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世界冠軍輸給人工智慧 人類47%就業崗位不保?

精彩推薦 2019年3月26日 智谷趨勢 118
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來源丨21財聞匯


圍棋是一種策略性兩人棋類遊戲,起源於中國,古時稱「弈」,西方名稱「Go」,被認為是世界上最複雜的棋盤遊戲。圍棋需要用拓樸學理念,沒有精確的結論,此前被認為是唯一一種人腦能戰勝電腦的棋類。這也是為什麼今天「人機大戰」如此受矚目的原因。

1人類輸了!谷歌機器人首盤戰勝李世石

北京時間3月9日下午消息,今天(3月9日)下午谷歌人工智慧AlphaGo與韓國棋手李世石的第一場比賽結束,AlphaGo獲得今日比賽的勝利。雙方在較量3個半小時後,李世石宣布認輸。

今日比賽結束後,雙方還將分別在3月10日(周四)、12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)的北京時間中午12點進行剩餘4場比賽。

▲韓國棋手李世石迎戰谷歌人工智慧AlphaGo,日本棋手(左)幫谷歌AlphaGo擺子

比賽採用5局3勝制,最終比賽獲勝方將獲得獎金100萬美元。如果AlphaGo獲勝,獎金將捐贈給聯合國兒童基金會(UNICEF),STEM教育,以及圍棋慈善機構(Go Charity)。

谷歌AlphaGo在第一次與世界頂尖圍棋手的較量中取得勝利,這是人工智慧發展史上重要的里程碑,代表人工智慧已經能在諸如圍棋等高度複雜的項目中發揮出超過人類的作用。 

2人機大戰人類失敗,網友坐不住了

有本事咱橋牌上比劃比劃(@昏倒在地直喘粗氣一直住院到今天)

跑題快訊:記者採訪 Google DeepMind 負責人,為什麼不找目前世界積分最高的中國棋手,而去找韓國棋手比賽? Google 方面表示,擔心在中國境內網路問題…(@Fenng)

最那啥的是:李世石只能自己孤獨地復盤。(@杭之馮玥均建國後成精)

看來要戰勝阿爾法,只有請出貝塔和伽馬了。(@AvrilGirlsGeneration)

感覺不按套路下棋贏得可能性更大,把電腦弄懵逼了。(@寂寞在孤獨的旅行)

阿爾法的背後一定是柯潔!(@SICAU小白)

世石勝於雄辯,但勝不了AlphaGo (@大官人張夏天)

網友:在這千鈞一髮的時刻,機智的李世石放出了終極大招:拔插頭!阿爾法卒。

這根本就不是人和機器的對弈 而是一個人跟N多人的對弈。這個機器提前錄入了全球各種大家的路數,然後再跟一個人對弈,這屬於群毆 !

3別以為圍棋只是遊戲,它比宇宙還複雜

說到這次圍棋人機大戰,上了年紀的人(暴露年齡的請忽略傷害)或許會想到19年前的「深藍」。沒錯,計算機19年前就在國際象棋上征服了人類。(巧合的是,1997年正是電影《終結者》預言的天網啟動時間。)當時IBM公司的「深藍」電腦戰勝了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。即使在那個互聯網還不發達的年代,這一條爆炸性消息還是轟動了全球。

此後一個問題擺在了計算機科學家面前:圍棋作為人類智慧的制高點,人還能對計算機保持優勢嗎?十幾年來,圍棋的人工智慧一直未取得重大突破。

▲國際象棋的複雜性

▲圍棋的複雜性

因為圍棋比我們的宇宙還要複雜:圍棋棋盤橫豎各有19條線,共有361個落子點,雙方交替落子,這意味著圍棋總共可能有10^171(1後面有171個零)種可能性。這個數字到底有多大,你可能沒有感覺。我們可以告訴你,宇宙中的原子總數是10^80(1後面80個零),即使窮盡整個宇宙的物質也不能存下圍棋的所有可能性。

也就是說,要計算機把這些可能性都背下來,然後和李世石的落子結果去搜尋最佳的下法,根本做不到!

由於圍棋的可能性如此之多,根本就沒有什麼套路可言。下贏圍棋的唯一的辦法就是讓電腦也學會「學習」,而不是死記硬背。

4AlphaGo究竟有多厲害?

AlphaGo是谷歌Google DeepMind實驗室出品的一款機器人。去年10月,AlphaGo就在沒有讓子的情況下以5:0的成績戰勝了歐洲圍棋冠軍、職業圍棋二段樊麾。是1997年IBM深藍計算機在國際象棋上戰勝人類之後,人工智慧追趕人類的又一重大里程碑。

▲被AlphaGo打敗的歐洲圍棋冠軍樊麾

AlphaGo機器人除了戰勝過圍棋大師之外,也曾戰勝過同類型的圍棋軟體。兩款比較知名,並且也都戰勝過圍棋選手的軟體Crazy Stone和Zen在和AlphaGo 500局比賽中,AlphaGo僅輸一局。

AlphaGo怎麼會這麼厲害?主要原因有兩個。

一、AlphaGo使用的是蒙特卡洛樹搜索,它會在下棋時分析每一步的風險係數,比如在未來20步的N種情況下,它立即就能判斷出如何落子的勝率最高。二、AlphaGo有自己學習和進化的能力。它集合了3000萬種職業棋手的下法,數百萬次深度學習與自我對戰,十分接近帶著直覺和第六感的人類大腦,能以57%的概率預測與其對陣人類的水平。

此外,研發者表示「人類在長時間的比賽中會因疲勞而犯錯,但電腦程序不會,人類可能一年只能下一千盤棋,而AlphaGo一天就能下一百萬盤。」

DeepMind CEO兼谷歌副總裁Demis Hassabis表示,圍棋一直被認為是人工智慧無法戰勝人類的領域,而谷歌想要打破這個「不可能」。

5李世石又是誰?他有多厲害?

李世石是韓國圍棋九段選手,也是近10年來獲得世界冠軍最多的棋手。

哦對了,這是接受挑戰並理髮後的李世石(論髮型的重要性)

李世石近些年來獲得的獎項:

富士通杯:第15屆、16屆和18屆冠軍

三星杯:第9屆、12屆、13屆、17屆冠軍

LG杯:第7屆、第12屆冠軍

春蘭杯:第8屆冠軍

豐田杯:第2界和第3屆冠軍

李世石比賽成績

在韓國棋院和谷歌DeepMind公司召開的記者會上李世石信心十足,預測對方實力難與自己相爭。在谷歌預測勝負結果五五開的情況下,李世石認為自己將以4∶1或者5∶0獲勝,如不出現失誤,將100%獲勝。

6顛覆:未來47%的崗位將被機器人搶走!

多年以來,研究人員一直預測稱,機器人將會搶走人類的工作。在英國,德勤公司和牛津大學估算說,未來將有1000萬個非技術類工作崗位將被機器人取代。牛津大學研究人員卡爾•貝內迪克特•弗瑞和邁克爾•奧斯本在2013年聲稱,到2033年,美國將有47%的工作崗位實現自動化,並被電腦所取代。

一直到不久以前,受到機器人衝擊的還主要是藍領工作,尤其是裝配線上的藍領工人。但現在,人工智慧、機器人和其它顛覆性的新技術正在挑戰以前貌似不容易被取代的白領工作。

以聯邦快遞為例。《機器人報告》雜誌編輯兼發行人弗蘭克•托比表示:「該公司希望在2020年建成一個飛行員中心,靠三四名飛行員就能飛全美的整支機隊(幾百架飛機)。」俄羅斯科技巨頭Mail.Ru集團CEO兼風投機構GrishinRobots公司的機器人總監迪米特里•格里辛表示:「我投資的一家公司能利用機器人在學校里教數學。」

這也帶來了下面這個問題:把這麼多工作推給機器,究竟是會給人類帶來光明的未來,還是會演變成《終結者》那樣的結局:人類成為機器人統治下的羔羊?

以下是已經被計算機、機器人和人工智慧取代了的五個專業性工作。

金融和體育記者

收集信息,採訪當事人,問問何人在何時何地發生了何事,原因為何,然後寫出結果,這就是記者的日常工作。但是只要把信息變成機器可讀的格式,你就具有了顛覆記者這個行業的可能性。

自2014年6月起,美聯社就開始利用Automated Insights公司的軟體和扎克斯投資研究公司的數據,試驗由計算機自動創建企業收益報道的可能性。在排除了試驗初期出現的一些問題後,整個生成報告的過程基本上不會出現差錯,甚至可能還要超過人工報告的水平。

目前,美聯社(AP)的體育部門正在利用自動化技術,生成一些小型體育賽事的報道。美聯社表示,這種做法可以解放員工,讓他們去做更重要的事情,同時也緩解了媒體預算。軟體科學家、《機器人崛起:科技與未來失業的威脅》一書的作者馬丁•福特表示:「美聯社稱,該技術可以根據數據撰寫出一份頗有吸引力的文章,水平不亞於一名經驗豐富的作家。」考慮到有些大學畢業生的寫作水平確實不怎麼樣,加上「機器要想超越一名大學生,需要克服的障礙並不那麼高」,記者這個行當的前景的確令人堪憂。

曾幾何時,剛入行的菜鳥們也要幹些低難度的活,學學基本的手藝。這才不到一年,記者的潛在生存空間已經變小了。

在線營銷人員

要撰寫一條讓人就算不買東西至少也要打開郵件的營銷信息,是否非得靠一個文化人才行?顯然不是。藉助計算機自動化的力量,自然語言軟體公司Persado可以通過語義學演算法完成同樣的任務,比如確定採用什麼樣的電子郵件標題可以達到最好的反饋效果等等。

該公司的客戶包括花旗集團(Citi)和內曼馬庫斯公司(Neiman Marcus)等大企業,它的系統可以調取評分語言資料庫,分析一條特定信息的所有變化形式,系統地創建具備必要情感吸引力的措辭,能夠測試數千種語言排列,找到最佳的表現版本。機器生成的電子郵件標題所吸引的點擊率,有時能達到人工撰寫的標題的一倍。

此外還有目前正在快速發展的廣告購買規劃領域。它無需用人工在雜誌上尋找理想的廣告位,而是通過軟體分析網路上的數十億關於同類產品和定位廣告的信息,實時確定最佳的廣告詞。

麻醉師、外科醫生、診斷醫師

你可能覺得,醫生是一門需要實際操作經驗的職業,因此醫生是不可能被機器人取代的,但事實也並非如此。強生公司的Sedasys系統目前已經通過了FDA認證,可以在結腸鏡檢查等手術中實施低層次的麻醉術,它的成本還不到專業麻醉師的零頭。一名醫生在發揮人力因素的同時,還可以同時管理多台機器。

IBM的Watson系統由於在電視真人秀上大放異彩而廣為人知。不過很多人可能不知道,它在肺癌的診斷上擁有遠遠高於人類醫生的診斷準確率——在某些測試中,Watson系統與人類醫師的診斷準確率為90%對50%。原因是數據。要想讀完最新發布的醫療數據,人類醫師每周至少要花費160小時的時間,因此人類醫生不可能掌握全部的新見解甚至臨床證據,因此面對計算機時也就喪失了診斷方面的優勢。

外科醫生已經在使用自動化系統輔助進行一些低侵入性的手術。目前雖然還是醫生負責手術的全過程,但終有一日,機器有可能獨立完成一些難度較低的手術。事實已經證明,機器人系統具有將腫瘤從人體組織剝離的能力。另外目前市面上已經有了至少一款用於進行毛髮移植的機器人,使一名醫生在進行手術的同時可以監控多個規程。

亨特登醫療中心(HunterdonMedical Center)的機器人手術服務醫學總監普羅帕•高希表示:「我們以前用手工完成的很多事,現在已經通過機器人實現了自動化。比如現在我們不再手工縫合刀口,而是使用機器人縫合。」高希表示,由於解剖結構的變異,加上目前電腦在歸納模式上還存在一定難度,她目前還無法預測機器能夠如何充分完成自動化的手術。不過她補充道:「十年以前,我也絕對不會預見到這些東西發揮作用,所以很多說未來會發展成什麼樣。」

電子取證律師和律師助理

在一些大型訴訟中,取證環節可能要涉及幾百萬頁的材料卷宗。審核這些材料歷來是律師或律師助理們必須從事的低端工作之一,但現在,已經有新型的軟體系統可以從事這項工作了。

這些系統使用了語法分析和關鍵詞識別技術,在電子郵件、簡訊、資料庫和掃描文件中篩選那些在法庭舉證過程中必須提交的證據資料。可以相象,在不久的未來,一台經過法學訓練的Watson計算機將有可能構建一套儲存了大量案例和判例的系統,它甚至可能會寫案情摘要——這種搜索和寫作工作一般是由法律事務所的助理等工作人員完成的。

馬丁•福特表示,法律定量分析則是計算機自動化的另一個熱點。如今很多律師之所以身價很高,就是因為他們知道採取哪種辯論策略更容易打贏官司,他們也更擅長預測法庭裁決,甚至是一名法官的獨特風格。不過密歇根州立大學和南德克薩斯州法學院的研究人員建立的一個統計模型已經能夠成功預測美國最高法院71%的判決結果。馬丁表示:「這種預測法律後果的能力,可能就是律師最有價值的能力了。」

金融分析師與顧問

預測系統、大數據和越來越強大的計算能力合在一起,為分析和預測投資行為提供了理想工具。由於計算機在處理企業和行業數據上幾乎沒有上限,有些金融專業人士發現他們與機器的差距越來越大了。市場研究機構Outsell公司的首席分析師雷•沃森•希利指出:「現在隨著機器演算法和大數據的攪局,股市分析師必須搞清楚他們自身的價值在哪裡。」

金融顧問也同樣會感到壓力。財富管理公司Howe & Rusling的戰略副總裁史蒂芬•基普•阿斯特海默指出:「近幾年來,投資行業的一個趨勢就是『機器人顧問』的到來。不少年輕人和沒有複雜投資需求的人開始用自動化服務取代個人金融顧問、理財規劃師和股票經紀人。」

SigFig系統就是其中一例,它會考慮到客戶的風險容忍度,然後通過計算機演算法選擇一系列低成本的基金,對投資賬戶進行多樣化投資與管理。

7機器人最可怕的10個用途(你絕對想不到)

1.可預測未來的機器人

Nautilus是一台能夠根據新聞文章預測未來的超級計算機。它擁有自學能力,接收了可追溯到1940年代的數百萬篇文章的信息。它曾將奧薩馬·本·拉登(OsamaBinLaden)定位在200公里範圍之內。如今,科學家們正嘗試研究它是否能夠預測未來將會發生的事情。

2.機器人戰士

機器人戰士的開發是人工智慧和機器人技術最可怕的潛在應用之一。儘管很多人已經轉向禁止使用所謂的「機器人殺手」,但事實上,人工智慧技術不久之後可能就能驅動那種機器人,這多少讓人感到害怕。

3.精神分裂的機器人

德州大學奧斯汀分校和耶魯大學的研究人員使用名為「DISCERN」的神經網路來告訴其機器人系統特定的事件。為了模擬多巴胺的過量分泌和名為「超學習」(hyperlearning)的過程,他們告訴該系統儘可能地不要忘記那些事件的細節。研究結果是,該系統表現出了類似精神分裂症的癥狀,開始將自己代入那些事件當中:它甚至宣稱對一起恐怖主義爆炸事件負責。

4.引發經濟崩潰的機器人

機器人和演算法控制全球各地諸多的重要金融系統和政府系統(比如華爾街的交易),已經不是什麼秘密了。但據路易斯維爾大學網路安全實驗室負責人羅曼·揚波爾斯基(RomanYampolskiy)稱,那些系統的缺陷有可能會在經濟上造成災難性的影響。

5.會騙人的機器人

在很多情況下,機器人和人工智慧系統似乎都很值得信賴,很可靠——它們沒什麼理由去說謊或者欺騙人吧?然而,要是有人專門訓練它們那麼做呢?喬治亞理工學院的研究人員以松鼠和鳥類的動作來教導機器人如何欺騙別人。據稱,美國軍方對該類技術很有興趣。

6.機器人戀人

機器人以及驅動機器人的人工智慧系統引發了不少倫理道德上的擔憂,如人類或許可以跟機器人伴侶相愛,或者至少能夠跟它性交。目前已經有公司在試圖打造「性愛機器人」,不過這引發了一些人的激烈反對。

7.懂得求生的機器人

智能系統科學家在瑞士展開過一項實驗,他們讓機器人在一片區域中尋找和爭奪食物。機器人可通過發光來相互通訊,在找到食物來源之後,它們會開始關掉光照,又或者利用光照將競爭者引向食物來源以外的地方。

8.警方利用人工智慧演算法來預測犯罪

美國特定城市的警察正在試驗一種人工智慧演算法,以預測哪些居民未來最有可能犯罪。日立公司早在2015年也公布了一款類似的系統。也許,《少數派報告》(MinorityReport)電影對於未來的講述並非毫無根據的。

9.基於人工智慧的治療

醫療保健是可能最能從人工智慧技術獲益的大行業之一。事實上,人工智慧已經應用於醫療行業的多個領域,它甚至被用於幫助醫生決定治療方案。然而,萬一人工智慧系統遺漏了你的病歷中很關鍵的一個細節,又或者給出了錯誤的建議呢?

10.自動化的無人機和武器

普通民眾對無人機的使用已經引發了諸多的爭議,更不用說無人機在軍事上的使用了。然而人,讓人可怕的並不是人類可以操控它們,而是它們能夠自動化運作。美國海軍甚至已經使得地面的運輸車在執行任務之前能夠「自動識別目標」。想想要是機器能夠自行辨別誰敵誰友,會是什麼樣吧。

8附:人工智慧概念股崛起

市場人士表示,人口紅利的消退以及「中國製造2025」的實施,給機器人產業帶來了重大的發展機遇;機器人行業相關上市公司也因此面臨了中長期的投資價值,投資者可趁目前市場低迷布局相關個股。

國信證券稱,看好產業鏈上的四類標的:

1、全產業鏈布局的上市公司,看好機器人、新時達、巨輪智能。2、重點在上游布局核心部件生產的企業,重點關注匯川技術、上海機電。3、加大機器人本體研發、重點拓展下游應用的公司,關注博實股份、亞威股份。4、集中於系統集成的國內企業,看好慈星股份。

分析人士建議從以下三主線進行布局:

一、掌握核心技術並能跨領域發展的系統集成企業,如機器人、博實股份、天奇股份等。二、已掌握相關零部件核心技術的企業如匯川技術、新時達等。三、加入行業的相關上市公司如江南化工、慈星股份、銳奇股份、上海機電等。

本文來源:21財聞匯綜合自:新浪科技、新浪體育、中金在線(cnfol-com)、投資快報、財富中文網、微信公眾號OFweek


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