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机器人抢人类饭碗？光明日报刊文：将适合机器人的岗位让给它
理想院士级同学
机器人抢人类饭碗？光明日报刊文：将适合机器人的岗位让给它
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机器人的智商不断提高，其灵巧性、柔韧性、智能性越来越好，所能胜任的工作范围也不断扩大，不仅能干重复性体力活，而且在复杂的智能领域不断突破——围棋一直被看作机器人难以超越人类智慧的坚固堡垒，然而在3月9日，机器人AlphoGo在与韩国围棋高手李世石的对弈中取得胜利。照此发展，机器人似乎可以在任何领域抢走人类的“饭碗”了。但确实如此吗，有没有哪些岗位是机器人抢不走的呢？
拿手好戏是程序性工作
忽如一夜春风来，周围许多工作岗位已换上机器人，这种现象以往只是发生在工厂流水线，现在从物业保洁到餐厅服务员，从大型表演中的群体伴舞到医院里的医疗诊断，机器人似乎已全面走进人们的日常工作和生活中。仔细分析一下就会发现机器人的“工作喜好”有规律可循，主要是程式性工作和智能性工作。
程式性工作是机器人的传统优势项目。受软件程序的驱动，工业流水生产线上的程式化工作，机器人全能胜任，无论是切割、焊接、装配、喷漆，还是包装、搬运等，都能比工人做得更精细、更精准、更完美，而且它们还不怕脏、不怕累、不怕危险，在力所能及的范围内总是做得至善至美、无可挑剔。
近年来，智能性复杂工作也被机器人盯上。像智力抢答、下象棋等“脑力”劳动，流水线上那些工业机器人干不了，但对智能机器人来说就是小菜一碟。以往根据现场情况做出选择和判断是机器人缺失的一环，进入物联网、大数据时代，这个问题迎刃而解：大数据能够告诉机器人以往人类的经验，物联网和传感器能延伸机器人的神经感知系统，这样机器人就会具备学习能力和自主判断能力。
围棋一直被看作机器人难以超越人类智慧的坚固堡垒，但谷歌的人工智能机器人已在比赛中战胜了世界职业围棋冠军。智能机器人综合智力正在接近人类，其灵活度、准确率和自主判断能力与人类相比有过之而无不及。譬如无人飞机、汽车自动驾驶设备，它们自行判断路线，躲避障碍物等，灵活得像生命体一样。
有了这样可观的智商，机器人自然能从事复杂的专业技术工作，如判断医学X光片准确率可达98%以上，超过专家水平；其他如行政人员、文书、老师、会计、新闻记者、律师、电话公司职员、麻醉师和外科医生、收银员、市场营销人员、客服人员、金融经济人和分析师等，许多常见工作智能机器人都可胜任。
难以取代人类的个性化和创意性
与人相比，机器人更便宜且具有不消极、不怠工、不抱怨等可爱之处，但是，无论是工业机器人还是智能机器人，毕竟属于“物”而不是人，不具备情感、个性、意识、道德等人性，也不具备创新创意创造能力，这就决定了这些与人性相关的领域，机器人难以觊觎。
前面提到智能机器人可以读X光片并作出诊断，还可以负责放射或扫描，实施麻醉、进行手术，分药取药。这些工作，许多医疗服务机器人都可以干，而且比人做得更好，但是机器人不会情感安慰，不会感情护理，不会心理疏导，不会实施个性化诊治，不能与患者心灵沟通与互动。中医望、闻、问、切这些需要针对独特性进行个性化综合判断的领域，机器人还难以上手。
艺术设计类工作机器人也没法沾边。这类工作需要鲜明的个性、独特的创新创造性思维，机器人可以做出至善至美的画面，但不能在其中体现情感、创意、心态、灵感、道德、意识等个性特征。例如艺术明星，粉丝们既对其出神入化的表演如醉如痴，也对其本人乃至私生活有兴趣，换了机器人这种微妙之处将不复存在。艺术是人类创造力和想象力的个性化表达，人工智能智商再高，也只能表达共性。
情感类工作机器人亦无法涉足。机器人可以护理和照料年老体弱者，但是不能进行感情陪护；机器人可以授课，但不能进行个性化、差异化辅导，更不能替代家长或老师对孩子进行言传身教。许多服务性工作语言和文化背景很重要，有了共同的背景会让客户感到亲切温暖安心，这是机器人所不具备的。
体育竞技运动机器人也难以取代。世界上有着数千万运动爱好者，他们是各种职业球赛或体育竞技运动的座上客。在绿茵场上摆机器人踢足球，人们可能会觉得很新鲜，但无法给人应有的兴奋感。
发明创造类工作，改革创新类工作，同甘共苦类工作，传情传神达意的领域，机器人也无能为力。相对来说，机器人更直接影响中等技能工作，对于高技能和低技能工作，目前影响并不大，甚至管道工、电工、建筑工等这些普通岗位机器人暂时也难以取代。
调整人才教育是应对之策
随着机器人技术的进步，机器替代人类成为一种趋势。从原理上讲，以往普通机器人属于工具型，是对人手脚运动器官的延展，而智能机器人是对大脑的延伸和对手脚的替代。现如今的机器人不仅可以轻易取代“蓝领”岗位，“白领”岗位也大多被其盯上。有预言称，未来30年内现有50%的岗位会被取代。智能机器人的广泛应用，不仅是抢人的“饭碗”这么简单，还会引起人类`793E`4，1A深刻的变化，需要未雨绸缪、及早作出妥善应对。
以往历次工业技术革命，每次带来的失业，很快会被新出现的岗位弥补并反超。机器人普遍推广所带来的收益或许会转化为更好的工作，也就是说会有新的岗位涌现。这当然需要人们学习新技能，增强创新、创造、创意能力、人际交往能力、团队合作能力等，适应劳动力市场变化，找到新的调适方式。
尽管如此，智能机器人革命所带来的挑战可能出乎意料：一是智能机器人迅速发展所带来的新增就业机会可能会大大少于所取代的岗位，这会造成大量失业；二是人类将面对寻找生活意义的“最大的挑战”，因为工作不只是为了求得温饱，也是为了找到生活的意义，进入智能机器人时代，如果工作不需要你了，休闲成了一种生活方式，该如何寻找自身定位和生活意义呢？
除了就业机会被机器人取代，科学家还担心机器人智力超过人类，尤其担心人工智能自行设计、自行发展，会给人类带来难以预料的危险。史蒂芬·霍金也忧心忡忡地表示，与其担心谁来控制人工智能的问题，人类更应该担心的是，人工智能到底愿不愿意受人类控制。这就意味着既要充分发挥机器人服务人类`793E`4，1A的正能量，又要防患于未然，将人工智能的潜在风险控制在可以承受的范围之内。
总之，机器人是人类制造的新一代生产和服务工具，可以取代人类完成许多工作从而造福人类`793E`4，1A，了解机器人的性能特长，就可以将那些适合机器人的工作岗位让给它们，人类可以集中精力开发好并专注地从事机器人难以染指的工作，这其中最重要的应对之策是有意识地调整教育专业方向，优化人才培养结构，作为个人也应有针对性地提高自身能力和素质来积极应对。股票论坛
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棋士柯洁谈人机大战 机器早晚战胜人类
　时间： 16:13来源：新浪编辑：幽斋悠哉
【导读】北京时间1月12日消息 近日，棋士柯洁参加最强大脑时接受采访，谈到了人机大战的话题，柯洁说现阶段还有战胜机器的可能，但最终机器将战胜人类。
谈人机大战对于人机大战，你怎么看人机PK其实我已经算是老司机了，因为在私底下其实大家可能不知道，我其实跟机器测试过很多盘（围棋），我有很大的这样的经验。首先我觉得人跟机器对抗的话，有几个有意思的地方，你可以感觉到他不是人类，然后你无法跟他交流争执对错，因为他完全是按照自己的思维方式来跟你对话，跟你交流跟你进行对弈，所以说这是我的觉得他最有意思的地方。他是可以颠覆人类对以前旧时代的一些看法，就比如说，他是觉对的实用主义者，然后我们人类可能觉得这个棋型下好看一点下漂亮一点，但他不是，他是怎么样能赢怎么样来下，所以跟他对决会有很大的一些启发。你对人机首战中，王峰失败有什么看法跟机器人对抗失败是非常正常的事情，因为人就是一个血肉之躯会疲劳会疲惫，但是机器不会。所以说他失败也是情理之中，但是人也不能就此承认失败，因为人也有他强大的地方，我想他以后如果有机会的话，一定会再向机器发起挑战吧。你觉得人和机器对抗，哪方胜算大一点相信以后绝对是机器会赢，但是现在这个局面我觉得人类还是有一点机会，但是以后相信科学的发展，我也是非常理性的相信机器最后一定会赢。具体到了那时候怎么办就再看吧。你对Master连胜60局，有什么看法震撼。首先除了震撼以外还要正视他的强大。然后要学习他，他为什么能这么强，能连胜60局。我觉得这是我们职业棋手必须要学习要面对的一个问题。他为什么可 以这么强大，他是怎样的招法让我们溃败。首先我是觉得，人肯定是要向机器先学习，学习他的招式之后，然后我们来看看自己的弱点是什么，我们自己的弱点都总 结完之后，我觉得我们人类只要努力过了拼搏过了，就算输也没有什么遗憾的，因为机器早晚会战胜人类。
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除了围棋，这场网络安全领域的「人机大战」也许更实用。
因为 AlphaGo 的出现，「人机大战」这个名词成为了这两年业界最火热的名词之一，不管是在围棋领域还是延伸到其他人与机器可以展开对抗的领域，都出现了此类的比赛。在「网络安全」这个计算机技术的核心领域，也出现了类似的比赛，这就是 CGC(Cyber Grand Challenge，网络超级挑战赛)。
CGC 是美国国防部先进项目研究局 (DARPA) 于 2013 年发起的全球性网络安全竞赛，它的目标是建立自动攻防系统对软件的漏洞进行检测、验证和修补，而目前基于漏洞的软件安全攻防很大程度上依赖于人，所以 CGC 的参赛队伍全都是代表着机器程序的战队。这项比赛于 2016 年夏季完成了最终的决赛。在完成了首次的 CGC 竞赛后，DARPA 没有发布后续的计划在最近进行类似于 CGC 的类似竞赛。
在 CGC 结束之后，业界也在期待下一项在信息安全领域的类似比赛，能够推进这个领域内机器自动化及智能化的进程。于是，人与机器网络攻防竞赛（Robo Hacking Game，以下简称「RHG」）平台应运而生。
在安全领域，人类还暂时领先，但未来终归是机器的
与 CGC 不同的是，RHG 将以机器人攻防、和人机对抗的形式，引入国内外科研院所组成的十余只机器人战队与经验丰富的 CTF 选手在同一平台下一决高下，机器人战队将完全独立的完成以往在互联网环境中只能由人类甚至一个安全团队合作完成的安全对抗行为，为 AI 在信息安全领域的进一步应用提供了推广和验证平台。
来自美国乔治亚大学（University of Georgia）的李康教授是这个项目的灵魂人物，他本人也是计算机系统和网络安全领域的世界级专家。在之前的 CGC 比赛中，他组建的 Disket 战队还闯入了最终的决赛。目前他还兼任奇虎 360 智能安全研究专家。
在他看来，与 AlphaGo 做的事不同，安全领域的智能对抗、智能化、智能算法的应用等都已经被用了很久了。人早已经被机器在安全领域打败，「人工智能在围棋比赛、人脸识别等领域的人类对手是不用机器、不用程序的；安全领域不存在这个问题，安全领域始终都是人机混合。」
所以他再三强调在目前的计算机安全领域，「人机混合」就是常态，所以参加这种比赛的「人类战队」在严格意义上都是「人机组合战队」。而他们组织这次比赛的目标一方面是继续推动安全自动化，争取在未来使纯自动机器能够超越人和机器的组合；另一方面，在安全领域也有很大的人才缺口，而这些都可以用机器的力量来弥补。
回头来看这次比赛的赛况。与 AlphaGo 在围棋界大杀特杀不同，纯机器人战队在和人类战队的比赛中还处于下风。这次比赛有 8 支机器人战队和 4 支人类战队参赛，他们大都来自加州大学河边分校、佛罗里达大学，以及国内的中科院计算所、复旦大学等科研院所，不过也有一些像雷神、IBM 等国外大公司派出队伍前来参赛。
在具体赛题方面，赛题程序具有如下特性：
32 位 Linux 二进制程序
堆栈保护关闭、无地址空间随机
gcc 编译（版本 TBA）
单进程，单线程
同时，所有的赛题均设计为从标准输入接收输入数据，并将结果发往标准输出（网络服务通过管道网络连接标准输入输出）。
而 roboCTF 的漏洞类型包括所有的内存访问异常类漏洞，包括但不限于堆栈溢出、堆溢出和格式字符串漏洞等。
比赛一开始，2 支人类战队在解题方面策略很得当，很快拿到高分手，从结果来看也还是人类领先。「我们可以很好的看到每道赛题都有机器人得分了，只是拿到题目以后，后面的一些手段、战术、高低分配合等等方面跟人类有一定差距」，北京永信至诚科技有限公司副总裁兼 CTO 张凯评价道。
作为拥有 12 年计算机及网络安全行业从业经验和软件开发经验的北京网络协会特聘专家，张凯认为人类在这种比赛中的优势是快速反应能力，「应对不同环境根据自己经验可以快速得分。」但是机器人目前还没有加入这样的策略，「有一些机器人策略好的话很快就能找到，有些调整不好差异就出来了」。但张凯同时表示，如同很多类型的人工智能程序一样，安全领域的机器人也需要学习的过程，如果这个比赛多次使用的话，适应这个策略机器人一定会有更大飞跃，那个时候会更有说服力。
但就像李康所坚信的那样：「我们现在用全自动机器跟人加上机器对抗，但我仍然相信纯自动机器会超过人加机器。」
网络安全的话题还有很多要讲的
而众所周知，网络安全行业一直以来是一个高度依赖个人经验和技术的领域，而人工智能攻防技术有计算快、多任务、学习快、跨领域、不间断等特点，发展人工智能化的网络安全技术有助于发掘系统未知漏洞，检索偏僻的安全隐患，推演未知风险，实现安全自动化。
回头去看，在过去的两年中，大家又学会了几个新词：「白帽子」、「脱库」、「撞库」、「XCode」……当然学习途径是一次又一次影响广泛的网络安全事件。这背后是企业亟待提升的安全能力和大众需要具备的基本安全意识。
百度云安全总经理马杰在之前接受极客公园的采访时就表示，「互联网创业的竞争越来越激烈，在专注于业务上开疆拓土之时，黑客也紧随其后，安全将成为这些企业竞争的核心竞争力之一。」
而毫无疑问，自动化的智能机器将在不久的未来成为人类在这个领域的重要助手。不管是通过 CGC 这样的机器大战还是 RHG 这样的人机对抗，最终的目的都是让机器变得更聪明，同时也让人类在这个过程中获得新的思路。毕竟，不同于图像识别或是围棋这样的领域，在安全领域，人类也在不断地快速成长，这种相辅相成的进步也许能让我们的未来更安全。
到了那时，人类究竟能不能打败机器还重要吗？
本文由极客公园原创
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