文|吴俊宇（微信公众号：深几度）
这两天以来，韩国棋王李世石大战谷歌人工智能系统AlphaGo的消息正在被全球广泛关注。朋友圈里广告狗们借着这一事件大肆营销，大量小白则是不明觉厉地围观狂欢，还有部分群体则是发出感慨，李世石被完虐，人类该怎么办？当然，还有一些大佬冷眼旁观，称这场比赛存在公关成分，只不过是谷歌的一场商业秀。
商业秀也好，借势营销也好，AlphaGo在两场比赛中战胜李世石已经是不可否认的事实。五天的比赛虽然还没结束，但是却在伦理道德、在人的地位、人工智能的地位等层面上引发了大量争议。
人类改造自然能力的进一步提升？
谷歌人工智能系统AlphaGo和围棋选手李世石对弈的消息其实并不新鲜。因为，早在1997年，IBM的“深蓝”超级计算机就以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。李世石对弈AlphaGo，这只不过是人机大战的一次重演。
只不过，这次的选手是加上了“人工智能”这个定语，而围棋这种游戏不同于国际象棋。象棋子力少，各种棋子有固定的走子方法。围棋带有感性成分，围棋棋子多、变化多，纵横十九路，自古就有千古不同局一说。总体而言，围棋更考验人的心理、思维。对于机器而言，也更难学习。所以，曾有人说，在围棋盘上，机器永远不可能战胜人类。
但是，在这项掺有东方人文化自豪的智力游戏中，李世石连续两场都输给了人工智能。第一场双方各有失误，但后期李世石心理出现了波动,失误也明显增多,以至节节败退,最终输掉了比赛。而在第二场，AlphaGo从序盘阶段就不按常理落子，不断下出罕见变招。
在第二场再输之后，有朋友说，接下来三场李世石必败无疑。因为AlphaGo自我学习的速度非常快，每过三天，它就可以100%打败三天前的自己。能自己打败自己，自己像人一样进步，已经不是简单拼运算量的初级人工智能了。
其实在李世石输掉第一场比赛之后，朋友圈便很快分成了两派。一派认为，人类需要为人工智能担忧，人工智能将会取代人类，因为人工智能一旦具备了自我意识的能力，会反抗人类；而另一派则比较乐观，认为现代的智能设备不可能具备自我意识的能力，所谓的人工智能只是人类制造出来的，模拟人脑的算法。而且，AlphaGo战胜李世石这一事件更乐观来看的话，其实是人类改造自然能力的进一步提升，人工智能只是人类的工具，所以根本无需担忧。
仅仅只是取代工作而非取代人类？
人类是否要为人工智能担忧？这个问题确实比较复杂。其实，上述两派观点都是有道理的。但是，从目前来看，人工智能只是会取代人类的工作，而非取代人类本身。
作为生产力进步过程中的代表，人工智能必然会取代大量人类的工作。罗辑思维创始人罗振宇曾经在一次节目中谈到“技术性失业”这个概念。也就是说，放在人类历史发展的空间来看，越来越多的工作是会随着技术的进步而逐渐消失在历史长河中的，越来越多的人也会被机器所取代。
今年春节时，曾和三个朋友讨论父母过去的职业。当时我们惊奇地发现，90年代初，我们的母亲都曾被送到技校去学习缝纫技术，职业规划是裁缝。然而，现如今，我们母亲的职业路径与当年的选择毫无关系。一台缝纫机一个小店的职业形态几乎已经消亡，这种形态早已经被大规模的工业生产所取代。这大概也就是罗振宇说的“技术型失业”吧。
这种理论在经济学家凯恩斯的《国富论》中也有体现。在凯恩斯看来，在经济增长过程中，技术进步的必然趋势是生产中越来越广泛地采用了资本、技术密集性技术，越来越先进的设备替代了工人的劳动，这样，对劳动需求的相对减小就会使失业增加。
人工智能取代人类的工作，这种场景只不过是过去无数次生产工具进步取代人类的一次重演。也就是说，人工智能肯定会取代很多人类的工作，哪怕是需要智力的工作。百度首席科学家吴恩达对此认为，人工智能发展，未来最大的挑战在于可能带来一部分人失业。
比如说，美联社在去年就已经引入了机器人分析财报，撰写日常消息稿件。再比如说翻译，以及大量的医学技术资料的处理、法律文书的处理等。这些都可以由人工智能来完成。计算机正在呈现出越来越强悍的对人工的替代能力。百度机器翻译技术已经实现了高负荷翻译需求，通过深度语义分析和翻译技术。未来新闻发布会上做同声传译的那些高级知识分子很可能要面临失业的局面。
不仅如此，像百度、谷歌、微软这样的公司还在尝试一些更加大胆的变革。百度建立了全球首家深度学习（DeepLearning）研究院，吸纳了众多全球顶尖专家，建成了全球最大的深度神经网络“百度大脑”，融合深度学习算法、数据建模、大规模GPU并行化平台等技术，进行实时学习和成长，其中200亿个参数构成了一套巨大的深度神经网络。
该实验室目前主要研发方向为：语音识别、图像识别、imageQ&A、自动驾驶技术等。在具体案例上的落地，则包括语音搜索、无人驾驶汽车等等。比如用户使用手机百度上的语音搜索说“附近有什么饭店”它就会非常听话的给你推荐附近的美食餐厅，当你继续说，“附近哪家最好吃”，它更加精准为你提供用户好评度高的答案和附近餐饮的服务，这样说来，百度语音搜索支持多轮问答模式。同时，当你使用语音搜索“北京天气”等不同场景下的问题，系统也会为你提供相关答案。总体说来，百度语音搜索提供的是多场景和多轮对话的服务，其背后所蕴含的，一是在一定封闭规则下的强大的计算能力，另一个则是对人类开放语义的理解和应答能力。基于这些能力，未来人工智能够完成事情只会越来越多。
更加智能的无人驾驶汽车则是通过人工智能、数据地图、联网技术来发展自动驾驶技术。有一种夸张说法是，未来人工驾驶可能会是非法的，中国各条街道上会出现百度的无人驾驶汽车的场景。因为人工智能汽车的计算能力更强，反应速度更快，不但能识别高精地图准确定位，辨别道路上相关信息做出恰当反应，还会每天海量观看各种路况监控视频和驾驶相关视频，当他学习了足够多第一视角驾驶信息，甚至可以成为超级驾驶员，能力超越所有职业赛车手，这样车祸率也便随之降低。
那除了无人驾驶呢？按照百度大脑的规划，未来还将在医疗、教育等更多行业落地。那么，是不是教师这个职业也会被人工智能教师所取代？交警也会被人工智能的电子眼所取代？
这一趋势无法想象。但是，不得不承认，人工智能取代人类工作岗位未来会成为不可避免的浪潮。
人类要如何应对技术性失业浪潮？
人工智能取代人类工作岗位将会成为实实在在的现象。人类通过技术进步造就了经济发展，但技术进步和经济发展反过来又在造成人类的失业。这个问题看起来非常矛盾，甚至是悲剧。
即使如此，你不可能为了保障就业率而选择让技术止步不前。当年曼彻斯特剪羊毛的农民为了保障自己的职业而砸毁纺织厂机器的做法正是这种思维。
你必须承认，几乎没有一个职业领域会是绝对安全的，甚至这种浪潮还在加剧。
因为技术在当今的发展速度是越来越快的，3D打印的时代一旦来临，越来越多的制造业工人都要被3D打印从工厂里解放出来。但解放出来之后呢，这部分劳动力该如何安置？没人知道。
面对技术性失业，人类应该如何应对？吴恩达认为，如果你只做简单重复劳动，那就有可能失业。但是如果你的工作是综合的、比较复杂的，那就不会。
吴恩达的想法是有道理的，因为较为复杂的智力型工具相对来说，更难取代。吴恩达的这一策略非常直接，也就是让人自身变的能力更强、更不可替代，这是大多数人避免技术性失业的唯一通道。但罗振宇就提出另外两点“歪招”：一是“放弃追求地位，转而追求联系”；二是“放弃追求效率，转而追求趣味”。
比如说心理咨询等职业，这部分职业深入人的心灵，存在安抚的作用。比如说一些更深层次的文学、艺术教育，这需要让每一个小群体靠兴趣、价值观、心灵的追求、趣味的表达整合起来，机器同样无法取代。除此之外，人是追求感官快乐的动物，美食、玩耍这都是人类所追求的快乐。机器现在只能触及效率层面的事物，却无法代替人的感受、趣味。所以类似于厨师、花匠这类工作虽然看似低端，其实很难被取代。
如果再乐观一些去看，会发现，随着技术的进步，大量新职业也被开发出来。如果能把握住新的职业岗位，也不失为一条出路。比如说，今天的程序员这在过去工业时代从来都是不存在的。也就是说，随着人工智能的进步，大量相关的工作同样会被释放出来。未来可能会出现专门驾驭人工智能的一批人，像是百度大脑计划中的那些30岁左右的年轻人。虽然目前来看，这种人才还处于高精尖的阶段，但随着人工智能的普及，这种情况在未来可能会越来越多。也正是如此，人类还是无需过度担忧。
只不过，我们的父辈、我们自己都无法在自己失业的那一天重新学习相关领域的知识。社会上总要有一批人承受技术性失业带来的悲剧。
无需畏惧人工智能，不如去享受百度所说的奇点时代
斯蒂芬·霍金和埃隆·马斯克都对人工智能表示担忧，他们都认为随着人工智能技术的进步，机器人能够变得非常聪明，以至于这些机器人可以自主决定是否要消灭人类。
或许这些大佬的话有道理，但回到这场围棋大战本身来说，人机大战本身无需过度解读。离深蓝战胜卡斯帕罗夫已经过去了19年。19年间，人类依旧很好地生活在地球上。甚至打一个不恰当的比喻，笔者每次和手机里的中国象棋对弈，战败率几乎是99%，但是这并不能代表什么。因为手机依旧握在笔者手里，笔者依旧是拿着手机与世界进行连接，手机很好地辅助笔者从事各项工作。
笔者依旧主张，用历史的角度来思考人工智能。人工智能只是生产工具，人类在长期的历史长河中，生产工具都有着大量的进步，人类正是伴随着这些工具的升级，改造世界的能力不断取得进步。人工智能等技术取代人类工作这样的现象是逐步的，人工智能却不会取代人类。
其实，我们要乐于接受人工智能带来的技术进步。笔者认为，百度将有可能成为引领奇点的先锋军。畅想一下，未来你可以和人工智能机器人分享心事，你可以在更加安全的无人驾驶汽车上处理工作，你还可以在人工智能调节温度、湿度、空气质量的房间里享受生活，这样的未来不是更美好吗？
或许真的到了那一天时，我们要对人工智能说，Hi！欢迎你带我来到奇点时代！
本文来源：网易科技报道
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