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　　21君：提到“機器人”，有人會想起工廠裡流水線上的機械臂，有人會想到科幻作品中的仿人的“機器管家”……但無論如何，我們大部分人都知道，智能機器人不再是科幻作品中的存在，他們很快就能在未來和我們見面。

　　但這個“很快”，到底有多快呢？

　　我們歡迎更好的未來，但也心中忐忑不安。面對新技術，我們該從什麼角度分析利弊？它會對我們造成什麼樣的影響？更重要的是，在新技術的沖擊下，我們該如何做出對我們有利的選擇和決策？

　　來源丨本文内容綜合選自《未來之路》

　　圖片來源丨影視劇《機器管家》《星球大戰》《傑森一家》

　　編輯丨阿巷；實習生 傑怡

　　瓦德瓦提出了我們這個時代最重要的一個問題：用技術提升體驗而非取代人類。這本書作為一本非常有價值的指南，将指引我們如何評估未來技術的益處與風險。

　　——薩提亞•納德拉

　　（微軟CEO）

　　題記

　　小時候，我相信長大以後我們每個人都會有一個像《傑森一家》裡羅西那樣的機器人，由它包攬我們的家務。這部 20 世紀 70 年代的動畫片，背景是未來的 2062年，羅西是傑森一家的機器人保姆，家務做得很好。

　　按需經濟吸引了我的少年情感：為什麼要浪費時間做飯或者疊衣服？我渴望交個機器人朋友，就像《星球大戰》中天行者盧克的機器人搭檔 C–3PO 那樣。

　　比預想中要難

　　羅西（Rosie） / 《傑森一家》

　　羅西一直沒有到來。

　　在21世紀來臨之時，我買了一台機器人吸塵器Roomba。它四處亂轉，會卡在地毯的邊緣或是房間的角落。現在，大衆市場上最接近C–3PO 的也隻有人工智能助手，比如Siri、谷歌Home 和亞馬 遜 Alexa。

　　事實上，科學家和技術專家發現，機器人最難學的東西反倒是我們學得最快的東西，甚至是那些對我們來說似乎是天生的技能。

　　2008 年，加州大學伯克利分校的機器人專家彼得·阿比爾（Pieter Abbeel）開始開發機器人 BRETT（“消除煩瑣家務的伯克利機器人”）。阿比爾讓 BRETT 學習的第一個煩瑣任務是疊衣服，但他和他的團隊成員很快就意識到，教一個機器人疊衣服比他們預想的要難。

　　機器人很難弄清楚如何處理一堆洗好的衣服。毛巾、襪子和褲子随意地混雜在一起，每堆衣服都有自己的獨特性和複雜性。阿比爾的團隊花了好幾個月的時間來研究洗好的衣服，把毛巾在空中展開，拍攝疊毛巾以及把它放進洗衣籃的照片。

　　經過多年的努力，阿比爾團隊開發的軟件能讓 BRETT 在 20 分鐘内疊好一條毛巾。随着不斷的練習和計算速度的加快，BRETT 把時間縮短到了90 秒。但是，隻要在洗衣籃裡碰到意外物體，比如一件卷起的T恤衫，BRETT 就可能會停下來。正如阿比爾在播客中所說的：

　　“投身機器人領域之後，你就會意識到，孩子 10 歲前學習的東西……對機器人來說實際上是最難的事情。”

　　教機器人爬梯子、開門或疊洗好的衣服要比訓練它讀 X 射線、搜索案情摘要、寫體育文章難得多。這是因為，機器人難以執行沒有明确規則的任務，尤其是那些人們習以為常的事情。

　　如果我讓你把那條毛巾疊好，你會明白我的意思。不過，疊毛巾有無數種方法，而且其中很多步驟都很難向機器人描述。“抓住毛巾的兩個角”這個步驟的前提是，機器人可以區分角和邊，可以區分毛巾、襪子或内褲。在一個雜亂無章的堆滿衣物和織物的洗衣籃中，讓機器人做出區分可沒那麼容易。

　　從這個角度來說，我們看起來确實還有很長很長的路要走，才能創造出可以與我們交談的機器人，可以幫助我們打掃房間的機器人，或是可以執行未明确設定的任務的機器人。

　　迄今為止，沒有一個機器人能夠快速完成疊洗衣、整理衣櫃、打掃浴室或給浴室補充物品等任務，而這些任務在我們人類看來隻是一件簡單的家務活。

　　不過，羅西終将到來

　　C–3PO / 《星球大戰》

　　機器人最重要的組成部分是處理器和電腦，它們也遵循摩爾定律，性能呈指數級提升。它們本質上是由軟件控制的硬件，随着軟件的發展，機器人的動作将越來越穩定，可以更有效地與人溝通。

　　我們之所以覺得羅西隻存在于科幻小說中，是因為呈指數級發展的科技可能會蒙蔽我們的雙眼。

　　科技一開始發展得非常緩慢，但随後，失望會變成驚奇。我相信，到 21 世紀20 年代，我們将在機器人領域經曆這一切。随着成本的大幅下降，硬件和軟件正取得驚人的進展。

　　在 2004 年的DARPA 無人駕駛汽車超級挑戰賽中， 沒有一輛自動駕駛汽車完成了比賽任務。就在11 年後，無人駕駛汽車在美國十幾個州都已合法，你将在舊金山灣區的街道上經常見到它們。順便提一句，2015 年的 DARPA 機器人挑戰賽中有3 個團隊以不同的設計完成了比賽任務。

　　在語音識别領域，機器人的能力已經接近C–3PO。蘋果、亞馬遜和谷歌在語音和文本轉換方面已經做得很好，即使在嘈雜的環境中也可以實現。它們的語音識别系統雖然在口音、難發音單詞和口語縮寫方面還有待進步，但整體上已經相當好用了。

　　但是，機器還不能在更複雜的多語音環境中進行識别，其中涉及在吵鬧的環境中同時識别幾個人的語音通信。這比單一語音識别要難得多，也說明了我們人類大腦運轉的複雜性。

　　這些艱巨任務的計算需求似乎是機器人難以逾越的障礙，機器人的發展與計算能力的發展屬于線性關系。不過，有一點我們越來越清楚，随着人工智能繼續按指數級發展，機器人建造者和人工智能編碼者目前的計算障礙正變得無關緊要。

　　機器學習的興起也預示着一代可以通過實踐學習的機器人的出現，随着它們和我們在一起的時間越來越長，這些機器人将變得更加聰明。

　　谷歌即将完成能夠實時翻譯文本和語音的軟件（其中一部分基于谷歌翻譯的人工輸入），而它的 DeepMind（深度思維）系統已在 2016 年擊敗了世界圍棋冠軍（通過觀看人類下棋進行學習）。更有趣的是，DeepMind 的走法乍一看沒有任何意義，最後卻被證明極具創新性，讓人類棋手錯愕不已。

　　人們教機器人不僅要像人一樣下棋，還教它們要以新的方式來進行思考。雖然沒有通過圖靈測試，但這标志着一種新智力的出現，與人類截然不同。

　　由于所有這些原因，我預計，到2025 年，像羅西那樣的機器人保姆就能幫我打掃房間了。機器人很快就會站穩腳跟。她可能不會像人一樣，但她仍可以和我們進行有趣的交談。

　　機器人或可拯救老齡化世界

　　根據美國人口普查局的數據，2020 年至 2030 年，全球 65 歲以上人口數量将首次超過5 歲以下人口。

　　這代表着老齡化的趨勢，越來越少的人用醫保和稅收供養不斷增加的老年退休人員。像日本這樣的國家，退休人員和在職人員的比例将繼續飙升，目前的紀錄将被超越。這可能會給日本帶來前所未有的重擔：照顧老年人可能壓倒所有經濟和政治上的其他優先事項。

　　因此，日本政府已經接受了用機器人照顧老人的想法。

　　日本用機器人解決不可避免的老齡化危機，這向我們昭示了一個讓人不安的未來：老年人完全依賴機器人，人們不再投入大量精力照顧父母。

　　這有悖于我們根深蒂固的有關孝順和血緣的社會理想——我們要照顧那些在我們小時候保護和喂養我們的人。但是，這可能是維持經濟的必要權衡，因為越來越少的勞動适齡人口将被分配到富有成效的工作崗位上。

　　從核心上講，這還涉及一個讓人十分敏感的話題：把幾乎所有的工作都交給機器人，我們是否會活得更好？

　　機器人不僅可以成為賜予老齡化發達國家的恩典，也可以成為我們最好的朋友。

　　好處大于風險嗎？

　　安德魯 / 《機器管家》

　　現在，我們可以來回答這個問題了。機器人的好處大于風險嗎？如果是，那麼我們如何減輕風險？

　　時至今日，完全不讓機器人滲透我們的社會已然是不可能的。

　　已經出廠了的機器人不可能回到箱子裡；谷歌無人駕駛汽車，即為我們開車的機器人，已經上路，無法叫停；具有自動駕駛功能的特斯拉汽車已經在公路上行駛了無數英裡。

　　随着人工智能機器人的進步，其必然出現的能力将會催生我們意料不到的事情。

　　最極端的風險是世界末日：機器人變得比我們聰明，它們将接管世界，使人類無力待在自己的星球上。

　　還有一個同樣令人不安但更現實的風險，機器人将剝奪我們越來越多的工作。

　　有些研究人員，比如麻省理工學院的埃裡克·布萊恩約弗森（Erik Brynjolfsson）和安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）就認為，機器人正不可避免地吞噬越來越多有意義的工作。

　　2013 年 9 月，牛津大學的研究人員卡爾·本尼迪 克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）和邁克爾·A. 奧斯本 （Michael A. Osborne）在一篇開創性的論文中指出，人工智能将使當前美國47% 的工作“處于危險之中”，當時引起了極大的轟動。麥肯錫公司在最近的一份研究報告中表示：

　　“利用當前的技術，隻有大約 5% 的職業可以完全實現自動化。然而，在所有職業中，今天的技術可以使其中 45% 的有償工作自動化。大約有60% 的職業，至少 30% 的工作，可以實現自動化。”

　　這份報告還指出，我們并不一定會因為單純的自動化能力就做此選擇。隻要時薪10 美元的廚師比 Momentum Machines 公司的快餐機器人便宜，餐飲服務工作就不可能被自動化取代。

　　另一個極端，即沒有機器人，也是不現實的。

　　老齡化的巨大泡沫可能會壓垮大多數發達國家以及中國等許多發展中國家。無人駕駛汽車在未來幾十年内将挽救數千萬人的生命。更靈活、更智能的機器人将接管最危險的工作，比如采礦、消防、搜索和救援，以及檢查高樓和通信塔。

　　從這個角度來看，隻要機器人不會獲得我們最獨特的能力，不會變得比我們聰明，我們就可以讓機器人去完成那些我們做不好的事情。

　　也許，這是一件好事。機器人護工從表面來看似乎是一種無情的選擇，但相比老年人沒人照顧或是年輕人經濟壓力過大，這實際上是富有同情心的選擇。再進一步說，也許機器人會因為其所能産生的經濟收益搶走我們的工作，但也會為我們帶來巨大的益處，讓我們有空閑時間做我們喜歡的事情。

　　在我看來，這個問題的症結将是保持人類理解機器人的能力，防止機器人走得太遠。

　　谷歌正在考慮給它的人工智能系統建立自毀開關。還有一些研究人員正在開發工具，讓機器生成的算法中的代碼實現可視化，這些算法是用深度學習系統建立的，普通人幾乎看不懂其中的代碼。

　　所以，我們必須時刻都能肯定地回答這個問題：我們是否可以阻止機器人。在人工智能和機器人技術存在的今天，我們設計所有系統時都必須考慮到這一關鍵因素，即使這會降低系統和機器人的能力和特性。

　　所有人都能平等受益嗎？

　　至于通用機器人技術能否使所有人平等受益，答案是否定的。富人肯定比窮人受益更多，因為他們會先獲得最新、最好的機器人。

　　不過坦率地說，我認為這并不是一個問題，因為富人實際上也在補貼窮人，為技術進步買單。這與埃隆·馬斯克建造特斯拉的策略是一樣的，他用Roadster 和 Model S車型瞄準高端市場，讓富人為技術進步付錢， 從而制造出更經濟實惠的 Model 3。

　　在《傑森一家》第一集裡，簡·傑森之所以買羅西是因為這個機器人是一個“用了很久的樣機”。羅西是這個來自未來的中産階級家庭唯一能買得起的機器人。她可能沒有最新的功能，卻能帶來巨大的好處。這就是我們擁有機器人以後的未來，每個人最終都會從中受益，盡管有些人用的是更先進的機器人。

　　正如我在前文提到的，考慮社會公平時有一個令人擔憂的問題：機器人對就業的破壞。

　　如果我們不建立安全網、再培訓計劃和社會架構來應對一個富足卻人人失業的時代，這将産生嚴重的後果。我們需要幫助人們适應新的社會秩序，在這種秩序中，我們的地位不僅取決于我們所做的工作，而且更多地取決于我們所做的貢獻。

　　此外，無論政府做什麼，都不能阻止自動化，因為這是經濟增長的關鍵。

　　我們無法美化科技對就業的影響，我們隻需為此做好準備。我們需要了解技術的前進方向，了解它的影響，并減輕它對那些承受最大負面影響的人的打擊。

　　我們會依賴于機器人嗎？

　　從一定程度上說，我們已經在依賴機器人了，雖然隻是最原始的機器人：汽車、電梯、洗碗機，以及幾乎所有其他靠電運行的東西。

　　我們當然可以選擇不用它們，但這無益于舒适的生活。我可以告訴你，它們可不僅僅是裝着電線的小玩意兒，如果沒有智能手機和互聯網，我會怅然若失。

　　所以，依賴那些為我們提供服務并成為我們朋友或伴侶的機器人，又有什麼不一樣呢？

　　贈書福利

　　兩位作者瓦德瓦和薩爾克弗，一位是卡内基-梅隆大學的工程學教授，另一位是全球知名營銷機構摩斯拉的副總裁、曾任《新聞周刊》科技編輯，他們在這本書中分享了他們對于目前各項前沿技術的看法，以及分析了整個人類社會、未來科技與商業的關系。

　　基因組學、無人駕駛汽車、無人機、人工智能、物聯網……呈指數增長的技術将改變我們生活的方方面面。了解這些技術的潛力和影響對每個人、每個公司都至關重要。這本書為評估這些技術的優勢和風險提供了一份清晰、權威的藍圖。

　　《未來之路：科技、商業和人類的選擇》

　　作者：[美]維韋克•瓦德瓦、[美]亞曆克斯•薩爾克弗

　　譯者：王晉

　　出版社：中信出版集團·财經出版社

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　　21君

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