機器人的使用由來已久，但是在近兩年迎來了發(fā)展的高峰。越來越多的機器人走入工廠與人類共事，應(yīng)用的領(lǐng)域也越來越五花八門。在數(shù)十年之后，給人類配上機器人大腦會成為一個最優(yōu)選項嗎?從邏輯上看也許是行得通的。

給人類工人配上機器人大腦 在邏輯上并無不可

據(jù)BBC報道，發(fā)出輕柔的呼呼聲，它穿過倉庫的地板，在剪刀升降機上抬起或降低自己的兩只手臂，準(zhǔn)備執(zhí)行下個任務(wù)。每只手臂上的關(guān)節(jié)處都安裝有攝像頭，左手從架子上拉出紙盒，右手從中拿出一個瓶子。像許多新式機器人那樣，這個機器人來自日本。日立公司于2015年展示了它，并希望在2020年開售。

它不僅是能從貨架上取下瓶子的機器人，還是能像以前工人那樣迅速而精確地執(zhí)行此類看似簡單任務(wù)的機器人?，F(xiàn)在，人類和這樣的機器人正在倉庫中協(xié)同工作。將來，它們可能取代所有倉庫工人。在亞馬遜倉庫中，Kiva機器人隨處可見，它們不僅可從貨架上取東西，還能將貨架搬給人類，以供他們挑選貨物。Kiva機器人以這種方式將工作效率提高了4倍。

在許多工廠中，機器人也在與人類并肩工作。自從1961年以來，工廠就已經(jīng)使用機器人。當(dāng)時通用汽車公司部署了首臺機器人Unimate，這種獨臂機器人可執(zhí)行焊接之類的工作。但是直到近年，機器人開始與人類工人被嚴(yán)格隔離，部分原因是為了保護(hù)人類，部分原因是避免人類工人影響機器人工作，后者的工作條件必須受到嚴(yán)格控制。有了新式機器人，這些控制不再有必要。

以Rethink Robotics公司推出的工業(yè)機器人Baxter為例，它通常可避免碰撞到人。即使有人撞到它，它也不會倒地。類似卡通的眼睛可以給人類同事提供暗示，表面自己即將移動的方向。從歷史上看，工業(yè)機器人需要專業(yè)編程，但Baxter可以從人類工人那里學(xué)習(xí)如何執(zhí)行新的任務(wù)。

全球機器人數(shù)量正快速增加，工業(yè)機器人銷量1年內(nèi)增長了13%，這意味著機器人的“出生率”每隔5年就會翻倍。長期以來的趨勢是，新興市場的廉價勞動力總能吸引“離岸制造業(yè)”。如今，機器人正出現(xiàn)“回流趨勢”，將制造業(yè)重新吸引會老牌制造中心。

這些機器人可以從事越來越多的工作，比如采摘生菜、調(diào)酒以及醫(yī)院搬運等。但是它們依然沒有達(dá)到我們預(yù)期的目標(biāo)。Unimate被推出1年后(1962年)，美國動畫片《摩登家庭(The Jetsons)》中就出現(xiàn)了機器人Rosie的身影，它幾乎可以做所有家務(wù)勞動。然而現(xiàn)在看來，距離實現(xiàn)這個目標(biāo)依然遙遠(yuǎn)。

這些進(jìn)步在很大程度上要感謝機器人硬件的改進(jìn)，包括更好和更廉價的傳感器，特別是機器人眼睛、指尖觸覺以及平衡性方面的改進(jìn)。此外，軟件方面也有很大進(jìn)步，機器人的大腦越來越聰明。而且隨著時間推移，機器思維正演變成新的領(lǐng)域，人們曾對這個領(lǐng)域寄予厚望，但早期曾引來失望。

發(fā)明人工智能(AI)的嘗試可追溯到1956年，當(dāng)時在達(dá)特茅斯大學(xué)的夏季研討會上，人工智能先驅(qū)們認(rèn)為，機器應(yīng)該能夠使用語言、形成抽象思維和概念、解決人類的各種問題，以及自我進(jìn)化。他們還認(rèn)為，擁有類似人類智商的機器應(yīng)該可在20年內(nèi)出現(xiàn)。然而他們現(xiàn)在認(rèn)為還需要20年時間才能實現(xiàn)這個目標(biāo)。

未來學(xué)家、哲學(xué)家尼克·博斯特羅姆(Nick Bostrom)曾對此提出質(zhì)疑：自我計劃=超級智能?他寫道：“對于預(yù)言家來說，20年是預(yù)言發(fā)生巨變的甜蜜點。”越接近這個點你越會期望看到原型，越遠(yuǎn)越不容易引起關(guān)注。而在過去幾年中，人工智能技術(shù)的進(jìn)步開始加速。特別是那些專注于一件事的算法，比如圍棋、過濾垃圾電子郵件或在照片中識別面部的AI算法。

處理器變得越來越快，數(shù)據(jù)集越來越龐大，程序員越來越善于編寫算法，這些算法可以學(xué)習(xí)如何改進(jìn)自己。然而，這種自我改進(jìn)的能力卻令許多思想家感到擔(dān)憂。如果我們能夠創(chuàng)造出像人類那樣解決任何問題的人工智能，結(jié)果會如何?它會迅速變成超級智能嗎?我們?nèi)绾未_保它被控制?

這至少不是現(xiàn)在迫在眉睫的擔(dān)憂，相當(dāng)于人類智能水平的超級AI可能還需要20年才會出現(xiàn)。但是狹義的人工智能已經(jīng)開始改變經(jīng)濟(jì)。多年來，這些算法已經(jīng)接管了許多領(lǐng)域的白領(lǐng)工作，比如薄記員和客服。越來越多的體面工作也受到威脅。IBM的人工智能沃特森在智力游戲中擊敗人類冠軍而登上頭條，如今在診斷肺癌方面已經(jīng)超過人類醫(yī)生。在預(yù)測那些案例可能獲勝時，軟件甚至比經(jīng)驗豐富的人類律師更強。機器人顧問可提供更好的投資建議。

算法經(jīng)常在金融市場和體育活動中發(fā)布新聞報道。對我來說是幸運的，因為它們似乎還不能像人類那樣編寫有關(guān)科技和經(jīng)濟(jì)方面的專欄文章。有些經(jīng)濟(jì)學(xué)家估計，機器人和人工智能可以解釋奇怪的經(jīng)濟(jì)趨勢。麻省理工學(xué)院教授、暢銷書《與機器賽跑》合著者埃里克·布林約爾弗森(Erik Brynjolfsson)和安德魯·麥卡菲 (Andrew McAfee) 認(rèn)為，工作與生產(chǎn)力之間存在“巨大脫鉤”，即經(jīng)濟(jì)如何有效低投入，比如人力和資本，以將它們變成有用的東西。

從歷史上看，生產(chǎn)力越高意味著就業(yè)機會越多、工資越高。但是布林約爾弗森和麥卡菲認(rèn)為，美國將不再適用這種模式，因為到了21世紀(jì)，雖然美國生產(chǎn)力大幅提高，但就業(yè)機會和薪酬卻未能跟上步伐。有些經(jīng)濟(jì)學(xué)家擔(dān)心我們正經(jīng)歷“長期停滯”，即沒有足夠的需求刺激經(jīng)濟(jì)增長，即使施行低利率甚至零利率。

新技術(shù)消除工作并非新鮮事。200年前，勒德分子(Luddites)曾極力破壞技術(shù)。如今，勒德分子已經(jīng)成為笑柄，因為技術(shù)最終總能創(chuàng)造出更多就業(yè)機會，以彌補那些被其取代的工作。而且提供更好的工作，至少是與以前不同的工作。當(dāng)前機器人技術(shù)會引發(fā)何種后果還不清楚，很可能有些人類工作會受到威脅。

這是因為機器人的大腦似乎比身體進(jìn)步更快?！稒C器人崛起》的作者馬丁·福特(Martin Ford)指出，機器人可以幫助飛機起降和在華爾街交易股票，但卻無法清理衛(wèi)生間?；蛟S將來，我們不應(yīng)該期盼倉庫中出現(xiàn)Rosie這樣的機器人，而是另一種智能設(shè)備Jennifer Unit。

Jennifer Unit是一種電腦耳機，可以引導(dǎo)人類工人如何更好地執(zhí)行任務(wù)，更多關(guān)注細(xì)節(jié)。如果你需要挑選19個相同的物品，它會告訴你5個、5個、5個、4個進(jìn)行分組，這會更少出錯。既然機器人可能在思維方面超過人類，而人類在從貨架上取東西時擊敗機器人，為何不用機器人大腦控制人類身體呢?這可能不是完美的職業(yè)選擇，但你不能否認(rèn)，它符合邏輯。