机器真的可以思考吗?

郑瑟

　　“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

　　人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

　　历史上机器对就业的总体影响是积极的，现阶段人工智能发展刚起步，创造的就业在不断增长，机器换人还在稳步推进，对就业的影响没有预想的那么严重。未来人工智能发展是不可逆转的大趋势，也可能对某些领域的就业带来冲击。如何适应人工智能发展趋势，牢牢抓住新的机遇，迎接可能到来的挑战，是值得每个人认真思考的问题。那么，人工智能会对经济、社会带来哪些变化?需要什么样的人才?在与机器PK的过程中，需要学习什么知识，了解什么技能，具备什么素质，才能处变不惊、赢得先机?

　　作为新兴技术，人工智能会不断催生出新的智能产品和服务，提高生产力水平，使工业、农业、物流、金融等传统行业变得更加智能，形成更高效、更绿色的智能经济形态。人工智能在教育、医疗、养老、交通、安保、司法等领域广泛应用，将为我们创造更高品质的生活，大幅提高公共服务水平，打造更美好的智能社会。

　　新技术发展势头无法抵挡，智能时代越走越近，技术加速更新对我们的知识、技能和素质提出了更高要求。麦肯锡预计，在自动化发展迅速的情况下，到2030年中国约有1亿的人口面临职业转换，约占当时就业人口的13%。未来很多人也许都会面对职业重新规划的问题，这确实关系到每个人切身利益。在智能时代，要想处变不惊、赢得先机，至少应该具备三个方面的条件。

　　多元化知识结构是基本要求。人工智能是一门融合了数学、物理、软件、计算机、脑科学、心理学、哲学、语言学等多种学科的新兴学科。为适应人工智能发展需求，我们需要学习较为系统的STEM学科体系。STEM是科学、技术、工程、数学这四门学科英文首字母缩写，包括具备扎实的科学常识(S)来总结事物发展的规律，运用规律来研发新的技术(T)，依靠深厚的数学功底(M)将问题转化为算法模型，并且通过工程设计(E)形成新的产品。

　　数字化新技能是重要条件。有了自动化装备、工业机器人的广泛应用，人们不再需要承担繁重、枯燥的劳动，但需要面对更加复杂的工艺流程，同时要管理多种精密的机器。这要求我们要在强化既有的专业技能基础上，掌握软件和系统操作、机器编程、运维、人机交互、大数据分析等新的数字化技能，同时还要有较强的岗位适应性，既适应当前岗位又满足未来转岗需求。

　　创造力实践力是必备素质。人工智能可以有条不紊地解决问题，但是与机器相比，人类的最大的优势之一就是富有想像力、创造力和主观能动性，能够主动适应环境变化，不断学习和完善自己，做出有价值的决策。我们应该充分发挥这些优势，提高创造力、思辨力、实践力和协作力，依靠这些特有的能力与机器赛跑，并立于不败之地。

　　随着人工智能应用深入，企业抢人大战硝烟弥漫。据中国信通院数据，2017年，我国人工智能核心技术职位平均公开月薪在1.85 ~3.26万元之间，最高达8 万元。在一线城市，一个能力素质一般，但只要是相关专业的本科毕业生年薪甚至炒到了30~40万。为了破解人才难题，一些企业还把目光投向了国外。人工智能从业门槛较高，从技术方向和专业领域看，大致需要三类人才：

　　一是从事基础论研究的创新型领军人才。其人才需求多来自科研院所、有实力的人工智能科技企业、互联网企业和高校等。多从事大数据智能、跨媒体感知计算、高级机器学习、类脑计算、自主无人系统、智能芯片和系统、自然语言处理等“高、大、上”的基础前沿理论和关键技术研究。不仅需要非常坚实的数学、物理、脑科学、软件、算法等基础知识，而且对创新能力和科研攻关能力要求非常高。

　　二是具有专业背景的复合型技术人才。其人才需求多来自科技企业、系统解决方案供应商、互联网企业以及自动化程度较好的传统企业。具体包括算法工程师、平台开发人员、大数据分析师、新产品开发人员等。其中算法工程师需求最为迫切，据智联招聘数据，2017年前三个季度需求环比分别增长60%、36%和43%。尤其那些既掌握人工智能技术，具有算法研究和大数据分析能力，又了解自动化、信息通信技术，熟悉制造业、医疗、交通等行业需求，能够将技术转化为实际产品和服务的人才最受欢迎。

　　三是技艺精湛的应用型高技能人才。其人才需求多来自系统集成服务企业、高端装备制造企业、传统制造、物流企业等，主要包括机器人应用编程、操作与调试、机器视觉、系统集成等各领域的工程师。这类人才需要了解机器编程应用、自动化控制等知识，能够从事机器运行、调试、操作、维护等各种工作。当前我国工业机器人、智能制造相关的人才普遍缺乏，预计到2025年，高档数控机床和机器人产业缺口高达450万。

　　人工智能发展能够创造就业，也可能带来失业。而且，未来就业和失业之间的“补偿”过程绝非自动、及时且没有痛苦的。凡事宜未雨而绸缪，毋临渴而掘井，我们需要提前谋划、积极行动，为迎接变革做好准备。

　　首先，在思想认识上，要了解技术发展的客观规律，理智的看待人工智能及其影响，不要心存畏惧，更不要轻信传言，要在战略上藐视，战术上重视，有冷静的判断力和充分的前瞻意识。

　　对学生来说，要做好职业规划，如果希望在人工智能方面有所发展，需要学好数学、自然科学、计算机、软件、自动化等相关课程，打好专业基础，还要重视参与企业实践，提高动手能力。当然，不是每个人都喜欢从事人工智能相关工作，但不论学习什么专业，都应该掌握计算机操作、数据分析以及一些算法、编程等技能。同时，应多了解一些跨领域的专业知识，提高创新思维能力。

　　对在职的人来说，哪怕从事的是金融、证券、医疗、媒体等职业，未来也并非高枕无忧，需要树立终身学习的理念，充分利用业余时间，不断地提高专业技能水平。如果有条件的人想转换到人工智能相关职业，可以在线学习，也可以通过培训机构，掌握一些新知识和新技能。

　　对于那些已经受到影响的人，要抓住时机参加各种学习和培训，从普工向高技能技工转型。尤其是对一些年龄偏大、学历不高、低技能或无技能的人来说，需要克服畏难情绪，积极参加再就业培训，勇于尝试新职业。事实上，一些职业如园艺工、维修工、护理人员、美发师等，受自动化影响的程度比某些“白领职业”还要低。同时，国家大力提倡“大众创业、万众创新”，以电子商务、零工经济、共享经济为代表的新型创业就业方式，也为人们提供了更多的就业渠道，如网商、微店、众包兼职等。

　　对于政府来说，应对人工智能对就业的影响，要深化人才发展体制机制改革，加快多层次创新型人才培养，完善在职培训和再就业培训体系，提升劳动者技能和素质，实现更高质量和更充分就业。同时要织密社会保障网，完善最低收入保障、基本医疗、养老、带薪休假等制度。

　　相关著作

　　《视读人工智能》：机器真的可以思考吗?人的思维只是一个复杂的计算机程序吗?本书着眼于人工智能这个有史以来最为棘手的科学问题之一，集中探讨了其背后的一些主要话题。人工智能不仅仅是一个虚构的概念。人类对智能机体结构半个世纪的研究表明：机器可以打败人类最伟大的棋手，类人机器人可以走路并且能和人类进行互动。尽管早就有宣言称智能机器指目可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。意识和环境是困扰研究的两大难题。我们到底应该怎样去制造智能机器呢?它应该像大脑一样运转?它是否需要躯体?从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃，本书图文并茂的将人工智能在过去半个世纪的发展清晰的呈现在读者面前。

　　《人工智能的未来》：诠释了智能的内涵，阐述了大脑工作的原理，并告诉我们如何才能制造出真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再仅仅是对人类大脑的简单模仿，它们的智能在许多方面会远远超过人脑。霍金斯认为，从人工智能到神经网络，早先复制人类智能的努力无一成功，究其原因，都是由于人们并未真正了解智能的内涵和人类大脑。所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力。大脑不是计算机，不会亦步亦趋、按部就班的根据输入产生输出。大脑是一个庞大的记忆系统，它储存着在某种程度上反映世界真实结构的经验，能够记忆事件的前后顺序及其相互关系，并依据记忆做出预测。形成智能、感觉、创造力以及知觉等基础的，就是大脑的记忆-预测系统……

　　《人工智能哲学》：人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域著名学者的十五篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程，该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。在这些划时代的著作中，包括有：现代计算机理论之父艾伦·图灵的“计算机与智能”;著名美国哲学家塞尔的“心灵，大脑与程序”;J·E·欣顿等人的“分布式表述”，以及本书编者、英国著名人工智能学者M·A·博登的“逃出中文屋”。

　　《人工智能：一种现代的方法》：本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。全书分为八大部分：第一部分"人工智能"，第二部分"问题求解"，第三部分"知识与推理"，第四部分"规划"，第五部分"不确定知识与推理"，第六部分"学习"，第七部分"通讯、感知与行动"，第八部分"结论"。本书既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。因此本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，可以作为信息领域和相关领域的高等院校本科生和研究生的教材或教学辅导书目，也可以作为相关领域的科研与工程技术人员的参考书。

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