前段时间的“人机大战”一时间将人工智能技术（AI）推向了风口浪尖，很多人认为野心勃勃的AI技术将在未来的某一天，超越人类的能力，甚至会离开人类的控制而掌控世界。这样的声音其实并不在少数，人类如何看待人工智能技术，在第十四届软交会上，畅销书《人工智能时代》的作者、《人工智能时代》领军人美国斯坦福大学人工智能专家杰瑞·卡普兰给出了自己的见解。
人工智能专家杰瑞·卡普
杰瑞认为人AI作为一种很重要的技术，其实并非像大多数人想象那样。AI技术的开发可以根据人类的需求做更智慧的事情，例如视觉的认知、语言的认识、决策和语言之间的翻译……而反对者认为的AI技术的任务就是复制人类所做的事情，然后替代人类，这样的观点其实是误解。
随着发展，AI技术的确可以在某些方面比人类做的更快、更好，但这并不意味着机器就会比人类更聪明，所谓的“机器学习”比人类更智慧也是无稽之谈。机器学习发展背后支撑的是大量的数据，本身并不具备独立的目标和欲望，这跟很多电影剧情中传达的信息是截然相反的。
未来人工智能技术将会带来怎样的影响？杰瑞·卡普兰给出了两个方向：对劳动力市场的影响和对财富分配的影响。
对劳动力市场的影响
杰瑞认为当机器人时代到来时，人类的就业并不会因此受到影响，毕竟机器和计算机是无法像人类一样完成所有的工作，只能取代一些简单重复的任务。相反，AI技术不仅能提高生产率还能提高产出降低成本，终端客户需要去购买服务和产品支出成本就少了，他们拥有更多可支配的收入，所以会购买更多，这样一来反而会刺激就业，提高更多的就业岗位。
对财富分配的影响
对于财富的分配也是一样的，自动化是替代劳动力的一种资本。自动化的好处就是给人类提供了更多可投资的资金，而我们要做的就是明智使用技术、明智利用技术。
下面是杰瑞·卡普兰的演讲实录：
我开始演讲之前我想说一下这是我第一次来中国，真的是一个美妙的国家。大连是如此清秀美丽的城市，我来自于旧金山，海洋里的一个小渔村。
今天我将讨论人工智能。人工智能是一种很重要的技术，但是它并非大多数人所想的那样，今天我想解释一下大众对人工智能的一些误解给大家一个更加实用的一个视角来理解这个重要的领域，之后我会讲一下当我们重新审视人工智能之后会有哪些的结果发生。
根据大家的共识人工智能就是我们去发明越来越聪明的机器超过了人类的能力，让人类失业，有可能会离开人类的控制而控制整个世界，但是今天我的观点这样的一个认识是错误的，也是误导的。
更加合理的一个认识，而且是更加符合事实的就是人工智能就是很自然的一种，我们自动化任务这种做法的延伸，这种做法几百年前就有了。所以人工智能是什么？一个比较常见的定义就是人工智英文缩写是AI，AI计算机系统理论和开发能去做需要人类智慧能做的事情，比如说视觉的认知、语言的认识、决策和语言之间的翻译等等。但是这样对人工智能普通性的定义为什么有误导的呢？你想一下有很多人工智能的任务并不是为了复制人类所做的事，也不是代替人类，很多用人工智能做的一些任务其实是人类做的不好的一些任务或者是根本不能做的任务。但是没有人类能自己去读这些网站，然后去分类它们，把这个结果更加针对于搜索者搜索字段，只有非常强大的计算机能做到这一点。实际上计算机使用人工智能技术比人类做更快、更多的任务，我们不想说把人类智能的界限就已经是最完美的上限了，实际上我们要建立这样的系统，这样的系统比人类能做得好，但是这个东西也并不新鲜。
比如说我们如何做计算。你可能知道计算以前是非常聪明、训练有速专家来做，在美国叫“计算者”，这是一种职业，需要非常聪明、非常注重细节、非常有技术，这样的一个功能现在用普通的计算器来做了，计算器这种小东西如此便宜，软交会可以作为一种纪念品发给大家了。机器因为计算比人类好就比人类聪明嘛？不是这样，这样误解可不是对人工智能唯一的误解。
人工智能把它描述成人类智能，用机器去模仿，好像用人类去模仿人类解决问题的这种方式，用软件计算机的方式，可是并不往往是这样的，很多的人工智能这种工具跟人类解决问题的方法一点关系都没有。举个例子，人工智能定义里我们随便挑一个任务，比如说语言跟语言之间的翻译，人类过去几年内机器翻译做了很多进步，统计学处理大段的文字，机器翻译能在人类语言里找到非常复杂的模式完成翻译。但是人类怎么翻译的呢？人类学习一两种语言，以及语言背后的文化、传统，之后他们用一种语言去阅读、理解它说的是怎么样的，把这个语言的深层意义用另外一种语言非常接近表达出来，机器语言的翻译虽然说现在已经取得了非常大的进步，但是跟人类翻译这个过程基本上没有什么关系，没有什么相似性。机器翻译成功只是说还可以用机器，可以用计算机做翻译，只不过翻译另外一种方式而已。所以说人工智能并不是像人类那样去做翻译。
机器学习呢？我们现在很热的一个话题“机器学习”它更像人类的智慧嘛？并不是这样的。你可以想一下机器是怎么学习的，要给机器一百张图片学习，而三岁小孩只要给他一张就可以学习了。机器学习快速发展的背后支撑它的的是大量的数据，以电子形式存储大量的数据。所以在大众对于人工智能的认识跟实际上更铁跟真实人工智能的定义上还是有很大差距的，如果你看一下在电影里描述的人工智能和新闻里边你可能被误导人工智能我们建立越来越聪明的机器，它对于人类到最后形成一种威胁，但是实质上并不是可靠的。
比如说机器人并没有自己独立的目标跟欲望，比如说我们设计一个叠衣服、洗衣服的机器人，它可能非常地有经验，比如说在你睡觉的时候不要叠衣服或者说他知道主人喜欢怎么样叠衬衫，不会说哪天醒来了，我叠衣服好蠢，我其实想在大连文化中心唱歌，他不会有这样的意识跟欲望的。我们仔细看一下人工智能这个定义，细看它就会发现机器能做越来越多种类的任务，这些任务是人类用自然智能能做的，但是是否证明机器是聪明的嘛？我们看一下聪明怎么样被测量的，机器智商是怎么测量的，我们看一下人类聪明是怎么被测量的，人类测量这个方法本身是有问题的，简单一个知识人们没办法用理论或者是很好的语言来证明什么是人类的智商。人类智商都定义不清楚怎么定义计算机的智商呢，比如说我们怎么测量人类的智商，一个普通的方法美国常用的方法我们有智商测试，就是IQ的测试。
对于人类来说智商测试整个做法跟概念不是没有问题，人类本身愿意拿数字评比，但是你没办法把人类智能简单缩减为可以线性拿数字去表示的，比如说王比另外一个伟算数算的好，所以他的智商比王高嘛？这是很蠢的。心理学家也知道智商定义和智商测试是有问题的。心理学家说智商不是测量聪明程度而是发展的能力，心理学智商作为年龄函数测量的，当你成人以后这个概念其实没有什么意义了。当然不是说人类智商就不存在了，没有人比另外了人更聪明，只是说智商不是完全客观可以测量的一个属性，不像你的身高或者是血压，它更多的是一个主观的东西，它跟文化相关，它其实更像是审美，所以你把它简单、粗暴归为一个数字化的测量，像智商的一个数字，看起来好像更加精确跟事实，但是当我们讨论到机器也有智商的时候就更愚蠢了。比如说我给机器做一个智商测试，给人类做的测试，它做的比人类好多了，记忆能力上、预测数字模式上，而且它只用比如说一毫秒做到人类，机器和人类的智商对比像马和汽车在一起赛跑一下。过去几年计算机显示出跟人类甚至更好的能力，比如说有好多的测试以前只是人类能做的。比如说1997年的计算机赢了人类在国际象棋比赛上，google的一个软件在围棋以五局四胜胜了一个韩国的围棋大师。
你可能问了，我发明一个程序它能做国际象棋或者是围棋更好所以它更聪明？我觉得不是这样的。之前这些例子，比如说我们用一个软件或者是一套计算机越来越复杂，变得越来越高能就可以，我们说不定还可以说这些机器是在越来越进化地更加聪明，但是我们用的这些软件这些技术不是一套的，其中一个软件也不是说比另外的一个软件更加地泛化、更加强大，它们就是不同工具放到一起了，把人工智能当成一种趋势，一种可以像人类一样进化的东西，机器越来越进化的更加聪明，好像说你的手机正在变得越来越聪明一样。就是说你每次下载一个新的软件你的手机变得更聪明了嘛？当然不是这样的，根本不像人类学了一个微积分或者是哲学一样人类变得更聪明了，因为你的手机有点像瑞士军刀一样，不同的工具把它组合到一起放到一个包裹里，把不同的东西工具里的一些共同的共性拿出来。
比如说手机给你，比如说很详细的地图或者是可以让你上网。虽然说手机可以做到人类能做越来越多种类的任务，也可以发现一些方法解决只有人类智能才能解决的问题，但是我们也只说这只是另外一个解决问题的方式，用机器解决，只是这样而已。所以说人工智能不是魔法，它就是一套技术跟工具结合起来，用的是象征富豪性的信息把它处理来做到这一点。我觉得它是更实用的一种人工智能方法，像工程，土木工程、电子工程，这样看AI才是更实用，只是人类千百年来自动化任务努力的延伸，这种努力从工业革命开始已经有了，所以一点不新鲜，机器自动化以前是人类来做的这种任务，比如说物理上的或者是脑力劳动或者是体力劳动，用不同的技术让机器完成它们，现在它们用机器做可以更加地低的价格、更好的质量完成这样的任务，这不是更好嘛？
机器人是不是代替了人类？很多地方已经代替了，搬运货物、打分、进行帐单的审核、重装载、做股票交易、取存文件、进行制造，所有这些任务以前只是说只要求人类智能才能做到的事情现在机器做。为什么人工智能和机器人做呢？不是因为它们更聪明，而是更低的成本、更好的质量。自动化工厂，当机器比工人做的好、更低成本做到的时候我们才这样做，计算机比如说在处理、组织、存储信息的时候比人类一个一个翻文件处理信息做的更好，如果我们发明出用机器自动开卡车、读X光的照片，来写新闻，来写合同，这个就更好了，这样的一个进步可以使人类的生活变得更富有更好。所以我给了你们一个新的视角看待人工智能。
用新的人工智能能带来什么样的结果呢？我们先讨论一下它带来的影响。目前人工智能对于整个社会的比较未来几十年中会有两大影响。
第一对于劳动力市场的影响。
第二对财富分配的影响。
现在简单给大家做这两点的介绍。
笼统考虑AI系统或者是整个机器人的系统，把它单纯想做一种机械的劳动力，其实我们很容易就想到它对于劳动力市场会有什么样的影响。当然机器人的时代已经来临了，但是它不会影响我们就业机会，毕竟机器和计算机没办法像人类一样完成所有的工作，只能对于各项任务进行自动化。我们可以使用技术改变工作的模式，但不是代替工作本身。在这种情况下谁会失业呢？我们所说的工作只是简单重复的任务，很有可能这部分工作被机器人取代。但是如果我们所说的工作包含很多不同的任务，包括不同分析和解决问题的能力，这种类型的工作还是非常安全的。比如说一个银行的出纳同时处理多项任务，包括数钱、接受存款、接受客户的取款，包括跟银行客户开户这些都是同时进行的，非常复杂。
但是如果有一部分的任务可以被机器或者是机器人自动化，那么银行的出纳就可以更专注做一些更复杂的活动，这样他的工作效率也可以提高，这是银行出纳的工作。但是如果我们单纯想一下一个砌墙工人的工作，这种简单重复的工作很可能被机器人取代了。机器时代不仅会影响第一技巧简单任务，还为影响一些职业。如果我们想一下医院里的医生或者是做实验的实验者、科学家，他们很多时候都要花上时间重复一些简单的任务，包括审阅实验报告，律师会写一些简单的合同，会计也要重复填报表，如果这部分的工作能进行自动化，这些专家就可以把时间花在更有价值的事情上。当然我们所说的不仅仅是技术本身，技术使我们的工作变得更加有效率或者是完全取代一部分工作。毕竟自动化之后我们所需要的人工就少了。但是如果我们长远去看这个问题，其实技术不仅能提高生产率还能提高产出降低成本，这就意味着终端客户需要去购买服务和产品支出成本就少了，等于说他们拥有更多可支配的收入，所以会购买更多，这样一来反而会刺激就业，提高更多的就业岗位。
但是提供新的就业岗位也出现了一个问题，就是这些新的工作其实和旧的相比需要更多的技能和专业性，而传统失业工人很难具有这种技术。这就是我们所说的结构性或者是技术性失业。如果这个影响是缓慢的，整个劳动力市场还有时间适应、消化，但是如果这个变化发生非常迅速，可能会带来非常严重的影响。
我们先看一下这个就业领域，哪一部分发生最大的变化，其实是农业从业人员。我们看一下2004年的数据，有50%中国的劳动力市场都聚焦于农业，但是到2014年这个数字降到30%，也就意味着在过去十年中我们有20%的劳动力都失业了。可以把中国和美国做一个对比，美国用了40年的时间才完成了这个转变，是从1875年到1915年，可以说变化是非常大的。而且我们想一下，如果每年都有中国2%的中国人口失业需要重新找工作的话这个问题还是非常严峻的。而在美国这个人数只有一半，毕竟中国是人口大国。目前美国整个体系也造成了它很难适应这个转变，可能会面临更严峻的就业形势甚至带来社会动荡，但是中国是幸运的，中国的政治系统更加稳定，也更能适应这种巨大的变化，而且我们要知道中国的人口比美国多出好几倍，所以说中国的领导人能在过去几年中维持经济的稳定发展和社会稳定进步都可以说做出更卓越的努力。但这不意味着我们可以放轻松、顺其自然什么都不管了，因为整个劳动力市场会接受越来越多的影响，包括人工智能的技术会带来新的变更和变化。因为现在很多的工人工作场景已经发生了改变，而且这个变化非常地迅速，之前跟大家提过了不是所有的人都会失业，但这的确意味着有一部分会由AI技术所取代，尤其是这个工作所需的技术性和专业性不强，所以中美双方都需要考虑这一代环境所带来的影响。包括我们的教育，包括年轻一代的指引，我们希望更好引导这个市场的发展。
未来工作市场或者是就业前景会怎么样呢？其实我们需要考虑整体的技术环境。比如说未来的技术、未来的自动化会发展成什么样的阶段呢？包括他可能会要求我们人类的情感甚至是展示出一些专业的技能。我们可以想象很多工作不可能被取代的，比如说酒店的礼宾服务或者是吹拉小提琴。我们在想究竟在未来会发生什么样的变化呢？我们可以看以下历史，其实把历史和现在做对比，可以预计现在和未来有什么样的变动，可能未来子孙辈会嘲笑我们现在的想法，为什么我们自己要做一些重复性的工作，而不让机器完成呢？
其实对于财富的分配也是一样的。因为整个自动化进程可以使社会发展更加迅速，我们可以获得更多的收入来源。就像马克思曾经说的：自动化其实替代劳动力的一种资本。所以说自动化的好处就是给我们提供了更多可投资的资金，而最终那些可以获得机器、可以获得服务的人将会最终取胜。其实在很早之前我们就已经看到马克思已经理解了资本和劳动力是有一定冲突的，而我们要做的就是明智使用技术、明智利用技术。
现在在座的听众相信都是IT领域的从业人员，我们也知道我们希望能够更好地开发IT技术，为社会的发展贡献自己的力量。但是当然了，我们考虑到整个全球的人口在迅速地增长，尤其是中国作为一个人口大国，情况是不一样的。可能现在在美国预期会不太好，但是在中国就会是一个不一样的结果。
我们看一下美国的情况，在1970年的时候美国政府发现我们如果能够提高社会生产率的话，会获得很高的经济利益。而他当时的做法就是支持当时的中产阶级，但是现在这部分中产阶级的福利已经渐渐消失了，而其中一个影响的原因就是自动化的进展。其实这个技术的进步甚至是劳动力成本的降低让美国人民非常不开心，因为整个技术的进步其实在美国带来一场缓慢地变革。我们可以从不同国家身上借鉴经验，考虑中国应该如何面临未来的挑战。
当然我今天不可能给中国提供一些政治上的决策建议，但是就我对于人工智能的理解，还是发现我们可以从美国身上得到很多可借鉴的经验。我出版的书人工智能时代目前也是刚刚翻译成中文，在这本书中也是提到一些美国解决问题的方法，我希望这本书可以给大家带来启迪和思考同时也让大家思考在中国未来几十年中可能面临的挑战是哪些。当然在我看来，中国目前所处的环境比当时的美国好出很多，再次强调一次，我今天跟大家传达的意思不是反人工智能的，我认为所有的技术对于世界的影响都是类似的，当年发明出车轮一样。但是现在我们更能理解技术对于整个社会的发展带来的影响是什么。可能人工智能也仅仅是一种自动化的工具和表现形式，我也坚信人工智能其实可以通过不同的形式改变我们的生活、改变整个世界。当然了必须要理解的就是技术也是有局限性的，包括人工智能，我们希望使用不同的技术推动经济的发展，提供更多的就业岗位。经济发展其实能带动社会的进步，但是随着技术的发展我们需要考虑如何再培训、再教育曾经失业传统行业的工人，我们希望建立一种新的商业模式来处理未来面临的挑战。而且我们整个社会不仅仅掌握在极度富有这部分人手中，我们希望利用技术更好促进社会的公平、稳定发展。谢谢！
