如果工作在未來被人工智慧取代成為現實，那麽人類未來何去何從？

2018-10-19心靈

人工智慧機器學習領域典型套用

1、GPT：生成型預訓練模型

GPT即生成型預訓練變換模型，是解決NLP（自然語言處理）任務的訓練模型之一。該預訓練模型基於Transformer架構（具有自註意力機制，可以捕捉句子中的上下文關系），可以根據給定文本預測下一個單詞的機率分布，從而生成人類可以理解的自然語言。以GPT模型為核心，從三個維度出發去拆解GPT模型。

•單一大模型：單一大模性具備豐富的垂直領域套用潛力。基於對底層能力的訓練，AI大模型積累了對於數據背後特征和規則的理解，因此在進行垂直領域的時候，可以做到「舉一反三」。這一過程，與人類學習知識的過程類似，都是先學習如何去學習，再構建聽說讀寫能力，最後在不同學科深入探索。AI大模型也是一樣，在完成通用能力積累之後，可以將學習能力移植到需要套用的特定領域，透過投餵垂直領域數據，可以使模型達到目標場景所需的效能。

•預訓練語言模型：預訓練屬於遷移學習的範疇，其思想是在利用標註數據之前，先利用無標註的數據，即純文本數據訓練模型，從而使模型能夠學到一些潛在的跟標註無關的知識，最終在具體的任務上，預訓練模型就可以利用大量的無標註數據知識，標誌著自然語言處理模型進入了大規模復制階段。從實作原理上來看，預訓練語言模型是透過計算某個詞句w的出現機率，即p(W)，在給定詞句的情況下，可以自行計算出後一個詞或句出現的機率。

2、GPT：基於Transformer

•Transformer特征抽取器：Transformer模型最早由谷歌在2017年提出，屬於深度學習模型架構的一種，特點是在學習中引入了註意力機制。對比迴圈神經網路(RNN)來看，Transformer與RNN均對輸入數據，如自然語言等，進行順序處理，並主要套用於轉譯和文本摘要等工作。但Transformer與RNN不同的是，Transformer中的註意機制可以為輸入序列中的任何字元提供上下文，因此可以一次處理所有輸入，而不是一次只處理一個詞。因此，與RNN相比，Transformer可以實作更大規模的平行計算，大大減少了模型訓練時間，使得大規模AI模型得以被套用。

Transformer解碼模組是GPT模型的核心要建。從Transformer架構細節來看，核心是由編碼模組和解碼模組構成，而GPT模型只用到了解碼模組。拆解模組來看，大致分為三層：前饋神經網路層、編碼/解碼自註意力機制層（Self-Attention）、自註意力機制掩碼層。其中，自註意力機制層主要作用在於計算某個單詞對於全部單詞的權重（即Attention），掩碼層則需要在這一過程中幫助模型遮蔽位於計算位置右側尚未出現的單詞，最後輸出的向量結果輸入前饋神經網路，完成模型參數計算。

BERT模型在結構上是一個多層的雙向transformer的Encoder模型，GPT是由12個Transformer中的Decoder模組經修改後組成。相比來說，BERT模型的核心優勢在於自然語言理解，GPT模型的核心優勢在於自然語言生成。

3、GPT：監督學習+獎勵模型

ChatGPT，美國「開放人工智慧研究中心」研發的聊天機器人程式，於2022年11月30日釋出。該模型是OpenAI基於先前推出的NLP預訓練模型GPT-3.5之上的衍生產品，使用簡單，只需向ChatGPT文字提出需求，即可讓其完成回答問題、書寫程式碼、創作文本等指令，根據使用者輸入的文本，完成智慧內容生成並回復內容。ChatGPT可以透過從數百萬個網站收集資訊，以對話式、人性化的方式生成獨特的答案，能在一定程度上替代搜尋引擎。2023年3月15日，OpenAI又釋出大型多模式模型GPT-4。GPT-4增強了高級推理和處理復雜指令方面的能力，另外，它還具有更多的創造力，在各種專業和學術基準上表現出人類水平的效能。

4、透過語音實作人機互動

智慧語音辨識主要研究人機之間語音資訊的處理和反饋問題，即研究如何透過語音實作人機互動，相關的技術流程為前端處理、語音預處理、語音啟用、語音辨識、自然語言處理和語音合成。隨著網路資訊科技和人工智慧的發展，智慧車載系統透過融合數位顯示、手勢操作、智慧語音等多項技術，為汽車的駕乘人員提供多元化的人車互動服務。自然語音辨識系統相比傳統語音系統，最大的特點是對中文語言進行深入最佳化，無需刻板的命令詞匯，系統便可以理解駕駛員的指令。此外在智慧家居、智慧醫療等領域，智慧語音辨識技術被廣泛用於AI助手等裝置終端，極大地方便了人們的生活。

5、運用學習演算法實作自動駕駛

智慧交通引入人工智慧技術，透過建設即時的動態資訊服務體系，深度挖掘交通運輸相關數據，推動交通運輸相關產業的執行和發展。智慧交通主要套用在車輛違法取證、智慧辨識抓拍、即時預警反饋、立體布控稽查、車輛大數據分析等業務。

運用了機器學習演算法的自動駕駛汽車會根據使用者的打分回饋去不斷修正自己的行為模式，從而逐漸滿足客戶的要求。例如，當特斯拉自動駕駛汽車使用者行駛在右車道，靠近高速公路出口坡道時，車子會傾向於直接開往出口，因此使用者必須快速將主控權拉回來（修正路徑），直到車子離開出口坡道。但隨著經驗的累計，車子也慢慢降低了每當車子靠近出口坡道時，直接開往出口的傾向，直至無需手動修復。

6、資料庫資訊抓取更優

生物辨識技術是指透過人類生物特征進行身份認證的一種技術，人類的生物特征通常具有可以測量或可自動辨識和驗證、遺傳性或終身不變等特點，因此生物辨識認證技術較傳統認證技術存在較大的優勢。生物辨識技術的主要研究物件還包括語音、臉部、虹膜、視網膜、體形、個人習慣（包括敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，與之相應的辨識技術包括語音辨識、人臉辨識、虹膜辨識等。生物辨識技術比傳統的身份鑒定方法更具安全、保密和方便性。生物特征辨識技術具不易遺忘、防偽效能好、不易偽造或被盜、隨身「攜帶」和隨時隨地可用等優點。

7、機器視覺提供傳感器模型

工業制造的整個生命周期可劃分為生產制造、供應鏈管理、品質監測、物流運輸、銷售服務等多個環節。以最核心的生產過程為例，基於收集的生產數據，人工智慧可以自動設定和調整機器的執行參數，讓機器和部件成為自最佳化的系統，更加節能高效。未來的工業不僅是規模化、標準化，也會是智慧化、客製化。

機器視覺能夠解決以往需要人眼進行的工業零部件的尺寸與缺陷檢測等重復性勞動；透過機器視覺進行定位、引導，控制工業機器人完成智慧化組裝、生產。工業機器視覺的核心零部件主要包括光源、鏡頭、相機和影像采集卡。機器視覺的主要套用領域包括智慧制造及物流倉儲等方面。

8、自適應教育智慧化程度高

自適應教育是AI教育的核心，傳統教學方式將發生轉變，可直接或間接代替老師，讓學生成為主體核心，增強學習效果的可控性。自適應教育可依據智慧化程度分為6個等級。L0傳統教育是指所有環節由真人老師負責，無自動化工具；L1互聯網教育以人為主導，透過資訊化工具幫助改變教學場景、提升教學效率；L2智慧工具在一些非教學環節采用AI技術，但全環節基本仍由真人老師負責；L3部份智適應教育開始在教學環節采用AI技術輔助教師決策，但教學環節仍以真人老師主導；L4高級智適應教育在教學環節采用AI技術，並在全環節由AI主導，產品為智適應學習平台或AI老師；L5完全智適應教育是智適應教育的終極形態，各個環節均由AI系統全權負責。

9、演算法分析制定最優學習路徑

人工智慧在教育領域的套用場景包括教師的輔助教學和學生的自主學習。在學習過程中利用人工智慧技術構建學生數據畫像，透過AI演算法對數據持續分析。從老師的角度出發，收集學生反饋來提升教學品質和完善教學細節，讓老師的教學更有針對性；從學生的角度出發，在多個維度分析學生學習能力、學習偏好、自身學科水平等，更全面的對學生的綜合能力進行評估，描繪學生知識點的薄弱之處，制定最優學習路徑，有針對性的提供個人化解決方案幫助改進學習模式，實作「因材施教」。

10、訓練樣本數據品質提升精度

健康醫療大數據時代，大量醫療數據被源源不斷采集，並被使用到生物醫學研究中。其中醫學影像學數據是一個非常重要的組成部份。在醫學影像實際問題中，人工智慧模型精度和效果往往是由訓練樣本的數據量及其品質決定的。智慧醫療的發展為傳統醫療行業帶來了更高效能的計算能力、更深入的知識學習以及全面精準的數據分析。其中機器學習、電腦視覺、自然語言處理、圖神經網路、知識圖譜等關鍵技術，已經在醫療影像辨識、輔助診斷、藥物研發、醫療機器人、健康管理等領域取得了巨大的突破。人工智慧賦能新藥研發領域的套用場景有靶點發現、先導化合物研究、化合物合成、晶體預測、藥理作用評估、患者招募、臨床試驗、批次生產、藥品銷售等。

11、AI與傳統醫學技術相結合

智慧輔助診斷是指將電腦視覺技術、生物辨識技術、自然語言處理技術、知識圖譜等人工智慧技術與傳統的醫學診斷技術相結合，透過電腦處理與分析，輔助醫生發現病竈，提高診斷準確率的智慧醫療技術。

人工智慧輔助診療的基本流程：

•獲取病癥資訊：醫生可透過電子處方或病歷系統將患者的化驗結果、癥狀及用藥治療等基本情況上傳至人工智慧系統，幫助人工智慧系統有效獲取診斷的基本內容。

•可能性診斷判定：前期的專業醫學知識的錄入可以使AI系統透過深度學習充分模擬專家思維邏輯，進而根據患者的生理資訊，做出多樣化的可能判斷，從多種判斷中找尋出可行性最高的一條加以實施。

•選擇治療方案：人工智慧可以有效分析治療方式的療效、副作用以及毒性，從而對最終的治療方案加以完善，有效發揮出人工智慧的輔助診療作用。

人工智慧機器學習領域政策法規

1、人工智慧價值觀及倫理原則

2020年9月，人工智慧領域的兩大指南：【人工智慧幹預試驗標準方案的推薦條目】（SPIRIT-AI）、【人工智慧試驗報告統一標準】（CONSORT-AI）在【Nat Med】、【BMJ】、【The Lancet Digital Health】雜誌同步發表，用以規範人工智慧在醫療領域的臨床試驗設計和匯報。

2021年11月24日，聯合國教科文組織（UNESCO）在第41屆大會上透過了首份關於人工智慧倫理的全球協定【人工智慧倫理問題建議書】，該【建議書】可供193個成員國采用。【建議書】定義了關於人工智慧技術和套用的共同價值觀與原則，用以指導建立必需的法律框架，確保人工智慧的良性發展，促進該項技術為人類、社會、環境及生態系服務，並預防潛在風險。