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將來機器人會取代人的工作嗎
閱讀：1179 發布時間：2016-6-2將來機器人會取代人的工作嗎？如果計算機能“思考”，我們能否讓它也像我們人類一樣通過大腦思考從事我們的工作呢?馬爾認為這點并不重要。他寫道：“計算機能看見、理解周圍的環境，并與之互動，這種技術的發展速度驚人，科學的現實已經開始與科學幻想小說的發展同步。會給人類帶來生存危機的自主機器人雖然尚未誕生，但是，我們距離所謂真正的人工智能已經越來越近。”
“1950 年--阿蘭·圖靈(Alan Turing)設計了“圖靈測試”，用以判斷計算機是否真的具備人類智能。要通過測試，計算機就必須讓人無法分辨出它是機器，而誤以為它是人。
“1952年--亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel)編寫出*個計算機學習程序。這是一個象棋游戲，IBM 計算機在游戲過程中能不斷學習改進，學習成功策略，并將其納入游戲程序中。
“1990年代--機器學習研究從知識導向型轉變為數據驅動型?？茖W家開始設計計算機程序，它們能通過分析大量數據得出結論，或者說，能從結果中‘學習’。”
“1997 年--IBM 計算機“深藍”擊敗象棋世界*。”
“2010 年-- 微軟 Kinect 體感周邊外設能以每秒 30 次的速度跟蹤 20 個人性化特征，使人得以通過動作和手勢與機器進行互動。”
“2012 年--gu歌實驗室 X Lab 開發出一種機器學習算法，它能自動瀏覽 YouTube 視頻，找出其中包括貓咪內容的視頻。”
“2014 年--臉書開發出面部識別軟件 DeepFace, 這種軟件算法的面部識別水平堪與人類媲美。”
“2015 年--3,000 多名人工智能和機器人研究人員簽署了一份公開信，對自動化武器的威脅發出警告，這種武器無需人類介入即可選擇并瞄準目標。這封公開信得到物理學家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)，SpaceX、Paypal和特斯拉創始人之一埃隆·馬斯克(Elon Musk)以及蘋果公司創始人之一斯蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)等科技界大腕的支持。”
“2016 年--gu歌的人工智能算法擊敗一名圍棋職業選手。圍棋被認為是世界上zui復雜的棋盤游戲，比象棋要難很多倍。”AlphaGo 算法由gu歌 DeepMind 團隊開發，它在五局圍棋比賽中大獲全勝。”
您也許聽過或讀過這樣的新聞：機器人將會取代人的工作。機氣人服務員餐廳很吸引人是么？這種事情真的發生了，它真的會威脅到您的工作嗎?1inkedIn的幾位影響者本周針對這個問題各抒己見。下面是其中兩位的的看法，他們談到失業的風險、機器人革命的進程以及面對不可避免的變革我們做些什么才能從容應對。
希瑟·海爾斯(Heather Hiles)，電子檔案解決方案創業公司 Pathbrite 創始人兼執行官
“zui近，牛津大學的研究人員進行了一項深入研究，他們仔細分析了計算機化對不同工作崗位的影響，結果發現，美國工作崗位面臨‘被計算機化或自動化取代’的風險，其中有 47% 處于‘高危’，另外還有 19% 處于‘中危’”，希瑟在題為《機器人能取代您的工作嗎?》(Could a Robot do Your Job?)的文章中這樣寫道。“在不遠的將來，我們的工作場所將大不相同。”
這對您意味著什么呢?她寫道：“無論您的工作是否會被計算機*取代，目前的職業格局都在發生巨大的變化，各種行業形形色色的工作崗位幾乎都會受到影響。”希瑟提出五種方法，它們能幫助您避免未來失業，或者說避免被機器人取代。其中包括：
“不斷學習。課堂上有那么多可以學習的東西，而工作中也有很多在實踐中學習的機會，這會直接幫助您加強職業技能，”她寫道。“保持開放。”她寫道，“很多情況下，專心致志做事很有效，但千萬不要封閉自我，遠離同事，否則就會失去發展自己技能的機會。要積極參與各種不同的工作，這樣您才能從中發現學習新東西的機會。”“勇往直前。”她寫道，“我們都曾聽說過從挫折中重振旗鼓的事跡，(但是)我們不該只關注zui后怎樣恢復原狀，我們還要胸懷遠大的事業追求，勇往直前，不斷從失敗中學習，堅韌不拔，不懼困難和失誤。”
將來機器人會取代人的工作嗎？伯納德·馬爾(Bernard Marr)，戰略績效管理咨詢公司 Advanced Performance Institute 執行官“機器學習是人工智能的一個分支，它利用計算機算法從信息和數據中自主學習……不必編程，計算機就能自己改變和改進算法，”馬爾在題為《機器學習：人人都該知道的重要發展》(Machine Learning: What Milestones Everyone Should Know)的文章中這樣寫道。他寫道，“機器學習將對大多數行業及其中的工作機會產生巨大的影響，因此，每個管理人員至少都要對機器學習的概念及其發展情況有所了解。”馬爾寫道，機器的崛起是個漫長的過程，但其前進步伐卻在不斷加快。他針對機器學習的起源和近期重要發展進行了簡單回顧，它們將對您的工作和未來職業生涯產生影響。