如何用kali做网站渗透,重庆网站公司建设,阿里云支持wordpress,江苏省建设考试培训网站来源#xff1a;《IEEE Spectrum》摘要#xff1a;近期#xff0c;李开复新书《AI未来》在美国同样反响不俗。在荣登多个排行榜后#xff0c;IEEE旗下《IEEE Spectrum》#xff0c;对李开复进行了专访#xff0c;谈到了众多当前AI领域最受关注的话题。而且从《IEEE Spect… 来源《IEEE Spectrum》摘要近期李开复新书《AI·未来》在美国同样反响不俗。在荣登多个排行榜后IEEE旗下《IEEE Spectrum》对李开复进行了专访谈到了众多当前AI领域最受关注的话题。而且从《IEEE Spectrum》的采访中也可能看出美国技术方面的核心人群对中国和中国AI的关注。李开复是AI领域的博士师从CMU图灵奖得主Raj Reddy也是IEEE Fellow而且还因连续担任科技巨头在华一把手熟谙中美两地的科技趋势和背景文化。于是《IEEE Spectrum》的采访围绕中美AI竞速展开。但李开复却强调AI变革之紧迫不只有大国竞速带来的新格局更关键的是随变革而来的失业和教育等问题。被问及AI产生的负面影响是否能通过关闭或停止研发来应对李开复回答我们已经打开了潘多拉的盒子。具体观点如何我们一起看采访实录。中国AI速度会更快《IEEE Spectrum》就AI的研发和部署而言为什么你觉得中国很快就能赶上、甚至赶超美国李开复首要原因是AI已经完成了从探索阶段到应用阶段的转型。在探索阶段最先取得探索成果的人拥有绝对优势然而现在AI算法已为诸多业内实践人士所熟知。所以现在的关键在于速度、执行、资本以及对海量数据的获取而中国在以上每个层面都具有优势。这就是为什么我在书的开篇就谈到了中国的创业家精神。和硅谷不同中国的创业公司并不是建立在诸如iPhone 的突破或者SpaceX的创新之上而是基于坚苦卓绝的付出。中国创业者的做法通常是确定一个拥有足够多的数据、且在AI应用上具备商业可行性的领域。然后竭尽全力让AI的应用得以落地这中间的工作往往异常艰辛。《IEEE Spectrum》你提到像腾讯这样的中国科技巨头在获取训练 AI所需的数据方面有显著优势。比起谷歌这样的公司它们真的拥有更多数据吗李开复我们可以从不同的角度来分析数据方面的优势。第一是用户的数量。谷歌是跨国公司所以它的用户群体很可能比腾讯更大。第二个问题是数据组的同质化程度有多高谷歌从爱沙尼亚获得的数据应该不会对他们在印度的业务有什么帮助。因此最好的情况还是要掌握同类人群的丰富数据即拥有相同的语言、文化、偏好、使用模式、支付方式等特质的群体。第三个衡量标准是对于个体数据掌握的多寡。腾讯有一个全能型应用——微信它基本上囊括了用户的所有需求。平均每位中国互联网用户有一半的线上时间都花在了微信上。当你打开微信你就会发现那些美国用户需要从不同平台获取的服务——包括Facebook、推特、iMessage、优步、Expedia、Evite、Instagram、Skype、PayPal、GrubHub、LimeBike、WebMD、Fandango、YouTube、亚马逊和易趣等等——都可以在微信上找到。《IEEE Spectrum》你把中国的创业生态系统描绘成了一个“斗兽场”初创企业之所以能成功不是因为他们有多创新而是因为他们最擅长复制而且工作也最拼命。李开复创新也包括在内但它只是成功因素之一。其次就是复制。为了获得成功、为用户创造价值、赚取利润创业者们会想尽一切办法。以微信为例它不曾拥有像iPhone一样让世界为之倾倒的时刻。但今天的微信仍是一项令人惊叹的创新而这并非因为腾讯的某个人在凭空设想后把微信创造了出来然后令世人为之瞩目。腾讯所做的只是不断地把用户需要的功能添加到产品中不停地迭代、淘汰无人问津的功能最后才有了这个最具创新性的社交产品。微信实在是太成功就连Facebook如今也在学腾讯了。AI紧迫不在大国竞速《IEEE Spectrum》你在书中写道AI最大的问题并非中国和美国谁将占据主导地位而是我们将如何应对“真正的AI危机”也就是就业问题、贫富差距和人们的自我价值感。李开复许多职责和领域单一的工作将会被AI取代。当然人类确实拥有AI不具备的能力如形成概念、制定策略以及创造的能力。虽说今天的AI还只是高智能的模式识别机器可以收集、优化数据并在某一特定任务上打败人类但世界上有多少工作是可以改善的简单性重复作业又有多少工作完全不需要创造、制定策略或是形成概念的能力大多数工作都是重复性的包括驾驶卡车、电话推销、洗碗、采摘水果、流水线工作等等。在我看来恐怕50%的工作都面临AI的威胁。这些工作会否在 15 年、20年或是30年后消失仍是未知之数。但这个趋势终究是无可避免的。AI不仅会做得更好并且边际成本十分低。一旦建成了系统并投入使用你就只需要支付服务器、电力和带宽费用。要获得竞争力公司将被迫自动化。而且这一变革的速度对于人类而言将是史无前例的。《IEEE Spectrum》科技乌托邦主义者认为正如工业革命一样AI最终将会创造出全新的工种为什么你觉得这种想法是错误的李开复有人认为工业革命创造的工作数量大于其引起的失业规模他们还指出电的发现也是如此。因此人们不必杞人忧天因为这次AI也将带来相同的结果。如果我们拥有足够的应对时间我也会这么认为。那些早期的技术革命花费了一个世纪甚至更长的时间。虽然那时电的发现已超过100年但人们仍然没有电车使用电网也还在完善。这为人们提供了学习、进步以及创造就业的时间。然而AI只给我们大约一代人的时间相比之下这就仓促得多了。《IEEE Spectrum》你认为即使政府研究出相应对策给失业人群发放补贴危机也依然不可避免。李开复大多数人不仅仅把他们的工作视为收入来源。工作为他们的生活创造了意义是为这个世界做出贡献的渠道。现代社会就是遵循这种逻辑构建的人们认为虽然只是从事例行性工作但他们能够借此赚钱养家为家人创造更美好的生活。如果他们赖以生存的工作被突然夺走然后就被告知自己失业了不过可以收下政府发放的补贴那么我觉得后果会很严重。有些人会很高兴能提前退休有些人会学习新技能找到新工作但不幸的是也将有许多人学习了错误的工作技能从而再次失业。很大一部分人将会感到抑郁觉得人生没有意义这或许会导致自杀、药物滥用等问题。AI革命是大势所趋《IEEE Spectrum》如果AI的发展将不可避免地带来这种经济和社会动荡我们是否有可能放弃这项技术不再使用它李开复个别政府当然可以决定放缓AI部署的脚步但对于全人类来说这是不可能的。我们已经打开了潘多拉的盒子。作为人类我们确实成功控制了核武器的扩散但核武器技术是保密的而且还需要巨大的资本投入。AI算法已公之于众我们不可能禁止他人使用AI算法现在就连大学生都已经通过AI算法创业了。以自动驾驶卡车为例。目前中国正在为推进自动驾驶卡车的发展而改善城市和高速公路的基础设施与此同时美国卡车工会却向他们的总统特朗普申诉请求禁止在高速公路上测试自动驾驶卡车。如果美国目前在自动驾驶卡车领域领先但出于卡车司机会失业的顾虑而放慢研发脚步那么结果无疑是中国将迎头赶上。中国企业将测试卡车、收集数据、利用数据优化AI。到技术成熟的时候中国就将开始向世界其他国家出口自动驾驶卡车。到那时美国就得向自动化妥协了。面对死亡《IEEE Spectrum》在你眼中未来是严峻的但你接着又表示希望仍然存在人类蓬勃发展的潜能从未如此巨大。你自己也亲历过绝处逢生。可以和我们分享你抗癌的这段经历吗李开复一直以来我都是个工作狂工作一直是我生活的重心。直到我得了癌症、直面死亡时我才意识到他人对我的爱是多少金钱、成功、名誉都换不来的。当时我非常后悔没有以同样的方式回报那些爱我的人。这次经历为我敲响了警钟。在我情况好转并且癌症得到控制后我改变了自己的生活方式。并不是说我不再努力工作了我依然热爱我的事业。只是我有了新的优先次序。我把我的家人放在首位找到了更好的平衡。从前对工作的全然投入给我带来了金钱、成功和名誉但我现在发现这些并不是真正对我重要的东西——尽管我曾经认为是的。人机共生的历史阶段《IEEE Spectrum》所以这段经历给了你灵感让你有了与AI共生的想法即AI会为人们创造更多的时间来互相关爱。你写道我们必须“培养AI和人心之间的一种协同效应”。可否为我们举例这种协同效应会如何体现在就业市场中李开复我觉得最有代表性的例子就是医疗行业。试想在未来的诊所中升级后的病房配备了各种感应器能够读取病人的身体数据并把大量信息传送给人类医生。医生就会从中提取出相关信息如家庭病史和特殊症状。AI还可以做出准确的诊断提出治疗和药物方案。在早期AI会为医生提供数据信息医生来做最后的决定。但最终医生将不再凌驾于AI系统之上。届时将由AI先做诊断再由医生以具有人文关怀的方式把信息传达给病人。此外医生还会把更多的时间花在倾听病人的具体情况上。在许多国家每个病人只能占用医生五分钟的时间。尽管对于医生而言五分钟可能就足够了但病人需要更多的时间才会觉得医生认真听取了他们的情况才会有机会提问才会觉得安心。如果医生需要投入更多的时间到每位病人身上就会需要更多的医生。或许未来他们不需要经历整整十年的学术生涯和实习经验来获得医学博士学位毕竟到时医生已经不再需要记住各种医学症状和治疗方案了。相反这些医生可能只需要四年的教育就可以成为善于关怀、富有同情心的护理人员类似于护理师。如此一来医疗成本就会大幅下降病人会得到更人性化的关怀护理人员的数量也会大大攀升。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
