機器真的可以思考嗎?

“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

曆史上機器對就業的總體影響是積極的，現階段人工智能發展剛起步，創造的就業在不斷增長，機器換人還在穩步推進，對就業的影響沒有預想的那么嚴重。未來人工智能發展是不可逆轉的大趨勢，也可能對某些領域的就業帶來沖擊。如何適應人工智能發展趨勢，牢牢抓住新的機遇，迎接可能到來的挑戰，是值得每個人認真思考的問題。那么，人工智能會對經濟、社會帶來哪些變化?需要什么樣的人才?在與機器PK的過程中，需要學習什么知識，了解什么技能，具備什么素質，才能處變不驚、贏得先機?

作為新興技術，人工智能會不斷催生出新的智能產品和服務，提高生產力水平，使工業、農業、物流、金融等傳統行業變得更加智能，形成更高效、更綠色的智能經濟形態。人工智能在教育、醫療、養老、交通、安保、司法等領域廣泛應用，將為我們創造更高品質的生活，大幅提高公共服務水平，打造更美好的智能社會。

新技術發展勢頭無法抵擋，智能時代越走越近，技術加速更新對我們的知識、技能和素質提出了更高要求。麥肯錫預計，在自動化發展迅速的情況下，到2030年中國約有1億的人口面臨職業轉換，約占當時就業人口的13%。未來很多人也許都會面對職業重新規劃的問題，這確實關系到每個人切身利益。在智能時代，要想處變不驚、贏得先機，至少應該具備三個方面的條件。

多元化知識結構是基本要求。人工智能是一門融合了數學、物理、軟件、計算機、腦科學、心理學、哲學、語言學等多種學科的新興學科。為適應人工智能發展需求，我們需要學習較為系統的STEM學科體系。STEM是科學、技術、工程、數學這四門學科英文首字母縮寫，包括具備紮實的科學常識(S)來總結事物發展的規律，運用規律來研發新的技術(T)，依靠深厚的數學功底(M)將問題轉化為算法模型，並且通過工程設計(E)形成新的產品。

數字化新技能是重要條件。有了自動化裝備、工業機器人的廣泛應用，人們不再需要承擔繁重、枯燥的勞動，但需要面對更加複雜的工藝流程，同時要管理多種精密的機器。這要求我們要在強化既有的專業技能基礎上，掌握軟件和系統操作、機器編程、運維、人機交互、大數據分析等新的數字化技能，同時還要有較強的崗位適應性，既適應當前崗位又滿足未來轉崗需求。

創造力實踐力是必備素質。人工智能可以有條不紊地解決問題，但是與機器相比，人類的最大的優勢之一就是富有想像力、創造力和主觀能動性，能夠主動適應環境變化，不斷學習和完善自己，做出有價值的決策。我們應該充分發揮這些優勢，提高創造力、思辨力、實踐力和協作力，依靠這些特有的能力與機器賽跑，並立於不敗之地。

隨著人工智能應用深入，企業搶人大戰硝煙彌漫。據中國信通院數據，2017年，我國人工智能核心技術職位平均公開月薪在1.85 ~3.26萬元之間，最高達8

萬元。在一線城市，一個能力素質一般，但只要是相關專業的本科畢業生年薪甚至炒到了30~40萬。為了破解人才難題，一些企業還把目光投向了國外。人工智能從業門檻較高，從技術方向和專業領域看，大致需要三類人才：

一是從事基礎論研究的創新型領軍人才。其人才需求多來自科研院所、有實力的人工智能科技企業、互聯網企業和高校等。多從事大數據智能、跨媒體感知計算、高級機器學習、類腦計算、自主無人系統、智能芯片和系統、自然語言處理等“高、大、上”的基礎前沿理論和關鍵技術研究。不僅需要非常堅實的數學、物理、腦科學、軟件、算法等基礎知識，而且對創新能力和科研攻關能力要求非常高。

二是具有專業背景的複合型技術人才。其人才需求多來自科技企業、系統解決方案供應商、互聯網企業以及自動化程度較好的傳統企業。具體包括算法工程師、平台開發人員、大數據分析師、新產品開發人員等。其中算法工程師需求最為迫切，據智聯招聘數據，2017年前三個季度需求環比分別增長60%、36%和43%。尤其那些既掌握人工智能技術，具有算法研究和大數據分析能力，又了解自動化、信息通信技術，熟悉制造業、醫療、交通等行業需求，能夠將技術轉化為實際產品和服務的人才最受歡迎。

三是技藝精湛的應用型高技能人才。其人才需求多來自系統集成服務企業、高端裝備制造企業、傳統制造、物流企業等，主要包括機器人應用編程、操作與調試、機器視覺、系統集成等各領域的工程師。這類人才需要了解機器編程應用、自動化控制等知識，能夠從事機器運行、調試、操作、維護等各種工作。當前我國工業機器人、智能制造相關的人才普遍缺乏，預計到2025年，高檔數控機床和機器人產業缺口高達450萬。

人工智能發展能夠創造就業，也可能帶來失業。而且，未來就業和失業之間的“補償”過程絕非自動、及時且沒有痛苦的。凡事宜未雨而綢繆，毋臨渴而掘井，我們需要提前謀劃、積極行動，為迎接變革做好准備。

首先，在思想認識上，要了解技術發展的客觀規律，理智的看待人工智能及其影響，不要心存畏懼，更不要輕信傳言，要在戰略上藐視，戰術上重視，有冷靜的判斷力和充分的前瞻意識。

對學生來說，要做好職業規劃，如果希望在人工智能方面有所發展，需要學好數學、自然科學、計算機、軟件、自動化等相關課程，打好專業基礎，還要重視參與企業實踐，提高動手能力。當然，不是每個人都喜歡從事人工智能相關工作，但不論學習什么專業，都應該掌握計算機操作、數據分析以及一些算法、編程等技能。同時，應多了解一些跨領域的專業知識，提高創新思維能力。

對在職的人來說，哪怕從事的是金融、證券、醫療、媒體等職業，未來也並非高枕無憂，需要樹立終身學習的理念，充分利用業餘時間，不斷地提高專業技能水平。如果有條件的人想轉換到人工智能相關職業，可以在線學習，也可以通過培訓機構，掌握一些新知識和新技能。

對於那些已經受到影響的人，要抓住時機參加各種學習和培訓，從普工向高技能技工轉型。尤其是對一些年齡偏大、學曆不高、低技能或無技能的人來說，需要克服畏難情緒，積極參加再就業培訓，勇於嘗試新職業。事實上，一些職業如園藝工、維修工、護理人員、美發師等，受自動化影響的程度比某些“白領職業”還要低。同時，國家大力提倡“大眾創業、萬眾創新”，以電子商務、零工經濟、共享經濟為代表的新型創業就業方式，也為人們提供了更多的就業渠道，如網商、微店、眾包兼職等。

對於政府來說，應對人工智能對就業的影響，要深化人才發展體制機制改革，加快多層次創新型人才培養，完善在職培訓和再就業培訓體系，提升勞動者技能和素質，實現更高質量和更充分就業。同時要織密社會保障網，完善最低收入保障、基本醫療、養老、帶薪休假等制度。

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《視讀人工智能》：機器真的可以思考嗎?人的思維只是一個複雜的計算機程序嗎?本書著眼於人工智能這個有史以來最為棘手的科學問題之一，集中探討了其背後的一些主要話題。人工智能不僅僅是一個虛構的概念。人類對智能機體結構半個世紀的研究表明：機器可以打敗人類最偉大的棋手，類人機器人可以走路並且能和人類進行互動。盡管早就有宣言稱智能機器指目可待，但此方面的進展卻緩慢而艱難。意識和環境是困擾研究的兩大難題。我們到底應該怎樣去制造智能機器呢?它應該像大腦一樣運轉?它是否需要軀體?從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智能的飛躍，本書圖文並茂的將人工智能在過去半個世紀的發展清晰的呈現在讀者面前。

《人工智能的未來》：詮釋了智能的內涵，闡述了大腦工作的原理，並告訴我們如何才能制造出真正意義上的智能機器——這樣的智能機器將不再僅僅是對人類大腦的簡單模仿，它們的智能在許多方面會遠遠超過人腦。霍金斯認為，從人工智能到神經網絡，早先複制人類智能的努力無一成功，究其原因，都是由於人們並未真正了解智能的內涵和人類大腦。所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班的根據輸入產生輸出。大腦是一個龐大的記憶系統，它儲存著在某種程度上反映世界真實結構的經驗，能夠記憶事件的前後順序及其相互關系，並依據記憶做出預測。形成智能、感覺、創造力以及知覺等基礎的，就是大腦的記憶-預測系統……

《人工智能哲學》：人工智能哲學是伴隨現代信息理論和計算機技術發展起來的一個哲學分支。本書收集了人工智能研究領域著名學者的十五篇代表性論文，這些論文為計算機科學的發展和人工智能哲學的建立作出了開創性的貢獻。這些文章總結了人工智能發展的曆程，該學科發展的趨勢，以及人工智能中的重要課題。在這些劃時代的著作中，包括有：現代計算機理論之父艾倫·圖靈的“計算機與智能”;著名美國哲學家塞爾的“心靈，大腦與程序”;J·E·欣頓等人的“分布式表述”，以及本書編者、英國著名人工智能學者M·A·博登的“逃出中文屋”。

《人工智能：一種現代的方法》：本書以詳盡和豐富的資料，從理性智能體的角度，全面闡述了人工智能領域的核心內容，並深入介紹了各個主要的研究方向，是一本難得的綜合性教材。全書分為八大部分：第一部分"人工智能"，第二部分"問題求解"，第三部分"知識與推理"，第四部分"規劃"，第五部分"不確定知識與推理"，第六部分"學習"，第七部分"通訊、感知與行動"，第八部分"結論"。本書既詳細介紹了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的進展，同時收集整理了詳實的曆史文獻與事件。因此本書適合於不同層次和領域的研究人員及學生，可以作為信息領域和相關領域的高等院校本科生和研究生的教材或教學輔導書目，也可以作為相關領域的科研與工程技術人員的參考書。

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