第一篇：英語作文人工智能將如何影響我們的生活

How Will AI Affect Our Life? With the development of economy and science and technology, AI plays a more and more important role in our life.Three months ago，AlphaGo became famous.Five one hundred million people watching “man-machine war”, in the end it depends on the technical advantage of big data and deep learning in a 4-1 winners’ posture tells people, to AI is no longer just the scene in the movie, but in the real world.AI has become a hot topic for a while,some people welcome the progress and expect AI to benefit mankind in more fields,on the contrary, some others fear that AI will eventually get out of control.In this regard, my view is that AI will bring us more benefits.For example, it is fashionable for youngsters to purchase daily essentialson some famous websites, liketaobao, EBay and Alibaba, through many courier companies.In addition，Tesla，Google

and

General Motorsdevelopeddriverless cars.What’s more,in the future, the robot will rescue people from dangerous work and so on.I believe that AI will make our life more beautiful.

第二篇：淺談英語對我們生活和工作的影響

淺談英語對我們生活和工作的影響

關(guān)于學英語簡單整理

英語，一個陌生又熟悉的詞語。義務(wù)教育，簡單的ABC起步，逐漸深入，由一開始的興趣變成一種負擔。這是‘被迫’學習的全過程。然而，英語作為世界上第三大語言，同時是世界上最廣泛的第二語言。它對我們生活和工作的影響力越來越廣泛。

關(guān)于學習

英語是一個門檻。

小學起步的英語，那是興趣，作為一門外語，突然闖入給人帶來的新奇感覺正好迎合小孩子好奇的時段；初中開始，英語真正的入門，并且開始影響著你的學習排名；高中了，英語的好壞決定了你上什么樣的大學，致命拉分的課程；到了大學，英語四級和你的畢業(yè)證書、學位證書掛鉤；畢業(yè)找工作了，你的證書等級會是你入門英語行業(yè)的敲門磚。

關(guān)于生活

英語是一門交流工具。

出國留學，出國旅行，英語成為你想掌握的第一首選語言。語言障礙的存在，會讓你在接下去的學習或者度假變得索然無味。

關(guān)于工作

英語是必需品

外貿(mào)工作行業(yè)，英語是硬傷，不會英語根本無法立足。和客戶之間的交談自不必說，平時郵件的書寫和收發(fā)，對外貿(mào)類專業(yè)術(shù)語的掌握和牢記，重頭戲就該是一年一度的展銷會了，你的表達技巧和言辭的流暢直接影響你的成功與否。

有一句話說的不錯“壯不努力，大徒傷悲”。學生時代沒有好好學習，工作了，知道英語的重要性了才來惡補，學習效果自是比不上學校里上課來的扎實。

還有一句話叫做“活到老，學到老”。知道了自己曾經(jīng)的荒廢，去培訓學校學習是好事，有著一股沖勁去學習，去拼搏是對自己的負責。

25歲之前學英語的最佳時間，趁年輕把英語學好吧。

25之后零基礎(chǔ)學英語，開始有些吃力；有基礎(chǔ)的學英語是對自己內(nèi)涵的提升。學無止境，重要的是有一顆保持著熱情火熱的心。

While there is life there is hope.一息若存,希望不滅。

第三篇：《人工智能》英語影評

看著昏暗的光影中David和她的媽媽安然睡去，心情漸漸平靜下來，或許我們更該從倫理與道德的角度去欣賞這部電影，而不是從科學的角度。因為我覺得里面的很多技術(shù)是實現(xiàn)不了的，至少我們現(xiàn)有的知識遠遠不夠。不過仍然不可否認，人工智能必然，或者說已經(jīng)為人類的生活帶來了重大變化，它給我們帶來的方便與挑戰(zhàn)已經(jīng)不容忽視。

In the dark shadows looked David and her mother enron and go to sleep, mood calm, perhaps we should from ethics and moral perspective to enjoy the movie, not from the scientific point of view.Because I feel inside a lot of technology is not, at least we have enough knowledge.But still undeniable, artificial intelligence is inevitable, or for human life has brought great changes, it brings us convenience and challenges have nots allow to ignore.首先我們先從科學的角度來重新回顧一下這部電影吧。

First we from scientific point of view to review the movie.在影片的開始，我們看到了一個外觀極其類似真人的女機器人，我認為隨著材料科學的發(fā)展，這是可以實現(xiàn)的。人的運動要考神經(jīng)傳遞興奮從而控制機體的運動，那么機器人要依靠程序控制，所以我覺得及時我們做出了和人類近似的關(guān)節(jié)與肌膚，讓機器人學會像人類一樣微笑一樣走路，用程序精確地控制動作我們還有很長的一段路要走。

In the movie, we saw a very similar to the real appearance of female robot, I think with the development of material science, which can be realized.People want to take an examination of the movement of neurotransmitter excited to control the robot to rely on motion, process control, so I think we make timely and human approximate joints and skin, let robot to walk like humans, with smile accurate control of the action program we've got a long way to go.我最信任的是機器人的記憶功能，這是機器強于人類的地方，2000年之后，David已然記得媽媽最愛的coffee，我們?nèi)祟愒趺纯赡茏龅侥兀繉⑼饨绲男盘栟D(zhuǎn)化成數(shù)字信號儲存起來，數(shù)字不會說謊，不會混亂，就長久地儲存在芯片中，不像人的記憶，存在在有活性不斷更新的細胞中。

I trust the memory of a robot, which is stronger than humans, machine after 2000, David has remember mother love coffee, how could we humans do? The signals into digital signals stored, digital don't lie, not chaos, and long storage in chip, don't like a person, there exist in memory of active continuously updated cells.與記憶功能一樣，我也覺得人工只能的模仿能力可以實現(xiàn)。我也相信人工智能能聽從人的指令做出相應(yīng)的反應(yīng)，現(xiàn)在已經(jīng)有機器人做得到。

With the memory function, I also think artificially only imitation can achieve.I also believe that artificial intelligence can listen to people's instruction react, now has a robot.還有就是痛覺，在電影中孩子們欺負David，想證實他是否能感覺到疼痛，事實上，機器人的痛覺應(yīng)該會比人類更敏感，依靠精確的傳感器，人工只能都可以知道加在自己身上的力有幾牛頓

There is pain in the movie, David, children bullying to confirm whether he can feel pain, in fact, the robot will be more pain than humans, rely on the sensor sensitive, accurate and can know only artificially in force has several Newton

接下來說說我認為不能實現(xiàn)的吧，或者說很難實現(xiàn)的。

Then say, I think it can realize, or difficult to realize.人區(qū)別與動物的本質(zhì)特征是語言，在電影中，人工智能可以很好地與人類溝通，與同類溝通，語言是思維的表現(xiàn)，人工智能真的能夠有獨立的思維嗎？我們有理由相信，如果機器人有思維，那么我們一定能讓它用語言表達出來，那么我們要創(chuàng)造出類人智慧實質(zhì)上也就變成了創(chuàng)造出“人造思維”。人腦是可以仿制可以數(shù)字化的嗎？數(shù)字化了的大腦可以不斷接受外

界的信號，它怎樣處理從來沒有遇到過的情況呢？怎樣模擬人的推理能力呢？

One difference and the essential characteristics of animals is language, in the movie, artificial intelligence can well with human communication, and communication, language is a kind of thinking, artificial intelligence really can have independent thinking? We have reason to believe that if robots have thought, so we can make it in words, then we will create such wise becomes essentially creating “artificial thinking”.The brain can be modelled can digital? The brain can continuously digital signal, accept outside how it has never met with the situation? How to simulate the reasoning ability?

真正要實現(xiàn)人工智能，人類首先必須足夠了解自己。

To realize the true artificial intelligence, humans must first know enough.了解我們思維產(chǎn)生的方式，然后才能模擬，制造出類人思維。思維的產(chǎn)生伴隨這一系列物理變化化學變化，怎樣讓機器實現(xiàn)呢？

Understanding our thinking mode, then can create such people, thinking.Thinking of the series with a physical change, how to let the machine chemical changes to achieve?

相對于理性的思維，感性的愛或許更難實現(xiàn)。我們能說一直對你微笑，一直對你言聽計從就是愛你嗎？我覺得電影中關(guān)于愛的程序的開啟特別具有啟發(fā)形。在電影中米瑞卡說了七個單詞。藤蔓，或許這說的是對開啟程序的人就此形成的一種依賴與信任，這是一個愛的因素。蘇格拉底，我覺得代表這智慧與思維，沒有自己的思維何談愛呢？粒子這個詞應(yīng)該是代表著實現(xiàn)愛所需要的技術(shù)吧。分貝，可以理解為愛要求對對方的感知，聽從與理解。颶風，愛的程序及時面對如颶風這樣的考驗的時候依然能夠保持對對方的關(guān)懷。海豚，海洋中最聰明的動物，也可以代表智能，還有生命的起源。郁金香，說明愛是對一切美好事物的感知與欣賞。所以我認為實現(xiàn)愛的程序，我們要實現(xiàn)信任,思維，技術(shù)，理解與包容，對美的感知，我們能模擬的出來嗎？

Relative to the rational thinking, perceptual love perhaps harder.We can say to you, for you have been so smile is love you? I think about love movie opens special program has inspired form.In the movie of red card say seven words.Vines, perhaps this is the person to open this program into a dependence and trust, this is a love of factors.Socrates, I think that wisdom and, without thinking what about love? This word should represent particles to the realization of the technology needed to love.Db, can understand the other requirements for love, listen with understanding.Hurricane, love the procedures such as hurricanes in the face of such test for each other can keep still care.Dolphins, Marine the cleverest animal, can also represents intelligence, and the origin of life.Love is the tulips, for all the good things of perception and appreciation.So I think the realization of the program, we love to trust, understanding and thinking, technology, inclusive, of beauty and perception, we can simulate the out?

人工智能的盡頭是什么呢？或許我們根本就不該走到盡頭。

At the end of the artificial intelligence is what? Perhaps we should never have come to an end.

第四篇：反腐對我們生活的影響

反腐對我們生活的影響

“腐敗”總是個亙古的話題，回首中國歷史“貪官”層出不窮。梁冀是東漢安定烏氏（今甘肅平?jīng)鑫鞅保┤耍鲞^大將軍，在朝廷里橫行二十幾年，人稱“跋扈將軍”，恒帝把他的財產(chǎn)進行拍賣，得到30多億銀錢，相當于當時國家稅收的一半；陳自強在南宋寧宗時做到了右丞相，他依仗著曾經(jīng)做過實權(quán)人物韓胄啟蒙老師的資歷，貪贓枉法，什么事都干，凡是求官的人，他都派人談好價錢，一切辦妥后再“光明正大”地授官；乾隆去世后，嘉慶下詔令和自盡，并抄了和紳的家財，有人估計，和家產(chǎn)值8億兩白銀，超過朝廷十年收入的總和??這些巨貪無疑給當時社會造成了嚴重的不良影響。當今的中國腐敗問題也不容小覷，很多官員的腐敗行徑讓人民怨聲載道，黨的十八大以來，反腐被提到避免“亡黨亡國”的認識高度，新一輪反腐行動已見成效。據(jù)統(tǒng)計，截止于2014年9月相繼落馬的省部級以上官員達54人之多，僅2013年就查處了李崇喜、童名謙等19人，2014年1-9月就查處了徐才厚、***等軍政地位顯赫的高官等30人之多。現(xiàn)在反腐力度和強度繼續(xù)加大，反腐成果有目共睹。廉潔社會風氣的建設(shè)正大踏步的向前，我們的思想也有了巨大的變化。

第五篇：人工智能將引領(lǐng)人類第四次工業(yè)革命

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http://www.tmdps.cnN），將Top5錯誤率由26%大幅降低至15%，又通過加大加深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進一步降低到11%；在自然語言處理領(lǐng)域，深度學習基本獲得了與其他方法水平相當?shù)慕Y(jié)果，但可以免去繁瑣的特征提取步驟。可以說到目前為止，深度學習是最接近人類大腦的智能學習方法。

2.深層模型的基本結(jié)構(gòu) 金地毯大數(shù)據(jù)中心

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深度學習采用的模型為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多個隱藏層（HiddenLayer，也稱隱含層）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetworks，NN）。深度學習利用模型中的隱藏層，通過特征組合的方式，逐層將原始輸入轉(zhuǎn)化為淺層特征，中層特征，高層特征直至最終的任務(wù)目標。

3.仿生學依據(jù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是對人類神經(jīng)系統(tǒng)的模擬，這種模擬具有仿生學的依據(jù)。1981年，David Hubel 和Torsten Wiesel發(fā)現(xiàn)可視皮層是分層的。人類的視覺系統(tǒng)包含了不同的視覺神經(jīng)元，這些神經(jīng)元與瞳孔所受的刺激（系統(tǒng)輸入）之間存在著某種對應(yīng)關(guān)系（神經(jīng)元之間的連接參數(shù)），即受到某種刺激后（對于給定的輸入），某些神經(jīng)元就會活躍（被激活）。這證實了人類神經(jīng)系統(tǒng)和大腦的工作其實是不斷將低級抽象傳導為高級抽象的過程，高層特征是低層特征的組合，越到高層特征就越抽象。

4.深度學習的訓練加速

深層模型訓練需要各種技巧，例如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選取，神經(jīng)元個數(shù)的設(shè)定，權(quán)重參數(shù)的初始化，學習率的調(diào)整，Mini-batch的控制等等。即便對這些技巧十分精通，實踐中也要多次訓練，反復(fù)摸索嘗試。此外，深層模型參數(shù)多，計算量大，訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模也更大，需要消耗很多計算資源。如果可以讓訓練加速，就可以在同樣的時間內(nèi)多嘗試幾個新主意，多調(diào)試幾組參數(shù)，工作效率會明顯提升，對于大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)和模型來說，通過GPU加速、數(shù)據(jù)并行、模型并行、計算集群、更可以將難以完成的任務(wù)變成可能。

5.結(jié)論

AlphaGo和李世石的圍棋大戰(zhàn)讓人們關(guān)注深度學習的人工智能，事實上近年來人工智能領(lǐng)域掀起了深度學習的浪潮，從學術(shù)界到工業(yè)界都熱情高漲。深度學習嘗試解決人工智能中抽象認知的難題，從理論分析和應(yīng)用方面都獲得了很大的成功。可以說深度學習是目前最金地毯大數(shù)據(jù)中心

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接近人腦的智能學習方法。

深度學習可通過學習一種深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)逼近，并展現(xiàn)了強大的學習數(shù)據(jù)集本質(zhì)和高度抽象化特征的能力。逐層初始化等訓練方法顯著提升了深層模型的可學習型。與傳統(tǒng)的淺層模型相比，深層模型經(jīng)過了若干層非線性變換，帶給模型強大的表達能力，從而有條件為更復(fù)雜的任務(wù)建模。與人工特征工程相比，自動學習特征，更能挖掘出數(shù)據(jù)中豐富的內(nèi)在信息，并具備更強的可擴展性。深度學習順應(yīng)了大數(shù)據(jù)的趨勢，有了充足的訓練樣本，復(fù)雜的深層模型可以充分發(fā)揮其潛力，挖掘出海量數(shù)據(jù)中蘊含的豐富信息。強有力的基礎(chǔ)設(shè)施和定制化的并行計算框架，讓以往不可想象的訓練任務(wù)加速完成，為深度學習走向?qū)嵱玫於藞詫嵉幕A(chǔ)。已有Kaldi，Cuda-convnet，Caffe等多個針對不同深度模型的開源實現(xiàn)，Google、Facebook、百度、騰訊等公司也實現(xiàn)了各自的并行化框架。

深度學習引爆的這場革命，將人工智能帶上了一個新的臺階，不僅學術(shù)意義巨大，而且實用性很強，深度學習將成為一大批產(chǎn)品和服務(wù)背后強大的技術(shù)引擎。

四、從弱人工智能到強人工智能

Google AlphaGo深度學習原理很深奧，但依舊是弱人工智能。弱人工智能到強人工智能之路，為什么這條路很難走只有明白創(chuàng)造一個人類智能水平的電腦是多么不容易，才能真的理解人類的智能是多么不可思議。造摩天大樓、把人送入太空、明白宇宙大爆炸的細節(jié)——這些都比理解人類的大腦，并且創(chuàng)造個類似的東西要簡單太多了。至今為止，人類的大腦是我們所知宇宙中最復(fù)雜的東西。而且創(chuàng)造強人工智能的難處，并不是人本能認為的那些。

造一個能在瞬間算出十位數(shù)乘法的計算機——非常簡單造一個能分辨出一個動物是貓還是狗的計算機——極端困難造一個能戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的電腦——Google最近已經(jīng)成功了 造一個能夠讀懂六歲小朋友的圖片書中的文字，并且了解那些詞匯意思的電腦——金地毯大數(shù)據(jù)中心

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Google花了幾十億美元在做，還沒做出來。

一些人們覺得困難的事情——微積分、金融市場策略、翻譯等，對于電腦來說都太簡單了我們覺得容易的事情——視覺、動態(tài)、移動、直覺——對電腦來說太難了。用計算機科學家Donald Knuth的說法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”那些對人類來說很簡單的事情，其實是很復(fù)雜的，它們看上去很簡單，因為它們已經(jīng)在動物進化的過程中經(jīng)歷了幾億年的優(yōu)化了。當人舉手拿一件東西的時候，其肩膀、手肘、手腕里的肌肉、肌腱和骨頭，瞬間就進行了一組復(fù)雜的物理運作，這一切還配合著眼睛的運作，使得手能都在三維空間中進行直線運作。對人來說這一切輕而易舉，因為在人腦中負責處理這些的“軟件”已經(jīng)很完美了。同樣的，軟件很難識別網(wǎng)站的驗證碼，不是因為軟件太蠢，恰恰相反，是因為能夠讀懂驗證碼是件很牛的事情。

同樣的，大數(shù)相乘、下棋等等，對于生物來說是很新的技能，我們還沒有幾億年的世界來進化這些能力，所以電腦很輕易的就擊敗了我們。試想一下，寫一個程序，是一個能做大數(shù)相乘的程序容易寫，還是能夠識別千千萬萬種字體和筆跡下書寫的英文字母的程序難？

1.通往強人工智能的第一步：增加電腦處理速度

要達到強人工智能，肯定要滿足的就是電腦硬件的運算能力。如果一個人工智能要像人腦一般聰明，它至少要能達到人腦的運算能力。用來描述運算能力的單位叫作cps（calculations per second，每秒計算次數(shù)），要計算人腦的cps只要了解人腦中所有結(jié)構(gòu)的最高cps，然后加起來就行了。Kurzweil把對于一個結(jié)構(gòu)的最大cps的專業(yè)估算，然后考慮這個結(jié)構(gòu)占整個大腦的重量，做乘法，來得出人腦的cps。聽起來不太靠譜，但是Kurzweil用了對于不同大腦區(qū)域的專業(yè)估算值，得出的最終結(jié)果都非常類似，是10^16 cps，也就是1億億次計算每秒。金地毯大數(shù)據(jù)中心

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現(xiàn)在最快的超級計算機，中國的天河二號，其實已經(jīng)超過這個運算力了，天河每秒能進行3.4億億。當然，天河二號占地720平方米，耗電2400萬瓦，耗費了3.9億美元建造。Kurzweil認為考慮電腦的發(fā)展程度的標桿是看1000美元能買到多少cps，當1000美元能買到人腦級別的1億億運算能力的時候，強人工智能可能就是生活的一部分了。摩爾定律認為全世界的電腦運算能力每兩年就翻一倍，這一定律有歷史數(shù)據(jù)所支持，這同樣表明電腦硬件的發(fā)展和人類發(fā)展一樣是指數(shù)級別的。我們用這個定律來衡量1000美元什么時候能買到1億億cps。現(xiàn)在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預(yù)測相符合。也就是說現(xiàn)在1000美元能買到的電腦已經(jīng)強過了老鼠，并且達到了人腦千分之一的水平。1985年的時候，同樣的錢只能買到人腦萬億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經(jīng)是千分之一了。按照這個速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運算速度抗衡的電腦了。

至少在硬件上，我們已經(jīng)能夠強人工智能了（中國的天河二號），而且十年以內(nèi)，我們就能以低廉的價格買到能夠支持強人工智能的電腦硬件。但是運算能力并不能讓電腦變得智能，下一個問題是，我們怎樣利用這份運算能力來達成人類水平的智能。

2.通往強人工智能的第二步：讓電腦變得智能

1)抄襲人腦

科學界正在努力逆向工程人腦，來理解生物進化是怎么造出這么個神奇的事物，樂觀的估計是我們在2030年之前能夠完成這個任務(wù)。一旦這個成就達成，我們就能知道為什么人腦能夠如此高效、快速的運行，并且能從中獲得靈感來進行創(chuàng)新。一個電腦架構(gòu)模擬人腦的例子就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一個由晶體管作為“神經(jīng)”組成的網(wǎng)絡(luò)，晶體管和其它晶體管互相連接，有自己的輸入、輸出系統(tǒng)，而且什么都不知道——就像一個嬰兒的大腦。接著它會通過做任務(wù)來自我學習，比如識別筆跡。金地毯大數(shù)據(jù)中心

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最開始它的神經(jīng)處理和猜測會是隨機的，但是當它得到正確的回饋后，相關(guān)晶體管之間的連接就會被加強；如果它得到錯誤的回饋，連接就會變?nèi)酢＝?jīng)過一段時間的測試和回饋后，這個網(wǎng)絡(luò)自身就會組成一個智能的神經(jīng)路徑，而處理這項任務(wù)的能力也得到了優(yōu)化。人腦的學習是類似的過程，不過比這復(fù)雜一點，隨著我們對大腦研究的深入，我們將會發(fā)現(xiàn)更好的組建神經(jīng)連接的方法。

更加極端的“抄襲”方式是“整腦模擬”。具體來說就是把人腦切成很薄的片，用軟件來準確的組建一個3D模型，然后把這個模型裝在強力的電腦上。如果能做成，這臺電腦就能做所有人腦能做的事情——只要讓它學習和吸收信息就好了。如果做這事情的工程師夠厲害的話，他們模擬出來的人腦甚至會有原本人腦的人格和記憶，電腦模擬出的人腦就會像原本的人腦一樣——這就是非常符合人類標準的強人工智能，然后我們就能把它改造成一個更加厲害的超人工智能了。

我們離整腦模擬還有多遠呢？至今為止，我們剛剛能夠模擬1毫米長的扁蟲的大腦，這個大腦含有302個神經(jīng)元。人類的大腦有1000億個神經(jīng)元，聽起來還差很遠。但是要記住指數(shù)增長的威力——我們已經(jīng)能模擬小蟲子的大腦了，螞蟻的大腦也不遠了，接著就是老鼠的大腦，到那時模擬人類大腦就不是那么不現(xiàn)實的事情了。

2）模仿生物演化

首先我們很確定的知道，建造一個和人腦一樣強大的電腦是可能的——我們的大腦就是證據(jù)。如果大腦太難完全模擬，那么我們可以模擬演化出大腦的過程。事實上，就算我們真的能完全模擬大腦，結(jié)果也就好像照抄鳥類翅膀的拍動來造飛機一樣——很多時候最好的設(shè)計機器的方式并不是照抄生物設(shè)計。所以我們可不可以用模擬演化的方式來造強人工智能呢？這種方法叫作“基因算法”，它大概是這樣的：建立一個反復(fù)運作的表現(xiàn)/評價過程，就好像生物通過生存這種方式來表現(xiàn)，并且以能否生養(yǎng)后代為評價一樣。一組電腦將執(zhí)行各金地毯大數(shù)據(jù)中心

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種任務(wù)，最成功的將會“繁殖”，把各自的程序融合，產(chǎn)生新的電腦，而不成功的將會被剔除。經(jīng)過多次的反復(fù)后。這個自然選擇的過程將產(chǎn)生越來越強大的電腦。而這個方法的難點是建立一個自動化的評價和繁殖過程，使得整個流程能夠自己運行。人類主導的演化會比自然快很多很多，但是我們依然不清楚這些優(yōu)勢是否能使模擬演化成為可行的策略。

3）讓電腦來解決自己的問題

建造一個能進行兩項任務(wù)的電腦——研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進自己的架構(gòu)了，我們直接把電腦變成了電腦科學家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務(wù)。硬件的快速發(fā)展和軟件的創(chuàng)新是同時發(fā)生的，強人工智能可能比我們預(yù)期的更早降臨，因為指數(shù)級增長的開端可能像蝸牛，但是后期會跑的非常快軟件的發(fā)展可能看起來很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠改變進步的速度。就好像在人類還信奉地心說的時候，科學家們沒法計算宇宙的運作方式，但是日心說的發(fā)現(xiàn)讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個能自我改進的電腦來說，對我們來說還很遠，但是可能一個無意的變動，就能讓現(xiàn)在的系統(tǒng)變得強大千倍，從而開啟朝人類級別智能的沖刺。

五、人工智能引領(lǐng)第四次工業(yè)革命

數(shù)據(jù)分析家們說，未來20年間，全球經(jīng)濟將會在不平等現(xiàn)象惡化的風險下發(fā)生變革。根據(jù)一個最新研究的說法，在未來的20年中，隨著機器漸漸接手從照料老人到煎漢堡等的各種事務(wù)，這場“機器智能革命”將會革新全球經(jīng)濟，削減開支、但也加劇社會不平等。除了讓機器人代替人類完成體力勞動（例如用吸塵器打掃客廳或是組裝機器配件），人工智能的發(fā)展還意味著計算機將越來越能夠“思考”，勝任那些過去被認為需要由人類來作判斷的分析工作。

美國銀行美林證券向衛(wèi)報獨家披露了一份報告。其中，分析師們依據(jù)最新的科學研究進展，對人工智能革命的影響作了概括。他們認為這稱得上是在蒸汽革命、規(guī)模化生產(chǎn)革命以金地毯大數(shù)據(jù)中心

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及電子革命之后的第四次工業(yè)革命。

“人類正面臨著一種范式轉(zhuǎn)移，人工智能會改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞯姆绞剑保敖鼛啄觊g，科技方面的顛覆性創(chuàng)新發(fā)展的節(jié)奏已經(jīng)從線形變成了拋物線形。機器人和人工智能滲透到了每一種工業(yè)行業(yè)中，并且已經(jīng)成為了我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧！?/p>

然而，根據(jù)美林的報告中引用的牛津大學的研究，在未來的20年間，這場革命可能讓35%的英國勞動者和47%的美國勞動者面臨從事的工作被新科技替代的危險，失業(yè)者可能主要會集中在低收入人群中。

“市場中的這種趨勢，比如美國市場表現(xiàn)出來的，因為近些年來創(chuàng)造出的許多工作都是低收入的、體力勞動、或是服務(wù)性工作，這些通常來說都被認為是有高度風險被替代的工作。”美林證券表示，“基于機器人和人工智能會代替人類完成大量工作，一個主要的危險就是有加劇勞動者兩極分化的可能性，尤其是對于服務(wù)性職業(yè)之類的低收入職業(yè)，也會對中等收入的體力勞動職業(yè)有很大威脅。”在作者們的計算中，機器人和人工智能在全球的總體市場預(yù)計在2020年之前會達到1527億美元（約合990億歐元），而在一些行業(yè)對于機器人和人工智能的引進可能令生產(chǎn)力提高高達30%。

美林也指出，2014年Google在短短2個月內(nèi)連續(xù)收購了8家機器人公司，研制大狗機器人（BigDog）的波士頓動力公司到擅長人工智能深度學習的DeepMind，在最先進的制造行業(yè)中——例如，在日本的汽車制造行業(yè)——機器現(xiàn)在已經(jīng)能夠在無監(jiān)督環(huán)境中晝夜不停地連續(xù)工作30天。將制造工作離岸外包到低價勞動力的發(fā)展中經(jīng)濟體可以節(jié)約65%的人力成本，而用機器智能代替人類工人可以削減90%。

人力成本節(jié)省：使用機器替代人力后，制造業(yè)的人力成本將能夠節(jié)約高達90%。

美林報告顯示，當前全世界機器人的使用率大概在平均66臺機器人每10,000名工人；但在高度自動化的日本汽車制造業(yè)，這一比例達到了1520臺機器人每10,000名工人。但金地毯大數(shù)據(jù)中心

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可能會被替代的，不只是裝配之類技術(shù)含量低的工種：2013年麥肯錫全球研究院的一份報告顯示，隨著計算機接手知識密集型任務(wù)，例如分析消費者的信用評級并提供金融建議，全球范圍可以減少9萬億美元的工資成本。機器人革命的狂熱追捧者們爭論道，機器智能沒有人類工人會有的性格上的弱點，也不會失誤。美林的報告引用了一些相關(guān)研究，例如，人類法官們在即將開始午餐之前判決會更為嚴苛，而在飽食之后變得更為寬容。

報告消費者們?nèi)ネ顿Y已經(jīng)開始受益于新科技的公司：“早早采用新科技會成為他們的核心競爭優(yōu)勢，而遲于投資引進新科技的公司則將只能眼睜睜地看著自己的競爭力流失。然而，銀行也指出，嚴重的倫理和社會問題將會漸漸浮出水面。他們引用了對于戰(zhàn)爭中越來越多使用的無人機的道德問題探討，甚至還引用了一個名為“抵制性機器人聯(lián)盟”的壓力團體的成立。

恐懼于人類被機器替代并不新鮮：在19世紀早期的盧德運動中，起義者們破壞了讓紡織工們失去工作的蒸汽紡織機。在過去的兩百多年中，人類的社會最終都找到了將科技進步轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢的方法。對于那些害怕機器人崛起的人，能給出的最佳建議是提高自己的技能。人們幫助自己（擺脫工作被替代的不幸）的方法之一，我們覺得，就是通過教育。而最近一個由美國民調(diào)公司Pew實行的針對行業(yè)專家的調(diào)查顯示出明顯的分歧，對于新科技持樂觀態(tài)度和悲觀態(tài)度的人比例相近。他們之中有48%的人相信機器人和人工智能的崛起可能會“給社會帶來巨大的破壞性的影響，電子代替者令藍領(lǐng)和白領(lǐng)失去工作，導致收入的不平等以及社會秩序的崩壞”。同時，52%的人“預(yù)期人類的創(chuàng)造力會克服（機器人和人工智能帶來的困境）并創(chuàng)造出新的工作和產(chǎn)業(yè)”。

來自New Weather Institute智庫的Andrew Simms說，新科技的出現(xiàn)可能會是一個機會來實現(xiàn)經(jīng)濟學家凱恩斯的宏愿：他在1930年預(yù)測道，一個世紀之內(nèi)科技將會使每周工作時間降低到15個小時，多余的時間可用來從事業(yè)余活動。金地毯大數(shù)據(jù)中心

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如果不重新思考工作和社會之間的關(guān)系，這個結(jié)果可能意味著經(jīng)濟上的勝者和敗者之間差距逐漸擴大。“有史以來第一次，我們處于創(chuàng)造了大量多余的、不需要的人口的危機中，”

受到威脅的職業(yè)美銀美林的分析家們預(yù)測，有許多職業(yè)的工作可能最終都會被機器替代。

? 餐飲

一家位于舊金山的名為“動力機器（Momentum Machines）”的初創(chuàng)企業(yè)設(shè)計了一種機器人，用來完成快餐店員工們在爐邊的重復(fù)性工作：將碎肉做成肉餅，煎制肉餅，烘烤面包，以及在漢堡中加上番茄、洋蔥和腌黃瓜。

? 制造業(yè)工人

富裕國家中技能水平比起其他職業(yè)相對較低的工業(yè)工人們，已經(jīng)習慣了與來自貧窮經(jīng)濟體中的廉價勞動力競爭。但是，雖然離岸外包可以將勞動力成本降低65%，用機器替代人力卻可以削減90%。用機器來替代人力已經(jīng)在諸如日本和韓國等國家得到大量運用；隨著其他國家在這方面漸漸趕上，新科技會接手越來越多的工作。

? 財務(wù)顧問

私人定制的財務(wù)建議看上去似乎是一種“個人”的服務(wù)；但這可能很快也會被越來越成熟的算法替代，它們將能夠依據(jù)顧客情況量身定制回復(fù)。

? 醫(yī)生

在去年，570,000例手術(shù)有機器人的參與。位于紐約的紀念斯隆凱特琳癌癥中心里，腫瘤學家們使用IBM的超級電腦Watson（可以在3秒內(nèi)讀入100萬本教科書）來幫助做診斷。其他應(yīng)用于醫(yī)療的計算機技術(shù)還包括了從顯微鏡攝像頭到機器人控制的導管等等。

? 護工

美林預(yù)測，“由于快速增長的老年人口，漸漸增大的護工數(shù)量缺口，以及對老年人和殘金地毯大數(shù)據(jù)中心

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疾人的優(yōu)質(zhì)護理和康復(fù)訓練協(xié)助的需求”，全球的個人機器人市場，包括所謂的“護理機器人”，可能會在未來5年內(nèi)達到170億美元的規(guī)模。

這對今天的社會意味著什么？將如何影響未來的世代？更具體地說，人工智能將如何幫助我們更容易地邁向未來？簡而言之，即將到來的數(shù)字科技正極大地暗示著世界經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)會發(fā)生改變，并且利遠大于弊。關(guān)于人工智能的爭論從未遠離人們的視線，但是下一個機器時代已經(jīng)不再是未來——毫無疑問它已經(jīng)正在發(fā)生。第四次工業(yè)革命的驅(qū)動力是自動化和基于知識的工作的不斷擴大。通過創(chuàng)造出新方法來部署虛擬勞動力以便將基于知識的任務(wù)自動化，我們正在重塑人類和機器生活和工作的方式，以構(gòu)建一個更好、更強大的數(shù)字經(jīng)濟。很快，AI和自動化就會用認知科技來增強人類的創(chuàng)造力，讓多產(chǎn)業(yè)間的創(chuàng)新成為可能，并帶來三個重要的改變：無限數(shù)據(jù)帶來的新機遇，自我學習帶來的高效率，以及人機交互更緊密。孤立地來看，每一個都是重大的改變，但是我們卻目睹著它們的同時發(fā)生。這意味著，它們共同帶來的影響將創(chuàng)造出許多挑戰(zhàn)，我們必須未雨綢繆地做好應(yīng)對的準備。

人們對不斷提高的自動化水平的擔憂，主要是由于它可能會改變勞動力市場，造成失業(yè)問題。對科技進步的抵制并不令人驚訝。縱觀歷史，有許多這樣的例子——科技驅(qū)動的經(jīng)濟混亂曾帶來了很多恐懼。從事后的角度看，對多軸紡織機這種創(chuàng)新的抵制或許并沒有必要，特別是因為它驅(qū)動了紡織工業(yè)的增長，并創(chuàng)造出了更好更新的工作機會，并以創(chuàng)紀錄的速度驅(qū)動著經(jīng)濟發(fā)展。

但是這個AI的新時代卻不一樣。是的，失業(yè)即將來臨，但是更重要的是，我們要意識到，它也會創(chuàng)造出大量的新工作，引領(lǐng)我們未來的勞動力市場。普通和重復(fù)性的工作將被取代，有價值的時間將被釋放出來，進入價值鏈中更高端的創(chuàng)造性區(qū)段——也就是那些為了人、以及受人而非機器所驅(qū)動的工作。科技會提升技能和創(chuàng)新，但只會將無數(shù)機會開放給那些愿意參與和擁抱這次革命的人。金地毯大數(shù)據(jù)中心

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第四次工業(yè)革命的關(guān)鍵要素是它發(fā)生的速度。觸手可及的科技能將商業(yè)（甚至整個產(chǎn)業(yè)）在眨眼間規(guī)模化，帶來了破壞性的創(chuàng)業(yè)公司，比如Uber和Airbnb，并最終在前所未有的極短時間內(nèi)改變我們生活的方式。

盡管這些機會給人們帶來的興奮比恐懼更多，但它帶來的社會經(jīng)濟影響卻不容忽視。我們正在跨入的這個世界中，傳統(tǒng)的財富分配方式將轉(zhuǎn)向一個未知的疆域。重要的決策制定者們必須保證，現(xiàn)有的政策在新的機器時代中必須反應(yīng)不斷增長的自動化社會的需求。盡管本周達沃斯對話會點燃全球的行動召喚，但它只是一系列重大事件的開始，在那之后，產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導者們和科技先鋒們必須繼續(xù)創(chuàng)造出正確的平臺和解決方案，來驅(qū)動今天數(shù)字經(jīng)濟中所有組成部分走向成功。