机器人会抢走您的工作吗?

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您也许听过或读过这样的新闻:机器人将会取代人的工作。

但这种事情多久以后会发生呢?它真的会威胁到您的工作吗?职业社交网站领英(LinkedIn)的几位影响者本周针对这个问题各抒己见。下面是其中两位的的看法,他们谈到失业的风险、机器人革命的进程以及面对不可避免的变革我们做些什么才能从容应对。

希瑟·海尔斯(Heather Hiles),电子档案解决方案创业公司 Pathbrite 创始人兼首席执行官

“最近,牛津大学的研究人员进行了一项深入研究,他们仔细分析了计算机化对不同工作岗位的影响,结果发现,美国工作岗位面临‘被计算机化或自动化取代’的风险,其中有 47% 处于‘高危’,另外还有 19% 处于‘中危’”,希瑟在题为《机器人能取代您的工作吗?》(Could a Robot do Your Job?)的文章中这样写道。“在不远的将来,我们的工作场所将大不相同。”

这对您意味着什么呢?她写道:“无论您的工作是否会被计算机完全取代,目前的职业格局都在发生巨大的变化,各种行业形形色色的工作岗位几乎都会受到影响。”希瑟提出五种方法,它们能帮助您避免未来失业,或者说避免被机器人取代。其中包括:

不断学习。课堂上有那么多可以学习的东西,而工作中也有很多在实践中学习的机会,这会直接帮助您加强职业技能,”她写道。

保持开放。”她写道,“很多情况下,专心致志做事很有效,但千万不要封闭自我,远离同事,否则就会失去发展自己技能的机会。要积极参与各种不同的工作,这样您才能从中发现学习新东西的机会。”

勇往直前。”她写道,“我们都曾听说过从挫折中重振旗鼓的事迹,(但是)我们不该只关注最后怎样恢复原状,我们还要胸怀远大的事业追求,勇往直前,不断从失败中学习,坚韧不拔,不惧困难和失误。”

伯纳德·马尔(Bernard Marr),战略绩效管理咨询公司 Advanced Performance Institute 首席执行官

“机器学习是人工智能的一个分支,它利用计算机算法从信息和数据中自主学习……不必精确编程,计算机就能自己改变和改进算法,”马尔在题为《机器学习:人人都该知道的重要发展》(Machine Learning: What Milestones Everyone Should Know)的文章中这样写道。

他写道,“机器学习将对大多数行业及其中的工作机会产生巨大的影响,因此,每个管理人员至少都要对机器学习的概念及其发展情况有所了解。”

马尔写道,机器的崛起是个漫长的过程,但其前进步伐却在不断加快。他针对机器学习的起源和近期重要发展进行了简单回顾,它们将对您的工作和未来职业生涯产生影响。其中包括:

1950 年——阿兰·图灵(Alan Turing)设计了“图灵测试”,用以判断计算机是否真的具备人类智能。要通过测试,计算机就必须让人无法分辨出它是机器,而误以为它是人。

1952——亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)编写出第一个计算机学习程序。这是一个国际象棋游戏,IBM 计算机在游戏过程中能不断学习改进,学习成功策略,并将其纳入游戏程序中。

1990 年代——机器学习研究从知识导向型转变为数据驱动型。科学家开始设计计算机程序,它们能通过分析大量数据得出结论,或者说,能从结果中‘学习’。”

1997 年——IBM 计算机“深蓝”击败国际象棋世界冠军。”

2010 年—— 微软 Kinect 体感周边外设能以每秒 30 次的速度跟踪 20 个人性化特征,使人得以通过动作和手势与机器进行互动。”

2012 年——谷歌实验室 X Lab 开发出一种机器学习算法,它能自动浏览 YouTube 视频,找出其中包括猫咪内容的视频。”

2014 年——脸书开发出面部识别软件 DeepFace, 这种软件算法的面部识别水平堪与人类媲美。”

2015 年——3,000 多名人工智能和机器人研究人员签署了一份公开信,对自动化武器的威胁发出警告,这种武器无需人类介入即可选择并瞄准目标。这封公开信得到著名物理学家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking),SpaceX、Paypal和特斯拉创始人之一埃隆·马斯克(Elon Musk)以及苹果公司创始人之一斯蒂夫·沃兹尼亚克(Steve Wozniak)等科技界大腕的支持。”

2016 年——谷歌的人工智能算法击败一名围棋职业选手。围棋被认为是世界上最复杂的棋盘游戏,比国际象棋要难很多倍。”AlphaGo 算法由谷歌 DeepMind 团队开发,它在五局围棋比赛中大获全胜。”

如果计算机能“思考”,我们能否让它也像我们人类一样通过大脑思考从事我们的工作呢?马尔认为这点并不重要。他写道:“计算机能看见、理解周围的环境,并与之互动,这种技术的发展速度惊人,科学的现实已经开始与科学幻想小说的发展同步。会给人类带来生存危机的自主机器人虽然尚未诞生,但是,我们距离所谓真正的人工智能已经越来越近。”

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(责编:友义)

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