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表弟是中科大自动化的硕士,现在到兰大读博。领域是智能器械,里面包括智能驾驶方向和人工智能算法研究。
聊完以后真的让我对人工智能有了不一样的理解,我以为人工智能最先替代的是重复劳动性机械流水线,结果完全不是!
他告诉我,重复劳动流水线根本不需要人工智能,只需要自动化流水线集成度,模块化够高,就可以完成替代,轮不到人工智能。
反而现在依然需要人工的流水线作业,人工智能无法替代,人的复杂程度给人工智能再扩大十几倍的算力都搞不定。
比如农业生产至今都无法机械替代的挖藕,人视觉判定,触觉判定,不规则体的脑内建模,力的反馈等等,人可以凭借经验一模一掏一拔,熟练的工人就可以搞定,效率非常高,但到了人工智能想要搞定,基本不可能!
生产中有很多这样的场景,人工智能都搞不定,可以说是绝望的计算量,所以人工智能最先替代的,反而是规则最明确的文科类或者艺术类的职业。
比如最具艺术类的律师,法官,医生,记者,美工等,这些职业有明确的规则和判断依据,包括美工UI,行业都是批量模仿不原创的生产,只需要大规模的喂数据就行。
就像刘慈欣小说说的,用超高的算力把汉字所有的排列组合列举完,写完所有可能的诗句,这个难度是可预见的。
人劳动的视觉,经验,协调性等等是不可预见的,反而高技术经验工人可能最难取代。
人工智能无法替代高技术高经验的人工劳动,拿挖藕做了比喻,很多小伙伴说了很多方法,比如改变种植方式,修改植物基因等等,这其实不是人工智能,这属于综合性的农业自动化,ai可能在这个体系里面起到了一定工具性作用,比如修改植物基因用人工智能等,但这与我说的人工智能完全自主性替代是不同的!
再说一个场景吧,人工智能造车比修车简单,用人工智能完全替代修车师傅,这个技术难度距离实现还非常遥远,用我弟弟的话说,让人类绝望的难度。
为什么,就是因为如果一辆车那里坏了,直接用新的配件替换掉,是一种难度,如果不替换自己修,是另外一个难度,直接工厂全自动造一辆新车,是另外一个难度。
假如一辆车撞了,不用任何人工的前提下,让人工智能机器人,完全自主修好,所需要的技术难度,还不如直接让工厂给你造一个新的。
这就是前面说的挖藕,是自然生长,完全由人工智能机器人去自适应去完成作业,而不是为了解决这个问题,然后设计出一整套方案,形成自动化的方式。
家装、修车、种地、养殖、维修等等行业现需要人工劳动,高经验高技术工种,距离人工智能替代非常遥远,这个遥远可能需要几代人,也可能永远实现不了。
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