隨著人工智能和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步,許多人擔(dān)心人類的工作機(jī)會(huì)將被機(jī)器人搶走。從歷史上看,自動(dòng)化和技術(shù)進(jìn)步已經(jīng)導(dǎo)致很多舊行業(yè)被新行業(yè)所取代,不過從就業(yè)的角度來(lái)看,以往主要是許多原來(lái)從事農(nóng)業(yè)和制造業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)被轉(zhuǎn)移到了服務(wù)業(yè)。但專家們認(rèn)為這一次的改變將與以往不同,因?yàn)榧词瓜袼緳C(jī)之類的服務(wù)崗位也有可能會(huì)被機(jī)器人取代,更有甚者,哪怕是律師、醫(yī)生之類的專業(yè)工作也會(huì)受到前所未有的沖擊。
由于高度自動(dòng)化而引起的失業(yè),其實(shí)并不是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題。這可以被視為一件好事,因?yàn)橹恍枰倭扛呒寄軇?chuàng)新工作者每周上班3天,就可以確保在其余人口不工作的情況下,依然維持原先社會(huì)在商品和服務(wù)方面的供給水平。這種失業(yè)更大程度上還是社會(huì)問題,因?yàn)榇蠖鄶?shù)人會(huì)感到自己似乎是多余的;同時(shí)也是一個(gè)政治問題,因?yàn)榇蠖鄶?shù)選民將不再是納稅人。我們應(yīng)該把這種問題稱為“休閑過剩”而不是失業(yè)。但即使這種情況出現(xiàn)的可能性也不大,因?yàn)樵诙唐趦?nèi),服務(wù)行業(yè)將會(huì)產(chǎn)生很多工作機(jī)會(huì);從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,即使大部分的日常工作可以被人工智能取代,未來(lái)仍會(huì)有許多與創(chuàng)新有關(guān)的工作機(jī)會(huì)屬于人類。
首先,當(dāng)前機(jī)器人技術(shù)水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到完全代替人類從事服務(wù)行業(yè)的程度。電腦可以在棋類項(xiàng)目擊敗人類,但機(jī)械手仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類的雙手靈巧。我估計(jì),機(jī)器人要?jiǎng)偃魏?jiǎn)單的房屋清潔工作或航空乘務(wù)員的工作,至少需要30年的時(shí)間;甚至因?yàn)樯婕暗椒蓡栴}的緣故,無(wú)人駕駛汽車的普及也將至少需要10年時(shí)間。所以在不遠(yuǎn)的將來(lái),服務(wù)業(yè)的工作機(jī)會(huì)將繼續(xù)快速增長(zhǎng),足以抵消制造業(yè)就業(yè)機(jī)會(huì)的減少。
其次,即使電腦能夠幫助專業(yè)人員(例如記者、股票分析師,甚至律師和醫(yī)生)做一些分析工作,但電腦主要還是讓專業(yè)人員變得更有效率,而不是直接取代專業(yè)人員。很難想象,一個(gè)機(jī)器人律師能夠出庭為被告進(jìn)行慷慨激昂的辯護(hù),因?yàn)槿匀恍枰晃挥醒腥獾穆蓭煟诜ㄍド厢槍?duì)人類組成的陪審團(tuán)進(jìn)行道德和價(jià)值觀上的說服。在此過程中,人工智能所能做的只是幫助完成案例分析。
在數(shù)字化浪潮下,人工智能成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效的有效途徑。
例如,工業(yè)生產(chǎn)制造企業(yè)中產(chǎn)品的質(zhì)檢工作通常依賴人力完成,作為商品出廠前的最后一道工序,要求質(zhì)檢人員具備高度的專業(yè)性與專注度。借助人工智能的力量,將計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)械臂相結(jié)合,打造瑕疵智能識(shí)別+殘品自動(dòng)分揀的解決方案,有效減輕了一線質(zhì)檢人員的壓力。然而,傳統(tǒng)意義上的人工智能轉(zhuǎn)型,不僅需要海量數(shù)據(jù)的積累,對(duì)企業(yè)算法人員的技術(shù)水平、業(yè)務(wù)理解能力等多個(gè)方面也往往有較高的要求。因此,AI應(yīng)用的高門檻與高成本,讓大批中小型企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型之路難上加難。
人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨,對(duì)各個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
人工智能(AI)正在成為跨行業(yè)的游戲規(guī)則改變者。的確,對(duì)于C級(jí)高管來(lái)說,問題不再是AI是否適合其業(yè)務(wù),而是他們?nèi)绾尾拍苤匦露ㄎ黄浣M織,使其成為以人工智能為中心的組織,并充分利用人工智能的轉(zhuǎn)型價(jià)值。
對(duì)于許多組織而言,充分利用AI的潛力通常始于對(duì)一些用例的探索,這些用例可以提供快速但有價(jià)值的見解,從而為邁向以AI為中心的組織邁進(jìn)。這些組織正在構(gòu)建嵌入有AI功能的解決方案,這些解決方案是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。未在業(yè)務(wù)和客戶交互流程中加入AI的組織可能難以滲透新市場(chǎng)并吸引新客戶。此外,這些組織可能無(wú)法快速創(chuàng)新并無(wú)法有效地管理成本。
為了從AI中獲得價(jià)值,業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)部署AI解決方案以實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo),而不是使用AI來(lái)解決日常業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。重要的是要了解如何利用AI來(lái)驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略目標(biāo)和加速已知機(jī)會(huì)。
人工智能機(jī)器人改變了我們思考和互動(dòng)的方式。它之所以能夠做到這一點(diǎn),是因?yàn)樗哂心承┕δ?,使其能夠在?shù)字工作空間中得到利用,為企業(yè)提供更多價(jià)值。自從云和移動(dòng)技術(shù)被引入以來(lái),人工智能被視為下一個(gè)復(fù)雜的技術(shù)工具。它允許機(jī)器像人類一樣思考和學(xué)習(xí)。我們生活在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代--一個(gè)有潛力收集個(gè)人難以處理的海量信息的時(shí)代。
綜上所述,人工智能機(jī)器人的使用在幾個(gè)行業(yè)使用算法取得了相當(dāng)豐碩的成果。我們可以將人工智能分為兩個(gè)關(guān)鍵類別,即應(yīng)用型和通用型。應(yīng)用人工智能更具體、更常見--股票和股票交易工具等專門的流程就屬于這一類。廣義人工智能不那么具體,因?yàn)樗鼈兛梢蕴幚砣魏稳蝿?wù)。隨著組織不斷積累海量數(shù)據(jù),越來(lái)越多的數(shù)據(jù)沒有得到處理。手動(dòng)處理數(shù)據(jù)可能既費(fèi)力又耗時(shí);因此,許多組織最終只處理了他們的一小部分?jǐn)?shù)據(jù),從而在大量“未處理的數(shù)據(jù)”中留下了寶貴的見解可供浪費(fèi)。這就是ML發(fā)揮作用的地方,因?yàn)樗鼮榻M織提供了從大量數(shù)據(jù)中收集有價(jià)值的見解的機(jī)會(huì),否則這些數(shù)據(jù)將一直處于未處理和被忽略的狀態(tài)。
審核編輯 黃昊宇
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