🦎 🚇 🎫 人与机器人：4点接触 🤡 😚 🙋🏼

人们不再担心机器人将来会杀死它们。但是，人类和机器人在一起的生活将是什么？在“下一届：经济”会议上，他们确定了人们在不久的将来必须与机器人“合作”的4个领域。

尽管人与机器人并存的想法似乎令人怀疑，但我们不太可能避免这种情况。这个想法是“思想与机器”主题的关键，该主题在旧金山召开了“下一步：经济”会议。在与相关专家的多次对话中，重点介绍了自动化及其如何影响（或不会影响）我们生活的主题。

这是未来人类与机器人之间的4个主要接触点。

汽车

第一次对话涉及自动驾驶机器人的话题。 Backchannel的Stephen Levy和Udacity的董事兼联合创始人Sebastian Trun接受了采访。曾在斯坦福大学学习的Troon受拉里·佩奇（Larry Page）邀请在Google工作，从事机器人汽车的研究。特伦记得佩奇与他分享创造机器人汽车的想法时，他回答说这是不可能的。佩奇问为什么。在此之后，特伦本人问了自己一个问题，得出的结论是，如果以前没有人这样做过，这并不意味着就不可能制造出完全自动的，自动驾驶的汽车。

Levy向Trun询问了有关将机器人汽车引入该系统将如何影响经济的问题。出租车司机会失业吗？特伦对此回答说，自动驾驶汽车将减少道路上的事故和死亡人数，减少汽油消耗，并使人们的工作距离更远。

考虑到机器人汽车将如何减少致命事故的发生，特伦谈到了机器学习的主题。当驾驶员在道路上犯错时，他会学习，并且很可能他（而且只有他）不再允许这样做。

“在机器人世界中，一切都不同了：如果机器人汽车犯了一个错误，则会立即将其输入数据库，而其他任何汽车都不会再次犯错，” Trun说。由于机器学习的速度比人类快得多，因此收集的数据可用于其他领域。

最后，征费提出了许多人不信任汽车的主题。特伦反驳说，尽管人们通常很难承认自己是否信任汽车，但他们依赖汽车，无论是智能手机，应用程序还是银行帐户。

个人助理

在下一节中，Levy与Viv（创建Siri的公司）的Adam Cheyer和M（最近被Facebook收购的个人助理）的Alexander Lebrun进行了交谈。

Cheyer提出了一个后移动世界的概念，在这个世界中，个人助理将被转移到``云''中，人们将能够进行复杂的查询，例如“到他的兄弟的路上，您需要选择一种适合千层面的优质葡萄酒。” Viv将遍历所有站点和服务，并确定如何快速方便地到达给定点，哪些葡萄酒商店应该去哪，哪种葡萄酒最适合特定的千层面食谱等。

Cheyer说，Viv是“一种与世界各地的Web站点和服务一起工作的新方式”。

反过来，M将成为内置在Facebook Messenger中的私人助理。有了它的帮助，就可以订购鲜花，饭店和酒店房间的桌子，向电话公司发送请求等。

列维问切尔和勒布朗一个明显的问题，即技术是否会从人们那里获得工作。勒布朗说，相反，M将需要一个培训师和许多领域，因此从某种意义上说，将会创造更多的工作。

情绪化

然后，列维（Levy）拜访了《纽约时报》的地毯约翰·马科夫（John Markov）和斯坦福大学的杰里·卡普兰（Jerry Kaplan），这是纪录片《人类不需要申请》的作者。

马尔科夫谈到了他在斯坦福大学的生活，那里有两个对人工智能有不同看法的阵营-前者在完全自治的系统上工作，后者使用人工智能来提高人们的能力。两个阵营都没有特别沟通。马尔科夫在第一和第二个营地都监测了这一过程。

他说：“他们可以选择是否创建未来的人。”

当谈到老板机器人及其与人的关系时，Levy回顾了2013年的电影“她”，其中一个男人爱上了操作系统。

Cheyer说，当他观看电影时，他不断地尝试分析和预测操作系统将对工程师做出反应。但是，当“她”开始表现得过于情绪化时，他放下了手。

切耶说：“实际上，距离机器情绪激动的时刻还很遥远。”

与会者谈到了人们赋予情感并人性化周围事物的趋势。马尔科夫说，实际上，图灵测试是对人类的轻信性的测试。

“要求极低。他说，我们已经准备好人性化。

后来牛津大学的轰动一时的报告提到，美国47％的职业都可以实现自动化。

卡普兰和马尔科夫都反驳说，许多职业都需要人的参与。

卡普兰说：“没有人愿意去找承办人，承办人会说他对失去机器人的声音感到遗憾。” 关键点是完全不同的：我们不是为了取代人员而要使职业自动化，而是要使任务和流程分离，而无需人员参与。

分析

叙事科学的克里斯蒂安·哈蒙德说，人与机器人之间紧张的原因过去很明显。预计他们只会杀死我们所有人。但是，现在的问题更加严重-机器人将带走我们的工作。

哈蒙德谈到了公司开发的叙事科学和羽毛笔服务如何通过收集公司季度报告中的数据并为《福布斯》撰写完整的新闻报道而引起轰动。期望新闻工作者的职业签署死刑。

哈蒙德说：“我们可以通过收集必要的数据来分析它们的作用和方式，了解我们需要说的话，然后全部以书面形式进行。”

但是，对数据进行调情并不是导致创建了一大批机器人新闻记者，而是导致了分析人员自身工作的自动化。哈蒙德简单地解释了这一点：世界上正在生成大量数据，以至于没有分析师足以处理这些数据。

此外，我们生活在一个个性化的时代，使用Quill分析小型公司的信用卡对账单并就如何更有效地花钱而不是代替他人撰写文章提出建议。

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数据分析是21世纪最有吸引力的行业。现在，这只是自动化的下一个候选者，”哈蒙德说。

翻译准备： greebn9k（Sergey Gribnyak）， silmarilion（Andrey Khakharev）

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