[译] 深度学习将会给咱们全部人的生活一个教训：工做是为了机器准备的

• 原文地址：Deep Learning Is Going to Teach Us All the Lesson of Our Lives: Jobs Are for Machines
• 原文做者：Scott Santens
• 译文出自：掘金翻译计划
• 本文永久连接：github.com/xitu/gold-m…
• 译者：yuwhuawang
• 校对者：Justin-Wong, 7Ethan

(本文的另外一个版本最初发表在波士顿环球报)。

18 次围棋世界冠军李世乭从 AlphaGo 那里学到了一些新的东西 —— 失败

1942 年 12 月 2 日，一组由 Enrico Fermi 带领的科学家小组吃完午餐回来，他们在芝加哥大学操场地下的一个由砖石和木头搭成的反应堆里观察到了第一个由人类建立的自持核反应。这就是著名的芝加哥 1 号堆。尽管这些科学家很是明白这对人类来讲意味着什么，可是他们只是简单地用一瓶基安蒂酒来庆祝，并不须要任何言辞。

现在，一个永远改变世界的新东西又一次悄悄出现了。就像用外语轻轻说出的词汇，你颇有可能听过，可是却不能彻底理解它的意义。可是很是必要的是，咱们要理解这个语言，以及它持续告诉咱们的事情，由于这些影响将改变咱们对全球化经济运做方式理所固然的一切，和咱们做为人类存在于此的方式。

这门语言就是机器学习的一个新的类别深度学习，“低声的词汇”就是计算机不知从哪里莫名出现，而且使用它击败三次欧洲围棋冠军樊麾，不是一次，而是一连五次击败。不少看过这个新闻的人都以为印象深入。但是这和与李世乭的比赛没办法比。李世乭即便不是有史以来围棋水平最高的，也是在世的人中水平最高之一。想象一下这个伟大的人机大战，中国顶尖的围棋选手认为李世乭一局都不会输，李世乭本身也颇有信心的认为本身最多输一局。

对峙的最终结果是什么？李世乭输了五局中的四局。一个叫作 AlphaGo 的 AI 如今是比任何人类更好的围棋选手，而且被授予了荣誉围棋九段。换句话说，它的水平就像神同样。 围棋正式被机器战胜，就像综艺节目危险边缘被沃森战胜，国际象棋被深蓝战胜。

“AlphaGo 的历史性胜利是一个很是清晰的信号：咱们从线性走到了抛物线的发展。”

那么，什么是围棋？很是简单，就把围棋想象成超级大型国际象棋。听起来仍是像一个小成就，机器在咱们玩的有趣游戏中不断证实它们（机器）所具有的优越性，而且这尚未彻底展现机器的实力。可是这并非小成就，所发生的也不是游戏。

AlphaGo 的历史性胜利是一个很是清晰地信号，咱们从线性走到了抛物线的发展。技术的进步已指数级别增加，咱们能够期待看到跨越很是多的，以前不可想象的里程碑。这些指数级的进步，大多都是用人工智能解决特定的任务，只要咱们继续坚持把就业做为主要的收入来源， 那咱们就彻底还没准备好。

听起来有些夸张，那咱们回顾这几十年，看一下计算机科技目前为止对人类就业的影响：

来源：St. Louis Fed

领会下上面的图表。不要被骗认为劳动自动化的对话发生在将来。这已经发生了。计算机技术从 1990 年开始就已经蚕食工做岗位了。

平常工做

全部的工做分为四类：平常工做和很是规工做，认知型工做和体力工做。平常工做就是天天都作一样的事情，而很是规工做则各类各样。在这两种类型中，又包括须要咱们大脑（认知）的工做和须要咱们身体（体力）的工做。随着四种类型的工做都在增加，平常工做在 1990 年就中止的增加。这是由于平常的劳动对于科技来讲是最容易承担的。对于不变的工做来讲，能够写出规则，这种工做更加适合机器来作。

让人忧虑的是，平常工做就是组成美国中产阶级的基础。亨利福特经过付给人们中产阶级的薪资，来实行的平常手工工做的变革，常规的脑力工做也曾经填满的美国的办公室。像这样的工做现现在已经愈来愈少了，只剩下两种工做看起来还不错：只须要一点思考的工做，咱们只会付给作这些工做的人不多的钱，以及须要大量思考的工做，作这些工做的人收入会很好。

让咱们把经济想象成一架有四个引擎的飞机，如今只有依靠还在保持轰鸣的两个引擎飞行，咱们暂时能够不用担忧飞机会坠毁。可是若是最后两个引擎也挂了呢？机器人和 AI 技术在两个领域不断进步，由于人类第一次教会了机器如何去学习。

神经网络

我本质上是个做家，可是个人教育背景碰巧是心理学和物理。我沉迷于这两个学科，因此个人本科关注点就是人类大脑的物理学，也就是认知神经科学。我认为，一旦你开始研究人类的大脑是如何工做的，神经元是如何相互链接而且造成咱们说的心智，你会发现一切都变了。至少对我来讲一切都变了。

简短说明大脑的功能，他们是由相互链接的细胞组成的巨大的网络。其中一些链接很短，另外一些则很长。有些细胞只会和一个细胞相连，而另外一些则会和不少细胞链接。电信号以不一样的速度，经过这些链接传递，最终依次点燃这些神经元。这就像倒下的多米诺骨牌，可是更快，更大和更复杂。结果使人惊讶的是咱们，以及咱们学到的如何工做，咱们如今会把这些应用到机器上面去。

下面的应用中有一个是由深度神经网络建立 —— 有点像简装版的虚拟大脑。它提供了一个通向机器学习的大道，而且超越了以前全部可能的想象，有了巨大的飞跃。这是如何作到的？不仅是计算机能力的明显增加和神经科学认知的深刻，还包括咱们收集的极速增长的数据，也叫作大数据。

大数据

大数据不仅是流行词那么简单而已。大数据是信息，并且是咱们天天都在创造的信息。事实上咱们创造了太多的数据，根据 SINTEF 2013 年的报告预计世界上 90% 的信息都是两年内创造的。数据的正在以难以想象的速度增长每 1.5 年翻一倍。在因特网上，2015 年咱们每分钟在 Facebook 上点 420 万个赞，在 Youtube 上传 300 个小时的视频，而且发 350000 个推文。咱们作的全部事情都创造了以前没有的数据，而且其中不少数据正是机器学习所须要的。为何？

想象一下写一个识别椅子的程序，你须要输入大量的指令，可是这个程序仍然会把不是椅子的东西识别成椅子，对于真正的椅子，也会识别失败。那么，咱们是怎么学会识别椅子的？咱们的父母指着一把椅子说，“这是椅子。” 而后咱们就以为咱们已经学会什么是椅子了，因此咱们指着一张桌子说，“这是椅子。”这时候咱们的父母就会告诉咱们说，“这是桌子。”这就是强化学习。“椅子”这个标签就和咱们见到的每一把椅子关联了起来，这样一种肯定的神经通路就创建了，与此同时，其余的却没有。要想定位到咱们大脑里的“椅子”，咱们观察到的东西必须和以前遇到的椅子很是接近才能够。本质上来讲，咱们的生活就是大脑过滤的大数据。

深度学习

深度学习的魔力就是提供了方法，让机器能够像咱们同样使用大量数据，而不需给它们太多指令。不用描述“椅子的特性”，咱们只须要把机器连上网，给它灌输数以百万计的椅子照片。机器就能够获得一个总体的“椅子的特性”。接着咱们用更多椅子的照片来测试它。若是它错了，咱们就纠正它，那么它识别“椅子特性”的能力就会加强。重复这些过程，计算机就能在看到一把椅子的时候认出来，基本上和咱们作的同样好。这中间最重要的不一样就是不像咱们，他们能够在几秒钟内就识别几百万图像。

深度学习和大数据的结合在过去短短几年取得了使人震惊的成就。除了难以想象的 AlphaGo 以外，经过成千上万的标注过的新闻，谷歌的 DeepMind AI 学会了如何去阅读，而且理解它所读到的。DeepMind 同时_自学_了几十个 Atari 2600 的电子游戏，并且玩儿的比人类还好，也仅仅是观察屏幕和分数，而后不停的玩儿而已。一个叫 Griraffe 的 AI 经过 1 亿 7 千 5 百万棋谱学会了国际象棋，在不断和本身下了 72 个小时的棋以后，达到了国际大师的水平。2015 年，一个 AI 通过学习甚至经过了一个视觉图灵测试，测试的方式就是给机器看一个不认识的科幻字母表的字符，而后马上用和人类同样的方式复述这个字母。这些就是 AI 领域主要的里程碑。

尽管跨越了这些里程碑，当专家们在 Google 宣布 AlphaGo 胜利几个月以前，被问到何时计算机能够击败一个卓越的围棋选手，“也许还须要十年。”十年听起来是个正常的猜想，由于围棋十分复杂，我就用危险边缘节目的 Ken Jennings 另外一个被 AI 打扮的冠军，来描述它:

围棋的有名的难，比国际象棋可贵多，有更大的棋盘，更长时间的对弈，棋子也多得多。Google 的 DeepMinde 人工智能小组喜欢说围棋的变化比已知宇宙里的原子还多，但这也极大地低估了计算问题。围棋棋盘上有 10¹⁷⁰ 位置可能，可宇宙里只有 10⁸⁰ 个原子。这也就意味着，若是平行宇宙的数量和咱们宇宙里原子的数量同样多的话（！），全部宇宙里全部原子加起来也就和一个围棋棋盘上的全部可能性接近。

如此混乱复杂，让任何暴力扫描全部可能行来肯定最好的那一个的方法变得不可能。可是深度神经网络绕过了这个障碍，用了和咱们大脑同样的方式，去学着评估什么感受是最佳的一招。咱们经过观察和联系来学习，AlphaGo 也是同样的，经过分析几百万的专业对局，而且自我对弈了几百万次。所以何时围棋会被机器战胜，颇有可能不是十年，正确的答案是“在目前的任什么时候候。”

很是规的自动化

在目前的任什么时候候。在 21 世纪对于机器可以比人作的更好的问题，有了新的回答，咱们应该时刻记住这一点。

咱们须要认识到，技术指数级的增加,对于有史以来第一次改变整个很是规工做的劳动力市场，意味着什么。机器可以学习，就意味着再也没有任何人类的工做是安全的了。从汉堡包到健康护理，可以胜任这些任务的机器均可以很轻松的被创造出来，并且比人类便宜的多。

Amelia 就是一个正在不少公司进行测试的 AI。由 IPsoft 公司通过 16 年的研发，她已经胜任呼叫中心员工的角色。她可以在几秒钟以内，用 20 种不一样的语言,学到咱们要花几个月学会的东西。由于她能够学习，因此随着时间的推动，她可以作的更多。在一个部署了 Amelia 的公司里，第一周她就成功地负责了十分之一的呼叫，而到了第二个月底，她已经能够解决十分之六的呼叫了。就由于这样，有预测她会在全球范围内让超过 2.5 亿人失去工做。

Viv 是一个由 Siri 的创造者,即将给咱们带来的 AI 私人助理。她能够为咱们执行各类在线的任务，她甚至还可以是更强大版本的 Facebook 新闻流，她推荐给咱们的信息必定都是咱们最喜欢看的。经过 Viv，咱们将会看到更少的广告。这也就意味着，广告业 —— 整个互联网创建的基础 —— 即将被摧毁。

一个充满了 Amelia 和 Viv —— 以及数不清的即将上线的 AI 同行者的世界 —— 再加上像 Boston Dynamics’ next generation Atlas 这样的机器人，预示着一个机器可以作全部类型工做的世界，带来了严重的社会考虑。若是机器可以代替人工做，人类是否就被迫受到缺少工做的威胁？收入是否还应该是雇佣有关联，也就是说工做是获取收入的惟一途径，那么当大多数工做都被机器取代了呢？若是机器能够持续替代咱们的工做，而且一分钱收入都不要，那么这些钱又会去哪儿呢?若是没人买东西了会怎么样？咱们创造的不少工做是否是根本不须要存在？，而只是由于这些工做能带来收入？咱们须要开始赶快提出这些问题。

收入和工做解耦

幸运的是，人们正在开始提出这些问题，一个颇有势头的答案也出现了。这个答案就是让机器给咱们工做，为了咱们人类提供能量，去寻找剩下的最有价值的适合人类的工做，只要简单的给每一个人按月提供与工做无关的薪水。这个薪水应该无条件的授予全部的公民，这个薪水就叫统一基本收入。经过实施统一基本收入（UBI）方案，除了对自动化的反作用免疫以外，咱们也面临着企业家精神以及为了提升收入所必需的政府机构数量减小的风险。正由于如此，统一基本收入（UBI）得到了跨党派的支持，甚至在瑞士、芬兰、挪威和加拿大，这个方案已经开始实施。

将来充满了快速变化。用过去的老眼光看待将来是不明智的，新的工做老是会出现。2016 年 WEF 预测到 2020 年，有 200 万新的工做会出现，同时 700 万旧的工做会消失。这是净亏损，而不是净收益 500 万工做。在一份常常被引用的论文里，牛津的研究代表到 2033 年一半的工做都会被自动化取代。与此同时，自动驾驶，一样是机器学习的功劳，将会极大的冲击全部的经济体 —— 尤为是美国经济，我去年写的关于卡车自动驾驶有说起 —— 会在很短的时间内替代几百万个工做。

甚至在白宫，一个惊人的国会报告中指出，一个时薪低于 20 美金的人，他的工做有 83% 的可能性最终被机器取代。甚至那些时薪 40 美金的人也有 31% 的可能。忽略这种可能性就像在冷战时期咱们用“躲避和掩护”策略来避免核爆炸同样好笑。

这就是为何在 AI 领域知识渊博的人都在为积极地为基本收入敲响了警钟。在 2015 年底奇点大学的一次小组会议上，杰出的数据科学家 Jeremy Howard 问道：“大家会让一半的人由于他们不能增长经济价值就让他们挨饿吗？”在给出建议以前，“若是答案是不，最聪明的办法就是经过实施统一基本收入来分配财富。”

AI 先锋 Chris Eliasmith，理论神经科学中心的主任，在一次将来主义的采访中警告你们 AI 直接带来的冲击，“AI 已经给咱们的经济带来了很大的冲击……我怀疑会有更多的国家追随芬兰的脚步实施基本收入保障。”

Moshe Vardi 在美国先进科学协会的年会上的演讲，也对出现的智能机器表达过一样的感觉，“咱们要从新思考咱们经济系统的基本结构……咱们须要考虑创建基本收入保障机制。”

就连百度的首席科学家，也是 Google 的 “Google 大脑” 的创始人吴恩达，也在今年的深度学习峰会上的一次台上采访中表述，政府必需要“严肃的考虑”基本收入机制，他说，“AI 有很大的机会取代不少人力工做。”

当创造这些工具的人开始警告你们使用这些工具带来的冲击时，咱们难道不该该但愿尽量注意地去使用这些工具吗？尤为是它会让数百万人的生活危如累卵。若是不是这样，为何诺贝尔经济学奖得到者们也开始支持基本收入保障？

没有一个国家对于即将到来的变化作好的准备。大量劳动力游离在社会以外，社会会变得更加动荡，而在消费经济中，缺乏消费者也会让经济动荡。让咱们扪心自问，咱们创造科技的目的是什么？能替咱们自动驾驶的车，能减轻咱们 60% 的工做量的人工智能的目的是什么？会不会让咱们工做更长的时间却得到更少的报酬？或能让咱们选择咱们工做的方式，而且减小工做时间，由于咱们已经赚取了机器不会拿的收入？

在机器均可以学习的世纪，咱们学到的最重要的一课是什么？

个人建议是是工做交给机器，生活留给人类。

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