給人類工人配機器人大腦，這是最優方案嗎？

4月19日消息，據BBC報道，發出輕柔的呼呼聲，它穿過倉庫的地板，在剪刀升降機上抬起或降低自己的兩隻手臂，準備執行下個任務。每隻手臂上的關節處都安裝有攝像頭，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。日立公司於2015年展示了它，並希望在2020年開售。

圖：日本日立公司設計的機器人

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行此類看似簡單任務的機器人。現在，人類和這樣的機器人正在倉庫中協同工作。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。

圖：亞馬遜倉庫中已經部署有4.5萬個Kiva機器人

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

圖：通用汽車公司的Unimate機器人

以Rethink Robotics公司推出的工業機器人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，工業機器人需要專業編程，但Baxter可以從人類工人那裡學習如何執行新的任務。

圖：Rethink Robotics公司的機器人Baxter

全球機器人數量正快速增加，工業機器人銷量1年內增長了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「離岸製造業」。如今，機器人正出現「迴流趨勢」，將製造業重新吸引會老牌製造中心。

這些機器人可以從事越來越多的工作，比如採摘生菜、調酒以及醫院搬運等。但是它們依然沒有達到我們預期的目標。Unimate被推出1年後（1962年），美國動畫片《摩登家庭（The Jetsons）》中就出現了機器人Rosie的身影，它幾乎可以做所有家務勞動。然而現在看來，距離實現這個目標依然遙遠。

圖：《摩登家庭》中的機器人Rosie

這些進步在很大程度上要感謝機器人硬體的改進，包括更好和更廉價的感測器，特別是機器人眼睛、指尖觸覺以及平衡性方面的改進。此外，軟體方面也有很大進步，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域，人們曾對這個領域寄予厚望，但早期曾引來失望。

發明人工智慧（AI）的嘗試可追溯到1956年，當時在達特茅斯大學的夏季研討會上，人工智慧先驅們認為，機器應該能夠使用語言、形成抽象思維和概念、解決人類的各種問題，以及自我進化。他們還認為，擁有類似人類智商的機器應該可在20年內出現。然而他們現在認為還需要20年時間才能實現這個目標。

未來學家、哲學家尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）曾對此提出質疑：自我計劃=超級智能？他寫道：「對於預言家來說，20年是預言發生巨變的甜蜜點。」越接近這個點你越會期望看到原型，越遠越不容易引起關注。而在過去幾年中，人工智慧技術的進步開始加速。特別是那些專註於一件事的演算法，比如圍棋、過濾垃圾電子郵件或在照片中識別面部的AI演算法。

圖：谷歌AlphaGo擊敗了韓國圍棋冠軍李世石

處理器變得越來越快，數據集越來越龐大，程序員越來越善於編寫演算法，這些演算法可以學習如何改進自己。然而，這種自我改進的能力卻令許多思想家感到擔憂。如果我們能夠創造出像人類那樣解決任何問題的人工智慧，結果會如何？它會迅速變成超級智能嗎？我們如何確保它被控制？

這至少不是現在迫在眉睫的擔憂，相當於人類智能水平的超級AI可能還需要20年才會出現。但是狹義的人工智慧已經開始改變經濟。多年來，這些演算法已經接管了許多領域的白領工作，比如薄記員和客服。越來越多的體面工作也受到威脅。IBM的人工智慧沃特森在智力遊戲中擊敗人類冠軍而登上頭條，如今在診斷肺癌方面已經超過人類醫生。在預測那些案例可能獲勝時，軟體甚至比經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。

圖：IBM的人工智慧在智力遊戲中戰勝人類冠軍

演算法經常在金融市場和體育活動中發布新聞報道。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科技和經濟方面的專欄文章。有些經濟學家估計，機器人和人工智慧可以解釋奇怪的經濟趨勢。麻省理工學院教授、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) 認為，工作與生產力之間存在「巨大脫鉤」，即經濟如何有效低投入，比如人力和資本，以將它們變成有用的東西。

從歷史上看，生產力越高意味著就業機會越多、工資越高。但是布林約爾弗森和麥卡菲認為，美國將不再適用這種模式，因為到了21世紀，雖然美國生產力大幅提高，但就業機會和薪酬卻未能跟上步伐。有些經濟學家擔心我們正經歷「長期停滯」，即沒有足夠的需求刺激經濟增長，即使施行低利率甚至零利率。

新技術消除工作並非新鮮事。200年前，勒德分子（Luddites）曾極力破壞技術。如今，勒德分子已經成為笑柄，因為技術最終總能創造出更多就業機會，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。當前機器人技術會引發何種後果還不清楚，很可能有些人類工作會受到威脅。

圖：Jennifer Unit是一種語音引導的計算機程序，可以指引工人如何更好地執行任務

這是因為機器人的大腦似乎比身體進步更快。《機器人崛起》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，但卻無法清理衛生間。或許將來，我們不應該期盼倉庫中出現Rosie這樣的機器人，而是另一種智能設備Jennifer Unit。

Jennifer Unit是一種電腦耳機，可以引導人類工人如何更好地執行任務，更多關注細節。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選擇，但你不能否認，它符合邏輯。

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