学人工智能好不好？

湖南卫视 2024-11-29 07:41:40

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来回答一下这个问题。就像题目中所说，人工智能是与互联网类似的技术**，甚至要比互联网带来的影响更大。学习人工智能，能让自己在这个急速变革的时代，看清趋势，掌握主动。很多人可能觉得人工智能离我们还很远，但ai的神奇魔术已经渗透进了生活的方方面面。比如苹果siri、百度度秘、微软小冰、亚马逊alexa这样的智能聊天应用，正试图颠覆你和手机交流的根本方式，将手机变成聪明的小秘书。新闻头条等热门新闻应用依赖于人工智能技术向你推送最适合你的新闻内容，甚至，今天不少新闻稿件根本就是由人工智能程序自动撰写的。使用滴滴出行时，人工智能算法不但会帮助司机选择路线，规划车辆调度，不远的将来，自动驾驶技术还将重新定义智慧出行。使用手机购物时，淘宝、亚马逊等电子商务网站使用人工智能技术为你推荐最适合的商品，而先进的仓储机器人、物流机器人和物流无人机正帮助电商企业高效、安全地分发货物。每一项新技术的出现，都会以潜移默化的方式改变人类社会的方方面面。身处其中的人可能感受不到，但如果拉长时间维度，就能看到翻天覆地的变化。前几天，图灵奖得主、享誉世界的计算机科学家约翰·霍普克洛夫特（john hopcroft）做客创新工场，和工场的ai工程师做了饶有兴致的对谈。他说，眼下我们经历的，是一场计算机取代人类的变革。谈到对ai后辈的建议时，john说，如果你想要成功，就必须选择自己真正热爱的事业，而不仅仅是为了谋生。在康奈尔大学，我对求职的学生的建议是：不要只盯着薪水。john对这一代的计算机科学家影响颇深，创新工场董事长李开复在学生时期就阅读了他的著作，让他在随后37年的ai研究生涯中，受益良多。john生于1939年，在西雅图大学获得学士学位后，进入斯坦福大学研究生院深造，随后在普林斯顿大学、康奈尔大学等高校和研究机构工作。1986年，由于在算法及数据结构设计和分析方面的成就，john被授予图灵奖，该奖项被誉为计算机界的诺贝尔奖。由于贡献杰出，1992年到1998年，他被美国**布什任命为监督**科学基金会的委员会成员。贴上john的分享文章，希望能对解决你的困惑有帮助。世界将只需要25%的人口现在是一个非常振奋人心的时代，世界正在经历一场彻底的变革。现代企业和工作岗位是近代以来的产物，只有大约三百年的历史。这三百年间，我们经历了多次机器取代人力的**。但在眼下，我们正在经历的，却是一场计算机取代人类的变革。这场变革会对社会产生多么重要的影响？举例来说，当我走进创新工场大门的时候，大家都对我打招呼，因为摄像头已经通过脸部识别认出了我的身份。当我走进一家商店，计算机甚至能够判断我会对什么商品感兴趣。如果我给一家公司打电话，我甚至无法判断对话的是真实的人还是电脑。以美国的一些数据为例。美国有350万卡车司机，以及550万货物装载工人，这些职业都将面临消失。在生鲜商店，大部分商品都带有条形码，只要把商品放进篮子，就可以用**结账，收银员变得可有可无。如果这样下去，或许只要25%的人就能生产满足我们所需的所有物品。但如果75%的人口将不再从事生产，那就会成为严重的不稳定因素，要如何引导他们做有意义的活动呢？这是一个严峻的挑战。据我所知，有一些**已经意识到了这一点，开始考虑如何安置可能失业的人口。但我相信，科技的发展带来的是更为美好的未来。我小时候还有电梯员这样的职位，随着电梯的进化，这一岗位已经消失了。这是发展的规律。行业趋势：类人ai有趣，但突破仍需40年q：目前，ai影响的主要还是计算机科学有关的专业，对其他专业的教育会有什么影响？john：或许ai会对教育产生很大的影响，但是更多情况下，重要的并不是教育者的知识，而是教育者对学生的关怀。如果教师不再参与教育，那么教育也就失去了一个十分重要的因素。我曾经总结，都有哪些科技发展对教育产生了深刻的影响。结果发现，尽管我小时候曾以为电视会改变教育，但实际上，真正产生了深远影响的只是黑板和印刷机构的出现。科技的进步无法替代人的作用。斯坦福也曾经进行过相关研究，发现当有人陪伴时，学生能从观看视频中获取更多知识。虽然有十分有趣的类人ai想法，但出现依旧需要时间。目前的ai浪潮只有短短几十年时间，深度学习技术还称不上“智能”，只能识别物体的外在，而非背后的机能，远远达不到人类的智能水平。所以我想，所谓的变革可能起码还要四十年左右的时间才会发生。q：未来一段时间内，ai研究的哪个发展方向将是较为重要的？john：目前，深度学习领域的ai研究已经取得了许多成果。就我个人来讲，我比较感兴趣的新话题在于，深度学习的作用机制到底是什么？莱特兄弟在不清楚飞机作用机制的情况下发明了飞机，但后来的科学家发现了背后的原理。之前，我们的研究重点在于让程序运行，我想以后可以更多关注深度学习背后的原理。个人发展：青年学者不要只盯着薪水q：ai有两个职业路径，一是理论研究，二是投身产业实践，我们应当如何取舍？john：这一问题的实质其实在于，你究竟想要留在高校进行理论研究，还是进入企业等机构进行研发。20世纪40年代末，美国将研究细分为了基础研究（basic research）以及应用研究（applied research）两类。划分的依据不在于学科和课题，而在于研究目的。如果是**或者企业赞助的研究，会被认为是应用研究；相反，如果只是研究感到好奇的现象，就属于基础研究。在美国，应用研究多在**或者企业级实验室中进行，讲究时效；而基础研究则在高校中进行。如何取舍取决于你的意向。如果想要看到实际产品，希望得到各种资源支持，那就投身产业实践；如果你只是对某些方向感到好奇，在高校做基础研究可能更适合你。q：对于有意从事ai相关职业的研究生来说，进一步深造是必须的吗？john：正如我前面所言，在美国，这取决于你的研究意向，你是想从事学术研究还是投入产品研发。就我个人而言，获得研究生学历以后投入工作，不一定逊色于继续进行博士学习。q：您对我们这些ai后辈有什么建议？john：我经常告诫学生以及青年学者：如果你想要成功，就必须选择自己真正热爱的事业，而不仅仅是为了谋生。在康奈尔大学，我对求职的学生的建议是：不要只盯着薪水。一周只有168个小时，抛弃吃饭、睡觉、工作的时间，其实只有15个小时能够用来做自己想做的事情。但是如果你的工作就是你的爱好，那么这段时间就延长到了55个小时。欢迎关注创新工场的wei-xin号：chuangxin2009。这里是一个创新工场和创业者的沟通交流**，您可以学习创业相关的法务、市场、财务、hr等各个业务领域所需的知识干货，还有机会参与到创新工场举办的创业者培训、沙龙和其他各类活动中。 20210311

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