精华内容
下载资源
问答
  • 人类为什么不会被人工智能取代?

    千次阅读 2020-02-12 18:14:39
    来源:人机与认知实验室〔摘要〕文章旨在对人工智能的技术本质进行分析,以回应为什么人类不会被人工智能取代的问题。通过历史分析的方法,以“器官投影说”等技术哲学思想作为分析工具,回顾了人工智...

    来源:人机与认知实验室

    〔摘要〕文章旨在对人工智能的技术本质进行分析,以回应为什么人类不会被人工智能取代的问题。通过历史分析的方法,以“器官投影说”等技术哲学思想作为分析工具,回顾了人工智能技术的历程。发现在理论上,人工智能的研究加深了对人类智能的模仿的同时,更倾向于由机器与人类共建智能系统的解决方案; 实践中,人机关系也从“分离”更多地走向“交融”。因此,人类除了能在本质层面上作为人工智能这种人工物所模仿的终极目的而存在,还能在个体层面上作为大的人工智能系统的行动者发挥智慧功能,人类不会被人工智能取代。

     〔关键词〕 人工智能; 器官投影; 人机融合

    一、“人类是否会被人工智能取代” 的当代回应

       随着计算机科技的高速发展,“人工智能”的研究取得了长足的进步。随着“阿尔法狗”在人类引以为傲的围棋领域中让人间棋圣尽尝败果,“微软小冰”以诗人的身份混迹文学圈乃至出版诗集却一直未被人发现,人工智能谱曲、播报新闻的案例亦是屡见不鲜……人工智能的一切进展在反映科技事业的长足进步的同时,也让人类智能的优越性受到挑战,关于“人类将被人工智能取代”的恐慌也在社会上流行。

        那么人类是否会被人工智能取代? 人们从不同的视角给出了各自的答案: 

      基于人工智能目前在现实实践活动中的表现及其发展趋势,有人认为人工智能可以取代人类。如互联网行业先驱李开复曾预测“未来10年估计有50%的人类工作将会受到人工智能的影响……预计将有90%的人被人工智能取代”。新闻传播领域,匡文波与韩廷宾结合“腾讯Dreamwriter”和“新华社快笔小新”在新闻采写中的表现认为“未来某些领域消息写作有可能会被人工智能所取代”。而在文学艺术领域,袁跃兴根据“微软小冰”人工智能成功发表诗篇甚至出版诗集却一直没被人识破而慨叹“‘人工智能’技术已经发起了对人类文学尊严的挑战”。 

        也有人基于人类思维或情感的特殊性,认为人类不会被人工智能所取代。此类观点的基本预设便是,人工智能并不能理解人类情感,甚至认为人工智能并无人类一般的“智慧”。如黄欣荣认为“机器毕竟是机器,在体力、智力方面胜过人类,但在情感、意志等方面,机器还无法匹敌人类,因为人工智能目前仍是有智力没智慧”。徐英瑾也“并不倾向于认为人工智能取代人类……现有的人工智能并不具备灵活运用各个领域的知识进行综合判断的能力,而几乎我们 能够想到的大多数人类所执行的工作任务,都需要执行者以相对灵活的方式来调配各个领域内的知识”。刘润坤则基于人类审美能力的独特性指出“人工智能在未来相当长的一段时间无法取代艺术家,其根本原因就在于机器创作没有灵魂”。 

        总体来看,认为人类会被人工智能取代的一方,其主要出发点是人工智能的现实功用,尤其是当人类和人工智能都可以完成类似于驾驶汽车这类的活动,且人工智能可以有更低的失误率时,人工智能在社会分工层面取代人类将极可能实现。而认为人工智能不可取代人类者,则是坚持认为人类与机器在本质上存在的差异,比如虽然人工智能完全可以完成一副画作,但它们只是通过一些机械的动作完成色彩与线条的搭配,永远是“知其然不知其所以然”。 

        但两方的回应都具有明显的不完备性。对于认为人工智能可以取代人类的一方,即便人工智能的很多功能可以实现对人类的替代,但是依据“多重可实现原则”可知,人工智能实现这些功能的机制可能与人类完全不同。这就意味着人工智能与人类社会的对接方式不一定与人类一致,甚至在某些潜在的情境 下人工智能会与人类社会无法兼容。对于认为人工智能无法取代人类的一方而言,所有对于人类理性、情感或自由意志的坚信更像一种形而上学的预设。因此即便人工智能创作出如梵高、塞尚再世级别的画作,人类依旧可以用“没有灵魂”来进行拒斥或批判。但这种观点本身缺乏论证,关于人类特性的预设也显得带有神秘的不可知论的特征。 

        综合以上,上述两方面回应的共同缺陷在于,他们的探讨并未结合人工智能的发展历程,因而脱离了对人工智能的构建机制的研究。这就让人类智能和 人工智能之间的比较,像是两个“黑箱”之间的对话, 人们并不能更好地理解人工智能之于人类的挑战性和人类之于人工智能的独特性。基于此,本文将从人 工智能的技术本质的角度探究,“人类是否会被人工智能取代”的问题。

    二、对人类的模仿:人工智能的技术起点

        阿兰·图灵是第一位真正提出,如何验证机器已经产生人类思维的实验标准的科学家。在图灵的思想实验中,计算机程序或者说是广义的机器人是在与人进行一场精致的“模仿游戏”,即在人与机器的双盲对话中,机器不断模仿人类的语言习惯,以欺骗参与对话的人类,让人类相信自己是在与人而非机器对话。这一思想实验后来在计算机科学的发展中,被发展成为广义的“图灵测试”。按照这种标准,一旦机器通过图灵测试,就可以判定机器具有和人相一致的思维能力,这种观点被称为“强人工智能”的观点。 

       围绕着机器通过了图灵测试,是否就可以判定机器的思维机制与人类相同,人工智能哲学界引发争论,其中又尤以塞尔的“中文屋”思想实验较为著名。

        “中文屋”思想实验的主要预设是,在一个大家看不见内在构造的屋子前,只要人们对其说出某些中文,屋子中就会给出相对应的中文回应,这给人一种屋子中的人或事物非常精通中文的感觉。但一种可能的情景却是,屋子中有一套完备的中英文的对照规则手册,屋子中的人或其他事物根据手册指示,先找到接收到的中文所对应的英文,再基于对照手册的指示对外给出一个中文的回应,这样即便屋子中的人或事物不懂中文,也会看似精通中文。 

        塞尔的“中文屋”思想实验就是在论证,即便机器人或者计算机可能在某些方面的表现不亚于人类,但是依旧不能说机器已经理解人类的思维方式。“一个弱意义上的人工智能程序只是对认知过程的模拟,程序自身并不是一个认知过程。”换言之“弱人工智能”的主要观点就是,人工智能可以在行为上模仿人类,但不代表它能像人类思维一般实现自我理解。 

       上述只是强弱人工智能之争的最基本内容,在人工智能哲学的后续发展中,关于“规则手册是否真的可能存在”“理解了规则手册是否相当于理解中文”等问题还引发了后续的诸多争论。相关的论述至今已经汗牛充栋,但本文的重点并不是细述强弱人工智能观点的分歧,而是试图发现它们都可接受的理论共识。 

        “图灵测试”最终的判断标准,是人工智能有没有骗过人类,或者更准确地说,就是人工智能是否已经掌握与人相似的表述方式。更广义地理解这一标准,也就是判定一个程序或机器人的设计好坏的标准在于,它的行为与表现究竟有多么接近人类。这样一来,即便是一个最终没能通过“图灵测试”的人工智能设计也具有积极的意义,因为它可能已经在接近人类的方向上又迈进了一步,它也完全可以保留自身的优势,在其最接近人类的方面做进一步的加强,甚至可能在这一方面超过人类。 

        也有人认为,塞尔的“中文屋”在很大程度上只是在给人类找回最后的颜面。因为如果只是在某些专业领域,比如数学计算或者棋类竞技上做一个长期的开发,人类很可能不是人工智能的对手。但即便如此,人类依旧可以有充分的理由认为,机器并不具有人类一般的智能,因为人工智能至多只是“规则手册”的良好执行者,并不真正理解其自身的行为。 

        综上可以发现,强弱人工智能观点的分歧,其实主要在于人工智能相较于人类智能的完备度的认可上。这反而彰显了它们在底层有这样一些最基本的共识:第一,人类智能是人工智能发展一直所参照和模仿的对象;第二,人工智能发展的完备程度只能以人类作为参照甚至以人类能否接受作为最终标准。    因此在这种意义上来讲,人工智能完全可以被视为人类智能的“投影”,这与技术工具发明的“器官投影说”相通。“人类在长期的劳动、生活过程中,学会 了利用身边的各种器物以弥补我们自身的不足,进而还学会了主动制造原来不存在的各种工具和器械来增强人体自身的功能……人类发明、制造工具其实最 初都是按照自身的某个器官做摹本。”只是人工智能的发明是以人类的智能器官———按照生理学或医学的概念范式就是大脑,按照哲学的概念范式就是心灵———作为模仿对象。 

        力主模仿人类“大脑”或“心灵”的人工智能研究,要提升研究水平的前提就是要有“投影”人类智能的方法。接下来的问题就是,人工智能研究中,这种“投影”的策略是什么?

    三、对人类智能从浅到深的“投影” : 人工智能的技术策略

        按照器官投影说的说法,“投影”至少有两层含义,“一方面,人体器官的形状和功能‘投影’在工具中……另一方面,人体器官的尺寸、比例被抽象和放大到工具中”。在一般技术工具的发明和制造过程中,这两种“投影”都已经被应用到淋漓尽致的地步。以日常用来盛水或食物的碗为例,其原型就是人的双手捧起水或食物时聚拢在一起的形状,碗的发明就是实现了这种盛放物品的功能。同时,碗在实际的制作中口宽底窄,依然是配合人类的手型,但是又会依据碗的用途的不同,而放大或缩小相应的尺度。 

        但是人工智能想要投影人类智能并非易事。如果作为器官来看,人类的思维器官是最具复杂性和神秘性的脑。尤其在人工智能发展的初期,医学或生理 学能够对大脑做出的解读并不多,这就让人工智能研究对于人类智能的投影只局限在表象层面的人类的行为。随着计算机技术水平的提高,人工智能的研究 就走向对人类认知器官的某些特定功能的专门模仿。到了医学可以对脑有一个更深层次的解读,并且计算机技术可以实现对于脑更深层的模仿后,人工智能又来到一个新的纪元。

    (一) 对人类行为的投影 

        在心理学的预设当中,人类的行为是一种对于人类思维状态的表征。因此当人工智能可以对于人类的行为进行模仿时,也就在一定程度上实现了对于人 类智能的模仿。 

        较初级的人工智能产物一般都是在极力模仿人类的各种行为。一些工业领域常用的智能维修机器人更是主要只是模仿人类操作器物的行为。很明显的是,单纯依靠此类人工智能技术并不能通过图灵意义上的“模仿游戏”的测试。从本质上说,此类人工智能产物是对于人类的“感知—动作系统”的模仿,更主要的是实现对于人类肢体动作的模仿。图灵的“模仿游戏”重点检测的则是更深层次的,机器对于人类“语言—思维系统”的模仿。 

        但是此类人工智能技术依然具有存在的意义,它在现如今的人工智能的整体设计当中主要充当一种辅助技术,尤其在人形机器人的肢体的设计与生产环 节,因此相关研究依然在提升其技术精度,并仍被广泛应用于人形机器人的设计生产之中。

    (二) 对人类特定智慧功能的投影 

        此类的研究依然可以暂时悬置人类的认知器官的真实构造这一问题,而是直接“利用计算机作为硬件平台,通过编制聪明软件来模拟人类智力功能”。此类研究策略可以让人类的认知器官继续保持一种相对的“黑箱”状态,只要保证计算机硬件平台可以在输出端给出与人类的判断尽可能相似的结果就好。 

        贯穿其中的研究策略在很多的专门领域当中取得较好的成效,目前已经在实践领域当中有广泛使用的人工智能产品,实际上就是采用此类的研究策略。诸如大家所熟知的京东、阿里巴巴和腾讯集团推出的智能客服,以及华为的“YOYO智能助手”和小米的“小AI同学”等,实际上就是在实现对于人类某些方面的语言功能的模仿。 

        此类研究的局限性就在于它总是只能解决某一专门领域的问题,比如一个智能家居助手可以解决的问题是将室内温度调整到20℃,但是它可能并不能 理解温度数据与人类关于“寒冷”“炎热”的感受,更不能体会“老人怕冷”“孩子怕热”这类的亲情关怀。

    (三) 针对人脑的技术投影 

        随着近现代生理学尤其是脑科学的发展,对于人类认知器官的认识也逐渐走向了精细化。信息技术的高度发达,让计算机系统的搭建也可以形成对于人 类认知器官的深层次模仿。近年来,随着“在不同方向上观测不同认知任务下脑部神经的活动变化并获得相关类脑智能数据已成为可能……发展类脑智能现已成为人工智能学科以及计算机应用相关领域研究的热点”。例如前文中提到的阿尔法狗的构建理论基础,就是人工神经网络技术的深度学习策略,类脑人工智能是其技术实质。除了人工神经网络技术外,“参考人脑神经元结构和人脑感知认知方式来设计的”类脑芯片也在成为目前人工智能领域研究的重点,并且芯片的运算机制已经愈发地接近人脑思考问题的方式。 

        基于人类脑科学研究成果而发展出来的此类人工智能技术,被称作“类脑智能”。此类技术不再只是从模仿外部的人类的行为或功能来实现机器的智能涌现,而是直接着眼于人类智能的发端,对脑的结构进行更深层次的模仿。类脑智能的研究可谓是人工智能目前最前沿的进展之一。但是直到目前为止,针对人类复杂的大脑的研究尚处于起步阶段,要实现对人脑的整体解读仍需要一个很长周期的研究。 

      综上所述,人工智能研究的认识论基础是技术哲学意义上的“器官投影说”,脑科学的最新研究进展成为人工智能更精细化投影人类认知器官的理论工具。当然,认识论层面上的理论基础或理论预设都会带有一定的理想化的特征,尤其只是在近些年脑科学的新进展才更好地支撑了人工智能研究的发展。在此前和未来的很长一段时间里,人工智能的研究主要还是要集中在与人类相似的智能功能的实现层面上,而未必是内在结构上与人类认知器官的高度一致上。因此,这里实际上需要分析的问题是,当人工智能的结构构建必然与人类智慧器官自身存在差异的前提下,人工智能自身是否会有相应的局限,人类又可以通过扮演怎样的角色来协助人工智能突破这样的局限呢?

    四、从分离到交融:人工智能与人的现实关联

      一个人工智能产物能够存在于社会,必然因为它可以实现某些方面的功能,从而满足社会某些方面的需求。这些相应功能可以实现的实质就是,人与人工 智能,同客观世界之间以特定的形式发生相互关联,并且在不同的情境下人与人工智能之间的关系将有所不同。

    (一) 作为世界的一部分的人工智能 

        在诸如前文中所提到的各种研究环节,人工智能实际上都被视为一种待研究的对象来看待。其实不仅在研究阶段,到了应用层面也同样需要经历一个人 对人工智能的认识和熟悉的过程。这就像我们拿到一台新的个人计算机,对于操作界面和随机功能均有一个必要的熟悉过程一般,一个新的人工智能产物走 入到生产生活中,人类作为操控者或者说工作上的“合作伙伴”,需要将人工智能作为一个崭新的客体来进行研究。 

        此时的人工智能相当于世界的一份子,对于人处于一种几乎未知的状态,人与人工智能也在一种比较充分的分离状态之下。

    ( 二) 作为人与世界的媒介的人工智能 

        关于人工智能最为常见的应用模式,就是让人工智能代替人类去从事一些与外在世界之间的交互。比如人类派出探险机器人去探测星体表面,此时的机 器人就是以人类的代理者的身份去完成人类的指令。在此类的应用之中,人类将自己的指令翻译成人工智能可以理解的计算机指令,人工智能完成相应的行 动;在反馈环节中,人工智能则是依靠自身携带的各类传感器,将其收集到的各类信息传递给人类以备后续分析。 

      作为中介的人工智能带有一定的被动性,多数时候只能服从于人类的操控。这种意义上来说,此类人工智能更像是人类的欲望或意向性的转移者。它们 也同样可以被视为世界向人类传递信息的媒介,它将那些人类肉身难以轻易企及的处所的信息传递给了人类。 

      人与作为世界的媒介的人工智能之间,会因为“使用”这种行为而发生交互,“使用”一旦停止人机将再次分离。

    (三) 作为人的“身体”的人工智能 

        称人工智能可以作为人类的“身体”,并不只是意味着人工智能产物已然植入人类身体(虽然在技术层面这早已可以实现) ,而是重点说明人工智能在应用层面给人带来的体验。 

        这种体验时常让人不会轻易察觉到人工智能技术的存在,它“展现出部分透明性,它不是人类关注的中心……经过短时期的适应之后,你不会感觉到它的 存在……它已经成为身体体现的一部分,具有人的身体的某部分特征,它成为人类身体的延伸”。最常见的例子就是,如今的智能手机基本都具有导航功能,并且很多的导航程序都已经具有了很明显的人工智能特征。人在行走的过程中,其实已经让导航软件加强甚至替代了自己的“方向感”或“路感”。当一个 人来到陌生的城市,也很少将辨识方位视为需要提前很久去完成的准备工作。 

        “方向感”本身属于人类智能的一部分,智能导航程序相当于加强了这种能力,但是在日常生活中,使用者会不自觉地将智能程序加成的“方向感”深以为然地视为自己天然具备的能力,这就是人工智能作为人类“身体”出现的最普遍的表现。 

        作为人的“身体”的人工智能,其影响力不仅在于实际的操作层面,而且在于它已经在人类的认知层面形成一种清晰的意向,让人类与其不自觉地相同一。

    (四) 人作为人工智能的“部件” 

        前文提到的“人工智能”总好像有一些很具象化的特征,也就是所有的人工智能产物似乎都有一个比较清晰的形态。不可否认的是,为了让人机交互显得更加友好,人工智能产品在其交互界面的设计上的确非常有人类色彩,如以人类的语音作为向导、仿照人类的形态制作输入输出设备等。 

        但实际上,人工智能系统的实际构造可能远比使用过程中所看到的界面要复杂得多。尤其是在分布式网络日益发达、大数据应用日益成熟的今天,理论 上整个的网络信息平台都可能成为人工智能的数据库或云计算组件。因此,网络上的人类用户,在一定程度上就可能成为人工智能系统的某个空间节点上的部件一般的存在。并且需要注意的是“人比机器的优势之一就是:可以从较少的数据中更早地发现事物的模式”。也就是说作为人工智能“部件”的人类,一方面可以减轻实际应用层面上人工智能的计算压力,另一方面也在技术层面上搭建了以网络联结为基础的人机混合的智能系统结构。 

        人类充当人工智能系统的“部件”的原因大致上有两个:其一,就是实现应用目标的便利性的诱惑,毕竟在语言翻译等领域让人工智能短期内达到人类母
    语水平并不现实。在具体情境下,不一定非要人工智能通过模型计算给出合理的结果,直接转述人类在相应情境下的回应,可以更经济也更快速地实现应用需求。其二,就是目前人工智能领域研究的现实局限,前文提到的类脑人工智能的发展前景极具诱惑,其研发的基础就在于“以脑科学和信息科学的基本理论为指导……标记、获取、分析……精细脑网络结构与功能信息”。但攻克这项工程需要的可能是全人类长期的共同努力,突破人工智能的局限性不可能在一 朝一夕,于是更可行的解决方案就是让人类作为宏观的人工智能系统的“部件”完成操作任务。

        由此,在实际的应用层面上,随着人工智能功能的完善和大数据技术等的全面加持,人与人工智能之间不会再是泾渭分明的“分离”状态,而是随着彼此之间依赖的加深(人将人工智能默认为自身的功能,人工智能借助人类智慧的优势更快完成操作任务),人与人工智能实际上走向了一种“融合”的状态之中。

    (五) 从模仿到共建:人机融合的现实趋势 

        如前文所言,最理想的人工智能研究,其实是通过脑科学的“逆工程”制造出一个完整的人工生命,“这是对于传统的,通过具有某些特定功能的计算机子系统来分析性地构建智能系统的人工智能研究的替代方案。”

        但是人工智能事业的发展,不能等待着此类研究的彻底完备,而是需要在实践中提升智能系统的问题解决能力,“这迫使我们要做出具体的工程决策,充分考虑抽象和具象的对象之间,以及观察的和理论的现象之间的关系”。在现实层面上,实际上需要被考虑的是人工智能性能的提升问题,既然“人机交互所产生的融合双重智能可以……提升人工智能系统的性能……更加高效地解决复杂问题”,那么人机融合就应该是被选择的趋势。

        一个现代的人工智能系统不再应该被简单地视为与人类孤立的技术产物,而更应该被视为一个人类智慧与机器智慧所共建的广义的网络系统。这一网 络系统的特征与巴黎学派的拉图尔、卡龙和劳等人所提出的“行动者网络”非常类似。“‘行动者网络’本身是一种‘异质型’网络,即人类行动者和非人行动者平等构成网络,在具体的科技活动中……平等地影响着网络,并且通过对于网络的‘协同’或‘背叛’影响网络的运作”。人与非人行动者会因为他们有共同的行为意向而联结在一起,并作为整体共同实现相应的实践目标。

        并且应该与“行动者网络”理论的预设相一致的是,对于一个有某种明确的应用目的的智能系统而言,人与机器应该处于一种相对平等的状态之中。这里的“相对平等”的实现很可能是一种动态的总体的平等,即在某些具体的情境下,可能人类的主观意愿占据主导。但是在另一些情境下,机器的计算目标则 更加重要。人类与机器在联结性和目的性等层面上发生的耦合,是人机共同构建智能系统的基础,它们之间彼此的协同促进,是共同提升系统功能的基本方法。

        那么基于以上认识,我们又可以从何种意义上说明人类不会被人工智能取代呢?

    五、结语:人有人的用处, 人机共建新系统

       人工智能是科学高度发展的智能化产物,其自身的本质依旧是技术人工物。任何广义的人工物,都具有主导其功能与构成的形式和质料。

        从技术发展史的角度来说,人工智能的研究起步于对人类智能的模仿,因此人类的形式就是其追求的终极的形式,只是它用以实现人类智能的质料又与人类的肉身大相径庭。比如各类金属或有机材料是构建人工智能的机械身体的物质质料,各类运算机制和计算方法则是实现计算机智能的语言质料。这些现实的差异,以及人工智能后来所取得的一系列进步,让我们开始习惯于用一种对立甚至敌对的眼光去审视人类模仿自己而创造的各种人工智能产物。但不能忽视的却是,技术人工物得以持存的原因是某些目的性的实现。此时一个更加现实的问题就是,当人类不是以一种对立的姿态看待人工智能,而是以一种相 互交融的态势与人工智能发生关联将会发生怎样的变化?

        人类其实不单单可以作为人工智能所模仿的形式而存在,也可以作为技术系统当中真实有效的质料或部件。脱离开对人工智能的具象化的刻板预设,让 人类、计算机和手机等智能单元都成为数据运算的可能参与者,这将是一种能让人工智能更快提升功能的解决方案。因此,在技术人工物的视角下审视人工智能的发展,其实质就是提供实现某类功能的可行的解决方案。在这种意义上来说,人非但不会存在被取代的可能,更可以与技术产物相互交融构建新的系统,人类智能不仅是人工智能研究中终极意义上的形式与目的,也是智慧功能实现层面上可以带来现实意义的行动者。

        维纳用《人有人的用处》这一书名,来提示人们在控制论和信息论背景下应该重新思考“人”的概念。这里我们用“人有人的用处”来回应,为什么在现实的实践的视角下,人类不会被人工智能取代。当人类摒弃了人与机器的对立态度,在一个可以平等进行信息交换与计算的网络上共建一个人工智能系统,人类既能依旧作为智能系统的终极目的而发挥类本质层面上的导引作用,又可以在个体层面上履行新的社会分工责任———人将仍然有人的用处。

    〔参考文献〕

    [1]李开复,王咏刚.人工智能[M].北京:文化发展出版社,2017. [2]匡文波,韩廷宾.消息写作有可能被人工智能取代[J].新闻论坛,2017,(4) : 32-35. 

    [3]袁跃兴.“人工智能”技术能否取代诗人?[N].北京日报,2017-06-22(18) . 

    [4]黄欣荣.人工智能对人类劳动的挑战及其应对[J].理论探索,2018,(5) : 15-21. 

    [5]徐英瑾.人工智能无法全面取代人类[N].第一财经日报,2018-09-18(A11) .

    [6]刘润坤.人工智能取代艺术家?——从本体论视角看人工智能艺术创作[J].民族艺术研究,2017,30( 2) : 71-76. 

    [7]梅剑华.理解与理论:人工智能基础问题的悲观与乐观[J].自然辩证法通讯,2018,40(4) : 1-8. 

    [8]黄欣荣.卡普技术哲学的三个基本问题[J].自然辩证法研究,2012,28(8) : 27-31. 

    [9]王楠,王前.“器官投影说”的现代解说[J].自然辩证法研究,2005, 21(2) : 1-4,17.

    [10]钟义信.范式转变:AlphaGo显露的AI创新奥秘[J].计算机教育,2017,(10) : 9-14. 

    [11]宋小芹,王莉丽,张卫星.基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制[J].计算机仿真,2016,33(11) : 375-378. 

    [12]陶建华,陈云霁.类脑计算芯片与类脑智能机器人发展现状与思考[J].中国科学院院刊,2016,31(7) : 803-811. 

    [13]吴国林.后现象学及其进展——唐·伊德技术现象学述评[J].哲学动态,2009,(4) : 70-76. 

    [14]刘伟,厍兴国,王飞.关于人机融合智能中深度态势感知问题的思考[J].山东科技大学学报( 社会科学版) ,2017,19( 6) : 10 -17. 

    [15]骆清铭.脑空间信息学—连接脑科学与类脑人工智能的桥梁[J].中国科学,2017,47(10) : 1015-1024. 

    [16]Correia,L.From natural to artificial life[J].Revista Portuguesa de Filosofia,2010: 789-802.

    [17]King,R.D.Rise of the Robo Scientists[J].Scientific American,2011,304(1) : 72-77. 

    [18]李平,杨政银.人机融合智能:人工智能3.0[J].清华管理评论,2018,(Z2) : 73-82.
    [19]毕丞.行动者网络理论在科技传播领域中应用的可行性研究[J].自然辩证法研究,2014,30(3) : 76-82.

    本文摘自:北京科技大学学报( 社会科学版)2019年4月第35卷第2期

    【毕丞:北京科技大学哲学教师】

    未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

      如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

    展开全文
  • 人工智能时代找到不被AI取代工作 人工智能时代怎么找到不被AI取代工作 12月3日第四届世界互联网大会在乌镇开幕本届大会主题为发展数字经济 促进开放共享携手共建网络空间命运共同体本次世界大会很多业界大佬都在...
  • 人工智能可以取代些专业的工作 前不久一场九段棋手李世石与人工智能程序AlphaGo之间的围棋人机大战最终AlphaGo以总比分4比1完胜李世石机器进军斗智斗勇的围棋领域连该领域的顶尖高手都无法抵挡机器要是进入职场又有...
  • 人类为什么不会被人工智能取代——人工智能的技术本质研究.pdf
  • 人工智能取代人类的日子还会远吗? 2020年7月15日,中央财经大学卢闯教授受BI研究院邀请,为思迈特软件带来一场**《企业财务管理》**的培训。卢教授通过专业的理论知识和多年的工作经验,从企业会计的历史、现状、...

    高考成绩公布后,人工智能成高考热搜第一的专业!

    数据显示,2020年十大热搜专业为人工智能、机器人工程、电子商务、物联网工程等。可见,人工智能已经成为当下潮流。有人在社交媒体上提出疑问:人工智能是否会淘汰大量劳动力?人工智能取代人类的日子还会远吗?
    人工智能

    2020年7月15日,中央财经大学卢闯教授BI研究院邀请,为思迈特软件带来一场**《企业财务管理》**的培训。卢教授通过专业的理论知识和多年的工作经验,从企业会计的历史、现状、趋势等方面进行生动地讲解,学员们收获满满。在这里,小麦将重点部分整理成文和大家分享。

    财务工作者面临的困境

    财务工作

    很多公司的会计会面临很多的抱怨,比如说财务只是事后算帐,财务部门是最不好打交道的部门。报销的时候,财务总是不那么痛快地把钱打给我,总是在纠缠审批有没有批,发票合不合格……这是和财务会计的功能有关系的。当你去报销的时候拿了票据,就意味着这个事情已经做完了,你唯一的诉求是让财务把钱给你。财务会根据这张票来判断这个事是不是合理的,有没有经过相应的内部流程,有没有符合公司的内控。
    但是,当财务看到这张票据的时候,事情已经发生了,财务要去控制你之前做事的逻辑是不是对的,所以就造成了强大的冲突。
    因为财务事前没有参与到审计当中去,所以财务部门成为最不好打交道的部门。另外很多人反映,财务做的分析根本就无法指导公司的运营,感觉财务唯一做的事情就是把公司的报表做完,然后向税务局报税。

    财务职能转变与财务转型

    财务智能

    现在的财务人员70%都在做交易处理,20%在做管理控制,10%在做决策支持。也就是说,财务人员大部分时间在“做帐”,在做财务会计,他们很少关注到企业的管理控制和决策支持。在未来,希望用信息化的手段使交易处理的流程越来越快,只花30%的时间就能把帐处理完。50%的时间去做决策支持,去分析交易处理产生的财务数据,而Smartbi对决策支持来讲就是非常好的工具。

    **财务转型,就是让财务人员花更少的时间去做核算,花更多的时间去做价值管理和战略管理,也就是做管理会计。**那么,对于财务人员来讲,什么样的工作叫做价值管理呢?比如说电信运营商有不同价位的套餐,要分析哪个套餐是最赚钱的,哪个套餐吸引的用户最多,哪些人会选择哪些套餐,这就是财务部门可以做的事情。财务部门可以算出每个套餐的成本和收入,看看哪个套餐是最赚钱的,还可以算出最受欢迎的套餐是不是最亏钱的。一般会认为打折力度最多的套餐,就是最受欢迎的套餐,但经过分析后发现并不是。

    未来的财务管理模式

    财务管理

    未来的财务管理模式将是三足鼎立的模式。共享财务做财务交易处理,把原来分散的财务人员集中在一起,统一完成所有的会计工作,交易处理可以大大简化,是当前广泛流行的一种财务模式。
    比如说一家集团公司,下面有省公司,市公司,每个公司下面都有财务人员。这些人员虽然执行的是同一套会计制度,但实际上,他们在做帐的过程中,自主性是非常强的。比如一张的士票,可以记到差旅费中,也可以记到交通费中,导致费用的处理完全不一致。而且,每个公司都有财务人员,也会造成人力的浪费。
    **业务财务主要做业务分析,为业务部门提供决策支持。**比如能不能支持产品有效的定价,能不能支持营销部门做一些营销策略的分析,能不能帮助业务部门发现一些真正盈利的客户。
    **战略财务做财务规划和管控,是CFO做的事情。**比如一家公司到底要不要做某个战略业务,财务会成为一个重要的评定要素。能不能提供丰富的、低成本的财务资源去保障公司的战略落地,财务是一个最低的风险性保障。比如想投资某一个行业,想赚多少钱,从战略财务的角度,**当去做一件重大战略投资的时候,财务并不是去算可能赚到的钱是多少,而是如果投资失败了,公司能不能承受失败的冲击,最大的承受限度是多少,这是战略财务要考虑的问题。**就像我们买股票的时候,考虑的并不是赚多少钱,而是可能承受的最大亏损是多少。如果可以承受,那么从财务角度讲是可以投资的。

    技术正改变我们的生活

    大数据、云计算、人工智能、区块链这些新技术出现后,会计这个行业会不会消失?我请大家回顾一下,会计到底是干什么的?公司有那么多的经营活动,产生大量复杂的经营数据。会计就是把复杂的数据转化成结构化的财务信息,供股东查看,从而解决股东和公司之间的信息不对称。**会计是解决信息不对称,解决信任关系的。**当出现了大数据,反而会更加强化会计的作用。因为面临的数据更多了,更需要会计来帮助我们进行洞察。
    科技与自动化

    有一份报告说,未来49%的工作可能会被科技所取代。什么样的工作会被取代呢?报告认为那些可重复的工作是可以被取代的,比如说开车、复印、数据收集和处理。哪些不会被取代呢?带有团队合作的工作,带有社交性质的工作永远不会被取代。那么,会计哪些工作会被取代呢?共享财务是重复性记账,只要教会机器使用,就有可能被取代。业务财务和战略财务需要团队协作,需要挖掘有用的信息,需要做判断,这种工作永远不会被取代。

    信息技术发展对会计的挑战

    会计电算化

    会计电算化是会计信息化的第一个阶段,它只是通过电脑的方式实现手工记账的过程,唯一的改变是减少出错,提升效率。
    第二个阶段是ERP系统,也就是交易型信息系统,把交易活动和财务联系在一起,由交易触发财务记账。
    到了财务共享阶段,把交易系统中的数据单独拿出来提升核算的效率。
    到了人工智能阶段就是做分析型的信息系统,以沉淀下来的业务和财务数据做挖掘分析。

    财务共享与管理会计体系建设

    管理会计体系建设

    财务共享提供了很多数据,这些数据怎么使用?我们可以做成本管理,做更精确的全面预算,做更好的绩效管理,做更好的管理会计报告,做更好的数据挖掘。基于商业智能BI的管理会计信息系统,是管理会计的核心。
    管理会计的内核

    我们通过什么方式去做这样的信息系统呢?管理会计里面,包括业务财务和战略财务,它们都是问题导向的,要去解决公司管理中某些特定的问题。比如产品怎么定价?怎么找到最赚钱的客户?有了问题怎么去解决?这里有个三段论:数据、模型、展现。首先要找到解决问题的数据是什么,有了数据,要找到相应的模型算出来,比如用作业成本法,还是平衡计分卡模型,或者更高级的数据挖掘模型。最后需要把结果展现出来,可以更清晰地看到解决问题的途径是什么。
    思迈特软件

    因此,我们可以看到,BI技术的特点与管理会计对信息系统的要求非常接近,已经有很多公司依托成熟的BI平台搭建了一套包含全面预算、ABC成本、管理报告和分析、管理仪表盘等内容的管理会计应用体系。从国内外的企业应用案例情况来看,多数应用深入、效果明显的管理会计信息系统也是基于BI平台进行构建。

    讲师介绍: 卢闯 中大财经大学教授 博士生导师 财政部PPP专家 财政部全国会计领军人才 多本财务专业杂志匿名审稿人

    展开全文
  • 因此,很多想要入行数据分析或者已经入行的小伙伴都在担心,自己的工作将来会不会被人工智能取代,早早失业下岗。 人工智能作为一门计算科学,它所做的事就是从过去的事物之间找到一定的规律,并以此来确定当下自己...

    最近数据分析行业大火,数据分析师更是被称为,“未来最具发展潜力的职业之一”,数据分析人员的前途可以说是一片光明。但是,近几年人工智能也在快速发展,有科学家预测,未来社会上有50%的职业会在十年内被人工智能所代替,尤其是一些具有重复性质的劳动在未来都会由计算机来完成。因此,很多想要入行数据分析或者已经入行的小伙伴都在担心,自己的工作将来会不会被人工智能取代,早早失业下岗。

    人工智能作为一门计算科学,它所做的事就是从过去的事物之间找到一定的规律,并以此来确定当下自己面临的事应该如何去做,因此对于重复性高的工作,人工智能很容易就能替代。但是数据分析师是谁,是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据分析师的工作的核心不在于数据而是帮助企业做诊断去发现问题实现再增长。

    当然随着人工智能的发展,数据分析师可能有一部分重复性的工作被人工智能所代替,但是对于诊断和决策部分是不可能被代替的。所以小编建议,数据分析师平时要多加强对于业务的理解,只有深刻理解我们的业务,我们才能在这多个因素之间快速定位到问题的根本原因,并产出解决的方案,为企业的下一步动作进行决策支持。另外,还需要加强自己的沟通和交流能力,多于销售、开发、产品等部门沟通更加全面了解自己的产品,多与用户沟通,了解用户行为,以实现更好的转化。

    综上所述,数据分析师要想不被人工智能取代,就得不断提高自己,加强业务理解能力和沟通能力,但这并不意味着,数据分析师就可以忽视技术部能力,就当下数据分析师的要求来说,技术能力还是占有很大比重的。

    展开全文
  • 将要被人工智能取代的十大职业

    千次阅读 2020-03-10 17:52:25
    根据麦肯锡全球研究2017年 46个国家中、800个职业调查发现,到2030年,全球将有八亿人的工作被人工智能取代,占到全球劳动力的1/5,这并不是危言耸听,随着AI技术的突飞猛进一些重复性的工作被AI代替。...

    根据麦肯锡全球研究2017年 46个国家中、800个职业调查发现,到2030年,全球将有八亿人的工作会被人工智能取代,占到全球劳动力的1/5,这并不是危言耸听,随着AI技术的突飞猛进一些重复性的工作将被AI代替。

    是否有很多时候我们会发现:这已经是人工智能时代了?

    因工作的繁忙很久没有外出驾车上过高速公路。过年回家的时候经过收费站,大家几乎都走的都是ETC通道,只留下一条:”人工通道”是有工作人员在哪里派卡、收费, 所谓的ETC(是一种专门用于收费道路的道路收费方式,通常见于高速公路、施行收费政策的桥梁或隧道、及市中心部分路段,以缓解城市交通的拥堵状况。 该系统一般透过放在车辆挡风玻璃上的收发器来进行收费。”)
    在这里插入图片描述仔细想想也是蛮让人唏嘘的,曾经使用纸币在高速收费站等候人工缴费,现在的人工智能化为了避免出现拥堵节省时间增加效率,所以就推出了ETC智能识别车辆与缴费其功能.因此高速收费站将大量裁员。

    众人皆知的小米集团创始人、董事长兼首席执行官雷军在2018世界人工智能大会上发表演讲,雷军在演讲中提到:

    1. 人工智能技术的突破源于技术的巨大颠覆与突破,Alpha Go是人工智能发展史上很重要的里程碑;

    2. 人工智能时代已经席卷世界,人工智能战略成为中国乃至全球市场企业的重要战略,小米在慎重思考后将人工智能列为重要的战略布局;

    3.小米的人工智能发展优势是拥有海量的设备及用户数据,基于IoT设备可以1. 连接大量用户,因此智能助理是连接IoT设备的关键技术;

    4.小爱音箱的月活已经达到3000万,未来小米将逐步开源相关技术,与更多企业展开合作。
    从此把人工智能列为小米最重要的战略,更重要是在这个时间点5G马上来临,5G其实是为IoT时代准备的通讯方式,有5G助力,IoT会插上起飞翅膀。 所以现在的小米人工智能家居成了现代人的追求品。
    在这里插入图片描述还有比如2019年双十一期间,阿里的人工智能鹿班“疯狂”制作10亿张海报,它是阿里推出的智能设计平台,每秒钟设计8000张海报,再比如京东的亚洲一号只能分拣中心,24小时运作、日处理订单100万单以上,是人工速度的五倍以上。
    在这里插入图片描述
    所以电话客服、保安、会计、金融、司机、翻译、收银员、人事、流水线工人等也会受到冲击。因为都是属于重复性工作高的行业,也有很多职业是人工智能很难取代的,比如教师、程序员、心里咨询师、工程师等人性化职业。

    现在大部分人的状态是,上班太累下班就睡周末躺尸,领不高不低的工资,感觉这样的日子过一天是一天也挺好的。殊不知哪天时代趋势一变,公司做不下去了开始大量裁员,而自己就是被裁名单中的一个。

    俗话说得好,技多不压身,对从事开发工作的程序员来说更是如此。科技更新换代的速度一向很快,没有哪种技术是永恒的。一旦有颠覆性的新技术出现,之前所有的经验都可能随时被颠覆、被清零。

    随着互联网的兴起现在新型的软件生态,无论是小程序,快应用,甚至区块链都会首先 瞄准JS开发者,因为有庞大的开发者群体,工具链也比较完善,所以 长期坚持从事前端工作,在可预见的未来都不会过时。 大前端不但薪资高,也是目前国内最紧缺的岗位。从招聘网站分 析,其用人数量已经远远超过主流编程语言Java、ASP、和ios等的开 拓人员的数量。随着谷歌、YouTube、Twitch等大型企业纷纷将视线 转投向HTML5,更加确认了HTML5在互联网时代的发展远景。现在的Web前端技术可以说是越来越成熟了,Web前端市场非常火爆。据统计2013年全球将有10亿手机浏览器支持HTML5,同时HTML Web开发者数量将达到200万。毫无疑问,前端将成为未来5-10年内,移动互联网领域的主宰者。

    相信大家肯定听过Facebook,作为国外著名的自媒体平台,它就是Web前端技术的产物,是完全基于前端框架打造出来的平台,再比如大家常用的外卖平台饿了么,旗下的部分产品也是基于Web前端技术,可以说WEB技术发展越来越迅速,前端的未来十分光明,是值得我们去用心学习的。

    那什么是Web前端?
    Web前端开发,简单来说,就是把平面效果图转换成网页,把静态转换成动态。早期的网页制作主要内容都是静态的,以文字图片为主,用户使用网站也以浏览为主。随着互联网的发展,现代网页更加美观,交互效果显著,而优秀的前端开发可以保障实现这些效果的同时,也不影响网站的打开速度、浏览器兼容性还有搜索引擎的收录,还可以让用户体验更加舒适,使网站在访问中显得更精细、更用心,访客使用起来更简便。
    在这里插入图片描述
    Web前端薪酬?
    在互联网高速发展的现在,Web前端开发工程师已经成为发展的职业香饽饽,无论是刚起步的创业公司,还是上市公司,都对优秀的Web前端工程师求贤若渴,基本上好的Web前端工程师在互联网行业就跟大熊猫差不多。目前前端开发工程师的薪资待遇平均工资已经突破一万五,并且招聘量十分巨大。引用乔布斯的话,Web就是未来,我们作为前端开发工作者也是未来。

    怎么样才能学好Web前端呢?
    除了上面提到的,前端的发展趋势,前端的岗位紧缺度和前端的薪酬,Web前端在人工智能、游戏开发、小程序等领域表现也都非常突出。

    广州蓝景-实训部”秉承着”让好的经验得到传播”的理念,致力于前端技术的推广应用,为前端入门从业者以及前端爱好者提供踏实服务,在实战项目中助力技术提升。
    在这里插入图片描述
    公司成立以来,一直服务华南地区众多甲方客户和互联网广告公司还有学员们的实训,以创新的技术和优质的服务理念,赢得客户、学员的认可和信任,“因为专业、所以专注”

    公司主要以全案营销、技术研发与项目实训作为公司业务核心。

    实训部优势

    1. 围在一起讨论学习,让小白从“不知道”到“能做到”

    传统的培训机构一般都是40、50人甚至有些达到80或者100人,人群密密麻麻,坐在一起会让您有种压抑感觉,坐后排的同学更是未必能看得到讲台投影仪。然而蓝景实训部是10-15人左右为一个班的教学氛围,能有效的让大家融入学习当中,也能围成一起交流讨论学习。并且提供专职程序员导师与教务老师指导,一主一辅保证沟通顺畅,丝毫不用担心无人指导,孤军作战。
    在这里插入图片描述
    2.提供8-10个商业型项目,玩转Web前端

    公司拥有1000个商业项目案例库,项目会通过技术部团队具有多年的项目开发经验,将课程与最新的实战项目完美结合. 用商业项目反哺实训,让课程更具有“生命力”,能快速迭代,适应市场.为实训生提供最值钱的商业项目实战经验。
    在这里插入图片描述

    3.提供就业指导,无须迷茫

    经过在实训部出来的学员几乎标准为7K以上薪酬、3-4个offer是平常事,不值一提,学员拥有自信态度“不是公司挑选人才,而是学员挑选公司”毕业前需通过个人能力分析、素质训练、面试技巧指导、职业发展规划、帮助各位学生在面试、就业的方向上,作出职业规划,和素质训练建议,提升就业率。

    4.提供名企参观机会
    广州蓝景-实训部不仅“注重培养学生硬技能,也注重培养学生的软实力

    因广州蓝景长期跟其他企业有合作关系。因此会带领学生走访各大名企,深入公司内部交流,了解每个岗位的职责,为成为准职业人做好准备,且会对优秀的学员推荐名企就业。

    5.口碑好,学过的都说好
    在这里插入图片描述
    聪明人选蓝景实训部
    以代码敲击触手可及的梦想。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    关注二维码,带你了解更多Web前端知识

    展开全文
  • 人工智能和机器人的发展,更是在职场上丢下一枚重磅炸弹。下面来看看,未来哪10种职业最容易机器代替,今年找工作尽量避开这些大坑吧。正文共:2806 字 预计阅读时间:8 分钟当今这个时代,就业市场是战场。而...
  • 几年前写过类似的题目:“人工智能会抢走人类的工作吗”。当时纯属纸上谈兵,只有几个朦胧的概念,缺乏参照意义。这两年做 AI 落地,经历了项目的具体过程,直接接触了不同行业、性质的多家客户,有...
  • 面对围棋人机大战,许多网友担忧:人类最后会不会被机器取代呢? 2013年,由牛津大学一位研讨者发布的论文显示,未来有700多种职业都有机器替代的可能性。然而,在目前的科技水平下,机器相比人类欠缺了原创能力、...
  • Excel, 未来所有的软件工程师,都将会使用机器学习在软件设计中,所有的工程师将都会使用机器学习,在他们设计的产品中,而所有的白领工作者,也都将懂得以某种方式运用人工智能,于他们的日常工作流程中。...
  • 在计算机科学中,人工智能有时称为机器智能,是由机器展示的智能,与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说,“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器,如“学习”和...
  • 人工智能时代主持人的核心价值——从人工智能主播的出现反思主持人是否会被取代.pdf
  • 谢邀,“自动化是否会被人工智能取代”?其他答主主要从专业技术和产业发展的角度阐述问题,笔者想结合个人的专业,从财务、Business等角度来谈谈对于这个问题的理解。从商业和财务管理的角度,笔者个人认为是不会被...
  • 大概从人类发明机器的那一刻起,就再没有什么“铁饭碗”了,最容易人类取代的职位,主要如下: 行政文员、秘书、助理 财务:银行柜员、出纳、会计、审计 客服:前台、接线员、售货员、导购 中层管理者 创意者...
  • 搜寻公众号 "亲子天下"(微信 ID:cn-parenting)关注世界经济论坛〈工作大未来〉报告二○一六年的预测:二○二一年全世界会产生两百万个新工作,但随着人工智能(AI)兴起,预估也将有七百万个工作被机器取代。被取代的...
  • 人工智能取代工作I was recently asked to comment on whether there was any point in becoming a developer right now, because AI might be doing your job very soon. 最近有人要求我评论一下现在成为开发人员...
  • 课 题 人类智能与人工智能 周 次 第二周 教 学 1知道什么是人类智能 2 了解什么是人工智能 目 标 3认识人类智能与人工智能并能区别 教材 重点 知道什么是人类智能懂得什么是人工智能 分析 难点 认识人类智能与人工...
  • 软件测试前景会被ai取代人工智能 , 意见 , 软件工程 (Artificial Intelligence, Opinion, Software Engineering) Artificial Intelligence (AI), has been transforming multiple sectors of industries and ...
  • 人类会被人工智能取代吗——模仿、理解与智能.pdf
  • 4月9日,AI翻译首次亮相博鳌亚洲论坛年会,和人工智能电话机器人一样,Ai翻译也正在慢慢“入侵”自己所在的传统行业。如果大家看了今年的博鳌亚洲论坛年会,就会发现会场两侧大屏幕上,各国嘉宾的演讲内容实时识别...
  • 容易被人工智能取代的职业
  • 容易被人工智能取代的职业.pdf
  • 由于程序功能越来越强大,人们开始担心:“人工智能程序会不会全面取代人类?” 人工智能是否会取代人类这个问题,实际上涉及对于认知的无穷边界的考量:图灵机能表达的带有人工智能模型的可计算数(程序)无穷大,...
  • 随着当今科学技术的飞速发展,除了给人们生活带来便利外,也使不少人生活受到威胁,就好比人工智能的异军突起...今天,就为同学们盘点一些未来很有可能被人工智能取代的职业,和前景较好的职业,以及其相关专业。 ...
  • 人工智能不会取代人类?

    千次阅读 多人点赞 2018-12-12 10:41:28
    人工智能(AI)发展到今天已经取得了相当大的成就,已经无声无息渗透到了我们的生活中,应用到了各个领域。例如:个人助理、安防、自动驾驶、医疗健康、金融、电商零售、教育,等方面。 近年来人工智能得到越来越多的...
  • 【讲座回顾】不会被AI取代的人

    千次阅读 多人点赞 2020-11-27 19:06:50
    ​科技发展,时代进步,...一场无硝烟的战争“人工智能PK打工人”帷幕缓缓拉开。 这时,高校俱乐部的神秘嘉宾在湖南应用技术学院开了一个讲座,这个讲座究竟发生了什么,竟然让全场同学热情高涨。错过现场的小可爱们
  • 作者 | Harper审核 | gongyouliu编辑 |auroral-L这篇文章我们来说一说在人工智能快速发展的大背景下,哪种工作最容易被人工智能全部或者部分取代,什么样的从业者,...
  • 人工智能取代人类吗?

    千次阅读 2018-12-16 08:52:38
    人是具有学习性的,人工智能目前看来也是可以学习的,也就是当人工智能在某些任务上,随着样本数的增加,其性能会不断的提升。但是我们也都知道,如果样本足够大,那么就能够覆盖尽可能的情况,从而让人工智能的正确...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 45,020
精华内容 18,008
关键字:

不会被ai取代的工作