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即將到來的AI革命之生存指南
2017-06-05
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大眾媒體相信，人工智能(AI)會偷走你的工作，威脅到我們的生活。如果現(xiàn)在不做準(zhǔn)備，我們可能會面臨一個人工智能無處不在，并主宰著人類社會的未來。人工智能革命事實上正在進(jìn)行著。為了確保你為未來做好準(zhǔn)備，在此我們?yōu)槟銣?zhǔn)備了一個生存指南。

第一步：識別人工智能
沖突的第一步需要了解你的目標(biāo)。關(guān)鍵在于，我們需要認(rèn)識到人工智能并不存在于未來，它已經(jīng)在我們的身邊了。

你很可能每天都在使用它。人工智能就是你的 Facebook 時間表背后的神奇粘合劑，Netflix 知道提示你接下來該看什么，谷歌會預(yù)測你上車后的目的地。

人工智能不是一個新概念。它誕生于 1956 年的夏天，當(dāng)時一群先驅(qū)者聚到一起想完成一個夢想——創(chuàng)造和人類一樣聰明的機器。人工智能包括機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音處理和機器人技術(shù)等學(xué)科，它可以在數(shù)據(jù)中找到模式，學(xué)習(xí)并預(yù)測現(xiàn)象。

目前圍繞深度學(xué)習(xí)這股熱潮，背后的主要技術(shù)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。受大腦模型的啟發(fā)，這些數(shù)學(xué)系統(tǒng)基于事物的特征將輸入映射到輸出。例如，在計算機視覺中，其中一個功能是一種像素模式，它提供關(guān)于對象的信息。



在計算機視覺中，特征是圖像的一部分，并用來給物體分類。例如，鼻子、耳朵和尾巴被視為特質(zhì)，用來識別圖片中是否為貓。

最常見的是，監(jiān)督式學(xué)習(xí)要求計算機通過人類標(biāo)記的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行練習(xí)，從而來“學(xué)習(xí)”這些關(guān)聯(lián)。如今，最初的對貓視頻進(jìn)行分類已經(jīng)擴(kuò)展到諸如駕駛無人汽車等應(yīng)用。

第二步：識別人工智會在哪興起
有了這些知識，我們就可以開始了解人工智能會接管哪些最佳領(lǐng)域。環(huán)顧四周，注意哪些需要大量數(shù)據(jù)處理的任務(wù)。

例如，沒有人愿意或者能夠分析每個人在谷歌上的搜索模式，從而判斷他想要什么。

人工智能在 AlphaGo 、電子游戲和最近的撲克游戲中所表現(xiàn)出來的更先進(jìn)的能力，也依賴于成千上萬次的試驗。

基本上，人工智能尤其擅長任何需要大量重復(fù)處理的任務(wù)。如果這聽起來像是你的工作，那你可能是時候開始考慮出路了。

第三步：針對人工智能革命制定行動計劃
你現(xiàn)在有兩個選擇：
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選項 A：反抗
你的第一選擇是反擊。這是你的自然反應(yīng)，正如在工業(yè)革命期間，你不是唯一想反對改變的人。

事實上，人工智能普遍依賴模式識別，這意味著你可以很容易地破壞其處理數(shù)據(jù)的方式。但是如果你顯示出太大威脅，阿諾·施瓦辛格可能會回來除掉你。

人類的本質(zhì)是我們將一直努力，爭取下一個進(jìn)步。出于對其缺點的恐懼而拒絕改變，這可能在短期內(nèi)奏效，但只會讓你被未來拋在身后。
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選項 B：與人工智能做朋友
更先進(jìn)的策略是制定條約。你應(yīng)該接受人工智能將成為社會的一部分，并尋找合作的可能性。人工智能有一個巨大的潛力，其處理能力能夠在人類不足的地方給予幫助。

許多公司已經(jīng)在使用人工智能來幫助臨床醫(yī)生診斷、個性化客戶體驗以及制定農(nóng)業(yè)策略來減少環(huán)境成本。

一些人甚至進(jìn)一步發(fā)展了這一聯(lián)系，將人類大腦與人工智能結(jié)合在一起。

做好提高技能的準(zhǔn)備。人工智能很好地學(xué)習(xí)，但暫時還不能靈活地學(xué)習(xí)。而你可以?，F(xiàn)在出現(xiàn)了許多 5 年前并不存在的新興工作崗位。

如果讓人工智能去做那些繁瑣的工作，這將創(chuàng)造機會讓人類發(fā)展其所擅長的屬性，即創(chuàng)造力、社交智力和操縱力。

對于每個重大變化，同時也存在著對人工智能等新技術(shù)的恐懼。最終，要想在人工智能革命中生存下去，就必須接受這種伙伴關(guān)系?？吹饺斯ぶ悄芨纳剖澜绲臐摿?，并尋找能夠帶來積極變化的機會。

如果準(zhǔn)備好了，你會發(fā)現(xiàn)人工智能革命不僅能讓你生存，而且能讓你更好實現(xiàn)自我。

ref：

http://dataconomy.com/2017/05/survival-guide-ai-revolution/


原作者  Natalie Rens, Juxi Leitner
編譯 CDA 編譯團(tuán)隊
本文為  CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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