人工智能，探索围棋的天花板
“‘绝老师’厉害！”棋圣聂卫平如此感慨。
“布局之后的情形也不好判断，主要是完全看不懂它们在下什么。”围棋世界冠军罗洗河九段如此直言。
历时三天的2018腾讯世界人工智能围棋大赛总决赛日前落下帷幕。在这场云集了中国、日本、韩国、美国、比利时等世界一流围棋AI高手的盛会中，由腾讯AI Lab（腾讯人工智能实验室）团队自主研发的围棋AI“绝艺”，用10战全胜的完美表现，强势夺冠，第三次加冕世界围棋AI大赛冠军。
而这次比赛也吸引了超过300万的观众通过网络直播观看比赛，单局最高观看人数超过10万。
此刻，人工智能和围棋的魅力形成了合流。
为什么选择围棋
几十年来，从简单的跳棋、五子棋到更加复杂的中国象棋、国际象棋，人机大战在棋类这个被认为是聪明人才擅长的领域始终胶着。1997年，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫向IBM的超级电脑“深蓝”投子认输的那一刻，成为人工智能超越人类的一个标志性瞬间。随即，战场来到围棋领域。
在19纵线和19横线分割而成的黑与白世界中，只有探索，没有尽头。下围棋，考验的不仅是技艺——挡、并、顶、镇、爬；下围棋，考验的也是策略——万物相生相克、互相依存的道理就在黑白两子所营造的迂回、谋势、大局观中；下围棋，考验的更是棋手心性的修炼和人格的锻造。
这样的探索，先有人类，而后人工智能迅速加入。围棋的复杂程度使擅长计算的人工智能大有可为。361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋总共存在10的170次方种可能性，这个数字比整个宇宙中的原子数10的80次方要多得多。围棋曾经被认为是唯一一道未能被计算机攻破的防线，围棋世界冠军柯洁九段就曾说，人工智能能够在围棋领域与人类较量，至少需要5到10年的时间。
但惊人的消息来得很快。从2016年那场吸引了全世界28亿人目光、挑战韩国围棋选手李世石九段的人机大战，AlphaGo以4：1的总分大胜，到2017年乌镇围棋峰会，柯洁泪洒棋盘，围棋界公认AlphaGo的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。柯洁甚至表示，它（AlphaGo）就是围棋上帝，能够打败一切。
“我们很少会见到一个文化项目拥有这么多元的属性。它是历史悠久的，却又能包容这个世界最新的变化；它是最东方的游戏，但最早出现的围棋AI却来自被认为没有这个文化传统的西方；它是最人文的，杜牧写它，苏轼写它，川端康成也写它，但它也是最科技的，科技前沿的人工智能愿意选择围棋作为自己的突破口。围棋在本质上，可以拥抱全人类。”作为一名资深围棋爱好者，腾讯互娱市场平台部副总经理戴斌如此总结。
“看神仙打架”对人类意义何在
在经历了对围棋AI的震惊、不服气、较量和膜拜后，爱好者常常把看围棋AI之间的较量称作“看神仙打架”——足够出人意料，足够惊心动魄，也足够过瘾。然而，“看神仙打架”对人类的意义究竟何在？
有一个词叫围棋人口。其中，包含了下棋的人，职业围棋选手、业余选手、爱好者，也包含了了解、关注和对围棋有兴趣、有感知的人。戴斌在接受本报记者采访的时候说，腾讯长期以来一直重视围棋，在不同维度上增大围棋文化生产的外延，就是希望至少在第二个层面上扩大围棋人口的基数。这种扩大用游戏或科技的手段，向年轻群体倾斜。比如这次比赛，在海报上有意采用二次元的设计和年轻人的语言，就会让大家感受到围棋是好玩的、酷的，入门后自然也是深奥的。
这样的吸引力在几乎没有围棋基础的西方国家也曾发生过。2016年AlphaGo大胜李世石后，媒体发出了超过35000篇相关报道，在美国网购的围棋被一抢而空，很多美国高校学生加入了本来少人问津的围棋社团，连比尔·盖茨都表示，自己是一个围棋爱好者了。
另一个切实可行的应用在教育培训领域。星阵围棋开发团队在前段时间就与北虹围棋道场合作，将之应用在围棋道场的日常训练上，帮助棋手分析题库，扩大思路，研究定式，提高棋艺。LeelaZero开发团队负责人就表示：“我小时候下棋，如果直接开始点三三，肯定要被老师骂，说怎么一上来就把优势给了别人？但现在围棋AI经常上来就点三三，这也让我们从另一个角度思考围棋。”
还有更深刻的变化。聂卫平曾在接受采访时表示：“现在围棋人工智能的水平都很高，争胜负已不切实际，重要的是如何向它们学习。”而柯洁在比赛开幕式上的致辞几乎代表了当下主流围棋界对围棋AI的态度：“在围棋AI出现之前，围棋一直是人类棋手之间的竞争，人类对于围棋边界的认知，也都是由顶尖的人类棋手推动。围棋AI刚出现的时候，确实颠覆了我们对于围棋的认知，但我觉得人类和AI的差距并不是我们停止前进的借口，围棋也不是只有输赢，围棋AI让棋手看到更多更好的可能，人类在探索围棋之路上有了携手同行的良师益友。”目前，与围棋AI切磋，尝试理解AI的思路，成为职业棋手越来越习惯的一种训练方法。
当然，我们必须明白，一个会下棋的AI远非人工智能领域科学家的终极目标。学界如此重视人工智能在棋牌领域的研发，其积极意义更在于，AI算法在研究棋艺的过程中不断精进和提升，会带来更多设计上的创新，在根本上提升人工智能算法的能力和适用范围，从而为人类生活带来更多的便利性。
围棋AI会有风格吗
完胜人类后，AlphaGo宣布退役。但人工智能在围棋领域的探索并没有停止，腾讯团队绝艺、星阵围棋、微信团队开发的phoenixGo、获全世界棋迷众筹助力的比利时开源AI的LeelaZero、Facebook开发的ELFOpen Go……新面孔不断涌现。
参加此次世界人工智能围棋大赛的选手就囊括了世界最高水平的围棋AI，例如参赛的“绝艺”是中国国家围棋队的指定陪练员，AQ是日本棋院指定的官方陪练AI，“石子旋风”是韩国官方国家队陪练AI。目前各家AI都在AlphaGo论文所提出的算法框架下研发，技术上有趋同的趋势，但细节会有所不同。“‘绝艺’的进步主要来自强化学习算法的探索和优化，使模型更加完善并能探索出新的招数。在决赛阶段，‘绝艺’多次下出从未出现过的妙招，并巧破模仿棋。‘星阵围棋’的特点是优势下不退让，支持任意贴目等。ELFOpen Go已经开源，是对AlphaGo Zero论文的复现。在这次比赛中，章鱼围棋、LeelaZero、北极光团队等都不同程度地利用其开源模型来提高棋力。”“绝艺”开发团队负责人马博经历了此次大赛，对参赛各家AI的风格有一定的把握，“虽然目前围棋AI的实力已经远超人类，但是并不完美，距离‘围棋之神’还有距离，期待以后有团队能够研发出超越AlphaGo的算法，继续探索围棋的边界”。
然而，围棋并不是一个纯粹的竞技项目，它亦包含了文化属性和艺术属性。有两个元素始终重要。一曰胜负，“脱离胜负，没有奕能可言”是日本著名棋手坂田荣男的名言。二曰自我表达，围棋最好的状态不是我要赢，而是我要用我的方式赢。于是，范西屏（清代围棋高手）之灵动，施襄夏（清代围棋高手）之厚重在围棋的世界中显得如此赏心悦目。在那些最精彩的棋谱里，我们能看到顶级棋手像艺术家一样，留下他对生活、世界的理解。
围棋经历四千年，却还拥有漫漫未来，相信随着AI的成长和人类的成长，会帮助围棋将其本质属性慢慢释放。“我觉得围棋AI真正成熟的标志是AI出现自觉审美的曲线，这虽然在目前还几乎看不到，但我对围棋有信心，对人类文化也有信心。”戴斌如此表述。
（本报记者 张焱）
围棋人工智能基本原理
1围棋与人工智能络，极大减少了搜索空间，即在搜索过程中的计算量，提高
围棋作为中国传统四大艺术之一，拥有着几千年的悠了对棋局估计的准确度。
久历史。围棋棋盘由19条横线和19条竖线组成，共有2.1深度强化学习方法
19*19=361个交叉点，围棋子分为黑白两种颜色，对弈双方深度学习源于人工神经网络的研究，人类大量的视觉
各执一色，轮流将一枚棋子下在纵横交叉点上，终局时，棋听觉信号的感知处理都是下意识的，是基于大脑皮层神经
子围上交叉点数目最多的一方获胜。围棋棋盘上每一个纵网络的学习方法，通过模拟大脑皮层推断分析数据的复杂
横交叉点都有三种可能性：落黑子、落白子、留空，所以围层状网络结构，使用包含复杂结构或由多重非线性变换构
棋拥有高达3^361种局面；围棋的每个回合有250种可能，一成的多个处理层对数据进行高层抽象，其过程类似于人们
盘棋可长达150回合，所以围棋的计算复杂度为250^150，约识别物体标注图片。现如今，应用最广泛的深度学习模型
为10^170，然而全宇宙可观测的原子数量只有10^80，这足以包括：卷积神经网络、深度置信网络、堆栈自编码网络和递
体现围棋博弈的复杂性和多变性。归神经网络等。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）主要研究人类思强化学习源于动物学习、参数扰动自适应控制等理
维、行动中那些尚未算法化的功能行为，使机器像人的大论，通过模拟生物对环境以试错的方式进行交互达到对环
脑一样思考、行动。长期以来，围棋作为一种智力博弈游境的最优适应的方式，通过不断地反复试验，将变化无常
戏，以其变化莫测的博弈局面，高度体现了人类的智慧，为的动态情况与对应动作相匹配。强化学习系统设置状态、
人工智能研究提供了一个很好的测试平台，围棋人工智能动作、状态转移概率和奖赏四个部分，在当前状态下根据
也是人工智能领域的一个重要挑战。策略选择动作，执行该过程并以当前转移概率转移到下一
传统的计算机下棋程序的基本原理，是通过有限步数状态，同时接收环境反馈回来的奖赏，最终通过调整策略
的搜索树，即采用数学和逻辑推理方法，把每一种可能的来最大化累积奖赏。
路径都走一遍，从中选举出最优路径，使得棋局胜算最大。深度学习具有较强的感知能力，但缺乏一定的决策能
这种下棋思路是充分发挥计算机运算速度快、运算量大等力；强化学习具有决策能力，同样对感知问题无能为力。深
优势的“暴力搜索法”，是人类在对弈规定的时间限制内无度强化学习方法是将具有感知能力的深度学习和具有决
法做到的。但是由于围棋局面数量太大，这样的运算量对策能力的强化学习结合起来，优势互补，用深度学习进行
于计算机来讲也是相当之大，目前的计算机硬件无法在对感知，从环境中获取目标观测信息，提供当前环境下的状
弈规定的时间内，使用计算机占绝对优势的“暴力搜索法”态信息；然后用强化学习进行决策，将当前状态映射到相
完成围棋所有局面的择优，所以这样的下棋思路不适用于应动作，基于初期汇报评判动作价值。
围棋对弈。深度强化学习为复杂系统的感知决策问题提供了一
搜索量巨大的问题一直困扰着围棋人工智能，使其发种全新的解决思路。
展停滞不前，直到2006年，蒙特卡罗树搜索的应用出现，2.2蒙特卡洛树搜索
才使得围棋人工智能进入了崭新的阶段，现代围棋人工智蒙特卡洛树搜索是将蒙特卡洛方法与树搜索相结合
能的主要算法是基于蒙特卡洛树的优化搜索。形成的一种搜索方法。所谓蒙特卡洛方法是一种以概率统
2围棋人工智能基本原理计理论为指导的强化学习方法，它通常解决某些随机事件
出现的概率问题，或者是某随机变量的期望值等数字特征
目前围棋人工智能最杰出的代表，是由谷歌旗下人工问题。通过与环境的交互，从所采集的样本中学习，获得关
智能公司DeepMind创造的AlphaGo围棋人工智能系统。它于决策过程的状态、动作和奖赏的大量数据，最后计算出
在与人类顶级围棋棋手的对弈中充分发挥了其搜索和计累积奖赏的平均值。
算的优势，几乎在围棋界立于不败之地。蒙特卡洛树搜索算法是一种用于解决完美信息博弈
AlphaGo系统的基本原理是将深度强化学习方法与蒙（perfectinformationgames，没有任何信息被隐藏的游戏）
特卡洛树搜索结合，使用有监督学习策略网络和价值网的方法，主要包含选择（Selection）、扩展（Expansion）、模拟
作者简介：胡赵宇，男，浙江绍兴人，研究方向：计算机、教育学。
2017年4月上第7期总第259期193
学术研究ChinaScience&TechnologyOverview
（Simulation）和反向传播（Backpropagation）四个步骤。
2.3策略网络与价值网络
AlphaGo系统拥有基于蒙特卡洛树搜索方法的策略网络（PolicyNetwork）和价值网络（ValueNetwork）两个不同的神经网络大脑，充分借鉴人类棋手的下棋模式，用策略网络来模拟人类的“棋感”，用价值网络来模拟人类对棋盘盘面的综合评估。
AlphaGo系统主要采用有监督学习策略网络，通过观察棋盘布局，进行棋路搜索，得到下一步合法落子行动的概率分布，从中找到最优的一步落子位置，做落子选择。DeepMind团队使用棋圣堂围棋服务器上3000万个专业棋手对弈棋谱的落子数据，来预测棋手的落子情况。期间，系统进行上百万次的对弈尝试，进行强化学习，将每一个棋局进行到底，不断积累“经验”，学会赢面最大的棋路走法，最终达到顶级围棋棋手的落子分析能力。而AlphaGo的价值网络使用百万次对弈中产生的棋谱，根据最终的胜负结果来进行价值网络训练，预测每一次落子选择后赢棋的可能性，通过整体局面的判断来帮助策略网络完成落子选择。
3围棋人工智能意义
经过比赛测试证明，AlphaGo系统的围棋对弈能力已经达到世界顶级棋手水平。一直以来，围棋因为复杂的落子选择和巨大的搜索空间使得围棋人工智能在人工智能领域成为一个具有代表性的难度挑战。目前的硬件水平面对如此巨大的搜索空间显得束手无策，AlphaGo系统基于
有监督学习的策略网络和价值网络大大减少搜索空间，在训练中开创性地使用深度强化学习，然后结合蒙特卡洛树搜索方法，使得系统自学习能力大大提高，并且AlphaGo系统在与人类顶级棋手对弈中取得的连胜卓越成绩，为其在人工智能领域奠定了坚实的里程碑地位。
虽然围棋人工智能取得了如此优秀的成绩，但是也仅仅是它在既定规则内的计算处理能力远远超过了人类的现有水平，并且还有有待提高和完善的地方。在人类的其他能力中，例如情感、思维、沟通等等领域，目前的人工智能水平是远远达不到的。但是随着科技的进步和人类在人工智能领域的研究深入，人工智能与人类的差距会逐渐减小，像围棋人机大战人工智能连胜人类这样的例子也可能在其他领域发生，这就意味着人工智能的发展前景十分可观。
4结语
人类和人工智能共同探索围棋世界的大幕即将拉开，让人类棋手结合人工智能，迈进全新人机共同学习交流的领域，进行一次新的围棋革命，探索围棋真理更高的境界。
参考文献
［1］赵冬斌，邵坤，朱圆恒，李栋，陈亚冉，王海涛，刘德荣，周彤，王成红。深度强化学习综述：兼论计算机围棋的发展［J］。控制理论与应用，2016，（06）：701-717.
［2］陶九阳，吴琳，胡晓峰.AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望［J］。指挥与控制学报，2016，（02）：114-120.
······上接第192页实践证明，只有不断提高管理人员和管制人员的安全
3.2加强空管安全文化的制度建设文化素质，才能全面提升空管的整体安全素质。而管制人
任何事业的发展都必须有政策作保障，正确且有力的员安全素质的提高关键在于观念的更新。促使人们树立正
政策可促进工作的开展和事业的发展。只有正确的政策作确安全观念，可通过宣传画，出版管制好习惯手册，组织班
指导，才能推动空管安全文化建设顺利进行。前班后讲评会、月度安全生产分析会、安全管理大课等形
首先，要进一步完善空管安全管制法律法规，制定空式来宣传安全文化理念；通过严格管理，领导以身作则来
管安全文化建设纲要，明确空管安全文化建设的指导思确保制度的执行；通过不安全事件的案例分析来教育和培
想、战略目标、任务以及措施等，促进空管安全文化建设的养员工安全意识，使员工认识到“安全就是诚信”；“安全就
规范化。健全的法律法规和完善的建设纲要，可以使空管是核心竞争力”“安全就是效益”。逐步将员工从“要我安
安全文化建设不会因人、因时、因地的改变而改变，真正做全”到“我要安全”转变。营造安全文化氛围，通过潜移默化
到依法建设、依法管理，保障空管安全文化建设的可持续的方式来强化员工的核心价值观和安全理念。安全文化是
发展。通过教育形成观念产生行为，教育在安全文化建设中，承
其次，要制定空管安全文化建设责任制，明确各级领担重要任务，安全教育要形成制度，不断进行。只有通过安
导和人员的责任，以强化空管安全文化建设的组织领导。全教育，才能优化人的安全观念，安全意识，提高人的安全
第三，要建立空管安全文化建设的激励机制和约束机行为水平。
制，把空管安全文化建设作为创优评先等的基本条件，推4结语
动空管深入地开展安全文化建设。综上所述，安全文化建设是一项基础性、战略性的工
3.3加强空管安全文化的教育形式
程，这需要我们从长计议、持之以恒，急功近利、半途而废
民航的技术性、系统性和风险性特征要求行业必须有
是不可取的。建设良好的安全文化管理，是空管有效预防
一个统一的“职业规范”，通过科学、有效的规范保证安全
事故、保障安全生存和安全生产的重要基础。
生产。“职业规范”的形成，很大程度上依赖于职业培训工
作。通过规范化培训，一方面使员工形成统一的行为准则、参考文献
思维方式和对安全工作的共同看法，使员工在按照同一目［1］毛海峰。企业安全文化评价体系［J］。现代职业安全，2003.
标前进时，沟通、协作有效率；另一方面使每个员工都有明［2］高培建。民航安全管理体系浅析［J］。科技资讯，2009.
确的岗位规范，每个岗位都有标准的岗位职责，职业技能
鉴定就是行业进行规范化培训和认证的主要方式。
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一文看懂人工智能（图解）
这几年人工智能（AI）火起来后，很多人因为不明白其原理，产生了迷信和崇拜。甚至认为《终结者》《星球大战》中的情景就要变成现实了。就连霍金和马斯克，都认为人工智能有可能产生自主意识并统治人类。
人工智能的原理，用一句话概括就是：
人工智能=大数据计算。
机器的智能程度，取决于“算法”。
最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。
再加上逻辑元件（三极管），就形成了
“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”
这种模式。
想象家里的双控开关。
为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。
电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序猿就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。
所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。
比如联控电梯：
别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：
上下方向是否满员高峰时段停止时间是否足够单双楼层，等等需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。
某种程度上说，是程序猿控制了这个世界（程序猿表示压力好大）。
可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。于是就想：
能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。
一句话：大力出奇迹！
但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。
所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：
A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。
B、然后，有针对性地计算。
——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！
在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？
这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。
仔细想一下，人类是怎样学习的？
人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。
不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：
人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。
这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已！力气活。
具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。
原理如下图：
（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）
它需要两个前提条件：
1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；
2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。
所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫作“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域：
图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。
自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。
当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，
这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
今年（2018）初的时候，某家公司曾在电视上演示了他们利用人工智能诊断医学影像的准确率，比医生人工判断得还准。引起一片惊讶。
其实这是多正常的事呀。起重机发明出来之后，当然比最强壮的大力士能举起更重的物体。
人类医生的诊断，是对发病机理、化验结果的结合，而机器仅仅是根据医生对大量化验结果的历史诊断，估算出近似值。虽然表面看起来还算准确，一旦有个新病出来，它又不知道怎么处理了。
——机器能不能模拟整个人体系统？器官、血液、心情、饮食、劳动强度？模拟它们之间的相互联系，进而懂得发病机理？
——不可能。因为人体系统具有量子效应——随机的宏观表现，更不用说人的自发意识对疾病的影响了。
人类能认识内在规律，机器只能总结表面规律。
其实，我们连什么是智能、意识，还都完全没弄清楚。只有几个哲学家争论，科学界对此毫无进展，连下个定义都很难！谈何机器拥有自主意识？
笔者的观点很明确：
AI将极大提高生产力，是没什么疑问的，就像曾经的内燃机一样。也可能会产生破坏——但不是它自主破坏的，而是使用不当，杀人不是刀的错。
可以肯定的是，它绝无可能统治人类。
就目前来看，还是回家造人，是真正的智能。
接着而来的问题是——
AI会导致失业潮吗？
第一次工业革命中，新型纺织机抢走了纺织工人的饭碗。当时，工人们还真的联合起来闹了一闹，砸了一些工厂和机器。
现在是不是又到了那个阶段？自从电脑出现，人们就一直在担心电脑抢了自己饭碗。
其实，经济学中有一个简单粗暴的定理：
人的欲望和需求是无止境的，当技术的进步加大了低端产品供给时，需求会自然向高端移动。
有需求就会有就业。（注：需求=有购买力的欲望）
结构性失业一直在持续，但另一边，新的工作岗位也一直在增加啊。因为：
在AI人工智能革命中，一定有新的玩意出现。
哪些职业容易被替代呢？从“人工智能=数学计算”可知：
那些算法越明确的工种，机械化、重复化的劳动，越容易被取代。
这里要注意一个问题：有些工作，看起来需要复杂的智力劳动，比如银行柜员：
她亲切地向你问好，细致地询问你的需求，处理一大堆文件、签字。怎么看，都不是一个机器人所能胜任的。