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第11章 努力者的末日(1 / 6)

“众所周知,人类对社会的价值,和他创造的使用价值几乎毫无关系,只和他技能、资源的稀缺性有关系。

人人都需要吃饭,但农民的地位依然卑微,这就是因为农民太多,他们没法干掉所有和自己技能树重叠的个体,从而制造自己的稀缺性。

所以,我们讨论专才和通才在未来社会哪个更重要、更吃得开时,不光要从人类社会自身看,还要从‘哪一类人更容易被机器消灭和替代’来看。

目前来看,随着深度学习的诞生,那些‘用50个学时就能把一门课学到90分,用100个学时就能把两门课都学到90分,但哪怕300个学时也不能把任何一门课学到98分的博而不精者’,在未来会远远比那些‘用50个小时只能学到75分,但是砸300个小时能磨到98分的单一目标专精者’更吃香。

因为如果靠比努力,靠磨,血肉之躯的人类,怎么可能比机器努力?曾经的机器,只能‘执行’,不能‘学习’,所以人类中的‘只有努力一项优势’的人还有活着的价值。而一旦机器也学会了‘学习’,人类当中的‘只懂努力’的人,就败给了机器。

这也是为什么现在的创新型科技公司招聘研发人才时,越来越看重学习能力、学习速度而非知识存量。就算一个专才可以用3年磨一剑的时间,把一项技能磨砺到98分,又如何?知识更新换代太快,还没磨到90分,前面学的都已经过时淘汰了。

科技创新公司只需要一个月就能上手一门新技能、并且在及格分线上跑起来,然后快速迭代就行了。至于专精的工匠精神者,你们就继续去做寿司或者炸天妇罗好了。

那么,深度学习型人工智能和人类相比,它们的劣势在哪儿呢?就在于每一项人工智能只能被设定一个奋斗目标。比如谷歌公司目前立项做的一个名叫‘阿尔法狗’的机器人下围棋项目,它只能被设定‘赢得围棋’这一个目标,然后一切进化以实现这个目标为

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