KK:與人工智能的合作表現,將決定你的薪酬

人瀏覽 2019-12-02 13:40:41
專題:

地球上最聰明的物種,不是人也不是AI,而是兩者的結合。在過去幾年當中,我們地球上最聰明的物種,不是人也不是AI,它其實是一匹人頭馬,是
 
 地球上最聰明的物種,不是人也不是AI,而是兩者的結合。
鳥哥筆記,行業動態,凱文.凱利,
 
在過去幾年當中,我們地球上最聰明的物種,不是人也不是AI,它其實是一匹“人頭馬”,是世界上最聰明的人加上AI。
 
你與人工智能的合作表現,決定了你的薪酬,你必須要和機器進行合作,而不是對抗。
 
演講者|凱文·凱利
(《失控》《必然》作者,《連線》雜志創始主編)
 
去年,谷歌的機器人阿爾法狗戰勝了李世石大師。但我們都知道早在20年前,IBM的深藍就已經打敗人類了。 
 
這是一場非常不公平的比賽。
 
計算機本身就是非常擅長記憶和計算的,而人類最擅長的并不在此。這場比賽實際上是創造了一個平臺,讓人和收集了全部棋盤數據的數據庫進行比賽,這就是用人類的短處去和計算機的長處進行PK。
 
這場比賽給我們造成了一種什么樣的感覺?我們不可避免地認為人類的智能要低于AI智能。
 
智慧的維度不是單一的
而是如同交響樂隊
不同的樂器在彈奏不同的樂譜
 
不斷地用機器智能打敗人類,這也是我們今天,對AI認知存在心理負擔的原因。
 
我們人類潛移默化地認為,物種智慧進化的維度是單一的:
 
老鼠 < 猴子< 白癡< 正常人< 天才< 人工智能。
 
我們認為,人類的智能是低于人工智能的,這是我們一般的認識。但是事實真的如此嗎?
 
智慧更像是一個交響樂隊,不同的樂器在彈奏不同的樂譜。
 
不同的人會有不同的思維方式,這是智能的不同方面。就像不同的人在各個方面的擁有的天賦不同一樣,不同物種在每個智慧的緯度上,表現也是各有差異。
 
比如松鼠在思考這方面不那么擅長,但是在記憶方面,就表現得比人類更好。
 
松鼠能夠記住很多年之內,它在哪里摘到了哪些不同的松果。記憶力方面,松鼠就比人要來的聰明。
 
再比如說你的計算機,它在數學計算方面肯定比你聰明;GPS在導航方面肯定也比你聰明;百度在記憶存儲上肯定也比你聰明,它可以記住60億網頁上所有的信息,這是人類永遠都取得不了的成就。
 
所有這些東西,分別在不同的地方,已經比人類聰明了。
 
同理,AI也并不是比人更智慧,它僅僅是和人不同而已。
 
AI在思考和計算方面,要遠遠高于人類,但是在其他方面,比如身體協調和創意工作方面,遠不如人類。
 
AI的智慧只是某一維度上的智慧
它并不比人更聰明
未來它會和電力一樣可購買可傳輸
 
那么我們應該如何看待AI這種維度的智慧呢?
 
AI這個東西,堪比第一次工業革命、第二次工業革命,讓我們看到的成功機緣。
 
農業時代之后,工業革命之前,人們對世界的思考,都是用人力的。進入工業革命時代之后,我們意識到人類的肌肉力量其實是非常弱小的。
 
蒸汽和電力的發明,把我們帶入了一個異彩紛呈的世界。
 
我們有汽車,當你坐進汽車,僅僅用250馬克的手上力量,就可以迅速啟動這臺汽車,輕松跨越一公里甚至做一個長途的跋涉。
 
在整個工業革命的過程當中,其實我們就是用這種虛擬的力量,和人力結合,進行了重新的格局分配。
 
比如每個家庭,都布滿了電子的器械。不論老少,所有人都可以使用這種虛擬的力量,就好像是他們自己手上擁有的力量一樣。
 
當我們進入到新一輪的技術革命之后,我們思考一下,AI實際上就像電一樣。
 
它作為一種服務,可以像電力一樣進行傳輸,這意味著每一個人都可以購買AI,再把它乘以幾百萬,進行規?;a,每個人都可以擁有并且使用它的能量。
 
你可以拿出你的電腦,手機,上谷歌或者微軟去購買這樣一些AI的服務。
 
未來,將會有數以萬計的創業公司使用AI進行自己的領域工作。使用AI的人越多,AI就會越聰明,這是一個滾雪球式的發展。
 
并且,我再一次強調,我講的AI,并不是一種意識,而是一種智慧。AI是某一個維度上的智慧。
 
與人工智能的合作表現,決定了你的薪酬
你必須要和機器進行合作
而不是和它們對抗
 
同樣的,我們在AI方面做的事情,并不是讓它們比人類更聰明,這沒有什么意義。因為現在很多東西,已經比人類更聰明了。
 
我們現在要做的是,設計各種各樣的AI,建立多種多樣的思維方式。
 
在過去幾年當中,我們地球上最聰明的物種,不是人也不是AI,它其實是一匹“人頭馬”,是世界上最聰明的人加上AI。
 
很多人也非常擔心,機器人會不會取代我們的工作。在工作的領域當中,對于每一種工作,其實是有明確的分類的。
 
我們會見證更多的新鮮的事物,而這些機器人去幫助我們完成已有的重復性工作。它并不會把我們的工作職位搶走,因為工作職位是在不斷地增加的。
 
那些對效率要求不高的工作更適合人類,比如創造力的工作。
 
因為創造力本身就是不講究效率的,我們不用去考慮創意工作是不是會犯錯,不用考慮它的準確性,就像科學研究是不講效率的一樣。
 
如果對效率要求特別高的話,就不需要我們再去做這種探索性的工作了,因為它已經繼承了一個固有的程序。
 
任何看上去特別重復性的,講究效率而且特別沒有意思的,沒有什么樂趣的工作,可以讓機器來完成。
 
最后,我再強調一遍,不管在哪一個領域,全世界最聰明的一定是最聰明的人加上AI。
 
你與人工智能的合作表現,決定了你的薪酬,你必須要和機器進行合作,而不是和他們對抗。

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