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人工智能是一種“全新生產要素”

作者: 2017年02月27日 來源:中華機械網 瀏覽量:
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更新于2017年2月24日07:35英國《金融時報》約翰•桑希爾  與一些經濟學家交談,他們幾乎肯定會告訴你,疲弱的生產率增長是我們這個時代的災難。  另一方面,舒服地靠在一些首席執(zhí)行官的豪華轎車的后座上,
人工智能是一種“全新生產要素”

 更新于2017年2月24日 07:35 英國《金融時報》 約翰•桑希爾
  與一些經濟學家交談,他們幾乎肯定會告訴你,疲弱的生產率增長是我們這個時代的災難。
  另一方面,舒服地靠在一些首席執(zhí)行官的豪華轎車的后座上,他們會熱情洋溢地訴說新技術正如何改變企業(yè)生產率。
  與人工智能領域的一些專家談話,他們很有可能會喋喋不休地說著我們正瀕臨一場生產率革命。如果我們達到技術奇點(當電腦智慧超過人類智慧時),生產率增速將呈指數式加快。
  從那一刻起,電腦超級智能將迅速發(fā)現留待發(fā)現的一切。正如華盛頓大學(University of Washington)計算機學教授、《主算法》(Master Algorithm)一書作者佩德羅•多明戈斯(Pedro Domingos)所說,這個主算法將成為人類的最后一個發(fā)明。這個主算法將能夠從數據中獲得世界上的一切知識——過去、現在和未來。
  說得婉轉些,其中似乎確實存在某種“生產率悖論”。這3個故事有可能全部為真嗎?很有可能,是的。
  當然,在科技行業(yè),天花亂墜的宣傳并不新鮮。目前,我們距離技術奇點還相當遙遠,關于我們達到這個奇點的那一天會不會到來,人們還沒有達成一致。然而,我們有必要注意到,該領域有些(較年輕)的研究人員相信,他們將在他們的有生之年迎來這一刻。
  然而,即便是目前存在的狹窄、針對特定領域的人工智能應用也在產生驚人的結果——大型科技公司(谷歌(Google)、微軟(Microsoft)和IBM)正在該領域投入資金。要了解未來可能發(fā)生的事情,我們有必要關注一下倫敦初創(chuàng)企業(yè)BenevolentAI,該公司試圖實現醫(yī)學研究的革命。
  BenevolentAI創(chuàng)始人肯尼思•梅爾文(Kenneth Mulvany)認為,藥品的發(fā)現在很大程度上是一項信息和數據挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)能夠由人工智能有效解決。在線醫(yī)學研究網站PubMed擁有2600萬篇文獻,并每年新增約100萬篇文獻。這顯然是任何一個研究團隊所有成員一輩子都無法完全吸收的。
  BenevolentAI搭建了一個電腦“引擎”,能夠閱讀這些數據、對其整理歸類并提取相關信息,突出顯示一個領域中能夠應用于另一個領域的“概念假說”。“你可以用以前想象不到的規(guī)模來看事情,”馬爾瓦尼表示,“這種由人工智能評估的組件可以增強人類智慧。”
  BenevolentAI正與謝菲爾德大學(Sheffield university)的研究人員合作,以研究治療運動神經元疾病和肌萎縮性側索硬化癥(ALS)的新方法。初步結果大有希望。
  神經學講師理查德•米德(Richard Mead)表示,BenevolentAI已確認一種藥物發(fā)現的途徑并開啟了一種驚人的新途徑。“他們的引擎可以瀏覽大量信息,以發(fā)現新的想法重新利用。”
  它還可以幫助根據基因構成來制定個性化的個人解決方案。轉化神經生物學講師勞拉•費拉約洛(Laura Ferraiuolo)表示:“我們確實對此感到興奮。潛力是驚人的。”
  一些經濟學家認為,迅速擴大的數據集、機器學習和日益提高的計算能力,這些都應被列為除資本和勞動力之外的一種全新的生產要素。
  人工智能正締造一種新的“虛擬勞動力”,提高人類智慧的生產率并推動新的創(chuàng)新。另外,與其他生產要素不同,人工智能不會隨著時間的流逝而貶值。它將受益于網絡和規(guī)模效應。例如所有自動駕駛汽車都能從其他此類汽車身上學習。
  來自埃森哲(Accenture)與經濟學前沿公司(Frontier Economics)最近的一份報告大膽提出,到2035年,基于人工智能的技術的普遍采用,可能會將很多發(fā)達國家的經濟增速提高一倍。
  報告估計,人工智能有可能將美國、英國和日本的總增加值(與國內生產總值(GDP)近似)年度增速分別提高到4.6%、3.9%和2.7%。
  這些研究屬于學術猜測。科技的進步是不可預測的。但一些人工智能先驅相信,它可以“改變一切”,從材料科學到能源。“我們正處在一個新的創(chuàng)新時代的開端,”馬爾瓦尼表示,“我們已擁有由人類增強的創(chuàng)新。我們將最終擁有機器創(chuàng)新。”
  甚至連目光最犀利的經濟學家可能也很快不得不承認,人工智能將以深遠且可能非同一般的方式影響生產率。(來源:中國工業(yè)網)
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