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『簡體書』机器人即将抢走你的工作

書城自編碼: 3001852
分類:簡體書→大陸圖書→社會科學社會學
作者: [意]费德里科·皮斯托诺
國際書號(ISBN): 9787545452952
出版社: 广东经济出版社有限公司
出版日期: 2017-05-01
版次: 1 印次: 1

書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 69.6

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編輯推薦:
这是一本作者亲笔撰述的原创作品,探讨了在未来的科技发展、环境变迁下,人类将全都得重新定义各自在人生中的角色、目标与目的。科技的发展使机器人已经在人类的生活中占据了不可或缺的地位,很多本来由人类进行的工作都能由机器人代替,面对这种情况,人类如何找到自己的出路将是一个有趣的话题。本作品文笔流畅,贴近生活,实用性强。
內容簡介:
作者在本书中以简单明了的方式,为读者介绍了指数型成长的含义,带读者认识目前已在精进中的七大自动化技术发展,在未来可能大规模取代人力,造成人们长期失业等社会经济问题。作者认为,机器人即将抢走人类的工作,但没有关系,人类拥有高度的适应能力,并且处于新文化的开端,未来仍然是美好的。
關於作者:
费德里科皮斯托诺毕业于奇点大学,奇点大学(Singularity University)是由谷歌(Google)、美国国家航天航空局(NASA)以及若干科技界专家联合建立的一所新型大学。号称全球蕞聪明大学,旨在启迪各界人士应用指数型科技以应对人类面临的重大挑战。
目錄
第一部 自动化与失业
第1章当前的失业情形
第2章卢尔德谬论
第3章指数成长
第4章信息科技
第5章智能
第6章人工智能
第7章自动化的发展现况
第8章社会接受度
第9章未来的失业

第二部 工作与幸福
第10章工作认同
第11章追求幸福
第12章蝎子与青蛙
第13章成长与幸福
第14章所得与幸福
第15章幸福
第16章工作与幸福
第17章人生的目的

第三部 解方
第18章给所有人的实用建议
第19章拥抱开放哲学,共创未来
第20章这样做,你也许会觉得更幸福
第21章未来是美好的

附录
附录A明智花费,提升家庭生活质量
附录B成长的迷思
最后致谢
內容試閱
你并非无可取代!
你即将过时,有被淘汰之虞。
你以为自己很独特,不论你从事的是什么工作,如果你认为自己不可能被取代。那你错了!就在此时此刻,计算机科学家们创造出来的无数算法,正在世界各地无以计数的服务器上飞速运转,它们只有一个目的:执行人类所做的任何事,而且做得更好。这些算法是智能型计算机程序,渗透我们的社会基底,它们做出财务决策、预测天气,也预测接下来哪些国家会爆发战争。很快地,留给我们人类的工作将所剩无几,机器将大举接掌。
你大概觉得这听起来像是未来主义狂想曲吧?或许吧,但目前仍属偏激一类的思想家、科学家和学者所提出的观点,他们视科技的进步为一股颠覆破坏的力量,很快就将永久、彻底地改变我们整个社会和经济体系。他们认为,机器和计算机智能取代人力的发展趋势将在未来数十年更为显著,这种变化将急剧到令市场无法为失业者创造新的就业机会,使失业不再只是景气循环的现象之一,而是变成结构性失业,无法扭转这将是就业市场的末日世界。
多数经济学家驳斥这种论点,许多经济学家甚至根本不探讨这个课题,而那些探讨此课题的经济学家则是声称市场总会自己找到出路。他们认为,机器取代旧工作的同时,会有新工作出现,拜人类智慧和成长需求之赐,市场一定会找到出路,尤其是在现今这个连接性与全球化持续扩展的大众市场里。
本书尽量避免凭借信念、直觉或预感来做出判断,我尝试根据至今可得到的证据做出理性推理。
本书分成三部分,第一部分探讨技术性失业,以及它对工作与社会所造成的冲击。我选择聚焦于美国经济,但同理适用于绝大多数的工业化国家。第二部分检视工作的本质,以及工作和幸福之间的关系。在第三部分,我大胆尝试为如何应付前两部探讨的课题提出一些务实建议。若要对每一部探讨的课题做到详尽的检视与分析,需要投入太多精力和人力,有可能会产生数千页的内容,远远超出本书的目的。我的意图并不是要撰写一份详尽的学术报告,而是要引发讨论,探讨我认为很快就会演变成我们个人及整个社会面临的最大挑战之一的一个发展趋势。
我们常将各种课题区分开来进行个别探讨与处理,这并不能认知到它们在现实中的相互关联性,这种错误导致我们脆弱而容易受到伤害。在过去70年,我们自己创造了走向毁灭的舞台,我们变得愈来愈不满,人际关系质量恶化,迷失而搞不清楚什么才是真正重要的东西。
今天,就像美国喜剧演员路易CK(Louis CK)说的那样:事事令人惊奇,但没人感觉到幸福。是时候后退一步,想想未来该何去何从了。
我们开始吧!


第6章 人工智能
我必须坦承,在选择这本书的书名《机器人即将抢走你的工作》时,我没有完全诚实。机器人最终将抢走你的工作饭碗,但在此之前,会先发生其他事。事实上,这些事情已经发生了,其席卷程度远超过任何实体机器所能做到的程度。你应该猜想得到,我说的这些东西就是广泛的计算机程序,如自动化规划与排程、机器学习、自然语言处理、机器感知、计算机视觉、语言辨识、情感运算、运算创意等,这些全都是不必应付机器人所必须面对的棘手人工智能技术领域。改进一套算法,比打造一部更好的机器人要容易得多,所以这本书更合适的书名应该是《机器智能与计算机算法已经在抢走你的工作,在未来还会抢得更凶》,但这个书名不大吸引人。
因为在好莱坞电影中,大众对智能机器的认知是:能够执行我们的日常工作的拟人机器人。其实,多数的智能型媒介并不需要具备实体,它们大多以算法的形式运作,最擅长数据分析与汇整。令人比较意外的是,把女佣的工作自动化,远比用机器取代医院放射师还要困难。医院放射师的工作是分析各种医疗扫描技术器材产生的影像,薪资待遇不错,工作时间固定,周末不需要工作,没有紧急性,因此是颇受新出炉医师青睐的一个领域。
但比较不利的层面是,它的工作内容具有高度重复性。高中毕业后,必须历经至少十三年的学习和训练,才能成为一名合格的医院放射师,但是这份工作很容易被自动化。
马丁-福特在其著作《隧道之光》中写道:实际上,有另一项因素或许能延缓医院放射师工作的完全自动化,这项因素是执业过失的责任。在解读医疗扫描影像时若出了疏失,可能对病患造成可怕伤害,完全自动化系统的制造商将承担这种疏失的巨大责任。这种潜在的执业过失责任当然也落在医院放射师的肩上,但它分散在成千上万的医院放射师身上。不过,相关立法或法院判决有可能在未来移除此项障碍,促进完全自动化的发展。
想想看,这份工作的主要内容是分析、评估影像,数值通常直接来自计算机化的扫描仪材,因此定义明确。这是一种封闭型系统,有确知且大多已经明确定义的变量,工作流程具有高度重复性。这等同于一个数据库(至少十三年的学习与训练),连接至一个视觉辨识系统(医院放射师的大脑)这是如今已存在且应用于许多地方的一种流程。
现在的视觉形态辨识软件已经非常先进,谷歌的图片搜寻服务就是一个例子。你可以上传一张图片到该搜寻引擎,谷歌使用计算机视觉仿真技术,把你的图片拿来和谷歌图片索引及其他图片集中的图片比对,试图从这些比对中产生对你的图片内容描述的最佳推测,并找出和你上传的图片有相同内容的其他图片。
如今,许多政府已经有软件能视觉分析安检照片,以帮助在机场辨识恐怖分子。伦敦及其他许多城市的闭路电视摄影机,具备追踪人们脸孔的先进系统,帮助警察辨识潜在罪犯。
放射线成像解读的工作,如今已经可以离岸外包到工资成本为美国10倍低的印度及其他国家,你认为距离把工作委托给完全不收取酬劳、只需获取一些电力的工作者的境界,还需要经过多久时间呢?
相比之下,不需要什么教育程度,也不需要特定技能的家庭帮佣工作,对机器人而言反而是高度复杂的工作。机器人将需要在3D环境中具有娴熟的运动技能和协调性,它必须辨识数千种不同的物体,能够在房屋里移动自如,能够上下楼梯,极小心、谨慎地施力,每秒钟做出数百万个决策,而且还非常省电,同时得比家庭帮佣的钟点费15美元更便宜。目前,这类机器人最先进的机型是本田公司打造的ASIMO,成本高达数百万美元,而且无法做到像一般家庭帮佣那么好的程度。
便宜、可靠的拟真机器人终将问世,但截至目前,这类技术仍处于人工智能时代的婴儿阶段。
更聪明、更好、更快、更强大
你可能认为计算机很笨,因为它们无法像我们一样理解事物。的确,你向学步幼童出示一张照片,他们马上能告诉你照片里的东西是人、书或猫,而计算机的运作方式并非如此,计算机程序很难使用相同于人类的方式去辨识形态。我们能够全观地看着照片,轻易辨识出已知的形态,我们很擅长这件事,因为人类进化出这项独特的能力,使我们具有相对于其他物种的生存优势。但计算机程序的进化方式不同于人脑,其运作方式也非常不同于我们。计算机程序能够执行复杂的数学计算,能在一秒内解数百万条微分方程式,而我们许多人连最基本的算数都应付不来。对人类而言易如反掌的影像解读,至今仍是人工智能技术的一大挑战。计算机分析数据,我们解读个中含义,这种模式存在了许久,但现在仍是如此吗?

 

 

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