IT思维

一切都始于埃隆马斯克的断言：“机器人将能做得比我们更好”，因而创造了“人类文明所面临的最大风险”。

扎克伯格回应说，“否定论者”鼓吹的“末日情景”是“非常不负责任的”。马斯克在推特上反驳说：“我和扎克伯格谈过这件事。”“他对这个问题的理解是有限的。”

扎克伯格在Facebook中回应道：他本人“对人工智能领域的所有进步感到兴奋，他相信这些技术让世界变得更美好。”

我不认为只有人工智能领域从业者才能谈论这一话题，我相信马斯克和扎克伯格对人工智能的理解都很深刻。然而，就像我们其他人一样，他们在辩论中加入了自己的偏见、观点和抱负。

它可能会帮助持有“人工智能将对我们的工作和文明有什么影响”这个疑问的人去了解AI的历史，去寻找证据来驳斥人们所相信的东西，以及去基于相关数据和最少的假设去评估人工智能技术对现在和未来的影响。

对那些决定创造或者消灭工作的决策者们进行的调查和访谈属于后一个分类。这一做法通常为市场前景描述和行业分析师较有洞见的预测提供依据。最近的一个例子是来自Forrester的J.P.Gownder的《Automation technologies, Robotics, and AI in the Workplace, Q2 2017》。

Gownder和他Forrester的同事们详细讨论了十几种“自动化技术”，所有这些技术都基于我们现在通常所说的“人工智能”，它们被选中的原因是它们在消除或增加工作中扮演了角色，需要通过远期规划来实现最大影响。

并且，在我看来最重要的是，为Forrester的客户提出了问题。除了评估发展阶段和对工作和企业的长期影响之外，Forrester还提供了他们对人工智能技术/类别的定义，这很有价值，因为在“人工智能”的讨论中，定义常常是非常缺失的。

以下是我对6个人工智能技术的总结，这些技术将对未来的工作产生最大的影响，无论是积极的还是消极的。

1、客户自助服务

面向客户的解决方案，如报亭、交互式数字标识和自助结账系统。通过最近的技术创新（更好的触摸屏、更快的处理器、更好的连接和传感器），这一技术也进入了新的市场和应用领域——一个典型的例子就是亚马逊正在实验的便利店Amazon Go。

举例：ECRS，Four Winds Interactive，Fujitsu，Kiosks Information Systems，NCR，Olea Kiosks，松下，Protouch Manufacturing，三星和Stratacache。

2、AI辅助的机器人自动化

利用软件机器人实现组织工作流程的自动化。通过分析160个与人工智能相关的德勤公司咨询项目，Tom Davenport发现这是增长最快的人工智能应用程序之一。这一观点被Forrester公司所证实。

举例：Automation Anywhere，Blue PrismContextor，EdgeVerve Systems，Kofax，Kryon Systems，NICE，Pegasystems，Redwood Software, Softomotive，Symphony Ventures，UiPath和WorkFusion。

3、工业机器人

在制造业、农业、建筑和类似的垂直行业中执行大工作量任务的物理形态机器人。物联网、改进的软件和算法、数据分析和先进的电子产品，都帮助机器人，使他们可以以更多形态进行工作，在半结构化或非结构化工作中具有更高的效率，并且可以更加智能地自主学习和控制（自己）。

一个正在崛起的子类别是协同机器人（cobots），它们可以安全地同人类一起工作。

举例：ABB，Aethon，Blue River Technology（农业），Clearpath Robotics（自主、多领域），Denso，FANUC（传统机器人和cobots），Kawasaki，Kuka，三菱，Nachi Robotics，OptoFidelity，RB3D（cobot），Rethink Robotics（cobots）和Yaskawa。

4、零售和仓库机器人

具有自主移动能力的实体机器人，可用于零售和/或仓储业。挑拣东西仍然是最大的挑战，但像Hudson’s Bay和京东这样的零售商，当然还有亚马逊，都在为潜在的解决方案而投资。

举例：Amazon Kiva Systems（结构化环境），Fetch Robotics（非结构化），Locus Robotics（非结构化）和Simbe Robotics（用于重新放置产品的零售扫描机器人）。

5、虚拟助理

了解用户和数据的个人数字礼宾员，他们有足够的辨识能力去解释客户的需求，并为他们做决定。这些助理在几年前为消费者市场开发，它们现在可以被企业在“企业-消费者”环境中使用（例如，在家解答问题，或帮助呼叫中心的员工），或者在企业组织内部服务（例如，作为某一领域的专家而服务，或支持业务流程）。

举例：亚马逊Alexa，苹果Siri，用来进行信息技术服务管理的Dynatrace，Google Now和谷歌助理，IBM Watson对话式交互界面，IBM Watson虚拟助手，IPsoft Amelia，微软Cortana，Nuance Communications Nina和三星的Bixby。

6、感知AI

提高电脑的识别能力，“理解力”，甚至通过图像和视频分析、面部识别、语音分析和/或文本分析来表达人类的感官能力和情感。

举例：Affectiva，亚马逊Lex，亚马逊Rekognition，Aurora Computer Services，Caffe，Clarifai，Deepomatic，Ditto，Equals 3 Lucy，谷歌云平台，谷歌云平台API，HyperVerge，IBM沃森开发者云，KeyLemon，Linkface，微软认知服务，微软Cortana智能套件，ModiFace，Nuance Communications，OpenText，Revuze，Talkwalker和Verint Systems。

前4个类别已经出现了一段时间了（Forrester称它们为“成熟的”），但最近由于硬件和软件创新它们又变得活跃起来。

有趣的是，最近人们对人工智能产生的兴奋/恐惧之感的关键性原因，是由于深度学习技术的进步，一些人工智能细分领域（例如，物体识别技术）的快速发展。深度学习是虚拟助手和感知AI成功的关键因素。

从这些观察结果中，我得出的结论是，近期由于人工智能技术在某一方面取得的进步而产生的兴奋（恐惧）之感可能会让我们忽视了一个真理：从古至今，任何技术的应用都是一个漫长的过程。

这样的认识对人们对于“人工智能何时会消灭大量工作”这一议题做出何种想法和假设会产生重要影响。