好做,门槛低,也有一部分人了因此租办公室买电脑招人,然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业,更没有认真仔细得去调查分析,到底自己能不能做好一个项目,到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目,到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低,但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目,还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢?不仔细认真的去阅读理解项目规则,更没有很好的对规则质检标准去培训员工,而对员工的要求主要看重每天的产出效率,从而导致接到手的项目做的质量很差,频繁的返工,有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少,最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单,但是标注项目他也是一个系统性的工程,一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平,质量管理能力,运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱,要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现,自己团队经常会没有项目做,而自己团队接项目的业务能力又不具备,甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目,时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位,对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算,最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低,做的人很行业内盲目打价格战,导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱,所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。