人工智能对社会生产及人类生活的影响.docxVIP

人工智能对社会生产及人类生活的影响

一、人工智能对社会生产的影响

生产力由三要素构成，分别是劳动资料、劳动对象和拥有一定生产经验的劳动者，那么人工智能作为人类最前沿的科技之一，对生产又会产生怎样的影响？

（一）学科融合和技术进步

作为复杂多学科和领域叠加作用的产物，人工智能学科的发展和相关技术的进步，对于其自身学科和其他相关学科以及所涉及到的产业技术有巨大的推动作用，同时也导致了许多新兴学科的融合和跨越式发展。就目前而言，和人工智能学科关联度比较高的学科如应用数学、计算机科学、神经科学、控制科学、信息科学、认知科学等等，融合比较突出的技术如自动驾驶技术、大数据分析、区块链技术、自动化技术、介质识别技术、自动反馈技术等等，此外，人工智能学科还和哲学、伦理学、数学、统计学、逻辑学、生物学、神经科学、心理学、语言学、计算机科学、控制论、机器人学等学科融合和交叉发展，并产生出很多新的值得深入研究的交叉点。

如与哲学结合，正是人工智能研究者在哲学层面上对于“智能”的不同理解，也才会在技术实践层面上产生不同流派并且存在巨大的分歧。与伦理学结合，人类如何看待人工智能，是机器设备还是生物？也许现在我们考虑这个问题看起来为时尚早，但不要忘记机器学习的进化速度是惊人的。与统计学结合，信息理论需要对数据和概率有很强的理解，大多数神经网络技术和许多机器学习算法要求统计学和概率学，但是要注意，机器学习并不是统计学的延伸，而是完全不同的算法和理念，深度学习网络的发展和传统的统计技术已经是走在不同道路上了。这样的例子不胜枚举，可以看出，人工智能不仅带了自身学科的发展，同时也为其他学科的发展带来了新的方向和契机。

（二）新产业的不断出现

人工智能可以算作当今最先进的科技之一，它带动了一系列学科和技术的发展，如自动化控制、生物识别、仿生机器人、大数据等，并与这些技术高度融合迸发出超越原技术领域的力量，这些新兴产业可以称之为智能制造产业链。因为人工智能所涉及到的产业及其广泛。

深度学习技术是人工智能被打开的一扇新的窗户，2006年，深度学习这一新概念为加拿大计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”的杰弗里·路埃弗里斯特路·辛顿（GeoffreyEverestHinton）所提出，其原理在于模拟人脑，用电子运算来建立可以像人脑一样分析学习的神经网络，让机器看起来“可以对信息进行记忆和吸收”并不断建立关联，是人工智能学习的全新领域，应用前景十分广泛。目前，深度学习的技术开始在各个领域广泛应用，如无人驾驶汽车技术，成为包括我国在内的世界各国争夺的制高点，深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境、识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。如语音识别、机器翻译，基于深度学习理论，借助海量计算机模拟的神经元，在海量的互联网资源的依托下，构造改进语音识别的各种不同技术和方法，建立从信号中提取和增强语音本身的技术，模仿人脑理解语言，目前此领域领先的是我国的科大讯飞公司。此外，还有目标识别、情感识别、艺术创作、人脸识别、仓库优化、脑肿瘤检测、生物信息学等等新兴产业都是因为人工智能深度学习技术的开发而得以出现和发展。

（三）岗位的重新塑造

2018年故去的斯蒂芬·霍金（StephenWilliamHawking）于2016年12月写下了这样一段话，“工厂的自动化已经减少了传统制造业的就业岗位，人工智能的兴起，则有可能进一步破坏中产阶级的就业，只有那些最需要付出关怀、最有创意、最需要监督的岗位能保留下来。”的确，人工智能技术发展中，很多学者都认为该技术的发展将导致“失业潮”的发生。2016年“世界经济论坛”年会基于对全球企业战略高管和个人的统计和调研，得出这样一个结论，随着人工智能技术的崛起和普及，自动化和智能化设备被大规模采用，未来五年全球15个主要国家将减少700万个就业岗位。美国科学家摩西·瓦迪（MosheVardi）也有类似的观点，他预言到本世纪中叶岗位将减少50%，这也就意味着一半人都将面临失业风险。

但是我们也不用过于担心人工智能对于人类工作岗位的代替，虽然人工智能机器人效率高，成本低，但我们也应看到人工智能的另外一面。一方面，传统的工作岗位在被科技发展淘汰之后，确实出现了相关行业的人群丢失了传统工作机会、被迫失业；另一方面，就生产主体而言，依然是人而非机器，也非人工智能，人类经过了一次又一次生产方式的重大变化，尤其是三次科技革命改变了人类社会的整个面貌，每一次发展和飞越其实也是人类生产的发展和飞越，生产力获得了极大地提高，在人类不断掌握新生产技术的过程中，成千上万的传统岗位被改造，成千上万的新岗位被创造，变化的只不过是人类使用科技的水平和我们工作的名称罢了，就好像历史上的马车夫变成了司机，流水线的装配工人变成了自动化