丁愛波

人機大戰(zhàn)已經落幕，關于人工智能的討論仍在繼續(xù)，其討論的著重點不外乎三個方面。第一，人工智能的產業(yè)未來；第二，人工智能是否會造成大規(guī)模的失業(yè)；第三，人類如何對抗未來機器的“吞噬性”。

產業(yè)方面，人工智能的核心內容是深度學習。近年來Google、IBM、Facebook等巨頭紛紛涉足深度學習領域，深度學習以優(yōu)秀的圖像處理、語音識別等能力再次進入主流視野。

深度學習已經獲得部分應用，并具有廣闊的應用空間：類似AlphaGo的人工智能可以用于任何需要理解復雜模式、進行長期計劃、并制定決策的領域。近幾年，深度學習已經應用于語音助理、圖像搜索程序等領域，未來在個人應用領域很可能帶來更好的語音識別操作系統、翻譯機、自動駕駛、機器人，社交網絡興趣推薦等。在行業(yè)應用方面，深度學習已在多個領域取得應用，未來更廣闊的應用空間包括大數據分析、特征提取、預測預警、規(guī)劃、研發(fā)設計等。在數據時代，如何有效利用、發(fā)掘數據成為了很重要的問題，人工智能和深度學習將為我們提供一種可行的解決方案。

產業(yè)的深度發(fā)展將會重塑我們未來的工作圖景。美國社會評論家Jeremy Rifkin在其出版于1995年的《工作的終結》一書中，曾經預言：“更復雜的軟件技術將使人類文明更接近于一個幾乎不需要人力的世界。”

在人類歷史上，新技術的出現淘汰舊工作并不新奇。不過，人工智能革命不同于工業(yè)革命的是，它可不僅僅是替代體力勞動的工人和騾馬，而是連同大量的知識型工作智能型工作，有人甚至稱這是“知識型員工的就業(yè)浩劫”。

“知識型員工的就業(yè)浩劫”意味著包括目前社會地位頗高、廣受青睞的職業(yè)，諸如醫(yī)生、律師、消息報道型記者、單一知識傳授型教師，將會面臨職業(yè)消失的可能。

實際上，目前來看，基于互聯網的大數據系統已經在某種程度上取代了人類的工作。在人工智能高度發(fā)展的未來，如何對抗智能機器的吞噬性？這就要求我們在達到基本智能時代基本科學素養(yǎng)的同時，更加珍惜自身的“人類性”，那些東西永遠不會服從利益最大化的規(guī)則，在機器看來，是極大的缺點，但那畢竟是人類價值的美學基礎。

或許當人機聯結能為我們做更多事，讓人擺脫更多事務性的糾纏時，那種線下的面對面的人際交往反而會獲得一個爆發(fā)增長的空間。當然，這可能是一個兩極分化的趨勢：即一部分人會沉浸在虛擬世界中不能自拔，從而削弱線下人際交往的欲望；另一部分人則反而更加珍視那些拔掉機器端口、關閉WiFi的心靈交流、肢體互動。

你期待成為哪一種人？更浪漫更細膩還是更麻木更粗糙？