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人工智能机器人高度自动化的发展进程

  随着人工智能和机器人技术的进步,许多人担心人类的工作机会将被机器人抢走。从上看,自动化和技术进步已经导致很多旧行业被新行业所取代,不过从就业的角度来看,以往主要是许多原来从事农业和制造业的就业机会被转移到了服务业。但专家们认为这一次的改变将与以往不同,因为即使像司机之类的服务岗位也有可能会被机器人取代,更有甚者,哪怕是律师、医生之类的专业工作也会受到前所未有的冲击。

  由于高度自动化而引起的失业,其实并不是一个经济问题。这可以被视为一件好事,因为只需要少量高技能创新工作者每周上班3天,就可以确保在其余人口不工作的情况下,依然维持原先社会在商品和服务方面的供给水平。这种失业更大程度上还是社会问题,因为大多数人会感到自己似乎是多余的;同时也是一个政治问题,因为大多数选民将不再是纳税人。我们应该把这种问题称为“休闲过剩”而不是失业。但即使这种情况出现的可能性也不大,因为在短期内,服务行业将会产生很多工作机会;从长远来看,即使大部分的日常工作可以被人工智能取代,未来仍会有许多与创新有关的工作机会属于人类。

  首先,当前机器人技术水平还远远达不到完全代替人类从事服务行业的程度。电脑可以在棋类项目击败人类,但机械手仍远远不及人类的双手灵巧。我估计,机器人要胜任简单的房屋清洁工作或航空乘务员的工作,至少需要30年的时间;甚至因为涉及到法律问题的缘故,无人驾驶汽车的普及也将至少需要10年时间。所以在不远的将来,服务业的工作机会将继续快速增长,足以抵消制造业就业机会的减少。

  其次,即使电脑能够帮助专业人员(例如记者、股票分析师,甚至律师和医生)做一些分析工作,但电脑主要还是让专业人员变得更有效率,而不是直接取代专业人员。很难想象,一个机器人律师能够出庭为被告进行慷慨激昂的辩护,因为仍然需要一位有血有肉的律师,在法庭上针对人类组成的陪审团进行道德和价值观上的说服。在此过程中,人工智能所能做的只是帮助完成案例分析。

  例如,工业生产制造企业中产品的质检工作通常依赖人力完成,作为商品出厂前的最后一道工序,要求质检人员具备高度的专业性与专注度。借助人工智能的力量,将计算机视觉与机械臂相结合,打造瑕疵智能识别+残品自动分拣的解决方案,有效减轻了一线质检人员的压力。然而,传统意义上的人工智能转型,不仅需要海量数据的积累,对企业算法人员的技术水平、业务理解能力等多个方面也往往有较高的要求。因此,AI应用的高门槛与高成本,让大批中小型企业与初创企业的AI转型之路难上加难。

  人工智能(AI)正在成为跨行业的游戏规则改变者。的确,对于C级高管来说,问题不再是AI是否适合其业务,而是他们如何才能重新定位其组织,使其成为以人工智能为中心的组织,并充分利用人工智能的转型价值。

  对于许多组织而言,充分利用AI的潜力通常始于对一些用例的探索,这些用例可以提供快速但有价值的见解,从而为迈向以AI为中心的组织迈进。这些组织正在构建嵌入有AI功能的解决方案,这些解决方案是实现业务流程自动化和增强客户体验的关键。未在业务和客户交互流程中加入AI的组织可能难以渗透新市场并吸引新客户。此外,这些组织可能无法快速创新并无法有效地管理成本。

  为了从AI中获得价值,业务领导者应部署AI解决方案以实现战略目标,而不是使用AI来解决日常业务挑战。重要的是要了解如何利用AI来驱动战略目标和加速已知机会。

  人工智能机器人改变了我们思考和互动的方式。它之所以能够做到这一点,是因为它具有某些功能,使其能够在数字工作空间中得到利用,为企业提供更多价值。自从云和移动技术被引入以来,人工智能被视为下一个复杂的技术工具。它允许机器像人类一样思考和学习。我们生活在“大数据”时代--一个有潜力收集个人难以处理的海量信息的时代。

  综上所述,人工智能机器人的使用在几个行业使用算法取得了相当丰硕的成果。我们可以将人工智能分为两个关键类别,即应用型和通用型。应用人工智能更具体、更常见--股票和股票交易工具等专门的流程就属于这一类。广义人工智能不那么具体,因为它们可以处理任何任务。随着组织不断积累海量数据,越来越多的数据没有得到处理。手动处理数据可能既费力又耗时;因此,许多组织最终只处理了他们的一小部分数据,从而在大量“未处理的数据”中留下了宝贵的见解可供浪费。这就是ML发挥作用的地方,因为它为组织提供了从大量数据中收集有价值的见解的机会,否则这些数据将一直处于未处理和被忽略的状态。

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