MPA关注：人工智能是就业终结者还是新工作的创造者？

据《华盛顿邮报》文章，人工智能的发展速度太快了，以至于他的研发者都感到猝不及防。谷歌的联合创始人谢尔盖·布林(Sergey Brin)在今年1月份的瑞士达沃斯上称："从搜索到图片，再到广告，我们做的任何一件事中的一件只要触碰到了人工智能，都会让我无比惊讶。"

具有远大发展前景的人工智能我们之前智能在科幻电影里看到，如今我们要准备正式与之接触了。现如今，人工智能已经被应于支持谷歌家庭（Google Home）、亚马逊Alexa、苹果的Siri等语音助手，这些应用可以让人工智能技术和我们进行很自然的谈话，管理我们的电灯、帮我们点餐，甚至安排我们的会议。

在商业的驱动下，人工智能技术还被应用在大数据分析，提高决策合理性上。在未来10到20年间，我们还会拥有强大的机器人助手，比如，星球大战中R2-D2这样的机器人。

人工智能的应用将会对我们的生活和工作产生很大的影响，既有好的影响，也有不好的影响。人工智能在指导我们和陪伴我们的同时，也让许多人失业。我们可以否认这一点，也可以愤怒或者可以简单地忽视这一点。但是如果我们真的这么做，我们最终会失败。无人驾驶技术以指数的速度向前发展，正让许多科幻电影里的镜头变成现实。我们不可能组织这种技术的发展，我们能做的就是理解和应用这种技术，让它为我们的生活服务，为人类服务。

就目前而言，人工智能的能力还非常有限，它的发展还有很长一段路要走。语音助手只是科学家所谓的弱人工智能（Narrow AI）技术的应用。弱人工智能就是一些有用的系统，拥有了一些人类的智慧，可以与人互动，但是永远也被会被人类看做一个人。但是这种人工智能在特殊的领域承担特定的工作也比人做的好。比如，我们人就无法回忆前天晚上棒球比赛中，每位球员的输赢，机器就可以。

弱人工智能系统在处理存储在复杂的数据站中的信息时要比人类做的好，但是他们不具备创造想法的能力。比如，你让Siri在情人节帮你的妈妈选择一款礼物，它可能只会给出刻薄的回应，而不是试图猜想以下给你提供一些礼物选项。人类哪部分能力不会被替代，人的机会就来自哪部分，这部分能力突出的人就不会失业。

象棋大师Garry Kasparov在1997年被IBM的'深蓝'超级电脑打败后，他曾直言自己的震惊与愤怒。他承认自己输了，但是被一台机器打败也给他的心灵留下了创伤。他也不得不承认技术的进步之大，但是他却始终无法相信在自己最擅长的象棋领域，他被机器打败了。过了20年之后，他接受了自己失败的事实，在他的要求下，这台机器还被安装了自动防故障装置。这也显示出他的勇气。

Kasparov后来写到："20多年前，当我坐在'深蓝'计算机对面的时候，我感到非常不安。也许当你第一次乘坐无人驾驶汽车的时候你才能体会到类似的感觉。在面对这种恐惧的时候，我们必须克服自己，以便让我们自己从技术中获得最大的好处，也从我们自己这里获得最大的好处。智能机器将会继续发展，更多的简单的工作将会被取代，同时我们的在创造力、好奇心、审美等方面的能力会得到提升。我们与机器的差别不是我么会挥动锤子或者下象棋这样的技术，而是我们拥有了我在前面提到的东西。"

换句话说，面对人工智能，我们应该尽快适应它，让它为我们服务。

人类之所以能够超越其它动物，主要的原因就是我们能够制造和使用工具。制造工具的智能让我们在面对自然选择的时候一次次胜出，在这个过程中，我们也成了越来越优秀的工具制造者并且制造的工具也越来越好。基本上人类制造的所有工具都离不开技术。比如，人类此前制造的计算器，现在普遍使用的键盘。为了提高我们记忆的能力，我么把信息先是记录在石头上、骨片上和纸上，现在我们又把信息存储在软盘和云存储器上。

人工智能接下来将会提高我们的认知能力和决策能力。

现在回想一下，你最后一次看日历和使用打印的地图是什么时候？现如今，我们都是在智能手机上做这些事，我们将更加依赖人工智能。可能我们计算商品价格的能力在下降，但是我们更加聪明，而且更加高效。在谷歌和维基百科的帮助下我们可以成为任何一个话题的专家。但是这些技术的存在并没有让我们变成无知的哑巴。

目前人们最担忧的是，对于人工智能的依赖可能会导致人类的创造力减弱。Kasparov观察发现，我们手机上的象棋软件要比打败他的那台'深蓝'超级计算机强很多倍，但是这并没有导致人类象棋棋手的能力减弱，反而让人类的棋手更加强大。人类下象棋的技术也得到了提升。

Kasparov解释称："年轻的象棋棋手一般都会受到老师的影响，在开局怎么下方面有很相近的风格，但是如果年轻的棋手和机器下棋并向机器学习，他的棋路会怎样呢？机器可没有什么棋路和风格，无论和谁下象棋，机器每走一步都需要计算成千上万次，机器不受任何偏见和教条的束缚。用电脑深入分析棋手的风格，为培养新一代的棋手做出了很大的贡献。"

可能这是人工智能带给人类最大的好处：让人类不受教条和历史偏见的束缚。与其重复地做一些无聊的分析和数字计算工作，人类的工人更应该把注意力放在增加知识和提高创造力方面。