【达内人工智能】人类的发展为何离不开人工智能
在社会经济领域，人工智能的出现满足了消费者对产品和服务日益多样化的需求，特别是支付宝、微信等智能终端的出现，极大地促进了公众消费。同时，支付宝和微信也与医院有效对接。患者可通过微信和智能终端进行挂号、付费、实验室试卷打印，缩短就诊时间，节约医疗人力成本，进一步提高医院管理服务水平。
人工智能社会治理模式初探。随着人工智能的不断创新和发展，智能技术也涉及到人们的生产和生活，如医学诊断、人脸识别、语音识别系统等。这些社会公共服务手段和方法与人工智能密切相关。目前，许多学者认为复合人工智能已经进入公共服务领域，并进一步提高了社会治理的效果。例如，杭州在井盖上安装了电子标签，并且在电子标签内有传感器。该系统能够对井盖下的流量进行有效的监测。同时，如果井盖移位或排水异常，电子标签将自动报警，城市管理部门将能够及时处理。广州交警也将人工智能引入到车辆监控中。通过人工智能提供的大数据分析，可以调整交通灯的长度，进一步提高车辆的交通效率。
自人类社会出现以来，社会治理就已存在。在社会治理过程中，要积极吸收和利用各方面的优势，进一步提高社会治理的有效性。人工智能在社会治理现代化建设过程中的作用主要集中在公共管理层面。治理，法治，标准和规则成为新社会治理模式的标签。在人工智能时代，社会治理体系也将发生重大变化。社会治理的主体不仅包括政府组织，社会组织和经济组织，而且社会个体也可以参与社会治理，进一步增强社会治理的政治认同。凝聚。
借助人工智能技术，改变社会治理方式，提高社会治理服务水平和治理效率。
借助人工智能技术改变社会治理方式。人工智能参与社会治理现代化，有利于政府治理能力和手段的创新，并将对政府的服务能力和服务模式产生深远的影响，特别是随着智能数字化政府信息平台的建立，不仅可以进一步提高政府的治理水平，而且在互联网信息技术的影响下，人工智能在社会治理教育、社会保障、养老、安全等领域也会产生重要影响。人工智能为社会治理提供动态监测信息，通过大数据分析为政府决策提供相应的数字支持，有利于政府建设智能化政府。在数据分析和深入学习决策系统的基础上，对政府管理流程、管理措施和管理方法进行了优化，通过行政流程再造解决了当前公共管理存在的问题。
利用人工智能提高社会治理服务水平。目前，人工智能对人们的生产和生活产生了深远的影响。人们的活动不断改变社会与虚拟社会的角色和身份，尤其是人工智能的发展，进一步提高社会管理公共服务供给水平。例如，通过人工智能和信息化可以更方便地管理道路，电力，电信，水利等基础设施，并根据人们的需要制定相应的措施，进一步提高公共设施的服务水平。在网络，云计算，大数据等信息技术的支持下，实现了人，机，物的有效互动和连接。通过大数据挖掘和各种智能平台的建设，公共设施的综合服务得到进一步完善。水平。
借助人工智能网络提高社会治理效率。在社会治理过程中，人工智能的出现，极大地改变了原有的管理结构和管理模式。智能机器已成为社会管理的重要工具之一。人类作为社会治理和社会管理的主体，必须学会与人工智能相处，适应管理结构和管理模式的变化。治理模型是合适的。为了更好地适应人工智能带来的变化，社会治理模式将继续多样化，以允许更多的社会治理主体参与，从而进一步提高社会治理的公平性、公正性和科学性。同时，在社会治理过程中，人工智能的优势可以为管理决策提供更科学的依据。通过人工智能参与社会治理，在基础设施建设、政府服务、多主体互动等方面提供技术支持和平台，进一步推动社会治理向智能化、现代化方向发展。方向发展。同时，也促进了政府职能的转变和政府向公共服务导向的方向发展。人工智能的出现也有利于社会管理模式的创新。通过大数据分析，为政府决策提供风险预警、应急处理和问题判断的依据，有效整合现有社会治理资源，构建社会治理主体与客体之间的信息交流平台。资金过剩。
人工智能产业的规范发展与社会治理风险的规避
在参与社会治理现代化的过程中，应进一步提高人工智能的利用效率，避免无序竞争和资源浪费。在具体演变过程中，应进行国内外相关理论和人工智能具体实践案例的比较分析和经验介绍。将人工智能引入社会治理现代化提供了相应的理论框架和技术标准。在此基础上，制定了符合本地区社会治理的数据安全，信息处理，数据共享，数据质量和数据伦理的行业伦理标准，并采用小样本实验方法。实施和完善相应的行业规范和行业标准，进一步降低人工智能的技术风险。
目前，人工智能与人们的生产生活更加紧密地结合在一起。因此，在社会治理现代化的进程中，人工智能的引入应首先进行试点，并在积累一定经验后有序地进行。例如，在城市现代化建设过程中，可以建立数据分析和决策系统。在决策前，政府通过实时交互、大数据统计、数据调查等方式，了解政府决策是否满足广大人民群众的实际需要，更能容忍对决策的修改和调整。在此基础上的系统。很容易为广大人民所接受。返回搜狐，查看更多
埃森哲人工智能应用报告
认知计算(CognitiveComputing)是人工智能业界广泛使用的术语。那么，它具体是何含义，与人工智能又有何不同?然而，正如还没有一个被普遍接受的人工智能定义一样，认知计算对于不同的人士而言，意思也有所差别。从这个角度而言，“认知”一词在很大程度上可以被视为人工智能的感知能力，即人工智能感知和理解周边环境的能力。
机器学习的威力
人工智能系统的学习能力至关重要。能够通过分析数据来决定完成任务所需的行动，而非按照明确的指令、以预先定义的方法行事，正是实现系统“智能化”、将人工智能与其他形式的自动化区分开来的关键。
一旦为最出色的人工智能系统设定出自我学习任务，我们就有望目睹非凡成果。谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能AlphaGo，已成为首个在高度复杂的棋类竞技中击败人类专业棋手的计算机程序。开发人员向AlphaGo传授比赛规则，然后展示了数千种人类之间的对局，由系统自行辨别制胜策略。其结果是:AlphaGo一举战胜了拥有传奇成就的世界围棋冠军李世石(LeeSedol)。
但DeepMind并未就此停止其围棋领域的成功步伐。公司随后开发了更为强大的第二代版本：AlphaGoZero，它可以单纯通过自我对弈来掌握获胜之道，完全无需观察人类棋手。不仅如此，AlphaZero作为人工智能更新迭代的最新版本，实现了更为长足的进步。AlphaZero已证明，能够和自己较量来学习国际象棋，并在短短四个小时内就超越了人类的技能水平。这项壮举真正令人瞩目的是，AlphaZero并非专门为下棋而设计。加拿大阿尔伯塔大学计算机科学教授、国际象棋系统专家乔纳森•谢弗(JonathanSchaeffer)认为，这或许便是该系统能够制定出非传统制胜策略的原因。AlphaZero以这种方式彰显出，“窄人工智能(NarrowAI)”又向“通用人工智能(GeneralAI)”迈出了重要一步(有关窄AI和通用AI之间的差异，请参阅第25页)。
这一过程就是我们所说的机器学习。麻省理工学院的埃里克•布莱恩约弗森(Brynjolfsson)和安德鲁•麦卡菲(McAfee)两位教授观察发现，其如此强大的原因非常简单。一方面，虽然我们人类非常善于从事任意种不同的活动，但我们并不总是明确知晓自身工作是如何完成的。例如我们可能会发现，识别另一个人的容貌很容易，不过我们很难充分了解这项能力的生理机制。因此，将该功能直接通过编码嵌入机器当中会十分困难。
而另一方面，机器学习使得设备可以完全自主地学会做好这项工作。实际上，识别大量数据中存在的模式，恰是机器学习的核心特长之一。
系列技术
机器学习是人工智能系统的核心。它可以从原始数据中学习，从而赋能于人工智能可见的出色表现，使其变得越来越普遍。无论是进行前瞻判断的预测系统、近乎实时解读语音和文本的自然语言处理系统、以非凡准确度识别视觉内容的机器视觉技术，还是优化搜索和信息检索，都依托于机器学习。
相对于其他技术，机器学习的一项关键优势，就是对“脏”数据的容忍度，即数据中包含有重复记录、不良解析的字段，或是不完整、不正确、以及过时的信息。此类问题对企业来说关系重大:大多数高管都将非常清楚地认识到，应对脏数据将是他们工作中的一大痛点。
机器学习具备灵活性，可随着时间推移获得全新发现并做出改进，这意味着它能够以更高的准确性处理脏数据，并且由此拥有了极佳的可扩展性。在我们当前所处的数据大爆炸时代，后者正变得越来越重要。
机器能够以不同方式学习
机器学习的真正强项之一，便是可以使用不同的学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
监督学习。这种算法使用带有标记的数据集(数据已经过整理和描述)，推导出每个标记代表的显著特征，并学习识别新数据中的这些特征。例如，向算法展示大量标记为“猫”的图像，然后它将学习如何识别猫的形象，并在其他任意数量、且完全不同的图片中发现猫。
无监督学习。这种算法使用的数据不需要预先定义标记。它采用不带标签的数据集，查找其中各条目之间的相似与差异，然后自行分类。比如，我们可以向算法展示大量其中包含猫和狗、但未加以标记的图像，而算法会在不知道哪些图像分别含有“猫”或“狗”的情况下，把具有相似特征的图像分类到不同的组当中。
强化学习。这种算法利用反复试错，形成“奖励”和“惩罚”的反馈循环。当算法得到数据集时，它将所处环境视为一场比赛，每次执行动作都会被告知是赢还是输。通过这种方式，它可以创建出一套方案，哪些“动作”能够带来成功，而哪些会造成反效果。DeepMind的AlphaGo和AlphaZero(第14页)都极好地展示了强化学习的威力。
小狗，还是面包圈?
区分动物和食物到底有多困难?有时，这会比想象中吃力得多。互联网上的一大热门动态，就是关于某些宠物和食品之间的神相似。例如上图中蜷缩的小狗和烤好的面包圈。对于人类而言，要想在一瞥之下做出准确判断远比想象的要困难。但人工智能可以轻松完成这一工作。只需通过图像识别应用编程接口(API)传递图片，人工智能可以惊人的准确度区分食物与宠物。
人造大脑
那么，机器学习如何实际运作?最近许多非凡进步的背后，是一种受动物大脑机能启发、非常先进而精巧的计算系统形式在起作用。这些系统被称为神经网络(NeuralNetworks)，它们支撑着当今最前沿的人工智能研究。
神经网络由一系列相互联系的“节点”组成，模仿了生物大脑中的神经元网络。每个节点在接收输入信息后，内部状态会出现改变，并相应地产生输出。接下来，该输出又形成其他节点的输入，依次传导。这种复杂运作能够支持一种非常强大的计算形式：深度学习(DeepLearning)。
深度学习通过多层处理来了解数据集中数据的重要特征。例如，它可用于图像和语音识别。使用神经网络，每个层级的输出为下一个层级提供了输入，其中每个层级都在不同的提取级别上运作。通过这种方式，深度学习系统可以比其他方法处理更庞大的数据集。
面部识别
深度学习神经网络使用逐级复杂的规则，对容貌等精细的形状加以分类：
我们正在谈论何种智能?
当数据科学家和其他人士讨论人工智能时，他们通常使用两个对比类别来阐明其含义:窄人工智能与通用人工智能，以及弱人工智能与强人工智能。
开始训练
正确实施培训所需的，不仅是高级数学技能。产业化的机器学习是一种跨学科能力，融合了数据科学、工程学、用户体验设计与相关领域知识。单独依靠某项能力本身，都不足以满足需求。
引入分析法
那么，分析法适合在哪些环节与上述能力加以结合?或许问题应该是:人工智能应如何引入分析技术?如果我们认识到，分析法是通过分析数据来改进决策，就可以明确知晓机器学习和其他统计分析应怎样嵌入业务流程当中。毕竟，分析法的目的在于从数据中获取洞察，这与机器学习的目标非常相似。
分析法，连同支持它的各种机器学习算法，可基于所需洞察的深度，划分为不同复杂程度的几个层级。较简单的一个层级是“描述性分析(DeiveAnalytics)”，分析历史数据以了解发生了什么、及其背后的原因何在。与之相比，“预测性分析(PredictiveAnalytics)”更为复杂，它利用数据来预判将会发生哪些状况。复杂度最高的则是“规范性分析(PreiveAnalytics)”，不仅可以做出预测，而且能提供应对之策。
人工智能与机器人
一谈到人工智能，人们通常会先想到机器人和机器人技术。公众脑海中可能浮现出库布里克影片中的“HAL9000”机器人、阿西莫夫笔下的机械人，或是本田公司开发的可行走机器人Asimo。
在商业环境中，它既可以指利用工业机器人来实现制造或服务流程的自动化，诸如，汽车装配线，又可以指日益普遍的管理或服务流程的自动化，即，结合了数字和人工输入的机器人流程自动化(RPA)。
从严格意义上说，机器人流程自动化是为恒久不变的流程而设计的，所以根本不需要任何“智能”。例如，若是业务流程需要员工以标准形式，将数据从一个系统(比方一张纸)手工输入到另一个系统，就可以通过带有键盘敲击模拟功能的RPA系统轻松实现流程自动化。实际上，埃森哲已在某大型制造业客户的发票处理流程中应用了机器人流程自动化。其成果非常显著:耗时减少70%，工作效率提升30%，并且达到了100%的准确率。
不过现在，人工智能技术也正被持续引入新兴的“认知RPA(CognitiveRPA)”领域。这令流程自动化拥有了一定程度的可调空间，使其应用范围得以大大扩展。其中的典型实例包括，利用机器学习训练机器识别图像中的文本(被称为光学字符识别)。
机器人流程自动化的崛起
透明度市场研究(TransparencyMarketResearch)新近发布的报告指出:从现在到2020年，全球机器人流程自动化市场预计可实现约60.5%的复合年增长率。
实际上，埃森哲常常建议将机器人流程自动化作为开启人工智能旅程的理想起点。其原因在于，若想成功应用RPA技术，首先要详细了解哪些流程需要实现自动化;而这也是设计更广泛、更复杂的AI自动化解决方案的第一步。此外，为了确保现有流程(有时为次优方案)不是简单地以数字形式加以模拟，而是通过重新设计尽可能地充分利用人工智能，该举措亦不可或缺。
我们必须认识到非常重要的一点:RPA和认知RPA技术不仅可以降低成本，还能增进流程的一致性和处理速度，并提供全天候运行、以及根据需求扩大或收缩流程的能力。请始终牢记，机器人流程自动化取代的是任务，而非员工。许多已采用RPA技术的企业都为员工重新部署了更具价值的工作，并且这些新工作的趣味性也大大超过了以往!
我们对此深有体会，因为我们自身也在采取这样的行动。埃森哲已实现了1.7万个工作岗位的自动化，同时成功地将员工调配到了其他业务领域。事实上，盖洛普(Gallup)2017年在美国的调查显示，担心自动化会令其失业的员工仅占13%。尽管如此，机器人流程自动化和人工智能对就业者的影响仍是一项极为敏感的问题，必须谨慎应对。
心存犹疑，多轮努力无功而返
AI并非全新创意，它由来已久。“人工智能”这一术语早在1956年便已问世18。该技术的发展历史上曾出现过多轮令人欢欣鼓舞的高潮，但随后迎来的却是失望和长时间的低迷(这些阶段被称为“AI寒冬”)。以往的每一次技术突破都只是部分达到对其的瑰丽憧憬，而从未使这项技术成为主流。
那么，这次有何不同?
当前出现的重大变化在于，我们正处于一个前所未有的时期，如此之多的不同领域都在展开技术创新。今天的人工智能应用软件可以利用云端几乎无限的处理能力;并且为特定任务定制设计的电脑芯片也在持续增多，此类芯片具备更高水平的计算效率和速度，其最主要的用途便是数据分析。这方面的典型实例包括，用图形处理器(GPU)代替中央处理器(CPU)使处理能力得到大幅提升。而谷歌已更进一步，其设计的张量处理器(TPU)的性能比当今使用的CPU和GPU高出达30-80倍。
如果再考虑存储成本的快速下降20(每Gb从1980年的50万美元降至2015年的3美分)、可供训练人工智能的数据量呈指数级增长、以及开源平台和框架的出现，我们现已具备独特的条件来结合技术和能力。这一切都为人工智能提供了非常强大的基础，使其日益趋近主流应用的临界点。
从谷歌、亚马逊、脸书、微软，到百度、阿里巴巴和腾讯，几乎所有世界领先的技术巨头都极为关注人工智能。其他创业者和投资人同样热衷于此。超过半数的欧洲初创企业均以人工智能为焦点，而人工智能类业务的投资也通常会高出其他业务20%至30%。
然而，这并不意味着，人们对于人工智能何时迎来爆发点，已形成普遍共识。而且我们也无法断定，是否可以很快看到通用人工智能(而非窄人工智能)的出现。一方面，牛津大学和斯坦福大学面向350位专家进行的一项调查得出结论:45年内，机器在所有任务中都能胜过人类的可能性为50%。另一方面，艾奇奥尼教授(Etzioni)2016年对知名人工智能研究者所做的调查显示:四分之一的受访人士认为超级智能根本不可能实现。
您的竞争对手今天或许已开始应用人工智能
尽管我们尚未拥有通用人工智能。但随着基础技术以惊人的速度发展，窄人工智能已经在现实世界的商业应用中显露了非凡威力。
随着企业持续加大人工智能的应用力度，系统所能处理的数据和工作的复杂性必然有增无减。若想了解其如何在业务环境中发挥作用，下方框架可能会有所帮助。此框架列出了各种技术的潜在应用形式(本文以金融服务行业为例)，并根据所涉及数据和工作的复杂程度，将人工智能应用分为四大模式：效率、效力、专家、创新。
在与客户的长期合作中，我们已看到人工智能正在不断被扩展和产业化。过去几年，许多企业都在试点人工智能如何影响其员工、流程和产品。现在，我们相信这些企业已经开始将试点项目向整个组织范围内推广。多达四分之三的高管表示，其组织未来三年将“积极部署”某种人工智能。
一言蔽之，当前的局势已非常明确:人工智能正蓄势待发，并且事关重大。
与时并进，需要采取切实行动
采取正确的应用方式，人工智能将成为提升企业经济价值的全新驱动力。但问题在于，选择何种路径才是恰当之举?在这样一个飞速发展的领域中，我们很容易一叶障目，迷失战略方向。首先，应当了解人工智能将带来哪些机遇。通过将这些机遇划分为三大类型，您可以对应采取的路线有更清晰的认知。这意味着需要分别考虑:如何利用人工智能来加快自动化，如何增强工作效力和执行方式，以及如何在企业内外扩展人工智能创新。
1.扩大自动化范围
人工智能已成为自动化的新前沿。借助具备自我学习能力的自动化系统，充分利用机器学习、计算机视觉、知识表达和推理等技术模仿人类行为，人工智能可以使自动化超越仅基于规则的预测性工作，延伸至我们目前认为需要人类判断的领域当中，从而创造出大量全新的自动化机遇(有关在产业自动化进程中使用人工智能的更多信息，请参见第30页)。
2.增强工作能力
人工智能大大提升了资源的利用效率。在实际工作中，这体现为两方面的助益。其一是增强人类员工的判断力，其二则可提升客户体验。
#1更聪明地工作。在增强员工判断力方面，与人类相比，机器学习能够从非常庞大、且高度复杂的数据集中提炼出更多洞见。因此，它们可以发现人类专家未曾觉察的模式、相似性和异常。例如在筛查癌变症状时，人类专家能够从扫描胶片中识别出数百种恶性病变，而人工智能可以识别数千种之多。
诺丁汉大学的研究人员已创建了一套人工智能系统，预测哪些患者可能在十年内发生中风或心脏病。该系统的表现优于标准预测方法(得分在0.745和0.764之间，而标准方法为0.728)。
这些进步令人印象深刻。但其并不意味着人类专长很快会被取代。当前，最佳成果仍源自人类专家与人工智能的合作，双方都发挥各自独特的能力来共同解决问题。
#2提升客户体验。利用人工智能，特别是该技术在认知方面的功能，企业可以极大改善与客户的交互。其具体方式包括:使用数字助理和聊天机器人，通过社交媒体和数字平台全天候地与客户交谈;或者，在电子商务网站上推荐个性化的产品和服务。
例如，当南美阿维安卡航空公司(Avianca)希望提升其2800万客户的旅行体验时，他们很快下定决心引入聊天机器人助理。埃森哲帮助该公司创建了一款在FacebookMessenger上运行的聊天机器人Carla，利用人工智能协助客户安排旅行。通过在客户已经熟悉的消息平台上与Carla进行自然对话，Avianca的客户可以快速、直观地办理值机手续、查看行程和航班状态，并从航空公司处获取天气和其他更新信息，无需等待电话人工客服的应答。
此外，创建像Carla这样的聊天机器人或数字助理无需投入庞大资金，或者花费数月时间。开发Avianca的这款聊天机器人只花了六周时间，而且几乎立刻就拥有了超过2万名独立用户，他们每个月都会与Carla进行约4000次对话。Carla甚至还设法将Avianca客户的平均值机时间缩短了一半。
3.扩展创新成果
创新能够激发连锁反应。非同凡响的新技术将带来贯穿整体经济的溢出效应，以前所未有的方式永远改变一切。当电力首次实现工业化时，谁能想象当今世界对电能有如此巨大的需求与依赖?当内燃机诞生时，谁又曾预见我们互联互通的全球运输网络能够具备这般速度和规模?
人工智能将对社会产生类似程度的影响。其创新成果会在企业中不断延伸，甚至扩散至整个经济体系，创建出全新的、超越想象的商业模式和机遇。无论是将那些我们曾认为离不开人类智慧的任务加以自动化，还是在海量数据中洞悉规律，抑或，是支持全新的认知型人机交互界面，这项技术必将对我们的工作和个人生活带来深远的根本性影响。
例如，自动驾驶电动汽车无疑会彻底颠覆我们当前对交通的思考。就在几年前，驾驶还被认为是一个十分复杂的行为，只能由人类完成。但现在，自动化的交通运输正成为现实。从车厂到物流和汽油销售，再到全球石油产业，自动驾驶汽车转型的直接影响将广泛而深远。与此同时，伴随安全性的显著提高，车辆设计、保险需求、以及医疗和紧急援助等方面也会与以往大相径庭。另外，路网设计、停车需求、汽车经销商和汽油税收亦无法维持原状。仅仅是来自某一行业的一项人工智能创新，所引发的社会影响就令人惊叹不己。
人工智能之所以产生革命性的威力，原因之一便是其应用简单。具体而言，人类不需要主动去适应此类技术，或者另外学习一套新的技能来使用它们，这使其在技术的发展史上具备了独一无二的特性。我们能够通过简单、自然的沟通介质，语音、文本、甚至是图像，和人工智能系统进行互动。与之相比，无论是学习驾驶汽车，还是首次使用电脑，对技能的要求都远高于此。它给了我们非常重要的启示:同以往的颠覆性技术相比，应用人工智能的临界点可能更快到来。
世界经济论坛预计，到2025年，自动驾驶功能将助力减少9%的事故，从而有望在未来10年挽救90万条生命。
AI善举
埃森哲近期在英国完成了一个试点项目，利用自身人工智能平台帮助老年人管理护理需求和日常生活。该技术由埃森哲伦敦柔性工作室开发，专门服务于独自生活的老年人。
机器人完成活猪外科手术
在一次机器人手术领域的突破性概念验证中，一台“智能软组织机器人(STAR)”利用自身的视觉、工具和智力，完成对活猪小肠的缝合。鉴于软组织难以固定、而且形状善变，缝合对于自动化机器人来说是一项格外具有挑战性的任务。但是，STAR凭借更稳定、且避免开裂的缝合水平，胜过了执行相同任务的人类外科医生。
付诸实践
通过清楚地了解机遇，我们能够做好准备，将人工智能应用于企业之中。首先，需要制定人工智能的战略和路线图。该路线图必须涵盖重新设计受影响的业务流程以及适当的治理控制。而最重要的是，务必优先考虑对企业具有高度影响力的人工智能计划。
其中的关键在于:应当从业务模式着手，而非技术，这一点至关重要。通俗而言，就是首先考虑想达成什么目标，而不是技术可以做哪些工作。只有这样才能准确将人工智能加入技术组合之中，分析出它可以增添价值的具体环节。相关事宜应包括:评估使用人工智能的可行性、付出与回报比、以及可能遇到的风险。此外，还需要找到一家能够鼎力相助的商业机构，助推人工智能在整个企业中的应用。毕竟在引入各种重大创新的进程中，改变人们的行为习惯通常都是最为艰巨的挑战。
什么在阻碍企业使用人工智能?
虽然各方的确围绕人工智能付诸了许多努力，但目前的局面仍然是，大多数企业尚未踏上人工智能应用之路。而在那些已经开始行动的企业中，半数依然处于试点或概念验证阶段34。那么，干扰他们的因素包括哪些?其中的原因多种多样，这与企业引入数据分析时的状况如出一辙。对一些企业来说，难题涉及招募合适的人才、安排投资优先级、以及化解对安全的担忧。而另一些需要突破的障碍在于，定义令人信服的商业模式、获得足够强大的领导层支持、以及掌握更多通用技术能力。
在开发人工智能应用程序时，敏捷的“快速试错”方法非常重要。就是说，应针对每项业务问题或机遇进行试点，测试解决方案的可行性，并评估企业可用的技术选项。
适当的运营模式和董事会级别的认可，两者缺一不可。根据埃森哲的经验，创建一个集中式的“枢纽”或卓越中心，能够最有效地发挥领导力并实施治理工作。这一枢纽可以通过一系列“影响力辐射”，扩展至企业的其他部门(营销、风险管理、人力资源，等等)。
这种中心辐射模式可以为企业的人工智能征程带来多种非常重要的益处：
在选择所需技术与工具、以及招聘和人才开发等方面，能够形成规模效益;·支持以跨组织的方式，构建并维护必要的数据生态系统;
确保标准、定义和方法的一致性，并促进在整个组织范围内推广最佳实践;·提供了一种衡量价值，并合理排列机会优先级的严谨方法;
确保在所有人工智能项目中采用最高标准的治理措施。
未雨绸缪，预先考量相关风险
毋庸置疑，人工智能在带来巨大机遇和效益的同时，也引发了相应的风险。事实上，创新必然会有挑战。因此，在踏上人工智能征程之前，首先需要对所有可能面临的风险进行评估。
那么，风险的来源有哪些?我们认为，必须预先考虑四类主要风险，分别涉及信任、责任、安全和控制:
信任
我们怎样向广大民众证明，人工智能的安全性?我们如何从一开始构建人工智能的时候，就避免无意或有意混入偏见?答案是坚持透明度和问责制。所有由人工智能做出的决定必须可以公开申诉和质询。
责任
当人工智能系统出错、甚至违法时，会造成何种后果?谁将为此承担法律责任?需要实时更新相关法律和监管要求的变化。
安全
我们如何防止人工智能在未经授权的情况下遭到恶意操控?随着开源代码的使用越来越多，安全性挑战逐步加剧。
控制
由机器控制流程后会发生什么?在极端必要情况下，人类如何收回控制权?对于何时、以及如何在人与人工智能之间进行控制交接，需要仔细加以斟酌。例如，在自动驾驶汽车中保留人类驾驶功能，使之以各种方式控制车辆，这看上去给安全加了砝码，但由于人类无法每时每刻都全神贯注，因此，一旦出现危急情况，仍无法依靠人类进行足够快速的干预。
埃森哲对这些问题作了深思熟虑的考量。我们强烈建议，采用“以人为本”的方法思考人工智能。而这意味着，需要依托一套框架来实现我们所定义的“负责任的AI”。对于降低人工智能的使用风险，该框架主张展开以下四方面的必要行动:治理、设计、监测、再培训:
1.治理
创建恰当的治理框架，支持人工智能快速发展。将其锚定在企业的核心价值观、道德边界和问责制框架之上。
2.设计
在设计的最早阶段便开始考虑隐私防护、透明度和安全性，从人工智能应用伊始就建立各方对其的信任。
3.监测
根据一组关键指标审核人工智能的性能。确保其中包含有关算法责任、偏见和安全的指标。
4.再培训
使企业全体员工都能了解人工智能，扫除受此技术影响人员的应用障碍。
需要注意的是在人工智能的构建过程中，很难消除人类无意识的偏见。这对人工智能的编码与培训、以及使用数据集的选择来说，会产生重大的影响。只有通过建立通用标准，来减少这方面的影响。总体而言，我们或许需要期盼，人工智能系统将比人类同事承担更多的责任。
解释的必要性
最重要的一点是，当企业开始使用人工智能时，“可解释性”将确保公众的信任。换言之，必须做好准备来说明人工智能如何、以及为何做出一项决定。这是某些受监管行业早已熟悉的情形。例如，若其决策影响到客户，金融服务机构有义务作出解释。
但这方面还有另一层原因:人们更有可能信任那些自己所理解的事物。因此，“可解释的人工智能”已成为所有人工智能战略的重要组成部分。
高瞻远瞩，广泛影响不容忽视
没有人能够独善其身，企业亦然。我们采取的各种行动都可能会超出单一组织的界限。因此，鉴于人工智能的革命性潜力和深远的溢出效应，使用它所形成的广泛社会影响不容忽视。
这意味着，必须群策群力来解决一些重要问题。例如，在人工智能驱动的世界中，我们如何确保人们拥有发展进步所需的技能?人工智能会取代多少现有工作，又将创造出多少个全新岗位?一些人是否需要从工作以外的来源寻求收入和成就感?关于人工智能所做的决定，需要哪些新的法律框架?当人工智能变得比他们的创造者更聪明时，人类是否会面临生存威胁?
技能问题
在技能方面，各国政府多年来一直在推动科学、技术、工程和数学(STEM)四类课程的学习。这一趋势必须保持、甚至加快，并在学校和培训课程中增加新的数据和分析法内容。这不应只针对STEM课程，必须以同等力度强调数据和分析学对其他学科的重要性。此外，着力扩大学徒制培训也可为此做出一定贡献，例如，英国政府就采取了此类举措。
当然，在提升人工智能时代的员工队伍技能方面，行业部门也起着至关重要的作用。虽然这需要相当大的投资，但此举对于企业而言，不仅能产生经济激励(确保人才供应)，还事关道德义务(负责任地使用人工智能)。更重要的是，如果与人工智能驱动下的变革速度相比，我们现有教育和培训机构无法同步迈进，那么行业参与就变得愈发重要。
一些工作需要运用人类最内在的特质：创造力、同理心、善良、关怀，等等，在任何情况下，它们都可能是最后才受到人工智能影响的岗位。人工智能极难复制人类智慧的这些核心元素。因此，即使人们无法智胜机器，但许多重要且有意义的职业道路仍将对其开放。
就业问题
最终，人工智能带给就业的净影响会是正面、还是负面?该问题太过庞大，无法在这篇手册式的指南中解答。不过埃森哲的专家对此普遍持乐观看法。如果企业能够通过负责任、以人为本的方式使用人工智能，并且在替换岗位的同时，给与增强人类智能同等关注，那么我们相信，所有努力必将带来积极影响。依照这种思路引入人工智能，将使人类员工专注于工作中更具趣味性、挑战性、创造性、且更多涉及人际关系的部分，而将单调、无聊、重复的部分留给机器。
很多人对此持乐观态度，他们认为，从就业机会角度看，人工智能的创造力将大于破坏力。这些人士的理论依据来自以往的技术革命史，他们发现，每次技术革命最后都会促进整体就业的净增长。诚然，这种增长过程往往会超越一代人，虽然上一辈工作者可能由于引进新技术而被淘汰，但历史表明，下一代将从中受益。这种论点坚信，从长远来看，人工智能同样会产生积极的净影响。
不过可以确定的是，并非所有人都如此乐观。一些人认为这次的变革不同以往。他们指出，虽然此前的许多技术革命都曾推动手工劳动的机械化，但人工智能却是触及到了更为基础的认知过程自动化。因此，机械自动化只能取代一系列特定任务(例如，在农业劳作中，拖拉机取代马)，而认知自动化的影响如此广泛，以至于会令人类丧失核心竞争优势，他们的思考能力。这种观点认为，从长远来看，我们应该为普遍失业做好准备。
鉴于观点如此多样，针对就业问题的解决方案不太可能快速成形。相关辩论仍将持续一段时间。与此同时，政府和各行业都有责任尽一切努力，确保对人工智能的使用秉承负责任、以人为本的方针。
法律问题
毫无疑问，随着人工智能在商业、工业及其他领域的不断发展，法律和监管框架需要随之更新。最先着手、也是最紧迫的领域之一，可能就是与自动驾驶汽车有关的法律。应思考的法律范围包括人身伤害、疏忽过失和侵权，等等。例如，若一辆自动驾驶汽车在没有驾驶员的情况下撞车，谁将承担责任?是汽车制造商、软件提供商，还是车内乘用者?
那么，人工智能的设计工作又会产生何种法律后果呢?当一辆自动驾驶汽车面临极端紧急的情况(比如，在挽救车内乘客和前方行人之间做出选择)，人工智能的设计需要采用明确的思维框架来决定作何选择。这将涉及某些最困难的法律和道德问题的核心。
维护竞争秩序的法律也需要调整。定价算法已被在线零售商广泛使用，以此实现了更加快速而精准的价格调整。据报道，亚马逊每小时内会多次变更某些商品的价格，这相当于每天修订数百万条单价。人工智能在开放市场中作出的任何决定都需要保持透明且有理有据。
生存问题
没有人确切知晓人工智能是否会超越人类的一般智力水平，更遑论如果真的如此，将发生何种状况。即便那些相信通用人工智能确有可能的专家中，有关其具体发生时点的判断也存在很大分歧。我们有信心断定，尽管人工智能无疑具备令人惊叹的潜力，但通用人工智能距离问世还有很长时间。然而这并不意味着，我们现在全然无需考虑其后果和影响。因此，建立由行业赞助的学术机构(如牛津大学的人类未来研究院)，对这一问题进行审视分析，将对AI的发展大有裨益。
应用智能，恰逢其时
这就是人工智能。我们希望，本指南能够帮助您清楚地了解其基础技术、改变市场竞争格局的能力、以及潜在的革命性影响。随着人工智能的普及，它必将永远地改变我们工作与生活的方式。
作为全新生产要素，人工智能会以多种重要方式推动业务增长，将自动化扩展至此前仅限人类完成的领域;增强我们的工作能力以提升决策效力;或是在企业内外，促进飞速发展的创新成果广泛传播。
无论规模大小，众多企业已纷纷尝试利用人工智能解决方案驱动新的增长。他们正想方设法使员工更具智慧、积极探索新的客户互动方式，并且着手构建能够比人类员工更快、更出色工作的人工智能机器。
如同所有重大创新一样，踏上人工智能征程势必要面临风险，并且可能出现意想不到的后果。这便是以负责任方式利用此类技术如此重要的原因。必须从一开始就将信任、透明度和安全性纳入人工智能设计当中，并且始终谨记做出明确解释的必要。
总而言之，形势的紧迫性已毋庸赘言:人工智能已来，积极关注和行动，实现技术向善、智能有为，现在恰逢其时。
来源：埃森哲返回搜狐，查看更多
俞敏洪:人工智能无法取代人类这三种能力
原标题：俞敏洪:人工智能无法取代人类这三种能力3月1日-6月8日，新东方联合今日头条共同发起“百日行动派”俞答百问，本文是俞敏洪老师5月25日回答关于人工智能的问题。
问题：俞老师好，现在人工智能越来越发达，人类的很多方面都会被人工智能替代。那么人的哪些能力是永远无法被人工智能取代的呢？
人工智能的发展对于人类来说是一件幸福的事情。人工智能大数据结合在一起，能给这个世界带来无穷的可能性，这种可能性会使世界更加丰富、多彩和智能化。如此一来，我们接收数据和信息将会更加便捷，并且精确性会不断地提高。
人类在过去几万年中，最痛苦的就是各种重复性的体力劳动，而这些未来大部分都能够被人工智能取代，比如驾驶汽车和各种重复性的家务劳动。这样一来，不仅解放了时间，还解放了生产力。我们可以把时间和精力集中用在自己更加感兴趣、更能够创造幸福的事情上，同时也能够解放我们的精神，使我们达到身体和精神上的双重自由。
人工智能也会带来一个比较麻烦的问题，因为不是每个人都知道有了足够的时间和精力后到底应该做些什么。当人工智能对人类的体力劳动和重复性劳动进行大规模取代，人类应该去做什么样的工作才能够继续给自己带来丰富的精神和生命充实，是一个重大的挑战。人类原本的挑战是天天要做无聊、痛苦、重复的体力劳动，现在的挑战是我们必须要升级到另外一个层面才能够将自己的时间和精力延展在生命的丰富性上，否则你会陷入物质生活丰富却没有事情做的状态，生命会变得非常无聊和空虚。
讨论到重复性的劳动会被取代，我们同时也认为部分智力性的劳动会被取代，尤其是AlphaGo打败了李世石之后。其实我认为这件事情是一个伪命题，为什么？因为像围棋、象棋这样的活动，实际上也是重复性的智力劳动。由于大数据的不断收集，未来的人工智能在重复性的智力劳动方面一定会比人更加聪明。比如一个人对棋谱的研究，一辈子最多大概能研究一万个棋谱，但是AlphaGo能在短短的一两年之内研究几十万个棋谱，把棋谱中最好的下棋方式的数据收集起来去，形成快速反应。
未来人类在这种重复性智力劳动上想要跟机器人去竞争是完全不可能的，但是这件事情并不会减少人类的乐趣。未来人类也不会与机器人进行围棋大赛，因为人类是不能战胜机器的，但人和人依然会下围棋。机器的聪明并不能够减少人与人之间围棋竞争的激励性和乐趣。人类创造的比赛性活动、运动型活动，即使人类永远战胜不了机器，但人与人之间互相竞争这件事情依然会一如既往有乐趣。
如果有一天，有一个机器人足球队战胜了人类足球队，并不意味着阿根廷队和巴西队的比赛就没人看了、就没有乐趣了。把人和猴子放在一起比赛爬树是没有意义的。一个刚刚学打乒乓球的小孩与专业运动员去比赛没有意义，双方都没有乐趣；但是两个都不太会打乒乓球的小孩在一起比赛，会充满乐趣。所以，人类的乐趣并不会因为被智能机器人取代就消失。那么什么东西是人工智能无法取代的呢？
第一，人类的想象力。因为你把全世界的文字都输入机器中，即便它能检索出来，也无法像人类一样凭空想象出来另外一个故事。比如《爱丽丝漫游奇境》、《哈利波特》、《疯狂动物城》这样的故事，机器人是想不出来的，只有人类能够想出来。所以，人类能够通过自己想象力来进一步创造和丰满世界。
第二，人类的独创思维。独创思维是这个世界上原来没有，但人类通过自己的思考最终创造出来的新东西。比如人类能够去探索宇宙，但靠机器人是做不出来的，必须先由人类去突破思维形成理论，比如“混沌理论”等。尽管科技和智能对研究有很大帮助，但实际上这些都是人类探索精神和独创思维所带来的结果。同时独创思维又与想象力、创新能力结合在一起，不断发挥科技能力来为人类服务，使人类不断走向自由和幸福。
第三，人类之间有温度的交流能力。机器人也许能跟你对话甚至能知道你想要什么，但机器人在某种意义上是冰凉的。当真正的人型机器人长久与你在一起生活，甚至恋爱，你会开始产生厌烦情绪，因为他没有血肉、没有真正有温度的交流能力。这种交流能力与人类的情感能力是紧紧连在一起的。机器人能够把人类的情感输入系统中，通过人工智能的方式筛选、判断你现在的情绪，选择怎么进行交流。但是，人类内心真正渴望的情感、互相之间的感情交流能力，那种无语凝噎的情感，和眉目之间的情愫，人工智能很难达到。
人工智能是人类科技之大成，是基于大数据而形成的一种极聪明的系统。尽管它的学习能力很强，但是它只是对过去东西重复的学习和总结。所以，我认为人类有一个重大的能力，就是人类能够通过不断的学习和判断，获得独到的思想意识的能力，是人工智能不能达到的。比如说人工智能不太容易造就一个曹雪芹，也不太容易造就一个毛泽东，这些人是独特的个性、人格、学习能力、总结能力所构成的，不是人工智能就可以代替的。人工智能无法替代人类的独创能力、想象力、情感能力，有温度的交流能力、真正的学习能力和个性发挥能力。我认为未来的发展需要人和人工智能的结合，这样就能创造一个丰富多彩的、丰满的、幸福的自由境地。
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责任编辑：无人驾驶汽车做不到真正无人的原因：人工智能离不开人
据Computerworld网站报道，美国加利福尼亚州的“自动驾驶汽车”新规则突出了对人工智能的一个明显误解。
无人驾驶汽车
受过良好教育的公众都知道无人驾驶技术非常了不起，但它们迄今还无法在没有驾驶员坐在车内的情况下完全控制汽车。目前的“安全驾驶员”——坐在驾驶员座位上的人，目的是防止人工智能出现故障——被淘汰，完全由人工智能来驾驶汽车只是个时间问题。
加利福尼亚州刚刚批准了不设“安全驾驶员”的自动驾驶汽车牌照，但有一个附加条件：自动驾驶汽车公司必须能够远程监控并接管汽车驾驶工作。这一规则使得加利福尼亚州向已经批准真正无人驾驶汽车的其他州看齐。车内没有人，或至少驾驶员座位上没有人，但远程监控和远程控制使这一切成为可能，还能确保汽车安全和遵守相关法规。
Computerworld专栏作家麦克·埃尔根（MikeElgan）设想，自动驾驶汽车公司将有像美国航空航天局那样的控制室，其中有大量操作员、显示屏和交通流量数据，数十名工作人员就可以监控数以百辆计的无人驾驶汽车，当汽车出故障或碰到自己无法应对的复杂情况时，随时接管汽车控制权。对无人驾驶汽车的远程监控，也可能在与呼叫中心相似、由众多“小隔间”组成的办公场所内完成。以下是埃尔根所了解的宣布将建设或已经建设了这种控制室的无人驾驶汽车公司：
·Udelv
·日产
·Waymo
·Zoox
·PhantomAuto
·StarskyRobotics
其他无人驾驶汽车公司也将有这样的控制室吗？所有公司都必须有。
想想看，当人工智能不够智能，不足以应对意外情况时，需要人帮助的不仅仅只是无人驾驶汽车。
人工智能世界：还需要人
为了弥补人工智能的不足，企业常常采取幕后的人为干预措施。这种做法的理念是，人类监督者确信人工智能运转良好，并担任教师角色。当人工智能失败时，人的干预是软件调整的指南。这一启发式过程的明确目标是，最终人工智能将能够在没有监督的情况下运行。
还记得FacebookM吗？它是在FacebookMessenger上的一款虚拟助手。这一项目背后的明确目标是，提供一款虚拟助手，可以像人类助手那样与用户进行交互。这款“产品”是机器自动化。但现实情况是，大量人类助手在幕后对它进行监督和干预。这些人员还会在人工智能失败后对它进行训练，使人工智能最终能独立运行。Facebook设想逐步减少人类对FacebookM的干预，直至它能完全自动运行。FacebookM能完全自动运行的这一天永远也不会到来。
Computerworld表示，这种方法的问题似乎是，一旦人类参与到过程中，预期的自我退出就永远不会出现。以FacebookM为例，Facebook预计将逐步不需要人类的帮助，但反而不得不取消了整个FacebookM项目。Facebook对这一项目相当低调，但它可能已经搞清了下述事实：人工智能现在需要人类帮助，未来可能会无限期地需要人类帮助。
许多其他人工智能公司和服务的运作方式与此类似，虽然对外宣称的是人工智能，但实际情况却是人工智能加幕后的人类助手。在基于人工智能的服务领域，有大量的人在幕后辛劳地工作，弥补人工智能与我们期望之间的差距。
那么，谁在进行这项工作？首先是用户。9年来，谷歌一直利用其reCAPTCHA系统对用户进行身份验证：用户被要求证明他们是人。证明过程涉及真实和虚假的测试，人能识别计算机不能识别的物体。最初，谷歌利用reCAPTCHA来帮助计算机通过光学字符识别（OCR），识别书籍和以往的《纽约时报》的内容。然后，它帮助谷歌人工智能系统读取谷歌街景地图中的街道地址。4年前，谷歌把reCAPTCHA打造成一款人工智能训练系统。大多数训练的目的是识别照片中的物体——可以用于自动驾驶汽车或街景地图。一种常见的情况是，将包含路牌的照片分隔成正方形，并要求用户通过点击包含路牌的每个正方形，来“证明他们是人类”。这里的实际情况是，谷歌人工智能在接受训练，以确切地知道哪部分图片是路牌（自动驾驶汽车在行驶时必须考虑），哪部分图片只是“噪声”，会被导航系统忽略。
但用户只是业余（不知情）的人工智能帮手。专业的人工智能培训师和帮手，在上班时间会识别和标注照片中的虚拟和实际物体。他们测试、分析并推荐算法中的变化。在任何复杂人工智能系统的开发中，非预期后果法则都是一个突出因素。下边是一个过于简单化的例子：
假设你开发了一款人工智能机器人，其任务是制作汉堡、用纸包好、放在一个包中，然后交给顾客，最后一项任务是使包与顾客的距离在2英尺以内，使顾客能够拿住它。
我们来假设一种场景，顾客在房间的另一侧，人工智能机器人会以相当高的速度把包抛给客户。你会发现，人工智能机器人准确地完成了任务，但方式与人来完成这一任务有所不同。这里就要求增添更多规则，使它能以文明的方式完成任务。
这是一个生动而荒谬的例子，但是人工智能的训练，似乎涉及无穷无尽的这类修正过程，因为根据人类的定义，人工智能实际上并不智能。
埃尔根的意思是：一个人的行为如果像人工智能，会被认为是白痴。或者，我们可能会说一名向顾客抛一袋汉堡包的员工缺乏常识。对于人工智能来说，常识是不存在的。人工智能在开发时必须考虑到各种可能的情况。开发者需要针对每种可能的情况，确定一种符合常识的反应。
为什么人工智能将继续需要人的帮助
埃尔根怀疑自动驾驶汽车公司能最终摆脱遥控室。在可预见的将来，人们将需要对自动驾驶汽车进行监督和遥控。一个原因是保护汽车免遭破坏，这可能会成为一个真正的问题。据媒体报道，报告的人攻击或蓄意与自动驾驶汽车相撞的事件正在增加。
我也相信，无论出于何种原因，乘客都可以按下一个按钮，与控制室中的人通话。一个原因可能是神经质的乘客：“呃，控制室吗？，我现在要睡午觉了，你能帮我看下车吗？”
但最大的原因是这个世界很大，而且复杂多变。奇怪、料想不到的事随时都会发生：雷击、飞鸟与相机相撞、小孩子用激光笔照射传感器，即使出现这些情况，自动驾驶汽车也不能崩溃并胡乱动作。它们太危险了。
埃尔根认为，再过数十年，我们才能在人命关天时信任人工智能。
为什么我们相信人工智能是人造和智能的
造成人工智能具有超能力错觉的现象被称作伊莱扎效应（Elizaeffect），是麻省理工学院在1966年的一项研究中提出的。利用伊莱扎聊天机器人的测试对象，报告称他们感受到了计算机的同理心。
目前，伊莱扎效应让人感觉到人工智能无所不能，但实际上它的能力是有限的。当我们听说一台超级计算机在国际象棋比赛中获胜时，我们会认为：“如果他们能在国际象棋比赛中击败聪明人，他们一定比聪明人更聪明。”但这是一种错觉。事实上，会下国际象棋的机器人，在下国际象棋这件事上比人更“聪明”，但在其他许多事情上，人比那些擅长下国际象棋的计算机更聪明。
自动驾驶汽车可不只是做一件事情，它要做许多事情。这对人来说很容易，但对于人工智能来说就难于上青天了。
Computerworld称，我们不能过高估计人工智能——事实上，人工智能是惊人和突破性的，并将改变人类生活，通常会使人类生活更美好。我们一贯低估人类智能，至少在我们的有生之年，在完成以人为中心的任务时，人类仍将远远优于计算机。
自动驾驶汽车的发展，完美地表明认为机器能以复杂方式自行运转的认识是错误的。机器能自行运转，但离不开我们的帮助。在没有足够的智能来完成任务时，人工智能需要人的支持。
人工智能时代来临！哪些职业最不容易被机器取代
化妆师
被取代概率：36.9%
总的来看，在技术工种中，凡是需要依赖人类审美和社交技能的职业被机械自动化取代的可能性都不算太高，比如化妆师。
不过，就在去年，维也纳设计师JohannaPichlbauer和MayaPindeus开发了一种据称“有独立审美”的化妆机器人，虽不具备真正的人形，但内置编程系统，被设计师称为“美学数字公式”。设计师希望通过这种非需求式的体验，来让人们体验“一旦机器具有自我意识，人类会有什么感觉？”
写手、翻译
被取代概率：32.7%
无论你对微软小冰创作的“诗歌”有着怎样的苛责，不可否认的是，在语言学习上，机器和人工智能已经走到了一个令人惊叹和警惕的地步。
如此说来，在不久的将来，要说一个连小冰都写不过的文字工作者有32.7%的可能被取代，一点也不为过。
理发师
被取代概率：32.7%
看过《剪刀手爱德华》的朋友十有八九幻想过被（德普扮演的）机器人设计发型是一种什么样的体验。
但理发师与化妆师相比，不仅同样有审美上的高要求，安全指数也是一个重要的考量因素。正因如此，当下市面上一些所谓的“机器人理发师”大多沦为搞笑视频的主角，没有实际效用。
运动员
被取代概率：28.3%
无论机器可以在多大程度上模仿人类运动，但作为一项职业来说，运动员的立身之本就是人类的肉体凡胎，机械的运动技能再强，也无法与“更高更快更强”的体育精神相比。
当然，如果把机器运动员开发得足够完善，会是一种陪练的好帮手。
警察
被取代概率：22.4%
很早之前社会上便有人提出，人工智能最值得开发的领域便是作战功能，以特种兵的身份代替人类士兵赴汤蹈火。
在科幻题材中，类似的机甲战士威力无比，却也常常威胁到人类自身，这大概也反映了人类对这一领域机器人开发的警惕。
但就在2017年年中，迪拜竟然真的开发了一款“机器人警察”，预计2030年投入使用。这款机器人警察名叫REEM，身高约为1.68米，靠轮子而非双脚行动，同时它还配备了“情感检测装置”，能够分辨1.5米以内人类的动作和手势，还可以辨别人脸的情绪和表情。
不过REEM并不是用来追击犯罪分子的，起码现在还不是。目前这款机器人警察主要是为了帮助市民而设计，它胸前的内置平板电脑可用来与人类进行互动交流，比如报警、提交文件或是缴纳交通违章罚款等。
它还能凭借体内安置的导航系统来辨别方向，可以使用包括英语和阿拉伯语在内的六种语言和人类进行交流。
程序员
被取代概率：8.5%
理论上来说，机器人完成基础的编程工作是完全可行的，毕竟，它们本身就是由代码构成的。
2017年10月初，英特尔实验室的研究人员也的确开发成功了全球首个能自动生成完整软件程序的AI机器人，名为“AIProgrammer”。当然，目前的算法还有一定的局限，比如这只是面向人类的编程语言，不适用于ML编程。
目前来看，机器人编程依然只是一个理论上可行的方案，耗时耗力，即算有朝一日实现了，也明显替代不了所有的程序员。
此类系统即便能淘汰众多编程工作，也只能像无人驾驶一样，仅仅只是承担更多的驾驶工作，而非淘汰驾驶员本身。
记者
被取代概率：8.4%
一个令我们稍感安慰的数据是，BBC研究人员预计记者、编辑的职业被人工智能取代的几率仅为8.4%。
保姆
被取代概率：8.0%
相比人工智能，人类的另一个无法被机器模仿的特质就是同情心和情感交流技能，因此，在保姆这类真正需要情感投入的职业中，机器人尽管能完成大部分工作要求，但终究很难代替。
健身教练
被取代概率：7.5%
近些年，各种各样的“机器人减肥顾问”“人工智能健身项目”层出不穷。机器人作为减肥顾问，能够比人类更加客观具体的看待问题，而且机器的算法全面精准，帮助人类减肥的效果将会更好。
但无论如何，这些都比不上看见一个真正练出了八块腹肌的教练有激励效果。
艺术家、音乐家、科学家
被取代概率分别为：3.8%、4.5%、6.2%
无论技术如何进步，人工智能如何完善，对人类而言，创造力、思考能力和审美能力都是无法被模仿、被替代的最后堡垒。
律师、法官
被取代概率：3.5%
人类的另一个无法被模仿的能力，就是基于社会公义、法律量刑和人情世故作出判断的微妙平衡。
法律不是一块死板，不是可以计算、生成的代码，法庭上的人性博弈更是机器人无法触及的领域。
2017年7月，一款可以借助AI免费给人做法律指导的聊天机器人正式在全美50个州上线，开发者称其为“世界上首个机器人律师”，但它的功能仅仅是帮助不懂法律的普通人写出符合格式要求的申诉状而已。
牙医、理疗师
被取代概率：2.1%
当代医疗技术已经越来越多地介入了机械操作，外科领域尤其。但人类医师无论在伦理上，还是在技术操作上都很难完全被取代。
而在牙科这个技术要求极高的领域，尽管很多手术，比如3D打印牙齿植入，已经可以由机器人完成，但在整个过程中，依然离不开人类医师的诊断和监督。
建筑师
被取代概率：1.8%
近年，已经有各种各样的所谓“人工智能建筑师”被开发出来，但这些系统能完成的工作仅仅是画图纸而已。
而建筑师真正赖以立足的创意、审美、空间感、建筑理念和抽象的判断都是机器难以模仿的。
公关
被取代概率：1.4%
就连人类自己，也很难去模仿那些人情练达者的社交能力，更何况不具备情感反射的机器人。
但很好笑的是，今年七月，国内的一家公关公司宣称他们开始使用一种“公关机器人”，但它的实际功能只是为客户撰写公关稿而已。
心理医生
被取代概率：0.7%
机器无法理解人类的情绪，但依然可以学会用某些方法来处理与情绪有关的问题，就好像不理解“什么是诗”的机器依然可以写出不错的诗来。
从这个角度来说，机器确实可以胜任心理咨询的工作，因为心理咨询原本就建立在这样一种信念之上：人类的情绪可以被有效地处理。
然而有些时候，急于处理问题恰恰是造成问题的原因。机器无法处理这样的悖论，而习惯了机器思维的人类同样无法处理。只有同样生而为人的心理医生菜有可能跳脱这一思维悖论，让问题本身变得无关紧要。
教师
被取代概率：0.4%
2017年10月初，国内的一家教育机构举办了一场“教学人机大战”。他们招募了三名17年平均教龄的中高级老师进行真人授课，另一组学生完全使用教学机器人进行学习。在四天的对照学习后，真人教师组被判定落败。
我们不排除这场“人机大战”背后的营销戏码，但哪怕人类教师真的输给了“教学机器人”，也不能就此否认人类教师的存在意义。
我们在之前提到的那些人类独有的、被视为最后堡垒的能力，都恰恰是机器所无法传道授业的。
可以预测未来的人工智能和机器人将极大地替代简单、重复性、操作性的工种，这些工种不仅仅是传统上定义的工厂生产线工人，还包括很多银行职员、财会领域等现在被认为是职业技能的领域。
学者分析，在接下来的几十年中，只有三类人，能勉强对抗AI的冲击，即资本家、明星和技术工人。换而言之，面对步步逼近的人工智能，你要么积累财富，成为资本大鳄。要么积累名气，成为独特个体。要么积累知识，成为更高深技术的掌握者。然而，财富堤坝、个性堤坝、技术堤坝，能在人工智能狂潮下坚持多久，无人可知。如果你还是固步自封地做时代的旁观者，那就只能接受被拍在沙滩上的结局。
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