機器學習
——我們該如何與機器競爭

彭傳意

（東北大學，沈陽 110169）

1 什么是機器學習

機器學習是一門人工智能的科學，比較嚴謹?shù)亩x：機器學習是一門研究機器獲取新知識和新技能，并識別現(xiàn)有知識的學問。這里所說的 機器 ，指的就是計算機，電子計算機，中子計算機、光子計算機或神經(jīng)計算機等等。也許說的繞口了一點，簡單來說機器學習就是讓計算機更有效率，更快速全面的學習人類的知識并加以運用。

機器學習看似遙遠，其實它已經(jīng)來到了我們的生活中，同學們翻譯英語時所用的百度翻譯，玩游戲時與計算機下棋，這些都是機器學習帶來的成功。其實機器學習很早就出現(xiàn)了，1959年美國的塞繆爾（Samuel）設(shè)計了一個下棋程序，這個程序具有學習能力，它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年后，這個程序戰(zhàn)勝了設(shè)計者本人。又過了3年，這個程序戰(zhàn)勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。同學們是不是立刻想到了阿爾法狗，這好像就是阿爾法狗的祖先，只是那時的機器學習還不夠成熟，沒能引起人們太大的重視，而現(xiàn)在機器學習強勢歸來。

2 機器學習的歷史

機器學習發(fā)展過程大體上可分為4個時期。

第一階段是在20世紀50年代中葉到60年代中葉，屬于熱烈時期。第二階段是在20世紀60年代中葉至70年代中葉，被稱為機器學習的冷靜時期。第三階段是從20世紀70年代中葉至80年代中葉，稱為復興時期。

機器學習的最新階段始于1986年。機器學習其中最為熱門的恐怕就要屬于深度學習了，可以說深度學習帶動了整個人工智能學科的發(fā)展，因為之前機器學習乃至人工智能領(lǐng)域的整體衰落，一是因為硬件原因，二就是沒有找到合適的算法?，F(xiàn)在隨著科技進步，各種高性能計算卡已經(jīng)隨處可見，而深度學習算法的出現(xiàn)讓機器學習的前景變得明朗起來。

3 機器學習正在搶奪你的工作

介紹完了機器學習的基本概念我更想說的是機器學習給我們帶來的影響：機器學習的面世首先確實帶來了很多便利：機器翻譯，電子醫(yī)生等等極大方便了人們的生活，但隨之而來也引起了部分人的擔憂：當機器翻譯比人工翻譯更精準更快速，當電子醫(yī)生比普通醫(yī)生更專業(yè)，診斷更準確，那翻譯員和醫(yī)生豈不是要失業(yè)，這不是危言聳聽，很多科技界的大佬已經(jīng)做出了類似的預言。

斯坦福大學人工智能與倫理學教授卡普蘭曾做了一項統(tǒng)計，美國注冊在案的720個職業(yè)中，未來20年內(nèi)將有47%被人工智能取代。未來10年內(nèi)，人工智能機器人將取代美國1500萬個工作崗位，相當于美國就業(yè)市場的10%。

不僅僅是預測，在很多領(lǐng)域人工智能已經(jīng)比人類更加專業(yè)：據(jù)悉，摩根大通公司最近研發(fā)出一款金融合同解析軟件，原來律師和貸款人員每年需要36萬小時才能完成的工作，該軟件只需幾秒就能完成，且錯誤率大大降低，這意味著相關(guān)人群也可能失業(yè)。美國電商巨頭亞馬遜公司最近公布了實體店全部自動化的計劃。隨后，富士康公司發(fā)布消息稱，2018年將用機器取代30%的工廠工作人員。美國第三大快餐連鎖集團溫迪國際也宣布將在1000多家門店中添加自動售貨亭 更多的智能化機器人正在搶奪人類的 飯碗 。

4 程序員也要小心

這些都是其他領(lǐng)域的一些案例，有的程序員可能認為：雖然機器學習能在一些領(lǐng)域超越人類，但是畢竟連人工智能都是靠程序員用無數(shù)代碼寫出來的，所以被人工智能搶工作對于程序員來說不需擔心。但是你知道嗎？谷歌公司已經(jīng)開始嘗試讓人工智能編寫代碼，而且取得了很大的進展。

現(xiàn)在人工智能究竟能不能完全取代程序員還很難說，但是在將來一些底層程序員的工作將會有機器完全替代，當機器寫出的代碼更嚴謹，更美觀，那些底層繁雜而又沒有技術(shù)含量的底層工作自然要交給機器處理。所以，不要滿足于現(xiàn)有的能力，如果沒有掌握更高更新的技術(shù)，既是不被機器所取代，也遲早要被同行取代。

5 我們該如何應(yīng)對競爭

在大規(guī)模的工程項目開發(fā)中，底層程序員的工作已經(jīng)越來越少，各種方便實用的框架，編譯器功能越來越強大，底層代碼的書寫在逐漸減少，所以程序員雖然目前還是一個熱門的職業(yè)，但隨著科技的發(fā)展，大部分程序員的工作必然被機器取代。所以計算機從業(yè)者更多的需要的是技術(shù)開發(fā)研究人員，而不是做著反復重復編碼的低級程序員。計算機行業(yè)從業(yè)者應(yīng)該以學習研發(fā)新技術(shù)為首要任務(wù)。

在將來，技術(shù)和資本的結(jié)合會快速更新社會的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，如果你不是富二代，沒有天生的萬貫家財，那你最好能擁有自己的核心技術(shù)。機器學習可以替代醫(yī)生，替代律師，替代工人，但短時間內(nèi)肯定無法代替科學家，畢竟人類的最大天賦就是創(chuàng)造。人工智能學習知識的能力毋庸置疑，但是創(chuàng)造知識就沒那么容易了（起碼在目前的技術(shù)來看是這樣）。所以，聰明的頭腦是人類最大的財富，能做到人工智能所做不到的，自然不用擔心來自人工智能的競爭了，反而人工智能將是科學家極為強大的助手，各種繁雜瑣碎的底層工作全部由人工智能代勞，而科學家只需要設(shè)計好研究的方向。機器學習的進步將引發(fā)全人類的進步。

機器學習的浪潮已經(jīng)來臨，如果你不愿去跟上它的步伐只會被它淹沒，跟上了它的腳步?jīng)]準在浪潮之巔也會有你的一個位置，機遇與競爭并存的時代，你該如何自處。