或许，人工智能比你还要老

25年前，杰夫•迪恩（Jeff Dean）开始研究模仿神经网络来分析信息并进行学习的“大脑”，但当时神经网络能力十分有限。直到2012年，神经网络才被成功地应用于机器学习、记忆、感知和符号处理等领域。

而杰夫•辛顿（Geoff Hinton）也开创了一个新时代，他带来的神经网络可以通过分析大量的数据自行学习。迪恩和辛顿现在都是谷歌人工智能研究团队的成员。2017年，谷歌宣布其AutoML项目成功自学了机器学习软件编程。AutoML能够完成基本的编程任务这一事实或许会带来一轮新的恐慌：既然机器具备了自学能力，那么它们是否会取代人类？

欢迎来到本世纪的终极恐慌问题。

与限定领域人工智能或弱人工智能（Narrow/Weak AI）指定处理人类也能完成的单一或有限的任务不同，通用人工智能或强人工智能（General/Strong AI）一旦失控，其强大的能力将造成人类的巨大恐慌。目前，人工智能主要作用是辅助开发人员进行作业，也在增强人类团队能力方面发挥着作用。我们身边随处可见它的身影——帮助编写文档、测试代码、甚至能够识别并解决bug。

Open AI及其Generative Pre-trained Transformer 3 （GPT-3）——一个具有1750亿参数的自回归语言模型，在许多NLP数据集上都实现了强大的性能：包括翻译、问题回答和完形填空、以及一些需要即时推理或领域适应的任务。这表示，它生成的新闻文章或许能够媲美由人类撰写的文章，甚至连人类评估员都难以区分二者的区别。

麻省理工学院的研究人员创建了一个程序，可以通过其他程序的工作行替换错误代码行来自动修复软件bug。以下这几个工具都可以在构建软件产品时为我们提供适当的帮助：DeepCode、Synopsys Logojoy和UIzard。

开发者们是如何看待人工智能及其潜在威胁的？

或许你存在这样的担忧：人工智能是否终将会取代我的角色。其实，这也是世界上大多数开发者的内心独白。

埃文斯数据公司（Evans Data）的研究显示，当被问及职业生涯中最担忧的事情时，绝大多数软件开发人员都提到了这一点：我和我的开发工作都被人工智能取代了。

但从积极的方面来看，Stack Overflow研究显示，相比于担心人工智能或许会带来的潜在危险，70%的受访者更为其无限的可能性感到兴奋。大多数开发人员都热切期待着自动化将带来的新可能。

正如工业革命将人类从“农业劳动力”解放到“开发新技能”一样，智能机器人也将如此。麦肯锡（McKinsey）预测，到2030年，人工智能将取代全球30%的人力资源。根据人工智能技术统计，机器人技术可能将取代约8亿个工作岗位，使约30%的职业灭绝。

（编辑：西安站长网）

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