2020年这些职业也许将逐渐被AI(人工智能)取代

耳熟能详的人工智能

深蓝Deep Blue是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑,重1270公斤,有32个大脑(微处理器),每秒钟可以计算2亿步。"深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。

2020年这些职业也许将逐渐被AI(人工智能)取代

Siri是一款内建在苹果iOS系统中的人工智能助理软件。此软件使用自然语言处理技术,使用者可以使用自然的对话与手机进行互动,完成搜寻资料、查询天气、设定手机日历、设定闹铃等许多服务。

在全球四大语音助手中,微软的Cortana和苹果Siri目前处于落后水平,谷歌助手和亚马逊Alexa已经进入了第一阵营,而且Alexa作为后起之秀,追赶的势头十分凶猛

阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由位于英国伦敦的谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和杰米斯·哈萨比斯与他们的团队开发,程序利用“价值网络”去计算局面,用“策略网络”去选择下子。

以在线对弈的形式击败了包括柯洁在内的所有人类选手,60战中无一败绩,表现非常出色。

AlphaGo在继续深耕“深度学习”的基础上,摒弃了人类棋谱。这意味着“AlphaGo2.0”将弈出更贴合人工智能的围棋,换言之,柯洁将遭遇的是一个更强大的对手,这点从“Master”的惊人表现中可见一斑。

AlphaGo2.0可能采用了新的算法模型,即没有先学习人类棋谱再下棋的经验,而是直接通过对战来获得认知能力;

深度学习确实是当下最有希望实现人工智能的技术。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,让机器能够像人一样思考。

从本质上来说,深度学习是一项“大数据工程”,需要通过建立有效的学习模型,让机器从数以百万计的图像、声音和文本数据中,自行总结出某种特定事物的特征,从而实现自主学习。因此,实现机器像人一样思考的一个关键前提是,需要有计算速度可以媲美人脑的高性能计算集群,来快速完成海量数据的“学习”。

人工智能与人类智能的区别

有人认为人工智能还没有出现,包括Siri,深蓝,阿法狗AlphaGo,小贱鸡Simsim,都不是人工智能,他们都没有自我意识,不能分辨自己是谁。身为人,我们知道自己是谁,有自己的世界观,价值观,人生观,知道自己要做什么,自己的梦想。他们有吗?显然没有,既然没有就不能算人工智能!连自我意识都没有,还怕他们造反?他们连自己是谁都不知道,连自己要做什么都不太清楚。阿法狗只会下国际象棋和打星际争霸,Siri只会安排事件发发短信。

这些都是片面的认识。

人工智能(ArtificialIntelligence),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”。

现实中,计算机科学之父阿兰?图灵在1950年便发布了“计算机与智能”的文章,其中提出了机器学习、遗传算法、图灵测试等概念;随后约翰?麦卡锡开始了计算机下棋方向的研发,直至1956年,麦卡锡在达茅斯学院举行的会议上,首次提出了“人工智能”这一名词,意味着其真正诞生,随后包括麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等高等学府,均开始出资成立研发部门。遗憾的是,到了70年代,人工智能并没有真正令人印象深刻的表现,这是由于当时计算机技术限制无法满足人工智能的进一步发展。可以说,70年代是人工智能的低潮期。

人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法,从大脑的结构方面模拟人脑的活动,即结构模拟。

人工智能与人类智能的区别

人工智能是人类智能的必要补充,但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别:

(1)人工智能是机械的物理过程,不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等

再逻辑严密的人工智能其本质也是逻辑运算,而在情感这个方面对人类而言可以说是造物主的恩赐。比如一个人就是会爱一个人,而不是像《星际旅行》中史波克先生一样,完全遵从理性与逻辑的考量。比如在人类的进化当中,大脑的杏仁核跟人的情绪有很大关系,而额叶进化出来负责控制情绪,这一联合运作的机制,基本上是其它动物不具备的。我不认为人工智能可以进化出如此奇妙的情绪控制机制。

心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动,使人形成一个主观世界。因此,电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处,但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看,同一件事,对于两个智能机具有相同的信息量,而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道,外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看,两台机器输出的同一信息,其信息量相等。而同一句话,对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童,所说的意义却大不相同。

(2)人工智能在解决问题时,不会意识到这是什么问题,它有什么意义,会带来什么后果。

人工智能无法产生道德。人工智能的道德判断来自于程序设定,不管如何进化,人类在道德判断上的随机性是人工智能不会具备的。比如哈佛大学的桑德尔教授经常说的例子,你开着一列火车,刹车失灵了,直开下去会撞死五个小孩,而如果转向岔路口,会撞死一个小孩,你会选择撞谁?

电脑没有自觉性,是靠人的操作完成其机械的运行机能;而人脑智能,人的意识都有目的性,可控性,人脑的思维活动是自觉的,能动的。

(3)电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作。

人工智能很难产生真正的智慧。我们知道智慧来自归纳法,而不是演绎推理。前者能发现新知识,后者只是在同一个知识层面演绎。比如我们看到木头用火一点就能燃烧,用归纳法就可以假设出一条科学规律:高温能引起木头燃烧。然后我们演绎推理出用烙铁可能也会让木头点燃。前者发现理论是要用归纳法,而后者广泛应用属于演绎推理。人工智能在演绎推理方面会很强大,但我觉得他们在归纳法方面很难比人类做得更好。

它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论,只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题,创造性地解决问题,在遇到没有列入程序的“意外”情况时,就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上,提出新概念,做出新判断,创造新表象,具有丰富的想象力和创造性。

(4)人工机器没有社会性。作为社会存在物的人,其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的,是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此,作为人脑功能的思维能力,是通过社会的教育和训练,通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩,是由于人的社会联系是丰富的和多方面的,人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来,就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展,思维模拟范围的不断扩大,电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看,它们之间只能是一条渐近线,它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。

这些职业可能逐渐被AI(人工智能)取代

机器人革命正在如火如荼。根据世界经济论坛(World Economic Forum )的一份报告,到2020年,机器人将夺走15个发达国家中的500多万个就业岗位。

到2022年,智能机器和机器人可能会取代医学、法律和IT行业的高技能专业人才。

人工智能将对商业战略和人力资源产生影响。

高德纳的副总裁兼研究员Stephen Prentice在周二(2017年5月9日)的一份声明中表示:“人工智能和机器学习经济将会导致那些原本需要专业人士操作的任务变成低成本的公用事业。

人工智能对不同行业的影响将迫使企业调整其商业战略。

此外,许多竞争性强、高利润率的行业将更加具有公用事业的性质,因为人工智能可以将复杂的工作转变为一种服务,就像电力供应一样。”

HR职位(包括客服、导购、编辑、咨询顾问等基础工种)

从机器人小冰的“初面”表现来看,16个小时里完成12000多人的初筛工作量,这样的能力可以极大的提升企业HR的工作效率,大型公司使用小冰的初面功能至少可以节省二到三人的人力开支。对企业而言这是面试功能,对个人用户而言,小冰这款产品完全可以演变成职业生涯规划服务,因为小冰知道企业需要什么样的员工,反过来就可以知道用户适合什么样的工作。职业生涯规划功能对非常多的用户都非常实用,尤其是对于未来无知迷茫的学生们,人工智能在这个领域还可发挥更大市场作用。

在国外,机器人都已经能取代编辑的工作,由人工智能来撰写新闻报道,这个工作的“智能”要求可比客服工作复杂的多,取代客服并非天方夜谭。

对于一些基础工作,人工智能可以取而代之,但对于一些高级工作,人工智能需要发挥有效的辅助作用。例如一些基础的市场案例总结分析工作,都是有标准化的执行程序,人工智能完全可以完成最基础的总结分析工作,而高级知识分子们只需要再此基础上进行专业解读即可。总结分析的目的是为了吸取经验教训以便未来更好的执行效果,那么反过来看的话,人工智能还可以在制定方案时提供参考作用。

例如,在法律咨询行业,各类法律条款,宣判案例等都可以录入人工智能系统,律师们完全可以利用人工智能解决基础的咨询问题,这能极大的提升律师的效率。同样的,反过来,律师们还可以利用人工智能来分析手中案件,为官司提供论证,律师们只需组织前后逻辑,充分发挥能言善辩的口才即可。

以上仅仅简单列举了几个人工智能的商业化方向,实际上还有更多。在互联网时代,很多工作和服务都是通过互联网来完成,例如电商、银行、保险等客服,法律咨询、在线医疗、在线教育、智能家居、行业分析等很多行业都可以广泛运用到人工智能,人工智能可预见的商业价值非常可观。基于大数据的行业分析等,这些工作都可以依靠“脑容量”无限大的人工智能来辅助完成。

若工业机器人是一种工具,一定程度上解放了工人的双手,工业机器人替代人类完成了很多重复劳动、体力劳动、危险劳动等工作,那人工智能则是另一种工具,他一定程度上替代部分脑力劳动,创造更高效的服务业经济。工业机器人行业的快速发展,降低了人类的工作强度,而且目前已经很成熟了,而人工智能的市场价值不只是“替代”关系那么简单,他除了可以取代一部分基础工作外,还能为高端工作提供“智力”辅助,其产生的价值和影响都将更为深远。

据国际机器人学联合会的数据,2014年中国市场共卖出约5.6万台机器人,预计到明年底,中国安装的工业机器人数量将居世界之首。

接下来,人工智能的商业化发展将会引起服务业的重点关注。

金融服务行业

人工智能对企业的影响将取决于行业性质、公司业务、组织和客户。

对于金融服务行业来说,贷款发放和保险理赔等工作同样可以实现自动化。

1、美国高盛纽约总部,现金股票交易柜台的交易员数量,从2000年巅峰期的600名,下降为如今的2名,其余工作均由机器人包办。

2、美国沿海联邦信用合作社,已经用机器人替代了40%的雇员;在其下属的16家分行中,“个人柜员机”被全面启用。

3、日本富国生命保险公司,正式“录用”了34名智能机器人,负责公司的保险理算业务,公司34名理算员(占理赔部的30%)因此将在3个月后正式“下岗”。

系统管理、帮助台、项目管理和应用程序支持

人工智能最终将取代IT部门的许多常规功能,尤其是在操作方面,如系统管理、帮助台、项目管理和应用程序支持等。

一些职位会消失,但人工智能将会改善某些技能的短缺,而IT部门作为一个整体,则能够更多地专注于创意性的工作,从而令企业拥有差异化的竞争力。

卡车司机

目前,美国大约有350万个卡车司机。但是,根据麦肯锡(McKinsey)的预测,十年内将有三分之一的旧式卡车被自动驾驶卡车替代。

Uber投资了一个名叫Uto Motors的初创企业,该公司的创始人曾经在谷歌人工智能部门工作。Uto Motors的最终目标是淘汰需要司机驾驶的汽车,该公司目前正在研发自动驾驶卡车。

建筑工人

一种叫半自动梅森(Semi-Automated Mason,简称SAM)的砌砖机器人的工作效率比 砌砖匠高出二至三倍。SAM每天可以砌砖1200块,而砌砖匠每天只能砌砖300至500块。这只是建筑自动化的开始。

很快,起重机操作员和推土机司机的工作将被智能机器人替代。

车间工人

深圳雷柏科技的生产车间,生产线的主角不是一排排工人,而是一列列灵活翻转的机械手臂。通过研发智能自动化体系,雷柏科技直接生产员工数量从十多年前高峰期的3200多人,减少到现在的800多人,每年节约大量费用支出。5名工人通过管理机器人就可以完成之前100人的工作量。

电力工人

国网长春供电公司输电运检室的巡线员,日常工作就是行走于长春所有的6.6万伏高压线塔间,用望远镜探查线塔,寻找隐患。手持一个遥控手柄,搭档操作无人机起飞,通过遥控器操纵照相机,仔细探查塔上每处位置。过去人工登塔检查要1个小时左右,而现在无人机从地面飞到塔顶再返航,整个过程不到20分钟。

搬运焊接工人

兖州煤业下属的兖州东方机电有限公司炉具生产车间,一个个方方正正的小机器人背着材料穿越车间,准确奔向焊接工位。它们停靠后,搬运机器人自动抓取材料,交给下一个流程的焊接机器人。

3台A DV智能移动机器人、一台库卡搬运机器人和5台焊接机器人。这些机器人可以自动对接上一个工序的完成品、下一个工序空位,能替代大约50人的劳动。公司计划下一步在年产10万台炉具生产线上实现全自动化,上下料、组对、焊接、喷涂等工作全部交给机器人完成,“操作的人工将从400人减到100人左右。

物流分拣

临沂申通配备了320台智能分拣机器人,每小时可以处理1.8万个5公斤以内的包裹,准确率基本达到100%。同等工作量所需人工由150人降为30人,削减岗位达80%之多。

自动分拣机器人的特点

◇ 运行速度快

别看它小小身材,圆润呆萌,一旦开启工作模式,运行速度可达3m/s!

◇ 自动称重/读码/分拣

它能快速辨别每一个快件的信息,自主完成称重、读码、分拣系列工作。

◇ 自主充电,智能避障

它可以低电量时自主充电,自主避障,完成充电后乖乖返回工作,24小时不间断地运行。

◇ 多重安全防护

它还支持超声波避障检测,急停按钮,碰撞防护海绵等多级安全防护,实现安全可靠的运动控制。

◇ 数据实时监控

机器人的大脑—智能分拣系统通过无线网络通信对整个区域的运行情况和数据进行实时监控和交付,保证有效性和可靠性,让分拣现场和突发故障说拜拜~

◇ 经济高效

千平左右的物流仓库,运用一套分拣系统,300 台分拣机器人每小时可分拣 2 万件包裹!

法律助理人员

根据德勤(Deloitte)最近发布的报告《Deloitte Insight》,到2020年,法律行业约39%的工作岗位将被机器人取代。审查文件和信息查找工作是人工智能擅长的工作。目前,人工智能被用于尽职调查和合同审查等工作,预计在不久的将来人工智能将接管更多工作。

“您好,请问有什么要帮助的吗?”走进雨花台区软件大道的南京擎盾信息科技公司,正当记者与工作人员对话时,一个外观呆萌的机器人“听”到声音后主动凑上前来。

“老板欠我工资该怎么办?”“请问对方承不承认拖欠你工资的数额呢?

一、对方承认;二、对方有争议……”面对提问者提出的多个劳动争议、高利贷等问题,这款名为“小法”的机器人用语音给出详细答复,并在胸前的触摸屏幕上列举了法律法规、司法观点和类似案例。最后,根据提问者的诉讼请求,“小法”出具了一份可供扫码下载的大数据报告,其中预测了法院可能的判决结果及支持率、驳回率,分析了可能导致败诉的影响因素,并提醒应该准备的证据材料、时间成本和经济成本……

听得懂普通话不稀奇,重要的是这款机器人可以听得懂生活化口语、模糊方言,还能引用法条、分析案情并作出逻辑推理判断。“小法”机器人的创始人、毕业于南京大学的杜向阳告诉记者,对“小法”来说,日常聊天、人脸识别、声音感应、智能行走等基础功能都不在话下,它最擅长的是法律问题人机交互,目前可以回答5万多个相关问题,涵盖民法、刑法、商法等多个领域。

医疗人员和医生

医疗机器人已经被一些医疗机构采用。在全球范围内,由于医疗专业人员供不应求,医疗机器人将被用来满足全球日益增长的人口对医疗服务的迫切需求。IBM的人工智能平台沃森(Watson)已经与医疗机构开展合作,帮助医生检测和治疗癌症。在诊断和手术方面,智能机器人也很强大。

人工智能在健康医疗领域的机遇主要有七大方向:

一是提供临床辅助诊断等医疗服务,应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景;

二是医疗机构的信息化,通过数据分析,帮助医疗机构提升运营效率;

三是进行医学影像识别,帮助医生更快更准地读取病人的影像所见;

四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升;

五是在药品研发领域,解决药品研发周期长、成本高的问题;

六是健康管理服务,通过包括可穿戴设备在内的手段,监测用户个人健康数据,预测和管控疾病风险;

七是在基因测序领域,将深度学习用于分析基因数据,推进精准医疗。

教育从业者

犹如一阵飓风,AI(人工智能)正在刮向各个领域。它在为教育变革带来巨大想象空间的同时,也引发不少教育从业者深刻的恐慌。随着今年年初尤瓦尔?赫拉利的新书《未来简史》问世后,AI更是风靡中美科技圈、创投圈,也给教育圈带来前所未有的震荡。

一场由大数据、AR/VR等科技引发的学习革命正在从构想走向现实。如何让科技更智能的服务学习者,拓展学习边界?如何打破界域壁垒,开放数据共享,满足学习者个性化需求?AI未来会不会造成大量老师失业……这些兴奋与恐慌交织的问题成为今年ASU-GSV主题。

“科技不仅能够冲破教育的时空限制,还可以更好地与人的体验和情感融合,进而触达教育本质。”斯坦福大学虚拟人工交互实验室杰里米?拜伦森教授在分享中表示,VR可以让学习者在虚拟世界体验真实世界中的情感,依此可对学生进行同理心教育。

比如,白人孩子通过VR变身黑人孩子,直观体验黑人孩子遭遇的种族歧视,这样在生活中他们会更平等的对待黑人;学生用VR体验过在极端环境中被别人帮助的经历,在生活中会更乐于助人。

除此之外,在经历了对话系统、自然语言处理、AlphaGo围棋程序等应用之后,AI也在尝试与更多教育场景结合。一个典型案例是好未来展示的人脸识别技术,它通过捕捉孩子上课的专注度,用数据分析孩子知识的掌握度,为其提供个性化辅导和作业。

GSV创始人迈克尔?莫伊在大会中预测,在知识经济的浪潮下,到2025年美国将会面临上千万中等技能工作消失。投射到教育领域,不少参会者担心,首当其冲受到冲击的是教师,AI取代老师的声音此起彼伏。

对此,好未来CTO黄琰认为,AI与教育结合是必然趋势,通过大数据、人工智能教师和家长会更精准地了解学生,否则因材施教无从谈起。

在他看来,未来教育是人机协作模式,AI不是替代老师,而是避免老师做低附加值工作,为老师赋能:一方面让优秀老师的教学效应最大化,另一方面缩短一般老师到优秀教师之间的路径。

中国教育在AI方面的优势在于拥有足够多的数据和洞察力。

英语流利说创始人王翌谈及到当下教育体系的“三大痛点”:效率低下、费用昂贵、公平性欠缺。他认为,未来教育一定属于个性化和高效率,AI可以帮助解决教育体系的种种问题

中美教育系统存在不少深层次差异。中国学生吸纳和掌握知识的能力非常出色,美国更重视学生思辨能力的培养,二者存在较强的互补性,也给它们进入彼此的教育市场带来挑战。

对于未来教育趋势,中美双方也有很多共识。美国教育部长贝特西?德沃斯在演讲中呼吁,未来教育应该更注重知识和技巧与学生需求的契合程度,需要设计出一种个性化和人性化的教育体系以满足不同学生的需求,给下一代提供足够多的选择。

好未来联合创始人刘亚超表示,从标准的工业化大生产时代进入人工智能时代,教育对未来人才的培养将发生重大改变:从工具型的知识工人培养转向以全民创意创新为主的创新人才培养。

会计人员

财务人员的许多工作,包括金融报告分析、资产负债表分析、应付和应收账款清算、损益评估和库存跟踪等,都是机器人精通的工作。在许多情况下,机器人比人类做得更好。专家预计,会计机器人在未来几年内将大幅增长。财务分析师的工作也处于危机之中,因为利用人工智能进行财务分析能够更快、更准确地发现趋势。

报告编写人员

小说家可能仍然不会失业,但报告编写人员和金融分析员可能会失业,因为他们的工作是根据收集的信息撰写相关报告和评论。在收集和分析信息方面,人工智能比人做得更好,而且随着技术的进步,它们能够越来越熟练地撰写报告和评论。

2016年,日本名古屋大学某项目团队开发的人工智能程序,以“人工智能以自己的兴趣写小说”为内容所写的科幻小说居然通过了“星新一文学奖”初选,该团队雄心勃勃地表示,他们有信心在两年内开发出能独立编写成熟小说的人工智能。

销售人员

现在,消费者越来越依赖电子商务。在购物前,消费者会在互联网上搜索商品价格、规格和实用性等重要信息。因此,销售人员将变得多余。

人工智能目前只能分析到人类表面的行为数据,但是人的消费决策大多是依靠心里活动,包括表情和情绪。现在的技术还远远没有做到这一点。虽然有人脸识别功能,但大多数技术还是非常初期的,也有一些公司已经开始尝试解读人类面部表情的技术,这些将成为投资的热点。

记者

2017年4月24日,机器人佳佳通过网络与科技观察家凯文·凯利对话。当日,由新华社与中国科学技术大学一起在安徽合肥邀请机器人“佳佳”作为新华社特约记者,与美国著名科技观察家凯文·凯利进行人机对话。佳佳是中国科学技术大学“可佳”机器人团队联合国内合作伙伴,历时3年研制出的特有体验交互机器人。

保安、翻译

大多数保安、翻译会被人工智能取代

机器人的应用将创造更多高端就业机会。工业数据科学家、机器人协调员、工业工程师、模拟专家、供应链协调岗位、系统设计、信息技术、3D 辅助设计、现场服务工程师

智慧经济已成为中国经济转型升级的重要发展方向,不仅大幅提升生产效率和产品科技含量,也使得不少行业的作业方式发生深刻变化,过去普通劳动者从事的一些繁重“苦活儿”正变得愈发简便和“高大上”起来。

过去主要靠超负荷、强体力的劳动来创造更高的经济价值,而在智慧经济时代,劳动者的技能、头脑和创意则显得尤为重要。

最后,需要指出的是,随着技术的迅速发展,未来充满不确定性。如果你现在从事的是上述工作中的一种,请不要绝望。即使你今天的工作未来会被机器人取代,很有可能也会有一种今天还不存在的工作会被创造出来,而你正好适合那份工作。

人工智能相关“新行业”带来的“新职位”

“自然语言处理工程师”、“语音识别工程师”、“机器人道德/暴力评估师”。

垂直领域的AI顾问——会运用AI技术或产品的垂直领域专家,因为“AI+人工”会是未来很长一段时间内的AI产品应用形态。

结语

不能否认,人工智能,是未来的一大趋势。而人们对于人工智能的发展,也一直都是喜忧参半。有人在担忧失业,有人在憧憬未来,有人在发掘行业机会,也有人在研究围棋。科幻电影中,更多的是在考虑人类未来的结局。

机器的逻辑算法速度必然超过人类,但是沟通能力不是机器可以完全具备的,因为人心是这个世界上最复杂的。开放性、创造性人才永远是时代需要的。

只有积极拥抱未来,关注科技,才能发现自己未知的可能性。

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