吵吵   2017-09-04  阅读:1,803

看到朋友发的微博“人工智能会让工厂的劳动力成本趋近于0”;

我看了半天,其实关人工智能啥事呀,明明就是信息化,自动化,机器人的应用在消灭流水线上的工人而已。

即便是将来某一天自动化程度高到足够不用流水线的工人,也需要更多的硬件工程师和软件工程师,真正的无人时代是不可能到来的。

但是总体上而言,人的生产效率是大幅度提高的,一个工程师创造的产值可能会比一千个工人创造的还要多,同时,不可避免的,人的教育和培养成本也会成几何倍数的增长。

如果把人当作商品来算,越来越高的制造成本(人的培养教育成本)会推动科技自动化发展,因为人力成本太贵了,只能用机器。反过来,科技的发展也在不断的杀人,因为不再需要那么多的低端劳动力,间接的又推高了人的再生产成本。

在这个正向反馈的过程中,人类的总人口必然下降,直到出现拐点…

还是说回人工智能吧,玩过人工智能的人就知道这个东西并不陌生,即便是深度学习号称在人工智能方面有革命性的进展,即便是阿尔法狗已经可以战胜柯洁,人工智能还远没有达到其标榜的程度。

从我们训练一个AI开始说起。

训练一个AI最主要做的两个工作是确定入参和出参,也就是要告诉它输入的是什么,输出的又是什么。训练AI就是让系统去帮助你建立输入和输出的对应关系,因此我们一般的做法是先把入参定量化,再把结果也定量化,比如探讨吸烟与癌症的关系,先把入参定量化:

吸烟年龄:0-30,每多吸一年就加1。

每天吸烟次数:0-n 次。

以前有没有肺病相关疾病 0代表有,1代表没有。

好了,不知道你看明白了没有,你有没有发现两个问题?

1、吸烟的那些参数是可以定量的吗?主动吸烟和被动吸烟吸了多少这个量又该怎么算?

2、入参和就只包括烟龄这些么?是不是还跟其它的很多因素都有关系,其实很多因素都没有包括进来?

我们再来仔细思考一下,什么样的情况下,我们才可以训练出一个真正可用的,准确率高的AI?

那么,一定就是入参和出参都确定的系统,对,现在的深度学习其实就是建立一个系统的模型,这个模型入参是确定性的,出参也是确定性的,说白了深度学习就是让你忽略掉系统内部的关联和影响,只关注输入和输出,以及他们能否准确对应起来!

那你说炒股的AI靠不靠谱?不靠谱,输入的参数是不确定的,股价和太多的因素有关了,多的你都无法穷举。输出的参数也是不确定的,股价可能涨到天上去!说白了股市就不是一个独立的输入输出参数确定的系统,那人工智能白搞。

那为什么围棋可以呢?因为围棋的输入参数确定,就是棋子以及其位置的矩阵,因而说白了阿尔法狗也只是发挥了计算机牛逼的计算能力而已,在人类大脑计算能力达不到的情况下,帮忙解锁了很多的新姿势。

还有很多输入参数确定的东西用AI来做也可以取得不错的效果的,比如图片,因为图片就是RGB分量加位置的矩阵,参数明确。

至于搬箱子的AI机器人,你教的就他就会,不教的永远都不会,撑死算个超级定制版的柔性机器人了。

如果说要训练一个AI每天叫我起床,那还不如if time=7:00 then call me up 简单高效快捷!

眼看着代表人工智能的龙头股科大讯飞股价都快涨一倍了,看来是时候融点券,做空一下咯。

反正这个泡沫迟早灭掉,灭亡了软件工程师们还是继续写代码!

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3条回应:“怼一怼人工智能AI的泡沫”

  1. 现在还没闹明白这个概念

  2. 威客系统说道:

    但是不得不说这个概念的提出是一大进步

  3. 文章不错支持一下吧

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