最近幾年，隨著美國、日本、德國等國家對機器人產業的大量投入，機器人的技術發展日新月異。在行動上，機器人從過去的笨拙緩慢變得靈巧迅捷；在智力上，人工智能的發展在深度學習和人工神經網絡方面有很大突破；在使用場景上，機器人不但可以承擔工廠生產線上的工作，還可以走進家庭，掃地、澆水、做飯；從功能上，機器人不但可以替代手工操作，現在還在逐步替代腦力勞動。

　　測量機器人的智商？那很正常

　　我們抱怨很多現代機器人長得不像人，是有道理的，比如在現代化車間里看到的機械手臂、會自動包裝的機器人、廚房里炒菜的機器人、安裝在汽車里的自動駕駛設備，還有客廳里的掃地機器人。但是如果說機器人的智商不如人，則不完全正確。因為機器人在某些方面的才能已經遠超過普通人，比如智力搶答、下象棋等。如果說到綜合智力，機器人的能力正在接近人類。測量機器人的“智商”有一個方法，叫做“圖靈測試”。

　　圖靈測試是計算機科學和密碼學的先驅阿蘭圖靈在1950年設計出的，其內容是，如果電腦能在5分鐘內回答由人類測試者提出的一系列問題，且其超過30%的裁判相信是人類所答，則電腦通過測試。2014年，英國雷丁大學有一個機器成功地騙過裁判，讓裁判誤認為他是一個13歲的男孩。其實，家里的掃地機器人也可以做到智商很高，之所以只是目前的樣子，不是技術不行，而是如果那樣做價格會非常昂貴。

　　曾在谷歌搜索部門工作的吳軍博士說：“機器擁有智能如今成為可能”。曾經缺失的一環今天已經接上了，這一環就是大數據。大數據讓機器具備了深度學習的能力和自主判斷的能力?，F在的智能設備已經具備柔性，機器替代人正在全世界發生。

　　比如在工廠搬運的工位上，工業視覺公司的機器人已經可以對付大小不同、高低錯落的箱子，把他們搬運到相應的貨架，這在過去是很難想象的。

　　在服務行業，美國舊金山的動力機械公司曾生產出一款自動制作美味漢堡的機器人，它知道如何烤肉餅，如何把面包切成片，如何加番茄、生菜和奶酪，做好以后還可以通過傳送帶把美味的漢堡送給顧客。英國MOLEY公司制作的機器人廚師，可以做出美味的飯菜，其售價大約10萬元人民幣。還有大量的機器人被做成玩具和表演道具。如今，孩子們已經不再喜歡不能動的毛絨狗，而是能做很多事的機器狗。

　　在農業領域，機器人也開始嘗試替代人的復雜工作。如采摘工作，采摘時要很清楚地定位要摘水果的具體位置，還要根據水果顏色判斷是否成熟。視覺機器人公司生產了一種像八爪章魚一樣的機器人，用3D視覺形成整棵樹的模型，確定每個果子的定位，這些信息被傳送到機器人的8只手臂上，使其迅速采摘果子。

　    除了對簡單手工操作的替代，機器人還能替代復雜的專業技術人員的工作。如判斷醫學X光片的機器人，準確率達到98%以上，這已經超過了人的準確率。另外，網上廣泛傳播的硅谷視頻機械狗、無人飛機，這些機器連遙控器都不需要，它們自行判斷運動路線，躲避障礙物等。它們無需人類操作，靈活得幾乎和生命體一樣。早已不同以前的工廠機器人，現在硅谷的智能機器人靈活度、準確率和自主判斷能力幾乎與人類相似。

　　機器人想問題的方法和人類不一樣

　　難道機器人真的學會自己思考了嗎？我們長期以來，對人工智能一直有種誤解，怎樣讓機器變得聰明，讓它模擬人、讓它思考。這其實是錯誤的，計算機不是通過這種方式實現智能的，它想問題的方法和人類不一樣。

　　自從阿蘭·圖靈提出人工智能的概念到如今，已經經歷了60多年。人工智能的研究經歷了繁榮與蕭條的周期循環，人們對它的期望越來越高。當失望在所難免時，投資和研究活動迅速減少，而稱為“人工智能寒冬”的長期停滯也接踵而至。

　　前些年，美國科學家明斯基曾寫過一篇文章，說明如果不能告訴機器人全世界各種物體的尺寸，它就會犯很多可笑的錯誤，但是告訴它全世界所有東西的尺寸這幾乎是不可能的。比如說，“Pen”，英文里既指“鋼筆”，又指“圍欄”。當有人說“Pen”在盒子里，人類都能理解是鋼筆，不會誤解成圍欄。機器就不行。沒有如此海量的知識，計算機不可能單純靠推理答對。所以指望人工智能單純推理并無意義。

　　也因為這篇文章，從此美國政府不太支持對人工智能的研究。至今，美國對模擬人思考的項目研究經費支持都很少。

　　可是在大數據時代，問題迎刃而解。大數據能夠告訴機器以往人類的經驗。機器可以用統計學或一些算法，判斷哪種行為成功率更高。一旦樣本足夠大、數據足夠多，量變就會成為質變。

　　不管前幾次人工智能寒冬讓這個行業多么凋零，反正現在這個行業是春天再次到來。投資人四處尋找人工智能項目，谷歌、臉書、亞馬遜等公司都對人工智能研究青睞有加，“以前從未有這樣財大氣粗的企業將人工智能放在業務模式的絕對核心地位，也從未有過人工智能研究在如此強大的企業之間被幾乎定位成了競爭的焦點。類似的競爭也在國家之間展開。人工智能在集權國家的軍隊、情報機構和監視機構中正變得不可或缺?！瘪R丁·福特如是說。

　　2015年3月的全國兩會上，李彥宏提案的“中國大腦”頗引人注目。當谷歌的大狗機器人剛出來，山東大學就展示了863項目的中國版大狗機器人，中國版大狗也有被腳踹而不倒的場景，盡管看上去比波士頓公司的笨拙一些。

　　“機器換人”時代來臨 擁抱工業4.0

　　如今，在中國的那幾個傳統意義上的制造中心，如廣東的東莞和佛山、長三角的蘇州、無錫、常州和溫州等，各個企業都在大談機器換人。東莞市機器人技術協會副會長羅百輝認為，機器換人已經成為了一種趨勢。近幾年企業用工難，工人工資上漲已經成為普遍現象，而中國制造的產品結構和利潤率沒有太大增長。這就使得企業要不把工廠搬家到工資更低的不發達國家，如孟加拉國，要不就得想辦法找到少用工人的辦法。隨著機器人技術的進步，機器換人成為一種趨勢。

　　地方政府正在有組織地進行機器換人的工作。以東莞為例，主要是政府定計劃、專項資金支持、金融服務支撐、就近發展機器人產業等辦法。其中2015年確定的專項基金就達到2億元。

　　“中國機器人產業頂層設計和智能制造被資金追捧，但是技術上與美、日、德還有差距?！绷_百輝表示，國內的機器人制造廠商基本在系統集成等食物鏈的下游，而美、日、德則控制了減速機、控制系統和基礎關鍵零部件等。

　　企業在機器換人的過程中遇到了很多問題。如前期投入大、機器人的柔性不夠好、不能適應產品線的更換、缺少懂機器人的技術人員等。

　　從海爾、富士康為代表的制造業巨頭紛紛建設的一些無人工廠，我們可以看出一種趨勢，機器換人正在發生，潮流勢不可擋，對社會的影響也在逐步顯現。國際機器人聯盟有一張圖比較了全球主要國家和地區機器人的使用密度，韓國排第一，每萬名制造業員工機器人擁有量達到437臺，而中國大陸地區密度最小，每萬名制造業員工機器人擁有量只有30臺，相當于韓國的1/10不到，甚至達不到世界平均水平。但是，中國機器人的購買量是全球最大的，相當于日本的2.5倍，而且銷量還在不斷增長。目前，中國制造業公司紛紛大量采購先進的機器人，擁抱工業4.0。一些中小企業，產品品種多樣化、小批量生產，同時也在嘗試使用模擬學習的柔性機器人。機器人的不知疲勞、不會受傷、沒有情緒、不拿薪水等好處，已經被產業界廣泛認知，但是其高昂的價格和嚴密的維護要求，也把很多企業擋在門外。

　　哪些職業會被機器替代？

　　從全球范圍來看，機器人以及人工智能的發展迅速，對整個人類的科技進步，生產方式的轉變都有非常好的正向促進作用，同時機器人以及人工智能的發展也給社會帶來隱憂。部分人會面臨短暫性失業。

　　COURSERA的創辦人，百度首席科學家吳恩達在近期的BIG TALK上就講過，人們與其擔心人工智能和機器人會給人類帶來毀滅，不如去擔心人工智能和機器人給社會帶來的大量失業和再就業培訓的壓力。

　　吳恩達認為，美國用了200年把一個農業社會轉變成現代社會，農業就業人口只有總就業人口的2%。因為用了200年，所以農民可以繼續種地，不慌不忙地慢慢學習農業機械的使用和向其他產業轉移。但是現在的科技發展給社會帶來的變化要快得多，人們沒有200年的時間去做轉變，甚至沒有20年的時間去做轉變，這個轉變的時間很短。吳恩達舉例，無人駕駛汽車的技術已經成熟，在未來的幾年里會被廣泛使用，美國350萬卡車司機將面臨失業。

　　3D打印技術和工業機器人可能在近幾年內迅速普及，制造業大量在生產線上做裝配的藍領勞動力面臨失業的窘境。這已經不是預測，而是發展中的現實：富士康在“11跳”以后，痛定思痛，認為只要解決了機器人的“柔性”問題，機器人就會比人好得多，所以富士康正在加大力度開發用于上生產線上的機器人。一旦成熟，全國各地號稱20萬人的工廠，最后能剩下幾個“真人”？

　　不僅僅是藍領工人受到沖擊，很多過去一直被認為是高技能的白領工作也將受到影響。如美國《連線》雜志主編、《失控》一書的作者凱文·凱利在多次演講中提及的利用大數據和人工智能技術，電腦可以替代大量普通醫生的工作，準確率比普通醫生還高，那么這些普通醫生去哪里就業？美國是判例法國家，要想打贏一個官司，要研究上百、上千個案例，所以要動用大量律師，收取上億美元的律師費。

　　現在機器人已經可以利用大數據和人工智能替代律師的工作，看更多的案例，準備更有說服力的案件資料，成本是原來的1/10，而且案件資料的質量更高。那么原來做整理資料工作的律師去哪里就業？美國麻省理工學院（MIT）斯隆管理學院副院長黃亞生教授在一次論壇上透露，他用一個智能設備系統搜集100篇相關學術論文，準確率達85%。過去，這件工作要好幾個RA（研究助理）來做幾個星期才能完成，用機器只要幾分鐘。如果如黃亞生教授所說，那些研究助理要去哪里工作？還有慕課（MOOC）的出現，讓學生實現了在線學習、考試、取得證書等過程，那這些大學里的師資去哪里就業？

　　同聲傳譯機也是人工智能家族里的成員，隨著自然語言的處理技術和聲音過濾識別技術的發展，可能在5-10年內出原型，翻譯人員就會失業。

　　針對機器人和人工智能造成大量失業的情況，馬丁·福特在他最近出版的《機器人的時代》有過非常多的闡述。我最近和他做過深度交流，他認為這一次真的不一樣。前幾次技術革命，每次帶來的失業，馬上會被新的崗位的出現彌補并反超，所以人們并不害怕新技術，然而最近的統計顯示，美國機器人技術的迅速發展，帶來的新的就業機會將非常少，2000年到2010年，美國幾乎沒有創造出新的就業機會。從原理上講，以前的技術革命仍然是工具型的，是對人手的延展，然而機器人應用的繁榮，卻是對大腦的替代。

　　有一個問題一直是人們爭論的焦點，機器人替代人，提升了整個社會的效率，同時也提升了人類整體福利，這難道不是一件好事嗎？贊同的一方認為，由于人類整體福利提升，只要政府保證失業人的基本生活保障和公平對待，社會就會非常安定；但是反對的一方認為，機器人替代了人，人失去了工作的機會，也就失去了追求進步的機會。

　　機器人革命的最重要推動力之一，可能就是“云機器人”，要想實現機器人功能提高，價格降低，云機器人也是一個很好的選擇。在云技術應用之前，機器人不但硬件要強大，軟件也要強大，而且由于傳遞速率較慢，機器人與數據中心的溝通并不容易。如今，隨著物聯網和5G技術的發展，把大部分計算方式和數據放在一個大型數據中心，單個機器人力求簡單，與大型數據中心保持連接。一臺機器人學到了新知識，可以馬上經過云端讓其他機器人獲得，這種機器智能學習也只能在云端實現，軟件升級也基于云端實現，這樣就省去了很多麻煩。由于有了云端技術，你買來的機器人會越來越聰明，學會做的事情也越來越多，直到它的身體部位硬件出現故障，再進行硬件的更換。

　　2045“奇點”來臨？

　　隨著大數據和云計算的發展，機器人技術迎來了春天，有人開始就機器人的智能一旦超過了人以后，對人類的影響開展了想象力豐富的研究。但是，機器人和人工智能會對整個人類帶來什么根本性影響，我們還要拭目以待。2005年，美國有一本奇書出版，《奇點臨近：當人類超越生物學》（The Singularity Is Near： When Humans Transcend Biology）。作者是多才多藝的庫茲韋爾，在與計算機技術相關非常多的領域中都有所建樹。庫茲韋爾預計到2045年，計算機的智力會超過人類，而那個時點就是“奇點”。馬丁·福特認為，如果計算機的智力接近人類，依靠摩爾定律的法則，超過人類也會變得很容易。

　　我們無法預測人工智能超越人類以后會是什么樣子，雖然科幻小說和電影已經把好的一面和壞的一面展現的淋漓盡致，但是畢竟我們沒有親身體驗那個時代的特色。有一點可以肯定，技術進步最初總是讓人驚奇不已，然后人類很快就“笑納”了技術進步帶來的改變，再然后就開始抱怨技術進步太慢，沒有到達理想效果。

　　智能機器人作為新一代生產和服務的工具，越來越多地參與到我們的生活中，從而更多地服務我們，但一些走在科技前沿的工作者對其并不感到樂觀，更坦言，如果人工智能自行發展，以加速度重新設計自己，由于受到緩慢的生物演化的限制，人類不能與之競爭，最終將會被代替。不管怎樣，機器人出現的本意，原是希望它能為人類服務，如果人類沒有能力將人工智能的潛在風險控制在可以承受的范圍之內，那后果將不是我們所能夠承受的。