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胡立军:奇点时刻是否已经来临?AI or IA,人机共生将指向何方?
来源:中国网作者:王佳2019-08-05 17:42:53

      在智能时代下,能够制胜未来,实现人机共生的愿景,并为此努力的战略和战术,是当下我们需要学习、思考、实践的。

      2019年7月,以AI为燃点的科技圈在持续升温的情况下又爆重磅新闻,硅谷创新狂人埃隆·马斯克(Elon Musk) 发布了一个脑机接口系统,并已成功实现在猴子身上的应用。它通过一台神经手术机器人向大脑内快速植入大量 4-6 微米粗细的线,通过 USB-C 接口直接读取大脑信号,可以用 iPhone 控制。而在7月的最后一天,Facebook紧随其后也发布了其脑机项目的新进展,即将人脑的思维解码为文字语音,直接从大脑中解读语音。

      这两件事几乎在同一时期的迸发,发科技圈立刻进入了“人类与AI共生”的风暴讨论中。仍处在弱人工智能时代的我们,会否因为此项技术而直抵预言中的2045年“奇点时刻”。

      奇点预测

      谷歌的工程总监雷•库兹韦尔(Ray Kurzweil)是一位知名的“未来学家”,还曾被Inc.杂志评为“爱迪生的合法继承人”,他在未来预测方面一直保持着傲人的记录。在自20世纪90年代以来所作的147次预测当中,库兹韦尔声称其准确率高达86%。在得克萨斯州奥斯汀举行的SXSW大会上,库兹韦尔又作了一个预测:技术奇点(singularity)会在未来30年的某个时间点出现。库兹韦尔在接受Futurism网站的采访时指出:“我一向预测2029年,AI将通过有效的图灵测试,因而获得与人类相当的智能水平的年头。我预计2045年这一年会出现“奇点”。到时候,我们通过与我们创造的智能相结合,人类的实际智能将因此提升10亿倍。”

      那么正在研发的马斯克脑机项目Neuralink和Facebook脑机街口计划,是否预示着奇点已经提前来临?从人工智能开始热门之后,AI与IA争论就一直未停止过。AI(ArtificialIntelligence)为人工智能,IA (Intelligence Augmentation)智能增强,AI以机器为中心,IA以人为中心。

      IA的终极是钢铁侠的Jarvis,AI的终极是终结者的Skynet。我们可能被Deep Learning的强劲势头蒙蔽了,总想着AI,AlphaGo也许只是极少数的可以完全机器自主的场景。现实是我们应该采用IA的思路:以一个业务专家为核心,系统只是他大脑的延伸,快速的回答他提出的各种精确问题,由此步步逼近答案,思考和决策还是由人来做。

      2015年,被誉为人工智能及机器人元年,国家层面将《关于积极推进“互联网+“行动的指导意见》中将人工智能列为”互联网+“等11项重点推进领域之一,到十八届五中全会把“十三五“规划编制作为主要议题,将智能制造视作产业转型的主要方面,人工智能开始掀起了新一轮技术创新浪潮。早在2015年Gartner就已经预测,将在2020年迎来智能大爆炸;”互联网预言家“凯文·凯利提出,人工智能将是未来20年最重要的技术;而上文提及的雷·库兹韦尔也说过,2030年人将成为混合式机器人,进入进化的新阶段。

      无论机器人是否在现实世界帮助了我们,人工智能已经不可辩驳地日益成为我们生活的一部分。今时今日,麦卡锡和恩格尔巴特最为核心的冲突仍然悬而未决——一种方法要用日益强大的计算机硬件和软件组合取代人类;另一种方法则要使用相同的工具,在脑力、经济、社会、科技、政治等方面增强人类,拓展人类的能力。需要再次注意的是,若软件和硬件机器人都足够灵活,他们最终都会变成我们在程序中设计的模样。

      人与机器人谁更睿智

      然而,这并不是事实的全部,很早以前,凯恩斯就曾指出,科技将取代工作岗位,而非整体工作。这些改变了我们的工作、互动、娱乐方式的创新,将给21世纪的社会带来翻天覆地的改变,这种影响几乎等同于20世纪初机械设备将农耕经济带向工业经济时,社会所经历的根本性变革。

      一个更为紧迫的问题是,我们该如何去定义人类与那些亦敌亦友的机器间的关系。在硅谷IT界流行着一种看法,技术演进有着自己的生命,简单来说就是,技术的进步很多时候超出了人类的控制范围。就像过去40多年,计算技术进步的速度持续增加,已经被视为一种独立的力量。如计算机体积大小的变化、用途的变化、形态的变化、个人的“变异“等,最为颠覆的认知来自于计算机的”变异“,当前计算机作为设备,已经”跑到“了人们的装备、腿上、手上了,而有的又戴到了人们的身体很多部位了。造成了一种错觉,技术的进步是自发的,而且这一过程已经超出了人类的控制范围。可事实远非如此,无论是机器设备,还是让他们运转的软件,实际上都是人类设计的。马歇尔·麦克卢汉(MarshallMcLuhan)对这一过程的描述最为清晰:”我们塑造了工具,而之后,这些工具又塑造了我们。”

      全球顶尖的商业思想家托马斯·达文波特(ThomasH.Davenport),更是呕心沥血,前瞻性的提出了人类与机器的合理融合方式——《人机共生》。给出人来智能时代胜出的策略。同时这位思想家给出的“认知智能的类型及其复杂度”模型如下:

      李开复老师在《AI.未来》一书中,也指出,未来人机共存的形式为“优化与人情”:其主要核心思想为,由人工智能负责例行的、重复性的优化任务,人类负责需要创意和战略思维的工作和处理人际关系。这样会需要重新调整很多岗位,也会创造新的工作,让人类和机器联手提高高效率且人性化的优质服务。

      以人为本,重新定义“机器人”

      随着技术的不断发展,人类对于所处大环境的定义,也变得越来越更接地气。在交互式计算机的前50年中,计算机更多的是在增强而非取代人类,人工智能遭遇了“滑铁卢”,很多人背离过往,将自己职业生涯的剩余时间贡献给了计算机,也即智能增强。他们“遗弃”了人工智能圈,将注意力从建造智能机器人转到了让人类变得更聪明上。IT这一广泛应用的科技代名词也已迭代了多次,从最早的InternetTechnology,到后来的InformationTechnology,如今早已悄悄的更新为IntelligenceTechnology。这也正是“民心所向”。所以在以人为本的纲领下,将会以智能增强为目标,通过技术赋能人类的更强大能力,从而实现“助人一臂之力”的愿景。其实这些已在当下的技术落地中慢慢形成成果,并以新定义的形式,形成了新的产业。以智能增强为主的另一层含义,也正以辅助人类、解放低端劳力为代表的流程自动化技术进行落地。其共同特性有:

      1、辅助人,不改变人一起工作,AI和IA开始重塑;

      2、技能不错配,将不会导致技术性失业的风险;

      3、拟人化界面及人机交互的能力;

      4、软件助手形态,数字化生存之道。

      在《人机共生》这本书中,作者从行业从业者、观察者的角度提出了从雇员到机器人的设想,并为此提出以自动化为核心的机器人增强人类的能力。作业使用了大量的以自动化、流程自动化为代表的落地场景,阐述自动化技术对人类工作、生活、学习的辅助作用、增强效能。

      具体技术及应用背景包括:

      1、今天,已经有自动化系统能够完成某些知识工作者的核心任务了;

      2、自动化系统几乎不存在物理接触的情况,也没有对对象进行操作的情况;

      3、自动化系统能够进行简单、重复的内容传递;

      4、自动化系统可以做直接的内容分析;

      5、自动化系统可以实现与数据相关的问题;

      6、自动化系统与量化分析有关;

      7、自动化系统能模拟虚拟任务;

      8、“始终如一”对于自动化系统来说尤为重要;

      9、自动化可以帮助生成基于数据的结果;

      10、自动化系统可以运行与处理具有被明确定义的正式规则的工作。

      以上以自动化技术服务于人类生产劳动的产品在当下非常流行,标准名称为RPA(RoboticProcessAutomation)机器人流程自动化软件,这种产品非常受欢迎,银行,可用于顾客后台的服务任务,如自动化办理挂失、补卡的业务,保险,如处理申报和赔付,供应链管理,如处理发票,回应来自顾客和供应者的日常请求,IT技术维护,如监控系统错误信息、以及修复故障问题等等。RPA以其新一代的应用场景,精准、零错误、高效率、高ROI等特性,形成了巨大的性能增益,为各行各业降本增效的首选解决方案。通过大量的案例实施标明,RPA有效服务于各行各业的场景达到100万种事务之多,提升业务满意度80%以上、提升科技体验度90%以上,总体投资回报率达到800%。由于RPA在适当的场景下可以对接和采用非常多的AI技术,如OCR、NLP、ML、语音、FACEID等,所以称为了名副其实的AI增强人类能力的典范。据Gartner调研数据表明,全球拥有44%以上的CIO及企业雇主正在采用流程自动化解决方案,并以AI增强的方式逐步加大解决方案的引入。

      当然这种新的方向、新的主导、新的IA为代表的能力,重新定义了AI,以人为本的核心,重新定义的“机器人”,同时也将带来特定的组织架构的改变和运营的模式的改变,并且最终可能会导致人力的流动,但是据全球已经引入AI或RPA为代表的能力解决方案企业调研数据统计来看,大部分公司都把工作者重新部署到了其他更加合适的岗位中,人类雇员一开始对自动化工具所产生的不信任感最终并没有发生,取而代之的是享受由虚拟员工帮他们完成枯燥工作所带来的轻松。在很多公司,引入以RPA为解决方案的虚拟员工之后,RPA产品被赋予了真正员工的身份,如给予固定的工位,起个像“Andy”、“Lucy”、”John”这样很好听的名字。这种对虚拟员工或智能机器人人格化的现象,说明人类工作者并没有觉得这类技术有任何特殊的威胁性,反而可以进入像伙伴一样的相处位置。这种进步是人类自主认知的结果,是以人为本、协同的结果。正是本着这样的原则,我们才走入了重新定义机器人的通道。才可能实现“人机共生”的奇点。

      人机共生,与机器共舞

      “恐惧技术及机器,不如让其为己所用”,这句来解释“人机共生”再好不过。

      那么AI时代,如何IA,如何实现人机共生呢?普林策奖得主、“硅谷独家大王”专注于机器人与人工智能领域的报道、乔布斯等业界大咖极为信赖的作家,约翰·马尔科夫(JohnMarkoff)在其所著《人工智能简史》也称为《与机器人共舞》这本著作中给出了相关建议如下:

      1、学会协作、接纳、合作,达到真正人机共生;

      2、让工具变成玩具;

      3、确定是伙伴不是敌人;

      4、虚拟机器人,合格的伙伴;

      5、AI能力中心,增强人类。

      约翰·马尔科夫是人机共生的率先提出者,为穿越半个世纪的AI和IA的恩恩怨怨谜团,划出了明确的界限,为研究者给出了灯塔、为企业者提供了参考。我们人类作为这场没有时限的自导自演的剧情中,如何胜出?在智能时代下,能够制胜未来,实现人机共生的愿景,并为此努力的战略和战术,是当下我们需要学习、思考、实践的。

      【战略策略一】自我的超越

      建立全局观,成为全局者,是自我超越的基础。只有全局者才能在智能增强金字塔的塔尖。全局者在不同行业、不同业务领域拥有不同的定位和要求,这是作为战略思考的首选。这也是人类区别机器的重要因素,因为计算机并不会从全局视角看问题,也不善于留意是否出现了某些根本上的改变。我们可以理清哪些任务应该从人类转移到机器。。

      【战略策略二】自主的避让

      战略者在制定战术的角度,学会制定原则和边界,是考虑的问题之一,作为智能增强的经由之路,让人做人的事,机器做机器做的事,是自主避让的明智之举。我们谈论的“避让”是指,让机器在你的领域中接管他们最擅长的那些任务,与此同时,你应该选择把自己的生计建立在机器无法施展拳脚的其他一些价值形式上。当然在自主避让形成有效避让之后,我们需要安排到具体的工作给计算机或机器人去执行,有效利用他们才是上策,如RPA产品,我们真正要发挥其所存在优势。另外,避让之后我们需要思考哪些工作是机器 无法做到的,或者说我们自己问自己:”什么工作在没有我的情况下计算机无法完成的?“以机器人流程自动化为例,比如:非流程化决策、问询的建议、艺术类工作等。

      【战略策略三】积极参与

      让我们与人工智能一起工作,一起参与。参与者充分参与创造、监控、并且修改组织内部的自动化系统。参与者不一定是高层管理者,参与自动化决策领域中的人应该算是和智能机器走的最近的人了。他们可能创造机器,但他们能够理解机器,可以和机器一起工作,并且还能跟机器进行协作。他们之前可能做过和智能机器人相关的类似的知识工作,现在被“提拔“到和机器一起工作。从这个角度上来说,他们不仅增强了智能机器人而且也被“机器人增强”了。智能增强让他们和他们的组织变得更富有成效。

      【战略策略四】成为专精者

      在合理处理人机共生的处境中,人类自身成为专精者,找到那个没有人想自动化的领域,将是作为管理者战略性思维的根本。以RPA为例,设计和构建RPA解决方案是要花费资源的,并且一旦落地,必须有相应的维护资源,特别是流程优化或系统升级的时候,只有具备某个领域的充足知识的人才能做到这些升级。但是作为专精者将大受其益。

      【战略策略五】变为开创者

      开创就是要为所有其他人创造出新的认知技术解决方案。创造支持智能决策和行动的新系统。开创者在未来会大有可为。开创者的类别不仅包括像RPA这类的软件供应商,还包括那些能够开发自己系统的公司、兴趣爱好者等生态的系统化元素。作为开创者的实现路径八条工作方法:

      1、对于业务使用者的可用性和透明度;

      2、扩展方法的基础;

      3、扩展相同工具的应用;

      4、报告和展示结果;

      5、在工作流中嵌入自动化功能(RPA);

      6、添加新的数据源;

      7、致力于数学;

      8、专注于金融学和行为经济学。

      变为开创者的自我修养及路线图:

      如果具有以下特点,你就有可能成为开创者:

      1、对某种类型的信息技术,有着深入的理解,同时你也愿意探索一些新工具;

      2、你已经能够轻松胜任和IT相关的某种形式的支持型角色;

      3、对认知技术充满热情,而且愿意进行大量的学习;

      4、你是你所在领域的专家,并且也愿意探索认知技术能在改领域扮演的角色;

      5、拥有或想要一份探索新技术的工作,该工作要求你探索如何才能让新技术融入到你公司的战略和运营中。

      【结语】

      人做人的事、机器做机器的事情,人类去创新、去选择一切与机器无关,这是人类的行为。我们学会开车并从此开始驾驶汽车生活,但我们从未担心自己从此不会走路,或者无路可走。即便步入全自动驾驶时代,人本身拥有的能力也不会发生退化和改变,人类还是需要学习知识、学习技能。


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