人工智能被廣泛視作第四次技術革命的核心推動力。就像蒸汽機、電力以及互聯(lián)網(wǎng)一樣，人工智能已經(jīng)在生產(chǎn)制造、金融服務、娛樂、能源、農(nóng)業(yè)、政府等諸多垂直領域發(fā)揮作用，提高效率。隨著其所依賴的機器學習技術日新月異，業(yè)界專家普遍認為人工智能還將進一步改變?nèi)祟惖墓ぷ鞣绞?，極大地提高人類生產(chǎn)和生活的效率。
不經(jīng)意間，人工智能正在如何潛移默化地改變你的工作方式?為了回答這些問題，在SYNC 2017 硅谷科技峰會上，PingWest品玩請來了 OpenAI核心研究員、前初創(chuàng)公司 Dropbox 機器學習技術主管 Peter Welinder，與 Basis Set Ventures 創(chuàng)始合伙人蘭雪棹對談。
Welinder 指出人工智能在兩個方面改變了工作方式。
首先，人工智能正在接管一些十分復雜的，過去機器無法做到的工作，比如機器人和自動駕駛汽車。而在不那么明顯的方面，人工智能強大的數(shù)據(jù)處理能力，可以對復雜結構的數(shù)據(jù)進行自動化的收集、歸納和整理。一個很典型的例子就是 Google 搜索，以及背后由人工智能構建的知識圖譜。“現(xiàn)在計算機能夠索引和理解更多數(shù)據(jù)。過去做研究需要一支研究院組成的大軍，現(xiàn)在可能只用一個人在網(wǎng)上搜一搜就夠了。”
最近五、六年依賴，由于神經(jīng)網(wǎng)絡技術的發(fā)展，以深度學習為代表的人工智能新浪潮已經(jīng)襲來。Welinder 認為這一波新浪潮創(chuàng)造出了一批新的知識型工作者，比如數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師，也徹底改變了很多已有工種的工作方式，比如調(diào)查記者和分析師等，人工智能讓他們工作中重復性的部分變得簡單，讓創(chuàng)造性的部分變得更富挑戰(zhàn)。
蘭雪棹和 Peter Welinder 在 SYNC 2017 上
Welinder 指出，科技已經(jīng)讓很多本來人需要做的工作可以被產(chǎn)品取代，比如以前每個律師都需要配一個書記，而現(xiàn)在他們用 Word 就可以——即便如此，每個公司高管現(xiàn)在都還會配一個助理來安排時間。Welinder 希望未來的人工智能助手——Siri、Google Assistant、Cortana 和 Alexa 等——能夠成為一個真正的助理。“我認為人工智能在這里有很多機會。”
我們也能擁有自己的人工智能助理嗎?這并非一個遙遠的夢想。其實，閑暇時間寫代碼搞編程，用各種現(xiàn)有的 API “捏”出一個自己的助理，今年在硅谷還真挺流行，比如 Facebook 創(chuàng)始人 Mark Zuckerberg 就花一年時間做了一個和鋼鐵俠助理同名的“Jarvis”。
蘭雪棹就在用自己投資的一家創(chuàng)業(yè)公司 Clara Labs開發(fā)的助理“Clara”安排自己的日常事項。她之前在 Dropbox 負責投資并購和企業(yè)發(fā)展業(yè)務，最近剛成立了自己的基金公司 Basis Set Ventures，基金募集了 1.36 億美元，專門投資采用人工智能技術幫助提高白領和藍領職工生活和工作效率的早期初創(chuàng)公司。
另一個現(xiàn)場有趣的問題是：現(xiàn)在的機器人還是需要人去編程，告訴他在什么情況下該做什么;什么時候我們可以把機器人扔到水里，它自己就能走出來?
在 OpenAI，Welinder 的主要工作都和機器人相關。他借用 AlphaGo 的例子闡釋人工智能系統(tǒng)“自主學習”的模式：DeepMind 訓練 AlphaGo 的方式其實是構建兩個 AlphaGo 然后讓它們互相下棋(所謂的左右互搏)，而 AlphaGo 背后的神經(jīng)網(wǎng)絡結構決定了這種訓練做的越多，它的下棋技巧越好。這可能會是一種機器人獲得技巧和提高學習能力的方式，不過在短期來看，“通用人工智能”(General AI) 離人們還很遠，機器人的智商或許已經(jīng)達到了 3 歲或者 5 歲幼兒水平，但它的學習能力還很差。“機器人還很傻，有時候它們轉(zhuǎn)一下胳膊反而打傷了自己，把傳感器都打壞了……想要讓機器人安全地探索一個陌生的世界，即便通過編程的方式也很難。”Welinder 指出。
所以，在相當長的一段時間里，我們可以不用擔心機器人會殺死我們，或者取代我們的工作，因為你沒法指望人工智能會變得太聰明，一切還在摸索的階段。“肯定，一些工作會被人工智能取代，我也相信這個過程中會創(chuàng)造出更多的工作來。”蘭雪棹補充說。
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