21 世紀(jì)的第二個十年里,人工智能的進(jìn)步,尤其是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)步,引發(fā)了新一輪的技術(shù)失業(yè),給許多人帶來了恐慌。

一系列關(guān)于人工智能算法具有多么神奇能力之類聳人聽聞的文章,以及公司高管模棱兩可的言論,進(jìn)一步加劇了這些恐懼,也讓人們覺得人類級別的人工智能就在眼前。

但冷靜分析就會發(fā)現(xiàn),過去幾年的情況更多的是突顯了當(dāng)前人工智能技術(shù)的局限性。

當(dāng)前,為了防止新型冠狀病毒的傳播,全世界都采取了封鎖隔離措施。那么,人工智能和機(jī)器人取代人類的承諾實(shí)現(xiàn)了嗎?——答案是否定的。

雖然人工智能還沒有準(zhǔn)備好取代人類,但不可否認(rèn)的是,人工智能將改變就業(yè)前景,包括在那些以前被認(rèn)為是自動化禁區(qū)的領(lǐng)域。

人工智能雖不會淘汰人類,但它將重新定義經(jīng)濟(jì),創(chuàng)造許多新的工作崗位,并淘汰一些舊的工作崗位,或使一些崗位不再依賴人類。

美國東北大學(xué)校長 Joseph E． Aoun 在“Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence” 一書中,討論了高校和高等教育機(jī)構(gòu)將如何適應(yīng)“將一切可預(yù)測的工作都進(jìn)入機(jī)器的范疇”。

Aoun 表示,為了在這種新的經(jīng)濟(jì)格局中保持與時俱進(jìn),高等教育需要進(jìn)行重大調(diào)整。在 Robot-Proof 一書中,他為發(fā)展終身教育體系提供了一個路線圖,讓后代能夠終其一生從事多種職業(yè)。

人工智能何以與眾不同?

人工智能并非人類歷史上首個改變?nèi)祟惞ぷ鞣绞降募夹g(shù),像蒸汽機(jī)、電力、電話、鐵路、汽車、飛機(jī)等技術(shù)的進(jìn)步,都給人們的生產(chǎn)生活帶來了根本性的變化。在每一次技術(shù)帶來的變革中,人類的勞動都被一種能夠更快速、更準(zhǔn)確地完成工作的方法所取代。

在每一次技術(shù)進(jìn)步帶來的產(chǎn)業(yè)變革中,舊工作崗位不斷地隨著新工作崗位的創(chuàng)造而消失。正如歷史所示,人類通常不愿接受改變,但人們一直在做自己擅長的事情,那就是“適應(yīng)”。歷經(jīng)一兩代人的時間,人類改變了自己的生活習(xí)慣,學(xué)會了利用新技術(shù),也使他們的生活更有效率。

19 世紀(jì)中葉,人們無法想象世界上擁有數(shù)百萬英里長的柏油路和快速行駛的汽車,同樣,我們也無法想象沒有這些設(shè)施的世界。

在 20 世紀(jì) 60 年代,人們對第一臺 ATM 機(jī)幾乎并不信任,而如今,全球擁有數(shù)百萬臺 ATM 機(jī)。

20 年前,還沒有 Facebook 和 Twitter,而今天,它們已經(jīng)成為全世界社會經(jīng)濟(jì)難題的基本組成部分。

但讓人工智能與眾不同之處,在于它將帶來的變革速度。人工智能本身不是一種產(chǎn)品,而是一種有助于完成許多不同任務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)。吳恩達(dá)曾將人工智能描述為 "新的電力(new electricity)"。

Aoun 教授在 Robot-Proof 一書中闡述道:"很明顯,當(dāng)前的數(shù)字革命不同于以往的技術(shù)飛躍,因?yàn)闄C(jī)器現(xiàn)在的潛在處理能力似乎沒有了限制,它們的智能也沒有了限制。在任何可預(yù)測的任務(wù)中,計算機(jī)都會讓人類在認(rèn)知上處于劣勢,而且由于軟件的復(fù)制成本很低,任何數(shù)字化的進(jìn)步都可以瞬間在全世界范圍內(nèi)復(fù)制。"

不過,"任何可預(yù)測的任務(wù) "有些夸大其詞。

目前的人工智能算法在執(zhí)行很多任務(wù)的過程中仍然表現(xiàn)得很差勁,特別是當(dāng)現(xiàn)實(shí)世界中的任務(wù)與它們的訓(xùn)練實(shí)例偏離太多的時候。但 Aoun 說的沒錯,深度學(xué)習(xí)算法在很多領(lǐng)域表現(xiàn)得都比人類要好,尤其是當(dāng)訓(xùn)練可以執(zhí)行精確的分類和預(yù)測任務(wù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,如果有足夠多的標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,深度學(xué)習(xí)算法將表現(xiàn)出更加優(yōu)越的性能。

隨著科學(xué)家們不斷開發(fā)出新的方法和結(jié)構(gòu)來克服算法的缺陷,人工智能算法擅長的領(lǐng)域還在繼續(xù)擴(kuò)大。

TechTalks 創(chuàng)始人、軟件工程師 Ben Dickson 曾表示,他也會反駁"計算機(jī)讓人類處于認(rèn)知劣勢"這一說法,更準(zhǔn)確的說法應(yīng)該是,計算機(jī)讓人類在 "計算 "方面表現(xiàn)出劣勢。

得益于計算機(jī)硬件的進(jìn)步,在做同樣一件事情時,人工智能算法可以只用人類用時的一小部分時間,就能在海量的數(shù)據(jù)中找到相關(guān)的模式。只要答案在數(shù)據(jù)中,無論是通過搜索還是模式匹配,由人類創(chuàng)造的、正確的人工智能算法都將超越人類的思維。

這讓我們得出了一個重要的結(jié)論:雖然人工智能不可能在短時間內(nèi)完全取代人類,但它將填補(bǔ)人類的不足,加快人類執(zhí)行任務(wù)的速度和準(zhǔn)確性。

在許多領(lǐng)域,這意味著我們最終將能夠滿足人類對專業(yè)知識不斷增長的需求。網(wǎng)絡(luò)安全就是一個例子,由于該行業(yè)需要越來越多的安全專家,來保障我們這個日益數(shù)字化的世界保持網(wǎng)絡(luò)安全,因此這個行業(yè)存在著巨大的技術(shù)缺口。但是,在其他領(lǐng)域,如果供給已經(jīng)滿足需求,那么可能就會減少對人類專家的需求。

Aoun教授提出的第三點(diǎn),也是非常重要的一點(diǎn),那就是任何數(shù)字化進(jìn)步都可以在全球范圍內(nèi)被瞬間復(fù)制,這也是人工智能顛覆的核心所在。

純軟件的解決方案并不依賴于昂貴的生產(chǎn)鏈,隨著云計算和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,連接變得無處不在,網(wǎng)絡(luò)將迅速普及到每個人。這就是為什么人工智能帶來的變革會比以前的技術(shù)革命更快得多。

如何在AI時代保持戰(zhàn)斗力?

Aoun教授認(rèn)為,人工智能帶來的變化將要求高校和學(xué)生重新思考他們的教育模式。對于學(xué)生來說,一個關(guān)鍵目標(biāo)將是找到自己區(qū)別于機(jī)器的方法。

Aoun表示,事實(shí)是,機(jī)器在執(zhí)行技術(shù)性工作方面會越來越好。因此,許多人都認(rèn)識到,教育需要轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N終生追求,促使人們通過不斷培訓(xùn)保持工作技能的提升,以做到事事領(lǐng)先于可能讓他們丟掉飯碗的機(jī)器人一步。

今天的求學(xué)者在未來二三十年將從事的許多工作崗位,可能現(xiàn)如今都不存在。這意味著高校必須重新定位自己,做到在學(xué)生的整個工作生涯中為他們服務(wù)。

Aoun 教授呼吁建立一種新的教育模式,在授課方式、內(nèi)容和教學(xué)環(huán)境上都要有所區(qū)別。

關(guān)鍵的變化在于轉(zhuǎn)向加強(qiáng)創(chuàng)造力的教育,這也是人類將繼續(xù)超越的一個領(lǐng)域。人工智能算法在檢索模式和基于數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測方面的效率確實(shí)很高,但當(dāng)涉及到抽象思維、常識和遷移學(xué)習(xí)時,還是人類占優(yōu)勢。

這也是為什么人類只需要幾個小時就能學(xué)會一個新的計算機(jī)游戲,而深度學(xué)習(xí)算法需要數(shù)千小時的游戲時間才能達(dá)到新手水平的原因。同時,人類可以快速將從一個領(lǐng)域?qū)W到的抽象概念應(yīng)用到另一個領(lǐng)域,而對于人工智能來說,每一個新任務(wù)都是一個必須從頭開始學(xué)習(xí)的全新挑戰(zhàn)。

Aoun 教授表示:"創(chuàng)造力與思維靈活性相結(jié)合使得我們與眾不同,成為地球上最成功的物種,這一因素也將繼續(xù)支持我們在經(jīng)濟(jì)社會行為中脫穎而出。無論在哪個領(lǐng)域,從事何種職業(yè),人類所從事的最重要的工作都將是其創(chuàng)造性的工作。"

防范機(jī)器人的教育模式

Aoun 教授說:"防范機(jī)器人的高等教育模式,并不僅僅是用高難度的知識來填充學(xué)生的思維。與之相反,這種教育模式應(yīng)該是對學(xué)生的思維引擎進(jìn)行改造,用創(chuàng)造性的思維模式和思維靈活性來校準(zhǔn)他們,使他們能夠發(fā)明、發(fā)現(xiàn)或以其他方式生產(chǎn)出有價值的、被社會認(rèn)可的東西。防范機(jī)器人教育模式的目標(biāo)不是培養(yǎng)勞動者,而是培養(yǎng)創(chuàng)造者。"

Aoun教授強(qiáng)調(diào),高等教育應(yīng)該采用一種更加強(qiáng)調(diào) "體驗(yàn)式學(xué)習(xí) "的模式,消除課堂與現(xiàn)實(shí)生活之間的界限。

Aoun 說:"通常情況下,學(xué)生通過實(shí)習(xí)、帶新實(shí)習(xí)、勤工儉學(xué)、全球體驗(yàn)、原創(chuàng)性研究機(jī)會等方式進(jìn)行體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。"體驗(yàn)式學(xué)習(xí)通過知識和現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的方式,取代了學(xué)生被動吸收知識的學(xué)習(xí)方式,使得學(xué)生能夠?qū)崿F(xiàn) "差異性轉(zhuǎn)移"的實(shí)踐學(xué)習(xí)。

當(dāng)學(xué)生能夠?qū)�從一個情境中學(xué)習(xí)到的技能或知識,成功地應(yīng)用到另一個情境中時,就會發(fā)生轉(zhuǎn)移。當(dāng)情境相似時,如詩歌和戲劇之間,就會發(fā)生近似轉(zhuǎn)移。但是,當(dāng)情境在很大程度上都不同時,如詩歌和公共關(guān)系之間,這個轉(zhuǎn)移就相差甚遠(yuǎn)。

Aoun 說:"當(dāng)學(xué)生們遇到一個完全陌生的情境時,他們能夠退一步,思考如何運(yùn)用所學(xué)知識在這種場合下解決這一問題。"

通過將課堂所學(xué)應(yīng)用到工作實(shí)踐中,學(xué)生們在合作項(xiàng)目中反復(fù)練習(xí)差異性轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí),既鞏固了他們的認(rèn)知能力,也可以培養(yǎng)他們的批判性思維、系統(tǒng)思維、創(chuàng)業(yè)精神和文化敏捷性。

到目前為止,人工智能轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的工作還僅限于非常狹窄的任務(wù),比如在一組新的圖像上調(diào)整一個訓(xùn)練好的圖像分類器。對于人類而言,隨著人工智能不斷改變我們周圍的世界,將抽象的概念從一個領(lǐng)域應(yīng)用到另一個領(lǐng)域?qū)⒊蔀槿祟惒粩鄬W(xué)習(xí)新技能的關(guān)鍵。

歷史表明,人類非常不善于預(yù)測未來,我們不知道未來的人工智能將如何發(fā)展。但可以肯定的是,隨著算法越來越智能,當(dāng)前和下一代的求學(xué)者在獲取新技能時,將會非常靈活和多才多藝。

Aoun 在 Robot-Proof 一書中寫道:"我們掌握差別性轉(zhuǎn)移的潛力,就是我們相對于智能機(jī)器的競爭優(yōu)勢。"

排版:鄒靜雯編審:王新凱